Attentional Bias to Threat-Related Information Among Individuals With Dental Complaints: The Role of Pain Expectancy
Notice bibliographique
Résumé
Expecting pain can be perceived as a threat may involve recruitment of cognitive strategies (such as attentional avoidance) which might help the person to reduce distress. The ecological validity of the paradigms aiming to study the attentional biases towards or away from threatening stimuli by manipulating the perception of threat in experimental settings has been questioned. Therefore, the current study aims to investigate the attentional bias toward or away from the threat when a confrontation with a real threatening and painful condition would be expected (i.e., dental treatment). One hundred and twenty-seven patients referred to three dentistry clinics for a dental treatment (experiment participants) and 30 individuals with no dental complaints (control participants) completed this study. Patients were randomly allocated to a high (HPE: n=65) or a low pain (LPE: n=62) expectancy condition. All participants completed questionnaires of distress, fear of pain, and fear of dental pain. Furthermore, they participated in a dot-probe task that assessed their attention to painful faces, dental pictures, and happy faces. In addition, before the treatment, participants reported their anticipated pain intensity and after the treatment, they reported the pain intensity that they perceived during the treatment using two separate visual analogue scales. Patients in the HPE group showed a bias away from dental pictures compared to LPE and control group participants. HPE group patients also reported greater pain intensity during the treatment compared to LPE patients. Greater attentional bias away from dental pictures among HPE patients was associated with higher levels of fear of pain, fear of dental pain, and stress. Avoidance of highly salient threatening images can be seen as an unhelpful emotion-regulation strategy that individuals use to manage their fears. However, in this study, avoidance was associated with poorer outcomes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».