Diversity in the emotional modulation of pain perception: An account of individual variability
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While emotional state has been shown to modulate pain perception, there has been little consideration for the individual variability in this effect, or what factors may contribute to individual-level differences. The objective of this study was to characterize the variability in emotional modulation of pain in a healthy sample. METHODS: Twenty-five healthy, adult females participated in a heat pain-rating task. After calibration of the appropriate temperature for each participant, the pain-rating task was combined with viewing of positive, neutral, or negative valence images. Participants rated pain intensity and unpleasantness of the painful stimulus. RESULTS: The magnitude of the effect for emotional modulation of pain was markedly variable across individuals. Some participants exhibited greater pain relief from the positive emotional stimuli while others were more susceptible to pain amplification from the negative emotional stimuli. There were also significant correlations between emotional modulation of pain and specific psychological measures (depression and anxiety). CONCLUSION: Overall, inducing a positive emotional state mitigates pain perception, while negative emotional state amplifies it. The magnitudes of these separate pain-modulating effects, however, vary across individuals, and are associated with individual levels of depressive and anxious feelings, even within a non-clinical population. SIGNIFICANCE: The opposite effects of valence on pain amplification and modulation revealed in this study are novel. This study shows that emotional modulation of pain varies markedly across individuals and is related to psychological factors including depression and anxiety. Examining this link in healthy individuals may inform our understanding of the comorbidity between pain and depression/anxiety.
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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 | 0,024 | 0,001 |
| 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 ».