Pain catastrophizing in athletes correlates with pain and cardiovascular changes during a painful cold pressor test
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Athletes are often exposed to pain due to injury and competition. There is preliminary evidence that cardiovascular measures could be an objective measure of pain, but the cardiovascular response can be influenced by psychological factors such as catastrophizing. OBJECTIVES: The purpose of our study was to use a painful cold pressor test to measure the relationship between catastrophizing, pain, and cardiovascular variables in athletes. DESIGN: Pre-post test. SETTING: We completed all measures in a laboratory setting. PARTICIPANTS: Thirty-six male rugby athletes participated in the study. MAIN OUTCOME MEASURES: We measured catastrophizing with the Pain Catastrophizing Scale and pain with a Numeric Pain Rating Scale. Cardiovascular measures included heart rate, systolic, and diastolic blood pressure, and heart rate variability. RESULTS: During the cold pressor test, participants experienced a significant increase in pain (0 to 4.1±2.2), systolic blood pressure (126.7±16.5mm Hg to 149.7±23.4mm Hg), diastolic blood pressure (76.9±8.3mm Hg to 91.9±11.5mm Hg) and heart rate variability (from 0.0164ms±0.0121 to 0.0400ms±0.0323) (all p<.001). In addition, there was a significant decrease in heart rate after the cold pressor test (p=0.04). There was a significant correlation between athlete's pain catastrophizing to both pain intensity and change in heart rate during the cold pressor test (p=.017 and p=.003 respectively). A significant linear regression indicated pain and catastrophizing explained 29% of the variance of the change in heart rate (p=.003). CONCLUSION: Athletes who have catastrophizing thoughts are more likely to experience higher levels of pain and a greater cardiovascular response during a painful stimulus. The change in cardiovascular variables may be a good alternative for an objective measure of pain in athletes in the future.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».