Convergent structural brain alterations in chronic pain: A multi-metric individual participant data meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pain is a leading contributor to all-cause morbidity and disability, encompassing numerous biopsychosocial dimensions that persistently engage complex networks of brain regions. Meta-analyses have advanced our understanding of structural brain differences in chronic pain but rely exclusively on summary statistics which may introduce heterogeneity related to completeness of reporting and differences in methodological approaches. To address these limitations, we conducted the first individual participant data (IPD) meta-analysis of brain structure alterations in chronic pain. Using traditional morphometric measures (i.e. volume, cortical thickness, and surface area) and differential-geometric shape metrics (i.e. intrinsic and extrinsic curvature), we aimed to reveal alterations in brain structure convergent across chronic pain conditions. We hypothesized that chronic pain would be associated with region-specific grey matter reductions in regions previously implicated in chronic pain (e.g. parahippocampal gyrus and insula) and explored whether curvature metrics would reveal additional structural changes. Anatomical MRI images from eight publicly available datasets spanning five conditions and 401 individuals with chronic pain (and 245 age- and sex- matched healthy controls) were analysed: (i) knee osteoarthritis, (ii) chronic low back pain, (iii) fibromyalgia, (iv) migraine, and (v) primary trigeminal neuralgia. FreeSurfer was used to parcellate T1-weighted anatomical images, and metrics for cortical and subcortical regions were extracted. Meta-analysis revealed a range of structural changes in the brain associated with chronic pain. Cortical thinning and volume loss were small and localized to the temporo-occipital regions, including bilateral volumetric reductions in the entorhinal cortex in individuals with chronic pain. Increases in intrinsic curvature were widespread, involving 49 out of 68 cortical regions. No significant alterations were detected in subcortical volumes. Intrinsic curvature and subcortical volumetric estimates had higher levels of inter-study heterogeneity compared to other metrics, reflecting potential condition and sample-specific variability. Leveraging harmonized processing across a large sample size, our novel IPD meta-analysis highlights both widespread and region-specific structural remodelling of chronic pain-related neuroanatomy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».