Attentional bias and its temporal dynamics among war veterans suffering from chronic pain: investigating the contribution of post-traumatic stress symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cognitive models propose that attentional dysregulation, including an attentional bias towards threat, is one potential mechanism underlying the association between chronic pain and post-traumatic stress symptoms (PTSS). We assessed the attentional bias for painful facial expressions and its relationship with PTSS, using both traditional and variability-based attentional bias measures, among veterans with chronic pain and PTSS and controls.Method: Fifty-four veterans with chronic pain and 30 age/education-matched controls participated in this investigation. Participants completed a self-report measure of PTSS and a dot-probe task with painful/happy/neutral facial expressions. Attention was assessed using both traditional and variability-based reaction time measures of attentional bias.Results: Veterans directed attention away from painful facial expressions (i.e., avoidance) relative to both the control group (between-subject effect) and relative to zero. Veterans showed significantly elevated attentional bias variability for happy and painful expressions compared to controls. Veteran’s attentional bias variability for happy expressions was correlated with PTSS and symptoms of depression.Conclusion: Veterans with chronic pain and PTSS avoided pain-related stimuli and displayed an overall attentional dysfunction for emotional facial expressions. Avoidance of pain cues may be a coping strategy that these individuals develop under stressful conditions. Implications, limitations, and directions for future are discussed.
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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 | 0,002 |
| 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 ».