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Enregistrement W2804297863 · doi:10.1097/j.pain.0000000000001279

“From ear to trunk”—magnetic resonance imaging reveals referral of pain

2018· article· en· W2804297863 sur OpenAlexaff
Julia Forstenpointner, Stephan Wolff, Patrick W. Stroman, Olav Jansen, Stefanie Rehm, Ralf Baron, Janne Gierthmühlen

Notice bibliographique

RevuePain · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDermatomeFunctional magnetic resonance imagingMagnetic resonance imagingAllodyniaMedicineTrunkHyperalgesiaReferred painPostherpetic neuralgiaSensory systemNeuroscienceAnesthesiaPhysical medicine and rehabilitationNeuropathic painNociceptionPsychologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Referred and projecting pain can be observed in acute and chronic pain states. We present the case of a 69-year-old female patient with postherpetic neuralgia in dermatome Th2/3 who reported that touching the ipsilateral earlap (dermatome C2) would enhance pain and dynamic mechanical allodynia in the affected Th2/3-dermatome. The aim was to investigate possible underlying mechanisms of this phenomenon using the capsaicin experimental pain sensitization model, quantitative sensory testing, and functional spinal and supraspinal magnetic resonance imaging. The presented study provides evidence that a referral of pain from the ear to the trunk is possible. We discuss whether the observed phenomenon in combination with activation of pain-modulating areas on functional magnetic resonance imaging suggests either (1) a shift of descending pathways from inhibitory towards facilitating mode or (2) a deafferentation-induced reorganization of somatotopic maps, as the ear and the trunk are adjacent areas of the sensory homunculus. The results and a review about projection of pain in head-neck area are provided.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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