Interactions of Pain Intensity and Cognitive Load: The Brain Stays on Task
Notice bibliographique
Résumé
Pain naturally draws one's attention. However, humans are capable of engaging in cognitive tasks while in pain, although it is not known how the brain represents these processes concurrently. There is some evidence for a cortical interaction between pain- and cognitive-related brain activity, but the outcome of this interaction may depend on the relative load imposed by the pain versus the task. Therefore, we used 3 levels of cognitive load (multisource interference task) and 2 levels of pain intensity (median nerve stimulation) to examine how functional magnetic resonance imaging activity in regions identified as pain-related or cognitive-related responds to different combinations of pain intensity and cognitive load. Overall, most pain-related or cognitive-related brain areas showed robust responses with little modulation. However, during the more intense pain, activity in primary sensorimotor cortex, secondary somatosensory cortex/posterior insula, anterior insula, paracentral lobule, caudal anterior cingulate cortex, cerebellum, and supplementary motor area was modestly attenuated by the easy task and in some cases the difficult task. Conversely, cognitive-related activity was not modulated by pain, except when cognitive load was minimal during the control task. These findings support the notion that brain networks supporting pain perception and cognition can be simultaneously active.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».