Dissection of perceptual, motor and autonomic components of brain activity evoked by noxious stimulation
Notice bibliographique
Résumé
In the past two decades, functional brain imaging has considerably advanced our knowledge of cerebral pain processing. However, many important links are still missing in our understanding of brain activity in relation to the regulation of pain-related physiological responses. This fMRI study investigates the cerebral correlates of pain (rating), motor responses (RIII-reflex) and autonomic activity (skin conductance response; SCR) evoked by noxious electrical stimulation. Stimulus intensity was adjusted individually based on the RIII threshold to control for differences in peripheral processes and baseline spinal activation. Covariance analyses were used to reveal individual differences in brain activity uniquely associated with individual differences in pain, RIII and SCR. Shock-evoked activity in cingulate, medial orbitofrontal and parahippocampal regions predicted pain sensitivity. Moreover, lateral orbitofrontal and cingulate areas showed strong positive associations with individual differences in motor reactivity but negative associations with autonomic reactivity. Notably, individual differences in OFC activation was almost fully accounted by the combination of individual measures of autonomic and motor reactivity (R(2)=0.93). Additionally, trial-to-trial fluctuations of RIII-reflex and SCR (within-subjects) were proportional to shock-evoked responses in subgenual cingulate cortex (RIII), anterior insula (SCR) and midcingulate cortex (SCR and RIII). Together, these results confirm that individual differences in perceptual, motor, and autonomic components of pain reflect robust individual differences in brain activity. Furthermore, the brain correlates of trial-to-trial fluctuations in pain responses provide additional evidence for a partial segregation of sub-systems involved more specifically in the ongoing monitoring, and possibly the regulation, of pain-related motor and autonomic responses.
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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 | 0,000 |
| 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 ».