Interpretation biases in chronic pain patients: an incidental learning task
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study was to investigate the impact of chronic pain on interpretation bias for ambiguous faces, using a recently developed paradigm with ecologically valid stimuli. METHODS: Fifty patients with chronic pain and 25 healthy controls were trained to respond to probes following the presentation of happy or painful faces, using an incidental learning task. During a test phase, ambiguous faces were presented. The degree to which participants were faster to respond to probes presented where painful (rather than happy) faces had previously been presented was taken as an indication of the interpretation bias towards painful faces. RESULTS: All participants had learnt the originally presented contingency. As predicted, chronic pain patients showed a greater bias towards interpreting ambiguous faces as painful than control participants. Further, there were correlations between fear of pain and catastrophizing and interpretation bias, indicating that participants with higher fear of pain and higher scores on a measure of catastrophizing were more likely to interpret ambiguous faces as painful. Severity of pain was inversely associated with increased interpretation bias for pain. CONCLUSION: These results show clear evidence that chronic pain patients do demonstrate an interpretation bias towards painful faces and that this bias is greater for those who catastrophize more and have higher levels of fear of pain, but experienced less pain in the preceding week. Given the recent potential shown for interventions that modify cognitive biases, this paradigm would seem to be well suited to future efforts to modify interpretation biases in pain.
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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 | 0,044 | 0,027 |
| 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.
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; 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 ».