Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The role of facial emotion recognition as a risk-marker for illness is better studied in schizophrenia than in Bipolar Disorder (BD).No fNIRS studies have looked at the same.The present study investigated the prefrontal cortical activation using fNIRS during emotion processing tasks, in an attempt to identify a risk marker for BD. Methods:In this cross sectional case control study, 15 adult righthanded patients with the ICD-10 diagnosis of BD/first episode mania in remission, 15 siblings of BD patients (HR) and 15 Healthy controls (HC) formed the three study groups.Subjects underwent fNIRS while performing facial emotional recognition (ER) task.Results: HR group had the most activation in fNIRS during emotion processing of disgust, fear and anger.There were no significant between-group differences on the performance of ER task.There was no correlation between the fNIRS patterns and the ER task performance in the HR and BD groups (all P > 0.17).Conclusions: The prefrontal activation seems to indicate an increased risk for BD.Lack of similar findings in the BD group might be because of normalizing effects of medications.It is likely that the fNIRS is picking up differences in prefrontal functions during emotion recognition which are not being manifest in the task performance early in the course of the disease.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,695 | 0,412 |
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 ».