Repeated exposure to others’ pain reduces vicarious pain intensity estimation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pain perception in others can be influenced by different contextual factors. In clinical settings, the repeated exposure to others' pain has been proposed as a factor that could explain underestimation of patients' pain by health care providers. Previous research supported this idea by showing that repeated exposure to persons in pain biases the subsequent willingness to impute pain in others. However, it remains unclear if the effect of repeated exposure on the detection of pain extends to deliberate pain estimation of stimuli presented for a longer period. METHOD: Therefore, in a first experiment, healthy participants were either exposed to clips of facial expressions of intense pain or neutral expressions before estimating the intensity of other individuals' pain expressions. To test the specificity of this effect with regard to the pain content, a second study was conducted with healthy adults, which compared the effect of exposure to fear, pain and neutral videos on subsequent pain assessment in others. RESULTS: Results from the first experiment indicated that repeated exposure to others' pain diminished the subsequent estimation of the intensity of pain in others. Results from the second experiment suggested that exposure to fear could bias pain estimation in a similar manner. However, the absence of difference in ratings between the exposure to fear and neutral groups warrants caution in the interpretation of these findings. CONCLUSION: By demonstrating that repeated exposure to others' pain diminished subsequent pain estimation in others, this study adds relevant information on the factors that could contribute to pain underestimation in health care professionals. WHAT DOES THIS STUDY ADD?: Repeated exposure to facial expressions of intense pain not only biases pain detection, but also pain estimation in others. Prior exposure to facial expressions of pain compared to exposure to neutral ones leads to a reduced estimation of others' pain. This effect is not specific to pain as exposure to another negative emotion (fear) also biases subsequent pain estimation. These results support the interpretation that the underestimation of patients' pain by health care professionals could be related to repeated exposure to other's pain.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».