The Effect of Pain Resilience on Experimental Pain Experience Across Different Stimuli
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Pain resilience, one's ability to maintain behavioral engagement and adaptively regulate cognitions and emotions despite intense or prolonged pain, has been shown to protect against negative pain-related outcomes in experimental settings. A weakness of this research, and much of experimental pain research in general, has been the lack of rationale behind the selection of noxious stimuli, which can activate different nociceptive fibers. The present study sought to determine if the relationship between pain resilience and pain ratings differed across stimuli based on the stimulated nociceptors. METHODS: Healthy undergraduate students (N = 100; mean [SD] age = 19.4 [1.2] years; 60% female) completed the Pain Resilience Scale and provided continuous pain ratings during exposure to three different tasks, each selected based on their ability to stimulate specific combinations of nociceptive fibers: pinprick (Aδ fibers), cold water immersion (Aδ and C fibers), and ischemic tourniquet (C fibers). RESULTS: Participants with high pain resilience reported lower pain ratings over time during cold water immersion than did those with low pain resilience (F(1, 39) = 8.526, p = .006); however, there was no relationship between pain resilience and pain ratings during either of the pinprick or ischemic tourniquet stimuli. CONCLUSIONS: This study provides further support for the use of multiple pain stimuli for pain assessment given their unique characteristics and concludes that outcome variables aside from pain ratings may provide additional insight into the role of resilience on pain adaptation.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».