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Enregistrement W2411808444 · doi:10.5055/jom.2006.0024

Opioids and brain imaging

2006· review· en· W2411808444 sur OpenAlexaff
Shyam Balasubramanian, Patricia Morley-Forster, Y Bureau

Notice bibliographique

RevueJournal of Opioid Management · 2006
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensSt Joseph's Health Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpioidergicMedicineFunctional magnetic resonance imagingNeuroscienceNeuroimagingPositron emission tomographyMagnetic resonance imagingFunctional imagingChronic painModalitiesAnalgesicOpioidAnesthesiaPsychologyPsychiatry(+)-NaloxoneInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the introduction of the gate-control theory, a plethora of evidence to support the spinal processing of pain signals has come to light. Cognitive and affective aspects of the pain experience indicate the importance of supraspinal structures, but the biological mechanisms have remained inadequately explored. Within the past decade, imaging techniques have emerged that enable in vivo assessment of the central opioidergic system and the central processing of pain. The two most important imaging modalities to this end are functional magnetic resonance imaging (fMRI) and positron emission tomography (PET). This article will describe the underlying principles of these techniques and explain their importance in determining the loci of opioidergic pathways and their neuromodulatory influence on acute and chronic pain conditions, role in placebo effects, implication in drug dependence, and potential role in studying the analgesic efficacy of new drugs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,845

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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