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Enregistrement W2042497316 · doi:10.1097/psy.0b013e31817e41e6

Impaired Central Processing of Emotional Faces in Anorexia Nervosa

2008· article· en· W2042497316 sur OpenAlexaboutno aff
Olga Pollatos, Beate M. Herbert, Rainer Schandry, Klaus Gramann

Notice bibliographique

RevuePsychosomatic Medicine · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnorexia nervosaPsychologyClinical psychologyPsychotherapistCognitive psychologyEating disorders

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: To elucidate the potential relationship between classification of emotional faces and impaired central processing in eating disorders and to investigate the potential mediatory role of alexithymia and depression in this relationship. Methods: Visual-evoked potentials (VEPs) to emotional faces and classification performance were assessed in 12 anorexic females and matched healthy controls. Results: Patients with anorexia nervosa showed no modulation of emotional face processing and displayed significantly increased N200 amplitudes in response to all emotional categories and decreased VEPs in response to unpleasant emotional faces in the P300 time range as compared with healthy controls. They also made more mistakes in emotional face recognition, in particular, for neutral, sad, and disgusted content. Conclusions: There are marked differences in evoked potentials and emotion recognition performances of patients with anorexia nervosa and controls in facial processing. Differences in brain dynamics might contribute to difficulties in the correct recognition of facially expressed emotions, deficits in social functioning, and in turn the maintenance of eating disorders. ED = eating disorder; ERP = event-related potential; VEP = visual-evoked potential; AN = anorexia nervosa; MDD = major depressive disorder; EEG = electroencephalography; TAS = Toronto Alexithymia Scale; BMI = body mass index; BDI = Beck Depression Inventory; STAI = State Trait Anxiety Inventory.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations102
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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