Pain profiling in migraine: a systematic review of Quantitative Sensory Testing (QST), Conditioned Pain Modulation (CPM), and Corneal Confocal Microscopy (CCM)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this systematic review is to identify pain profiling parameters that are reliably different between patients with migraine and healthy controls, using Quantitative Sensory Testing (QST) including Temporal Summation (TS), Conditioned Pain Modulation (CPM), and Corneal Confocal Microscopy (CCM). METHODS: A comprehensive literature search was conducted (up to 23 May 2024). The quality of the research was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) for non-randomized studies. RESULTS: Twenty-eight studies were included after screening. The QST studies indicate that migraine patients exhibit lower pressure pain thresholds (PPT), particularly in the trigeminal region. A previous meta-analysis reported lower heat pain thresholds (HPT). CPM studies suggest a (mild) inhibitory or absent response in migraine patients, not different from controls. High-frequency and chronic migraine patients may exhibit a facilitatory CPM response. With repeated executions of CPM, migraine patients display a diminishing CPM response, a phenomenon not observed in control subjects. CCM investigations in migraine patients revealed conflicting outcomes, likely as a result of small sample sizes and limited characterization of migraine features. CONCLUSION: Pain profiling migraine patients varies due to sensory modality, applied methods, anatomical sites, and migraine features. Understanding pain profiling offers insights into migraine pathophysiology, requiring careful selection of parameters and differentiation among migraine subtypes.
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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 | 0,006 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».