Time course of facial emotion processing in women with borderline personality disorder: an ERP study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Borderline personality disorder (BPD) is characterized by a negative perception of others. Previous studies have revealed deficits and biases in facial emotion recognition. This study investigates the behavioural and electrophysiological correlates underlying facial emotion processing in individuals with BPD. METHODS: The present study was conducted between July 2012 and May 2014. In an emotion classification task, unmedicated female patients with BPD as well as healthy women had to classify faces displaying blends of anger and happiness while the electroencephalogram was recorded. We analyzed visual event-related potentials (ERPs) reflecting early (P100), structural (N170) and categorical (P300) facial processing in addition to behavioural responses. RESULTS: We included 36 women with BPD and 29 controls in our analysis. Patients with BPD were more likely than controls to classify predominantly happy faces as angry. Independent of facial emotion, women with BPD showed enhanced early occipital P100 amplitudes. Additionally, temporo-occipital N170 amplitudes were reduced at right hemispherical electrode sites. Centroparietal P300 amplitudes were reduced particularly for predominantly happy faces and increased for highly angry faces in women with BPD, whereas in healthy volunteers this component was modulated by both angry and happy facial affect. LIMITATIONS: Our sample included only women, and no clinical control group was investigated. CONCLUSION: Our findings suggest reduced thresholds for facial anger and deficits in the discrimination of facial happiness in individuals with BPD. This biased perception is associated with alterations in very early visual as well as deficient structural and categorical processing of faces. The current data could help to explain the negative perception of others that may be related to the patients' impairments in interpersonal functioning.
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 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) | 0,001 | 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 ».