Brain networking pain and anxiety: From basic mechanism to future treatment
Notice bibliographique
Résumé
It is well known that pain and anxiety can enhance each other in both animals and humans. In case of chronic pain, patients often suffer anxiety and depression. Animal experiments provide important basic mechanisms for the interaction between chronic pain and anxiety. At cortical level, recent studies have consistently indicated that anterior cingulate cortex (ACC) and insular cortex (IC), two critical cortical regions for pain-related unpleasantness and suffering, are also involved in the process of emotional anxiety. At synaptic level, long-term potentiation (LTP), a key cellular mechanism for memory and chronic pain, has also been found to contribute to emotional anxiety in animal models of chronic pain. In a recent study published in Neuron by the group of Prof. Xu, it has been found that at subcortical level, anterior and posterior paraventricular nucleus of the thalamus (PVT) contribute to pain and anxiety through distinct projections to the basolateral amygdala (BLA) and central amygdala (CeA). In this review, I will first introduce the recent work by Prof Xu, and then discuss possible mechanisms at different levels for pain and anxiety in the condition of chronic pain, including chronic visceral pain. Some of medicines used in the current treatment will be analyzed, and potential future treatment for pain and anxiety in chronic pain conditions will be discussed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».