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Enregistrement W2461451252 · doi:10.1055/s-0042-100228

Fähigkeit von Patienten mit einer peripheren Fazialisparese zur Erkennung von Emotionen – Eine Pilotstudie

2016· article· de· W2461451252 sur OpenAlexaboutno aff
V. Konnerth, Gesche Mohr, Harry von Piekartz

Notice bibliographique

RevueDie Rehabilitation · 2016
Typearticle
Languede
DomaineMedicine
ThématiqueFacial Nerve Paralysis Treatment and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The perception of emotions is an important component in enabling human beings to social interaction in everyday life. Thus, the ability to recognize the emotions of the other one's mime is a key prerequisite for this. OBJECTIVE: The following study aimed at evaluating the ability of subjects with 'peripheral facial paresis' to perceive emotions in healthy individuals. METHODS: A pilot study was conducted in which 13 people with 'peripheral facial paresis' participated. This assessment included the 'Facially Expressed Emotion Labeling-Test' (FEEL-Test), the 'Facial-Laterality-Recognition Test' (FLR-Test) and the 'Toronto-Alexithymie-Scale 26' (TAS 26). The results were compared with data of healthy people from other studies. RESULTS: In contrast to healthy patients, the subjects with 'facial paresis' show more difficulties in recognizing basic emotions; however the results are not significant. The participants show a significant lower level of speed (right/left: p<0.001) concerning the perception of facial laterality compared to healthy people. With regard to the alexithymia, the tested group reveals significantly higher results (p<0.001) compared to the unimpaired people. CONCLUSIONS: The present pilot study does not prove any impact on this specific patient group's ability to recognize emotions and facial laterality. For future studies the research question should be verified in a larger sample size.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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