Eye Movements and White Matter are Associated with Emotional Control in Children Treated for Brain Tumors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Children treated for brain tumors often experience social and emotional difficulties, including challenges with emotion regulation; our goal was to investigate the attention-related component processes of emotion regulation, using a novel eye-tracking measure, and to evaluate its relations with emotional functioning and white matter (WM) organization. METHOD: Fifty-four children participated in this study; 36 children treated for posterior fossa tumors, and 18 typically developing children. Participants completed two versions of an emotion regulation eye-tracking task, designed to differentiate between implicit (i.e., automatic) and explicit (i.e., voluntary) subprocesses. The Emotional Control scale from the Behavior Rating Inventory of Executive Function was used to evaluate emotional control in daily life, and WM organization was assessed with diffusion tensor imaging. RESULTS: We found that emotional faces captured attention across all groups (F(1,51) = 32.18, p < .001, η2p = .39). However, unlike typically developing children, patients were unable to override the attentional capture of emotional faces when instructed to (emotional face-by-group interaction: F(2,51) = 5.58, p = .006, η2p = .18). Across all children, our eye-tracking measure of emotion regulation was modestly associated with the parent-report emotional control score (r = .29, p = .045), and in patients it was associated with WM microstructure in the body and splenium of the corpus callosum (all t > 3.03, all p < .05). CONCLUSIONS: Our findings suggest that an attention-related component process of emotion regulation is disrupted in children treated for brain tumors, and that it may relate to their emotional difficulties and WM organization. This work provides a foundation for future theoretical and mechanistic investigations of emotional difficulties in brain tumor survivors.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».