Las niñas adolescentes constituyen un estrato de alto riesgo para la aparición de depresión. Investigaciones anteriores han establecido que la depresión se asocia con respuestas atenuadas a las recompensas.
La investigación que utiliza el modelo de difusión de deriva (DDM) ha encontrado que los déficits en la acumulación de evidencia basada en recompensas caracterizan la depresión en adultos. Sin embargo, se sabe poco acerca de cómo la reducción de la sensibilidad a la recompensa se refleja en los procesos computacionales involucrados en la toma de decisiones basada en la recompensa en la depresión de la niñez tardía y la adolescencia temprana.
Ciento sesenta y seis niñas de 8 a 14 años completaron una tarea probabilística de toma de decisiones basada en recompensas. Se instruyó a los participantes para que identificaran cuál de los dos estímulos visuales similares se presentaban, y las respuestas correctas fueron recompensadas con probabilidades desiguales. La gravedad de la depresión se midió utilizando el inventario de depresión Infantil.
En todos los participantes, hubo una mayor tasa de desviación, lo que indica una acumulación de evidencia más rápida, para la decisión recompensada con mayor frecuencia que para la decisión recompensada con menos frecuencia.
Además, el punto de partida de la acumulación de evidencia estaba más cerca de la decisión recompensada con mayor frecuencia, lo que indica un sesgo de punto de partida. Una mayor gravedad de la depresión se asoció con una tasa de deriva más lenta para ambos tipos de decisiones. Una mayor gravedad de la depresión se asoció con un sesgo de punto de partida más pequeño hacia la decisión recompensada con mayor frecuencia.
El estudio actual utiliza modelos computacionales para revelar que las niñas de la infancia tardía y adolescentes tempranas con mayor depresión muestran deficiencias en el proceso de acumulación de evidencia relacionada con la recompensa.
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