Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

Pain Prediction Via Machine Learning: Electrical Thresholds and Interoception

1 listopada 2026 zaktualizowane przez: Aybike Senel, Amasya University

Machine Learning-Based Pain Prediction in University Students: Electrical Threshold Measurements and Interoception

The goal of this observational study is to predict (retrospective and prospective) musculoskeletal pain in university students using machine learning models based on electrical threshold measurements and interoceptive awareness. The main question it aims to answer is:

Can electrical sensory, motor, and pain thresholds, along with interoceptive awareness scores, predict musculoskeletal pain status in young adults using machine learning algorithms?

Participants will:

Complete demographic, healthy lifestyle (physical activity, sitting time, meal frequency), and substance use (ASSIST v3.0) questionnaires.

Complete self-report surveys including the Nordic Musculoskeletal Questionnaire (NMQ) and the Multidimensional Assessment of Interoceptive Awareness (MAIA-2).

Undergo quantitative electrical threshold testing on their dominant hand, which includes 3 consecutive measurements of sensory threshold, motor threshold (after a 10-minute rest), and pain threshold (after another 10-minute rest).

Przegląd badań

Status

Jeszcze nie rekrutacja

Warunki

Szczegółowy opis

The aim of this study is to investigate the relationship between musculoskeletal pain, electrical threshold values, and interoception in healthy university students, and to evaluate the predictive accuracy of machine learning models for both retrospective and prospective musculoskeletal pain.

Designed as an observational, analytical, and cross-sectional study with a prospective follow-up component, this study will include approximately 550 healthy, right-hand dominant students aged 18-25 who provide written informed consent.

Participants' demographic data and healthy lifestyle behaviors (physical activity, sitting time, nutrition, and tobacco/alcohol/substance use via ASSIST) will be recorded. Musculoskeletal complaints will be evaluated using the Nordic Musculoskeletal Questionnaire, and interoception will be assessed using the Multidimensional Assessment of Interoceptive Awareness-II. Finally, electrical sensory, motor, and pain thresholds will be measured using a combined electrotherapy device with electrodes placed over the flexor muscles of the forearm. One week later, participants will be contacted again to re-evaluate their pain complaints during the preceding 7 days.

In statistical analyses, in addition to correlation and regression analyses among parameters, the performance of three machine learning models-Logistic Regression, Random Forest, and XGBoost-in predicting participants' retrospective and prospective pain will be evaluated.

The research results will demonstrate several key outcomes. First, they will elucidate the relationship between musculoskeletal pain, electrical threshold values, and interoception in university students, while testing the utility of electrical threshold values as an objective tool in musculoskeletal pain assessment. Furthermore, the study will evaluate the accuracy of machine learning models in predicting both retrospective and prospective pain within this population. By leveraging objective measurements obtained from widely accessible clinical devices, the findings will contribute to digital health approaches and applications that guide researchers and clinicians throughout pain evaluation and treatment processes. Ultimately, this work will provide critical insights into the efficacy of the proposed research methodology before its implementation in diverse patient populations.

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Szacowany)

550

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Kontakt w sprawie studiów

Lokalizacje studiów

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

18 lat do 25 lat (Dorosły)

Akceptuje zdrowych ochotników

Tak

Płeć kwalifikująca się do nauki

Wszystko

Metoda próbkowania

Próbka bez prawdopodobieństwa

Badana populacja

University students with healthy lifestyle

Opis

Inclusion criteria:

  • Being healthy and aged 18-25
  • Having the right hand as the dominant extremity
  • Being able to communicate effectively and understand the study procedure
  • Being willing to participate in the study and having signed the written informed consent

Exclusion criteria:

  • Presence of continuous or periodic pain in the same region over the last 3 months (presence of chronic pain)
  • Presence of sleep problems
  • History of severe menstrual or abdominal pain
  • Diagnosis of an endocrinological, psychiatric, urogenital, neurological, dermatological, cardiorespiratory, or musculoskeletal disease and/or sleep disorder that could be related to the study outcomes
  • Being pregnant or the possibility of pregnancy

Criteria for withdrawal from the study:

  • Deciding not to participate in the study and not wishing to complete the assessments
  • Experiencing discomfort due to the assessments and measurements and not wishing to complete them

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

  • Modele obserwacyjne: COHORT
  • Perspektywy czasowe: PROSPECTIVE

Kohorty i interwencje

Grupa / Kohorta
Interwencja / Leczenie
university students with healthy lifestyle

No Intervention: Observational Cohort

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Retrospective Pain
Ramy czasowe: baseline

Self-reported musculoskeletal pain presence and anatomical localization over the preceding 12 months and past 7 days, assessed using the Nordic Musculoskeletal Questionnaire (NMQ). The NMQ is a standardized screening instrument that evaluates musculoskeletal symptoms (pain, ache, or discomfort) across 9 distinct body regions (neck, shoulders, elbows, wrists/hands, upper back, lower back, hips/thighs, knees, and ankles/feet).

baseline
Prospective Pain
Ramy czasowe: 1 week post-baseline

Presence and anatomical site of self-reported prospective musculoskeletal pain or discomfort experienced during the 1-week follow-up period. Participants will be re-evaluated via a structured telephone or digital questionnaire inquiring about any newly developed or ongoing musculoskeletal pain symptoms in the preceding 7 days. Pain presence is recorded as a binary outcome (Yes/No) for overall pain and for specific body regions.

1 week post-baseline
Electrical Sensory, Motor, and Pain Thresholds
Ramy czasowe: baseline

Quantitative evaluation of somatosensory processing using a standardized monochromatic combined electrotherapy device (Intelect Advanced Monochromatic Combo). Electrodes 5x5 cm will be placed over the wrist flexor muscles on the anterior aspect of the dominant forearm using a symmetric biphasic square wave (100 Hz frequency, 100 µs phase duration, current increased at a rate of 1 mA/s). Three threshold parameters will be measured in milliamperes (mA):Electrical Sensory Threshold (EST): The minimum current intensity at which the participant first perceives a tingling or sensory stimulus.Electrical Motor Threshold (EMT): The minimum current intensity required to elicit a visible muscle contraction.Electrical Pain Threshold (EPT): The minimum current intensity at which the electrical sensation first becomes painful.

baseline
Interoceptive Awareness
Ramy czasowe: baseline

Multidimensional self-reported interoceptive bodily awareness assessed using the Multidimensional Assessment of Interoceptive Awareness-2 (MAIA-2) scale. The MAIA-2 is a 37-item questionnaire evaluated on a 6-point Likert scale (0= Never to 5=Always) across 8 distinct subscales: Noticing, Not-Distracting, Not-Worrying, Attention Regulation, Emotional Awareness, Self-Regulation, Body Listening, Trust.

Subscale scores are calculated as the mean of their respective items (range: 0 to 5), with higher scores indicating higher levels of interoceptive awareness.

baseline

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Szacowany)

1 grudnia 2026

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

1 stycznia 2028

Ukończenie studiów (Szacowany)

1 stycznia 2028

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

19 września 2026

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

19 września 2026

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

24 września 2026

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

3 listopada 2026

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

1 listopada 2026

Ostatnia weryfikacja

1 października 2026

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Inne numery identyfikacyjne badania

  • 19092026-AS

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

TAK

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .

Subskrybuj