Convergence of cutaneous, musculoskeletal, dural and visceral afferents onto nociceptive neurons in the first cervical dorsal horn
Notice bibliographique
Résumé
The convergence of cutaneous, musculoskeletal, dural and visceral afferents onto nociceptive neurons in the first cervical dorsal horn was investigated in urethane/chloralose-anesthetized rats. Electrical stimulation was applied to facial, neck, shoulder and forepaw skin, cornea (COR), dura, second cervical (C2) nerve, hypoglossal nerve, temporomandibular joint, masseter (MAS) muscle and superior laryngeal nerve. In addition, acetic acid was injected intraperitoneally and microinjection of glutamate was applied to the tongue, MAS muscle, splenius cervicis muscle, dura and intrapericardial area. A total of 52 nociceptive neurons classified as wide dynamic range (n = 28) or nociceptive-specific (n = 24) was studied. All nociceptive neurons received afferent input from the skin and at least one COR, musculoskeletal, dural or visceral afferent source in the trigeminal (V) or cervical area but input from afferent sources caudal to the C2 innervation territory was sparse. The proportion of neurons responding to COR, dural, C2 nerve, hypoglossal nerve, temporomandibular joint, MAS muscle and superior laryngeal nerve stimulations was 87, 54, 85, 52, 73, 64 and 31%, respectively. Electrical stimulation of all tested sites showed a double logarithmic stimulus-response relation, and cluster analysis of the excitability to COR, musculoskeletal, dural and visceral stimulations revealed two groups of neurons, one mainly containing wide dynamic range neurons and one mainly containing nociceptive-specific neurons. These findings indicate that afferent convergence in first cervical dorsal horn nociceptive neurons may be limited to the craniofacial area and that they may play an important role in the integration of craniofacial and upper cervical nociceptive inputs.
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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 ».