Stimulating Aδ and C-Fibers in the Lower Limb With a 980 nm Diode Laser
Notice bibliographique
Résumé
Background: Laser evoked potentials are increasingly used to investigate the integrity of the nociceptive system. Laser heat stimuli can activate A δ fibers, activation of C-fibers remains difficult. This study attempts to stimulate A δ and C fibers separately with a ‘ grid ’ to generate respectively late and ultra-late LEPs. A ‘ grid ’ is a thin aluminum plate used as a spatial filter to stimulate C-fibers. Furthermore, study subjects pressed a button upon detecting a laser stimulus which was used to measure reaction times (RT) following diode laser stimulation. Methods: Cutaneous heat stimuli were applied at the Th 12 and L 5 dermatome in s eventeen volunteers . Conduction velocities (CV) were calculated by measuring latencies of P2 and reaction times (RT). Results: Stimulation condition Th 12 no-grid showed a P2 late response at 330 ± 47 ms and L 5 no-grid at 413 ± 53 ms. Mean reaction time during Th 12 no-grid was 537 ± 146 ms, L 5 no-grid 784 ± 334 ms, Th 12 grid 710 ± 195 ms and L 5 grid 1,391 ± 336 ms. During stimulation block Th 12 grid and L 5 grid ultra-late LEPS could not reliably be generated. Median conduction velocities (CV) and their corresponding range were calculated. The median CV RT no grid was 5.8 m/s (range 1.2 - 43.3). The median CV LEP no grid was 13.8 m/s (range 4.7 - 45.4). The median CV RT grid was 1.9 m/s (range 0.8 - 3.7). Ultra-late LEPs could not be generated, although subjects mentioned a long lasting burning pain during Th 12 grid and L 5 grid . Conclusions: This study questions the feasibility of the ‘ grid ’ to reliably generate C-fiber responses. Pressing a button upon laser stimulus detection seems preferable for identifying C-fiber stimulation in the lower limb, whereas for A δ nociceptive pathways laser evoked potentials might be of use. doi: http://dx.doi.org/10.4021/jnr177w
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».