Selective attention towards painful faces among chronic pain patients: Evidence from a modified version of the dot-probe
Notice bibliographique
Résumé
Evidence that patients with chronic pain selectively attend to pain-related stimuli presented in modified Stroop and dot-probe paradigms is mixed. The pain-related stimuli used in these studies have been primarily verbal in nature (i.e., words depicting themes of pain). The purpose of the present study was to determine whether patients with chronic pain, relative to healthy controls, show selective attention for pictures depicting painful faces. To do so, 170 patients with chronic pain and 40 age- and education-matched healthy control participants were tested using a dot-probe task in which painful, happy, and neutral facial expressions were presented. Selective attention was denoted using the mean reaction time and the bias index. Results indicated that, while both groups shifted attention away from happy faces (and towards neutral faces), only the control group shifted attention away from painful faces. Additional analyses were conducted on chronic pain participants after dividing them into groups on the basis of fear of pain/(re)injury. The results of these analyses revealed that while chronic pain patients with high and low levels of fear both shifted attention away from happy faces, those with low fear shifted attention away from painful faces, whereas those with high fear shifted attention towards painful faces. These results suggest that patients with chronic pain selectively attend to facial expressions of pain and, importantly, that the tendency to shift attention towards such stimuli is positively influenced by high fear of pain/(re)injury. Implications of the findings and future research directions are discussed.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».