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Enregistrement W4321169238 · doi:10.1017/cjn.2023.10

The Known Biology of Neuropathic Pain and Its Relevance to Pain Management

2023· review· en· W4321169238 sur OpenAlexaffvenue
Peter A. Smith

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropathic painRelevance (law)Pain managementMedicineNeurosciencePsychologyAnesthesiaPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patients with neuropathic pain are heterogeneous in pathophysiology, etiology, and clinical presentation. Signs and symptoms are determined by the nature of the injury and factors such as genetics, sex, prior injury, age, culture, and environment. Basic science has provided general information about pain etiology by studying the consequences of peripheral injury in rodent models. This is associated with the release of inflammatory cytokines, chemokines, and growth factors that sensitize sensory nerve endings, alter gene expression, promote post-translational modification of proteins, and alter ion channel function. This leads to spontaneous activity in primary afferent neurons that is crucial for the onset and persistence of pain and the release of secondary mediators such as colony-stimulating factor 1 from primary afferent terminals. These promote the release of tertiary mediators such as brain-derived neurotrophic factor and interleukin-1β from microglia and astrocytes. Tertiary mediators facilitate the transmission of nociceptive information at the spinal, thalamic, and cortical levels. For the most part, these findings have failed to identify new therapeutic approaches. More recent basic science has better mirrored the clinical situation by addressing the pathophysiology associated with specific types of injury, refinement of methodology, and attention to various contributory factors such as sex. Improved quantification of sensory profiles in each patient and their distribution into defined clusters may improve translation between basic science and clinical practice. If such quantification can be traced back to cellular and molecular aspects of pathophysiology, this may lead to personalized medicine approaches that dictate a rational therapeutic approach for each individual.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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