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Enregistrement W4392438413 · doi:10.47924/neurotarget2015212

El espesor cortical en correlación con la sensibilidad al dolor y a la temperatura

2015· article· es· W4392438413 sur OpenAlexaff
Nathalie Erpelding, Massieh Moayedi, Karen D. Davis

Notice bibliographique

RevueNeuroTarget · 2015
Typearticle
Languees
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSensitivity (control systems)MedicinePsychologyMaterials scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Está bien establecido que existe una variabilidad individual en la sensibilidad al dolor y a la temperatura. Los estudios de imágenes cerebrales funcionales han encontrado que la variabilidad interindividual al dolor por calor se correlaciona con la actividad cerebral en las áreas de modulación sensorial y del dolor. Así, es posible que esas diferencias individuales estén asociadas a la variabilidad en el espesor de la materia gris de las regiones corticales involucradas en la termorecepción y el dolor. Para probar esto, hemos investigado la relación entre los umbrales térmicos y el espesor cortical en 80 sujetos sanos. Los sujetos fueron sometidos a una sesión psicofísica para determinar sus umbrales en la detección de frío (DF), la detección de calor (DC), del dolor al frío (DolF) y dolor al calor (DolC). De cada sujeto se adquirió una imagen de resonancia magnética estructural de alta resolución. Hemos correlacionado cada medida del umbral al espesor cortical de las regiones asociadas a la termorecepción y al dolor. Los umbrales promedio (± DE) fueron 30.7°C (± 0.8) para DF, 33.8°C (± 0.7) para DC, 11.7°C (± 9.7) para DolF, y 45.3°C (± 2.8) para DolC. El análisis de la materia gris cerebral reveló una fuerte correlación entre una mayor sensibilidad térmica y dolorosa y el engrosamiento de la corteza somatosensorial primaria. Adicionalmente, la mayor sensibilidad a los estímulos fríos se correlacionó con el engrosamiento cortical del lóbulo paracentral, y una mayor DC se correlacionó con la disminución en el espesor en la corteza cingulada media anterior. Hemos encontrado además que una mayor sensibilidad al DolC se correlacionó con la disminución en el espesor de la corteza cingulada media posterior y la corteza orbitofrontal. Estas correlaciones entre la materia gris cerebral y la sensibilidad a la temperatura y al dolor proporcionan las bases neurales para las diferencias individuales en la sensibilidad térmica.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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