Emotion recognition and experience in Huntington disease: a voxel-based morphometry study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The neuroanatomic basis of affective processing deficits in Huntington disease is insufficiently understood. We investigated whether Huntington disease-related deficits in emotion recognition and experience are associated with specific changes in grey matter volume. METHOD: We assessed grey matter volume in symptomatic patients with Huntington disease and healthy controls using voxel-based morphometry, and we correlated regional grey matter volume with participants' affective ratings. RESULTS: We enrolled 18 patients with Huntington disease and 18 healthy controls in our study. Patients with Huntington disease showed normal affective experience but impaired recognition of negative emotions (disgust, anger, sadness). The patients perceived the emotions as less intense and made more classification errors than controls. These deficits were correlated with regional atrophy in emotion-relevant areas (insula, orbitofrontal cortex) and in memory-relevant areas (dorsolateral prefrontal cortex, hippocampus). LIMITATIONS: Our study was limited by the small sample size and the resulting modest statistical power relative to the number of tests. CONCLUSION: Our study sheds new light on the importance of a cognitive-affective brain circuit involved in the affect recognition impairment in patients with Huntington disease.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».