Distraction from pain depends on task demands and motivation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Pain captures attention automatically, yet we can inhibit pain when we are motivated to perform other tasks. Previous studies show that engaging in a cognitively demanding task reduces pain compared with a task that is minimally demanding, yet the effects of motivation on this pain-reducing effect remain largely unexplored. Objectives: In this study, we hypothesized that motivating people to engage in a task with high demands would lead to more cognitive resources directed toward the task, thereby amplifying its pain-reducing effects. Methods: On different trials, participants performed an easy (left-right arrow discrimination) or demanding (2-back) cognitive task while receiving nonpainful or painful heat stimuli. In half of the trials, monetary rewards were offered to motivate participants to engage and perform well in the task. Results: Results showed an interaction between task demands and rewards, whereby offering rewards strengthened the pain-reducing effect of a distracting task when demands were high. This effect was reinforced by increased 2-back performance when rewards were offered, indicating that both task demands and motivation are necessary to inhibit pain. Conclusions: When task demands are low, motivation to engage in the task will have little impact on pain because performance cannot further increase. When motivation is low, participants will spend minimal effort to perform well in the task, thus hindering the pain-reducing effects of higher task demands. These findings suggest that the pain-reducing properties of distraction can be optimized by carefully calibrating the demands and motivational value of the task.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».