The nociceptive flexion reflex: a scoping review and proposed standardized methodology for acquisition in those affected by chronic pain
Notice bibliographique
Résumé
The nociceptive flexion reflex (NFR) is used in neurophysiological research as an objective measure of nociception. NFR thresholds are reduced in numerous chronic pain pathologies, which are indicative of common central hyperexcitability within conditions. However, variation exists in both the NFR assessment and determinants of NFR threshold among research groups. Our purpose was to provide a review of the recent literature to (a) confirm the NFR threshold’s efficacy in identifying those with chronic pain compared to controls and (b) provide a narrative synthesis on the current methodology used to assess the NFR in clinical populations. We conducted a review of multiple databases (MEDLINE, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), Google Scholar and Cochrane Library), including articles that reported controlled clinical studies of humans, in English, comparing NFR thresholds within chronic pain conditions to matched control subjects, published since the last NFR review in 2010. Our search resulted in nine studies included in our narrative synthesis and eight studies included in a meta-analysis. There was a significant pooled standardized mean difference in NFR threshold between chronic pain conditions and controls (−0.94, 95% confidence interval (CI) −1.33 to −0.55, p < 0.0001), with substantial heterogeneity of pooled estimates ( I 2 = 87%, τ 2 = 0.41, Q = 76.13, the degrees of freedom (df) = 11, p < 0.0001). Significant variations in participant positioning, stimulation parameters and determinants of the NFR threshold were evident among included studies. We provided a narrative synthesis on the methodologies of included studies, as a recommendation for future studies in the assessment of the NFR in chronic pain.
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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 | 0,021 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».