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Enregistrement W2955464443 · doi:10.1111/papr.12811

The Acute Effect of Skin Preheating on Capsaicin‐Induced Central Sensitization in Humans

2019· article· en· W2955464443 sur OpenAlexaff
Lukas D. Linde, John Srbely

Notice bibliographique

RevuePain Practice · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapsaicinMedicineSensitizationCentral sensitizationPharmacologyAnesthesiaDermatologyImmunologyInternal medicineNociceptionReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Topical capsaicin is commonly employed to experimentally induce central sensitization (CS) in humans. While previous studies have investigated the effect of skin preheating on the sensitizing effect of capsaicin, no studies have compared the synergistic effect of skin preheating on the magnitude of sensitization via topical capsaicin within the first 30 minutes of application. We tested the hypothesis that skin preheating potentiates the sensitizing effect of topical capsaicin by evoking a larger region of secondary hyperalgesia vs. topical capsaicin alone. METHODS: area of the dorsal forearm. The CAP + HEAT session also included a 10-minute preheating session. Regions of secondary hyperalgesia were assessed using mechanical brush allodynia testing, and skin temperature was assessed via infrared thermography. Outcomes were normalized to baseline and compared at 10, 20, and 30 minutes after cream application. RESULTS: The CAP + HEAT session led to a significantly larger area of secondary hyperalgesia compared to the CAP session as measured by brush allodynia (CON: 0 ± 0 cm; CAP: 2.08 ± 0.45 cm; CAP + HEAT: 3.70 ± 0.46 cm; P < 0.05) and skin temperature (CON: -2.92% ± 0.03%; CAP: -0.63% ± 0.09%; CAP + HEAT: 2.50% ± 0.11%; ( of baseline) P < 0.05). CONCLUSION: Preheating amplifies the sensitizing effect of topical capsaicin within 30 minutes of application. The heat-capsaicin technique may be employed to assess differing magnitudes of CS induction and enables future studies investigating the development and progression of CS in humans.

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)0,000
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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