Erkennen von Emotionen nach akutem Schlaganfall

Das Ziel dieser Arbeit war, das Erkennen von Gesichtsausdrücken bei
Patienten mit akutem Schlaganfall zu untersuchen. Die rekrutierte
Patientengruppe erlitt einen erstmaligen Schlaganfall, und wies
keine Demenz sowie keine Sprachstörung auf. Zudem wurden keine
Patienten mit einer depressiven Symptomatik eingeschlossen. Die in
dieser Arbeit angewandten Gesichtsausdrücke sind die sechs primären
Emotionen (Wut, Angst, Ekel, Trauer, Überraschung und Freude), die
aus der Emotionstheorie von Ekman bekannt sind. Die Patientengruppe
bestand aus 26 Patienten, davon waren 11 Patienten von einem
rechtshemisphärischen und 15 von einem linkshemisphärischen
Schlaganfall betroffen. Es wurde auch untersucht, ob das Erkennen
von Gesichtsausdrücken im Zusammenhang mit bestimmten unabhängigen
Variablen steht. Die Ergebnisse haben gezeigt, dass das Geschlecht
keine signifikante Rolle (p=0,13) beim Erkennen von Emotionen
spielt. Rechts- oder linkshemisphärische Läsionen scheinen das
Erkennen von Gesichtsausdrücken ebenso nicht zu beeinflussen
(p=0,54). Die Fragestellung, ob MMST – Werte das Erkennen von
Gesichtsausdrücken beeinflussen, hatte ein negatives Ergebnis. Das
Erkennen von Gesichtsausdrücken hingegen zeigte sich herabgesetzt.
Insbesondere erzielte die gesamte Patientengruppe bei den negativen
Emotionen Ekel und Angst niedrige Scores im Vergleich zu den
Normwerten. Die falsche Einordnung von negativen Emotionen
insbesondere der Angst könnte zusätzlich dazu führen, dass
Situationen schlechter erkannt oder unterschätzt werden.
Infolgedessen liegt auch eine Veränderung des sozialen Verhaltens
nahe und dies würde zu einer eventuellen Belastung der Betreuer und
Angehörigen führen. Wie bereits in anderen Studien berichtet,
könnten Schwierigkeiten im Erkennen von Emotionen auch die Vorstufe
von einer post-stroke Depression darstellen. Falls der Zusammenhang
tatsächlich bestünde, könnte für Patienten der FEEST als Verfahren
angewandt werden, um eine post-stroke Depression eventuell
rechtzeitig zu erkennen und dieser vorzubeugen.