Learned expectations and uncertainty facilitate pain during classical conditioning
Notice bibliographique
Résumé
Pain spontaneously activates adaptive and dynamic learning processes affecting the anticipation of, and the responses to, future pain. Computational models of associative learning effectively capture the production and ongoing changes in conditioned anticipatory responses (eg, skin conductance response), but the impact of this dynamic process on unconditional pain responses remains poorly understood. Here, we investigated the dynamic modulation of pain and the nociceptive flexion reflex by fear learning in healthy human adult participants undergoing a classical conditioning procedure involving an acquisition, reversal and extinction phase. Conditioned visual stimuli (CS+) coterminated with a noxious transcutaneous stimulation applied to the sural nerve on 50% of trials (unconditioned stimuli). Expected pain probabilities and cue associability were estimated using computational modeling by fitting a hybrid learning model to skin conductance response elicited by the CS+. Multilevel linear regression analyses confirmed that trial-by-trial changes in expected pain and associability positively predict ongoing fluctuations in pain outcomes. Mediation analysis further demonstrated that both expected probability and associability affect pain perception through a direct effect and an indirect effect mediated by descending modulatory mechanisms affecting spinal nociceptive activity. Moderation analyses further showed that hyperalgesic effects of associability were larger in individuals reporting more harm vigilance and less emotional detachment. Higher harm vigilance was also associated with a stronger mediation of hyperalgesic effects by spinal processes. These results demonstrate how dynamic changes in pain can be explained by associative learning theory and that resilient attitudes towards fear/pain can attenuate the adverse impact of adaptive aversive learning processes on 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».