Установление нормативных значений тепловой детекции и болевого порога, устанавливаемого пси-методом

Диабетическая полинейропатия является частым осложнением сахарного диабета. Нарушение функции периферических нервных волокон может быть очень вариабельным, преимущественно поражая волокна большого диаметра (поддерживающие осязание), волокна малого диаметра (поддерживающие термоноцицепцию) или и те, и другие.

Оценка порога теплового обнаружения может быть использована для количественной оценки степени потери функции (гипестезия) и, в меньшей степени, увеличения (гиперестезия) у пациентов с термоноцицептивными нарушениями. Они являются важными особенностями протоколов количественного сенсорного тестирования (QST) (Rolke, Baron, et al., 2006; Rolke, Magerl, et al., 2006) и имеют ключевое значение для определения сенсорных фенотипов (Baron et al., 2017; Рапутова и др., 2017). Их роль особенно важна при диагностике невропатий, поражающих мелкие волокна (то есть подгруппу первичных афферентов, ответственных за термоноцицепцию и вегетативные функции), таких как болевые диабетические невропатии (Terkelsen et al., 2017; Tesfaye et al., 2010).

В настоящее время клинические измерения порогов теплового обнаружения в основном выполняются с использованием метода пределов (Fruhstorfer, Lindblom, & Schmidt, 1976), в котором непрерывный линейный нагрев или охлаждение (обычно с медленной скоростью, 1°C/с в случае протокола DFNS QST (Rolke, Magerl, et al., 2006)) на кожу пациента, которого проинструктировали нажать кнопку, как только он/она почувствует ощущение тепла или холода. Порогом обнаружения считается температура, достигнутая в момент нажатия кнопки пациентом. Давно известно, что метод пределов методологически необъективен из-за зависимости от времени реакции (Ярницкий и Очоа, 1991), что приводит к завышению порогового значения, соответствующего изменению температуры между детектированием и это сигнализирует двигательной реакцией. Это проблематично, поскольку время реакции находится под влиянием скорости принятия решения и двигательной реакции, на которую могут влиять факторы, не имеющие отношения к оценке сенсорной дискриминации, такие как когнитивные или моторные нарушения.

Методологически более правильным подходом к измерению порога является метод уровней или постоянных стимулов (Kingdom & Prins, 2010). Ряд предварительно выбранных интенсивностей стимула предъявляется несколько раз в случайном порядке, и испытуемого спрашивают, чувствовал ли он/она каждый стимул. В отличие от метода пределов, этот подход не зависит от скорости принятия решения и двигательной функции. Кроме того, этот метод позволяет подгонять психометрическую функцию (вероятность обнаружения как функцию интенсивности стимула) к результатам, тем самым перемещая оценки эффективности теплового обнаружения из устаревшей теории высокого порога в структуру ведущей в настоящее время теории обнаружения сигналов (Kingdom и Принс, 2010). В то время как теория высокого порога концептуализировала обнаружение как процесс ВКЛ/ВЫКЛ (ниже порога обнаружение не происходит, обнаружение выше порога всегда происходит), теория обнаружения сигналов рассматривает обнаружение как вероятностный процесс (каждая интенсивность стимула связана с вероятностью обнаружения). Эта теоретическая основа предполагает переопределение порога как интенсивности стимула, для которой вероятность обнаружения равна 0,5. В дополнение к порогу психометрическая функция также определяется своим наклоном, то есть скоростью, с которой вероятность обнаружения изменяется вокруг значения порога. . К сожалению, метод уровней имеет ряд существенных недостатков. Во-первых, это занимает много времени, так как требует сбора ответов на большое количество стимулов (обычно несколько сотен) (Gescheider, 1997). Во-вторых, диапазон интенсивностей стимула должен быть приблизительно сосредоточен на фактическом пороговом значении и охватывать переходный диапазон вероятности обнаружения.

Для преодоления этих ограничений было предложено несколько адаптивных процедур. Эти процедуры активно регулируют интенсивность предъявляемых стимулов в зависимости от предыдущих ответов субъекта (Kingdom & Prins, 2010). В настоящем исследовании мы впервые применили пси-метод (байесовский адаптивный алгоритм, предложенный Концевичем и Тайлером (1999)) для оценки порогов и наклонов психометрической функции для обнаружения тепла и холода. Этот алгоритм связывает каждое потенциальное значение наклона и порога с вероятностью, обновляет это распределение вероятностей на основе ответа, записанного после каждого предъявления стимула (обнаружен/не обнаружен), и выбирает следующую интенсивность стимула так, чтобы ответ на его предъявление максимизировал энтропию. (т. е. неопределенность в отношении значений наклона и порога).

В этом исследовании мы проверим здоровые контроли с помощью обычного метода ограничения и нового метода psi, чтобы установить нормативные значения для нового теста.