Evaluation of Chronic Pain Using Magnetic Resonance (MR) Neuroimaging Approaches
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Numerous neuroimaging techniques have been recently used to investigate central mechanisms involved in pain perception and to examine morphological and functional brain alterations associated with chronic pain. Compared to self-reporting approaches, objective imaging techniques are expected to potentially lead to better pain assessment and guide management. This comprehensive scoping review aims to identify recent magnetic resonance imaging (MRI) approaches that have been used to characterize the brain of chronic pain subjects, using structural, chemical and functional MRI techniques. METHODS: A systematic search and review of the literature was conducted and the resultant studies were critically examined for relevance. RESULTS: MRI neuroimaging of various chronic pain conditions were summarized. We classified the collected studies into: structural brain alterations, VBM (voxel based morphology) examination of structural changes, DTI, changes in brain chemistry, functional and blood flow brain alterations. DISCUSSION: From our clinical experience, we have noted that most clinicians are not aware of the capabilities of advanced MRI methods in assessing cortical manifestations of chronic pain. In addition, many clinicians are not aware of the cortical alterations present in individuals with chronic pain. This comprehensive scoping review thus sets out to first summarize MRI neuroimaging techniques that are available in the current literature to examine chronic pain. We then identify cortical MR approaches that have been able to reliably predict transition from acute to chronic pain. Finally, we summarize MRI neuroimaging techniques that have been used to track treatment response of individuals with 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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».