Default mode network changes in fibromyalgia patients are largely dependent on current clinical pain
Notice bibliographique
Résumé
Differences in fMRI resting-state connectivity of the default mode network (DMN) seen in chronic pain patients are often interpreted as brain reorganization due to the chronic pain condition. Nevertheless, patients' pain at the time of fMRI might influence the DMN because pain, like cognitive stimuli, engages attentional mechanisms and cognitive engagement is known to alter DMN activity. Here, we aimed to dissociate the influence of chronic pain condition (trait) from the influence of current pain experience (state) on DMN connectivity in patients with fibromyalgia (FM). We performed resting-state fMRI scans to test DMN connectivity in FM patients and matched healthy controls in two separate cohorts: (1) in a cohort not experiencing pain during scanning (27 FM patients and 27 controls), (2) in a cohort with current clinical pain during scanning (16 FM patients and 16 controls). In FM patients without pain during scanning, the connectivity of the DMN did not differ significantly from controls. By contrast, FM patients with current clinical pain during the scan had significantly increased DMN connectivity to bilateral anterior insula (INS) similar to previous studies. Regression analysis showed a positive relationship between DMN-midINS connectivity and current pain. We therefore suggest that transient DMN disruptions due to current clinical pain during scanning (current pain state) may be a substantial contributor to DMN connectivity disruptions observed in chronic pain patients.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».