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Enregistrement W3030522065 · doi:10.1186/s12868-020-00572-6

Alexithymia and automatic processing of facial emotions: behavioral and neural findings

2020· article· en· W3030522065 sur OpenAlexaboutno aff
Nicole Rosenberg, Klas Ihme, Vladimir Lichev, Julia Sacher, Michael Rufer, Hans J. Grabe, Harald Kugel, André Pampel, Jöran Lepsien, Anette Kersting, Arno Villringer, Thomas Suslow

Notice bibliographique

RevueBMC Neuroscience · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFAZIT StiftungDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésAlexithymiaPsychologyFacial expressionCognitive psychologyNeuroscienceComputer scienceClinical psychologyCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Alexithymia is a personality trait characterized by difficulties identifying and describing feelings, an externally oriented style of thinking, and a reduced inclination to imagination. Previous research has shown deficits in the recognition of emotional facial expressions in alexithymia and reductions of brain responsivity to emotional stimuli. Using an affective priming paradigm, we investigated automatic perception of facial emotions as a function of alexithymia at the behavioral and neural level. In addition to self-report scales, we applied an interview to assess alexithymic tendencies. RESULTS: During 3 T fMRI scanning, 49 healthy individuals judged valence of neutral faces preceded by briefly shown happy, angry, fearful, and neutral facial expressions. Alexithymia was assessed using the 20-Item Toronto Alexithymia Scale (TAS-20), the Bermond-Vorst Alexithymia Questionnaire (BVAQ) and the Toronto Structured Interview for Alexithymia (TSIA). As expected, only negative correlations were found between alexithymic features and affective priming. The global level of self-reported alexithymia (as assessed by the TAS-20 and the BVAQ) was found to be related to less affective priming owing to angry faces. At the facet level, difficulties identifying feelings, difficulties analyzing feelings, and impoverished fantasy (as measured by the BVAQ) were correlated with reduced affective priming due to angry faces. Difficulties identifying feelings (BVAQ) correlated also with reduced affective priming due to fearful faces and reduced imagination (TSIA) was related to decreased affective priming due to happy faces. There was only one significant correlation between alexithymia dimensions and automatic brain response to masked facial emotions: TAS-20 alexithymia correlated with heightened brain response to masked happy faces in superior and medial frontal areas. CONCLUSIONS: Our behavioral results provide evidence that alexithymic features are related in particular to less sensitivity for covert facial expressions of anger. The perceptual alterations could reflect impaired automatic recognition or integration of social anger signals into judgemental processes and might contribute to the problems in interpersonal relationships associated with alexithymia. Our findings suggest that self-report measures of alexithymia may have an advantage over interview-based tests as research tools in the field of emotion perception at least in samples of healthy individuals characterized by rather low levels of alexithymia.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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