P.095 Functional neuroimaging signatures associated with analgesic effects of neuromodulation for chronic pain and their value in predicting treatment outcome
Notice bibliographique
Résumé
Background: Responses to invasive neuromodulation therapy for chronic pain are highly variable after several months of sustained treatment, with some experiencing a complete loss of therapeutic effect. We sought to assess whether functional neuroimaging can provide a biomarker for treatment success and whether these biomarkers offer value in predicting treatment response. Methods: We searched Ovid MEDLINE and EMBASE from 1967 to 2022, including prospective studies correlating functional neuroimaging signatures with treatment response after surgical implantation. Results: After considering 355 studies for initial review, 22 studies were included. While there was significant heterogeneity in experimental design, preliminary findings suggest that differential regional cortical activation profiles and signatures can be employed to differentiate good from poor therapeutic responders. Three studies correlated pre-operative functional imaging with treatment effects post-implantation. For example, baseline activation patterns of specific brain regions on functional imaging modalities such as 11C-diprenorphrine PET and Tc-99m-SPECT significantly correlated with therapeutic response to motor cortex stimulation, and spinal cord stimulation (SCS), respectively. Conclusions: The included studies demonstrate the potential for functional imaging to predict the likelihood of successful neuromodulation treatment. The concept is relatively unexplored in the literature and could benefit from more studies with larger sample sizes to confirm clinical utility.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 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 ».