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Entscheidungsfindung und die Iowa Gambling Task
 
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Entscheidungsfindung und die Iowa Gambling Task

Overview

Quelle: Laboratorien der Jonas T. Kaplan und der Sarah I. Gimbel-Universität von Südkalifornien

Entscheidungsfindung ist ein wichtiger Bestandteil der menschlichen Exekutivfunktion, in denen eine Entscheidung über eine Vorgehensweise oder Erkenntnis aus vielen Möglichkeiten erfolgt. Schäden an den unteren Teilen der Frontallappen beeinflussen die Fähigkeit einer Person, gute Entscheidungen zu treffen. Während Entscheidungsfindung Defizite einen großen Einfluss auf das Leben haben können, können diese Defizite jedoch schwer zu quantifizieren, im Labor sein. Mitte der 1990er Jahre wurde eine Aufgabe entwickelt, um wirklichen Leben Entscheidungen im Labor zu imitieren. Diese Aufgabe, bekannt als der Iowa Gambling Task (IGT) ist weit verbreitet in der Forschung und klinischen Studien als hochsensible Maß für die Entscheidungsfähigkeit kognitiv Komplex. 1-3

In der IGT ein Teilnehmer zeigt vier Kartendecks und wählt eine Karte aus einem Kartenspiel in jeder Runde zu offenbaren. Wenn eine Karte aufgedeckt, die Teilnehmer erhalten etwas Geld, aber manchmal wird auch benötigt, um eine Strafe zu zahlen. Zwei von den Decks haben höhere Auszahlungen, aber auch hohe Strafen haben, so dass diese Decks führt zu einem Nettoverlust auf lange Sicht die Wahl von. Die anderen beiden Decks haben niedrigere Auszahlungen, sondern auch vorhanden kleineren Strafen, so dass von der Wahl diese Decks führt zu einen Nettogewinn. Um eine vorteilhafte Wahl zu machen, müssen Teilnehmer damit, Informationen über Verluste und Gewinne im Laufe der Zeit integrieren.

Dieses Video zeigt wie die Verwaltung der IGT um die Leistungsfähigkeit von Patienten mit Schäden an den ventromedialen präfrontalen Kortex zu einer Gruppe von aufeinander abgestimmten Kontrollpersonen, offenbart ihren einzigartigen Beitrag dieser Gehirnregion für die Entscheidungsfindung zu vergleichen.

Procedure

1. Teilnehmer Rekrutierung

  1. Rekrutierung von Patienten
    1. 10 Patienten mit Schäden an Bereich ventromedialen präfrontalen Cortex zu rekrutieren.
    2. Schäden in dieser Region wird durch Neuroimaging mit MRI bestätigt. Die ventromedialen präfrontale Kortex befindet sich am meisten anterior medialen Wand der Großhirnrinde, auf der ventralen Oberfläche. Schaden kann ein- oder beidseitig, aber den ventromedialen präfrontalen Kortex nicht hinausgehen sollte. Ein Beispiel für das Gehirn eines solchen Patienten ist in Abbildung 1dargestellt.

Figure 1
Abbildung 1: Computerrekonstruktion des Gehirns eines Patienten mit VMPFC. Dieser Patient hat bilaterale Schäden an der medialen präfrontalen Kortex, wie in diesem 3D-Rekonstruktion von MRT-Aufnahmen gemacht. Bilder mit freundlicher Genehmigung von Hanna Damasio.

  1. Kontrolle-Rekrutierung
    1. Rekrutieren Sie 20 Teilnehmer ohne Schädigung des Gehirns, der Patientengruppe im Alter und Intellekt zugeordnet sind.
  2. Stellen Sie sicher, dass die Teilnehmer voll und ganz der Forschung Verfahren informiert worden und haben die entsprechende Einwilligungserklärungen unterzeichnet.

2. Datenerhebung

  1. Um Entscheidungen Defizite bei Patienten mit Schädigung des ventromedialen präfrontalen Kortex zu untersuchen, werden Patienten und Kontrolle Teilnehmer der Iowa Gambling Task durchführen. 1
  2. Platz für die Teilnehmer an einem Tisch vor vier Kartendecks identisch aussehende.
  3. Geben Sie die Teilnehmer $2000 in Spielgeld.
  4. Geben Sie Anweisungen an den Teilnehmer über das Experiment wie entfalten wird.
    1. Sagen Sie des Teilnehmers, dass das Spiel eine Reihe von Karte Auswahl erfordert, eine Karte zu einem Zeitpunkt von jedem der vier Stapel von Karten umdrehen.
    2. Sagen Sie des Teilnehmers, dass das Ziel der Aufgabe auf das Darlehensgeld Gewinn zu maximieren.
    3. Sagen, dass des Teilnehmers nach dem Einschalten jede Karte, sie erhalten eine bestimmte Menge an Geld (vorbestimmt für jede Karte Runde von jedem Deck).
    4. Sagen Sie des Teilnehmers, dass sie frei von jedem Deck zu einem anderen, jederzeit, so oft sie wollen wechseln.
    5. Es gibt keine zeitliche Begrenzung für den Teilnehmer eine Deck wählen.
  5. Beginnen Sie den Vorgang.
    1. Nach dem Einschalten einige Karten, die Teilnehmer erhält Geld aber auch noch eine Strafe zu zahlen. Die Höhe der Strafe wird angekündigt, nachdem die Karte aktiviert ist, und für jede Karte Runde von jedem Deck bestimmt ist (bekannt, nur dass der Experimentator; ( Abbildung 2). Geben Sie die Teilnehmer die Menge an Spielgeld, das sie verdienen, und sagen Sie ihnen, dem Experimentator kein Geld geben, die sie verloren haben, bevor Sie fortfahren, bis zur nächsten Richtungsänderung.
    2. Drehen eine Karte vom Deck A oder B ergibt $100, drehen eine Karte vom Deck C oder D Erträge $50. Strafe Beträge liegen in Decks A und B als im Deck C und D.
    3. Decks A und B entsprechen in Bezug auf insgesamt Netto-Verlust über Versuche in Deck A die Bestrafung ist jedoch häufiger und der geringeren Ausmaß als im deck B.
    4. Decks C und D sind gleichwertig in Bezug auf insgesamt Nettogewinn im Deck C die Strafe ist jedoch häufiger und der geringeren Ausmaß als im deck D.
  6. Verwenden Sie die vorprogrammierten Zeitplan von Belohnung und Bestrafung auf der Scorekarte (Abbildung 2).
    1. Zum Beispiel wählt der Teilnehmer zuerst eine Karte vom Deck A, erhalten sie eine Belohnung von $100 und keine Strafe.
    2. Wenn die zweite Karte Wahl auch von Deck A ist, bekommen sie eine Belohnung von $100 und keine Strafe.
    3. Wenn die dritte Karte Wahl auch von Deck A ist, bekommen sie eine Belohnung von $100 und $150 Strafe.
    4. Behalten Sie den Überblick der Karte dreht durch Kennzeichnung stellt jede der 100 in der entsprechenden Zelle in Abbildung 2.
    5. Der Teilnehmer macht 100 Karte dreht, Auswahl einer Karte von jedem Deck jedes Mal. Da in jedem Deck nur 40 Karten vorhanden sind, könnte ihnen Karten in einem bestimmten Deck vor dem Ende des Experiments ausgeht.

Figure 2
Abbildung 2: programmierten Zeitplan von Belohnung und Bestrafung. Diese Tabelle kann der Experimentator um die Belohnung und Bestrafung für jede Karte Runde zu bestimmen. Der Teilnehmer wird belohnt mit der Dollar-Betrag in der ersten Spalte und wird mit einer Strafe, die basierend auf den Zeitplan, die in den folgenden Spalten detailliert vorgestellt. Jede Zeile repräsentiert ein Deck von Karten, entweder A, B, C oder D. Für jede Karte Runde aus diesem Deck erhält der Teilnehmer die Dollar-Betrag in der ersten Zelle. Jede Spalte entspricht der Turn Karte aus diesem Deck. Zum Beispiel haben die ersten beiden Kurven von Deck A keine Strafe, dann die dritte Reihe von Deck A eine Strafe von $150 hat. Gibt es in jedem Deck 40 Karten, die durch eine Spalte im Diagramm dargestellt. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

(3) Datenanalyse

  1. Beobachten Sie und vergleichen Sie die Zeitachse der Antworten für Kontrolle und Patientengruppen. Verwenden Sie dann, um Patienten Leistung analysieren und vergleichen Sie ihre Leistung, normale Leistung, eine Varianzanalyse (ANOVA), um die Anzahl der Karten aus jedem Deck gewählt durch normale Kontrollen und Patienten zu untersuchen. Die ANOVA müssen die Variablen Gruppe (Kontrollen vs. Patienten) und Auswahl (A, B, C, D).
  2. Ein anschließender Newman-Keuls t-Test kann verwendet werden, um zu zeigen, welche paarweise Unterschiede zur Bedeutung der ANOVA beitragen.

Entscheidungsfindung ist ein wichtiger Bestandteil der menschlichen Exekutivfunktion, einer in dem viele Möglichkeiten eine Wahl über ein Vorgehen aus.

Beispielsweise könnte die Fähigkeit einer Person, ein Getränk zu erhalten, aus gute Entscheidungen, wie die Wahl zur Kasse gehen und bezahlen, oder aus armen Ländern, z. B. aus der Tür ohne zu bezahlen.

Dieses letzte Beispiel — die riskante Akt des Diebstahls — gilt eine unerwünschte Entscheidung, eine, die als Folge von Schäden an den Frontallappen tritt — und insbesondere den ventromedialen präfrontalen Kortex VMPFC kurz.

Dieses Video veranschaulicht das design und die Iowa Gambling Task ausführen – ein hochsensibler Maß für komplexe Entscheidungsfähigkeit — wo Einzelpersonen müssen Informationen über Verluste und Gewinne im Laufe von ein Hochrisiko-Spiel integrieren.

In diesem Experiment, zwei Gruppen von Teilnehmern – Patienten mit bekannten Schäden an VMPFC und Kontrollen, Personen ohne solche Schäden – die Iowa Gambling Aufgabe, die Entscheidungsfähigkeit Umgang mit Belohnung und Bestrafung untersucht.

Alle vier Decks gezeigt werden – mit der Bezeichnung A bis D — identisch aussehende Karten enthalten und angesichts Spielgeld zu verwenden, die insgesamt als Ziel ist es, Gewinn zu maximieren.

Während jeder Umdrehung Teilnehmer wählen Sie eine Karte aus einem der vier Pfähle und erhalten anschließend eine gewisse vorgegebene Geld, das weiß nur der Forscher.

Sie könnten beispielsweise eine Karte auswählen, die ergibt sich nicht nur Geld zu gewinnen aber auch verlieren. Oder sie können sogar mehr verlieren als sie gewinnen. Der Trick ist dann zu verstehen, die Risiken im Zusammenhang mit jedem Deck.

Obwohl A und B größere Belohnungen als C und D ergeben, sie auch höhere Strafen zur Folge und somit langfristig zu Verlusten führen. Decks A und B die gleiche langfristig Verlusten führen, aber die Strafe in A ist häufiger und der geringeren Ausmaß als in B.

Alles in allem, die Wahl von A und B führt Netto-Verluste, während die Wahl von C und D Nettogewinne, führt deshalb Mengen A und B als schlecht, und C und D als gut bezeichnet werden.

So vorteilhafte Entscheidungen zu treffen, müssen Teilnehmer Informationen über Verluste und Gewinne im Laufe der Zeit zu integrieren und die schlechte Sätze vermeiden.

Hier die abhängige Variable ist die Anzahl der Karte Umdrehungen macht der Teilnehmer aus jeder der vier Decks.

Basierend auf früheren Arbeiten von Bechara, Damasio und Kollegen, Patienten mit VMPFC Schäden werden voraussichtlich weitere Auswahlmöglichkeiten von den schlechten zu machen — A und B — und zu vermeiden, wählen aus der guten — C und D — imitiert ihre realen Unfähigkeit, wertvolle Entscheidungen zu treffen.

Für die Zwecke dieser Demo testen Sie ein Patienten mit bekannten kortikalen Schäden. Beachten Sie, dass ihre Daten verglichen werden, mit denen gesammelt von Steuerelementen ohne Schädigung des Gehirns, die auch im Alter und Intellekt abgestimmt sind.

In Vorbereitung auf die Aufgabe den Patienten an einen Tisch vor vier Kartendecks identisch aussehende Platz und verteile sie $2000 in Spielgeld.

Weisen Sie sie, dass sie eine Karte zu einem Zeitpunkt von jedem der vier Stapel auswählen müssen und nach Umklappen jede Karte, sie eine bestimmte Menge an Geld erhalten.

Weiter informieren Sie, dass sie frei sind, wechseln zwischen den Decks jederzeit, so oft sie wollen, und sich Zeit zu nehmen, um ihren Gewinn auf dem Darlehensgeld zu maximieren.

Beginnen Sie wir mit dem Patienten machen ihre erste Auswahl, und mitteilen Sie die Höhe der Belohnung oder Strafe nach der Scorecard. Geben sie die Menge an Spielgeld, das sie verdienen, und Ihnen Sie zur hand wieder kein Geld, was sie, bevor Sie fortfahren, bis zur nächsten Richtungsänderung verloren haben.

Verfolgen von jeder Ecke der Karte durch Markieren der entsprechenden Zelle der Scorecard. Den Fall, dass eine Deck abgeschlossen ist, bevor das Experiment vorbei ist, benachrichtigt der Patient jetzt nur von den drei verbleibenden Decks auswählen zu können. Beenden Sie den Vorgang, wenn 100 Karten verwandelt wurden.

Um Teilnehmer Entscheidungen im Laufe der Zeit zu untersuchen, zeichnen die Deck-Auswahl über den Platz der 100 Studien – separat für Steuerelemente im Vergleich zu Patienten mit VMPFC Schaden.

Während Kontrollen zunächst die schlechte Decks entnommen, lernten sie schließlich, sie zu vermeiden. Auf der anderen Seite weiterhin Patienten, die schlechten in das Experiment probieren.

Um Gruppenvergleiche, fassen Sie diese Daten in einem Diagramm zu machen, ist wo die Gesamtzahl der Karte dreht über Decks aufgetragen.

Beachten wie Normal steuert weitere Auswahlmöglichkeiten von den guten Decks gemacht — C und D – und das schlechte zu vermeiden – A und B. Auf der anderen Seite Patienten mit VMPFC Schaden machte weitere Auswahlmöglichkeiten aus den schlechten Sets und weitgehend vermieden die guten.

Diese Ergebnisse zeigen, dass Patienten mit frontalen Hirnschädigungen anders bei dieser Aufgabe im Vergleich zu gesunden Kontrollen durchführen, so dass sie immer häufiger von den hohen Lohn/hohe Strafe Decks zu ziehen, obwohl diese Entscheidungen langfristig Verluste entstehen.

Nun, da Sie mit der Verwendung der Iowa Gambling Task, um riskante Ergebnisse bei Patienten mit Frontallappen Schaden zu quantifizieren sind, schauen Sie wie das Paradigma zur Entscheidungsfindung in einer Vielzahl von Bevölkerungsgruppen, einschließlich Personen mit Amygdala Schaden und diejenigen mit Schizophrenie diagnostiziert Bewertung verwendet werden kann.

Während die Rolle der PFC in der Entscheidungsfindung gut untersucht ist, beizutragen anderen Hirnregionen zur Umsetzung vorteilhaft gegenüber nachteiligen Entscheidungen.

In Anbetracht der Amygdala Rolle bei der Verarbeitung von Incentive Reize, würden Schäden in dieser Region wahrscheinlich die Integration von Belohnung und Bestrafung Staaten entscheidend für das Glücksspiel Aufgabe stören.

Mit einem ähnlichen Paradigma, haben Forscher gezeigt, dass Patienten mit bilateraler Amygdala Schaden auch schwere Entscheidungen Beeinträchtigungen zeigen.

Wie bei Patienten mit VMPFC Schaden wählen Sie Einzelpersonen mit Schizophrenie auch von schlechten Decks; Sie zeigen ein charakteristisches Muster von Entscheidungen, jedoch mehr Auswahlen aus der niedrigen Frequenz aber hohen Größenordnung Verluste machen — Deck B und D.

Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass schizophrene Patienten empfindlich auf Belohnung und Bestrafung reagieren, aber nicht vorteilhaft das Ausmaß der Strafe zu berücksichtigen.

Somit kann der Iowa Gambling Task verwendet werden, um eine Reihe von kognitiven Beiträge zur Entscheidungsfindung zu offenbaren, die mit verschiedenen zugrunde liegenden Defizite verbunden sein kann.

Sie sah nur Jupiters Einführung in die Entscheidungsfindung im Labor mit dem Iowa Gambling Task zu quantifizieren. Jetzt haben Sie ein gutes Verständnis für dieses Paradigma zu verwalten, indem Sie beobachten und reagieren auf andere Karte Entscheidungen sowie analysieren und interpretieren die Ergebnisse.

Danke fürs Zuschauen!

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Results

In 100 Karten zieht aus vier Decks normale Kontrollen mehr Auswahlen von den guten Decks (C und D) gemacht, und die schlechte Decks (A und B) zu vermeiden. Im Gegensatz dazu Patienten mit Schädigung des ventromedialen präfrontalen Cortex (VMPFC) mehr Auswahl von den schlechten Decks (A und B), und vermieden den guten Decks (C und D; ( Abbildung 3). Die Anzahl der Karten, die von Steuerelementen aus Decks A und B ausgewählt wurden deutlich weniger als die Anzahl der Karten aus dieser Decks von den Patienten ausgewählt. Im Gegensatz dazu waren die Anzahl der Karten, ausgewählt von der Kontrollgruppe von Decks, C und D deutlich mehr als die Anzahl von Patienten ausgewählt.

Figure 3
Abbildung 3: Thema und geduldigen Leistung auf der Iowa Gambling Task steuern. In hundert Karte Auswahl aus vier Decks normale Kontrollen gemacht mehr Auswahlen von den guten Decks (C und D), und waren eher geneigt, um die schlechte Decks (A und B) zu vermeiden. Dagegen Patienten mit ventromedialen präfrontalen Kortex Schaden gemacht mehr Auswahlen von den schlechten Decks (A und B) und wählen Sie aus den guten Decks (C und D) zu vermeiden.

Diese Ergebnisse zeigen, dass die Patienten anders bei dieser Aufgabe von gesunden Kontrollen durchführen, dass sie neigen dazu, von hohen Belohnung/hohe Strafe Decks mehr häufig ziehen, obwohl diese Decks langfristig Verluste zur Folge. Prüfung des Musters der Antworten zeigt, dass dieses Defizit in der Leistung über die Zeit stabil ist. Während Kontrollen zunächst von den schlechten Decks probieren, lernen sie schließlich, sie zu vermeiden. Patienten, auf der anderen Seite weiterhin von den schlechten Plattformen während des Experiments zu probieren. Da Teilnehmer, auf ihre Fähigkeit verlassen müssen, abzuschätzen, welche Decks riskant sind und die im Laufe der Zeit lohnen, imitiert Patienten Leistung ihrer realen Unfähigkeit, vorteilhafte Entscheidungen getroffen. Diese Aufgabe ermöglicht die Erfassung der Wertminderung bei diesen Patienten in einer Laborumgebung und bietet einen Einblick in die Rolle des VMPFC, die entscheidend für die Einbeziehung emotionalen Wissens über Entscheidungsausgängen in Verhalten erscheint.

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Applications and Summary

Diese Aufgabe kann dazu dienen, die Entscheidungsfindung Defizite in einer Vielzahl von Populationen zu beurteilen. Neben Patienten mit Schäden an der VMPFC zeigen Patienten mit bilateraler Amygdala Schäden beispielsweise auch schwere Entscheidungsfindung Beeinträchtigungen, die von der IGT gemessen werden können. Darüber hinaus kennzeichnet nachteilig Entscheidungsfindung verschiedene psychopathologische Bedingungen, einschließlich Substanz sucht, Spielsucht, Schizophrenie, Zwangsstörungen, Magersucht, Aufmerksamkeits-Defizit/Hyperaktivitäts-Störung, Psychopathie, Übergewicht und viele andere.

Einer der Vorteile dieser Aufgabe ist seine Fähigkeit, zwischen verschiedenen kognitiven Beiträge bis zum komplexen Prozess der Entscheidungsfindung zu unterscheiden. Zum Beispiel können wir die Leistung von Patienten mit VPMFC Schäden an Patienten mit Schizophrenie, vergleichen, beide zeigen Defizite auf die Aufgabe. Die Tendenz der VPMFC Patienten zur Auswahl, die schlechte Decks ist als ein Defizit bei der Einbeziehung von Informationen über zukünftige Langzeitfolgen in Verhalten gedeutet worden; bei diesen Patienten sind die Entscheidungen nur auf der Grundlage der möglichen kurzfristigen Belohnung. Patienten mit Schizophrenie wählen auch immer häufiger von den schlechten Plattformen als normale Steuerelemente. Ihre charakteristische Muster der Entscheidungen, in denen sie neigen dazu, immer öfter von den Decks mit niedriger Frequenz, hohe Größe Verluste (Deck B und D), wählen zeigt jedoch eine andere zugrunde liegende Defizit. 4 dieses Muster Auswahl schlägt vor, dass schizophrene Patienten empfindlich auf die Häufigkeit von Belohnung und Bestrafung sind, aber nicht vorteilhaft das Ausmaß der Strafe zu berücksichtigen. Somit ist die IGT in der Lage, eine Reihe von kognitiven Beiträge zur Entscheidungsfindung zu offenbaren, die Dysfunktion in verschiedenen Gehirnregionen zugeordnet werden kann.

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References

  1. Bechara, A., Damasio, A.R., Damasio, H. & Anderson, S.W. Insensitivity to future consequences following damage to human prefrontal cortex. Cognition 50, 7-15 (1994).
  2. Bechara, A., Damasio, H., Tranel, D. & Damasio, A.R. Deciding advantageously before knowing the advantageous strategy. Science 275, 1293-1295 (1997).
  3. Li, X., Lu, Z.L., D'Argembeau, A., Ng, M. & Bechara, A. The Iowa Gambling Task in fMRI images. Hum Brain Mapp 31, 410-423 (2010).
  4. Shurman, B., Horan, W.P. & Nuechterlein, K.H. Schizophrenia patients demonstrate a distinctive pattern of decision-making impairment on the Iowa Gambling Task. Schizophr Res 72, 215-224 (2005).

Transcript

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