Sensory cognitive abnormalities of pain in autism spectrum disorder: a case–control study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 5th Edition (DSM-5) recently included sensory processing abnormalities in the diagnostic criteria for individuals with autism spectrum disorder (ASD). However, there is no standard method for evaluating sensory abnormalities in individuals with ASD. METHODS: Fifteen individuals with ASD and 15 age- and sex-matched controls were enrolled in this study. We compared objective pain sensitivity by measuring the pain detection threshold and pain tolerance to three different stimuli (electricity, heat, and cold). Then, we compared both subjective pain sensitivity, assessed by the visual analog scale (VAS), and quality of pain, assessed by the short-form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ), to determine the maximum tolerable pain intensities of each stimulation. RESULTS: The pain detection threshold and pain tolerance of individuals with ASD were not impaired, indicating that there were no differences in the somatic perception of pain between groups. However, individuals with ASD were hyposensitive to subjective pain intensity compared to controls (VAS; electrical: p = 0.044, cold: p = 0.011, heat: p = 0.042) and hyposensitive to affective aspects of pain sensitivity (SF-MPQ; electrical: p = 0.0071, cold: p = 0.042). CONCLUSIONS: Our results suggest that the cognitive pathways for pain processing are impaired in ASD and, furthermore, that our methodology can be used to assess pain sensitivity in individuals with ASD. Further investigations into sensory abnormalities in individuals with ASD are needed to clarify the pathophysiologic processes that may alter sensory processing in this disorder.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».