Neural Substrates of Empathic Accuracy in People With Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Empathic deficits in schizophrenia may lead to social dysfunction, but previous studies of schizophrenia have not modeled empathy through paradigms that (1) present participants with naturalistic social stimuli and (2) link brain activity to "accuracy" about inferring other's emotional states. This study addressed this gap by investigating the neural correlates of empathic accuracy (EA) in schizophrenia. METHODS: Fifteen schizophrenia patients and 15 controls were scanned while continuously rating the affective state of another person shown in a series of videos (ie, targets). These ratings were compared with targets' own self-rated affect, and EA was defined as the correlation between participants' ratings and targets' self-ratings. Targets' self-reported emotional expressivity also was measured. We searched for brain regions whose activity tracked parametrically with (1) perceivers' EA and (2) targets' expressivity. RESULTS: Patients showed reduced EA compared with controls. The left precuneus, left middle frontal gyrus, and bilateral thalamus were significantly more correlated with EA in controls compared with patients. High expressivity in targets was associated with better EA in controls but not in patients. High expressivity was associated with increased brain activity in a large set of regions in controls (eg, fusiform gyrus, medial prefrontal cortex) but not in patients. DISCUSSION: These results use a naturalistic performance measure to confirm that schizophrenic patients demonstrate impaired ability to understand others' internal states. They provide novel evidence about a potential mechanism for this impairment: schizophrenic patients failed to capitalize on targets' emotional expressivity and also demonstrate reduced neural sensitivity to targets' affective cues.
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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 | 0,001 | 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 ».