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Record W2563767073 · doi:10.71781/27095

L’effet du vieillissement normal sur les mécanismes centraux de la régulation de la douleur

2015· dissertation· fr· W2563767073 on OpenAlexfundno aff
Rafik Marouf

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2015
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicPain Mechanisms and Treatments
Canadian institutionsnot available
FundersFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchUniversité de MontréalUniversité du Québec à Trois-Rivières
KeywordsPsychology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les personnes vieillissantes doivent composer au quotidien avec des douleurs chroniques. Le but de ce travail est de mieux comprendre les mécanismes sous-jacents qui contribueraient aux douleurs chroniques liées au vieillissement et par là, ouvrir un chemin vers de nouvelles perspectives thérapeutiques. Les contrôles inhibiteurs diffus nociceptifs (CIDN) ont un rôle qui n’est pas des moindres dans le contrôle de la douleur. Des études expérimentales examinant l’effet analgésique de la contre stimulation hétérotopique nociceptive (HNCS), un protocole permettant de tester l’efficacité de ces CIDN, suggèrent que le recrutement des CIDN au sein de cette population était plus faible (i.e. moins d’inhibition) comparé à une population plus jeune. En revanche, les études examinant la sensibilisation centrale induite par sommation temporelle (TS) de la douleur rapportent des résultats mitigés. De plus, une composante importante influençant l’expérience de douleur, les ressources cognitives, dont l’inhibition cognitive, se voient aussi décliner avec l’âge. Premièrement, le recrutement des CIDN a été comparé entre des participants sains, jeunes et des plus âgés avec la HNCS, et le recrutement des mécanismes de sensibilisation centrale avec la TS. La stimulation électrique du nerf sural a été choisie pour permettre de quantifier la douleur, tout en prenant une mesure indicative de la nociception spinale qu’est le réflexe nociceptif spinal (RIII). Nos sujets ont aussi participé à une tâche cognitive (le Stroop), testant l’inhibition cognitive. Deuxièmement, l’efficacité des CIDN ainsi que de l’inhibition cognitive a été testée chez les jeunes et les aînés en imagerie par résonance magnétique (IRM), afin de vérifier la relation entre ces deux mesures psychophysiques et l’épaisseur corticale des régions qui y sont impliquées ainsi que l’effet de l’âge sur celles-ci. Les résultats suggèrent un moindre recrutement des CIDN chez les plus âgés lors de l’expérimentation de la HNCS. Également, les sujets âgés présentaient des capacités d’inhibitions cognitives plus faibles que les jeunes. En plus, une corrélation entre l’inhibition cognitive et la modulation du réflexe RIII par la HNCS a été mise en évidence. Pour l’expérience de TS, les résultats étaient comparables pour les deux groupes, suggérant que les mécanismes impliqués dans la régulation de la douleur ne subiraient pas l’effet de l’âge de la même manière. Pour l’étude de l’épaisseur corticale, on y trouve une diminution globale de l’épaisseur corticale liée à l’âge, mais aussi une corrélation de l’analgésie par la HNCS avec l’inhibition cognitive et également, une relation des deux avec l’épaisseur corticale du cortex orbitofrontal (OFC) latéral gauche, suggérant la possibilité d’une existence d’un réseau neuronal au moins partiellement commun du contrôle inhibiteur descendant sensoriel et cognitif. Ce travail montre que l’effet de l’âge sur les mécanismes centraux de la régulation de la douleur est loin d’être uniforme. Également, il montre une corrélation entre la modulation endogène de la douleur et l’inhibition cognitive, ces deux processus seraient associés à une même région cérébrale. Ces résultats pourraient contribuer à identifier d’autres méthodes thérapeutiques, ouvrant ainsi une nouvelle avenue vers d’autres options dans la prise en charge des douleurs chroniques chez les personnes vieillissantes.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.010
Threshold uncertainty score0.032

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.024
GPT teacher head0.332
Teacher spread0.308 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

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