Pain-related fear – Dissociable neural sources of different fear constructs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fear of pain demonstrates significant prognostic value regarding the development of persistent musculoskeletal pain and disability. Its assessment often relies on self-report measures of pain-related fear by a variety of questionnaires. However, based either on “fear of movement/(re)injury/kinesiophobia”, “fear avoidance beliefs” or “pain anxiety”, pain-related fear constructs seemingly differ while the potential overlap of the questionnaires is unclear. Furthermore, the relationship to other anxiety measures such as state or trait anxiety remains ambiguous. Because the neural bases of fearful and anxious states are well described, advances in neuroimaging such as machine learning on brain activity patterns recorded by functional magnetic resonance imaging might help to dissect commonalities or differences across pain-related fear constructs. We applied a pattern regression approach in 20 non-specific chronic low back pain patients to reveal predictive relationships between fear-related neural information and different pain-related fear questionnaires. More specifically, the applied Multiple Kernel Learning approach allowed generating models to predict the questionnaire scores based on a hierarchical ranking of fear-related neural patterns induced by viewing videos of potentially harmful activities for the back. We sought to find evidence for or against overlapping pain-related fear constructs by comparing the questionnaire prediction models according to their predictive abilities and associated neural contributors. The results underpin the diversity of pain-related fear constructs by demonstrating evidence of non-overlapping neural predictors within fear processing regions. This neuroscientific approach might ultimately help to further understand and dissect psychological pain-related fear constructs. Significance Pain-related fear, often assessed through self-reports such as questionnaires, has shown prognostic value and clinical utility for a variety of musculoskeletal pain disorders. However, it remains difficult to determine a common underlying construct of pain-related fear due to several proposed constructs among questionnaires. The current study describes a novel neuroscientific approach using machine learning of neural patterns within the fear circuit of chronic low back pain patients that has the potential to identify neural commonalities or differences among the various pain-related fear constructs. Ultimately, this approach might afford a deeper understanding of the suggested constructs and might be also applied to other domains where ambiguity exists between different psychological constructs.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».