Accelerated Brain Gray Matter Loss in Fibromyalgia Patients: Premature Aging of the Brain?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Fibromyalgia is an intractable widespread pain disorder that is most frequently diagnosed in women. It has traditionally been classified as either a musculoskeletal disease or a psychological disorder. Accumulating evidence now suggests that fibromyalgia may be associated with CNS dysfunction. In this study, we investigate anatomical changes in the brain associated with fibromyalgia. Using voxel-based morphometric analysis of magnetic resonance brain images, we examined the brains of 10 female fibromyalgia patients and 10 healthy controls. We found that fibromyalgia patients had significantly less total gray matter volume and showed a 3.3 times greater age-associated decrease in gray matter than healthy controls. The longer the individuals had had fibromyalgia, the greater the gray matter loss, with each year of fibromyalgia being equivalent to 9.5 times the loss in normal aging. In addition, fibromyalgia patients demonstrated significantly less gray matter density than healthy controls in several brain regions, including the cingulate, insular and medial frontal cortices, and parahippocampal gyri. The neuroanatomical changes that we see in fibromyalgia patients contribute additional evidence of CNS involvement in fibromyalgia. In particular, fibromyalgia appears to be associated with an acceleration of age-related changes in the very substance of the brain. Moreover, the regions in which we demonstrate objective changes may be functionally linked to core features of the disorder including affective disturbances and chronic widespread pain.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle