A comparison of affective information processing in Noonan and Turner syndromes: Evidence of alexithymia
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Noonan (NS) and Turner syndrome (TS) are associated with cognitive problems and difficulties in affective information processing. While both phenotypes share physical features, genetic etiology and neuropsychological phenotype differ significantly. The present study examines putative differences in affective information processing and social cognition of patients with NS and TS. Participants and Methods: Two groups of female patients (27 NS, 40 TS) and 40 female controls were matched on age and intelligence, and subsequently compared on (a) alexithymia, measured by the Bermond Vorst Alexithymia Questionnaire, (b) emotion recognition, evaluated by the Emotion Recognition Task (ERT), and (c) social cognition, assessed by the Scale of Interpersonal Behaviour as well as a social cognition factor (SCF) based on subtests of the WAIS-III. \nResults: Impaired affective information processing was present in the TS group (alexithymia: p-values<.001; ERT happiness: p<.01; SCF: p<.05) compared with the NS group, whereas patients with NS only had more difficulty in the recognition of angry facial expressions than controls (p=.01).\nConclusions: Impairments in affective information processing, in particular alexithymia, are more pronounced in patients with TS than in NS. Visuospatial difficulties, typically associated with TS, may explain the results found on the SCF. In NS, some indications were found for sex-specific patterns of alexithymia. Present findings of differential profiles in NS and TS suggest neuropsychological phenotyping to be helpful for the diagnosis of specific cognitive-affective deficits in genetic\nsyndromes, and for the development of personalised treatment.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».