慢性疼痛患者における疼痛回避行動とオピオイド使用のリスクとの関係

全体的な研究デザイン。 この研究の最も重要な目標は、不適応な疼痛回避行動と、慢性疼痛患者の OUD への経路を提供する可能性のあるリスク要因について、機械論的な洞察を得ることです。 私たちは、不適応な痛み回避行動の神経生理学的構成要素 (脳の振動) を調査することを目指しています。 この知識を進めることで、慢性疼痛患者のオピオイド中毒を予防するための将来の臨床介入の新しい機会が開かれます。 Aim-1 は、予測コーディングと呼ばれる機械的フレームワークに基づいており、慢性疼痛患者の不適応な疼痛回避行動の基礎を形成する手がかりと疼痛の連想学習障害を誘発するように設計されています。 Aim-2 は、不適応な疼痛回避行動の緩和における OUD 関連の性格特性と危険因子の影響を調べるように設計されています。 私たちは、目標 1 と目標 2 が、予後不良のリスクを高める OUD、治療抵抗性、およびその他の精神力学的要因に脆弱な患者を早期に特定するための将来の臨床パラダイムの開発に役立つと強く信じています。 Aim-3は、学習した不適応な疼痛回避行動の消滅を促進するための非中毒性の神経調節ベースの介入の開発に役立つ可能性のある、疼痛回避行動中の脳振動の研究を組み込むことにより、プロジェクトの範囲をさらに拡大します。

科目。 この研究では、中枢性感作、すなわちアロディニア（痛みのない刺激に対する痛みの反応）および/または痛覚過敏（侵害受容刺激に対する過度の痛みの反応）を呈し、年齢/性別が健康である複合性局所疼痛症候群（CRPS）の患者を評価します。コントロールします。 慢性疼痛の CRPS モデルの利点は、それが一般的であり、損傷後の障害の一般的な原因であることです。 さらに、患者は通常、影響を受けたおよび影響を受けていない四肢/部位を示し、被験者内の比較を容易にします。 患者は、病歴、神経学的および心理的痛みの評価を検討した後、候補者と見なされます。 健康なコントロールは、キャンパス全体に掲示されるチラシや他の研究からの紹介によって募集されます。

サンプルサイズ。 サンプル サイズは 30 人の患者と 30 人の年齢/性別が一致したコントロールです。 サンプルサイズは、キューベースの疼痛調節研究の推奨パワーサイズに基づいて選択されました。

研究デザイン。 この横断的研究では、参加者に器械的疼痛回避学習タスクを提示し、その間、継続的な MEG 脳信号やその他の自律神経測定を記録します。 すべての参加者は、最初のスクリーニングと登録時に、テストの日に MEG 施設に報告します。 1) タスクを理解するためのトレーニング。 2) MEG スキャナー内の頭部追跡のための頭皮測定。 3) MEG での実際のテスト。 適切なデータセットがまだ利用できない場合は、T1 強調 MRI (MEG データの解剖学的共同登録用) が個別に取得されます。

健康履歴と臨床評価。 すべての患者は、標準化されたスケールを使用して、現在の痛み、障害、恐怖、不安、およびうつ病を評価するために、神経心理学的および痛みの評価を完了します。 さらに、目的 2 の特性を評価するために、気質と性格のインベントリ (TCI) アンケートを実施します。

OUD リスク分類:

クリーブランド クリニック アルコールおよび薬物回復センター (ADRC) のスタッフは、病歴アンケートから得られた生物学的、精神医学的および社会的リスク要因に基づいて、OUD のリスクを判断するための標準的な手順を持っています。 登録された各患者は、「低リスク」、「リスクあり」、または「物質使用障害」の 3 つの決定のいずれかを含む ADRC 評価を受けます。 OUD のリスクは、必要に応じて、すべての目的の分析で共変量として使用されます。

薬の効果。 患者が現在服用しているすべての薬の投薬量を、クラスの投薬量の代表的な薬の投薬量に換算します（例： 鎮痛剤、抗うつ剤など) を分析の共変量として使用し、必要に応じて、結果に対する薬物の影響を調べます。

器械的疼痛回避課題。 タスクは 150 回の試行 (50 回の試行の 3 回の実行) で構成され、その間、被験者は痛みを伴う刺激を受ける可能性が最も低い (2 つの選択肢から) 視覚的な合図を選択します。 彼らは試行錯誤から始めますが、すぐにキューを痛みを伴う結果を受け取る可能性の高いものと関連付け、キューを回避することを学びます. テスト中に少なくとも 2 回、手がかりの痛みの結果の偶発性が逆転し、被験者はそれに応じて調整する必要があります。 各キューに関連付けられた (痛みを伴う結果を受け取るための) 確率は、互いに独立しており、試行ごとに確率的に変化します。 各試行は、1.8 秒間 2 つのオプション (円または四角形、左または右にランダムに表示) の提示から始まります。その間、参加者は応答ユニットの左または右のボタンを押して決定を入力します。 非アクティブな場合、コンピューターはランダムに応答を選択します。 200 ミリ秒のフィードバック期間と 2 秒の予測期間の後、固視点はクロス (+) から 3 秒間表示されるアスタリスク (*) に変わり、参加者が痛みを伴う刺激または刺激を受けない期間を示します。 痛みを伴う刺激に続いて、参加者は画面に表示されるコンピューター化された視覚的アナログ スケール (CoVAS、Medoc Inc.) をクリックして痛みを評価します。 次のトライアルは、3 ～ 5 秒のジッタリングされた試行間間隔の後に開始されます。 感作/慣れの影響を最小限に抑えるために、痛みを伴う刺激は、各実行後にわずかに異なる場所に配信されます。 参加者は、テスト セッションとは異なる視覚的な手がかりと痛みの結果の可能性を使用して、限られた練習セッションを実行します。 練習中、実際の痛みの確率を除いて、実験のすべての側面について慎重に指示されます。 患肢の前に患者の患肢の検査を行います。

実験的な痛み: この提案では、コロラド大学 (ウェイガー ラボ) で開発された空気圧式痛み装置 (PPD) が使用されます。 PPD は空気圧ピストンを使用して痛みの刺激を与え、身体のあらゆる部分に痛みを与えるように適応させることができます。 親指または人差し指のいずれかを使用することをお勧めします。 実験タスクの前に、参加者は、痛みの刺激強度を識別するためのしきい値限界についてテストされます。 段階的な手順を使用します。ピストン内の圧力は、可能な限り低いレベルから参加者の痛みの知覚が VAS で 8 に等しいレベル (0、no感覚; 10、考えられる最悪の痛み)。

電気生理学/神経生理学。 私たちのグループは、MEG/脳波 (MEEG) を含む、患者からの痛みイベント関連の電気生理学的記録の収集に成功したことを証明しています。 ここでは、被験者が上記のタスクを実行している間にこれらのデータを収集します。 頭皮 MEEG の同時測定 (2400 サンプル/秒) は、磁気シールド ルーム (Imedco、スイス) で実行されます。 Cleveland Clinic の 306 チャンネル MEG システム (Elekta、フィンランド) は、MEG と最大 128 チャンネルの EEG の両方を記録します。 頭皮脳波については、国際 10-10 電極配置が採用されます。 MEG システムには、MEG 互換の Ag/AgCl 電極と標準的な手順を使用して、心電図 (EKG) や皮膚コンダクタンス応答 (SCR) などの自律神経測定を記録するための適切なゲインを備えた追加のチャネルがあります。 SCR 電極は、痛みが緩和される同じ四肢の母指球および母指球小節隆起に取り付けられます。 患者は座位で評価されます。 実験セッションの前に、基準点 (ナジオン、左右の耳介)、頭部表面の点および頭部位置インジケーター (HPI) の位置を、Fastrack デジタイザー (Polhemus、米国) を使用して被験者の頭皮上で追跡し、解剖学的な共同を可能にします。 -MRIによる登録。 HPI は、動きによる変動を考慮して、頭の位置と向きを追跡します。 被験者は、監視カメラを使用して MEG スイート内で監視されます。 インターホンシステムにより、被験者とのコミュニケーションが可能になります。 最先端のプロジェクター (パナソニック、日本) と統合された E-prime 刺激提示システム (Psychology Software Tools、米国) を使用して、手がかりを提供します。 参加者は、タスクの前に安静状態の MEEG 測定を 3 ～ 5 分間受けます。