線維筋痛症における身体活動に対するデジタル認知行動療法の効果 (PainLESS-2)

背景と理論的根拠 痛みと睡眠は複雑な双方向の関係を共有しています。 実験室と臨床の両方の設定において、痛みは概日リズム性と睡眠不足への感受性を示します。 睡眠の質が悪いと痛みが悪化し、痛みが増すと睡眠障害が悪化し、慢性痛の発症と維持に寄与する可能性のある自己永続的サイクルを生み出す可能性があります。 しかし、睡眠不足が痛みを増加させるメカニズムは、特に線維筋痛症の文脈において、依然として不明です。

提案されているメカニズムの一つは、慢性痛の恐怖回避モデルの中心である運動恐怖症（動くことへの恐怖）を含みます。 このモデルは、動くことが痛みを引き起こすという期待から生じる過度の運動への恐怖が、有益な身体活動に従事することを妨げると提案しています。 この回避は身体の機能低下を引き起こし、内因性の下行性疼痛制御メカニズムの関与を減少させることで痛みをさらに増幅させます。 睡眠、痛み、身体活動の間のメカニズム的関連を理解することは、全身の痛み、睡眠障害、疲労、意欲の低下を特徴とする衰弱性の慢性疼痛状態である線維筋痛症において特に重要です。

線維筋痛症におけるポリソムノグラフィー研究は、徐波睡眠へのアルファ波侵入を含む睡眠断片化の特定の脳波相関を実証しており、これは非回復性睡眠を反映している可能性があります。 観察研究および実験室研究は、この集団における運動恐怖症と一致する行動変化を示しています。 我々のグループによる以前の研究では、線維筋痛症患者の73％が臨床的不眠症の基準を満たしており、睡眠障害と痛みの重症度（R=0.44； P<0.001）、運動への恐怖（R=0.38； P<0.001）、および生活の質の尺度（R=0.51； P<0.001）の間に強い相関があることがわかりました。 さらに、患者パートナーは、睡眠の質の悪さが、線維筋痛症治療の主柱である身体リハビリテーションと定期的な運動への参加の障壁であると明示的に特定しています。

デジタルCBT-Iの理論的根拠 最近の系統的レビューは、不眠症に対する認知行動療法（CBT-I）が、慢性疼痛集団における自己申告による睡眠の質、痛み、およびうつ病の有意な改善と関連していることを示唆しています。 しかし、既存の研究には重要な限界があります：(1) 睡眠と活動の生理学的測定に焦点を当てていない、(2) 運動機能と痛みの定量的測定が評価されていない、(3) CBT-Iが痛みと身体活動に影響を与えるメカニズムが不明である、(4) ほとんどの研究が対面式CBT-Iを使用しており、提供方法にばらつきがありアクセスが限られている。

デジタルCBT-I（dCBT-I）はこれらの限界に対処します。 これはセラピスト間の変動を除去し、一貫した治療提供を確保し、セラピスト不足、長い待機リスト、移動の困難などのアクセス障壁を克服します。 本研究で使用されるdCBT-IプログラムであるSleepioは、不眠症における睡眠障害と認知症状に対する有効性が実証されており、NICEの認証を受けています。

研究デザインと介入 これは、dCBT-Iが線維筋痛症関連の生活の質、痛み、睡眠生理学、および身体活動を改善する効果を評価する無作為化比較試験（RCT）です。 この研究は、睡眠が線維筋痛症における痛みと運動にどのように影響するかについてのメカニズムを理解することを目的としています。 参加者は、4週間の導入期間後、Sleepioまたは標準治療のいずれかに1:1で無作為化されます。

介入群：参加者はSleepioへのアクセスを受け、10週間にわたって6セッションの自動化されたCBT-Iを提供されます（各セッション約20分）。 このプログラムはアニメーション化された仮想教授を特徴とし、エビデンスに基づく認知行動療法介入、睡眠衛生教育、ベッド内時間制限、およびリラクゼーションエクササイズを含みます。 参加者はまた、毎日のオンライン睡眠日記、オンラインコミュニティ、およびリソースライブラリにアクセスできます。 プログラムは、参加者の都合に合わせてウェブブラウザまたはスマートフォンアプリでアクセスできます。 遵守を支援するために、REDCapを通じてテキストリマインダーが送信され、研究担当者が1週間、3週間、および6週間後に電話またはビデオ通話で参加者に連絡します。

対照群：参加者は、NHSの標準治療に加えて、Versus Arthritisからの睡眠衛生に関するエビデンスに基づくアドバイスを提供する書面資料を受け取ります。 ケアを標準化するために、介入群もこれらの同じ睡眠衛生資料へのアクセスを受け取ります。

新しい評価方法論 睡眠が痛みと運動にどのように影響するかを理解するには、多モーダル測定アプローチが必要です。 この研究は、主観的報告と客観的生理学的・行動的測定を組み合わせた包括的評価バッテリーを採用しています。

睡眠評価 在宅睡眠脳波：生理学的睡眠は、自己適用型単一チャンネル脳波デバイス（SOMNOmedics Home Sleep Test HST-REMシステム）を、眼球電図（EOG）、筋電図（EMG）、および環境光、活動、体位、いびき検出用のセンサーと組み合わせて測定します。 記録は、無作為化前および治療3か月後に最低4日間収集されます。 これにより、睡眠規則性、睡眠連続性（睡眠潜時、睡眠中覚醒、睡眠効率、総睡眠時間）、および睡眠構造（覚醒指数、睡眠段階別時間）の評価が可能になります。

アクティグラフィ：参加者は、研究用アクティグラフィデバイス（CamnTech MotionWatch 8）を7日間連続して装着し、休息/活動パターン、全体的な身体活動レベル、および家庭環境における睡眠/覚醒パターンを測定します。

マットレス下センサー：Withings Sleep Analyzerは、介入期間中、参加者の家庭用マットレスの下に設置され、動き、心拍数、呼吸数、体位、いびきを継続的に測定し、睡眠タイミングと推定睡眠段階に関する追加データを提供します。

痛みの評価 定量的感覚検査（QST）：痛みの感受性は、Rolkeおよびドイツ神経因性疼痛研究グループによって開発された標準化されたQSTプロトコルを使用して評価されます。 検査は、熱、触覚、および振動刺激に対する皮膚の感受性を測定します。 評価は、線維筋痛症に主に影響を受ける領域と、直接関与していない対照領域の両方で実施されます。 主要なパラメータには、機械的痛み閾値、ウィンドアップ比、および圧痛閾値が含まれます。 これにより、痛み処理と中枢性感作の客観的で定量可能な測定が提供されます。

電気的痛み刺激：バーチャルリアリティタスク中に、Digitimer DS7A定電流刺激装置を使用して、短く軽度の痛みを伴う電気刺激が与えられます。 痛みの強さは、タスク前に標準的な階段手順を使用して個別に較正され、参加者の痛み閾値が特定され、刺激強度は中程度の痛み感覚（リッカート尺度で6/10）を達成するように設定されます。

運動評価

この研究は、運動恐怖症と身体機能の新しい多モーダル評価を表す、運動行動を評価するための3つの補完的アプローチを採用します：

1. バーチャルリアリティ（VR）タスク：この実験室ベースの評価は、生態学的に現実的な行動中の運動恐怖症を測定します。 参加者はHTC Viveヘッドセットを使用して、床に散らばった果物を探す仮想ジャングルを探索します。 果物はゲームポイントを獲得しますが、一部（色で区別可能）は「とげとげしい」もので、扱うと短い電気刺激を引き起こします。 VR環境により、従来のコンピュータ化タスクでは不可能な方法で、動機付けられた行動中の運動パターンを正確に測定することが可能です。

   統計モデルフィッティングによる行動の計算的分解により、次の要約パラメータが得られます：水平運動傾向と垂直運動傾向（運動恐怖症の主要測定値）、動機付け活力（疲労の尺度）、報酬感受性（気分に関連）、および痛み感受性（不安に関連）。 このパラダイムは患者パートナーと共同設計され、実験的持続痛モデルを使用したパイロットデータは、痛み強度と相関する水平および垂直運動の大幅な減少を示しました。

2. 定量的運動検査（QMT）：ビデオ録画は、参加者がスマートフォンまたはタブレットカメラを使用して、3つの標準化された理学療法タイプの運動（その場足踏み、ミニスクワット、前屈）を行う様子を捉えます。 モーションキャプチャ分析は、Detectron2に基づく大学所有のソフトウェアを採用し、姿勢抽出のために事前学習された拡張時間畳み込みニューラルネットワーク（VideoPose3D）を利用します。 このアプローチは、従来のリカレントニューラルネットワークモデルと比較して、より高い精度、簡潔さ、効率性で長期的時間情報を捕捉します。

   このシステムは2D/3D骨格姿勢を抽出し、フィルタリングされた3D姿勢データに適用される線形代数演算を使用して関節角度などの運動指標を計算します。 これにより、身体能力と痛み関連の運動変化の定量可能な測定が提供されます。 各運動の3回の繰り返しが記録され、一貫性と変動性が評価されます。 元のビデオは保存されず、コンピュータ生成の骨格座標時系列のみが保持されます。

3. アクティグラフィベースの身体活動：在宅活動モニタリングは、参加者の通常の環境における全体的な身体活動レベル、一日を通じた活動パターン、および座位行動に関する自然主義的データを提供します。

研究評価とタイムライン 参加者は約6か月間（29週間）追跡され、ベースライン（無作為化前）、3か月、および6か月に評価が行われます。 ベースラインおよび3か月の訪問には、質問票、QST、VRタスク、および運動評価からなる対面評価（各約2時間）が含まれ、在宅睡眠モニタリングとアクティグラフィも行われます。 6か月の評価はオンライン質問票のみ（約30分）で構成されます。 質問票はREDCapを介してオンラインで完了されます。

無作為化前の4週間の導入期間により、ベースラインデータの収集が可能になり、参加者が研究基準を満たしていることを確認します。 介入群の場合、10週間のSleepioプログラムは無作為化後に開始され、3か月評価は介入直後の効果を捉えるようにタイミングが設定されます。

盲検化 生理学的データ（睡眠脳波、アクティグラフィ）を分析し統計分析を行う研究者は、治療割り付けについて盲検化されています。 介入の性質上、参加者と研究コーディネーターは治療割り当てについて盲検化することはできませんが、客観的アウトカム指標の使用と盲検化データ分析を通じてバイアスを最小限に抑える努力がなされています。

臨床的文脈 この研究は、オックスフォード大学病院NHSトラスト、オックスフォードヘルスNHS財団トラスト、およびConnect Healthにおける線維筋痛症患者の日常的な臨床ケアに組み込まれています。 参加者は通常、診断から標準的なNHS疼痛リハビリテーション治療を受けるまでに約6か月の待機時間に直面しています。 この待機期間中、彼らはこの研究に参加することを選択できます。 したがって、研究デザインは、標準治療への遅延を最小限に抑えながら、潜在的に有益な介入を評価するために既存の臨床的ギャップを利用しています。

科学的革新

この研究は、慢性痛と睡眠研究におけるいくつかの重要な革新を表しています：

1. 包括的メカニズム評価：以前の研究とは異なり、この試験は生理学的睡眠測定（脳波）、客観的痛み評価（QST）、および複数の運動測定モダリティ（VR、モーションキャプチャ、アクティグラフィ）を組み合わせて、睡眠介入が痛みと身体機能にどのように影響するかを理解します。
2. 新しい行動評価ツール：VRパラダイムとモーションキャプチャシステムは、慢性痛に対するCBT-I試験で以前使用されたことのない、生態学的に妥当で正確かつ定量可能な運動恐怖症と運動の測定を提供します。
3. デジタル介入の一貫性：dCBT-Iの使用はセラピストの変動を排除し、治療への関与と遵守の詳細なモニタリングを可能にし、用量反応関係のより良い理解を促進します。
4. トランスレーショナルアプローチ：基礎科学的概念（不適応学習）と臨床介入試験の統合は、慢性痛と治療反応の根底にあるメカニズムへの潜在的な洞察を提供します。
5. 患者中心デザイン：VRタスクとモーションキャプチャシステムは線維筋痛症患者と共同設計されており、臨床的関連性と受容性を確保しています。

潜在的な影響 dCBT-Iが線維筋痛症における生活の質とその他のアウトカムを改善するのに効果的であることが証明されれば、Sleepioが既にNICE認証を受けているため、臨床実践に迅速に導入可能な、容易にアクセス可能で拡張可能な介入を提供する可能性があります。 睡眠が痛みと運動に影響を与えるメカニズムを理解することは、強化された介入の開発と、睡眠に焦点を当てた治療から最も恩恵を受ける可能性が高い患者の特定に役立つ可能性があります。 この研究で開発され検証された新しい評価ツールは、他の慢性疼痛集団および介入研究に適用される可能性があります。