Respiratory Effects on Experimental Heat Pain and Cardiac Activity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Slow deep breathing has been proposed as an effective method to decrease pain. However, experimental studies conducted to validate this claim have not been carried out. DESIGN: We measured thermal pain threshold and tolerance scores from 20 healthy adults during five different conditions, namely, during natural breathing (baseline), slow deep breathing (6 breaths/minute), rapid breathing (16 breaths/minute), distraction (video game), and heart rate (HR) biofeedback. We measured respiration (rate and depth) and HR variability from the electrocardiogram (ECG) output and analyzed the effects of respiration on pain and HR variability using time and frequency domain measures of the ECG. RESULTS: Compared with baseline, thermal pain threshold was significantly higher during slow deep breathing (P = 0.002), HR biofeedback (P < 0.001), and distraction (P = 0.006), whereas thermal pain tolerance was significantly higher during slow deep breathing (P = 0.003) and HR biofeedback (P < 0.001). Compared with baseline, only slow deep breathing and HR biofeedback conditions had an effect on cardiac activity. These conditions increased the amplitude of vagal cardiac markers (peak-to-valley, P < 0.001) as well as low frequency power (P < 0.001). CONCLUSION: Slow deep breathing and HR biofeedback had analgesic effects and increased vagal cardiac activity. Distraction also produced analgesia; however, these effects were not accompanied by concomitant changes in cardiac activity. This suggests that the neurobiology underlying respiratory-induced analgesia and distraction are different. Clinical implications are discussed, as are the possible cardiorespiratory processes responsible for mediating breathing-induced analgesia.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle