Clinical symptomatology and facial emotion recognition in schizophrenia: Which relationship?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Patients with schizophrenia show impairments in social cognitive abilities, such as recognizing facial emotions. However, the relationships between specific deficits of emotion recognition and with clusters of psychotic remain unclear. Objectives To explore whether facial emotion recognition was associated with severity of symptoms and to which presentation of psychotic symptoms. Methods Facial emotion recognition (FER) were evaluated in 58 patients with stable schizophrenia with a newly validated FER task constructed from photographs of the face of a famous Tunisian actress representing the Ekman's six basic emotions (happiness, anger, disgust, sadness, fear, and surprise). Symptomatology evaluation comprised the Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS), the Calgary Depression Scale for Schizophrenia (CDSS) and the Clinical Global Impressions Scale Improvement and severity (CGI). Results Patients who failed to identify anger had significantly higher scores in hyperactivity item (P < 0.0001). The patients who had a difficulty to identify sadness had more grandiosity (P ≤ 0.002). The impairment in happiness recognition was correlated with hallucination (P = 0.007) and delusion (P = 0.024) items. Incapacity to identify fear was associated to lack of judgment and insight (P = 0.004). Conclusions Deficits in recognition of specific facial emotions may reflect severity of psychiatric symptoms. They may be related to specific clusters of psychotic symptoms, which need to be confirmed in further studies. Disclosure of interest The authors have not supplied their declaration of competing interest.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».