Influence of acute fasting on pain tolerance in healthy subjects: a randomised crossover study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although chronic pain and obesity are global health crises with substantial healthcare costs, little is known about the relationship between pain perception and eating behaviours. Food consumption has been reported to provide an analgesic effect by the release of neurotransmitters modulating the pain network. However, whether short-term (acute) fasting affects pain perception remains unclear. Purpose: This study aimed to investigate the effect of acute fasting on pain perception and whether attention and mood changes drove the observed changes. Patients and methods: The cold pressor test (CPT) was used to investigate the pain tolerance of 25 healthy participants in both non-fasting and 12-h fasting sessions. They were randomised to either session with a crossover to the other after at least 24 h, with the experimenter blinded to the sessions. The pain tolerance was measured using a Stroop task in both attentive and distracted states. The Profile of Mood States (POMS) questionnaire was used to capture the mood, and a 10-point hunger scale was used to measure hunger. Mixed-effects models were used to investigate the influence of fasting and distraction on pain perception, accounting for the repeated measures. Results: = 0.9). In addition, no evidence supporting that fasting affected attention or mood was found. Nonetheless, it increased hunger scores by 2.7 points on a 10-point scale (95% CI: 1.2-4.2) and decreased blood glucose concentration levels by 0.51 mmol/L (95% CI: 0.19-0.84). Conclusion: Acute fasting reduces pain tolerance in the healthy participants, and this effect is independent of gender and attention or mood changes.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».