Evidence for Integration of Cognitive, Affective, and Autonomic Influences During the Experience of Acute Pain in Healthy Human Volunteers
Notice bibliographique
Résumé
Our psychological state greatly influences our perception of sensations and pain, both external and visceral, and is expected to contribute to individual pain sensitivity as well as chronic pain conditions. This investigation sought to examine the integration of cognitive and emotional communication across brainstem regions involved in pain modulation by comparing data from previous functional MRI studies of affective modulation of pain. Data were included from previous studies of music analgesia (Music), mood modulation of pain (Mood), and individual differences in pain (ID), totaling 43 healthy women and 8 healthy men. The Music and Mood studies were combined into an affective modulation group consisting of runs with music and positive-valenced emotional images plus concurrent presentation of pain, and a control group of runs with no-music, and neutral-valenced images with concurrent presentation of pain. The ID group was used as an independent control. Ratings of pain intensity were collected for each run and were analyzed in relation to the functional data. Differences in functional connectivity were identified across conditions in relation to emotional, autonomic, and pain processing in periods before, during and after periods of noxious stimulation. These differences may help to explain healthy pain processes and the cognitive and emotional appraisal of predictable noxious stimuli, in support of the Fields' Decision Hypothesis. This study provides a baseline for current and future investigation of expanded neural networks, particularly within higher limbic and cortical structures. The results obtained by combining data across studies with different methods of pain modulation provide further evidence of the neural signaling underlying the complex nature of pain.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».