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 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».