Experimental muscle pain and music, do they interact?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Music is used to evoke audio analgesia during dental procedures, but it is unknown if experimental pain and music interact. This study aimed to explore the multisensory interaction between contrasting types of music and experimentally induced muscle pain. METHODS: In 20 healthy women, 0.3 mL sterile hypertonic saline (5.8%) was injected into the masseter muscle during three sessions while contrasting music (classical and black metal) or no music was played in the background. Pain intensity was assessed every 15 seconds with a 0-100 mm visual analogue scale (VAS) until pain subsided. Pain spread (pain drawings), unpleasantness (VAS), anxiety (VAS), and pain quality (McGill Questionnaire) were assessed after the last pain assessment. RESULTS: Pain of high intensity was evoked at all sessions with a median (interquartile range) peak pain intensity of 78 (30) in the black metal music, 86 (39) in the classical music, and 77 (30) in the control session. The pain duration was 142 (150) seconds in the black metal music, 135 (150) seconds in the classical music, and 135 (172) seconds in the control session. The corresponding pain-drawing areas were 42 (52), 37 (36), and 44 (34), arbitrary units respectively. There were no differences in any of these variables (Friedman's test; P´s > .368), or in unpleasantness, anxiety, or pain quality between sessions (P´s > .095). CONCLUSIONS: Experimentally induced muscle pain does not seem to be influenced by contrasting types of background music. Further studies exploring the multisensory integration between music and experimental muscle pain are needed.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».