Brain activations during pain
Notice bibliographique
Résumé
In response to recent publications from pain neuroimaging experiments, there has been a debate about the existence of a primary pain region in the brain. Yet, there are few meta-analyses providing assessments of the minimum cerebral denominators of pain. Here, we used a statistical meta-analysis method, called activation likelihood estimation, to define (1) core brain regions activated by pain per se, irrelevant of pain modality, paradigm, or participants and (2) activation likelihood estimation commonalities and differences between patients with chronic pain and healthy individuals. A subtraction analysis of 138 independent data sets revealed that the minimum denominator for activation across pain modalities and paradigms included the right insula, secondary sensory cortex, and right anterior cingulate cortex (ACC). Common activations for healthy subjects and patients with pain alike included the thalamus, ACC, insula, and cerebellum. A comparative analysis revealed that healthy individuals were more likely to activate the cingulum, thalamus, and insula. Our results point toward the central role of the insular cortex and ACC in pain processing, irrelevant of modality, body part, or clinical experience; thus, furthering the importance of ACC and insular activation as key regions for the human experience of pain.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».