Corticolimbic anatomical characteristics predetermine risk for chronic pain
Notice bibliographique
Résumé
See Tracey (doi: 10.1093/brain/aww147 ) for a scientific commentary on this article. Mechanisms of chronic pain remain poorly understood. We tracked brain properties in subacute back pain patients longitudinally for 3 years as they either recovered from or transitioned to chronic pain. Whole-brain comparisons indicated corticolimbic, but not pain-related circuitry, white matter connections predisposed patients to chronic pain. Intra-corticolimbic white matter connectivity analysis identified three segregated communities: dorsal medial prefrontal cortex–amygdala–accumbens, ventral medial prefrontal cortex–amygdala, and orbitofrontal cortex–amygdala–hippocampus. Higher incidence of white matter and functional connections within the dorsal medial prefrontal cortex–amygdala–accumbens circuit, as well as smaller amygdala volume, represented independent risk factors, together accounting for 60% of the variance for pain persistence. Opioid gene polymorphisms and negative mood contributed indirectly through corticolimbic anatomical factors, to risk for chronic pain. Our results imply that persistence of chronic pain is predetermined by corticolimbic neuroanatomical factors. See Tracey (doi: 10.1093/brain/aww147 ) for a scientific commentary on this article. Why some individuals progress from acute to chronic pain is unclear. Vachon-Presseau et al . monitor patients with subacute pain for three years, and show that pre-existing structural and functional connectivity within dorsal mPFC-amygdala-accumbens corticolimbic circuitry, as well as amygdala and hippocampal volumes, represent risk factors for transition to chronic pain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,007 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».