Changing Faces: Dynamic Emotional Face Processing in Autism Spectrum Disorder Across Childhood and Adulthood
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Autism spectrum disorder (ASD) is classically associated with poor emotional face processing. Few studies, however, have used more ecological dynamic stimuli. We contrasted functional magnetic resonance imaging measures of dynamic emotional face processing in ASD and typically developing (TD) cohorts across a wide age range to determine if the processing and age-related trajectories differed between participants with and without ASD. METHODS: Functional magnetic resonance imaging data collected from 200 participants (5-42 years old; 107 in ASD cohort, 93 in TD cohort) during the presentation of dynamic emotional faces (neutral-to-happy, neutral-to-angry) and dynamic flowers (closed-to-open) were analyzed. Group differences and group-by-age interactions in the faces versus flowers and between emotion contrasts were investigated. RESULTS: Differences in activation between dynamic faces and flowers in occipital regions, including the fusiform gyri, were reduced in the ASD group. Contrasting the two emotions, ASD compared with TD participants showed increased engagement of the precentral, postcentral, and superior temporal gyri to happy faces and increased activation to angry faces occipitally. Emotion processing regions, such as insula, temporal pole, and frontal regions, showed increased recruitment with age to happy faces compared with both angry faces and flowers in the TD group, but decreased recruitment with age in the ASD group. CONCLUSIONS: Using dynamic stimuli, we demonstrated that participants with ASD processed faces similarly to nonface stimuli, and age-related atypicalities were more pronounced to happy faces in participants with ASD. We demonstrated emotion-specific atypicalities in a large group of participants with ASD that underscore persistent difficulties from childhood into mid-adulthood.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».