An fMRI study on alexithymia and affective state recognition in the Reading the Mind in the Eyes Test
Notice bibliographique
Résumé
Recognizing others' affective states is essential for successful social interactions. Alexithymia, characterized by difficulties in identifying and describing one's own emotions, has been linked to deficits in recognizing emotions and mental states in others. To investigate how neural correlates of affective state recognition are affected by different facets of alexithymia, we conducted a functional magnetic resonance imaging study with 53 healthy participants (aged 19-36 years, 51% female) using the Reading the Mind in the Eyes Test (RMET) and three different measures of alexithymia [Toronto Structured Interview for Alexithymia (TSIA), Toronto Alexithymia Scale (TAS-20), and Bermond-Vorst Alexithymia Questionnaire]. In addition, we examined brain activity during the RMET and replicated previous findings with task-related brain activation in the inferior frontal and temporal gyri, as well as the insula. No association was found between alexithymia and behavioral performance in the RMET, possibly due to the low number of participants with high alexithymia levels. Region of interest based analyses revealed no associations between alexithymia and amygdala or insula activity during the RMET. At the whole-brain level, both a composite alexithymia score and the unique variance of the alexithymia interview (TSIA) were associated with greater activity in visual processing areas during the RMET. This may indicate that affective state recognition performance in alexithymia relies on a higher compensatory activation in visual areas.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».