Keeping an eye on pain expression in primary somatosensory cortex
Notice bibliographique
Résumé
Facial expressions of pain are composed of a subset of pain-indicative muscle movements. Amongst this subset, contracting the muscles surrounding the eyes (orbicularis oculi muscle) is the most frequent response and has been linked specifically to pain intensity, a fundamental aspect of the sensory dimension of pain. To further explore this link, the present study used functional magnetic resonance imaging (fMRI) to test the hypothesis that orbicularis oculi activation during pain reflects the magnitude of brain responses in areas being involved in processing the sensory dimension of pain. Facial and brain (BOLD) responses to experimentally-induced heat pain applied to the left lower leg were assessed in twenty-two healthy participants after verbal suggestions were given to specifically increase perceived pain intensity and in control conditions involving no suggestion. Increases in pain intensity produced the expected changes in facial responses characterized by a stronger contraction of the orbicularis oculi muscle. A regression model further demonstrated that stronger increases in orbicularis oculi activity reflected a larger increase in the BOLD response to the noxious stimulus in the leg area of the primary somatosensory cortex (S1) and a larger decrease in medial prefrontal activity consistent with previous finding suggesting disinhibition. Importantly, the positive coupling of orbicularis oculi with S1 activity was not accounted for by changes in other facial muscles. These results are consistent with the notion that facial expressions of pain differentially encode the multi-dimensional pain experience and reflect, at least partly, the activity of the spino-thalamo-cortical pathway targeting the primary somatosensory cortex.
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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 ».