The effects of the steroid androstadienone and pleasant odorants on the mood and pain perception of men and women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: We previously found that for both men and women odors influence mood, which in turn influences pain unpleasantness perception. Others showed that the steroid androstadienone modulates mood differently in men and women, improving mood in women and worsening it or leaving it unchanged in men. Based on its dissociable effect on mood, we hypothesized that women exposed to androstadienone would report lower pain unpleasantness than when exposed to the vehicle, while men would show no change or the reverse pattern. Because of the expected beneficial effect of pleasant odors on mood in both men and women, all subjects should report lower pain unpleasantness when exposed to the pleasant odor compared to the unscented air. METHODS: In one session subjects were exposed to: (1) androstadienone diluted in a vehicle while breathing unscented air and (2) androstadienone in vehicle while breathing a pleasant odorant. In another session they were exposed to: (1) vehicle and unscented air and (2) vehicle and a pleasant odorant. Phasic contact heat was used to induce pain. RESULTS AND CONCLUSIONS: Planned comparisons confirmed that, in the absence of pain, androstadienone improved mood only in women, while the pleasant odorants improved mood for all subjects. However, these positive mood changes did not persist with the introduction of pain. Consistent with the absence of positive mood changes, pain unpleasantness was not modulated. Unexpectedly, the presence of androstadienone increased perceived pain intensity especially in women, suggesting an effect of androstadienone on pain perception, independent of mood changes. Heightened attentional state may be responsible.
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 | 0,004 | 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) | 0,000 | 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 ».