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Real-World Application of Classical Conditioning01:15

Real-World Application of Classical Conditioning

Classical conditioning not only includes the initial pairing of stimuli but also extends to more complex forms, such as higher-order conditioning. Higher-order conditioning involves creating associations beyond the primary conditioned stimulus, resulting in a chain of conditioned responses.
Higher-order, or second-order, conditioning occurs when a neutral stimulus becomes associated with an already established conditioned stimulus through repeated pairings. For instance, if a dog has been...

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Predicción de la eficacia de la acupuntura para el dolor de cuello basado en características de conectividad

Zhen Gao1, Mengjie Cui2, Cheng Xu3

  • 1Shanxi University of Traditional Chinese Medicine Experimental Management Center, Taiyuan, China.

Annals of medicine
|August 23, 2025
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

La neuroimagen y el aprendizaje automático predicen la efectividad de la acupuntura para el dolor de cuello. Esto identifica estrategias de tratamiento personalizadas y posibles biomarcadores para la respuesta de la acupuntura.

Palabras clave:
La acupunturaAprendizaje automáticodolor de cuelloConectividad funcional en estado de reposo

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Área de la Ciencia:

  • La neurociencia
  • Imágenes médicas
  • Aprendizaje automático

Sus antecedentes:

  • El dolor de cuello es una condición prevalente con varias opciones de tratamiento.
  • La acupuntura es una terapia común para el dolor de cuello, pero predecir su efectividad puede ser un desafío.
  • Comprender los mecanismos de alivio del dolor inducido por la acupuntura es crucial para optimizar el tratamiento.

Objetivo del estudio:

  • Para explorar los mecanismos de alivio del dolor de cuello inducido por la acupuntura.
  • Identificar posibles biomarcadores para predecir la capacidad de respuesta a la acupuntura mediante el uso de neuroimágenes.
  • Desarrollar un modelo de aprendizaje automático para la estratificación del paciente.

Principales métodos:

  • 80 pacientes con dolor de cuello se sometieron a imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI) y evaluaciones clínicas.
  • Se entrenó un modelo de máquina vectorial de soporte (SVM, por sus siglas en inglés) con datos de conectividad funcional cerebral previos al tratamiento.
  • El análisis longitudinal comparó los cambios de conectividad funcional entre los que respondieron a la acupuntura y los que no respondieron.

Principales resultados:

  • El modelo SVM predijo con precisión la respuesta a la acupuntura con un 85% de precisión.
  • Se identificaron 117 bordes de conectividad funcional como biomarcadores predictivos.
  • Los que respondieron mostraron alteraciones más específicas en las características predictivas después del tratamiento en comparación con los que no respondieron.

Conclusiones:

  • Las características de neuroimagen previa al tratamiento pueden predecir la efectividad de la acupuntura para el dolor de cuello.
  • Este enfoque facilita las estrategias de acupuntura personalizadas.
  • Ayuda a identificar candidatos adecuados para la acupuntura y a orientar tratamientos alternativos para los que no responden.