Clusters of facilitatory and inhibitory conditioned pain modulation responses in a large sample of children, adolescents, and young adults with chronic pain
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: When investigating the role of facilitatory and inhibitory pain mechanisms such as conditioned pain modulation (CPM) and temporal summation of pain (TSP), it is important to take both into consideration in a single experimental model to provide the most information on subgroups of patients. Therefore, the objective of this study was to identify subgroups in a large population of pediatric patients with chronic pain based on their facilitatory and inhibitory pain mechanisms and compare them with control subjects. Methods: Five hundred twenty-one female subjects and 147 male subjects between 8 and 21 years old underwent a CPM assessment using a 2-minute tonic noxious heat stimulation as the test stimulus and a 2-minute cold-pressor task (CPT) (12°C) as the conditioning stimulus. Results: The best partition of clusters of patients was 3 clusters accounting for 27.15% of the total variation in the data. Cluster 1 (n = 271) was best characterized by high pain intensity during the CPT, lack of TSP during the test stimuli, and efficient inhibitory CPM. Cluster 2 (n = 186) was best characterized by low pain intensity during the CPT, lack of TSP during the test stimuli, and efficient inhibitory CPM. Cluster 3 (n = 151) was best characterized by high pain intensity during the CPT, presence of TSP during the test stimuli, and inefficient inhibitory CPM. Discussion: A single thermal CPM experimental design can identify combinations of facilitatory and inhibitory pain modulation responses. Findings from the current study add to the literature by describing different clinical phenotypes of central pain mechanisms of youth with chronic pain.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».