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Enregistrement W7011479508

The modulation of pain by visual emotional stimulation

2012· dissertation· en· W7011479508 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2012
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGerman Social Sciences and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésSadnessDistractionMoodValence (chemistry)PerceptionAffect (linguistics)CognitionChronic pain
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We experience pain as a unified perception, which actually results from the integration of sensory, cognitive and emotional processing in the brain. Studies show that both emotional state and attention influence our pain experience, with emotions preferentially altering the unpleasantness of pain and distraction altering the perceived pain intensity. In the laboratory, odors or music have been used both as distracters and to manipulate mood state, and these manipulations alter pain perception as well. Other data show that observing emotional pictures, including pictures of faces expressing emotions, alters emotional state. Yet, little is known about how emotional pictures affect pain perception. Thus, this thesis explores the effect of visual emotional stimulation on pain perception. We used pictures as mood inducers and we manipulated the attention of the subjects by directing their attention back and forth between the experimentally-induced heat pain and the emotional stimuli. In the first pilot study, we used complex scenes of positive, negative and neutral valence, and in the three following studies we used emotional faces expressing happiness, sadness and neutral. We collected ratings of pain intensity, pain unpleasantness and mood on visual analog scales. In the last study, the valence of the emotional faces had a significant effect on pain intensity, pain unpleasantness and mood ratings such that subjects reported less pain intensity, less pain unpleasantness and a better mood when viewing happy faces compared to when viewing sad faces. The direction of attention, however, did not have a significant effect on any of the ratings. Although our final study design failed to manipulate attention, the emotional faces that we used modulated mood and pain perception effectively. Thus, the studies presented in this thesis show that viewing emotional faces alters both the perceived intensity and unpleasantness of pain and provide support for the use of emotional faces as mood inducers and for the use of emotional faces to study the effects of discrete emotions on pain perception.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,851
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0050,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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