Notice bibliographique
Résumé
AIM: Emotion recognition is an important aspect of social interactions. Patients suffering from schizophrenia exhibit some disturbances in affective processing. The aim of the study was the evaluation of facial emotion perception and its relation to the psychotic symptoms in schizophrenia patients. METHODS: 102 patients with schizophrenia (F20.0, ICD 10) and 50 healthy volunteers participated in the study; all the subjects were 18-60 years old. Psychical condition was assessed with following diagnostic tools: CGI (Clinical Global Impression Scale), PANSS (Positive and Negative Syndromes Scale), CDSS (Calgary Depression Scale for Schizophrenia), UKU (Side Effect Rating Scale). Facial emotion recognition ability was assessed by SIE-T (Emotional Intelligence Scale - Faces). RESULTS: On the basis of gathered data it was found that patients suffering from schizophrenia performed worse on facial emotion recognition task compared to the healthy subjects. Severity of negative symptoms corresponded with the facial emotion perception impairment. There was no relation found between age of schizophrenia-onset and level of the facial emotion perception impairment, but the facial emotion recognition ability was worsening with the age of the subjects, both healthy and suffering from schizophrenia. CONCLUSIONS: Severity of schizophrenia corresponded with the facial emotion perception impairment.
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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 | 0,000 | 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 ».