The mu opioid receptor A118G gene polymorphism moderates effects of trait anger-out on acute pain sensitivity
Notice bibliographique
Résumé
Both trait anger-in (managing anger through suppression) and anger-out (managing anger through direct expression) are related to pain responsiveness, but only anger-out effects involve opioid mechanisms. Preliminary work suggested that the effects of anger-out on postoperative analgesic requirements were moderated by the A118G single nucleotide polymorphism of the mu opioid receptor gene. This study further explored these potential genotypexphenotype interactions as they impact acute pain sensitivity. Genetic samples and measures of anger-in and anger-out were obtained in 87 subjects (from three studies) who participated in controlled laboratory acute pain tasks (ischemic, finger pressure, thermal). McGill Pain Questionnaire (MPQ) Sensory and Affective ratings for each pain task were standardized within studies, aggregated across pain tasks, and combined for analyses. Significant anger-outxA118G interactions were observed (p's<.05). Simple effects tests for both pain measures revealed that whereas anger-out was nonsignificantly hyperalgesic in subjects homozygous for the wild-type allele, anger-out was significantly hypoalgesic in those with the variant G allele (p's<.05). For the MPQ-Affective measure, this interaction arose both from low pain sensitivity in high anger-out subjects with the G allele and heightened pain sensitivity in low anger-out subjects with the G allele relative to responses in homozygous wild-type subjects. No genetic moderation was observed for anger-in, although significant main effects on MPQ-Affective ratings were noted (p<.005). Anger-in main effects were due to overlap with negative affect, but anger-outxA118G interactions were not, suggesting unique effects of expressive anger regulation. Results support opioid-related genotypexphenotype interactions involving trait anger-out.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».