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Enregistrement W1997945688 · doi:10.1371/journal.pone.0021881

Altered Negative Unconscious Processing in Major Depressive Disorder: An Exploratory Neuropsychological Study

2011· article· en· W1997945688 sur OpenAlexafffund
Zhi Yang, Jin‐Ping Zhao, Yi Jiang, Chunbo Li, Jijun Wang, Xuchu Weng, Georg Northoff

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnxiety, Depression, Psychometrics, Treatment, Cognitive Processes
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaInstitute of Psychology, Chinese Academy of SciencesCanadian Institutes of Health ResearchNational Natural Science Foundation of ChinaHope for Depression Research Foundation
Mots-clésMajor depressive disorderUnconscious mindPsychologyValence (chemistry)NeuropsychologyAudiologyClinical psychologyCognitionCognitive psychologyPsychiatryMedicinePsychoanalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Major depressive disorder (MDD) has been characterized by abnormalities in emotional processing. However, what remains unclear is whether MDD also shows deficits in the unconscious processing of either positive or negative emotions. We conducted a psychological study in healthy and MDD subjects to investigate unconscious emotion processing and its valence-specific alterations in MDD patients. METHODS: We combined a well established paradigm for unconscious visual processing, the continuous flash suppression, with positive and negative emotional valences to detect the attentional preference evoked by the invisible emotional facial expressions. RESULTS: Healthy subjects showed an attentional bias for negative emotions in the unconscious condition while this valence bias remained absent in MDD patients. In contrast, this attentional bias diminished in the conscious condition for both healthy subjects and MDD. CONCLUSION: Our findings demonstrate for the first time valence-specific deficits specifically in the unconscious processing of emotions in MDD; this may have major implications for subsequent neurobiological investigations as well as for clinical diagnosis and therapy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,141
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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