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Enregistrement W2997766353 · doi:10.1016/j.neurobiolaging.2019.12.018

The geriatric pain experience in mice: intact cutaneous thresholds but altered responses to tonic and chronic pain

2019· article· en· W2997766353 sur OpenAlexafffund
Magali Millecamps, Xiang Shi, Marjo Piltonen, Stefania Echeverry, Luda Diatchenko, Ji Zhang, Laura S. Stone

Notice bibliographique

RevueNeurobiology of Aging · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Excellence Research Chairs, Government of Canada
Mots-clésTonic (physiology)Chronic painMedicineMonoaminergicNeuropathic painNoxious stimulusNociceptionPrefrontal cortexSensory systemAnesthesiaNeurosciencePsychologyInternal medicinePhysical therapyPsychiatryCognitionReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Older individuals have an elevated risk for chronic pain as half of all individuals over 65 years old have at least one chronic pain condition. Unfortunately, relevant assessment tools and recommendations for chronic pain management targeting older adults are lacking. This study explores changes in response to pain between young (2-3 months old) and geriatric (20-24 months old) ages using mice. Although cutaneous thresholds to brisk stimuli (von Frey and radiant heat assays) were not affected, behavioral responses to tonic stimuli (acetone and capsaicin assays) were more pronounced in geriatric animals. After nerve injury, geriatric mice present an altered neuropathic pain profile with hypersensitivity to mechanical stimuli but not acetone and an impairment in conditioned noxious stimuli avoidance. This altered behavioral response pattern was associated with an abnormal monoaminergic signature in the medial prefrontal cortex, suggesting decreased COMT function. We conclude that young and geriatric mice exhibit different behavioral and physiological responses to the experience of pain, suggesting that knowledge and practices must be adjusted for geriatric populations.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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