The role of excess subcutaneous fat in pain and sensory sensitivity in obesity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies suggest pain sensitivity may be decreased in obesity, but it is unknown whether this is a global or a site-specific phenomenon related to the amount of excess fat. DESIGN: a cross-sectional study comparing obese and non-obese participants on body sites with much and little excess subcutaneous fat in obesity. Hot and cold sensory detection thresholds, pain thresholds, pain tolerance and subjective ratings for a cold (0 °C) and hot (48 °C) stimulus were assessed using a 16 × 16 mm thermode (Medoc, Israel) on the forehead and abdomen. Pressure pain thresholds were measured on the hand. Cold water immersion tolerance duration and subjective ratings were assessed on the hand. Two indices of central pain processing, i.e., temporal summation and heterotopic noxious stimulation, were assessed. RESULTS: A total of 20 obese participants [10M/10F, BMI mean (SD) =41.5 kg/m(2) (9.4 kg/m(2) )] and 20 age- and gender-matched non-obese controls [10M/10F, BMI mean (SD) =23.5 kg/m(2) (2.9 kg/m(2) )] were studied. Compared with non-obese, obese participants had higher thresholds and lower subjective ratings, indexing decreased sensitivity, for painful and non-painful thermal stimuli on the abdomen, an area with much excess subcutaneous fat. Decreases in abdominal sensitivity correlated with measures of adiposity (i.e., waist-to-hip ratio and subcutaneous fat thickness). On areas with little excess subcutaneous fat (forehead and hand), obese and non-obese groups did not differ in measures of thermal or pressure sensitivity, nor for indices of central pain processing. CONCLUSION: Obese participants are less sensitive than non-obese individuals, but only on areas with excess subcutaneous fat.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».