Impact of psychosocial stress on facial emotion recognition in schizophrenia and controls: an experimental study in a forensic sample
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Psychotic disorders have been associated with dysregulated stress reactions and adaptation. Little is known about the neuroendocrine responses to psychosocial stress in justice-involved individuals with schizophrenia. Methods: Using an experimental research design, the present study aims to examine differences in the subjective and neuroendocrine responses to psychosocial stress and its impact on facial emotion recognition (FER) and performance on an arithmetic task in chronically ill justice-involved individuals with schizophrenia (PAT) and a healthy control group. PAT undergoing treatment in forensic psychiatric inpatient wards (n = 17) and a healthy control group (n = 17) were assessed regarding sociodemographic and clinical characteristics. Additionally, salivary cortisol levels, measured before and after performing a psychosocial stress task [Montreal Imaging Stress Task (MIST)], and performance on an arithmetic problem-solving task and two FER tasks were recorded. Two participants dropped out, one from each group. Therefore, the final sample consisted of 32 individuals. Results: Significant group differences in FER were recorded. There was a significant rise in subjective perception of momentary strain relating to the induction of psychosocial stress in both groups. Notably, the pre-stress level of subjective strain was higher in the PAT group than controls. Acute psychosocial stress induced an increase in FER performance in a sub-task related to naming emotions in individuals with schizophrenia spectrum disorder. Discussion: The results underline the importance of psychosocial and therapeutic interventions aimed at strengthening stress resilience in individuals with schizophrenia spectrum disorders.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».