Neuromodulation for Pain: A Comprehensive Survey and Systematic Review of Clinical Trials and Connectomic Analysis of Brain Targets
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic pain is a debilitating condition that imposes a tremendous burden on health-care systems around the world. While frontline treatments for chronic pain involve pharmacological and psychological approaches, neuromodulation can be considered for treatment-resistant cases. Neuromodulatory approaches for pain are diverse in both modality and target and their mechanism of action is incompletely understood. OBJECTIVES: The objectives of this study were to (i) understand the current landscape of pain neuromodulation research through a comprehensive survey of past and current registered clinical trials (ii) investigate the network underpinnings of these neuromodulatory treatments by performing a connectomic mapping analysis of cortical and subcortical brain targets that have been stimulated for pain relief. METHODS: A search for clinical trials involving pain neuromodulation was conducted using 2 major trial databases (ClinicalTrials.gov and the International Clinical Trials Registry Platform). Trials were categorized by variables and analyzed to gain an overview of the contemporary research landscape. Additionally, a connectomic mapping analysis was performed to investigate the network connectivity patterns of analgesic brain stimulation targets using a normative connectome based on a functional magnetic resonance imaging dataset. RESULTS: In total, 487 relevant clinical trials were identified. Noninvasive cortical stimulation and spinal cord stimulation trials represented 49.3 and 43.7% of this count, respectively, while deep brain stimulation trials accounted for <3%. The mapping analysis revealed that superficial target connectomics overlapped with deep target connectomics, suggesting a common pain network across the targets. CONCLUSIONS: Research for pain neuromodulation is a rapidly growing field. Our connectomic network analysis reinforced existing knowledge of the pain matrix, identifying both well-described hubs and more obscure structures. Further studies are needed to decode the circuits underlying pain relief and determine the most effective targets for neuromodulatory treatment.
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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 | 0,015 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».