Messung der Auswirkungen chronischer Schmerzen: Verbesserung der Messung chronischer Schmerzen

Zwar gibt es umfangreiche Literatur zur Wirksamkeit pharmazeutischer und nichtpharmakologischer Interventionen bei chronischen Schmerzen im unteren Rückenbereich (CLBP), es ist jedoch aufgrund der Unterschiede in den CLBP-Proben und den verwendeten Ergebnismaßen schwierig, die Ergebnisse zusammenzufassen. Die NIH Research Task Force (RTF) zu CLBP stellte fest, dass diese Unterschiede es „schwierig machen, epidemiologische Daten und Studien zu ähnlichen oder konkurrierenden Interventionen zu vergleichen, Ergebnisse zu replizieren, Daten aus mehreren Studien zu bündeln, widersprüchliche Schlussfolgerungen zu lösen, einen multidisziplinären Konsens zu entwickeln oder überhaupt einen zu erreichen“. Konsens innerhalb einer Disziplin hinsichtlich der Interpretation von Ergebnissen.“ Zu dieser Liste möchten wir hinzufügen, dass diese Unterschiede auch die Verwendung der Ergebnisse zur Beantwortung von Fragen wie „Welche Therapien funktionieren am besten?“ verhindern. Und für wen?' Dieses Projekt befasst sich mit zwei Dingen, die erforderlich sind, um diese Unterschiede anzugehen und bessere studienübergreifende Vergleiche zu ermöglichen: Wir werden empirische Verbindungen zwischen verschiedenen Ergebnismaßen entwickeln, um deren Ausdruck in ähnlichen Einheiten zu ermöglichen (Ziel 1), und wir werden die vom RTF vorgeschlagene Stratifizierung verfeinern (Untergruppe) von Patienten nach der Auswirkung ihres CLBP (Ziel 2).

Um die erste Herausforderung anzugehen, werden in dieser Studie in Ziel 1 Übergänge oder Verbindungen zwischen Komponenten der 29-Punkte-Kurzform des Patient-Reported Outcomes Measurement Information System (PROMIS®) (PROMIS-29) und allgemeiner Legacy-Maßnahmen für chronische Erkrankungen entwickelt und bewertet Schmerz. Der Zweck dieser Kreuzungen oder Links besteht darin, Forschern, die Ergebnisse mit einem Instrument gemessen haben, zu ermöglichen, abzuschätzen, wie das Ergebnis ausgefallen wäre, wenn es mit dem anderen Instrument gemessen worden wäre. Insbesondere werden wir Zebrastreifen/Links für die beiden am häufigsten verwendeten Instrumente zur Messung der Ergebnisse von CLBP erstellen: den Roland-Morris Disability Questionnaire (RMDQ) und den Oswestry Disability Index (ODI). Darüber hinaus werden wir abhängig von der Datenverfügbarkeit und den Eingaben unseres Beirats mindestens zwei weitere Kreuzungen/Verbindungen zwischen PROMIS-29 und anderen Legacy-Messungen für CLBP (z. B. der Back Pain Functional Scale) oder Legacy-Messungen für andere Arten von erstellen chronische Schmerzen (z. B. der Neck Disability Index für chronische Nackenschmerzen).

Um die zweite Herausforderung anzugehen, werden wir in Ziel 2 das von der NIH Research Task Force für chronische Schmerzen im unteren Rückenbereich vorgeschlagene Stratifizierungsschema für die Auswirkungen chronischer Schmerzen evaluieren und verfeinern. Das vorgeschlagene Schema verwendet den Impact Stratification Score (ISS), der anhand von 9 Elementen aus PROMIS-29 berechnet wird. Diese ISS sollte Patienten mit chronischen Schmerzen anhand der Schwere ihrer Erkrankung identifizieren und in Gruppen einteilen, damit die Behandlung gezielter erfolgen kann. Wir werden zunächst die ISS und ihre Eigenschaften bewerten, um festzustellen, ob sie über verschiedene Proben hinweg stabil sind und ob sie verbessert werden können. Nachdem wir die Komponenten und die Berechnung des ISS fertiggestellt haben, werden wir dessen Auswirkungen auf die Auswirkungen chronischer Schmerzen (z. B. gesundheitsbezogene Lebensqualität, Inanspruchnahme der Gesundheitsversorgung, Arbeitsproduktivität) untersuchen, um sinnvolle Grenzwerte für die Stratifizierung chronischer Schmerzen zu ermitteln Schmerzpatienten in Untergruppen einteilen, die unterschiedliche Ausprägungen chronischer Schmerzen aufweisen.

In den Analysen werden drei Arten von Daten verwendet, um die Ziele 1 und 2 zu erreichen: Daten aus vorhandenen Datensätzen, die im Rahmen anderer Studien erstellt wurden, Daten, die aus einer anonymen nationalen Convenience-Stichprobe mithilfe der Crowdsourcing-Plattform Mechanical Turk (MTurk) von Amazon gesammelt wurden, und Daten von Mitgliedern der Wahrscheinlichkeitsbasiertes, landesweit repräsentatives KnowledgePanel. Ziel 3 wird bewerten, ob MTurk eine zuverlässige und effiziente Methode zur Datenerfassung bei Personen mit chronischen Schmerzen ist. Ein Teil dieser Bewertung wird den Vergleich der Ergebnisse von MTurk mit den Ergebnissen von KnowledgePanel umfassen.