Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: To present an overview of insights into brain mechanisms of pain perception and analgesia based on human brain imaging. RECENT FINDINGS: The technical advancement made in both functional and structural MRI can be used to delineate the cerebral signature of pain and analgesia, specifically, the brain responses to noxious stimuli and specific pain-related forebrain responses, as well as pain modulatory effects. Neuroimaging has revealed that the brain response to noxious stimuli shares neural resources with other systems that subserve salience detection and reward functions. Recent findings indicate that there is a wide range of individual differences in pain-related brain function and structure due to both pre-existing vulnerabilities and disease-driven factors. Furthermore, several studies now illustrate that the brain is capable of tremendous plasticity both in function and structure due to repeated and ongoing pain. However, emerging data suggest that this plasticity can be reversible after successful pain treatment. SUMMARY: Neuroimaging of pain and plasticity can provide a framework to understand the basic mechanisms of pain regarding function, gray and white matter structure and connectivity. This information may also guide future clinical practice. For instance, the time-course of disease-driven brain plasticity and capacity for reversibility may help decide the optimal time frame for chronic pain treatment. Furthermore, findings from functional and structural connectivity studies may indicate potential side effects of targeting specific brain areas in treating chronic pain. Lastly, the correlation between individual factors and functional/structural MRI data may direct individualized treatment plans.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 ».