Changes in Pain Processing in the Spinal Cord and Brainstem after Spinal Cord Injury Characterized by Functional Magnetic Resonance Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Traumatic spinal cord injury (SCI) has a number of devastating consequences, including high prevalence of chronic pain and altered pain sensitivity. The causes of altered pain states vary depending on the injury and are difficult to diagnose and treat. A better understanding of pain mechanisms after SCI is expected to lead to better diagnostic capabilities and improved treatments. We therefore applied functional magnetic resonance imaging (fMRI) of the brainstem and spinal cord in a group of participants with previous traumatic SCI to characterize changes in pain processing as a result of their injuries. The same thermal stimulus was applied to the medial palm (C8 dermatome) as a series of repeated brief noxious thermal pulses in a group of 16 participants with a cervical (n = 14) and upper thoracic (n = 2) injuries. Functional MRI of the brainstem and spinal cord was used to determine the neuronal activity evoked by the noxious stimulation, and connectivity between regions was characterized with structural equation modeling (SEM). The results show that pain ratings, the location and magnitude of blood oxygenation-level dependent fMRI results, and connectivity assessed with SEM varied widely across participants. However, the results varied in relation to the perceived pain and the level/severity of injuries, particularly in terms of hypothalamus connectivity with other regions, and descending modulation via the periaqueductal gray matter-rostral ventromedial medulla-cord pathway. The results, therefore, appear to provide sensitive indicators of each individual's pain response, and information about the mechanisms of altered pain sensitivity. The ability to characterize changes in pain processing in individuals with SCI represents a significant technological advance.
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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 | 0,002 | 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 ».