Emotion Perception and Alexithymia in People With Severe Traumatic Brain Injury: One Disorder or Two? A Preliminary Investigation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Primary objective:Recent research studies attest to the presence of deficits in emotion perception following severe traumatic brain injury (TBI). Additionally, a growing number of studies report significant levels of alexithymia (disorder of emotional cognition) following TBI. This research aimed to examine the relation between the two, while assessing the influence of posttraumatic stress disorder (PTSD).Design:Cross-sectional study examining levels of alexithymia, emotion perception disorders and PTSD and their association, in 20 people with severe, chronic TBI and 20 adults without brain injuries.Methods:Participants were assessed on the Toronto Alexithymia — 20 Scale, the Posttraumatic Diagnostic Scale and on two emotion perception tasks: matching and labelling of photos depicting the 6 basic emotions.Results:The group with TBI were impaired relative to controls when matching facial expressions. Their performance on ‘fear’ was especially poor. Performance on labelling was similar in pattern, although failed to reach significance. There was no association between poor performance on fear, or other negative expressions, and either PTSD or alexithymia symptoms in the TBI group.Conclusions:Alexithymia, as assessed by the TAS-20, taps a constellation of difficulties that do not appear to include difficulties with emotion perception in people with traumatic brain injuries.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».