Increased motor cortex inhibition as a marker of compensation to chronic pain in knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to investigate the associative and multivariate relationship between different sociodemographic and clinical variables with cortical excitability as indexed by transcranial magnetic stimulation (TMS) markers in subjects with chronic pain caused by knee osteoarthritis (OA). This was a cross-sectional study. Sociodemographic and clinical data were extracted from 107 knee OA subjects. To identify associated factors, we performed independent univariate and multivariate regression models per TMS markers: motor threshold (MT), motor evoked potential (MEP), short intracortical inhibition (SICI), intracortical facilitation (ICF), and cortical silent period (CSP). In our multivariate models, the two markers of intracortical inhibition, SICI and CSP, had a similar signature. SICI was associated with age (β: 0.01), WOMAC pain (β: 0.023), OA severity (as indexed by Kellgren-Lawrence Classification) (β: - 0.07), and anxiety (β: - 0.015). Similarly, CSP was associated with age (β: - 0.929), OA severity (β: 6.755), and cognition (as indexed by the Montreal Cognitive Assessment) (β: - 2.106). ICF and MT showed distinct signatures from SICI and CSP. ICF was associated with pain measured through the Visual Analogue Scale (β: - 0.094) and WOMAC (β: 0.062), and anxiety (β: - 0.039). Likewise, MT was associated with WOMAC (β: 1.029) and VAS (β: - 2.003) pain scales, anxiety (β: - 0.813), and age (β: - 0.306). These associations showed the fundamental role of intracortical inhibition as a marker of adaptation to chronic pain. Subjects with higher intracortical inhibition (likely subjects with more compensation) are younger, have greater cartilage degeneration (as seen by radiographic severity), and have less pain in WOMAC scale. While it does seem that ICF and MT may indicate a more acute marker of adaptation, such as that higher ICF and MT in the motor cortex is associated with lesser pain and anxiety.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».