Relationship between adaptation and cardiovascular response to tonic cold and heat pain Adaptability to tonic pain and cardiovascular responses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The mechanisms of adaptation to tonic pain are not elucidated. We hypothesized that the adaptability to tonic pain is related to the cardiovascular system. METHODS: Twenty-six subjects received over two sessions in a random order: tonic cold (7 ± 0.2 °C) and heat pain (47.5 ± 0.5 °C) on the hand for 5 min. Pain intensity, blood pressure (BP), and heart rate (HR) were continuously monitored. RESULTS: Pain experience during the heat (HIT) and cold (CIT) immersion tests exhibited different average time courses, being approximated with a linear and cubic function, respectively. In each test, two groups of participants could be identified based on the time course of their tonic thermal pain: one-third of participants were pain adaptive and two-thirds non adaptive. The adaptive group exhibited higher initial pain, lower last pain, and shorter latency to peak pain than the non-adaptive one. Interestingly, some participants were adaptive to both pain stimuli, most were not. HIT as well as CIT produced a stable elevation of BP. However, BP was higher during CIT than HIT (p = 0.034). HR was also increased during CIT and HIT, but the two tests differed with respect to the time course of responses. Finally, the intensity and time course of pain rating to both HIT and CIT correlated with neither BP nor HR responses. CONCLUSIONS: These results suggest that individual sensitivity and adaptability to tonic thermal pain is related to the intensity of initial pain rating and the latency to peak pain but not to cardiovascular responses.
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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 ».