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Enregistrement W4200115400 · doi:10.3389/fpain.2021.784362

The Potential Clinical Utility of Pressure-Based vs. Heat-Based Paradigms to Measure Conditioned Pain Modulation in Healthy Individuals and Those With Chronic Pain

2021· article· en· W4200115400 sur OpenAlexafffund
Rima El‐Sayed, Camille Fauchon, Junseok A. Kim, Shahrzad Firouzian, Natalie R. Osborne, Ariana Besik, Emily P. Mills, Anuj Bhatia, Karen D. Davis

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pain Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensToronto Western HospitalOntario Brain InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMAYDAY Fund
Mots-clésStimulus (psychology)Chronic painAnesthesiaMedicineThreshold of painIntensity (physics)Physical therapyPsychologyPhysical medicine and rehabilitationCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conditioned pain modulation (CPM) is a physiological measure thought to reflect an individual's endogenous pain modulation system. CPM varies across individuals and provides insight into chronic pain pathophysiology. There is growing evidence that CPM may help predict individual pain treatment outcome. However, paradigm variabilities and practical issues have impeded widespread clinical adoption of CPM assessment. This study aimed to compare two CPM paradigms in people with chronic pain and healthy individuals. A total of 30 individuals (12 chronic pain, 18 healthy) underwent two CPM paradigms. The heat CPM paradigm acquired pain intensity ratings evoked by a test stimulus (TS) applied before and during the conditioning stimulus (CS). The pressure CPM paradigm acquired continuous pain intensity ratings of a gradually increasing TS, before and during CS. Pain intensity was rated from 0 (no pain) to 100 (worst pain imaginable); Pain50 is the stimulus level for a response rated 50. Heat and pressure CPM were calculated as a change in TS pain intensity ratings at Pain50, where negative CPM scores indicate pain inhibition. We also determined CPM in the pressure paradigm as change in pressure pain detection threshold (PDT). We found that in healthy individuals the CPM effect was significantly more inhibitory using the pressure paradigm than the heat paradigm. The pressure CPM effect was also significantly more inhibitory when based on changes at Pain50 than at PDT. However, in individuals with chronic pain there was no significant difference in pressure CPM compared to heat or PDT CPM. There was no significant correlation between clinical pain measures (painDETECT and Brief Pain Inventory) and paradigm type (heat vs. pressure), although heat-based CPM and painDETECT scores showed a trend. Importantly, the pressure paradigm could be administered in less time than the heat paradigm. Thus, our study indicates that in healthy individuals, interpretation of CPM findings should consider potential modality-dependent effects. However, in individuals with chronic pain, either heat or pressure paradigms can similarly be used to assess CPM. Given the practical advantages of the pressure paradigm (e.g., short test time, ease of use), we propose this approach to be well-suited for clinical adoption.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,071
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0710,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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