Socio-demographic and Clinical Correlates of Facial Expression Recognition Disorder in the Euthymic Phase of Bipolar Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Bipolar patients show social cognitive disorders. The objective of this study is to review facial expression recognition (FER) disorders in bipolar patients (BP) and explore clinical heterogeneity factors that could affect them in the euthymic phase: socio-demographic level, clinical and changing characteristics of the disorder, history of suicide attempt, and abuse. METHOD: Thirty-four euthymic bipolar patients and 29 control subjects completed a computer task of explicit facial expression recognition and were clinically evaluated. RESULTS: Compared with control subjects, BP patients show: a decrease in fear, anger, and disgust recognition; an extended reaction time for disgust, surprise and neutrality recognition; confusion between fear and surprise, anger and disgust, disgust and sadness, sadness and neutrality. In BP patients, age negatively affects anger and neutrality recognition, as opposed to education level which positively affects recognizing these emotions. The history of patient abuse negatively affects surprise and disgust recognition, and the number of suicide attempts negatively affects disgust and anger recognition. CONCLUSIONS: Cognitive heterogeneity in euthymic phase BP patients is affected by several factors inherent to bipolar disorder complexity that should be considered in social cognition study.
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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) | 0,002 | 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 ».