Localization of pain‐related brain activation: A meta‐analysis of neuroimaging data
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
A meta-analysis of 140 neuroimaging studies was performed using the activation-likelihood-estimate (ALE) method to explore the location and extent of activation in the brain in response to noxious stimuli in healthy volunteers. The first analysis involved the creation of a likelihood map illustrating brain activation common across studies using noxious stimuli. The left thalamus, right anterior cingulate cortex (ACC), bilateral anterior insulae, and left dorsal posterior insula had the highest likelihood of being activated. The second analysis contrasted noxious cold with noxious heat stimulation and revealed higher likelihood of activation to noxious cold in the subgenual ACC and the amygdala. The third analysis assessed the implications of using either a warm stimulus or a resting baseline as the control condition to reveal activation attributed to noxious heat. Comparing noxious heat to warm stimulation led to peak ALE values that were restricted to cortical regions with known nociceptive input. The fourth analysis tested for a hemispheric dominance in pain processing and showed the importance of the right hemisphere, with the strongest ALE peaks and clusters found in the right insula and ACC. The fifth analysis compared noxious muscle with cutaneous stimuli and the former type was more likely to evoke activation in the posterior and anterior cingulate cortices, precuneus, dorsolateral prefrontal cortex, and cerebellum. In general, results indicate that some brain regions such as the thalamus, insula and ACC have a significant likelihood of activation regardless of the type of noxious stimuli, while other brain regions show a stimulus-specific likelihood of being activated.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle