Neural and behavioral correlates of human pain avoidance in participants with and without episodic migraine
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: The innate motivation to avoid pain can be disrupted when individuals experience uncontrollable stress, such as pain. This can lead to maladaptive behaviors, including passivity, and negative affect. Despite its importance, motivational aspects of pain avoidance are understudied in humans and their neural mechanisms vastly unknown. Rodent models suggest an important role of the periaqueductal gray, but it is unknown whether it subserves a similar role in humans. Furthermore, it is unclear whether pain avoidance is associated with individual differences in pain coping. Using functional magnetic resonance imaging, networks underlying pain avoidance behavior were examined in 32 participants with and without episodic migraine. Pain avoidance behavior was assessed using an adaptation of the incentive delay task. In each trial of the task, participants tried to avoid a painful stimulus and receive a nonpainful one instead while the difficulty to succeed varied across trials (3 difficulty levels: safe, easy, and difficult). After unsuccessful pain avoidance on the preceding trial, participants showed reduced pain avoidance behavior, especially in the difficult condition. This reduction in behavior was associated with higher helplessness scores only in participants with migraine. Higher helplessness in participants with migraine was further correlated with a stronger decrease in activation of cortical areas associated with motor behavior, attention, and memory after unsuccessful pain avoidance. Of these areas, specifically posterior parietal cortex activation predicted individual's pain avoidance behavior on the next trial. The results link individual pain coping capacity to patterns of neural activation associated with altered pain avoidance in patients with migraine.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».