Interactions Between Dyspnea and the Brain Processing of Nociceptive Stimuli: Experimental Air Hunger Attenuates Laser-Evoked Brain Potentials in Humans
Notice bibliographique
Résumé
Dyspnea and pain share several characteristics and certain neural networks and interact with each other. Dyspnea-pain counter-irritation consists of attenuation of preexisting pain by intercurrent dyspnea and has been shown to have neurophysiological correlates in the form of inhibition of the nociceptive spinal reflex RIII and laser-evoked potentials (LEPs). Experimentally induced exertional dyspnea inhibits RIII and LEPs, while "air hunger" dyspnea does not inhibit RIII despite its documented analgesic effects. We hypothesized that air hunger may act centrally and inhibit LEPs. LEPs were obtained in 12 healthy volunteers (age: 21-29) during spontaneous breathing (FB), ventilator-controlled breathing (VC) tailored to FB, after inducing air hunger by increasing the inspired fraction of carbon dioxide -FiCO2- (VCCO2), and during ventilator-controlled breathing recovery (VCR). VCCO2 induced intense dyspnea (visual analog scale = 63% ± 6% of full scale, p < 0.001 vs. VC), predominantly of the air hunger type. VC alone reduced the amplitude of the N2-P2 component of LEPs (Δ = 24.0% ± 21.1%, p < 0.05, effect-size = 0.74) predominantly through a reduction in P2, and the amplitude of this inhibition was further reduced by inducting air hunger (Δ = 22.6% ± 17.9%, p < 0.05, effect-size = 0.53), predominantly through a reduction in N2. Somatosensory-evoked potentials (SEPs) were not affected by VC or VCCO2, suggesting that the observed effects are specific to pain transmission. We conclude that air hunger interferes with the cortical mechanisms responsible for the cortical response to painful laser skin stimulation, which provides a neurophysiological substrate to the central nature of its otherwise documented analgesic effects.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».