Alexithymia may modulate decision making \nin patients with de novo Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to investigate whether and \nhow alexithymia may influence decision making under \nconditions of uncertainty, assessed using the Iowa \nGambling Task, in patients with newly diagnosed, untreated \n(de novo) Parkinson’s disease, as previously reported \nfor healthy subjects. \nTwenty-four patients with de novo Parkinson’s disease \nunderwent a neuropsychological and neuropsychiatric \nassessment, including the Toronto Alexithymia Scale, \nthe Geriatric Depression Scale Short Form, and the \nIowa Gambling Task (IGT). \nThe assessment showed that 12 patients were alexithymic \nand 12 were non-alexithymic; seven patients \nwere found to be mildly depressed and 17 non-depressed. \nAlexithymic and non-alexithymic patients did \nnot differ in the IGT total score; however, significant differences \nemerged across the third block of the IGT, in \nwhich the alexithymic patients outperformed the nonalexithymic patients. Depression did not influence IGT \nperformance. \nAlexithymia may modulate decision making, as assessed \nwith the IGT; alexithymia could be associated with faster learning to avoid risky choices and negative feedback, as previously reported in some studies conducted in anxious or depressed patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».