만성통증 환자의 요통의 주요 원인을 자가진단하는 능력

인공 지능(AI), 인터넷 및 인터넷 접속의 성장, 환자에게 직접 광고하는 것, 그리고 최근에는 원격 의료 방문의 확산으로 인한 코로나19 대유행이 의학을 변화시켰습니다. 환자들은 자신의 상태에 대해 정확하지만 일부는 부정확한 풍부한 정보를 가지고 오며, 종종 자신의 상태와 치료 방법에 대한 선입견을 갖고 옵니다. 무증상 개인에서 비정상적인 영상 소견의 유병률이 높은 만성 통증, 명확한 진단을 위한 바이오마커의 부재, 주관적인 결과 측정 등의 경우 불필요한 검사 및 치료, 의사 쇼핑, 높은 탈진율로 이어졌습니다. 공급자 사이에서 성공률이 낮습니다.

코로나19 팬데믹은 신체 검사 없이 원격 의료 방문과 다른 전문 분야에서 발견되는 것과 유사한 대면 통증 관리 컨설턴트 사이의 높은 일치율을 발견한 연구를 통해 원격 의료를 통한 진단의 정확성을 조명했습니다. 환자와 의사가 입력한 증상 및 징후를 기반으로 진단을 내리는 전자 의료 기록 시스템에 AI가 확산된 것은 미래에 이 정보에 접근할 수 있는 환자가 자신의 만성 통증 및 기타 상태를 자가 진단할 수 있음을 시사합니다. 많은 지침에서는 허리 통증 치료 알고리즘에 대한 교육과 자가 관리도 권장하지만, 교육이 결과에 미치는 영향은 잘 알려져 있지 않습니다.

이를 염두에 두고, 이 연구의 목적은 전 세계적으로 장애의 주요 원인인 만성 요통(LBP)의 다양한 병인에 대한 쉽게 이용 가능한 정보가 제공될 때 환자 진단이 얼마나 정확한지 결정하는 것입니다.

계획은 269명의 환자를 3:1 할당 비율로 27슬라이드 교육 그룹 또는 압축 4슬라이드 대조군에 등록하는 것입니다. 환자는 질문을 할 기회를 갖게 되며, 그 후 상위 2개의 진단을 순서대로 평가하게 됩니다. 연수생(레지던트 또는 동료)과 참석자는 동일한 작업을 수행합니다. 결과는 4주차(예: 경막외 스테로이드 및 천장관절 주사와 같은 단순 주사, 약물, 물리 치료)에 기록되거나 척수 자극, 고주파 절제술 또는 척추 확대술과 같은 보다 침습적인 시술의 경우 12주차에 기록됩니다.

분석은 다음을 위해 수행됩니다: 1) 교육 프로그램이 대조군과 비교하여 주치의를 참조 표준으로 사용하여 환자가 허리 통증의 원인을 올바르게 자가 진단할 가능성을 향상시키는지 여부를 결정합니다. 2) 교육 프로그램이 치료 결과를 향상시키는지 여부.