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Enregistrement W2054831899 · doi:10.1027/0269-8803.20.1.21

Effects of Experimentally Induced Pain on Mismatch Negativity

2006· article· en· W2054831899 sur OpenAlexaff
Bruce Dick, John F. Connolly, Michael Houlihan, Patrick J. McGrath, G. Allen Finley, G. Stroink, Alexander J. Clark

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychophysiology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensSt. Thomas UniversityDalhousie UniversityUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMismatch negativityAudiologyPsychologyStimulus (psychology)Event-related potentialCognitionChronic painNegativity effectElectroencephalographyCognitive psychologyNeuroscienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Previous research has found that pain can exert a disruptive effect on cognitive processing. This experiment was conducted to extend previous research with participants with chronic pain. This report examines pain's effects on early processing of auditory stimulus differences using the Mismatch Negativity (MMN) in healthy participants while they experienced experimentally induced pain. Event-related potentials (ERPs) were recorded using target and standard tones whose pitch differences were easy- or difficult-to-detect in conditions where participants attended to (active attention) or ignored (passive attention) the stimuli. Both attention manipulations were conducted in no pain and pain conditions. Experimentally induced ischemic pain did not disrupt the MMN. However, MMN amplitudes were larger to difficult-to-detect deviant tones during painful stimulation when they were attended than when they were ignored. Also, MMN amplitudes were larger to the difficult- than to the easy-to-detect tones in the active attention condition regardless of pain condition. It appears that rather than exerting a disruptive effect, the presence of experimentally induced pain enhanced early processing of small stimulus differences in these healthy participants.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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