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研究顯示可預測慢性疼痛結果

導讀根據一項新的研究,身體地圖上報告的疼痛分布本身可用于將患者分配到不同的亞組,這些亞組與疼痛強度、疼痛質量、疼痛影響和臨床相關的三個

根據一項新的研究,身體地圖上報告的疼痛分布本身可用于將患者分配到不同的亞組,這些亞組與疼痛強度、疼痛質量、疼痛影響和臨床相關的三個月結果的差異相關本周由美國匹茲堡大學的 Benedict Alter 及其同事在開放獲取期刊PLOS ONE 上發表。

在臨床實踐中,慢性疼痛的全身分布常與其他體征和癥狀結合使用,以診斷和治療患者。最近關于纖維肌痛的研究表明,被認為是不同實體的臨床疼痛綜合征可能具有臨床相關特征,尤其是在疼痛分布對結果的影響方面。然而,之前沒有以系統的方式檢查疼痛分布模式作為疼痛特征或結果的預測指標。

在這項新研究中,研究人員分析了 2016 年至 2019 年間在匹茲堡大學七個疼痛管理診所就診的 21,658 名患者的數據。所有患者都完成了疼痛身體地圖,其中疼痛區域被選擇在兩個并排的位置上身體正面和背面的圖畫,有 74 個可能的疼痛區域。電子病歷中提供了有關患者疼痛、健康和結果的其他信息?;颊咧?83% 是,60% 是女性,22% 有醫療補助保險,10% 至少有一種合并癥。

來自所有患者的數據顯示了 9 組不同的疼痛分布。人口統計學和醫學特征、疼痛強度、疼痛影響和神經性疼痛質量在集群亞組中都有顯著差異。例如,“頸肩痛”組的疼痛強度小于“膝下腰痛”和“頸肩腰痛”,而疼痛強度最高的組是廣泛分布的患者。劇烈疼痛,也與身體機能低下、高度焦慮和抑郁以及高度睡眠障礙有關。在 7,138 名患者的子集中誰完成了 3 個月的隨訪問卷,亞組預測了疼痛和身體功能改善的可能性;“腹痛”組的改善最大,有 49% 的人自我報告有臨床顯著改善,而“頸肩腰痛”組的改善最少,只有 37% 的人報告有改善。作者得出結論,未來疼痛分布的算法聚類可能是疼痛管理個性化的一個重要方面。

作者補充說:“使用算法方法,我們發現患者如何報告其慢性疼痛的身體分布幾乎會影響疼痛體驗的所有方面,包括三個月后發生的情況。這強調了慢性疼痛是一種疾病過程,并且表明慢性疼痛表型的這一方面對于診斷和個性化疼痛管理的未來發展非常重要。”

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