Modulation of pain via expectation of its location
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The spatial precision of expectancy effects on pain is unclear. We hypothesized that expecting nociceptive stimuli at particular skin sites would have an analgesic effect on nociceptive stimuli presented between them (middle zone). METHODS: Laser stimuli (evoking pin-prick pain) were delivered to three discrete skin zones on the forearm, under two conditions. During 'Localization', participants' expectation of stimuli was spatially divided between two locations (expected stimuli in only the outer two skin zones): pain intensity and stimulus location were judged. During 'No-localization' (control condition), participants had no expectation concerning stimulus location; only pain intensity was rated. Additional experiments assessed the importance of the actual location on the forearm by: shifting all skin zones proximally towards the elbow (control for joint proximity, Experiment 2); adding a fourth zone distally (control for interaction between joint proximity and enhanced distal inhibition, Experiment 3). RESULTS: All experiments demonstrated spatially specific pain modulation, but only Experiment 2 (near elbow) supported our hypothesis: middle zone pain intensity was significantly lower (p = 0.02) during Localization than No-localization. Experiment 1 (near wrist) found reduced pain intensity during Localization only for the distal zone (p = 0.04). Experiment 3 confirmed this effect: reduced pain during Localization occurred only for the most distal zone (p = 0.046). CONCLUSION: Expecting a painful stimulus in non-adjacent skin sites has spatially specific effects on pain modulation, but this reflects an interaction between the expected location of stimulation and the actual location. This suggests a more complex connection between somatotopic maps and nociceptive modulation than previously thought; several distinct mechanisms likely contribute.
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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 | 0,032 | 0,010 |
| 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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».