子宮内膜症における定量的感覚検査と中枢感作

目的: 中央感作インベントリ (CSI)、疼痛感受性質問票 (PSQ)、Douleur Neuropathique 4 (DN4) 質問票、painDETECT (PD-Q) 質問票、神経障害症状および徴候の自己管理リーズ評価 (S) を検証すること。 -LANSS) および線維筋痛症 (FM) サーベイ スコア (FSS) は、子宮内膜症の場合の CS を検出するための主観的な代用指標として使用されます。

正当性: 子宮内膜症に関するこれら 6 つの質問項目間の直接の比較はまだ行われていません。 子宮内膜症とCSの状況におけるこれらの対策の重複と有効性を調査するには、さらなる研究が必要です。 さらに、これら 6 つの質問票は、子宮内膜症における定量的官能検査 (QST) では検証されていません。定量的官能検査 (QST) は、CS を測定するための客観的な評価ツールです。 これは、侵害受容信号の動的に変化した変調を定量化し、さまざまな刺激 (圧力、ピン刺し、温度など) を体のさまざまな領域に加え、痛みの閾値を記録することによって、体性感覚機能と中枢性感作の客観的なテストを可能にします (Rolke et al. 、2006）。 したがって、この研究では、6 つの患者報告アンケートを相互に比較し、各アンケートが QST 閾値と相関するかどうかを判断することが目的です。

主な目的: 子宮内膜症の場合に CS を検出するための代用として CSI/PSQ/DN4/PD-Q/S-LANSS/FSS アンケートを検証する。

1. 各アンケートのスコア相互の相関と、子宮内膜症患者における中枢過敏症候群およびその他の骨盤痛関連併存疾患 (CSS) の数との相関を調べます。
2. 子宮内膜症患者のアンケートスコアとベースライン QST 閾値との関連を調べます。

二次目的: アンケートと QST 閾値が、痛みの重症度、子宮内膜症健康プロファイル (EHP-30) スコアを使用して測定された生活の質、人口統計学的変数、および子宮内膜症の検査および外科的表現型とどのように相関しているかを検討します。

仮説: CSI/PSQ/DN4/PD-Q/S-LANSS/FSS アンケートのスコアが高いほど、QST 閾値が低い (CSS およびその他の骨盤痛関連症状の数が増加する) ことと関連しており、中枢感作が大きいことを示しています。 ) 子宮内膜症患者

研究デザイン: この研究は横断的な相関研究であり、すべてのデータ ポイントが参加者からある時点で収集されます。 データ収集プロセスには、6 つの疼痛アンケート (CSI、PSQ、DN4、PD-Q、S-LANSS、および FSS) のスコアの収集と、QST からの閾値データが含まれます。 すべての参加者はアンケートに回答するよう求められます。 スクリーニング評価中に決定された QST 適格性とインフォームドコンセントに応じて、参加者のサブグループは閾値データを取得するために追加の QST を完了するよう求められます。 データ分析は、各アンケート間の関係、およびアンケートと QST の両方を実施する参加者の場合は、QST 閾値と各アンケートの間の関係を調べることに焦点を当てます。

独立変数: 次のアンケートからのスコア:

• CSI: CSI 合計スコア
• PSQ: PSQ マイナー スコア (項目 3、6、7、10、11、12、14 のスコアの平均) および PSQ 合計スコア (項目 1、2、3、4、6、7、 8,10,11,12,14,15,16)
• DN4: DN4 合計スコア (項目 1 ～ 7 のスコアの合計)
• PD-Q: PD-Q 合計スコア (7 つの感覚質問の合計)
• S-LANSS: SLANSS 合計スコア
• FSS: FSS 合計スコア (WPI+ SS= SS) 主な結果変数: CS 評価の QST 閾値 PPT: 平均。各試験サイト VDT での複製 PPT (kPa): 平均。各テストサイトの VDT (Hz) MPT: 平均。各試験部位における重複 MPT (NmN) の MDT: 平均。 各部位の 0 ～ 100 の数値評価スケール (NRS) での痛みの強さの評価 SR- 機能: 平均。 各部位の 0 ～ 100 の数値評価スケール (NRS) での痛みの強さの評価 WUR: 平均。 5 回の WUR 測定値 (NmN) CPT: 平均。各テストサイトでの重複 CPT (℃) の CDT: 各テストサイトでの CDT (℃) の平均 HPT: 平均。各試験サイトでの重複 HPT (℃) WDT: 平均各テストサイトの WDT の温度 (℃) CPM: 平均 HPT における早い CPM 効果と遅い CPM 効果 (NRS での痛みの強さ)

データの分析: すべての統計分析は、高度なデータ分析、モデリング、および視覚化を可能にする統計ソフトウェアである R または IBM SPSS を使用して実行されます。 一次分析では、相関分析（ピアソン相関またはスピアマン相関）を実施して、各アンケート相互および他の骨盤痛併存疾患（CSS）との相関関係、強さ、方向性を評価します。 また、各アンケートのスコアとベースライン QST 閾値の間の相関関係/関連性も調べます。 また、QST しきい値の低下と CSS 数の増加との相関関係も特定します。 二次分析では、アンケートと QST 閾値との関連性、およびさまざまな社会経済的、人口統計的、解剖学的表現型因子 (例: 、子宮内膜症の段階、解剖学的サブタイプ、組織学的確認、子宮腺筋症の併存）。 また、相関分析を実施して、痛みの重症度とEHP-30のスコアとの関連性を判断します。 回帰分析は、潜在的な交絡因子（例: 年齢、子宮内膜症の段階、ホルモン療法）。 すべての所見は、p < 0.05 の閾値で統計的に有意であると見なされます。