Temporal Lobe Structures and Facial Emotion Recognition in Schizophrenia Patients and Nonpsychotic Relatives
Notice bibliographique
Résumé
Temporal lobe abnormalities and emotion recognition deficits are prominent features of schizophrenia and appear related to the diathesis of the disorder. This study investigated whether temporal lobe structural abnormalities were associated with facial emotion recognition deficits in schizophrenia and related to genetic liability for the disorder. Twenty-seven schizophrenia patients, 23 biological family members, and 36 controls participated. Several temporal lobe regions (fusiform, superior temporal, middle temporal, amygdala, and hippocampus) previously associated with face recognition in normative samples and found to be abnormal in schizophrenia were evaluated using volumetric analyses. Participants completed a facial emotion recognition task and an age recognition control task under time-limited and self-paced conditions. Temporal lobe volumes were tested for associations with task performance. Group status explained 23% of the variance in temporal lobe volume. Left fusiform gray matter volume was decreased by 11% in patients and 7% in relatives compared with controls. Schizophrenia patients additionally exhibited smaller hippocampal and middle temporal volumes. Patients were unable to improve facial emotion recognition performance with unlimited time to make a judgment but were able to improve age recognition performance. Patients additionally showed a relationship between reduced temporal lobe gray matter and poor facial emotion recognition. For the middle temporal lobe region, the relationship between greater volume and better task performance was specific to facial emotion recognition and not age recognition. Because schizophrenia patients exhibited a specific deficit in emotion recognition not attributable to a generalized impairment in face perception, impaired emotion recognition may serve as a target for interventions.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».