Cortical Thickness Alterations in Chronic Pain Disorder: An Exploratory MRI Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Chronic pain disorder (CPD) has been associated with brain changes, especially in limbic circuits. However, in most patients with chronic pain, depression or anxiety is a common comorbidity. In this exploratory and naturalistic study, we investigated brain cortical thickness (CTh) differences between patients with CPD and healthy controls, with consideration of concurrent psychiatric symptoms. METHODS: Twenty-three patients with CPD and 23 age- and sex-matched healthy volunteers were included in this study. CTh was estimated using Freesurfer on high-resolution three-dimensional T1-weighted images acquired with a 3T scanner. Group differences were investigated using an analysis of covariance model that included age, sex, and Beck Depression Inventory I and Trait Anxiety Inventory scores as covariates. The relationship between CTh and Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) scores was also investigated in patients. Data were corrected for multiplicity using the False Discovery Rate approach (q < .05). RESULTS: The comparison between groups using demographics and Beck Depression Inventory I scores as covariates showed thinner cortex in patients compared with controls, after correction for multiplicity in the left precentral (F(1,42) = 21.9, p < .05) and postcentral gyri (F(1,42) = 26.9, p < .05) and in the left inferior temporal sulcus (F(1,42) = 19.6, p < .05). Moreover, using the Trait Anxiety Inventory as covariate, a trend toward significance (p < .001 uncorrected) was seen for the left precentral gyrus (F(1,42) = 13.8), right middle frontal (F(1,42) = 14.3) and inferior parietal gyri (F(1,42) = 13.4), and right anterior temporal pole (F(1,42) = 15.9). CONCLUSIONS: The results indicate that brain morphological differences between patients with chronic pain disorder and healthy controls are localized to regions that correspond to sensory as well as affective dimensions of pain processing.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».