Notice bibliographique
Résumé
Neuropathic pain can result from injury to, or disease of the nervous system. It is notoriously difficult to treat. Peripheral nerve injury promotes Schwann cell activation and invasion of immunocompetent cells into the site of injury, spinal cord and higher sensory structures such as thalamus and cingulate and sensory cortices. Various cytokines, chemokines, growth factors, monoamines and neuropeptides effect two-way signalling between neurons, glia and immune cells. This promotes sustained hyperexcitability and spontaneous activity in primary afferents that is crucial for onset and persistence of pain as well as misprocessing of sensory information in the spinal cord and supraspinal structures. Much of the current understanding of pain aetiology and identification of drug targets derives from studies of the consequences of peripheral nerve injury in rodent models. Although a vast amount of information has been forthcoming, the translation of this information into the clinical arena has been minimal. Few, if any, major therapeutic approaches have appeared since the mid 1990's. This may reflect failure to recognise differences in pain processing in males vs. females, differences in cellular responses to different types of injury and differences in pain processing in humans vs. animals. Basic science and clinical approaches which seek to bridge this knowledge gap include better assessment of pain in animal models, use of pain models which better emulate human disease, and stratification of human pain phenotypes according to quantitative assessment of signs and symptoms of disease. This can lead to more personalized and effective treatments for individual patients. Significance statement: There is an urgent need to find new treatments for neuropathic pain. Although classical animal models have revealed essential features of pain aetiology such as peripheral and central sensitization and some of the molecular and cellular mechanisms involved, they do not adequately model the multiplicity of disease states or injuries that may bring forth neuropathic pain in the clinic. This review seeks to integrate information from the multiplicity of disciplines that seek to understand neuropathic pain; including immunology, cell biology, electrophysiology and biophysics, anatomy, cell biology, neurology, molecular biology, pharmacology and behavioral science. Beyond this, it underlines ongoing refinements in basic science and clinical practice that will engender improved approaches to pain management.
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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 | 0,011 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,010 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,006 |
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 ».