Измерение влияния хронической боли: улучшение измерения хронической боли

Хотя существует обширная литература об эффективности фармацевтических и немедикаментозных вмешательств при хронической боли в пояснице (ХБП), сложно обобщить полученные результаты из-за различий в выборках ХБП и используемых критериях исхода. Исследовательская группа NIH (RTF) по CLBP отметила, что эти различия затрудняют сравнение эпидемиологических данных и исследований аналогичных или конкурирующих вмешательств, повторение результатов, объединение данных из нескольких исследований, разрешение противоречивых выводов, достижение междисциплинарного консенсуса или даже достижение консенсус в рамках дисциплины относительно интерпретации результатов». К этому списку мы хотели бы добавить, что эти различия также препятствуют использованию результатов для ответа на такие вопросы, как «Какие методы лечения работают лучше всего?». И для кого? В этом проекте рассматриваются две вещи, которые необходимы для устранения этих различий и обеспечения более качественных сравнений между исследованиями: мы разработаем эмпирические связи между различными показателями результатов, чтобы их можно было выразить в аналогичных единицах (Цель 1), и мы уточним предложенную RTF стратификацию. (подгруппы) пациентов по влиянию их CLBP (Цель 2).

Чтобы решить первую проблему, в рамках Цели 1 это исследование разработает и оценит переходы или связи между компонентами краткой формы Информационной системы оценки исходов, сообщаемых пациентами (PROMIS®), состоящей из 29 пунктов (PROMIS-29), и общими унаследованными мерами, используемыми для хронических боль. Цель этих переходов или ссылок состоит в том, чтобы позволить исследователям, которые измеряли результаты с помощью одного инструмента, оценить, каким был бы результат, если бы он был измерен с помощью другого инструмента. В частности, мы создадим пешеходные переходы/ссылки для двух наиболее часто используемых инструментов, используемых для измерения результатов для CLBP: опросника Роланда-Морриса по инвалидности (RMDQ) и индекса инвалидности Освестри (ODI). Кроме того, в зависимости от наличия данных и информации, полученной от нашего Консультативного совета, мы создадим по крайней мере два других пешеходных перехода/связи между PROMIS-29 и другими устаревшими показателями для CLBP (например, функциональной шкалой боли в спине) или устаревшими показателями для других типов хроническая боль (например, индекс нетрудоспособности шеи для хронической боли в шее).

Чтобы решить вторую задачу, в задаче 2 мы оценим и уточним схему стратификации влияния хронической боли, предложенную Исследовательской группой Национального института здоровья США по хронической боли в пояснице. Предлагаемая схема использует показатель стратификации воздействия (ISS), который рассчитывается с использованием 9 пунктов из PROMIS-29. Этот ISS был предназначен для выявления и классификации пациентов с хронической болью на группы в зависимости от тяжести их состояния, чтобы лечение могло быть более целенаправленным. Сначала мы оценим ISS и его свойства, чтобы определить, стабильны ли они для разных образцов, и определить, можно ли их улучшить. После того, как мы завершили компоненты и расчет ISS, мы изучим его влияние на воздействие хронической боли (например, качество жизни, связанное со здоровьем, использование медицинских услуг, производительность труда), чтобы определить значимые точки отсечения, которые можно использовать для стратификации хронической боли. пациентов с болью на подгруппы, которые проявляют различный уровень воздействия хронической боли.

В анализе для достижения Целей 1 и 2 будут использоваться три типа данных: данные из существующих наборов данных, созданных в ходе других исследований, данные, собранные из анонимной общенациональной удобной выборки с использованием краудсорсинговой платформы Amazon Mechanical Turk (MTurk), и данные от участников основанная на вероятности национальная репрезентативная панель знаний. Цель 3 оценить, является ли MTurk надежным и эффективным методом сбора данных о людях с хронической болью. Одна часть этой оценки будет включать сравнение результатов MTurk с результатами, полученными с помощью KnowledgePanel.