Impairment of facial emotion recognition in temporomandibular disorder
Notice bibliographique
Résumé
Background: The aim of this study was to investigate emotional processing in temporomandibular disorder (TMD) reflected in facial emotion recognition (FER). As deficits in FER were suggested previously as general feature of somatoform disorders (SFD) [1], we searched for analogies between TMD and SFD trying to shed light on the etiology of TMD. Methods: Twenty patients with TMD and the same number of age, sex and education matched healthy controls were recruited to be measured with the Facially Expressed Emotion Labelling (FEEL) Test of FER, the 26-item Toronto Alexithymia Scale (TAS-26), the 21-item Hamilton Depression Ration Scale (HAMD) and the German Pain Questionnaire (the latter only for patients). Results: Patients had a significant lower Total-FEEL-Score (p = 0.021) compared to the controls, rated themselves significantly more alexithymic in the TAS-26 (p = 0.003) and were rated significantly more depressive in the HAMD (p > 0.001). However in the correlation analyses with FER only the association with pain related complaints showed a significant result (p = 0.03). Conclusion: Impaired FER detected in patients with TMD may give hints of possible etiologic proximities of TMD to SFD having in mind a common deficit in central emotional processing reflected in a strong divergence between subjective complaints and objective pathology [2]. References: [1] Pedrosa Gil F et al, Depress Anxiety 2009; 26: 26–33. [2] Ohrbach R et al, Pain 1998; 74: 315–26
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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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».