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Enregistrement W3015276615 · doi:10.1016/j.neuroimage.2020.116794

Excitatory and inhibitory responses in the brain to experimental pain: A systematic review of MR spectroscopy studies

2020· review· en· W3015276615 sur OpenAlexafffund
Jessica Archibald, Erin L. MacMillan, Alinda Enzler, Catherine R. Jutzeler, Petra Schweinhardt, John L. K. Kramer

Notice bibliographique

RevueNeuroImage · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensPhilips (Canada)University of British Columbia HospitalSimon Fraser UniversityUniversity of British ColumbiaInternational Collaboration On Repair DiscoveriesCARE Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología, ParaguayNational Science FoundationConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaCraig H. Neilsen FoundationPhilipsSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésGlutamineGlutamate receptorContext (archaeology)Chronic painMedicineInhibitory postsynaptic potentialNoxious stimulusNeuroscienceMetaboliteAnesthesiaInternal medicineChemistryPsychologyNociceptionBiochemistryBiologyAmino acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: H-MRS). The advantage of MRS compared to other techniques is the capacity to non-invasively examine metabolites involved in neurotransmission of pain, including glutamate, γ-aminobutyric acid (GABA), glutamate ​+ ​glutamine (Glx), and glutamine. OBJECTIVE: To systematically review MRS studies used in the context of studying experimental pain in healthy human participants. DATA SOURCES: PubMed, Ovid Medline, and Embase databases were searched using pre-specified search terms. ELIGIBILITY CRITERIA: Studies investigating glutamate, GABA, Glx and/or glutamine in relation to experimental pain (e.g., heat) in healthy participants via MRS. APPRAISAL CRITERIA: Each study was evaluated with a modified quality criterion (used in previous imaging systematic reviews) as well as a risk of bias assessment. RESULTS: From 5275 studies, 14 met the selection criteria. Studies fell into two general categories, those examining changes in metabolites triggered by noxious stimulation or examining the relationship between sensitivity to pain and resting metabolite levels. In five (out of ten) studies, glutamate, Glx and/or glutamine increased significantly in response to experimental pain (compared to baseline) in three different brain areas. To date, there is no evidence to suggest Glx, glutamate or glutamine levels decrease, suggesting an overall effect in favour of increased excitation to pain. In addition to no changes, both increases and decreases were reported for levels of GABA+ (=GABA ​+ ​macromolecules). A positive correlation between pain sensitivity and resting glutamate and Glx levels were reported across three studies (out of three). Further research is needed to examine the relationship of GABA+ and pain sensitivity. LIMITATIONS: A major limitation of our review was a limited number of studies that used MRS to examine experimental pain. In light of this and major differences in study design, we did not attempt to aggregate results in a meta-analysis. As for the studies we reviewed, there was a limited number of brain areas were examined by studies included in our review. Moreover, the majority of studies included lacked an adequate control condition (i.e., non-noxious stimulation) or blinding, which represent a major source of potential bias. CONCLUSION: MRS represents a promising tool to examine the brain in pain, functionally, and at rest with support for increased glutamate, glutamine and Glx levels in relation to pain. IMPLICATIONS: Resting and functional MRS should be viewed as complementary to existing neuroimaging techniques, and serve to investigate the brain in pain. Systematic review registration number- CRD42018112917.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,007
Bibliométrie0,0150,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,324 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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