무릎 OA의 진통 효능 예측을 위한 바이오마커.

연구 설계:

연구 설계에는 임상 및 실험적 평가를 포함하는 2개의 실험 회의 세션(치료 전 및 종료 시/치료 후)이 포함됩니다. 첫 번째 실험 세션 후, 환자는 OA 통증 수준을 확인하기 위해 2주 동안 매일 통증을 일주일에 두 번 평가하도록 요청받습니다. 평균 통증 점수가 4 이상인 환자에게는 연구 약물이 제공됩니다. 8주간의 치료 기간 동안 OA 통증 등급, 통증 완화에 대한 주관적 평가 및 부작용 보고를 제공합니다.

임상 평가: 연구 의사가 수행할 것입니다. Kellgren 및 Lawrence 시스템 분류, 동작 범위 및 현재 OA 통증(마지막 48시간)에 의한 OA 심각도에 대한 데이터가 수집됩니다. 또한 모든 환자는 간단한 통증 인벤토리 질문자(BPI)를 작성하여 통증 특성을 평가합니다. 또한 모든 환자는 OA 통증, 경직 및 신체 기능 평가를 위해 Western Ontario 및 McMaster Universities Osteoarthritis Index(WOMAC) 검사를 받게 됩니다.

실험 세션:

1. 치료 전 실험 세션이 시작될 때 모든 환자는 하나의 문서로 구성된 다음과 같은 일련의 심리적 통증 관련 질문자를 채웁니다. -양식 건강 조사(SF-12), (5) 통증 감수성 설문지(PSQ). 또한 정신 운동 주의력 및 인지 기능에 대한 기본 평가는 (6) 시험 만들기 테스트 A 및 B(TMT A 및 B) 및 (7) 숫자 기호 대체 테스트(DSST)를 사용하여 수행됩니다. 모든 데이터는 암호화되며 개인 데이터는 노출되지 않습니다.
2. 휴식 상태 EEG 기록. 3분간의 휴식 상태 EEG(눈을 감음)는 64채널 EEG 기록(Brain Products GmbH, 뮌헨, 독일)을 사용하여 기록됩니다.

3. 정신물리학적 통증 평가. 모든 테스트는 고통스러운 부위(팔 또는 손)에서 원격으로 수행됩니다. 다음 테스트가 수행됩니다.

   • 전기적 및 기계적 시간 합산(TS). 전기적 TS의 평가를 위해 2msec 폭의 10가지 전기 자극(Digtimer DS7A, Digitimer Ltd, WelWyn Garden City, England)의 열차가 1초의 ISI로 비우세 팔뚝에 전달됩니다. 피험자는 언어 수치 평가 척도(NRS)를 사용하여 1차 및 5차 자극 후 인지된 통증을 평가합니다. 256mN 무딘 바늘(정량적 관능 평가를 위해 설정된 DFNS로부터)의 10회 적용을 사용하여 평가되는 기계적 TS는 약간의 따끔거림을 유발하는 것을 목표로 합니다. TS 응답은 마지막과 마지막 사이에 인지된 통증의 차이로 계산됩니다. 첫 통증 점수.
   • CPM. 긴장성 열 자극(최대 50oC, 지속 시간 최대 20초; TSA, Medoc, Israel)과 우세 승모근에 수행된 3가지 압력 통증 역치(PPT) 측정의 조합(Algomed, Medoc, Israel; 3초 간 자극 간격(ISI)이 제공됩니다. 자극 열 강도는 50의 강도(0 - 100 수치 등급 척도, NRS)에서 통증을 유발하도록 개별적으로 조정됩니다. 이러한 자극은 지배적인 팔뚝에 전달되어 '테스트 자극' 역할을 합니다. 10분 휴식 후, 사용하지 않는 손을 60-70초(4-10도) 동안 냉수 욕조에 담급니다. 침수 10초 후 손이 물 속에 있는 동안 '테스트-'자극'이 다시 전달됩니다. 모든 자극 기간 동안 피험자는 숫자 통증 척도를 사용하여 통증 인식을 평가합니다. CPM 반응은 독립적으로 제공된 '테스트 자극'과 비교하여 침수 동안 '테스트 자극'에 대한 통증 인식의 차이로 계산됩니다.

치료 후속 조치:

전화 후속 조치가 수행됩니다: 1-2주 및 5-6주에 주간 보고; 3-4주 및 7-8주 동안 일주일에 두 번. 환자는 OA 통증 점수, 통증 완화 약물 효과 등급(0-100 척도)을 제공하고 지난 48시간 동안의 치료 관련 부작용을 설명합니다.

통계 분석

고전적인 통계 분석은 PMP와 통증 감소 백분율로 표시되는 약물 효능 사이의 상관 관계를 기반으로 합니다. 그런 다음 3개의 PMP 매개변수(CPM, TS 및 EEG 기반 연결성) 각각에 대해 하나씩 3개의 독립적인 모델 시스템을 구성합니다. 각 모델 내에서 먼저 추정되는 통증 조절 및 비조절 약물 하에서 PMP와 약물 효능 사이의 두 가지 상관관계를 테스트합니다. 결과의 일반화 가능성과 통계적 유의성에 액세스하기 위해 기계 학습 기반 교차 유효성 검사 및 순열 테스트가 사용됩니다.