The Effect of Social Observational Learning, Empathy and Catastrophizing in Chronic Pain Patients During Acute Pain Induction
Notice bibliographique
Résumé
Objective: In this study, we were interested in determining whether we could alter a pain response in a chronic pain patient population by exposing participants to different videos prior to inducing acute pain. Design: This observational case series study required participants to report their pain level during the cold pressor task after viewing an instruction video. Setting: Recruitment and testing took place in a tertiary care multidisciplinary pain center. Subjects: Forty adults with chronic pain participated in the study and completed the cold pressor test. Methods: Prior to testing, questionnaires measuring pain, empathy, and catastrophic thinking were completed and participants were randomized to view an instructional video where an actress either demonstrated pain behavior or a stoic response during the cold pressor test. Results: Participants with higher levels of catastrophizing reported higher pain levels during the cold pressor test. Personal Distress Empathy measures of participants who viewed the pain catastrophizing video were significantly correlated with their final pain reports. Following the cold pressor task, participants' pain reports for their primary chronic pain sites were significantly reduced. Conclusions: These results support previous findings that people with chronic pain show the tendency toward increased acute pain experience if levels of catastrophizing and Personal Distress Empathy measures are higher. Participants reported attenuated chronic pain following induced pain, also in line with previous research suggesting a central endogenous inhibitory effect. Our findings shed light on the role of emotional and social components affecting the experience of pain in individuals with 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 | 0,009 | 0,011 |
| 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 ».