QOL-09. EMOTION RECOGNITION IN PEDIATRIC BRAIN TUMOR PATIENTS: VIEWING PATTERNS AND WHITE MATTER STRUCTURE
Notice bibliographique
Résumé
Pediatric brain tumor patients display emotion recognition deficits, and eye-movement monitoring might help explain why. Identifying facial emotions is thought to rely on white matter (WM) that connects posterior, limbic and frontal brain regions. Thus, we examined if emotion recognition deficits are related to viewing patterns and to WM. 22 patients treated for posterior fossa (PF) brain tumors and 12 healthy children participated in this study at SickKids (Toronto, Ontario). Participants completed the Diagnostic Analysis of Nonverbal Accuracy (DANVA-2), a computerized task that measures facial emotion recognition using photographs, while their eye-movements were recorded. Diffusion tensor imaging (DTI) was used to assess fractional anisotropy (FA). Whole brain voxel-based analyses were conducted to compare WM between patients and controls. Regional WM was correlated with the number of incorrect responses across all participants. Patients made more emotion recognition errors than controls (p=0.02). However, patients and controls did not differ in the number of fixations made on the photograph: (p=0.21), or in the total time spent looking at the photograph: (p=0.23). Relative to controls, patients had lower FA in many voxels across the brain (all p<0.05). Across all participants, FA was negatively correlated with the number of incorrect responses in the left temporal region (r=-0.503, p=0.005). Patients treated for brain tumors display emotion recognition deficits and WM damage. The emotion recognition deficits do not appear to result from inattention to the photographs. Our results suggest that left temporal WM may be important for successful emotion recognition.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».