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Enregistrement W4385799473 · doi:10.1080/17470919.2023.2248687

Social cognition in hyperkinetic movement disorders: a systematic review

2023· review· en· W4385799473 sur OpenAlexaff
Gaetano Rizzo, Davide Martino, Laura Avanzino, Alessio Avenanti, Carmelo M. Vicario

Notice bibliographique

RevueSocial Neuroscience · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesFundação BialFondazione del Monte di Bologna e RavennaFondazione Italiana Sclerosi Multipla
Mots-clésPsychologyCognitionMovement disordersCognitive psychologyMovement (music)Social cognitionNeuroscienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerous lines of research indicate that our social brain involves a network of cortical and subcortical brain regions that are responsible for sensing and controlling body movements. However, it remains unclear whether movement disorders have a systematic impact on social cognition. To address this question, we conducted a systematic review examining the influence of hyperkinetic movement disorders (including Huntington disease, Tourette syndrome, dystonia, and essential tremor) on social cognition. Following the PRISMA guidelines and registering the protocol in the PROSPERO database (CRD42022327459), we analyzed 50 published studies focusing on theory of mind (ToM), social perception, and empathy. The results from these studies provide evidence of impairments in ToM and social perception in all hyperkinetic movement disorders, particularly during the recognition of negative emotions. Additionally, individuals with Huntington's Disease and Tourette syndrome exhibit empathy disorders. These findings support the functional role of subcortical structures (such as the basal ganglia and cerebellum), which are primarily responsible for movement disorders, in deficits related to social cognition.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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