Preattentive Processing Abnormalities in Chronic Pain: Neurophysiological Evidence from Mismatch Negativity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the characteristics of mismatch negativity (MMN) in chronic pain patients and the effect of chronic pain on MMN morphology in order to supply the neurophysiological evidence on preattentive processing abnormalities in chronic pain patients. STUDY DESIGN: We evaluated the auditory MMN to frequency deviance in patients with chronic pain and healthy controls. Emotion was assessed using the Beck Depression Inventory-II (BDI-II) and the Beck Anxiety Inventory (BAI), and pain intensity was assessed using the short-form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ). SUBJECTS AND SETTINGS: Subjects included 20 outpatients with chronic pain lasting for at least 6 months and 20 healthy controls. RESULTS: MMN latencies in chronic pain patients were significantly delayed relative to healthy controls (P < 0.001). MMN latency was positively correlated with duration of chronic pain and negatively correlated with the SF-MPQ affective index. MMN amplitudes were similar between chronic pain patients and controls, and MMN morphology did not correlate with age, education level, BDI, BAI, visual analog scale, or the SF-MPQ sensory index. CONCLUSIONS: The preattentive processing speed in chronic pain patients is decreased; the longer a person experiences chronic pain and the more severe the affective component of pain are, the more likely they are to demonstrate preattentive processing difficulties.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».