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Behavior

Medindo Delay Descontando em seres humanos usando uma Tarefa de Ajuste Valor

Published: January 9, 2016 doi: 10.3791/53584
Automatic Translation
1, 1, 1, 1, 1
1Department of Psychology, Utah State University

Abstract

Atraso em refere-se a um declínio no valor de uma recompensa quando é atrasado em relação a quando está imediatamente disponível. Atraso tarefas descontando são usados ​​para identificar pontos de indiferença, que refletem igual preferência por duas alternativas de recompensa dicotômicas diferentes, tanto atraso e magnitude. Os pontos de indiferença são fundamentais para avaliar a forma de um gradiente-descontando atraso porque eles nos permitem isolar o efeito do atraso no valor. Por exemplo, se em um atraso de 1 semana e um máximo de US $ 1.000, o ponto de indiferença é a $ 700 nós sabemos que, para esse participante, a 1 semana de atraso corresponde a uma redução de 30% em valor. Este vídeo apresenta uma tarefa-descontando atraso quantidade de ajuste que identifica pontos de indiferença relativamente rápida e é barato e fácil de administrar. Depois que os dados foram coletados, técnicas de regressão não-lineares são normalmente utilizados para gerar curvas de desconto. A inclinação da curva de desconto reflete o grau de impulsive escolha de um grupo ou individual. Estas técnicas têm sido utilizadas com uma ampla gama de commodities e identificaram populações que são relativamente impulsivo. Por exemplo, pessoas com problemas de abuso de substâncias desconto atrasado recompensas mais acentuada do que os participantes do controle. Embora grau do desconto varia em função da mercadoria examinada, o desconto de uma mercadoria se correlaciona com desconto de outras commodities, o que sugere que o desconto pode ser um padrão persistente de comportamento 1.

Introduction

Atraso de desconto é um fenômeno comportamental que afeta muitas situações as pessoas se deparam atraso em refere-se ao fato de que as recompensas temporalmente proximais são mais valorizados do que recompensas temporalmente distais. Ou seja, o valor de recompensas diminuir com atrasos. Este é um processo importante porque muitas escolhas que as pessoas fazem envolver uma troca entre resultados imediatos de baixa qualidade (eg., Um pedaço de bolo de queijo após o jantar) e atrasou os resultados de alta qualidade (por exemplo., A saúde de longo prazo). Atraso desconto também foi observado numa variedade de espécies em adição aos seres humanos, incluindo macacos, 2,3 4,5, 6,7, ratos e pombos 8.

As diferenças individuais em grau de descontos têm sido associados a vários comportamentos desajustados 9. O valor de recompensas diminui como uma função de atraso de acordo com uma função hiperbólica decaimento 8. Com a decadência hiperbólica, diminuição valoré extensivamente com atrasos relativamente curtas, mas diminui proporcionalmente menos através atrasos relativamente longos. A descoberta de que Mazur valor degrada hiperbolicamente em função do atraso é importante, porque a função hiperbólica é capaz de prever reversões de preferência onde outras funções teóricos não podem sem pressupostos adicionais. Reversões de preferência são um bem documentado encontrar 10-12 que a preferência por uma pequena recompensa disponível relativamente breve (SSR) sobre uma recompensa maior disponível em um ponto relativamente distante no futuro (LLR) irá inverter, se um atraso comum é adicionado a ambas as alternativas . Por exemplo, se, durante a condução em casa do trabalho, a sensação de fome de repente bate, uma pessoa pode estar inclinado a parar no primeiro restaurante de fast food à vista para um lanche relativamente saudável em vez de esperar até chegar em casa por um pedaço de fruta ou algum outro lanche de alta qualidade. Se, no entanto, a fome bate, enquanto ainda no trabalho, quando a pessoa ainda tem que caminhar paraseu carro e dirigir na estrada antes de se aproximar o restaurante fast food, eles são mais propensos a decidir esperar até chegar em casa para o fruto.

A inclinação com que recompensa declínio no valor em função do atraso pode ser considerada uma medida da escolha de um organismo impulsividade. Impulsividade escolha pode ser definida como uma preferência para SSR sobre LLR 13,14 .Higher graus de escolha impulsiva estão ligados ao uso e abuso de várias drogas, tais como álcool 15,16, 17,18 cigarros, 19 a cocaína, heroína 20,21, metanfetamina e 22. Graus mais elevados de escolha impulsiva também estão ligados à problemática do jogo 23, a obesidade 24,25, e problemas de saúde e opções de segurança pessoal 26.

Várias tarefas podem ser utilizados para avaliar o atraso descontando em seres humanos. Por exemplo, os participantes poderão ser convidados a tomar decisões entre alternativas e experiência algumas ou todas asdas consequências associadas à sua escolha (tarefa verdadeira recompensa 27,28) ou podem ser solicitados a tomar decisões entre as alternativas hipotéticas, no caso em que não seria realmente experimentar as consequências associadas à sua escolha (tarefa recompensa hipotético 1-3,9 , 15-19,25,29). Graus semelhantes de desconto são geralmente observadas, independentemente de a recompensa e os atrasos são reais ou hipotéticas 30. O método de administração de tarefas descontando atraso difere entre os estudos. Por exemplo, vários laboratórios têm administrado a tarefa através de um questionário fill-in-the-branco 31, um questionário de múltipla escolha 32, um procedimento quantidade de ajuste 33, e uma escolha monetária questionário 34. A tarefa quantidade de ajuste, originalmente desenvolvido pela Du, Verde e Myerson 33, e amplamente utilizado em nosso laboratório, proporciona vários benefícios. Uma vez que a tarefa é a coleta de dados programada é automatizado, limitandoerro humano ao longo do processo. Devido à natureza de ajuste da tarefa, pontos de indiferença são alcançados com relativamente poucas perguntas, o que minimiza o tempo de participantes são obrigados a estar no laboratório e limites e tédio. É importante ressaltar que a tarefa fornece dados detalhados e confiáveis. A tarefa quantidade de ajuste será detalhado abaixo.

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Protocol

O protocolo foi aprovado pelo Comitê de Ética da Universidade Estadual de Utah. As etapas descritas abaixo devem servir como um guia para a programação e realização de uma tarefa demora desconto.

1. Criação de uma Task Descontando Delay

  1. Escolha a faixa de atrasos para o qual o desconto será avaliado.
    NOTA: Por exemplo, um cenário típico seria utilizar os atrasos que variam de 1 semana a 25 anos. Os atrasos selecionados devem seguir, por convenção, uma progressão de aproximadamente exponencial (por exemplo., 1 semana, 2 semanas, 1 mês, 2 meses, 6 meses, 1 ano, 5 anos, e 25 anos)
  2. Escolha a quantidade máxima de dinheiro que será usado na tarefa. Por exemplo, valores típicos de dinheiro utilizados na tarefa são de US $ 100 ou US $ 1.000.
  3. Escolha o número de ensaios que devem ser concluídas para determinar um ponto de indiferença em cada atraso.
    NOTA: Por exemplo, um número típico de ensaios para cada atraso deve situar-se entre 6 a 8 trials para equilibrar a resolução dos dados e fadiga participante.

2. obter o consentimento informado e entre Participante

  1. Ter o participante se sentar em uma sala isolada na frente de um computador. Peça ao participante para desligar seu telefone celular e / ou quaisquer outros dispositivos eletrônicos.
  2. Fornecer o participante com um termo de consentimento para revisar e assinar se eles concordam em participar na tarefa.
  3. Inicie o programa clicando no ícone associado com a tarefa no computador.
  4. Observe a caixa de diálogo e inserir uma tag de identificação do participante única que será anexado aos dados do participante.
    NOTA: Devido a tarefa deve ser programado por experimentadores, este passo pode ser automatizado por ter o programa atribuir uma marca participante automaticamente.

3. Proporcionar Instruções e provas práticas

  1. Dê as instruções participantes sobre o que ele ou ela vai experimentar na tarefa.
  2. Provide provas práticas que não serão incluídos na análise de dados.
    NOTA: As provas práticas são projetados para familiarizar os participantes com o projeto de tarefas e proporcionar aos participantes a oportunidade de fazer perguntas, se eles não conseguem entender o que se espera deles, sem ameaçar a integridade dos dados coletados no início da tarefa. Ensaios de prática não deve usar o procedimento de ajuste descrito abaixo. Em vez disso, provas práticas devem simplesmente consistem em uma série de escolhas entre resultados imediatos e resultados tardios.
    1. Por exemplo, começar as provas práticas, mostrando uma pergunta na tela do computador e pedindo o participante a escolher entre US $ 10 disponível imediatamente e US $ 100 disponível em um mês. Observe a escolha feita na tela.
    2. Fazer a mesma pergunta na próxima tela, mas por escolhas subseqüentes aumentar a alternativa imediata por um incremento de US $ 10 em cada ensaio (independentemente das escolhas feitas pelo participante) até o Immediaalternativas de te como retardados são iguais a US $ 100.
  3. Realizar dez provas práticas para permitir que o participante para se aclimatar à altura da tarefa.

4. Avaliar a Indiferença Ponto Único

NOTA: Os pontos de indiferença servir como a principal variável dependente de tarefas de desconto de atraso e representam um ponto em que o valor presente da alternativa atrasada é igual ao da alternativa imediata.

  1. Mostrar os montantes de partida para as alternativas retardados e imediatos para os participantes. No primeiro experimento, mostrar o valor máximo que o montante para a alternativa adiada. Simultaneamente exibir a quantidade imediato como ½ da quantidade máxima. Definir o cursor do rato para o centro da tela (equidistante de cada uma das alternativas de escolha) no início do ensaio.
    NOTA: O lado (direito ou esquerdo da tela) em que uma alternativa é apresentado deve ser determinado aleatoriamente em cadatentativas.
  2. Observe escolha do participante.
  3. Ajustar a quantidade de imediato a alternativa de ¼ do máximo para o segundo ensaio com base na escolha participantes.
    1. Diminuir a quantidade de a alternativa imediata para o segundo julgamento se o participante escolheu a alternativa imediata no primeiro julgamento. Por exemplo, se o valor imediato foi de US $ 50 e foi eleito no primeiro julgamento, em seguida, no segundo julgamento exibir a quantidade imediato de $ 25.
    2. Aumentar a quantidade de a alternativa imediata para o segundo julgamento se o participante escolheu a alternativa atraso no primeiro julgamento. Por exemplo, se a quantidade foi de imediato $ 50, mas a quantidade retardada foi escolhida com o primeiro ensaio, em seguida, no segundo ensaio apresentar a quantidade imediato quanto $ 75.
  4. Exibir o novo montante da alternativa imediata ea alternativa atraso constante para o participante e permitir-lhes para fazer a sua próxima escolha.
  5. Observe o pA escolha de articipant e ajustar o montante da alternativa imediata por ½ do ajuste anterior.
    1. Diminuir a quantidade de a alternativa imediata para o próximo julgamento, se o participante escolheu a alternativa imediata sobre o julgamento atual. Por exemplo, se a quantidade foi de imediato $ 25 na segunda tentativa e optou-se, em seguida, no terceiro ensaio apresentar a quantidade imediato quanto $ 12,50.
    2. Aumentar a quantidade de a alternativa imediata para o próximo julgamento, se o participante escolheu a alternativa atraso sobre o julgamento atual. Por exemplo, se a quantidade foi de imediato $ 25 na segunda tentativa e optou-se, em seguida, no terceiro ensaio apresentar a quantidade imediata, 37.50 $.
  6. Repita os passos 4.4 e 4.5 até que o participante fez com que o número necessário de escolhas
    NOTA: O número de opções é a critério do experimentador; veja a discussão para maiores detalhes.
    NOTA: O ajuste para o próximo julgamento deve always ser igual ao valor máximo multiplicado por 2 -n, onde n é o número de ensaio para o ajuste da corrente (ver Figura 1).
  7. Faça o ajuste final para a quantidade imediato, baseado na escolha do participante. Utilize este novo valor como o ponto de indiferença para esse atraso.

5. Determine Indiferença Pontos em Cada Delay

  1. Totalmente repita o Passo 4 para cada um dos escolhidos atrasos, repor o montante do resultado imediato eo valor da adaptação para o primeiro ensaio em cada atraso.

6. Avaliar Delay Desconto de qualitativamente diferente Outcomes (Opcional)

  1. Peça o participante para fornecer um exemplo do resultado escolhido. Por exemplo, se o resultado escolhido é comida, em seguida, pedir que o participante "Qual é a sua comida favorita?"
  2. Observe a resposta do participante e pedir ao participante o quanto uma unidade dos custos de resultado (ex.: "O queé o custo do alimento preferido? ").
    NOTA: Se experimentadores estão interessados ​​em avaliar as diferenças em descontando através de commodities, esta etapa irá equalizar mercadorias em termos de valor para que as eventuais diferenças de desconto não são devido a diferenças na quantidade que está sendo descontado.
  3. Exibir os valores dos valores iniciais imediatos e tardios com base no preço relatado pelo participante. Defina a quantidade atrasada de que o resultado seja igual ao valor máximo dividido pelo preço por unidade que foi fornecida pelo participante e, em seguida, definir a alternativa imediata para ½ desse montante.
    NOTA: Por exemplo, se uma porção de sorvete custa US $ 5 eo máximo é de R $ 100, então existem 20 porções de sorvete em 100 $. Utilize este valor calculado como a alternativa adiada (por exemplo., "20 porções de sorvete em uma semana") e ½ desse montante como a alternativa imediata (por exemplo., "10 porções de sorvete agora").
  4. RepeEm todos os passos 4 e 5 com o valor recalculado de cada resultado.

figura 1

Figura 1. Julgamento Estrutura do Valor Ajuste de tarefas. O valor inicial para a alternativa atrasado, Y, deve ser igual ao máximo. O valor inicial para a alternativa imediata, X, deve ser igual .5Y. Se X é escolhido, em seguida, o valor de x deve ser reduzida no ensaio seguinte. Se Y é escolhido, em seguida, o valor de x deve ser aumentado com o ensaio seguinte. O valor da adaptação é .25Y on Trial 1 e é 0,5 do ajuste anterior em cada tentativa subsequente. Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Análise 7. Dados

  1. Importar dados para qualquer Analy dados preferidoprograma sis. Isolar o ponto de indiferença para cada atraso para cada participante. Calcula-se a ponto de indiferença mediana para cada atraso para cada grupo.
    NOTA: Cálculo de pontos de indiferença medianos só é necessária se um projeto do grupo é usado.
  2. Escolha um modelo de regressão curvilínea (ver resultados representativos para exemplos). Use regressão curvilínea para ajustar o modelo para os pontos (mediana) de indiferença. Isso irá gerar estimativas de parâmetros relevantes para o modelo selecionado (veja abaixo para uma explicação sobre os parâmetros).
    NOTA: Nós fornecemos código para conduzir regressão curvilínea em Materiais Complementares para o programa estatístico R para ajudar o leitor com a Etapa 7.

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Representative Results

Atraso resultados descontando são comumente analisadas por modelos de regressão curvilíneas de montagem para ambos os pontos de indiferença medianos dos grupos e pontos de indiferença de participantes individuais para cada resultado. A mediana pontos grupo de indiferença são usados ​​porque os pontos de indiferença para uma amostra geralmente não são normalmente distribuídos. Três modelos de regressão não-linear são comumente utilizados: os sugeridos por Mazur (Equação 1) 8, Myerson e verde (Equação 2) 35, e Rachlin (Equação 3) 36.

Equação 1
Equação 2
Equação 3

Nestes modelos, V é o valor presente (descontado) de um o atrasadoESULTADOS (isto é., o ponto de indiferença experimentalmente determinada), A é ​​o valor do resultado futuro, D é o atraso para o resultado, e k é um parâmetro livre, que quantifica o grau de inclinação com que o resultado retardada perde valor como uma função de atraso. Em Equações 2 e 3, s é um parâmetro de escala que também é livre para variar. Análises estatísticas tradicionais podem ser realizadas no log natural (ln) do k a partir da Equação 1. As análises estatísticas são menos adequados para ln (k) a partir de Equação 2 Equação 3 e porque k não é uma medida independente de descontar devido a sua interação com o s parâmetro.

Em nosso laboratório, nós mostramos que o resultado específico que está sendo pesquisado (por exemplo., Alimentos versus dinheiro) afeta o desconto (ex., A comida é descontado de forma mais acentuada do que o dinheiro 1). Apesar deste fato, partic indivíduo grau de desconto 'ipants está correlacionada através de resultados diferentes. Interpretamos este achado como evidência de que atrasar o desconto é um processo traço-like. No entanto, enquanto atraso desconto parece ser um processo semelhante a traço, que é também afectada por variáveis ​​de estado 37,38.

Os seguintes resultados, previamente publicados na revista Psychopharmacology 1 demonstram atraso típico descontando curvas obtidas por meio de regressão não-linear. Para a análise de grupo, grupo de indiferença mediana pontos são obtidos para cada atraso. Estes pontos estão aptos para o modelo de regressão não-linear (ver fornecida código R) Figura 2 mostra o modelo se encaixa da Equação 2 para quatro resultados:. Dinheiro, álcool, entretenimento e comida. Os resultados foram separados em dois grupos: os fumantes de cigarro e não-fumantes.

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Figura 2. Delay Desconto de diferentes mercadorias. Funções para fumantes e não-fumantes Descontando para os produtos de base de dinheiro, comida álcool e entretenimento. Em todos os quatro painéis, os pontos de mostrar pontos de indiferença mediana e linhas mostram o melhor encaixe função de desconto hipérbole-like 35. Inserções para os produtos de base de álcool, entretenimento, e alimentos são os mesmos dados com o eixo-x redimensionado para apresentar pontos de indiferença com os atrasos mais curtos. Em alguns casos, os pontos de dados podem sobrepor-se. Esta figura foi originalmente publicado em Psychopharmacology 1 (sob licença CC-BY). Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

A qualidade dos ataques pode ser avaliada utilizando duas medidas: R 2 e critérios de informação de Akaike (AIC).R2 é calculada como 1 - (soma residual dos quadrados / soma total dos quadrados). R 2 pontuações para regressão não linear devem ser interpretados com cautela (e possivelmente evitado) porque o modelo soma dos quadrados e soma dos quadrados dos erros não igual a 1. No entanto, nós tipicamente incluem R 2 escores devido a convenções e para que os valores dos seus estudos pode ser comparado com estudos anteriores. AIC é calculado como 2k + n log (RSS / N), onde k é o número de parâmetros livres (1 para a equação 1, e 2 para Equações 2 e 3), e n é o número de pontos de indiferença (ver Tabela 1). Os dados individuais são analisados ​​por um método semelhante. Valores de R 2 e AIC medianos são relatados para demonstrar a qualidade dos ajustes individuais (Tabela 2). É importante notar que a Equação 1 é um caso especial da equação 2 e Equação 3 (quando s = 1) e nunca irá produzir um valor maior do que 2 R estas outras equações. Assim, a AIC pode serusada para avaliar se o ganho de R 2 para os modelos mais complexos justifica o parâmetro adicional (o aumento da complexidade) nestas equações. Um método alternativo para avaliar se o modelo mais complexo é justificada seria para determinar se s diferiram significativamente entre 1 39.

Alternativamente, uma medida não teórica, área sob a curva (AUC), pode ser obtido a partir de indiferença do participante pontos 40. AUC é a soma da área trapezoidal entre cada conjunto de pontos de indiferença adjacentes. AUC é calculado como (x 2 - x 1) [(y 1 + y 2) / 2], em que X 1 e X 2 são os sucessivos atrasos e Y 1 e Y 2 são os pontos de indiferença para os atrasos (ver fornecida R código). Intervalos de AUC entre 0 e 1 e menores valores indicam mais íngreme desconto. Estatísticas paramétricas pode ser utilizado para analisar se a AUCamostra específica satisfaz os requisitos da normalidade.

tabela 1

Tabela 1: Modelo. Comparações modelo de ajuste comparações apto para o Mazur 8 hipérbole e Myerson e verde 35 hyperboloid. Os valores em negrito indicam o melhor ajuste. Para os pontos de indiferença medianos, os resultados Akaike Information Criterion (AIC) indicam que a hyperboloid fornecido um melhor ajuste cinco de oito vezes. Comparações de R 2 valores obtidos de encaixe ambos os modelos a dados individuais dos participantes indicam que a hyperboloid encaixar melhor em todos os casos que a hipérbole.

Tabela 2

Tabela 2: ParâmetrosEstimativas. O k e s parâmetros, bem como para R2 hiperbolóide encaixa a indiferença pontos médios para cada resultado para cada grupo.

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Discussion

Este vídeo descreve as etapas que devem ser tomadas para realizar um experimento atraso descontando usando a tarefa quantidade de ajuste. A tarefa quantidade de ajuste é relativamente rápido para conduzir (10 - 15 minutos por participante) e produz dados confiáveis. A natureza de ajuste da tarefa fornece uma análise aperfeiçoá-lo de grau de desconto de um participante individual. Uma vez que a tarefa é a coleta de dados baseado em computador é automatizado, o que limita humano de erros e influência durante o processo de coleta de dados. Tipicamente, a tarefa é utilizado para avaliar o desconto de resultados hipotéticos, mas também foi usado para avaliar o desconto de 28 resultados reais. Uma limitação para a tarefa quantidade de ajuste é que a tarefa não é robusto contra o erro participante. Devido à natureza de titulação da tarefa um erro cometido no primeiro julgamento de um bloco de atraso (por exemplo., Clicar $ 50 agora, em vez de US $ 100 em uma semana quando o participante quis dizer para escolher US $ 100 em uma semana) será drasticamenteafeta o ponto de indiferença para este atraso como a opção imediata nunca mais vai chegar a US $ 50 em este bloco devido ao ajuste diminuindo em todos os ensaios. Um erro cometido em um julgamento mais tarde dentro de um bloco não afetará o ponto de indiferença tanto. Com base em observações no nosso laboratório, descobrimos que tais erros são relativamente raros. O experimentador poderia programar a tarefa para verificar com o participante que o ponto de indiferença é preciso e repita o processo para que o atraso se ele não é.

Três parâmetros críticos dentro de um experimento atraso desconto usando a tarefa quantidade de ajuste são até experimentador critério, mas deve alinhar com a questão experimental: 1) A quantidade de os resultados serem utilizados devem fazer sentido para as questões experimentais (por exemplo, US $ 100.000 de. comida é sem sentido). 2) Os atrasos utilizados no experimento deve fazer sentido com o resultado e os montantes a ser utilizado (por exemplo., Devido ao desconto íngreme $ 10 de Maionão ser suficiente para fornecer dados significativos se alguém usa uma progressão atraso, que varia de uma semana a 25 anos). 3) O número de ajustes dentro de cada bloco de atraso deve equilibrar resolução e tempo (mais de resolução com mais testes, mas maior tempo necessário de participantes). Aqui nós esboçamos uma maneira em que uma avaliação de atraso descontando pode ser realizada, mas as tarefas de atraso descontando são robustos a variação e ligeiras modificações do procedimento descrito acima não são susceptíveis de fazer uma diferença significativa nos resultados.

Analisando dados de experimentos de desconto de atraso consiste em técnicas de regressão curvilíneas que são relativamente fáceis de implementar e produzem bons ajustes aos dados. Nós incluímos vários documentos em materiais complementares que ajudarão na programação de um atraso descontando experiência e analisando os dados que são recolhidos através de um atraso descontando tarefa: pseudo-código para auxiliar na programação de um atraso em uma tarefa descontandolíngua ny, uma tarefa demora desconto programado em E-Prime, e roteiro para a execução de regressão não-linear no programa estatístico R (com comentários).

Atraso descontando experimentos, usando a tarefa de ajuste-montante, fornecem uma forma robusta para identificar entre os grupos e dentro de um assunto diferenças na escolha impulsiva. Experimentos têm identificado diferenças no grau de atraso descontando entre pessoas com padrões de comportamento mal-adaptativos e participantes do controle 41. Experimentos usando tarefas de descontando atraso também pode ser usado para identificar as variáveis ​​que impactam atraso descontando-dentro-de-assunto e avaliar a permanência relativa dessas manipulações.

Embora a pesquisa anterior centrou-se na análise das diferenças do atraso descontando entre diferentes populações, é necessária mais investigação para entender como atraso desconto podem ser afetados através de intervenção terapêutica. Experimentos de desconto de atraso têm sido extremamente successful na identificação de diferenças entre populações de controlo e populações de pessoas com padrões de comportamento mal-adaptativos e fornecer pesquisadores com uma base racional para jogar porque os indivíduos, usam drogas, comer demais, ou têm pouca consideração para comportamentos relacionados à saúde. Porque os resultados negativos associados a estes comportamentos estão atrasadas, esses resultados têm pouco impacto sobre o comportamento das pessoas com funções de descontos íngremes.

Pouca pesquisa tem ainda incidiu sobre os mecanismos subjacentes atraso desconto. O que dá origem a elevados graus de desconto, os quais podem levar a estes padrões de comportamento desadaptativas? Embora não haja evidências que sugerem que o desconto atraso é pelo menos um pouco hereditárias 42, atraso desconto ainda pode ser maleável. É importante identificar os mecanismos psicológicos e neurobiológicos subjacentes desconto atraso e variáveis ​​que podem impactar esses mecanismos. É possível que o grau de atraso desconto pode ser reduced por intervenção terapêutica 43, mas mais pesquisas são necessárias para entender a generalidade destes resultados e do impacto que diminui em atraso desconto podem ter sobre a propensão a se envolver em os padrões de comportamento mal-adaptativos associados com gradientes de desconto de atraso íngreme.

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Frye, C. C. J., Galizio, A.,… More

Frye, C. C. J., Galizio, A., Friedel, J. E., DeHart, W. B., Odum, A. L. Measuring Delay Discounting in Humans Using an Adjusting Amount Task. J. Vis. Exp. (107), e53584, doi:10.3791/53584 (2016).

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