Kartev valu võib olla hullem kui tegelik valu

Aastal avaldatud uute uuringute kohaselt valib enamik inimesi valust silmitsi nii kiiresti kui võimalik PLOS-i arvutusbioloogia.

Uuringu jaoks paluti osalejatel valida tõeliste valulike stiimulite vahel elektrilöökide näol ning kujutleti ette valulikke hambaarsti vastuvõtte, mis toimuvad tulevikus erinevatel aegadel.

Teadlased leidsid, et enamik inimesi otsustas kiirendada valu tekkimist - ja isegi aktsepteeris tugevamat valu, et seda ei peaks ootama. Siiski oli väiksem protsent inimesi, kes eelistasid seda tulevikus edasi lükata.

Teadlased märgivad, et valu ootamine on peamine viletsuse allikas. Inimesed, kes kannatavad pikaajaliste valulike seisundite all, väidavad, et hirm tulevase valu süvenemise pärast võib olla rohkem puue kui valu ise, ütlesid nad.

Üldist nähtust nimetatakse tavaliselt „negatiivseks ajaeelistuseks“ vastavalt Ph.D. Giles Story'ile, kes juhtis uurimisrühma püüdlustes paremini mõista põhiprotsesse, mille abil inimesed valu ennetavad.

Teadlased teevad ettepaneku, et valu hirm suureneb, kui prognoositav valu aeg läheneb. Uuringus näitasid nad, et kui inimesed keskenduvad ainult lähenevale valule, otsustavad nad võimaluse korral valu edasi lükata, et vähendada kohest hirmu.

Kui aga inimesed võtavad arvesse ka hirmu, mida nad võivad valusa sündmuse ootamisel kogeda, võib teadlaste sõnul pikema hirmu perioodi ebameeldivus ületada valu enda ebameeldivusi.

Nad märgivad, et nende uuring näitab, et sellistel juhtudel muutub valu väljavaade ebameeldivamaks, seda enam, et valu edasi lükkub, mistõttu inimesed otsustavad kiirendada vältimatut valu.

Teadlaste sõnul on hirmu tekkemehhanismide avastamiseks vaja täiendavaid uuringuid.

Nad märgivad, et nende mehhanismide parem mõistmine võib aidata arstidel ja tervisepoliitika kujundajatel leida viis, kuidas potentsiaalselt valusaid uuringuid ja ravimeetodeid teostada.

Uuring viidi läbi Londoni Imperial College'i ülemaailmse terviseuuenduse instituudis ja Londoni University College'i neurotöötluskeskuses Wellcome.

Allikas: PLOS Computational Biology

!-- GDPR -->