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Enregistrement W4410431958 · doi:10.1016/j.jphyss.2025.100026

Pupil dilation evoked by painful electrical stimulation is abolished during pain inhibition by distraction

2025· article· en· W4410431958 sur OpenAlexafffund
Alice Wagenaar-Tison, Zoha Deldar, Benjamin Provencher, Stéphane Northon, Nabi Rustamov, Isabelle Blanchette, Sylvain Sirois, Mathieu Piché

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiological Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePain Management and Placebo Effect
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDistractionNociceptionStimulationPupillary responseAnticipation (artificial intelligence)AnesthesiaPsychologyStimulus (psychology)MedicinePupilAudiologyNeuroscienceInternal medicineCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the present study was to examine the contribution of spinal and supraspinal processes to pain modulation by attention. It is hypothesized that pain inhibition by distraction is accompanied by reduced pain-evoked pupil dilation and cerebral activity, but no inhibition of the nociceptive flexion reflex (NFR), while pain anticipation is expected to increase pain perception and pain-related responses. Twenty healthy volunteers received 90 painful stimuli in control, distraction (mental arithmetic), and anticipation (visual cue) conditions. Anticipation did not modulate pain (p = .7), while distraction decreased pain significantly (p < .001). Moreover, pupil diameter increased 500-1000 ms post-stimulus in the control condition (p < .05), but this response was abolished by distraction. Distraction also decreased pain-related brain activity (high-gamma oscillations) (p = .004), but not the NFR (p = .3). These results suggest that pain inhibition by distraction is produced, in part, by supraspinal inhibition of nociceptive processes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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