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Enregistrement W4304606578 · doi:10.2147/jpr.s383373

Differences and Similarities in Spontaneous Activity Between Animal Models of Cancer-Induced Pain and Neuropathic Pain

2022· article· en· W4304606578 sur OpenAlexaff
Yong Fang Zhu, Peter Kan, Gurmit Singh

Notice bibliographique

RevueJournal of Pain Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDorsal root ganglionSensory systemNeuropathic painHyperalgesiaAllodyniaSciatic nerveElectrophysiologyNociceptionAnesthesiaInternal medicineNeuroscienceAnatomyDorsumReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Clinical data on cancer-induced pain (CIP) demonstrate widespread changes in sensory function. It is characterized in humans not only by stimulus-invoked pain, but also by spontaneous pain. In our previous studies in an animal model of CIP, we observed changes in intrinsic membrane properties and excitability of dorsal root ganglion (DRG) sensory neurons corresponding to mechanical allodynia and hyperalgesia, of which abnormal activities of Aβ-fiber sensory neurons are consistent in a rat model of peripheral neuropathic pain (NEP). Objective: To investigate whether there are related peripheral neural mechanisms between the CIP and NEP models of spontaneous pain, we compared the electrophysiological properties of DRG sensory neurons at 2-3 weeks after CIP and NEP model induction. Methods: CIP models were induced with metastasis tumour-1 rat breast cancer cells implanted into the distal epiphysis of the femur. NEP models were induced with a polyethylene cuff implanted around the sciatic nerve. Spontaneous pain in animals is measured by spontaneous foot lifting (SFL). After measurement of SFL, the animals were prepared for electrophysiological recordings of spontaneous activity (SA) in DRG neurons in vivo. Results: Our data showed that SFL and SA occurred in both models. The proportion of SFL and SA of C-fiber sensory neurons in CIP was more significantly increased than in NEP models. There was no difference in duration of SFL and the rate of SA between the two models. The duration of SFL is related to the rate of SA in C-fiber in both models. Conclusion: Thus, SFL may result from SA activity in C-fiber neurons in CIP and NEP rats. The differences and similarities in spontaneous pain between CIP and NEP rats is related to the proportion and rate of SA in C-fibers, respectively.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,243 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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