早期生活逆境增加慢性创伤后疼痛风险的人与啮齿类数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.15139/S3/XB2OJC

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数据说明

创伤性应激事件（TSE）在生活中很常见。虽然大多数个体在经历创伤性应激暴露后能够恢复，但相当一部分人会发展为慢性创伤后疼痛（CPMP）。CPMP的易感因素目前了解甚少，这阻碍了对高风险个体的识别及针对性干预的实施。许多疼痛类型的一个已知易感因素是早期生活逆境（ELA）暴露，但此前尚无研究评估ELA是否会增加CPMP的风险。本研究利用AURORA研究的数据——一项针对TSE幸存者的大型前瞻性人类队列研究——来检验ELA增加CPMP风险的假设。此外，在二次分析中，我们评估了哪些ELA亚型（包括童年期欺凌）对CPMP最具预测性，以及由新生儿期有限垫料结合成年期单次延长应激组成的大鼠模型是否能准确模拟人类队列研究的发现。

在AURORA研究的参与者中（n=2,480），通过对四个已识别的潜在疼痛类别进行多项逻辑回归建模，我们发现ELA增加了归入高度持续性疼痛类别的风险（OR=1.0471，p<0.0001）、中度疼痛类别的风险（OR=1.0313，p<0.0001）以及中度恢复疼痛类别的风险（OR=1.018，p=0.0038），其中身体虐待、情感虐待和欺凌是归入高疼痛类别的最强预测因素。在雄性和雌性Sprague Dawley大鼠中，与仅接受TSE相比，ELA联合TSE导致基线敏感性增加和持续性机械性痛觉过敏延长（F(11,197)=3.22，p<0.001）。ELA，特别是身体虐待、情感虐待和欺凌，是CPMP的重要风险因素。动物模型为未来旨在减轻ELA/TSE幸存者CPMP的机制和治疗研究提供了宝贵的基础。

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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