Neuropathic pain and pain interference are linked to alpha-band slowing and reduced beta-band magnetoencephalography activity within the dynamic pain connectome in patients with multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pain is a common occurrence in multiple sclerosis (MS) that severely affects quality of life, but the underlying brain mechanisms related to these symptoms are unknown. Previous electroencephalography studies have demonstrated a role of alpha-band and beta-band power in pain processing. However, how and where these brain signals change in MS-related chronic pain is unknown. Here, we used resting state magnetoencephalography to examine regional spectral power in the dynamic pain connectome-including areas of the ascending nociceptive pathway, default mode network (DMN), and the salience network (SN)-in patients with chronic MS pain and in healthy controls. Each patient was assessed for pain, neuropathic pain (NP), and pain interference with activities of daily living. We found that patients with MS exhibited an increase of alpha-band power and a decrease of beta-band power, most prominently in the thalamus and the posterior insula of the ascending nociceptive pathway and in the right temporoparietal junction of the SN. In addition, patients with mixed-NP exhibited slowing of alpha peak power within the thalamus and the posterior insula, and in the posterior cingulate cortex of the DMN. Finally, pain interference scores in patients with mixed-NP were strongly correlated with alpha and beta peak power in the thalamus and posterior insula. These novel findings reveal brain mechanisms of MS-related pain in the ascending nociceptive pathway, SN, and DMN, and that these spectral abnormalities reflect the impact of pain on quality of life measures.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».