Presenting a Sham Treatment as Personalised Increases the Placebo Effect in a Randomised Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Tailoring interventions to patient subgroups can improve intervention outcomes for various conditions. However, it is yet unclear how much of this improvement is due to the pharmacological personalisation itself versus the non-specific effects of the contextual factors involved in the tailoring process, such as the therapeutic interaction. Here, we tested whether presenting a placebo analgesia machine as personalised would improve its perceived effectiveness. We recruited 102 adults in two samples (N1 = 17, N2 = 85) to receive painful heat stimulations on their forearm. During half of the stimulations, a placebo machine purportedly delivered an electric current to reduce their pain. The participants were either told that the machine was personalised to their genetics and physiology, or that it was effective in reducing pain generally. Participants receiving the sham personalisation reported more relief in pain intensity than the control group in both the feasibility study (standardised B = -0.50 [-1.08, 0.08]) and the pre-registered double-blind confirmatory study (B = -0.20 [-0.36, -0.04]). We found similar effects on pain unpleasantness; several personality traits moderated the results. We present some of the first evidence that framing a sham treatment as personalised increases its effectiveness. Our findings could potentially improve the methodology of precision medicine research or inform practice.
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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 | 0,016 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».