Measuring Pain for Patients Seeking Physical Therapy: Can Functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) Help?
Notice bibliographique
Résumé
In the multidisciplinary fields of pain medicine and rehabilitation, advancing techniques such as functional magnetic resonance imaging (fMRI) are used to enhance our understanding of the pain experience. Given that such measures, in some circles, are expected to help us understand the brain in pain, future research in pain measurement is undeniably rich with possibility. However, pain remains intensely personal and represents a multifaceted experience, unique to each individual; no single measure in isolation, fMRI included, can prove or quantify its magnitude beyond the patient self-report. Physical therapists should be aware of cutting-edge advances in measuring the patient's pain experience, and they should work closely with professionals in other disciplines (eg, magnetic resonance physicists, biomedical engineers, radiologists, psychologists) to guide the exploration and development of multimodal pain measurement and management on a patient-by-patient basis. The primary purpose of this perspective article is to provide a brief overview of fMRI and inform physical therapist clinicians of the pros and cons when utilized as a measure of the patient's perception of pain. A secondary purpose is to describe current known factors that influence the quality of fMRI data and its analyses, as well as the potential for future clinical applications relevant to physical therapist practice. Lastly, the interested reader is introduced and referred to existing guidelines and recommendations for reporting fMRI research.
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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 | 0,013 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».