Влияние цифровой когнитивно-поведенческой терапии бессонницы на физическую активность при фибромиалгии (PainLESS-2)

ОБОСНОВАНИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ Боль и сон имеют сложную двунаправленную связь. Как в лабораторных, так и в клинических условиях боль демонстрирует циркадную ритмичность и чувствительность к депривации сна. Плохой сон усугубляет боль, а усиление боли ухудшает нарушения сна, создавая потенциально самоподдерживающийся цикл, который может способствовать развитию и поддержанию хронической боли. Однако механизмы, посредством которых депривация сна усиливает боль, остаются неясными, особенно в контексте фибромиалгии.

Один из предложенных механизмов включает кинезиофобию (страх движения), которая является центральной в модели избегания страха при хронической боли. Эта модель предполагает, что чрезмерный страх движения из-за ожидания, что движение вызовет боль, мешает людям участвовать в полезной физической активности. Такое избегание приводит к физической декондиции, что дополнительно усиливает боль за счет снижения вовлеченности эндогенных нисходящих механизмов контроля боли. Понимание механистической связи между сном, болью и физической активностью особенно важно при фибромиалгии – изнурительном хроническом болевом состоянии, характеризующемся распространенной болью, плохим сном, усталостью и снижением мотивации.

Исследования полисомнографии при фибромиалгии продемонстрировали специфические ЭЭГ-корреляты фрагментации сна, включая вторжение альфа-ритма в медленноволновой сон, что может отражать невосстанавливающий сон. Наблюдательные и лабораторные исследования показали поведенческие изменения, соответствующие кинезиофобии в этой популяции. Предыдущие исследования нашей группы показали, что 73% пациентов с фибромиалгией соответствуют критериям клинической инсомнии, с сильными корреляциями между нарушением сна и тяжестью боли (R=0,44; P<0,001), страхом движения (R=0,38; P<0,001) и показателями качества жизни (R=0,51; P<0,001). Кроме того, партнеры-пациенты прямо указали на плохой сон как на препятствие для участия в физической реабилитации и регулярных физических упражнениях, которые являются основой лечения фибромиалгии.

ОБОСНОВАНИЕ ЦИФРОВОЙ КПТ-И Недавние систематические обзоры показывают, что когнитивно-поведенческая терапия инсомнии (КПТ-И) связана со значительным улучшением самооценки качества сна, боли и депрессии у популяций с хронической болью. Однако существующие исследования имеют важные ограничения: (1) они не были сосредоточены на физиологических показателях сна и активности, (2) не оценивались количественные показатели двигательной активности и боли, (3) механизмы, посредством которых КПТ-И влияет на боль и физическую активность, остаются неизвестными, и (4) большинство исследований использовали очную КПТ-И, которая имеет вариабельную реализацию и ограниченную доступность.

Цифровая КПТ-И (цКПТ-И) устраняет эти ограничения. Она исключает вариабельность между терапевтами, обеспечивая последовательное проведение лечения, и преодолевает барьеры доступа, такие как нехватка терапевтов, длинные списки ожидания и трудности с перемещением. Sleepio – программа цКПТ-И, используемая в этом исследовании, продемонстрировала эффективность при нарушениях сна и когнитивных симптомах инсомнии и имеет аккредитацию NICE.

ДИЗАЙН ИССЛЕДОВАНИЯ И ИНТЕРВЕНЦИЯ Это рандомизированное контролируемое исследование (РКИ), оценивающее эффективность цКПТ-И в улучшении качества жизни, связанного с фибромиалгией, боли, физиологии сна и физической активности. Исследование направлено на понимание механизмов, посредством которых сон влияет на боль и движение при фибромиалгии. Участники будут рандомизированы в соотношении 1:1 либо на Sleepio, либо на стандартное лечение после 4-недельного подготовительного периода.

Группа вмешательства: Участники получат доступ к Sleepio, который предоставляет 6 сеансов автоматизированной КПТ-И в течение 10 недель (примерно 20 минут за сеанс). Программа включает анимированного виртуального профессора и содержит основанные на доказательствах когнитивные и поведенческие интервенции, обучение гигиене сна, ограничение времени в постели и упражнения на релаксацию. Участники также имеют доступ к ежедневному онлайн-дневнику сна, онлайн-сообществу и библиотеке ресурсов. Программой можно пользоваться через веб-браузер или приложение для смартфона по усмотрению участника. Для поддержания приверженности будут отправляться текстовые напоминания через REDCap, а исследователь свяжется с участниками по телефону или видеозвонку на 1, 3 и 6 неделях.

Контрольная группа: Участники получают стандартную помощь NHS плюс письменные материалы от Versus Arthritis, содержащие основанные на доказательствах рекомендации по гигиене сна. Для стандартизации помощи группа вмешательства также получает доступ к этим же материалам по гигиене сна.

НОВАЯ МЕТОДОЛОГИЯ ОЦЕНКИ Понимание того, как сон влияет на боль и движение, требует многомодального подхода к измерению. Это исследование использует комплексный набор оценок, сочетающий субъективные отчеты с объективными физиологическими и поведенческими показателями.

Оценка сна Домашняя ЭЭГ сна: Физиологический сон измеряется с помощью самостоятельно устанавливаемого одноканального ЭЭГ-устройства (система SOMNOmedics Home Sleep Test HST-REM) в сочетании с электроокулографией (ЭОГ), электромиографией (ЭМГ) и датчиками для определения окружающего освещения, активности, положения тела и храпа. Записи будут собираться минимум в течение 4 дней до рандомизации и после лечения через 3 месяца. Это позволяет оценить регулярность сна, непрерывность сна (латентность наступления сна, бодрствование после наступления сна, эффективность сна, общее время сна) и архитектуру сна (индексы пробуждений, время в стадиях сна).

Актиграфия: Участники будут непрерывно носить актиграфическое устройство исследовательского уровня (CamnTech MotionWatch 8) в течение 7 дней для измерения паттернов покоя/активности, общего уровня физической активности и паттернов сна/бодрствования в домашней обстановке.

Датчик под матрасом: Анализатор сна Withings будет размещен под домашними матрасами участников на протяжении всего периода вмешательства для непрерывного измерения движения, частоты сердечных сокращений, частоты дыхания, положения тела и храпа, предоставляя дополнительные данные о времени сна и предполагаемых стадиях сна.

Оценка боли Количественное сенсорное тестирование (КСТ): Чувствительность к боли будет оцениваться с помощью стандартизированного протокола КСТ, разработанного Ролке и Немецкой исследовательской группой по нейропатической боли. Тестирование измеряет чувствительность кожи к термическим, тактильным и вибрационным стимулам. Оценки проводятся в областях, преимущественно пораженных фибромиалгией, а также в контрольных областях, не вовлеченных напрямую. Ключевые параметры включают механический болевой порог, коэффициент суммации и пороги давления боли. Это обеспечивает объективные, количественные показатели обработки боли и центральной сенситизации.

Электрические болевые стимулы: Краткие, умеренно болезненные электрические стимулы подаются во время задачи виртуальной реальности с использованием стимулятора постоянного тока Digitimer DS7A. Интенсивность боли индивидуально калибруется перед задачами с использованием стандартной процедуры лестницы, при этом определяется болевой порог участника, а интенсивность стимула устанавливается для достижения умеренно болезненного ощущения (6/10 по шкале Лайкерта).

Оценка движения

Исследование будет использовать три взаимодополняющих подхода для оценки двигательного поведения, представляя новую многомодальную оценку кинезиофобии и физической функции:

1. Задача виртуальной реальности (ВР): Эта лабораторная оценка измеряет кинезиофобию во время экологически реалистичного поведения. Участники используют шлем HTC Vive для поиска фруктов, разбросанных по полу, в виртуальных джунглях. Фрукты приносят игровые очки, но некоторые (отличающиеся по цвету) являются «колючими» и вызывают краткий электрический стимул при взятии. Среда ВР позволяет точно измерять паттерны движения во время мотивированного поведения способами, невозможными при использовании обычных компьютерных задач.

   Вычислительная деконструкция поведения посредством подбора статистических моделей дает сводные параметры, включая: тенденцию к горизонтальному движению и тенденцию к вертикальному движению (основные меры кинезиофобии), мотивационную энергию (мера усталости), чувствительность к вознаграждению (связанная с настроением) и чувствительность к боли (связанная с тревогой). Эта парадигма была совместно разработана с партнерами-пациентами, а пилотные данные, валидированные с использованием экспериментальной модели тонической боли, продемонстрировали существенное снижение горизонтального и вертикального движения, коррелирующее с интенсивностью боли.

2. Количественное тестирование движения (КТД): Видеозаписи фиксируют участников, выполняющих три стандартизированных движения по типу физиотерапии (маршировка на месте, мини-приседания и наклоны вперед), с использованием камеры смартфона или планшета. Анализ захвата движения использует программное обеспечение университета на основе Detectron2, применяя предварительно обученную дилатированную временную сверточную нейронную сеть (VideoPose3D) для извлечения позы. Этот подход захватывает долгосрочную временную информацию с более высокой точностью, простотой и эффективностью по сравнению с традиционными моделями рекуррентных нейронных сетей.

   Система извлекает 2D/3D скелетные позы и вычисляет метрики движения, такие как углы суставов, с использованием операций линейной алгебры, примененных к отфильтрованным 3D данным позы. Это обеспечивает количественные показатели физических способностей и связанных с болью изменений в движении. Три повторения каждого движения записываются для оценки постоянства и вариабельности. Исходные видео не хранятся; сохраняются только сгенерированные компьютером временные ряды скелетных координат.

3. Физическая активность на основе актиграфии: Мониторинг активности в домашних условиях предоставляет натуралистические данные об общем уровне физической активности, паттернах активности в течение дня и малоподвижном поведении в обычной среде участников.

ОЦЕНКИ ИССЛЕДОВАНИЯ И ВРЕМЕННАЯ ШКАЛА Участники будут наблюдаться в течение примерно 6 месяцев (29 недель) с оценками на исходном уровне (до рандомизации), через 3 месяца и через 6 месяцев. Исходный и 3-месячный визиты включают очные оценки (примерно по 2 часа каждый), состоящие из анкет, КСТ, задач ВР и оценки моторики, наряду с домашним мониторингом сна и актиграфией. 6-месячная оценка состоит только из онлайн-анкет (примерно 30 минут). Анкеты будут заполняться онлайн через REDCap.

4-недельный подготовительный период перед рандомизацией позволяет собрать исходные данные и убедиться, что участники соответствуют критериям исследования. Для группы вмешательства 10-недельная программа Sleepio начинается после рандомизации, при этом 3-месячная оценка запланирована для фиксации непосредственных эффектов после вмешательства.

ОСЛЕПЛЕНИЕ Исследователи, анализирующие физиологические данные (ЭЭГ сна, актиграфия) и проводящие статистический анализ, остаются слепыми к распределению по лечению. Хотя участники и координаторы исследования не могут быть ослеплены к назначению лечения из-за характера вмешательства, предпринимаются усилия для минимизации смещения за счет использования объективных показателей исхода и слепого анализа данных.

КЛИНИЧЕСКИЙ КОНТЕКСТ Это исследование интегрировано в рутинную клиническую помощь пациентам с фибромиалгией в Oxford University Hospitals NHS Trust, Oxford Health NHS Foundation Trust и Connect Health. Участники обычно сталкиваются с ожиданием примерно 6 месяцев от диагноза до получения стандартного реабилитационного лечения боли в NHS. В течение этого периода ожидания они могут выбрать участие в данном исследовании. Таким образом, дизайн исследования использует существующий клинический пробел для оценки потенциально полезного вмешательства, минимизируя задержки в стандартной помощи.

НАУЧНАЯ ИННОВАЦИЯ

Это исследование представляет несколько важных инноваций в исследованиях хронической боли и сна:

1. Комплексная механистическая оценка: В отличие от предыдущих исследований, это испытание сочетает физиологические показатели сна (ЭЭГ), объективную оценку боли (КСТ) и несколько модальностей измерения движения (ВР, захват движения, актиграфия) для понимания того, как вмешательства в сон влияют на боль и физическую функцию.
2. Новые инструменты оценки поведения: Парадигма ВР и система захвата движения предоставляют экологически валидные, точные и количественные меры кинезиофобии и движения, которые ранее не использовались в испытаниях КПТ-И при хронической боли.
3. Последовательность цифрового вмешательства: Использование цКПТ-И устраняет вариабельность терапевтов и позволяет детально отслеживать вовлеченность в лечение и приверженность, способствуя лучшему пониманию зависимостей «доза-эффект».
4. Трансляционный подход: Интеграция концепций фундаментальной науки (дезадаптивное обучение) с тестированием клинических вмешательств дает потенциальное понимание механизмов, лежащих в основе хронической боли и ответа на лечение.
5. Дизайн, ориентированный на пациента: Задача ВР и система захвата движения были совместно разработаны с пациентами с фибромиалгией, обеспечивая клиническую релевантность и приемлемость.

ПОТЕНЦИАЛЬНОЕ ВЛИЯНИЕ Если цКПТ-И окажется эффективной в улучшении качества жизни и других исходов при фибромиалгии, она может предоставить легкодоступное, масштабируемое вмешательство, которое может быть быстро внедрено в клиническую практику, поскольку Sleepio уже имеет аккредитацию NICE. Понимание механизмов, посредством которых сон влияет на боль и движение, может способствовать разработке улучшенных вмешательств и идентификации пациентов, которые с наибольшей вероятностью получат пользу от лечения, сфокусированного на сне. Новые инструменты оценки, разработанные и валидированные в этом исследовании, могут быть применены к другим популяциям с хронической болью и в исследованиях вмешательств.