Deciphering the role of endogenous opioids in high-frequency TENS using low and high doses of naloxone
Notice bibliographique
Résumé
Previous human studies have shown that the analgesic effect of high-frequency TENS could not be reversed by low doses of naloxone. The aim of the present study was to reinvestigate the possible contribution of opioid receptors to high-frequency TENS analgesia by using low (0.02 mg/kg) and high (0.14 mg/kg) doses of naloxone. Naloxone (high and low doses) and saline were administered intravenously to young healthy adults using a triple-blind randomized cross-over design. For each visit, TENS (100 Hz, 60 μs) was applied for 25 min to the external surface of the left ankle. TENS intensity was adjusted to obtain strong but comfortable (innocuous) paresthesias. Experimental pain was evoked with a 1 cm(2) thermode applied on the lateral aspect of the left heel. Subjective pain scores were obtained before, during and after TENS. Because preliminary analyses showed that the order of presentation affected the pattern of results, only the first visit of every participant could be analyzed without fear of contamination from possible carry-over effects. These revealed that TENS maintained its analgesic properties following the injection of saline (p<.001) and the injection of a low dose of naloxone (p<.05). However, when a high dose of naloxone was administered, TENS analgesia was completely blocked (p=.20). These results suggest that high-frequency TENS involves opioid receptors. An insufficient amount of opioid antagonist likely prevented previous human studies from discovering the importance of opioid receptors in producing high-frequency TENS analgesia.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».