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की जड़ को बेहतर ढंग से समझने के लिए जुनूनी बाध्यकारी विकार, शोधकर्ताओं ने एक व्यवहार मॉडल का इस्तेमाल किया। उन्होंने प्रदर्शित किया कि जब सुदृढीकरण और दंड के लिए सीखने के मानदंड अत्यधिक असंतुलित होते हैं, तो जुनून और मजबूरी के बीच का चक्र तेज हो सकता है। इस शोध में मानसिक स्वास्थ्य उपचारों में सुधार करने की क्षमता है।
नारा इंस्टीट्यूट ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी (एनएआईएसटी), एडवांस्ड टेलीकम्युनिकेशंस रिसर्च इंस्टीट्यूट इंटरनेशनल और तमागावा यूनिवर्सिटी के वैज्ञानिकों ने प्रदर्शित किया है कि जुनूनी-बाध्यकारी विकार (ओसीडी) को इसके परिणामस्वरूप समझा जा सकता है सुदृढीकरण और सजा के बीच असंतुलित शिक्षा. अपने सैद्धांतिक मॉडल के अनुभवजन्य परीक्षणों के आधार पर, उन्होंने दिखाया कि मस्तिष्क की गणना में विषमताएं जो वर्तमान परिणामों को पिछले कार्यों से जोड़ती हैं, अव्यवस्थित व्यवहार का कारण बन सकती हैं।
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विशेष रूप से, यह तब हो सकता है जब मेमोरी ट्रेस सिग्नल पिछले कार्यों के लिए अच्छे और बुरे परिणामों के लिए अलग-अलग तरीके से क्षय होता है। इस मामले में, “अच्छा” का अर्थ है कि परिणाम अपेक्षा से बेहतर था, और “खराब” का अर्थ है कि यह अपेक्षा से भी बदतर था। यह काम यह समझाने में मदद करता है कि ओसीडी कैसे विकसित होता है।
ओसीडी एक मानसिक बीमारी है जिसमें चिंता शामिल है, जो घुसपैठ और दोहराव वाले विचारों की विशेषता है, जिसे जुनून कहा जाता है, कुछ दोहराए गए कार्यों के साथ मिलकर, मजबूरी के रूप में जाना जाता है। ओसीडी के रोगी अक्सर व्यवहार को बदलने में असमर्थ महसूस करते हैं, भले ही वे जानते हों कि जुनून या मजबूरियां उचित नहीं हैं। गंभीर मामलों में, ये व्यक्ति को सामान्य जीवन जीने में असमर्थ बना सकते हैं। बाध्यकारी व्यवहार, जैसे कि अत्यधिक हाथ धोना या बार-बार यह जांचना कि घर छोड़ने से पहले दरवाजे बंद हैं या नहीं, जुनून के कारण होने वाली चिंता को अस्थायी रूप से दूर करने का प्रयास है। हालाँकि, अब तक, वह साधन जिसके द्वारा जुनून और मजबूरियों का चक्र मजबूत होता है, अच्छी तरह से समझा नहीं गया था।
अब, NAIST के शोधकर्ताओं के नेतृत्व में एक टीम ने OCD से जुड़े अव्यवस्थित चक्र को मॉडल करने के लिए सुदृढीकरण सीखने के सिद्धांत का उपयोग किया है। इस ढांचे में, एक परिणाम जो पूर्वानुमानित से बेहतर है, अधिक संभावना (सकारात्मक भविष्यवाणी त्रुटि) बन जाता है, जबकि एक परिणाम जो अपेक्षा से भी बदतर होता है उसे दबा दिया जाता है (नकारात्मक भविष्यवाणी त्रुटि)। सुदृढीकरण सीखने के कार्यान्वयन में, देरी के साथ-साथ सकारात्मक/नकारात्मक भविष्यवाणी त्रुटियों पर विचार करना भी महत्वपूर्ण है। सामान्य तौर पर, एक निश्चित विकल्प का परिणाम एक निश्चित देरी के बाद उपलब्ध होता है। इसलिए, सुदृढीकरण और सजा को एक निश्चित समय सीमा के भीतर हाल के विकल्पों को सौंपा जाना चाहिए। इसे क्रेडिट असाइनमेंट कहा जाता है, जिसे रीइन्फोर्समेंट लर्निंग थ्योरी में मेमोरी ट्रेस के रूप में लागू किया जाता है।
आदर्श रूप से, पिछली क्रियाओं के लिए मेमोरी ट्रेस सिग्नल सकारात्मक और नकारात्मक भविष्यवाणी त्रुटियों दोनों के लिए समान गति से क्षय होते हैं। हालांकि, असतत तंत्रिका तंत्र में इसे पूरी तरह से महसूस नहीं किया जा सकता है। सिमुलेशन का उपयोग करते हुए, एनएआईएसटी वैज्ञानिकों ने पाया कि एजेंट स्पष्ट रूप से जुनूनी-बाध्यकारी व्यवहार सीखते हैं जब नकारात्मक भविष्यवाणी त्रुटियों (एन-) से संबंधित पिछले कार्यों के स्मृति निशान के लिए ट्रेस क्षय कारक सकारात्मक भविष्यवाणी त्रुटियों (एन) से संबंधित की तुलना में बहुत छोटा है। इसका मतलब यह है कि, विपरीत दृष्टिकोण से, सकारात्मक भविष्यवाणी त्रुटियों की तुलना में नकारात्मक भविष्यवाणी त्रुटियों के लिए पिछली क्रियाओं का दृष्टिकोण बहुत संकीर्ण है। “हमारा मॉडल, असंतुलित ट्रेस क्षय कारकों (एन> एन-) के साथ ओसीडी के जुनून और मजबूरी विशेषता के दुष्चक्र का सफलतापूर्वक प्रतिनिधित्व करता है,” सह-प्रथम लेखक युकी सकाई और युताका सकाई कहते हैं।
इस भविष्यवाणी का परीक्षण करने के लिए, शोधकर्ताओं के पास ओसीडी वाले 45 रोगी थे और 168 स्वस्थ नियंत्रण विषयों ने मौद्रिक पुरस्कार और दंड के साथ कंप्यूटर आधारित गेम खेला था। OCD वाले मरीजों ने n की तुलना में बहुत छोटा n- दिखाया, जैसा कि OCD की कम्प्यूटेशनल विशेषताओं द्वारा भविष्यवाणी की गई थी। इसके अलावा, ट्रेस क्षय कारकों (एन> एन-) की इस असंतुलित सेटिंग को सेरोटोनिन एन्हांसर्स द्वारा सामान्यीकृत किया गया था, जो ओसीडी के उपचार के लिए पहली पंक्ति की दवाएं हैं। संबंधित लेखक, साओरी सी. तनाका कहते हैं, “हालांकि हम सोचते हैं कि हम हमेशा तर्कसंगत निर्णय लेते हैं, हमारा कम्प्यूटेशनल मॉडल साबित करता है कि हम कभी-कभी दुर्भावनापूर्ण व्यवहार को सुदृढ़ करते हैं।” हालांकि वर्तमान में उनके नैदानिक लक्षणों के आधार पर उपचार-प्रतिरोधी रोगियों की पहचान करना मुश्किल है। , यह कम्प्यूटेशनल मॉडल बताता है कि अत्यधिक असंतुलित ट्रेस क्षय कारकों वाले रोगी अकेले व्यवहार चिकित्सा का जवाब नहीं दे सकते हैं। इन निष्कर्षों का उपयोग एक दिन यह निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है कि उपचार शुरू होने से पहले कौन से रोगी व्यवहार चिकित्सा के प्रति प्रतिरोधी होने की संभावना रखते हैं।
यह कहानी एक वायर एजेंसी फ़ीड से पाठ में संशोधन किए बिना प्रकाशित की गई है। केवल शीर्षक बदल दिया गया है।
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