Altered emotional recognition and expression in patients with Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Parkinson's disease (PD) patients exhibit deficits in emotional recognition and expression abilities, including emotional faces and voices. The aim of this study was to explore emotional processing in pre-deep brain stimulation (pre-DBS) PD patients using two sensory modalities (visual and auditory). METHODS: Fifteen PD patients who needed DBS surgery and 15 healthy, age- and gender-matched controls were recruited as participants. All participants were assessed by the Karolinska Directed Emotional Faces database 50 Faces Recognition test. Vocal recognition was evaluated by the Montreal Affective Voices database 50 Voices Recognition test. For emotional facial expression, the participants were asked to imitate five basic emotions (neutral, happiness, anger, fear, and sadness). The subjects were required to express nonverbal vocalizations of the five basic emotions. Fifteen Chinese native speakers were recruited as decoders. We recorded the accuracy of the responses, reaction time, and confidence level. RESULTS: For emotional recognition and expression, the PD group scored lower on both facial and vocal emotional processing than did the healthy control group. There were significant differences between the two groups in both reaction time and confidence level. A significant relationship was also found between emotional recognition and emotional expression when considering all participants between the two groups together. CONCLUSION: The PD group exhibited poorer performance on both the recognition and expression tasks. Facial emotion deficits and vocal emotion abnormalities were associated with each other. In addition, our data allow us to speculate that emotional recognition and expression may share a common system.
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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 ».