A negative bias in decoding positive social cues characterizes emotion processing in patients with symptom-remitted Borderline Personality Disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Impairments in the domain of interpersonal functioning such as the feeling of loneliness and fear of abandonment have been associated with a negative bias during processing of social cues in Borderline Personality Disorder (BPD). Since these symptoms show low rates of remission, high rates of recurrence and are relatively resistant to treatment, in the present study we investigated whether a negative bias during social cognitive processing exists in BPD even after symptomatic remission. We focused on facial emotion recognition since it is one of the basal social-cognitive processes required for successful social interactions and building relationships. METHODS: Ninety-eight female participants (46 symptom-remitted BPD [r-BPD]), 52 healthy controls [HC]) rated the intensity of anger and happiness in ambiguous (anger/happiness blends) and unambiguous (emotion/neutral blends) emotional facial expressions. Additionally, participants assessed the confidence they experienced in their own judgments. RESULTS: R-BPD participants assessed ambiguous expressions as less happy and as more angry when the faces displayed predominantly happiness. Confidence in these judgments did not differ between groups, but confidence in judging happiness in predominantly happy faces was lower in BPD patients with a higher level of BPD psychopathology. CONCLUSIONS: Evaluating social cues that signal the willingness to affiliate is characterized by a negative bias that seems to be a trait-like feature of social cognition in BPD. In contrast, confidence in judging positive social signals seems to be a state-like feature of emotion recognition in BPD that improves with attenuation in the level of acute BPD symptoms.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».