Notice bibliographique
Résumé
The field of pain research has progressed immensely due to the advancement of brain imaging techniques. The initial goal of this research was to expand our understanding of the cerebral mechanisms underlying the perception of pain; more recently the research objectives have shifted toward chronic pain – understanding its origins, developing methods for its diagnosis, and exploring potential avenues for its treatment. While several different neuroimaging approaches have certain advantages for the study of pain, fMRI has ultimately become the most widely utilized imaging technique over the past decade because of its noninvasive nature, high-temporal and spatial resolution, and general availability; thus, the following chapter will focus on fMRI and the special aspects of this technique that are particular to pain research. Subheading 1 begins with a brief review on the spinal pathways and neuroanatomical regions involved in pain processing, and highlights the novel information that has been gained about these structures and their function through the use of fMRI and other neuroimaging techniques. Subheading 2 reviews a few of the aspects associated with the blood-oxygen-level-dependent signal commonly used in fMRI, as they apply to the particular challenges of pain research. Likewise, Subheading 3 summarizes some of the special considerations of experimental design and statistical analysis that are encountered in pain research and their applications to fMRI studies. Subheading 4 reviews special applications of fMRI for the study of higher cognitive processes implicated in pain processing, including pain empathy and cognitive reappraisal of one's own pain perception. The chapter concludes with Subheading 5, exploring some of the future prospects of fMRI techniques and new applications related to pain research.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».