섬유근육통 환자에서 불면증에 대한 디지털 인지행동치료가 신체 활동에 미치는 효과 (PainLESS-2)

배경 및 근거 통증과 수면은 복잡한 양방향 관계를 공유합니다. 실험실 및 임상 환경 모두에서 통증은 일주기 리듬성과 수면 박탈에 대한 민감성을 보여줍니다. 수면 부족은 통증을 악화시키고, 통증 증가는 수면 장애를 악화시켜 만성 통증의 발달과 유지에 기여할 수 있는 자가 지속적 순환을 만들어냅니다. 그러나 수면 박탈이 통증을 증가시키는 메커니즘은 여전히 불분명하며, 특히 섬유근육통의 맥락에서 그렇습니다.

제안된 한 메커니즘은 운동 공포증(움직임에 대한 두려움)을 포함하며, 이는 만성 통증의 두려움 회피 모델의 핵심입니다. 이 모델은 움직임이 통증을 유발할 것이라는 기대로 인한 과도한 움직임 두려움이 사람들이 유익한 신체 활동에 참여하는 것을 방지한다고 제안합니다. 이러한 회피는 신체적 조건 저하로 이어지며, 이는 내인성 하행성 통증 조절 메커니즘의 참여를 감소시켜 통증을 더욱 증폭시킵니다. 수면, 통증 및 신체 활동 사이의 메커니즘적 연결을 이해하는 것은 광범위한 통증, 수면 부족, 피로 및 동기 감소로 특징지어지는 쇠약해지는 만성 통증 상태인 섬유근육통에서 특히 중요합니다.

섬유근육통에 대한 다중수면도 연구는 서파 수면으로의 알파 침투를 포함한 수면 단편화의 특정 뇌파 상관관계를 입증했으며, 이는 비회복적 수면을 반영할 수 있습니다. 관찰 및 실험실 연구는 이 인구에서 운동 공포증과 일치하는 행동 변화를 보여주었습니다. 우리 그룹의 이전 연구에 따르면 섬유근육통 환자의 73%가 임상 불면증 기준을 충족하며, 수면 장애와 통증 심각도(R=0.44; P<0.001), 움직임 두려움(R=0.38; P<0.001) 및 삶의 질 측정(R=0.51; P<0.001) 사이에 강한 상관관계가 있습니다. 또한, 환자 파트너들은 수면 부족을 물리적 재활 및 정기적 운동 참여에 대한 장벽으로 명시적으로 확인했으며, 이 둘은 섬유근육통 치료의 주춧돌입니다.

디지털 CBT-I의 근거 최근 체계적 검토에 따르면 불면증 인지 행동 치료(CBT-I)는 만성 통증 인구에서 자가 보고 수면 질, 통증 및 우울증의 상당한 개선과 관련이 있습니다. 그러나 기존 연구에는 중요한 한계가 있습니다: (1) 수면과 활동의 생리학적 측정에 초점을 맞추지 않았고, (2) 운동 수행과 통증의 정량적 측정이 평가되지 않았으며, (3) CBT-I가 통증과 신체 활동에 영향을 미치는 메커니즘이 알려져 있지 않으며, (4) 대부분의 연구가 대면 CBT-I를 사용했으며, 이는 제공 방식이 다양하고 접근성이 제한적입니다.

디지털 CBT-I(dCBT-I)는 이러한 한계를 해결합니다. 이는 치료사 간 변동성을 제거하여 일관된 치료 제공을 보장하고, 치료사 부족, 긴 대기 명단 및 이동 어려움과 같은 접근 장벽을 극복합니다. 이 연구에서 사용된 dCBT-I 프로그램인 Sleepio는 불면증에서 수면 장애 및 인지 증상에 대한 효과성을 입증했으며 NICE 인증을 받았습니다.

연구 설계 및 개입 이는 dCBT-I가 섬유근육통 관련 삶의 질, 통증, 수면 생리학 및 신체 활동 개선에서의 효능을 평가하는 무작위 대조 시험(RCT)입니다. 이 연구는 수면이 섬유근육통에서 통증과 움직임에 영향을 미치는 메커니즘을 이해하는 것을 목표로 합니다. 참가자는 4주 예비 기간 후 Sleepio 또는 표준 치료에 1:1로 무작위 배정됩니다.

개입 그룹: 참가자는 10주 동안 6회의 자동화된 CBT-I 세션을 제공하는 Sleepio에 접근할 수 있습니다(세션당 약 20분). 이 프로그램은 애니메이션 가상 교수를 특징으로 하며, 근거 기반 인지 및 행동 개입, 수면 위생 교육, 침대 체류 시간 제한 및 이완 운동을 포함합니다. 참가자는 또한 매일 온라인 수면 일지, 온라인 커뮤니티 및 자료 라이브러리에 접근할 수 있습니다. 이 프로그램은 참가자의 편의에 따라 웹 브라우저 또는 스마트폰 앱을 통해 접근할 수 있습니다. 순응도를 지원하기 위해 REDCap를 통해 문자 알림이 전송되며, 연구 조사자가 1, 3 및 6주에 전화 또는 화상 통화로 참가자에게 연락할 것입니다.

대조 그룹: 참가자는 표준 NHS 치료와 수면 위생에 대한 근거 기반 조언을 제공하는 Versus Arthritis의 서면 자료를 받습니다. 치료를 표준화하기 위해 개입 그룹도 동일한 수면 위생 자료에 접근할 수 있습니다.

새로운 평가 방법론 수면이 통증과 움직임에 영향을 미치는 방식을 이해하려면 다중 모드 측정 접근법이 필요합니다. 이 연구는 주관적 보고와 객관적 생리학적 및 행동 측정을 결합한 포괄적인 평가 배터리를 사용합니다.

수면 평가 가정 수면 뇌파: 생리학적 수면은 자가 적용 단일 채널 뇌파 장치(SOMNOmedics Home Sleep Test HST-REM 시스템)를 안전도 검사(EOG), 근전도 검사(EMG) 및 주변광, 활동, 체위 및 코골이 감지를 위한 센서와 결합하여 측정합니다. 기록은 무작위 배정 전과 치료 후 3개월에 최소 4일 동안 수집됩니다. 이를 통해 수면 규칙성, 수면 연속성(수면 시작 잠복기, 수면 중 각성, 수면 효율, 총 수면 시간) 및 수면 구조(각성 지수, 수면 단계별 시간)를 평가할 수 있습니다.

활동 기록법: 참가자는 가정 환경에서 휴식/활동 패턴, 전반적 신체 활동 수준 및 수면/각성 패턴을 측정하기 위해 연구용 활동 기록 장치(CamnTech MotionWatch 8)를 7일 동안 연속적으로 착용할 것입니다.

매트리스 아래 센서: Withings Sleep Analyzer는 개입 기간 동안 참가자의 가정 매트리스 아래에 배치되어 움직임, 심박수, 호흡수, 체위 및 코골이를 지속적으로 측정하여 수면 시간 및 추정 수면 단계에 대한 추가 데이터를 제공합니다.

통증 평가 정량적 감각 검사(QST): 통증 민감도는 Rolke와 독일 신경병증성 통증 연구 그룹이 개발한 표준화된 QST 프로토콜을 사용하여 평가됩니다. 검사는 열, 접촉 및 진동 자극에 대한 피부 민감도를 측정합니다. 평가는 주로 섬유근육통의 영향을 받는 부위와 직접적으로 관련되지 않은 대조 부위에서 수행됩니다. 주요 매개변수에는 기계적 통증 역치, 윈드업 비율 및 압력 통증 역치가 포함됩니다. 이는 통증 처리 및 중추 감작에 대한 객관적, 정량적 측정을 제공합니다.

전기 통증 자극: 짧고 약간 통증을 유발하는 전기 자극이 가상 현실 작업 중 Digitimer DS7A 정전류 자극기를 사용하여 전달됩니다. 통증 강도는 작업 전 표준 계단 절차를 사용하여 개별적으로 보정되며, 참가자의 통증 역치가 확인되고 자극 강도가 중간 정도의 통증 감각(리커트 척도에서 6/10)을 달성하도록 설정됩니다.

움직임 평가

이 연구는 운동 공포증 및 신체 기능의 새로운 다중 모드 평가를 나타내는 움직임 행동을 평가하기 위해 세 가지 상호 보완적 접근법을 사용할 것입니다:

1. 가상 현실(VR) 작업: 이 실험실 기반 평가는 생태학적으로 현실적인 행동 중 운동 공포증을 측정합니다. 참가자는 HTC Vive 헤드셋을 사용하여 바닥에 흩어져 있는 과일을 찾기 위해 가상 정글을 검색합니다. 과일은 게임 포인트를 얻지만, 일부(색상으로 구별 가능)는 "가시가 있는" 것이며 처리할 때 짧은 전기 자극을 유발합니다. VR 환경은 기존 컴퓨터화된 작업으로는 불가능한 방식으로 동기 부여된 행동 중 움직임 패턴을 정밀하게 측정할 수 있게 합니다.

   통계 모델 적합을 통한 행동의 계산적 해체는 수평 움직임 경향 및 수직 움직임 경향(운동 공포증의 주요 측정), 동기적 활력(피로 측정), 보상 민감도(기분 관련) 및 통증 민감도(불안 관련)를 포함한 요약 매개변수를 산출합니다. 이 패러다임은 환자 파트너와 공동 설계되었으며, 실험적 지속 통증 모델을 사용한 파일럿 데이터 검증은 통증 강도와 상관관계가 있는 수평 및 수직 움직임의 상당한 감소를 입증했습니다.

2. 정량적 움직임 검사(QMT): 비디오 녹화는 참가자가 스마트폰 또는 태블릿 카메라를 사용하여 세 가지 표준화된 물리 치료 유형의 움직임(제자리 행진, 미니 스쿼트 및 앞으로 굽힘)을 수행하는 것을 캡처합니다. 모션 캡처 분석은 포즈 추출을 위해 사전 훈련된 확장 시간 합성곱 신경망(VideoPose3D)을 활용하는 Detectron2 기반의 대학 소유 소프트웨어를 사용합니다. 이 접근법은 기존 순환 신경망 모델에 비해 더 높은 정확도, 단순성 및 효율성으로 장기적 시간 정보를 캡처합니다.

   이 시스템은 2D/3D 골격 포즈를 추출하고 필터링된 3D 포즈 데이터에 적용된 선형 대수 연산을 사용하여 관절 각도와 같은 움직임 메트릭을 계산합니다. 이는 신체 능력 및 통증 관련 움직임 변화에 대한 정량적 측정을 제공합니다. 일관성과 변동성을 평가하기 위해 각 움직임의 세 번 반복이 기록됩니다. 원본 비디오는 저장되지 않으며, 컴퓨터 생성 골격 좌표 시계열만 보관됩니다.

3. 활동 기록법 기반 신체 활동: 가정 기반 활동 모니터링은 참가자의 일상 환경에서 전반적 신체 활동 수준, 하루 종일 활동 패턴 및 좌식 행동에 대한 자연주의적 데이터를 제공합니다.

연구 평가 및 타임라인 참가자는 약 6개월(29주) 동안 추적되며, 기준선(무작위 배정 전), 3개월 및 6개월에 평가가 이루어집니다. 기준선 및 3개월 방문에는 설문지, QST, VR 작업 및 운동 평가와 함께 가정 기반 수면 모니터링 및 활동 기록법으로 구성된 대면 평가(각 약 2시간)가 포함됩니다. 6개월 평가는 온라인 설문지만으로 구성됩니다(약 30분). 설문지는 REDCap를 통해 온라인으로 완료됩니다.

무작위 배정 전 4주 예비 기간은 기준선 데이터 수집을 허용하고 참가자가 연구 기준을 충족하는지 확인합니다. 개입 그룹의 경우, 10주 Sleepio 프로그램은 무작위 배정 후 시작되며, 3개월 평가는 개입 직후 효과를 포착하도록 시간이 조정됩니다.

맹검 생리학적 데이터(수면 뇌파, 활동 기록법)를 분석하고 통계 분석을 수행하는 연구원은 치료 배정에 대해 맹검 상태를 유지합니다. 참가자와 연구 코디네이터는 개입의 성격상 치료 할당에 대해 맹검 상태가 될 수 없지만, 객관적 결과 측정 및 맹검 데이터 분석 사용을 통해 편향을 최소화하기 위한 노력이 이루어집니다.

임상 맥락 이 연구는 Oxford University Hospitals NHS Trust, Oxford Health NHS Foundation Trust 및 Connect Health의 섬유근육통 환자에 대한 일상 임상 치료에 내재되어 있습니다. 참가자는 일반적으로 진단부터 표준 NHS 통증 재활 치료를 받기까지 약 6개월의 대기 시간에 직면합니다. 이 대기 기간 동안 그들은 이 연구에 참여할 수 있습니다. 따라서 연구 설계는 표준 치료 지연을 최소화하면서 잠재적으로 유익한 개입을 평가하기 위해 기존 임상 격차를 활용합니다.

과학적 혁신

이 연구는 만성 통증 및 수면 연구에서 몇 가지 중요한 혁신을 나타냅니다:

1. 포괄적 메커니즘 평가: 이전 연구와 달리, 이 시험은 생리학적 수면 측정(뇌파), 객관적 통증 평가(QST) 및 다중 움직임 측정 모드(VR, 모션 캡처, 활동 기록법)를 결합하여 수면 개입이 통증과 신체 기능에 영향을 미치는 방식을 이해합니다.
2. 새로운 행동 평가 도구: VR 패러다임과 모션 캡처 시스템은 만성 통증에 대한 CBT-I 시험에서 이전에 사용되지 않은 생태학적으로 타당하고 정밀하며 정량화 가능한 운동 공포증 및 움직임 측정을 제공합니다.
3. 디지털 개입 일관성: dCBT-I 사용은 치료사 변동성을 제거하고 치료 참여 및 순응도에 대한 상세한 모니터링을 허용하여 용량-반응 관계에 대한 더 나은 이해를 용이하게 합니다.
4. 변환적 접근법: 기본 과학 개념(부적응 학습)과 임상 개입 테스트의 통합은 만성 통증 및 치료 반응의 기저 메커니즘에 대한 잠재적 통찰력을 제공합니다.
5. 환자 중심 설계: VR 작업 및 모션 캡처 시스템은 섬유근육통 환자와 공동 설계되어 임상적 관련성과 수용성을 보장합니다.

잠재적 영향 dCBT-I가 섬유근육통에서 삶의 질 및 기타 결과 개선에 효과적인 것으로 입증되면, Sleepio가 이미 NICE 인증을 받았기 때문에 임상 실습에서 빠르게 구현될 수 있는 쉽게 접근 가능하고 확장 가능한 개입을 제공할 수 있습니다. 수면이 통증과 움직임에 영향을 미치는 메커니즘을 이해하면 향상된 개입 개발 및 수면 중심 치료에서 가장 혜택을 받을 가능성이 높은 환자 식별에 정보를 제공할 수 있습니다. 이 연구에서 개발 및 검증된 새로운 평가 도구는 다른 만성 통증 인구 및 개입 연구에 적용될 수 있습니다.