Cortical thickness and pain sensitivity in zen meditators.
Notice bibliographique
Résumé
Zen meditation has been associated with low sensitivity on both the affective and the sensory dimensions of pain. Given reports of gray matter differences in meditators as well as between chronic pain patients and controls, the present study investigated whether differences in brain morphometry are associated with the low pain sensitivity observed in Zen practitioners. Structural MRI scans were performed and the temperature required to produce moderate pain was assessed in 17 meditators and 18 controls. Meditators had significantly lower pain sensitivity than controls. Assessed across all subjects, lower pain sensitivity was associated with thicker cortex in affective, pain-related brain regions including the anterior cingulate cortex, bilateral parahippocampal gyrus and anterior insula. Comparing groups, meditators were found to have thicker cortex in the dorsal anterior cingulate and bilaterally in secondary somatosensory cortex. More years of meditation experience was associated with thicker gray matter in the anterior cingulate, and hours of experience predicted more gray matter bilaterally in the lower leg area of the primary somatosensory cortex as well as the hand area in the right hemisphere. Results generally suggest that pain sensitivity is related to cortical thickness in pain-related brain regions and that the lower sensitivity observed in meditators may be the product of alterations to brain morphometry from long-term practice.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».