Cross-network coupling of neural oscillations in the dynamic pain connectome reflects chronic neuropathic pain in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
• Abnormal broadband cross-network brain communication in MS-related chronic pain. • Abnormal communication found between the salience network and other networks. • Neuropathic and non-neuropathic pain showed different patterns of abnormality. • Abnormal brain communication was linked to pain intensity and pain interference. • Alpha, beta and gamma bands may play a significant role in chronic pain. Sensory perceptions are coded by complex neural dynamics of regional communication in the brain. Thus, sensory abnormalities such as chronic pain may occur when neural dynamics go awry. Previous studies of cross-network dynamic functional connectivity in chronic pain identified abnormalities but were based on functional MRI which only captures slow temporal features. Here we conducted a magnetoencephalography (MEG) study to investigate fine temporal dynamics of aberrant cross-regional and cross-network communication of the dynamic pain connectome in patients with chronic pain. We also introduced a novel measure, dynamic functional coupling, to quantify the variability of brain communication. The study was performed in 33 people who had chronic pain associated with multiple sclerosis and 30 healthy controls. We found that patients with chronic pain exhibited abnormalities in cross-network functional coupling across multiple frequency bands (theta, alpha, beta, gamma), between the salience network and 3 other networks: the ascending nociceptive pathway, descending anti-nociceptive pathway, and the default mode network. However, these cross-network abnormalities involved different frequency bands in patients with neuropathic versus non-neuropathic chronic pain. Furthermore, cross-network abnormalities were linked to pain severity and pain interference. Our findings implicate broadband cross-network abnormalities as hallmark features of chronic pain in multiple sclerosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,010 | 0,245 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».