ترجمة هذه الصفحة قيد الإعداد؛ يُعرض النص التركي الأصلي حاليًا. اقرأ النص الأصلي

هذه الصفحة ملخص باللغة التركية أُعدّ بمساعدة الذكاء الاصطناعي لدراسة قُدّمت في المؤتمر العالمي السادس والعشرين للطب النفسي. تعود ملكية الدراسة إلى المؤلفين الذين قدّموها؛ وللاستشهاد بها، يُرجى الرجوع إلى المصدر الأصلي.

EV1212

ملصق إلكترونيالذهان والفصامدراسة تجريبية للحالات والشواهد

Psikotik bozuklukların belirti yapısının altında yatan nörobilimsel mekanizmaları anlamak için hesaplamalı modelleme kullanımı

USING COMPUTATIONAL MODELING TO ADVANCE UNDERSTANDING OF THE NEUROSCIENTIFIC MECHANISMS UNDERLYING PSYCHOTIC DISORDERS SYMPTOMATOLOGY.

مقدّم العرض: Dorota Frydecka

البلد: Poland

المؤسسة: Wroclaw Medical University, Department of Psychiatry

Şizofreni spektrum bozukluğu olan hastalarda pekiştirmeli öğrenme görevlerinde daha düşük öğrenme hızları ile ödül ve cezaya düşük duyarlılık saptanmış, en belirgin bozulma negatif belirtileri baskın hastalarda görülmüştür.

Çalışmanın amacı, hesaplamalı modellerin (computational modeling) pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning) ve karar vermedeki özgül farklılıkları ayrıştırarak psikotik bozukluk belirtilerinin nörobilimsel temelini aydınlatmasıdır. Örnekleme 138 şizofreni spektrum bozukluğu hastası ve 188 sağlıklı kontrol alınmış; katılımcılar hem olasılıksal öğrenmeyi hem de talimatla öğrenmeyi değerlendiren pekiştirmeli öğrenme görevlerini tamamlamıştır. Davranışsal sonuçlar ayrıca bazal ganglionların yapay sinir ağı modeli (artificial neural network model) bağlamında çözümlenmiş, dopaminerjik yolaklarla iletilen olumlu ve olumsuz pekiştirme sinyallerinin öğrenme ve karar verme üzerindeki etkisi gösterilmiştir. Görevin öğrenme aşamasında üç sembol çifti olasılıksal geri bildirimle sunulmuş (A %80 ve B %20, C %70 ve D %30, E %60 ve F %40), test aşamasında ise yeni kombinasyonlar (AC, AD, AE ile BC, BD, BE) kullanılarak öğrenilen değerlerin genellenmesi ölçülmüştür. Sağlıklı kontrollerle karşılaştırıldığında hastalarda daha düşük öğrenme hızları ile hem ödüle hem cezaya karşı daha düşük duyarlılık gözlenmiş, bu bozulma özellikle negatif belirtileri baskın hastalarda belirgin olmuştur. Yanlış talimattan hastalar ve kontroller eşit ölçüde etkilenmiş; ancak talimat yanlılığının (instructional bias) aşılmasıyla ilişkili öğrenme hızları sağlıklı kontrollerde şizofreni hastalarına kıyasla anlamlı olarak daha yüksek bulunmuştur. Posterde bu karşılaştırmalara ait sayısal etki büyüklüğü (effect size) ya da p değeri verilmemiştir. Yazarlar, hesaplamalı modellerin standart klinik değerlendirme ve öz bildirim ölçekleriyle yakalanamayan bireysel özellikleri ortaya koyduğu ve ortaya çıkmakta olan psikiyatrik belirtilerin nörobilimsel temelini ayrıştırmaya katkı sağladığı sonucuna varmıştır.

الانتقال إلى الملصق الأصلي

كيف يُستشهد بهذه الدراسة؟

APA 7: Frydecka, D., et al. (2026, September 23-26). Using computational modeling to advance understanding of the neuroscientific mechanisms underlying psychotic disorders symptomatology [E-poster]. 26th WPA World Congress of Psychiatry (WCP 2026), Stockholm, Sweden. https://cslide.ctimeetingtech.com/wcp26/attendee/eposter/file/2309

Vancouver: Frydecka D, et al. Using computational modeling to advance understanding of the neuroscientific mechanisms underlying psychotic disorders symptomatology [e-poster]. 26th WPA World Congress of Psychiatry (WCP 2026); 2026 Sep 23-26; Stockholm, Sweden. Available from: https://cslide.ctimeetingtech.com/wcp26/attendee/eposter/file/2309

أُنشئت أسماء المؤلفين وصيغة العنوان تلقائيًا من نظام المؤتمر؛ يُرجى مقارنتها بالملصق الأصلي قبل استخدامها.

جميع ملخصات WCP 2026

Sitenin son güncellemesi: 8 Kasım 2026 · Site editörü: Doç. Dr. Alişan Burak Yaşar, info@alisanburak.com