Music to My Senses: Functional Magnetic Resonance Imaging Evidence of Music Analgesia Across Connectivity Networks Spanning the Brain and Brainstem
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Pain is often viewed and studied as an isolated perception. However, cognition, emotion, salience effects, and autonomic and sensory input are all integrated to create a comprehensive experience. Music-induced analgesia has been used for thousands of years, with moderate behavioural effects on pain perception, yet the neural mechanisms remain ambiguous. The purpose of this study was to investigate the effects of music analgesia through individual ratings of pain, and changes in connectivity across a network of regions spanning the brain and brainstem that are involved in limbic, paralimbic, autonomic, cognitive, and sensory domains. This is the first study of its kind to assess the effects of music analgesia using complex network analyses in the human brain and brainstem. Functional MRI data were collected from 20 healthy men and women with concurrent presentation of noxious stimulation and music, in addition to control runs without music. Ratings of peak pain intensity and unpleasantness were collected for each run and were analysed in relation to the functional data. We found that music alters connectivity across these neural networks between regions such as the insula, thalamus, hypothalamus, amygdala and hippocampus (among others), and is impacted by individual pain sensitivity. While these differences are important for how we understand pain and analgesia, it is essential to note that these effects are variable across participants and provide moderate pain relief at best. Therefore, a therapeutic strategy involving music should use it as an adjunct to pain management in combination with healthy lifestyle changes and/or pharmaceutical intervention.
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.
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 | 0,026 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle