Multiple faces of pain: effects of chronic pain on the brain regulation of facial expression
Notice bibliographique
Résumé
Pain behaviors are shaped by social demands and learning processes, and chronic pain has been previously suggested to affect their meaning. In this study, we combined functional magnetic resonance imaging with in-scanner video recording during thermal pain stimulations and use multilevel mediation analyses to study the brain mediators of pain facial expressions and the perception of pain intensity (self-reports) in healthy individuals and patients with chronic back pain (CBP). Behavioral data showed that the relation between pain expression and pain report was disrupted in CBP. In both patients with CBP and healthy controls, brain activity varying on a trial-by-trial basis with pain facial expressions was mainly located in the primary motor cortex and completely dissociated from the pattern of brain activity varying with pain intensity ratings. Stronger activity was observed in CBP specifically during pain facial expressions in several nonmotor brain regions such as the medial prefrontal cortex, the precuneus, and the medial temporal lobe. In sharp contrast, no moderating effect of chronic pain was observed on brain activity associated with pain intensity ratings. Our results demonstrate that pain facial expressions and pain intensity ratings reflect different aspects of pain processing and support psychosocial models of pain suggesting that distinctive mechanisms are involved in the regulation of pain behaviors in chronic 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 | 0,005 | 0,005 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».