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Enregistrement W2167692459 · doi:10.1080/08870446.2010.519769

Emotion recognition and emotional theory of mind in chronic fatigue syndrome

2011· article· en· W2167692459 sur OpenAlexaff
Anna Oldershaw, David Hambrook, Katharine A. Rimes, Kate Tchanturia, Janet Treasure, Selwyn Richards, Ulrike Schmidt, Trudie Chalder

Notice bibliographique

RevuePsychology and Health · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésPsychologyEmotion recognitionChronic fatigue syndromeTheory of mindInferenceFunction (biology)Social functionClinical psychologyCognitionPsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Difficulties with social function have been reported in chronic fatigue syndrome (CFS), but underpinning factors are unknown. Emotion recognition, theory of mind (inference of another's mental state) and 'emotional' theory of mind (eToM) (inference of another's emotional state) are important social abilities, facilitating understanding of others. This study examined emotion recognition and eToM in CFS patients and their relationship to self-reported social function. METHODS: CFS patients (n = 45) and healthy controls (HCs; n = 50) completed tasks assessing emotion recognition, basic or advanced eToM (for self and other) and a self-report measure of social function. RESULTS: CFS participants were poorer than HCs at recognising emotion states in the faces of others and at inferring their own emotions. Lower scores on these tasks were associated with poorer self-reported daily and social function. CFS patients demonstrated good eToM and performance on these tasks did not relate to the level of social function. CONCLUSIONS: CFS patients do not have poor eToM, nor does eToM appear to be associated with social functioning in CFS. However, this group of patients experience difficulties in emotion recognition and inferring emotions in themselves and this may impact upon social function.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,625
Score d'incertitude au seuil0,806

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,200
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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