Posterior-superior insula repetitive transcranial magnetic stimulation reduces experimental tonic pain and pain-related cortical inhibition in humans
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: High frequency repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) to the posterior-superior insula (PSI) may produce analgesic effects. However, the alterations in cortical activity during PSI-rTMS analgesia remain poorly understood. The present study aimed to determine whether tonic capsaicin-induced pain and cortical inhibition (indexed using TMS-electroencephalography) are modulated by PSI-rTMS. Twenty healthy volunteers (10 females) attended 2 sessions randomized to active or sham rTMS. Experimental pain was induced by capsaicin administered to the forearm for 90 minutes, with pain ratings collected every 5 minutes. Left PSI-rTMS was delivered (10 Hz, 100 pulses per train, 15 trains) ∼50 minutes postcapsaicin administration. Transcranial magnetic stimulation-evoked potentials (TEPs) and thermal sensitivity were assessed at baseline, during capsaicin pain prior to rTMS and after rTMS. Bayesian evidence of reduced pain scores and increased heat pain thresholds were found after active rTMS, with no changes occurring after sham rTMS. Pain (prior to active rTMS) led to an increase in the frontal negative peak ∼45 ms (N45) TEP relative to baseline. After active rTMS, there was a decrease in the N45 peak back to baseline levels. In contrast, after sham rTMS, the N45 peak was increased relative to baseline. We also found that the reduction in pain numerical rating scale scores after active vs sham rTMS was correlated with and partially mediated by decreases in the N45 peak. These findings provide evidence of the analgesic effects of PSI-rTMS and suggest that the TEP N45 peak is a potential marker and mediator of both pain and analgesia. This study demonstrates that high-frequency rTMS targeting the posterior-superior insula reduces capsaicin-induced pain and alters cortical activity, with changes in the N45 TMS-evoked potential peak mediating the analgesic effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».