Brain responses to dynamic facial expressions of pain
Notice bibliographique
Résumé
The facial expression of pain is a prominent non-verbal pain behaviour, unique and distinct from the expression of basic emotions. Yet, little is known about the neurobiological basis for the communication of pain. Here, subjects performed a sex-discrimination task while we investigated neural responses to implicit processing of dynamic visual stimuli of male or female faces displaying pain or angry expressions, matched on expression intensity and compared to neutral expression. Stimuli were presented in a mixed blocked/event-related design while blood oxygenation level dependent (BOLD) signal was acquired using whole-brain functional magnetic resonance imaging (fMRI) at 1.5 Tesla. Comparable sustained responses to pain and angry faces were found in the superior temporal sulcus (STS). Stronger transient activation was also observed to male expression of pain (Vs neutral and anger) in high-order visual areas (STS and fusiform face area) and in emotion-related areas including the amygdala (highest peak t-value=10.8), perigenual anterior cingulate cortex (ACC), and SI. Male pain compared to anger expression also activated the ventromedial prefrontal cortex, SII/posterior insula and anterior insula. This is consistent with the hypothesis that the implicit processing of male pain expression triggers an emotional reaction characterized by a threat-related response. Unexpectedly, several areas responsive to male expression, including the amygdala, perigenual ACC, and somatosensory areas, showed a decrease in activation to female pain faces (Vs neutral). This sharp contrast in the response to male and female faces suggests potential differences in the socio-functional role of pain expression in males and females.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».