Empathic Responses to Affective Film Clips Following Brain Injury and the Association with Emotion Recognition Accuracy
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To compare empathic responses to affective film clips in participants with traumatic brain injury (TBI) and controls, and examine associations with affect recognition. Design: Cross sectional study using a quasi-experimental design. Setting: Multi-site study conducted at a postacute rehabilitation facility in the United States and a university in Canada. Participants: Adults (N=120) with moderate to severe TBI (n=60) and those without TBI (n=60), frequency matched for age and sex. Average time postinjury was 14 years (range:.5-37). Main Outcome Measures: Participants were shown affective film clips and asked to report how the main character in the clip felt and how they personally felt in response to the clip. Empathic responses were operationalized as participants feeling the same emotion they identified the character to be feeling. Results: Participants with TBI had lower emotion recognition scores (P=.007) and fewer empathic responses than controls (67% vs 79%; P<.001). Participants with TBI accurately identified and empathically responded to characters’ emotions less frequently (65%) than controls (78%). Participants with TBI had poorer recognition scores and fewer empathic responses to sad and fearful clips compared to controls. Affect recognition was associated with empathic responses in both groups (P<.001). When participants with TBI accurately recognized characters’ emotions, they had an empathic response 71% of the time, which was more than double their empathic responses for incorrectly identified emotions. Conclusions: Participants with TBI were less likely to recognize and respond empathically to others’ expressions of sadness and fear, which has implications for interpersonal interactions and relationships. This is the first study in the TBI population to demonstrate a direct association between an affect stimulus and an empathic response. © 2018 American Congress of Rehabilitation Medicine
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».