Effects of Repeated Concussions and Sex on Early Processing of Emotional Facial Expressions as Revealed by Electrophysiology
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Concussions affect the processing of emotional stimuli. This study aimed to investigate how sex interacts with concussion effects on early event-related brain potentials (ERP) measures (P1, N1) of emotional facial expressions (EFE) processing in asymptomatic, multi-concussion athletes during an EFE identification task. METHODS: Forty control athletes (20 females and 20 males) and 43 multi-concussed athletes (22 females and 21 males), recruited more than 3 months after their last concussion, were tested. Participants completed the Beck Depression Inventory II, the Beck Anxiety Inventory, the Post-Concussion Symptom Scale, and an Emotional Facial Expression Identification Task. Pictures of male and female faces expressing neutral, angry, and happy emotions were randomly presented and the emotion depicted had to be identified as fast as possible during EEG acquisition. RESULTS: Relative to controls, concussed athletes of both sex exhibited a significant suppression of P1 amplitude recorded from the dominant right hemisphere while performing the emotional face expression identification task. The present study also highlighted a sex-specific suppression of the N1 component amplitude after concussion which affected male athletes. CONCLUSIONS: These findings suggest that repeated concussions alter the typical pattern of right-hemisphere response dominance to EFE in early stages of EFE processing and that the neurophysiological mechanisms underlying the processing of emotional stimuli are distinctively affected across sex. (JINS, 2018, 24, 673-683).
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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 ».