Neural synchrony reflects pain and co-occurring psychological symptoms: a transdiagnostic magnetoencephalography study using multivariate modeling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Pain commonly co-occurs with psychological symptoms, yet the neural synchrony patterns associated with this shared symptom burden remain incompletely understood. We examined whether frequency-specific neural synchrony is associated with pain severity and co-occurring psychological symptoms in a transdiagnostic military cohort with heterogeneous symptom presentations. Methods Resting-state magnetoencephalography data were acquired from military personnel and veterans exhibiting varying levels of pain, anxiety-, depression-, and PTSD-related symptoms. Frequency-specific neural synchrony was estimated between regions within literature-derived pain-relevant brain networks. Multivariate partial least squares regression was used to model associations between neural synchrony patterns and pain severity, as well as composite measures reflecting joint pain and psychological symptom burden. Results Pain severity was associated with distributed synchrony patterns, with the strongest associations observed in the beta and high-gamma frequency bands. Joint pain-anxiety symptom burden was primarily associated with theta- and gamma-band synchrony, whereas joint pain-depressive and pain-PTSD symptom burden showed predominant associations within the gamma band, with fewer beta-band effects. Across symptom domains, overlapping but frequency-specific synchrony patterns were identified across distributed brain networks. Conclusions Pain severity and co-occurring psychological symptoms are associated with partially overlapping, frequency-specific neural synchrony patterns involving distributed brain networks. Significance These findings support a network-level neurophysiological framework for understanding pain and psychological symptom co-occurrence and highlight frequency-specific MEG synchrony patterns as potential markers of multidimensional symptom burden. Highlights – MEG synchrony patterns associate with pain severity across beta and high-gamma bands – Pain-anxiety symptom burden links to theta- and gamma-band synchrony – Pain-depression and pain-PTSD burden show predominant gamma-band synchrony
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».