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Enregistrement W4387937652 · doi:10.3389/fphar.2023.1289218

Dysregulated neuromodulation in the anterior cingulate cortex in chronic pain

2023· review· en· W4387937652 sur OpenAlexafffund
Kevin Lançon, Philippe Séguéla

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pharmacology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMonoaminergicChronic painAnterior cingulate cortexNeuroscienceNeuromodulationMedicineMonoamine neurotransmitterNociceptionCognitionPsychologyCentral nervous systemSerotoninInternal medicineReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic pain is a significant global socioeconomic burden with limited long-term treatment options. The intractable nature of chronic pain stems from two primary factors: the multifaceted nature of pain itself and an insufficient understanding of the diverse physiological mechanisms that underlie its initiation and maintenance, in both the peripheral and central nervous systems. The development of novel non-opioidergic analgesic approaches is contingent on our ability to normalize the dysregulated nociceptive pathways involved in pathological pain processing. The anterior cingulate cortex (ACC) stands out due to its involvement in top-down modulation of pain perception, its abnormal activity in chronic pain conditions, and its contribution to cognitive functions frequently impaired in chronic pain states. Here, we review the roles of the monoamines dopamine (DA), norepinephrine (NE), serotonin (5-HT), and other neuromodulators in controlling the activity of the ACC and how chronic pain alters their signaling in ACC circuits to promote pathological hyperexcitability. Additionally, we discuss the potential of targeting these monoaminergic pathways as a therapeutic strategy for treating the cognitive and affective symptoms associated with chronic pain.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,332 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations21
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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