Abnormal visual representations associated with confusion of perceived facial expression in schizophrenia with social anxiety disorder
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Deficits in social functioning are especially severe amongst schizophrenia individuals with the prevalent comorbidity of social anxiety disorder (SZ&SAD). Yet, the mechanisms underlying the recognition of facial expression of emotions-a hallmark of social cognition-are practically unexplored in SZ&SAD. Here, we aim to reveal the visual representations SZ&SAD (n = 16) and controls (n = 14) rely on for facial expression recognition. We ran a total of 30,000 trials of a facial expression categorization task with Bubbles, a data-driven technique. Results showed that SZ&SAD's ability to categorize facial expression was impared compared to controls. More severe negative symptoms (flat affect, apathy, reduced social drive) was associated with more impaired emotion recognition ability, and with more biases in attributing neutral affect to faces. Higher social anxiety symptoms, on the other hand, was found to enhance the reaction speed to neutral and angry faces. Most importantly, Bubbles showed that these abnormalities could be explained by inefficient visual representations of emotions: compared to controls, SZ&SAD subjects relied less on fine facial cues (high spatial frequencies) and more on coarse facial cues (low spatial frequencies). SZ&SAD participants also never relied on the eye regions (only on the mouth) to categorize facial expressions. We discuss how possible interactions between early (low sensitivity to coarse information) and late stages of the visual system (overreliance on these coarse features) might disrupt SZ&SAD's recognition of facial expressions. Our findings offer perceptual mechanisms through which comorbid SZ&SAD impairs crucial aspects of social cognition, as well as functional psychopathology.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle