Tämä sivu käännettiin automaattisesti, eikä käännösten tarkkuutta voida taata. Katso englanninkielinen versio lähdetekstiä varten.

Pain Prediction Via Machine Learning: Electrical Thresholds and Interoception

sunnuntai 1. marraskuuta 2026 päivittänyt: Aybike Senel, Amasya University

Machine Learning-Based Pain Prediction in University Students: Electrical Threshold Measurements and Interoception

The goal of this observational study is to predict (retrospective and prospective) musculoskeletal pain in university students using machine learning models based on electrical threshold measurements and interoceptive awareness. The main question it aims to answer is:

Can electrical sensory, motor, and pain thresholds, along with interoceptive awareness scores, predict musculoskeletal pain status in young adults using machine learning algorithms?

Participants will:

Complete demographic, healthy lifestyle (physical activity, sitting time, meal frequency), and substance use (ASSIST v3.0) questionnaires.

Complete self-report surveys including the Nordic Musculoskeletal Questionnaire (NMQ) and the Multidimensional Assessment of Interoceptive Awareness (MAIA-2).

Undergo quantitative electrical threshold testing on their dominant hand, which includes 3 consecutive measurements of sensory threshold, motor threshold (after a 10-minute rest), and pain threshold (after another 10-minute rest).

Tutkimuksen yleiskatsaus

Tila

Ei vielä rekrytointia

Ehdot

Interventio / Hoito

Yksityiskohtainen kuvaus

The aim of this study is to investigate the relationship between musculoskeletal pain, electrical threshold values, and interoception in healthy university students, and to evaluate the predictive accuracy of machine learning models for both retrospective and prospective musculoskeletal pain.

Designed as an observational, analytical, and cross-sectional study with a prospective follow-up component, this study will include approximately 550 healthy, right-hand dominant students aged 18-25 who provide written informed consent.

Participants' demographic data and healthy lifestyle behaviors (physical activity, sitting time, nutrition, and tobacco/alcohol/substance use via ASSIST) will be recorded. Musculoskeletal complaints will be evaluated using the Nordic Musculoskeletal Questionnaire, and interoception will be assessed using the Multidimensional Assessment of Interoceptive Awareness-II. Finally, electrical sensory, motor, and pain thresholds will be measured using a combined electrotherapy device with electrodes placed over the flexor muscles of the forearm. One week later, participants will be contacted again to re-evaluate their pain complaints during the preceding 7 days.

In statistical analyses, in addition to correlation and regression analyses among parameters, the performance of three machine learning models-Logistic Regression, Random Forest, and XGBoost-in predicting participants' retrospective and prospective pain will be evaluated.

The research results will demonstrate several key outcomes. First, they will elucidate the relationship between musculoskeletal pain, electrical threshold values, and interoception in university students, while testing the utility of electrical threshold values as an objective tool in musculoskeletal pain assessment. Furthermore, the study will evaluate the accuracy of machine learning models in predicting both retrospective and prospective pain within this population. By leveraging objective measurements obtained from widely accessible clinical devices, the findings will contribute to digital health approaches and applications that guide researchers and clinicians throughout pain evaluation and treatment processes. Ultimately, this work will provide critical insights into the efficacy of the proposed research methodology before its implementation in diverse patient populations.

Opintotyyppi

Havainnollistava

Ilmoittautuminen (Arvioitu)

550

Yhteystiedot ja paikat

Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.

Opiskeluyhteys

Opiskelupaikat

Osallistumiskriteerit

Tutkijat etsivät ihmisiä, jotka sopivat tiettyyn kuvaukseen, jota kutsutaan kelpoisuuskriteereiksi. Joitakin esimerkkejä näistä kriteereistä ovat henkilön yleinen terveydentila tai aiemmat hoidot.

Kelpoisuusvaatimukset

Opintokelpoiset iät

18 vuotta - 25 vuotta (Aikuinen)

Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia

Joo

Sukupuolet, jotka voivat opiskella

Kaikki

Näytteenottomenetelmä

Ei-todennäköisyysnäyte

Tutkimusväestö

University students with healthy lifestyle

Kuvaus

Inclusion criteria:

  • Being healthy and aged 18-25
  • Having the right hand as the dominant extremity
  • Being able to communicate effectively and understand the study procedure
  • Being willing to participate in the study and having signed the written informed consent

Exclusion criteria:

  • Presence of continuous or periodic pain in the same region over the last 3 months (presence of chronic pain)
  • Presence of sleep problems
  • History of severe menstrual or abdominal pain
  • Diagnosis of an endocrinological, psychiatric, urogenital, neurological, dermatological, cardiorespiratory, or musculoskeletal disease and/or sleep disorder that could be related to the study outcomes
  • Being pregnant or the possibility of pregnancy

Criteria for withdrawal from the study:

  • Deciding not to participate in the study and not wishing to complete the assessments
  • Experiencing discomfort due to the assessments and measurements and not wishing to complete them

Opintosuunnitelma

Tässä osiossa on tietoja tutkimussuunnitelmasta, mukaan lukien kuinka tutkimus on suunniteltu ja mitä tutkimuksella mitataan.

Miten tutkimus on suunniteltu?

Suunnittelun yksityiskohdat

  • Havaintomallit: COHORT
  • Aikanäkymät: PROSPECTIVE

Kohortit ja interventiot

Ryhmä/Kohortti
Interventio / Hoito
university students with healthy lifestyle

No Intervention: Observational Cohort

Mitä tutkimuksessa mitataan?

Ensisijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
Retrospective Pain
Aikaikkuna: baseline

Self-reported musculoskeletal pain presence and anatomical localization over the preceding 12 months and past 7 days, assessed using the Nordic Musculoskeletal Questionnaire (NMQ). The NMQ is a standardized screening instrument that evaluates musculoskeletal symptoms (pain, ache, or discomfort) across 9 distinct body regions (neck, shoulders, elbows, wrists/hands, upper back, lower back, hips/thighs, knees, and ankles/feet).

baseline
Prospective Pain
Aikaikkuna: 1 week post-baseline

Presence and anatomical site of self-reported prospective musculoskeletal pain or discomfort experienced during the 1-week follow-up period. Participants will be re-evaluated via a structured telephone or digital questionnaire inquiring about any newly developed or ongoing musculoskeletal pain symptoms in the preceding 7 days. Pain presence is recorded as a binary outcome (Yes/No) for overall pain and for specific body regions.

1 week post-baseline
Electrical Sensory, Motor, and Pain Thresholds
Aikaikkuna: baseline

Quantitative evaluation of somatosensory processing using a standardized monochromatic combined electrotherapy device (Intelect Advanced Monochromatic Combo). Electrodes 5x5 cm will be placed over the wrist flexor muscles on the anterior aspect of the dominant forearm using a symmetric biphasic square wave (100 Hz frequency, 100 µs phase duration, current increased at a rate of 1 mA/s). Three threshold parameters will be measured in milliamperes (mA):Electrical Sensory Threshold (EST): The minimum current intensity at which the participant first perceives a tingling or sensory stimulus.Electrical Motor Threshold (EMT): The minimum current intensity required to elicit a visible muscle contraction.Electrical Pain Threshold (EPT): The minimum current intensity at which the electrical sensation first becomes painful.

baseline
Interoceptive Awareness
Aikaikkuna: baseline

Multidimensional self-reported interoceptive bodily awareness assessed using the Multidimensional Assessment of Interoceptive Awareness-2 (MAIA-2) scale. The MAIA-2 is a 37-item questionnaire evaluated on a 6-point Likert scale (0= Never to 5=Always) across 8 distinct subscales: Noticing, Not-Distracting, Not-Worrying, Attention Regulation, Emotional Awareness, Self-Regulation, Body Listening, Trust.

Subscale scores are calculated as the mean of their respective items (range: 0 to 5), with higher scores indicating higher levels of interoceptive awareness.

baseline

Yhteistyökumppanit ja tutkijat

Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.

Sponsori

Opintojen ennätyspäivät

Nämä päivämäärät seuraavat ClinicalTrials.gov-sivustolle lähetettyjen tutkimustietueiden ja yhteenvetojen edistymistä. National Library of Medicine (NLM) tarkistaa tutkimustiedot ja raportoidut tulokset varmistaakseen, että ne täyttävät tietyt laadunvalvontastandardit, ennen kuin ne julkaistaan ​​julkisella verkkosivustolla.

Opi tärkeimmät päivämäärät

Opiskelun aloitus (Arvioitu)

Tiistai 1. joulukuuta 2026

Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)

Lauantai 1. tammikuuta 2028

Opintojen valmistuminen (Arvioitu)

Lauantai 1. tammikuuta 2028

Opintoihin ilmoittautumispäivät

Ensimmäinen lähetetty

Lauantai 19. syyskuuta 2026

Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit

Lauantai 19. syyskuuta 2026

Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)

Torstai 24. syyskuuta 2026

Tutkimustietojen päivitykset

Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)

Tiistai 3. marraskuuta 2026

Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit

Sunnuntai 1. marraskuuta 2026

Viimeksi vahvistettu

Torstai 1. lokakuuta 2026

Lisää tietoa

Tähän tutkimukseen liittyvät termit

Muut tutkimustunnusnumerot

  • 19092026-AS

Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)

Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?

JOO

Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta

Ei

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta

Ei

Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .