An improved conflict avoidance assay reveals modality-specific differences in pain hypersensitivity across sexes
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Abnormal encoding of somatosensory modalities (ie, mechanical, cold, and heat) are a critical part of pathological pain states. Detailed phenotyping of patients' responses to these modalities have raised hopes that analgesic treatments could one day be tailored to a patient's phenotype. Such precise treatment would require a profound understanding of the underlying mechanisms of specific pain phenotypes at molecular, cellular, and circuitry levels. Although preclinical pain models have helped in that regard, the lack of a unified assay quantifying detailed mechanical, cold, and heat pain responses on the same scale precludes comparing how analgesic compounds act on different sensory phenotypes. The conflict avoidance assay is promising in that regard, but testing conditions require validation for its use with multiple modalities. In this study, we improve upon the conflict avoidance assay to provide a validated and detailed assessment of all 3 modalities within the same animal, in mice. We first optimized testing conditions to minimize the necessary amount of training and to reduce sex differences in performances. We then tested what range of stimuli produce dynamic stimulus-response relationships for different outcome measures in naive mice. We finally used this assay to show that nerve injury produces modality-specific sex differences in pain behavior. Our improved assay opens new avenues to study the basis of modality-specific abnormalities in pain behavior.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».