Brain network properties in chronic pain—a systematic review and meta-analysis of graph-based connectivity metrics
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Identifying brain topology alterations in chronic pain is a crucial step in understanding its pathophysiology. The primary objective of this systematic review and meta-analysis was to assess alterations in resting-state functional and structural global network properties in patients with chronic pain. Methods Following the preregistration (PROSPERO CRD42024542390), databases were searched for studies comparing connectivity-based whole-brain global network properties between patients with chronic pain and healthy controls. Risk of bias was assessed using an adapted Newcastle-Ottawa scale. Random-effect meta-analyses were conducted for each global network property separately. Results A total of 32 functional topology studies and 17 structural topology studies were included in the qualitative review, with 27 functional topology studies and 17 structural topology studies eligible for meta-analysis across nine unique structural and functional global network properties. The number of participants per meta-analysis ranged from 178 to 1,592. There was low-certainty evidence that chronic pain patients showed impairments in local efficiency of resting-state functional whole-brain topology (SMD: −0.50, 95%-CI: −0.81 to −0.19, 95%-PI: −1.38 to 0.38), and low to very low-certainty evidence that structural whole-brain topology was not altered in chronic pain across nine global network properties. The heterogeneity was high in the majority of functional (I 2 : 1–76%) and structural (I 2 : 68–97%) topology studies. Most functional (50%) and structural (65%) topology studies showed some concern regarding the risk of bias. Discussion The meta-analyses indicate that functional but not structural whole-brain topological reorganisation is involved in the pathophysiology of chronic 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 | 0,020 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».