Secondary analysis: heat and self-report pain sensitivity associate with biological sex and racialized sociocultural group but may not be mediated by anxiety or pain catastrophizing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Previous studies have demonstrated associations between sex and racialized group on pain sensitivity and tolerance. We analyzed the association of sex and racialized group on heat pain sensitivity, sensibility to painful suprathreshold mechanical pain (STMP), and pain sensitivity questionnaire (PSQ). We hypothesized that anxiety and pain catastrophizing reported by racialized minority groups and women would mediate enhanced pain sensitivity. Our secondary aim was to evaluate validity of the PSQ in a diverse population. Methods: Using quantitative sensory testing for painful heat, STMP (forces: 64, 128, 256, and 512 mN), and PSQ, we evaluated pain sensitivity in 134 healthy participants [34 (18 women) Asian, 25 (13 women) Black, and 75 (41 women) White]. We used general linear and linear mixed models to analyze outcomes. We assessed mediation of state and trait anxiety and pain catastrophizing on pain sensitivity. Results: Racialized minority status was associated with greater heat pain sensitivity (F = 7.63; P = 0.00074) and PSQ scores (F = 15.45; P = 9.84 × 10 −7 ) but not associated with STMP (F = 1.50; P = 0.23). Female sex was associated with greater heat pain sensitivity (F = 4.9; P = 0.029) and lower PSQ (F = 9.50; P = 0.0025) but not associated with STMP (F = 0.0018; P = 0.97). Neither anxiety nor pain catastrophizing mediated associations between sex or racialized group with heat pain threshold or PSQ. Differential experience of individual items (F = 19.87; P = 3.28 × 10 −8 ) limited PSQ face validity in racialized minorities. Conclusion: Consistent with previous research, sensitivity to painful heat was associated with racialized minority status and female sex. By contrast, there was no significant effect of racialized minority status or female sex on STMP. Some PSQ items are inapplicable to participants from racialized minority groups.
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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 | 0,017 | 0,001 |
| 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; 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 ».