Functional connectivity of the amygdala is linked to individual differences in emotional pain facilitation
Notice bibliographique
Résumé
The amygdala is central to emotional processing of sensory stimuli, including pain. Because recent findings suggest that individual differences in emotional processes play a part in the development of chronic pain, a better understanding of the individual patterns of functional connectivity that makes individuals susceptible to emotionally modulated facilitation of pain is needed. We therefore investigated the neural correlates of individual differences in emotional pain facilitation using resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI) with an amygdala seed. Thirty-seven participants took part in 3 separate sessions, during which pain sensitivity was tested (session 1), participants underwent rs-fMRI (session 2), and emotional pain modulation was assessed (session 3). The amygdala served as seed for the rs-fMRI analysis, and whole-brain voxel-wise connectivity was tested. Pain modulatory scores were entered as regressor for the group analysis. Stronger connectivity of the amygdala to S1/M1, S2/operculum, and posterior parietal cortex at rest characterized individuals who showed greater pain facilitation by negative emotions. When comparing the amygdala networks associated with pain unpleasantness and with pain-intensity modulation, most of the identified areas were equally related to either pain rating type; only amygdala connectivity to S1/M1 was found to predict pain-intensity modulation specifically. We demonstrate that trait-like patterns of functional connectivity between amygdala and cortical regions involved in sensory and motor responses are associated with the individual amplitude of pain facilitation by negative emotional states. Our results are an early step toward improved understanding of the mechanisms that give rise to individual differences in emotional pain modulation.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».