Emotional affection on a sustained attention task: The importance the aging process and depression
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pain is a complex experience that has now become a major public health issue. This has prompted many researchers to study attention, understanding it to be a crucial factor that allows altering the experience of pain, while attributing considerable importance to sustained attention. Accordingly, the main studies in this field stress the importance of emotion regulation processes and emotions on the perception of painful stimuli and attentional processes themselves. Nevertheless, only a handful of studies have been found that directly study the relationship between these variables. Within this context, this article sets out to analyse emotional regulation processes, emotional variables (depression and anxiety), the experience of pain, and age on the ability to maintain the vigilance response in a sample of patients with chronic pain. This involved selecting a sample of 49 patients with rheumatoid arthritis and examining their performance in an ad-hoc sustained attention test. With a view to complying with the study's main purpose, the participants were also assessed through the use of the following self-report measures: the Beck Depression Inventory (BDI-I); the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS); the McGill Pain Questionnaire, and the Difficulties in Emotion Regulation Scale (DERS). Linear regression analyses revealed a significant impact of the aging process on the performance times in the attention task. Likewise, age and depression recorded a significant correlation with the mistakes made during the task. These results suggest that higher depression levels and an older age might be related to a worse adaptation to pain management techniques based on attention processes, such as mindfulness.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».