The association between physiological markers of stress response systems and experimentally induced pain assessments in chronic primary pain : a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims: Besides psychological distress, (dys)functioning of stress systems, i.e. the autonomic nervous system (ANS) and hypothalamuspituitary-adrenal (HPA-)axis, has been implicated in pain. However, the exact interplay between (re)activity of stress and pain systems in chronic pain remains unclear. This study will synthesize the evidence regarding their interactions in chronic pain. Methods: A systematic review and meta-analysis was pre-registered on PROSPERO (CRD42024495934). Six databases were searched to identify studies examining at least one physiological stress marker of ANS or HPA-axis reflecting basal levels, reactivity and/or recovery, and one experimental outcome measure of pain in adults with chronic primary pain. Risk of bias (RoB) was evaluated with the Newcastle-Ottawa Scale, and certainty of evidence (CoE) with GRADE. Results: Forty-six studies (3 cross-sectional, 43 case-control; n=2407) were included and scored averagely 9/12 (5-11) on RoB. Overall CoE was (very) low. At baseline, qualitative analyses showed significant correlations between lower mean arterial pressure and higher pain sensitivity in patients with chronic pain which was confirmed in the meta-analyses (r=.301-.373, p=.013-.033). Furthermore, meta-analyses showed that higher cortisol levels were associated with lower pressure pain thresholds (PPTs) at baseline. Higher heart rate was associated with lower PPTs, and lower high-frequency heart rate variability with lower cold pain tolerance when stress markers were measured both during and after a stressor (r=.218-.429, p=.009-.050). Conclusions: Dysregulation of baroreceptor and HPA-axis functioning seems to be related to higher pain sensitivity at baseline, and autonomic dysfunction might be related to higher pain sensitivity under acute stress in patients. However, the evidence is low and limited.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,013 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».