Transcranial magnetic stimulation maps the neurophysiology of chronic noncancer pain: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic noncancer pain is a global public health challenge. It is imperative to identify biological markers ("biomarkers") to understand the mechanisms underlying chronic pain and to monitor pain over time and after interventions. Transcranial magnetic stimulation (TMS) is a promising method for this purpose. OBJECTIVES: To examine differences in TMS-based outcomes between persons with chronic pain and healthy controls (HCs) and/or before versus after pain-modulating interventions and relationships between pain measures and TMS outcomes; To summarize the neurophysiological mechanisms underlying chronic pain as identified by TMS. METHODS: We searched the PubMed database for literature from January 1, 1985, to June 9, 2020, with the keywords "pain" and "transcranial magnetic stimulation." Eligible items included original studies of adult human participants with pain lasting for ≥ 6 months. We completed a narrative synthesis of the study findings stratified by chronic pain etiology (primary pain, neuropathic pain, and secondary musculoskeletal pain). RESULTS: The search yielded 1265 records. The final 12 articles included 244 patients with chronic pain (192 females, aged 35-65 years) and 169 HCs (89 females, aged 28-59 years). Abnormalities in TMS outcomes that reflect GABAergic and glutamatergic activities were associated with many of the disorders studied and were distinct for each pain etiology. Chronic primary pain is characterized by reduced intracortical inhibition and corticospinal excitability, chronic neuropathic pain shows evidence of increased excitation and disinhibition, and chronic secondary musculoskeletal pain involves low corticospinal excitability. DISCUSSION: TMS could be a useful tool for delineating the neurophysiological underpinnings of chronic pain syndromes.
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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 | 0,004 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».