Differentiation of Visceral and Cutaneous Pain in the Human Brain
Notice bibliographique
Résumé
The widespread convergence of information from visceral, cutaneous, and muscle tissues onto CNS neurons invites the question of how to identify pain as being from the viscera. Despite referral of visceral pain to cutaneous areas, individuals regularly distinguish cutaneous and visceral pain and commonly have contrasting behavioral reactions to each. Our study addresses this dilemma by directly comparing human neural processing of intensity-equated visceral and cutaneous pain. Seven subjects underwent fMRI scanning during visceral and cutaneous pain produced by balloon distention of the distal esophagus and contact heat on the midline chest. Stimulus intensities producing nonpainful and painful sensations, interleaved with rest periods, were presented in each functional run. Analyses compared painful to nonpainful conditions. A similar neural network, including secondary somatosensory and parietal cortices, thalamus, basal ganglia, and cerebellum, was activated by visceral and cutaneous painful stimuli. However, cutaneous pain evoked higher activation bilaterally in the anterior insular cortex. Further, cutaneous but not esophageal pain activated ventrolateral prefrontal cortex, despite higher affective scores for visceral pain. Visceral but not cutaneous pain activated bilateral inferior primary somatosensory cortex, bilateral primary motor cortex, and a more anterior locus within anterior cingulate cortex. Our results reveal a common cortical network subserving cutaneous and visceral pain that could underlie similarities in the pain experience. However, we also observed differential activation patterns within insular, primary somatosensory, motor, and prefrontal cortices that may account for the ability to distinguish visceral and cutaneous pain as well as the differential emotional, autonomic and motor responses associated with these different sensations.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».