Music interferes with expectation-induced pain modulation: a controlled cross-over experimental study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Music reduces pain and anxiety in various contexts, but the possible effect on pain anticipatory mechanisms remains unclear. Objectives: This study examines the effects of a standardized musical intervention (Music Care) on pain perception and on pain modulation induced by expectations of low or high pain. Methods: Healthy participants were tested in an experimental study using a crossover design involving the musical intervention counterbalanced with an active auditory control condition (audiobook) and a silent control condition. Pain perception was assessed using contact heat stimulation, and expectations were manipulated using prestimulus anticipatory cues signalling high or low pain. Results: Perceived pain intensity, measured using a visual analog scale, was decreased during the music intervention and the audiobook compared to silence ( P's < 0.001). Music was more effective than the audiobook control, especially at the higher pain stimulation level ( P < 0.001). Anticipatory cues modulated pain and anxiety in the expected direction across all conditions ( P's < 0.001). Music and the audiobook produced comparable reduction in (1) expectation-induced (1a) hypoalgesic and (1b) hyperalgesic effects (all P's < 0.005) and in (2) pain anticipatory anxiety (all P's < 0.05). Overall, music was more effective than the active auditory control to reduce pain but both forms of auditory distraction partly blocked the modulatory effects of low and high pain expectations. Conclusion: This study highlights the multiplicity of processes contributing to music-induced analgesia and suggests that music may help improve pain management in the context of high pain expectation and anxiety. However, music may also interfere with pain-relieving strategies involving the induction of low pain expectations.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».