The Optimal Learning Cocktail for Placebo Analgesia: A Randomized Controlled Trial Comparing Individual and Combined Techniques
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated for the first time the effects of individual and combined application of 3 learning techniques (verbal suggestions, classical conditioning, and observational learning) on placebo analgesia and extinction. Healthy participants (N = 206) were assigned to 8 different groups in which they were taught through either a verbal suggestion, a conditioning paradigm, a video observing someone, or any combination thereof that a placebo device (inactive transcutaneous electric nerve stimulation [TENS]) was capable of alleviating heat pain, whereas one group did not (control). Placebo analgesia was quantified as the within-group difference in experienced pain when the placebo device was (sham) 'activated' or 'inactivated' during equal pain stimuli, and compared between groups. Placebo analgesia was induced in groups with 2 or 3 learning techniques. Significantly stronger placebo analgesia was induced in the combination of all 3 learning techniques as compared to the individual learning techniques or control condition, underlining the additional contribution of 3 combined techniques. Extinction did not differ between groups. Furthermore, pain expectancies, but not state anxiety or trust, mediated placebo analgesia. Our findings emphasize the added value of combining 3 learning techniques to optimally shape expectancies that lead to placebo analgesia, which can be used in experimental and clinical settings. PERSPECTIVE: This unique experimental study compared the individual versus combined effects of 3 important ways of learning (verbal suggestions, classical conditioning, and observational learning) on expectation-based pain relief. The findings indicate that placebo effects occurring in clinical practice could be optimally strengthened if healthcare providers apply these techniques in combination.
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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 | 0,085 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».