Exploring Neural Signaling Patterns and Their Physiological Origins in Fibromyalgia by Means of Functional MRI Guided by a Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: Fibromyalgia (FM) is a chronic pain condition that includes symptoms of hyperalgesia and has an unknown etiology. This study aimed to further investigate the underlying neural signaling mechanisms and their relation to observed blood oxygenation-level dependent (BOLD) signal increases at the onset of functional magnetic resonance imaging (fMRI) runs. METHODS: The possible neural mechanisms were first explored by reviewing the current literature. The second component of this study involved a voxel-by-voxel analysis of BOLD responses in all regions of the brain. The fMRI data were obtained from a previous study of participants with and without fibromyalgia during fMRI runs involving either a noxious heat pain stimulus or no stimulus. RESULTS: The literature review indicates that no single factor can explain the initial BOLD signal rise observed in FM but that there are likely multiple interacting influences. These include physiological dysregulation via mechanisms, such as oxidative stress, mitochondrial dysfunction, and cytokine activity, and may involve the sympathetic nervous system. The analysis of BOLD responses demonstrated that the initial BOLD rises occur specifically in gray matter regions and are largest in regions involved with pain processing, including the right insular cortex and periaqueductal gray region. Moreover, the BOLD rise is significantly larger in people with FM prior to the application of a noxious stimulus. CONCLUSIONS: The initial rise in BOLD response demonstrates heightened metabolic demand that is exaggerated in people with FM. It appears to be influenced by cognitive factors such as anticipation and may reflect neural dysregulation, possibly involving autonomic signaling.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».