Neural Correlates of Deficits in Pain-Related Affective Meaning Construction in Patients With Chronic Pain Disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Psychological and neural mechanisms of the affective dimension of pain are known to be disturbed in patients with chronic pain disorder. The aim of this functional magnetic resonance imaging study was to assess the neurofunctional and behavioral measures underlying the ability to construct pain-related affective meaning in a painful situation by comparing 21 clinically and psychometrically well-characterized patients with persistent non-nociceptive somatoform pain with 19 healthy controls. METHODS: The functional magnetic resonance imaging task involved viewing pictures depicting human hands and feet in different painful and nonpainful situations. Participants were asked to estimate the perceived pain intensity. These data were correlated with behavioral measures of depression, alexithymia, and general cognitive and emotional empathy. RESULTS: In a hypothesis-driven region-of-interest analysis, the healthy control group exhibited greater activation of the left perigenual anterior cingulate cortex than patients with pain (Montreal Neurological Institute coordinates (x y z)=-8 38 0; cluster extent=54 voxels; T=4.28; p=.006 corrected for multiple comparisons at cluster level). No group differences in the activation of the anterior insular cortex were found. Scores on self-assessment instruments (Beck Depression Inventory I, Interpersonal Reactivity Index, and 20-item Toronto Alexithymia Scale) did not influence neuroimaging results. CONCLUSIONS: Our results suggest that patients with chronic medically unexplained pain have an altered neural pain perception process owing to decreased activation of empathetic-affective networks, which we interpret as a deficit in pain-related affective meaning construction. These findings may lead to a more specific and detailed neurobiological understanding of the clinical impression of disturbed affect in patients with chronic pain disorder.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».