Influence of Pre-Existing Pain on the Body’s Response to External Pain Stimuli: Experimental Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Accurately assessing pain severity is essential for effective pain treatment and desirable patient outcomes. In clinical settings, pain intensity assessment relies on self-reporting methods, which are subjective to individuals and impractical for noncommunicative or critically ill patients. Previous studies have attempted to measure pain objectively using physiological responses to an external pain stimulus, assuming that the participant is free of internal body pain. However, this approach does not reflect the situation in a clinical setting, where a patient subjected to an external pain stimulus may already be experiencing internal body pain. Objective: This study investigates the hypothesis that an individual's physiological response to external pain varies in the presence of preexisting pain. Methods: We recruited 39 healthy participants aged 22-37 years, including 23 female and 16 male participants. Physiological signals, electrodermal activity, and electromyography were recorded while participants were subject to a combination of preexisting heat pain and cold pain stimuli. Feature engineering methods were applied to extract time-series features, and statistical analysis using ANOVA was conducted to assess significance. Results: We found that the preexisting pain influences the body's physiological responses to an external pain stimulus. Several features-particularly those related to temporal statistics, successive differences, and distributions-showed statistically significant variation across varying preexisting pain conditions, with P values <.05 depending on the feature and stimulus. Conclusions: Our findings suggest that preexisting pain alters the body's physiological response to new pain stimuli, highlighting the importance of considering pain history in objective pain assessment models.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».