Preclinical orofacial pain assays and measures and chronic primary orofacial pain research: where we are and where we need to go
Notice bibliographique
Résumé
Chronic primary orofacial pain (OFP) conditions such as painful temporomandibular disorders (pTMDs; i.e., myofascial pain and arthralgia), idiopathic trigeminal neuralgia (TN), and burning mouth syndrome (BMS) are seemingly idiopathic, but evidence support complex and multifactorial etiology and pathophysiology. Important fragments of this complex array of factors have been identified over the years largely with the help of preclinical studies. However, findings have yet to translate into better pain care for chronic OFP patients. The need to develop preclinical assays that better simulate the etiology, pathophysiology, and clinical symptoms of OFP patients and to assess OFP measures consistent with their clinical symptoms is a challenge that needs to be overcome to support this translation process. In this review, we describe rodent assays and OFP pain measures that can be used in support of chronic primary OFP research, in specific pTMDs, TN, and BMS. We discuss their suitability and limitations considering the current knowledge of the etiology and pathophysiology of these conditions and suggest possible future directions. Our goal is to foster the development of innovative animal models with greater translatability and potential to lead to better care for patients living with chronic primary OFP.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».