Cortical Potentiation in Chronic Neuropathic Pain and the Future Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Pain, or the ability to feel pain and express the unpleasantness caused by peripheral injuries, are functions of the central nervous system. From peripheral sensory nerve terminals to certain cortical regions of the brain, activation of related neural networks underlies the sensory process. Recently, our knowledge of pain has been increasing dramatically, due to the advancement of scientific approaches. We no longer see the brain as a random matrix for pain but, rather, we are able to identify the step-by-step selective signaling proteins, neurons, and networks that preferentially contribute to the process of chronic pain and its related negative emotions, like anxiety and fear. However, there is still lacking the selective and effective drugs and methods for the treatment of chronic pain clinically. While first-line drugs for acute pain and mental diseases are also applied for the clinical management of chronic pain, their prolonged usage always causes serious side effects. In this short review, we will update and summarize the recent progress in this field and mainly focus on the roles of neural networks and synaptic mechanisms in chronic neuropathic pain. Furthermore, potential drug targets (such as plasticity-related signaling molecules, ionic channels, cytokines, and neuropeptides) and methods for the management of chronic neuropathic pain will be discussed as well. We hope this review can provide new, valuable insight into the treatment of chronic neuropathic pain.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».