Caractéristiques psychophysiques de la douleur dans une population de patients souffrant de symptômes douloureux chroniques
Bibliographic record
Abstract
Au Canada, la douleur chronique (DC) touche un adulte sur cinq et a un impact biopsychosocial important pour les personnes qui en souffrent. Le traitement de la DC demeure toutefois complexe et très variable. Cette variabilité pourrait s'expliquer par l'hétérogénéité des mécanismes responsables de la douleur chez différents patients. Il est donc essentiel d'explorer les mécanismes sous-jacents à différentes douleurs chroniques afin d'identifier des marqueurs permettant de phénotyper les patients et d'ajuster le traitement selon les caractéristiques propres à ceux-ci. Dans le cadre de cette étude, les objectifs visaient à distinguer les caractéristiques psychophysiques de la douleur chez les patients souffrant de symptômes douloureux chroniques en général, ainsi qu'au niveau de certains sous-groupes présentant différents diagnostics de DC ou diagnostics psychiatriques. Pour répondre à cet objectif, une séance expérimentale a été réalisée dans un échantillon de 50 patients souffrant de DC suivis en consultation externe de psychiatrie ou de neurologie dans la région de l’Abitibi-Témiscamingue, Québec, Canada. Les caractéristiques psychophysiques de la douleur étudiées dans la présente étude comprenaient : 1) L'efficacité des contrôles inhibiteurs diffus nociceptifs (CIDN); 2) Le seuil de douleur mécanique; 3) Le seuil de douleur et de tolérance thermique; et 4) La perception de l'intensité et de l'aspect désagréable de la douleur expérimentale. Ces différentes variables ont été mesurées grâce à diverses méthodes expérimentales standardisées et validées comprenant le test de l'algomètre, le pré-test de la thermode, le test de sommation temporelle et le test de l'immersion dans l'eau froide. Les séances expérimentales se sont échelonnées sur 24 semaines, soit de novembre 2010 à avril 2011. En plus des statistiques descriptives réalisées dans l'ensemble des patients de cette étude (n = 50), des statistiques inférentielles ont été calculées afin de comparer les différentes caractéristiques psychophysiques de la douleur entre les différents sous-groupes de patients suivants ; avec/sans douleur neuropathique, DC post-traumatique, arthrose, céphalées, cervicalgie, migraines, lombalgie, trouble d'anxiété généralisée, sclérose en plaques (SEP), trouble de l'humeur, trouble unipolaire. Les résultats de notre étude démontrent qu'il n'y a aucune différence statistiquement significative entre les sous-groupes au niveau de notre variable principale (efficacité des CIDN) et pour la plupart des autres issues mesurées. Toutefois, une différence statistiquement significative a été observée au niveau du seuil de tolérance thermique chez les patients souffrant de SEP. On pourrait émettre l'hypothèse que le seuil de tolérance thermique était inférieur chez les patients souffrant de SEP en raison d'un dommage nerveux puisque les fibres de gros calibre sont nécessaires à des mécanismes inhibiteurs endogènes qui peuvent être recrutés de façon phasique (théorie du portillon) mais qui peuvent aussi jouer un rôle d'inhibition tonique. Face à nos résultats, il est souhaitable de planifier des études de plus grande envergure chez les patients souffrant de SEP en vue d'explorer de façon plus approfondie cette situation pour une prise en charge plus ciblée chez ce groupe de patients.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".