Multisensory integration of emotionally valenced olfactory–visual information in patients with schizophrenia and healthy controls
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with schizophrenia frequently have deficits in social cognition, and difficulties in the discrimination of emotional facial expressions have been discussed as an important contributing factor. We investigated whether this impairment is aggravated by difficulties relating the observed facial expression to contextual information, as is often provided by emotionally valenced crossmodal stimulation. METHODS: We investigated the effects of odorant primes on the accuracy and speed of emotional face recognition. Healthy controls and patients with schizophrenia were exposed to 2-second odorant stimuli: vanillin (pleasant), ambient air (neutral) and hydrogen sulfide (unpleasant). The odours were followed by an emotional face recognition task, in which participants determined if a face showed happiness, disgust or neutral affect. RESULTS: Controls showed improved performance in the categorization of disgusted faces after all types of odour stimulation irrespective of the emotional valence. However, in controls, the response time for happy faces was slower after presentation of any odour. Schizophrenia patients showed an attenuated effect of olfactory priming on disgust recognition, which resulted in the increased performance differences between the groups. This effect was particularly strong for the unpleasant odour. LIMITATIONS: The study design did not allow us to fully differentiate between the effects of perceived odour intensity and valence. A possible contribution of cognitive deficits on the observed effects should be investigated in future studies. CONCLUSION: Our results provide novel evidence for a special connection between the presentation of odorant cues and the accuracy of recognition of disgusted faces in healthy controls. This recognition advantage is disturbed in patients with schizophrenia and appears to contribute to the observed deficit in emotional face recognition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».