The vestibular system in pain and embodiment: cortical overlap, modulatory potential, and therapeutic perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Musculoskeletal pain is increasingly understood as a product of disrupted multisensory integration rather than a direct consequence of tissue damage alone. Among the sensory systems involved in shaping body representation and modulating pain, the vestibular system remains largely overlooked. Beyond its classical role in balance and spatial orientation, vestibular input contributes to embodiment, self-location, and bodily self-consciousness-processes that are frequently altered in chronic pain conditions. Neuroimaging and clinical evidence reveal a striking overlap between vestibular integration regions and the so-called pain neuromatrix, suggesting shared cortical substrates for vestibular and nociceptive/pain processing. Moreover, vestibular dysfunction is associated with disembodiment phenomena such as depersonalization and derealization, which mirror sensory distortions observed in chronic pain syndromes. Experimental studies demonstrate that vestibular stimulation-via caloric or electric modalities-can modulate pain perception, influence somatosensory integration, and recalibrate distorted body representations. This perspective paper synthesizes current findings at the intersection of vestibular neuroscience, pain modulation, and embodiment, proposing that the vestibular system could constitute a critical but underrecognized component in musculoskeletal health. Incorporating vestibular pathways into pain models may, therefore, improve our understanding of chronicity and open novel therapeutic avenues for neuromodulation.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».