Perceptual inference in chronic pain an investigation into the economy of action hypothesis
Notice bibliographique
Résumé
The experience of chronic pain critically alters one's ability to interact with their environment. One fundamental issue that has received little attention, however, is whether chronic pain disrupts how one perceives their environment in the first place. The Economy of Action hypothesis purports that the environment is spatially scaled according to the ability of the observer. Under this hypothesis it has been proposed that the perception of the world is different between those with and without chronic pain. Such a possibility has profound implications for the investigation and treatment of pain. The present investigation tested the application of this hypothesis to a heterogenous chronic pain population. Individuals with chronic pain (36; 27F) and matched pain-free controls were recruited. Each participant was required to judge the distance to a series of target cones, to which they were to subsequently walk. In addition, at each distance, participants used Numerical Rating Scales to indicate their perceived effort and perceived pain associated with the distance presented. Our findings do not support the Economy of Action hypothesis: there were no significant differences in distance estimates between the chronic pain and pain-free groups (F1,60=0.927; P=0.340). In addition, we found no predictive relationship in the chronic pain group between anticipated pain and estimated distance (F1,154=0.122, P=0.727), nor anticipated effort (1.171, P=0.281) and estimated distance (F1,154=1.171, P=0.281). The application of the Economy of Action hypothesis and the notion of spatial perceptual scaling as a means to assess and treat the experience of chronic pain are not supported by the results of this study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».