MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4200211008 · doi:10.3389/fpain.2021.757384

Brain Responses to Hypnotic Verbal Suggestions Predict Pain Modulation

2021· article· en· W4200211008 sur OpenAlex
Carolane Desmarteaux, Anouk Streff, Jen-I Chen, Bérengère Houzé, Mathieu Piché, Pierre Rainville

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pain Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePain Management and Placebo Effect
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHypoalgesiaPsychologyAnterior cingulate cortexInsulaHyperalgesiaNeuroscienceCingulate cortexNociceptionAudiologyMedicineCognitionCentral nervous systemInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The effectiveness of hypnosis in reducing pain is well supported by the scientific literature. Hypnosis typically involves verbal suggestions but the mechanisms by which verbal contents are transformed into predictive signals to modulate perceptual processes remain unclear. We hypothesized that brain activity during verbal suggestions would predict the modulation of responses to acute nociceptive stimuli. Methods: Brain activity was measured using BOLD-fMRI in healthy participants while they listened to verbal suggestions of HYPERALGESIA, HYPOALGESIA, or NORMAL sensation (control) following a standardized hypnosis induction. Immediately after the suggestions, series of noxious electrical stimuli were administered to assess pain-related responses. Brain responses measured during the suggestions were then used to predict changes in pain-related responses using delayed regression analyses. Results: Listening to suggestions of HYPERALGESIA and HYPOALGESIA produced BOLD decreases (vs. control) in the parietal operculum (PO) and in the anterior midcingulate cortex (aMCC), and increases in the left parahippocampal gyrus (lPHG). Changes in activity in PO, aMCC and PHG during the suggestions predicted larger pain-evoked responses following the HYPERALGESIA suggestions in the anterior cingulate cortex (ACC) and the anterior insula (aINS), and smaller pain-evoked responses following the HYPOALGESIA suggestions in the ACC, aMCC, posterior insula (pINS) and thalamus. These changes in pain-evoked brain responses are consistent with the changes in pain perception reported by the participants in HYPERALGESIA and HYPOALGESIA, respectively. Conclusions: The fronto-parietal network (supracallosal ACC and PO) has been associated with self-regulation and perceived self-agency. Deactivation of these regions during suggestions is predictive of the modulation of brain responses to noxious stimuli in areas previously associated with pain perception and pain modulation. The response of the hippocampal complex may reflect its role in contextual learning, memory and pain anticipation/expectations induced by verbal suggestions of pain modulation. This study provides a basis to further explore the transformation of verbal suggestions into perceptual modulatory processes fundamental to hypnosis neurophenomenology. These findings are discussed in relation to predictive coding models.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,178
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,718
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,178
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle