Если спросить: «Где болит?», можно многое узнать о хронической боли

13 Серпня 2021 10:27 Поділитися

Хроническая боль является одной из наиболее распространенных причин, по которой люди обращаются за медицинской помощью, и она связана со снижением качества жизни, опиоидной зависимостью и плохим психическим здоровьем.

По данным Центров по контролю и профилактике заболеваний (Centers for Disease Control and Prevention — CDC), США, в 2019 г. примерно каждый пятый взрослый в США сообщил, что испытывал хроническую боль в течение последних 3 мес. За тот же период более 7% взрослых заявили, что у них возникала боль, которая часто ограничивала их жизнь или работу.

Однако переживание боли является сложным и субъективным, что затрудняет количественную оценку и передачу информации медицинским работникам.

Врачи часто просят людей, испытывающих хроническую боль, отметить на карте боли, где в своем теле они чувствуют боль. Затем врачи могут объединить эту информацию с другими признаками и симптомами, чтобы подтвердить диагноз и составить план лечения для каждого человека.

Однако новое исследование дает основания предположить, что отличительные паттерны распределения боли, которые выявляют на картах боли, могут сами по себе служить быстрым и легким инструментом скрининга.

Исследователи из Университета Питтсбурга (University of Pittsburgh), США, установили, что определенные закономерности в распределении боли успешно предсказывают вероятность того, что выраженность боли уменьшится и физическое состояние людей улучшатся через 3 мес.

Результаты исследования опубликованы в журнале «PLOS ONETrusted Source».

Карта боли

Ученые проанализировали данные 21 658 человек, которые посещали клиники при Университете Питтсбурга по лечению боли в период с 2016 по 2019 г.

Среди этой когорты 83% участников были европеоидной расы и 60% — женщинами.

Исследователи почерпнули информацию об общем состоянии здоровья и боли участников из электронных медицинских карт. В рамках обычной процедуры все участники также заполняли карту боли в комнате ожидания до посещения врача.

Карта боли включала рисунки передней и задней частей тела, показывающие в общей сложности 74 возможных области боли. Инструкции для участников были такими: «Выберите области, в которых вы испытываете боль».

Исследователи использовали тип алгоритма, называемый иерархической кластеризацией, для выявления общих характеристик среди тысяч уникальных паттернов распределения боли на этих картах боли.

Этот алгоритм выявил 9 отдельных кластеров, которые исследователи сгруппировали и присвоили им такие названия, как «шея и плечо», «боль в шее, плече и пояснице» и «широко распространенная сильная боль».

Когда ученые просмотрели медицинские записи людей в каждом из 9 кластеров, они выявили статистически значимые различия между кластерами по таким шкалам, как интенсивность боли, физическая функция, настроение и качество сна.

Например, интенсивность боли среди участников группы «шея и плечо» была значительно меньше, чем интенсивность боли среди участников группы «боль в шее, плече и пояснице».

Между тем, пациенты из группы «широко распространенная сильная боль» испытали наивысшую интенсивность боли наряду с низким уровнем физической активности и высоким уровнем тревоги, депрессии и нарушения сна.

Через 3 мес после первоначальной оценки 7138 участников сделали контрольную оценку своей боли.

Последующий анализ показал, что каждый кластер распределения боли предсказывал следующие результаты:

  • уменьшение боли;
  • улучшение физического состояния;
  • общее впечатление людей об изменениях с момента их первого визита в клинику боли.

Авторы сделали вывод: «В целом это исследование демонстрирует, что модели распределения боли предоставляют информацию, выходящую за рамки простого подсчета количества болезненных участков тела. Учитывая их связь с интенсивностью боли и результатами лечения, сообщаемыми пациентами, иерархическое определение кластеров на основе карты тела может помочь выявить пациентов с риском неблагоприятных исходов».

Доктор Бенедикт Альтер (Benedict Alter), возглавлявший исследовательскую группу, отметил, что одной из целей исследования было превратить данный алгоритм в инструмент для диагностики хронической боли.

«Я предвижу, что наш метод внесет свой вклад в создание более крупной «биосигнатуры», которая будет включать ответы пациентов на стандартизированные опросы и другие клинические исследования, которые могут включать сенсорные тесты, генетику, визуализацию мозга и т.д. Наш метод действительно важен для прогнозирования реакции человека на лечение, учитывая сложность хронической боли. Однако я думаю, что многогранная концепция «биосигнатуры» более вероятна», — отметил Б. Альтер.

По материалам www.medicalnewstoday.com

Коментарі

Коментарі до цього матеріалу відсутні. Прокоментуйте першим

Добавить свой

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *

*

Останні новини та статті