Targeting the Affective Component of Chronic Pain
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
BACKGROUND: Deep brain stimulation (DBS) has shown considerable promise for relieving nociceptive and neuropathic symptoms of refractory chronic pain. Nevertheless, for some patients, standard DBS for pain remains poorly efficacious. Pain is a multidimensional experience with an affective component: the unpleasantness. The anterior cingulate cortex (ACC) is a structure involved in this affective component, and targeting it may relieve patients' pain. OBJECTIVE: To describe the first case series of ACC DBS to relieve the affective component of chronic neuropathic pain. METHODS: Sixteen patients (13 male and 3 female patients) with neuropathic pain underwent bilateral ACC DBS. The mean age at surgery was 48.7 years (range, 33-63 years). Patient-reported outcome measures were collected before and after surgery using a Visual Analog Scale, SF-36 quality of life survey, McGill Pain Questionnaire, and EQ-5D (EQ-5D and EQ-5D Health State) questionnaires. RESULTS: Fifteen patients (93.3%) transitioned from externalized to fully internalized systems. Eleven patients had data to be analyzed with a mean follow-up of 13.2 months. Post-surgery, the Visual Analog Scale score dropped below 4 for 5 of the patients, with 1 patient free of pain. Highly significant improvement on the EQ-5D was observed (mean, +20.3%; range, +0%-+83%; P = .008). Moreover, statistically significant improvements were observed for the physical functioning and bodily pain domains of the SF-36 quality-of-life survey: mean, +64.7% (range, -8.9%-+276%; P = .015) and mean +39.0% (range, -33.8%-+159%; P = .050), respectively. CONCLUSION: Affective ACC DBS can relieve chronic neuropathic pain refractory to pharmacotherapy and restore quality of life.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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