An ERP study of vocal emotion processing in asymmetric Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson's disease (PD) has been related to impaired processing of emotional speech intonation (emotional prosody). One distinctive feature of idiopathic PD is motor symptom asymmetry, with striatal dysfunction being strongest in the hemisphere contralateral to the most affected body side. It is still unclear whether this asymmetry may affect vocal emotion perception. Here, we tested 22 PD patients (10 with predominantly left-sided [LPD] and 12 with predominantly right-sided motor symptoms) and 22 healthy controls in an event-related potential study. Sentences conveying different emotional intonations were presented in lexical and pseudo-speech versions. Task varied between an explicit and an implicit instruction. Of specific interest was emotional salience detection from prosody, reflected in the P200 component. We predicted that patients with predominantly right-striatal dysfunction (LPD) would exhibit P200 alterations. Our results support this assumption. LPD patients showed enhanced P200 amplitudes, and specific deficits were observed for disgust prosody, explicit anger processing and implicit processing of happy prosody. Lexical speech was predominantly affected while the processing of pseudo-speech was largely intact. P200 amplitude in patients correlated significantly with left motor scores and asymmetry indices. The data suggest that emotional salience detection from prosody is affected by asymmetric neuronal degeneration in PD.
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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 ».