Keeping an eye on pain: investigating visual attention biases in individuals with chronic pain using eye-tracking methodology
Notice bibliographique
Résumé
Attentional biases to painful stimuli are evident in individuals with chronic pain, although the directional tendency of these biases (ie, toward or away from threat-related stimuli) remains unclear. This study used eye-tracking technology, a measure of visual attention, to evaluate the attentional patterns of individuals with and without chronic pain during exposure to injury-related and neutral pictures. Individuals with (N=51) and without chronic pain (N=62) completed a dot-probe task using injury-related and neutral pictures while their eye movements were recorded. Mixed-design analysis of variance evaluated the interaction between group (chronic pain, pain-free) and picture type (injury-related, neutral). Reaction time results showed that regardless of chronic pain status, participants responded faster to trials with neutral stimuli in comparison to trials that included injury-related pictures. Eye-tracking measures showed within-group differences whereby injury-related pictures received more frequent fixations and visits, as well as longer average visit durations. Between-group differences showed that individuals with chronic pain had fewer fixations and shorter average visit durations for all stimuli. An examination of how biases change over the time-course of stimulus presentation showed that during the late phase of attention, individuals with chronic pain had longer average gaze durations on injury pictures relative to pain-free individuals. The results show the advantage of incorporating eye-tracking methodology when examining attentional biases, and suggest future avenues of research.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».