Dispositional Mindfulness and Acute Heat Pain: Comparing Stimulus-Evoked Pain With Summary Pain Assessment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Dispositional mindfulness is associated with reduced pain in clinical and experimental settings. However, researchers have neglected the type of pain assessment, as dispositional mindfulness may have unique benefits for reduced pain sensitivity when relying on summary pain assessments, in contrast to assessing the pain of each noxious stimulus. Here, we test the association between dispositional mindfulness and pain using both trial-by-trial pain assessments and overall summary ratings after acute pain tasks. METHODS: One hundred thirty-one healthy adult volunteers (mean age = 29.09 [8.00] years, 55.7% female) underwent two experimental thermal pain paradigms. We tested whether dispositional mindfulness measured with the Mindful Attention Awareness Scale was related to a) heat-evoked pain sensitivity, as measured by pain threshold, pain tolerance, average pain, trial-by-trial ratings, and heat-evoked skin conductance response, and b) summary judgments of sensory and affective pain assessed using the McGill Pain Questionnaire (MPQ). RESULTS: Mindful Attention Awareness Scale ratings were associated with decreased pain on the MPQ sensory (B = -0.18, SE = 0.05, 95% confidence interval = -0.29 to -0.07, t = -3.28, p = .001) and affective (B = -0.11, SE = 0.03, 95% confidence interval = -0.18 to -0.05, t = -3.32, p = .001) dimensions but not with experimental thermal pain assessments, including threshold, tolerance, heat-evoked pain, or skin conductance response (p values ≥ .29). CONCLUSIONS: In this study, dispositional mindfulness mitigated acute thermal pain only when pain was assessed using the MPQ. These findings may reflect differences in immediate versus retrospective judgments or the type of pain assessed by each measure. Future research should examine regulation processes that may explain these differential analgesic benefits, such as attention, rumination, or reappraisal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 ».