Partial recovery of abnormal insula and dorsolateral prefrontal connectivity to cognitive networks in chronic low back pain after treatment
Notice bibliographique
Résumé
We previously reported that effective treatment of chronic low back pain (CLBP) reversed abnormal brain structure and functional MRI (fMRI) activity during cognitive task performance, particularly in the left dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC). Here, we used resting-state fMRI to examine how chronic pain affects connectivity of brain networks supporting cognitive functioning and the effect of treatment in 14 CLBP patients and 16 healthy, pain-free controls (scans were acquired at baseline for all subjects and at 6-months post-treatment for patients and a matched time-point for 10 controls). The main networks activated during cognitive task performance, task-positive network (TPN) and task-negative network (TNN) (aka default mode) network, were identified in subjects' task fMRI data and used to define matching networks in resting-state data. The connectivity of these cognitive resting-state networks was compared between groups, and before and after treatment. Our findings converged on the bilateral insula (INS) as the region of aberrant cognitive resting-state connectivity in patients pretreatment versus controls. These findings were complemented by an independent, data-driven approach showing altered global connectivity of the INS. Detailed investigation of the INS confirmed reduced connectivity to widespread TPN and TNN areas, which was partially restored post-treatment. Furthermore, analysis of diffusion-tensor imaging (DTI) data revealed structural changes in white matter supporting these findings. The left DLPFC also showed aberrant connectivity that was restored post-treatment. Altogether, our findings implicate the bilateral INS and left DLPFC as key nodes of disrupted cognition-related intrinsic connectivity in CLBP, and the resulting imbalance between TPN and TNN function is partially restored with treatment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».