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Enregistrement W3133284700 · doi:10.2196/24543

Emotion Recognition in adults with ASD and Alexithymia: the impact of a Novel Mimicry Task for Therapeutic Benefit Study Protocol (Preprint)

2020· article· en· W3133284700 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Joshua A Caine, Britt Klein, S.L. Edwards

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMimicryAlexithymiaPreprintTask (project management)PsychologyProtocol (science)Clinical psychologyCognitive psychologyMedicineComputer scienceWorld Wide WebAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Impaired facial emotion expression recognition (FEER) has typically been considered a correlate of autism spectrum disorder (ASD). Now, the alexithymia hypothesis is suggesting that this emotion processing problem is instead related to alexithymia, which frequently co-occurs with ASD. By combining predictive coding theories of ASD and simulation theories of emotion recognition, it is suggested that facial mimicry may improve the training of FEER in ASD and alexithymia. OBJECTIVE: This study aims to evaluate a novel mimicry task to improve FEER in adults with and without ASD and alexithymia. Additionally, this study will aim to determine the contributions of alexithymia and ASD to FEER ability and assess which of these 2 populations benefit from this training task. METHODS: Recruitment will primarily take place through an ASD community group with emphasis put on snowball recruiting. Included will be 64 consenting adults equally divided between participants without an ASD and participants with an ASD. Participants will be screened online using the Kessler Psychological Distress Scale (K-10; cut-off score of 22), Autism Spectrum Quotient (AQ-10), and Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) followed by a clinical interview with a provisional psychologist at the Federation University psychology clinic. The clinical interview will include assessment of ability, anxiety, and depression as well as discussion of past ASD diagnosis and confirmatory administration of the Autism Mental Status Exam (AMSE). Following the clinical interview, the participant will complete the Bermond-Vorst Alexithymia Questionnaire (BVAQ) and then undertake a baseline assessment of FEER. Consenting participants will then be assigned using a permuted blocked randomization method into either the control task condition or the mimicry task condition. A brief measure of satisfaction of the task and a debriefing session will conclude the study. RESULTS: The study has Federation University Human Research Ethics Committee approval and is registered with the Australian New Zealand Clinical Trials. Participant recruitment is predicted to begin in the third quarter of 2021. CONCLUSIONS: This study will be the first to evaluate the use of a novel facial mimicry task condition to increase FEER in adults with ASD and alexithymia. If efficacious, this task could prove useful as a cost-effective adjunct intervention that could be used at home and thus remove barriers to entry. This study will also explore the unique effectiveness of this task in people without an ASD, with an ASD, and with alexithymia. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trial Registry ACTRN12619000705189p; https://www.anzctr.org.au/Trial/Registration/TrialReview.aspx?id=377455. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/24543.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,007

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 Opus0,271
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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