中央敏感性与贫穷有关恢复的痛苦:预测,集群,决策树分析

文摘

痛苦的过程恢复不同,包括经济复苏、维护或恶化的症状。很多情况下疼痛的患者显示复苏的趋势预测;然而,一些没有。案件的特点不符合疼痛复苏的预测尚不清楚。我们执行集群和决策树分析,揭示了特征的情况下,不符合预测痛苦的复苏。共有43个患者肌肉骨骼疼痛(非手术:22名患者,手术:13例)和中央疼痛(大脑疾病:5例,脊髓疾病:3例)包括纵向研究。中央敏感性综合征(CSS)结果评价(中枢敏化作用的库存),疼痛intensity-related结果措施(短小精悍的麦吉尔疼痛Questionnaire-2 (SFMPQ-2)),和认知情绪的结果的措施(医院焦虑和抑郁量表和痛苦Catastrophising Scale-4)的1 - 2个月后患者在基线和评估。回归分析是用来计算疼痛复苏的预测价值。层次聚类分析的基础上,预测变化SFMPQ-2 SFMPQ-2和观察到的变化是用于提取子组符合和不符合疼痛复苏的预测。提取子组的特点不适合痛苦复苏的预测,决策树分析。 The level of significance was set at 5%. In the results of cluster analysis, patients were classified into three subgroups. Cluster 1 was characterised by worse pain intensity from baseline, cluster 2 by pain, having recovered less and mildly than the predicted value, and Cluster 3 by a marked recovery of pain. In the results of the decision tree analysis, the CSI change was extracted as an indicator related to the classification of all clusters. Our findings suggest that the poor improvement of CSS is characteristic in cases that do not fit the prediction of pain recovery.

1。介绍

疼痛不仅是肌肉骨骼疾病的症状(1- - - - - -3)还有许多其它疾病的症状,如中枢神经系统疾病(4,5),而疼痛的严重程度从轻微到严重各不相同6- - - - - -8]。很多情况下倾向于恢复(8,9];然而,改进是不同的量。此外,据报道,疼痛强度可以维持或恶化[6- - - - - -11]。许多纵向研究预测postintervention疼痛严重,往往从最初的疼痛评分(12- - - - - -14]。几个纵向研究报告中央敏感性综合征(CSS) (15,16],灾难性的思考[17[],焦虑18),和抑郁14,18,19在初始状态的预测postintervention疼痛。然而,这些预测是postintervention疼痛严重程度的预测,以及认知情绪之间的关系因素,CSS和预测痛苦的复苏尚未阐明。捕捉变化是很重要的价值而不是postintervention价值因为复苏过程从根本上意味着状态的改变而不是一个端点。此外,疼痛强度之间的关系变化和改善的患者的全球印象一直报道(10]。近年来,疼痛复苏预测模型已经开发出来,协议的准确性预测和观察疼痛恢复已经检查了。在痛苦中复苏预测,观察疼痛恢复已经比预计的少或多疼痛恢复(9,20.,21]。但是,目前还不清楚哪些因素影响和预测故障恢复。

剧烈的疼痛与过敏有关,这是引起中枢敏化作用(CS) (22- - - - - -25]。国际研究协会的疼痛将CS定义为“增加响应性疼痛的神经元在中枢神经系统的正常或低于最低限度的传入输入”(26],c是加剧疼痛的因素之一。另一方面,CSS是一种症状与CS在缺乏有机异常(27]。中枢敏化作用库存(CSI)最近被用作CSS(全面筛查工具28- - - - - -30.]。几项研究显示,疼痛强度不仅与心理因素有关(31日,32)还与CSI分数(24,29日,31日,33]。我们之前的研究也报道,CSI得分与疼痛强度(34]。然而,我们的研究是横断面研究,我们不能透露认知情绪因素之间的关系,CSS和疼痛强度的疼痛恢复过程。因此,目前尚不清楚如何认知情绪因素和CSS相关疼痛强度的变化。

此外,认知情绪因素和CSS的特点的情况下,不符合疼痛复苏的预测一直不清楚。确定这些特征可能导致特制的干预措施。本研究的目的是:(1)创建一个痛苦复苏预测模型基于例疼痛,恢复和提取例符合和不符合疼痛复苏预测和(2),揭示了特征的情况下,不符合预测痛苦的复苏。我们提出,有子不符合疼痛恢复预测和没有恢复或恶化的痛苦。我们还预期,可怜的初始认知情绪因素和CSS和/或不良改善认知情绪因素和CSS可以作为特征提取的情况下,不符合疼痛复苏的预测。

2。患者和方法

2.1。研究设计

43例接受物理治疗疼痛患者招募从住院病人(n= 29)和门诊骨科诊所(n= 14)。我们想要探讨CS对疼痛的影响没有识别疾病容易CS,所以我们没有限制的诊断疾病和痛苦的区域。另外,我们没有限制时,疼痛持续时间调查的各种疼痛。排除标准诊断为痴呆症患者或明显高于脑功能障碍和困难回答调查问卷。所有患者在基线评估和开始物理治疗前基线。然后,所有患者评估基线后在2个月的随访。如果患者没有接受治疗2个月后基线由于医院出院,我们评估他们在基线后个月随访。每个病人的随访期间患者12例在1月31日(图2个月1)。研究协议符合《赫尔辛基宣言》。参与者提供书面知情同意在研究开始之前。本研究经伦理委员会批准的克钦独立组织大学健康科学研究生院(批准号H30-06)。

2.2。评估病人特点的问卷调查

以下特征评估每个病人:人口数据(年龄和性别),诊断、疼痛持续时间、疼痛强度(短小精悍的麦吉尔疼痛Questionnaire-2), css(中枢敏化作用Inventory-9 (CSI-9)),认知情绪因素(医院焦虑和抑郁量表(了),和痛苦Catastrophising Scale-4 (PCS-4))。诊断分为非手术及手术的肌肉骨骼疾病,而中枢神经系统疾病分类为脑部疾病或脊髓疾病。

SFMPQ-2是用来评估疼痛强度(3522),包括项目评估疼痛和每个质量的强度质量11个数字评定量表。计算总分的22项的总和。更高的分数表明更严重的疼痛。

CSI-9是用于评估健康相关症状是常见的CSS (36]。CSI-9 25-item CSI的较短的版本,并包含9项。更高的分数表明更严重的CSS。

已经被用来评估焦虑和抑郁心理因素。有包含14个项目和2个分量表(37]。这两个分量表独立评估焦虑(HADS-A)和抑郁(HADS-D)。更高的分数表明更严重的焦虑和抑郁。

PCS-4是用来评估灾难性的想法。PCS-4是短版的13项pc和包含4项(38]。更高的分数表明更严重的灾难性的想法。

2.3。统计分析

G^∗权力3.1.9.7软件版本。是用来计算的影响大小Mann-Whitney吗U以及。我们应用Mann-Whitney计算样本量因为我们的假设是,病人将分为至少两组。一个先验Mann-Whitney动力分析U以及在确定足够的样本量进行使用α为0.05,0.80,和巨大的影响大小(d= 0.80),以及一个尾巴。

在这项研究中,分析的阶段。(1)创建一个预测方程复苏,疼痛疼痛回收器。疼痛变化(∆SFMPQ-2)计算使用SFMPQ-2 follow-up-SFMPQ-2基线。负的∆SFMPQ-2表示复苏,和正面的价值观∆SFMPQ-2表示恶化。病人的负的∆SFMPQ-2回收器被定义为疼痛。(2)根据经济复苏预测方程,斜率(米)+y拦截(b恢复(相关的)模型R)初始损伤(我)是R=心肌梗死+b(39),和回归分析所选的疼痛回收器被用来创建一个痛苦复苏的预测方程。(3)使用疼痛恢复预测方程,我们计算预测疼痛恢复值(∆SFMPQ-2预测)和观察疼痛恢复值(∆SFMPQ-2观察到)。(4)层次聚类分析基于∆SFMPQ-2预测和∆SFMPQ-2观察被用来提取子组符合和不符合疼痛复苏预测。层次聚类分析进行了使用病房与欧几里得距离的聚类方法。确定最优数量的集群的集聚系数和分析通过检查系统树图。(5)比较变量(人口、疼痛、认知情绪因素和CSS)子组之间,确切概率法进行了分类变量。此外,单向方差分析(方差分析),克鲁斯卡尔-沃利斯检验,多个比较使用河中沙洲优化预防1型误差的调整方法进行了连续变量。(6)初步的斯皮尔曼相关矩阵进行了解所有评估问卷变量之间的关系。特别是,我们专注于疼痛之间的关系变化(∆SFMPQ-2),认知情绪因素变化(∆HADS-A,∆HADS-D,和∆PCS-4),和CSS改变(∆CSI-9)。“∆”表示后续分数减去初始分数。 A Pearson correlation analysis was used for the association between CSS change (∆CSI-9) and cognitive-emotional factor changes (∆HADS-A, ∆HADS-D, and ∆PCS-4) according to the normal distribution. As baseline pain intensity could be considered important for pain prognosis, the Partial Correlation Coefficient (PCC) was used as a measure of association between the change of pain intensity and change of pain-related factors. Briefly, PCC is a measure of the association for two continuous variables controlled for the effect of baseline pain intensity that is considered confounders. (7) To extract the characteristics of subgroups that do not fit the prediction of pain recovery, a decision tree analysis with CART (classification and regression trees) was performed [40]。决策树的重点是促进集群之间的诊断决策。所有问卷的基线值和变化值的变量(CSI-9基线,∆CSI-9, HADS-A基线,∆HADS-A, HADS-D基线,∆HADS-D, PCS-4基线,和∆PCS-4)包含在树模型。分类和回归树(CART)方法与基尼系数的规则,一个决策树分析,用于发展心肺复苏和评估的准确性。购物车中的修剪规则使用的最小交叉验证误差1标准错误规则。我们评估决策树分类器的性能分析交叉验证(42个病人被选为训练数据,1例被选为测试数据)。进行了统计分析R,版本。3.6.1。是水平的意义 。

3所示。结果

3.1。疼痛恢复使用回归分析预测模型

43例,25从痛苦中恢复过来。25例的数据被用来创建一个痛苦复苏预测方程。疼痛复苏预测方程∆SFMPQ-2 =−0.52^∗SFMPQ-2基线−3.34。确定调整系数( )是0.56。确定系数是用来衡量实际之间的拟合优度和预测数据。一般来说,如果确定系数0.5≦,回归分析的准确性被认为是好的(41]。

3.2。集群之间的聚类分析和比较

聚类分析基于∆SFMPQ-2预测和∆SFMPQ-2是分为三个亚组。集群1 (n= 10)的特点是痛苦,恢复到不到的预测值和疼痛强度变得更糟。集群2 (n= 21)的特点是疼痛,恢复到低于预测值和疼痛,恢复温和。集群3 (n= 12)的特点是疼痛,恢复预测和疼痛明显恢复。图1显示了散点图使用ΔSFMPQ-2预测和ΔSFMPQ-2观测值可以按集群分类。

病人特点的集群列于表1。性别之间明显不同的集群。年龄、疼痛持续时间和诊断分类集群没有任何明显的区别。

SFMPQ-2基线,集群3明显高于集群集群1和2。趋势检验的结果显示出更高的趋势从集群1到集群3 SFMPQ-2基线值。SFMPQ-2后续,在集群在集群1显著高于2和3。趋势检验的结果显示趋势降低SFMPQ-2后续集群集群值从1到3。在∆SFMPQ-2集团集群1显示复苏明显多于集群2和集群3、集群和集群2显示复苏明显多于3。趋势检验的结果显示趋势∆SFMPQ-2观察了复苏集群1到集群3。在∆SFMPQ-2预测,集群3显示复苏明显多于集群2和3。趋势检验的结果显示,趋势∆SFMPQ-2预测更多的复苏从集群1到集群3。在∆SFMPQ-2观察和预测错误(∆SFMPQ-2 observed-predicted),集群1显示疼痛复苏比集群2和集群3、集群和集群2显示疼痛复苏比3(图2)。

CSI-9基线,集群3集群是明显高于2。这一趋势测试的结果并没有显示一个明显的趋势。CSI-9随访,集群之间没有明显差异。这一趋势测试的结果并没有显示一个明显的趋势。在∆CSI-9、集群3显示集群改善明显多于2。趋势检验的结果显示趋势∆CSI-9更多改善集群1到集群3。

所有HADS-A基线,HADS-A随访,∆HADS-A集群之间没有显著差异。这一趋势测试的结果并没有显示显著趋势HADS-A基线,HADS-A随访,∆HADS-A。同样,没有显著区别集群HADS-D基线,HADS-D随访,∆HADS-D。趋势检验的结果显示没有明显的趋势HADS-D基线,HADS-D随访,∆HADS-D(图3)。

PCS-4基线,集群之间没有明显差异。这一趋势测试的结果并没有显示一个明显的趋势。PCS-4随访,集群之间没有明显差异。这一趋势测试的结果并没有显示一个明显的趋势。在∆PCS-4,集群之间没有显著差异。趋势检验的结果显示趋势∆PCS-4更多改善集群1到集群3。

3.3。相关分析

斯皮尔曼相关矩阵列于表2。疼痛变化之间的相关系数和散点图和CSS /认知情绪因素改变列于图4。∆SFMPQ-2呈显著正相关与∆CSI-9 (ρ= 0.42,95% CI: 0.13, 0.64, )和∆PCS-4 (ρ= 0.43,95% CI: 0.15, 0.65, )。另一方面,∆SFMPQ-2显示无显著相关性∆HADS-A (ρ= 0.22,95% CI: 0.09−0.49, )和∆HADS-D (ρ= 0.16,95% CI: 0.15−−0.44, )。新闻申诉委员会是一个测量疼痛变化之间的关系和CSS /认知情绪因素改变控制基线的疼痛强度的影响,被认为是混杂因素。添加了PCC在图4。偏相关分析,∆SFMPQ-2呈显著正相关与∆CSI-9 ( ),∆HADS-D ( ),和∆PCS-4 ( )。另一方面,∆SFMPQ-2显示无显著相关性∆HADS-A ( )。

之间的相关系数和散点图CSS变化和认知情绪因素总结在图的变化5。∆CSI-9显示无显著相关性的∆PCS-4 (r= 0.20,95% CI: 0.11−0.47, ),∆HADS-A (r= 0.23,95% CI: 0.08−0.50, ),和∆HADS-D (r=−0.08,95%置信区间CI: 0.37−−0.23, )(图6)。

3.4。决策树分析

最后使用购物车分析和训练数据树模型识别(n= 42)如图7。最后的树模型包括分裂根据CSI-9基线(CSI-9基线< 8.5或CSI-9基线8.5≦)和∆CSI-9 (∆CSI-9≧0.5或∆CSI-9 < 0.5,∆CSI-9≧−7.5或∆CSI-9 <−7.5)。集群作为选择指标1、CSI-9提单8.5≦∆CSI-9提取≦0.5和60%的总集群1被选中。集群作为选择指标2 (1)CSI-9基线< 8.5和8.5 (2)CSI-9基线≦和−7.5≦∆CSI-9 <分别提取≦0.5。此外,(1)总额的42.9%和42.9%(2)集群选择2。作为选择指标集群3 CSI-9基线8.5≦∆CSI-9 <−7.5提取,选择集群3总数的45.5%。最后树模型的准确性是训练数据的69.0% (n= 42)。另外,最后树模型的平均精度为61.1%测试数据。因此,这棵树模型overfitted 7.9%。

4所示。讨论

我们创造了痛苦复苏预测方程,用聚类分析基于∆SFMPQ-2预测和∆SFMPQ-2观察调查子组的特点不适合预测痛苦的复苏。患者分为三组。集群1被严重疼痛强度特征。集群2是疼痛的特点是恢复不到恢复温和的预测值和疼痛。集群3是疼痛的特点是明显的复苏。结果显示趋势更高程度的疼痛从集群1到集群3基线降低疼痛的严重程度和趋势在随访集群从集群1到3。专注于CSS, CSS的变化还表现出了明显的改善集群3比2和一个趋势的CSS有更多的改进从集群1到集群3。此外,关注认知情绪因素,只有灾难性的思考显示趋势更改进集群从集群1到3。相关分析的结果,疼痛强度的变化呈显著正相关与CSS改变和灾难性的思想变化。此外,CSS改变与灾难性的思维变化无显著相关性。 In the results of the decision tree analysis, the severity of CSS at baseline and CSS change were extracted as indicators for selecting cluster classification. Interestingly, all clusters were divided into clusters by CSS change. However, this decision tree model was a bit overfitted. Therefore, the present study showed that pain recovery was associated with improvement of CSS and catastrophic thinking, and poor improvement of CSS was extracted as characteristics in cases that did not fit the prediction of pain recovery.

本研究首次证明CSS和认知情绪因素与不相关疼痛复苏的拟合预测。先前的研究报道,即使最初的疼痛是严重或中度疼痛恢复(6,7]。类似的结果显示在目前的研究中,和集群的疼痛强度3高基线。此外,在目前的研究中,CSI-9基准分数和CSI-9变化被选为变量与集群相关的分类,但认知情绪因素没有选择。CSI得分在基线也被报告为一个变量与疼痛和残疾的预后价值15,42]。然而,集群1和集群的CSI-9分数3,矛盾痛苦的复苏在目前的研究中,是相同的。另一方面,CSI-9变化趋势显示改善集群从集群1到3。决策树分析的结果表明,CSI-9恶化的高概率选择集群1(疼痛是更糟),轻微CSI-9改善集群的高概率选择2(疼痛比预测少恢复),和高CSI-9改善集群的高概率选择3(疼痛大大恢复)。因此,建议改进差的CSS是一种特征情况下不适合预测痛苦的复苏。

本研究的另一个特点是研究疼痛之间的关系,CSS和认知情绪因素,关注变化。本研究的结果显示,疼痛强度的变化与CSS的变化和灾难性的思维的改变,而疼痛强度的变化并不与焦虑和抑郁的变化。在我们之前的研究中,CSS和灾难性的想法也与疼痛强度(34),结果的变化在目前研究显示一个类似的趋势。此外,先前的横断面研究报道CSI和个人电脑之间的相关性43,44]。然而,CSS的变化并不与灾难性的想法的改变相关。这可能表明,CSS和灾难性的思考与疼痛恶化通过不同的机制。这种机制可能有生理的解释。几种机制,包括CS,外围敏化作用,认知情绪敏化作用,和人际关系敏化作用,已报告疼痛恶化机制(45]。这些结果表明,CSS变化受到CS和导致更严重的疼痛,和灾难性的思维变化受到认知情绪敏化作用,导致恶化的疼痛。在这项研究中,我们可以提取CSS变化特性的情况下,不符合预测的疼痛改善。CSI也被报道与中枢神经系统参与疼痛,如脑源性神经营养因子(BDNF) (46)和γ-氨基丁酸(GABA) [47]。此外,脑源性神经营养因子和GABA与疼痛强度有关。因此,CSS的变化可能会影响中枢神经系统的活动,如脑源性神经营养因子和GABA可能影响贫穷痛苦复苏。

我们的研究表明,不同的CSS改善疼痛会导致nonfit复苏的预测。CSI分数已报告变化独立于CSI严重程度(33,48]。因此,不仅可能需要考虑CSI得分在基线也CSS的提高。专注于治疗,病人教育基于疼痛神经科学(33,49和运动疗法24,50)已报告是有效改善CSS,以及改善疼痛。此外,CSS也与心理压力相关症状(31日和中枢神经系统46,47]。可能有需要全面的疼痛管理集中在中枢神经系统。

这项研究有一些局限性。(1)我们不能确定机制疼痛强度之间的关系,CSS和心理因素,因为这个研究没有测量神经递质水平。(2)重新评估的时机并不是控制,它可能会影响结果的不同时期的干预。(3)物理治疗的课程和会话的数量为每个病人不能控制。药物治疗的过程也不清楚。每个病人的理疗和药物治疗内容的差异可能影响后续后的结果。然而,所有患者接受每周一次的物理治疗,本研究的目的不是确定干预的有效性。这项研究集中在疼痛和疼痛相关因素之间的关系变化的分数。因此,本研究的目的是实现。(4)患者的性别比例不能调整。 Gender differences may have affected the outcome. (5) Other factors such as body perception disturbance [51)已报告疼痛的影响因素。然而,这项研究并没有检验其他因素。揭示疼痛之间的关系变化和其他因素,如身体知觉障碍在未来的研究可能导致特制的治疗计划和清晰的关注的因素。(6)关于一项研究[50- - - - - -52),最优数量的集群是由检查集聚系数和系统树图的分析,考虑到每个集群的样本大小。然而,该方法还包括分析师偏见在选择集群的数量,所以它可能是必要的选择集群使用交叉验证方法的数量。(7)本研究的样本量不是很大。这项研究的结果可能是基于一个小异类样本。同时,这个小样本量可能导致多个比较和决策树的过度拟合。同时,决策树的准确性不是很高。因此,它可能会导致错误分类的集群。(8)本研究没有揭示疼痛和疼痛相关因素之间复杂的因果关系,如疼痛的变化导致疼痛相关因素的变化或改变痛苦的疼痛反应因素影响变化。未来的研究可能揭示具体的因果关系使用未来的统计分析,如cross-lag相关分析。(9)本研究包括元素的疼痛的痛苦、神经性疼痛,nociplastic疼痛因为各种疾病包括在这项研究。 It was difficult to determine which type of pain was the specific result of this study. Future research needs to examine the details of the interventions and what factors need to be improved to improve the type of pain.

5。结论

据我们所知,这是第一个研究调查如何CSS和认知情绪因素与疼痛有关,不符合经济复苏的预测。可怜我们的研究表明,改进的CSS特性的情况下不适合预测痛苦的复苏。我们的发现可能有助于减轻疼痛患者疼痛强度。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的结果包括在本文中。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突的相关工作。

确认

这项工作是从项目赠款支持”的解释作用中枢敏化作用的难治性疾病患者的各种类型的症状和改善病人护理遵循它,”政策规划研究和评价为罕见的和棘手的疾病,健康、劳动、和福利科学研究资助、卫生部、劳动和福利、日本。作者欣然承认Osumi博士对他有价值的建议和讨论。他们还要感谢Editage (http://www.editage.com)英语编辑。

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