Emotion Processing Deficit in Euthymic Bipolar Disorder: A Potential Endophenotype
Notice bibliographique
Résumé
Background: Emotion processing deficits have been described in patients with bipolar disorder (BD) and are considered one of the core cognitive abnormalities in BD with endophenotype potential. However, the literature on specific impairments in emotion processing cognitive strategies (directive/cortical/higher versus intuitive/limbic/lower) in euthymic adult BD patients and healthy first-degree relatives/high-risk (HR) subjects in comparison with healthy controls (HCs) is sparse. Methods: = 30) matched for age (years), years of education, and sex using computer-administered face emotions-Matching And Labeling Task (eMALT). Results: The three groups were significantly different based on labeling accuracy scores for fear and anger (FA) (P < 0.001) and sad and disgust (SD) (P < 0.001). On post-hoc analysis, HR subjects exhibited a significant deficit in the labeling accuracy of FA facial emotions (P < 0.001) compared to HC. The BD group was found to have significant differences in all FA (P = 0.004) and SD (P = 0.003) emotion matching as well as FA (P = 0.001) and SD (P < 0.001) emotion labeling accuracy scores. Conclusions: BD in remission exhibits FERD in general, whereas specific labeling deficits of fear and anger emotions, indicating impaired directive higher order aspect of emotion processing, were demonstrated in HR subjects. This appears to be a potential endophenotype. These deficits could underlie the pathogenesis in BD, with possible frontolimbic circuitry impairment. They may have potential implications in functional recovery and prognosis of BD.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».