Investigation of endocannabinoids in plasma and their correlation with physical fitness and resting state functional connectivity of the periaqueductal grey in women with fibromyalgia: An exploratory secondary study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives The endocannabinoid system is a neuromodulatory system linked to pain, distress, and physical activity. The endocannabinoids (eCBs) arachidonoylethanolamide (AEA) and 2-arachidonoylglycerol are known to activate the cannabinoid receptors. The eCB system has been reported to be acutely affected by physical activity. Altered connectivity related to pain intensity in patients with fibromyalgia (FM) has been reported. However, how the peripheral eCBs, including eCB-like N -acylethanolamines (NAEs) concentrations, associate with pain-related regions of the brain and physical activity in FM, is not known. This study aimed to investigate eCBs and eCB-like NAEs in plasma and the association with functional connectivity in brain regions relevant for pain and with physical fitness. Methods The plasma concentrations of eCBs and eCB-like NAEs were measured in 31 women with FM and 29 healthy controls (HC). Functional magnetic resonance imaging, measurement of physical fitness and questionnaire regarding pain and depression/anxiety were included. Results Significantly higher concentrations of AEA were found in FM compared to HC. The AEA level correlated positively with pain intensity and was inversely associated with physical fitness, which in turn were inversely correlated with pain intensity and psychological distress in FM. Periaqueductal gray (PAG)-thalamus connectivity was not associated with circulating eCB and eCB-like NAEs. Stronger PAG-thalamus connectivity was related to a higher level of physical activity. Conclusions These results confirm that impaired physical fitness is an important aspect of FM, which can be reflected in the increased eCB levels and in PAG-thalamus connectivity. Further studies are necessary to establish a causal relationship between physical fitness, eCBs, eCB-like NAEs, and brain connectivity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».