Effective Treatment of Chronic Low Back Pain in Humans Reverses Abnormal Brain Anatomy and Function
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pain is associated with reduced brain gray matter and impaired cognitive ability. In this longitudinal study, we assessed whether neuroanatomical and functional abnormalities were reversible and dependent on treatment outcomes. We acquired MRI scans from chronic low back pain (CLBP) patients before (n = 18) and 6 months after (spine surgery or facet joint injections; n = 14) treatment. In addition, we scanned 16 healthy controls, 10 of which returned 6 months after the first visit. We performed cortical thickness analysis on structural MRI scans, and subjects performed a cognitive task during the functional MRI. We compared patients and controls, as well as patients before versus after treatment. After treatment, patients had increased cortical thickness in the left dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC), which was thinner before treatment compared with controls. Increased DLPFC thickness correlated with the reduction of both pain and physical disability. Additionally, increased thickness in primary motor cortex was associated specifically with reduced physical disability, and right anterior insula was associated specifically with reduced pain. Left DLPFC activity during an attention-demanding cognitive task was abnormal before treatment, but normalized following treatment. These data indicate that functional and structural brain abnormalities-specifically in the left DLPFC-are reversible, suggesting that treating chronic pain can restore normal brain function in humans.
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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 | 0,000 |
| 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 ».