Clinical pain and functional network topology in Parkinson’s disease: a resting-state fMRI study
Notice bibliographique
Résumé
Pain is an important non-motor symptom in Parkinson's disease (PD), but its underlying pathophysiological mechanisms are still unclear. Research has shown that functional connectivity during the resting-state may be involved in persistent pain in PD. In the present cross-sectional study, 24 PD patients (both during on and off medication phase) and 27 controls participated. We assessed pain with the colored analogue scale and the McGill pain questionnaire. We examined a possible pathophysiological mechanism with resting-state fMRI using functional network topology, i.e., the architecture of functional connections. We took betweenness centrality (BC) to assess hubness, and global efficiency (GE) to assess integration of the network. We aimed to (1) assess the differences between PD patients and controls with respect to pain and resting-state network topology, and (2) investigate how resting-state network topology (BC and GE) is associated with clinical pain in both PD patients and controls. Results show that PD patients experienced more pain than controls. GE of the whole brain was higher in PD patients (on as well as off medication) compared to healthy controls. GE of the specialized pain network was also higher in PD patients compared to controls, but only when patients were on medication. BC of the pain network was lower in PD patients off medication compared to controls. We found a positive association between pain and GE of the pain network in PD patients off medication. For healthy controls, a negative association was found between pain and GE of the pain network, and also between pain and BC of the pain network. Our results suggest that functional network topology differs between PD patients and healthy controls, and that this topology can be used to investigate the underlying neural mechanisms of pain symptoms in PD.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».