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Enregistrement W1846211127 · doi:10.4137/mri.s23556

Assessing Nociception by Fmri of the Human Spinal Cord: A Systematic Review

2015· review· en· W1846211127 sur OpenAlexafffund
Tiffany A. Kolesar, Kirsten M. Fiest, Stephen D. Smith, Jennifer Kornelsen

Notice bibliographique

RevueMagnetic Resonance Insights · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversity of WinnipegUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHealth Sciences Centre Foundation
Mots-clésNociceptionNoxious stimulusSpinal cordMedicineNeuroscienceDorsumPsychologyPhysical medicine and rehabilitationAnatomyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To assess the use of fMRI of the spinal cord in measuring noxious stimulation. METHODS: The Scopus, Medline, EMBASE, and Web of Science databases were searched, along with the reference lists of included articles. Two independent reviewers screened abstracts, full-text articles, and extracted data. Original research was included if fMRI of the human spinal cord was used to measure responses to noxious stimulation. RESULTS: Of the 192 abstracts screened, 19 met the search criteria and were divided according to their focus: investigating pain responses (n = 6), methodology (n = 6), spinal cord injury (n = 2), or cognition-pain interactions (n = 5). All but one study appear to have observed activity in ipsilateral and dorsal gray matter regions in response to noxious stimuli, although contralateral or ventral activity was also widely observed. CONCLUSIONS: Although nociception can be investigated using spinal fMRI, establishing reliability, standardizing methodology, and reporting of results will greatly advance this field.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,005
Bibliométrie0,0120,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,311 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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