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Enregistrement W2180097278 · doi:10.1523/eneuro.0029-15.2015

Doubling Your Payoff: Winning Pain Relief Engages Endogenous Pain Inhibition

2015· article· en· W2180097278 sur OpenAlexafffund
Susanne Becker, Wiebke Gandhi, Saskia Kwan, Alysha‐Karima Ahmed, Petra Schweinhardt

Notice bibliographique

RevueeNeuro · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePain Management and Placebo Effect
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchLouise and Alan Edwards FoundationDeutsche ForschungsgemeinschaftRéseau en Bio-Imagerie du QuebecBaden-Württemberg StiftungInternational Association for the Study of Pain
Mots-clésStochastic gamePain reliefEndogenyPsychologyEconomicsMedicineAnesthesiaMicroeconomicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When in pain, pain relief is much sought after, particularly for individuals with chronic pain. In analogy to augmentation of the hedonic experience ("liking") of a reward by the motivation to obtain a reward ("wanting"), the seeking of pain relief in a motivated state might increase the experience of pain relief when obtained. We tested this hypothesis in a psychophysical experiment in healthy human subjects, by assessing potential pain-inhibitory effects of pain relief "won" in a wheel of fortune game compared with pain relief without winning, exploiting the fact that the mere chance of winning induces a motivated state. The results show pain-inhibitory effects of pain relief obtained by winning in behaviorally assessed pain perception and ratings of pain intensity. Further, the higher participants scored on the personality trait novelty seeking, the more pain inhibition was induced. These results provide evidence that pain relief, when obtained in a motivated state, engages endogenous pain-inhibitory systems beyond the pain reduction that underlies the relief in the first place. Consequently, such pain relief might be used to improve behavioral pain therapy, inducing a positive, perhaps self-amplifying feedback loop of reduced pain and improved functionality.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,154
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,128 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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