Neck and mind: exploring emotion processing in cervical dystonia
Notice bibliographique
Résumé
Objective A wide range of non-motor symptoms such as pain, mood disorders, insomnia, and executive dysfunction may occur in focal dystonia. Little is known, however, about emotional processing. We aim to assess emotion recognition and alexithymia in patients with cervical dystonia (CD) compared to healthy age-, sex- and education-matched controls (HC). Methods Emotion processing was assessed with an eye-tracking paradigm using a validated dataset of facial expressions and the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20). Dystonia severity and disability, cognition, and comorbid depression and anxiety were also assessed. Results We recruited 35 CD patients and 17 matched HC. In the eye-tracking task, CD patients recognized emotions less accurately than HCs (77.0% vs. 84.4%; p = 0.001), primarily based on difficulties in identification of fear (p = 0.003) and surprise (p = 0.037). Moreover, patients had longer fixations within the mouth region (p = 0.027) and left eye (p = 0.037) than HC. CD patients also had significantly higher total TAS-20 scores (p = 0.002) and subscores (difficulty identifying and describing feelings; all p ≤ 0.026). Five patients (14.3%) reached the threshold for alexithymia and 6 (17.1%) for possible alexithymia. No HC scored positive for alexithymia and only 2 (11.8%) did for possible alexithymia. TAS-20 score correlated inversely with emotion recognition task performance (r = −0.411; p = 0.014). Interpretation We found poorer performance in emotion recognition in CD patients compared to HC. Together with a different gaze pattern and higher scores for alexithymia our results highlight deficits in emotion processing in CD.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».