Sensorimotor and Pain Modulation Brain Abnormalities in Trigeminal Neuralgia: A Paroxysmal, Sensory-Triggered Neuropathic Pain
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Idiopathic trigeminal neuralgia (TN) is characterized by paroxysms of severe facial pain but without the major sensory loss that commonly accompanies neuropathic pain. Since neurovascular compression of the trigeminal nerve root entry zone does not fully explain the pathogenesis of TN, we determined whether there were brain gray matter abnormalities in a cohort of idiopathic TN patients. We used structural MRI to test the hypothesis that TN is associated with altered gray matter (GM) in brain areas involved in the sensory and affective aspects of pain, pain modulation, and motor function. We further determined the contribution of long-term TN on GM plasticity. METHODS: Cortical thickness and subcortical GM volume were measured from high-resolution 3T T1-weighted MRI scans in 24 patients with right-sided TN and 24 healthy control participants. RESULTS: TN patients had increased GM volume in the sensory thalamus, amygdala, periaqueductal gray, and basal ganglia (putamen, caudate, nucleus accumbens) compared to healthy controls. The patients also had greater cortical thickness in the contralateral primary somatosensory cortex and frontal pole compared to controls. In contrast, patients had thinner cortex in the pregenual anterior cingulate cortex, the insula and the orbitofrontal cortex. No relationship was observed between GM abnormalities and TN pain duration. CONCLUSIONS: TN is associated with GM abnormalities in areas involved in pain perception, pain modulation and motor function. These findings may reflect increased nociceptive input to the brain, an impaired descending modulation system that does not adequately inhibit pain, and increased motor output to control facial movements to limit pain attacks.
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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 | 0,001 | 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 ».