根据一项新的研究，身体地图上报告的疼痛分布本身可用于将患者分配到不同的亚组，这些亚组与疼痛强度、疼痛质量、疼痛影响和临床相关的三个月结果的差异相关本周由美国匹兹堡大学的 Benedict Alter 及其同事在开放获取期刊PLOS ONE 上发表。
在临床实践中，慢性疼痛的全身分布常与其他体征和症状结合使用，以诊断和治疗患者。最近关于纤维肌痛的研究表明，被认为是不同实体的临床疼痛综合征可能具有临床相关特征，尤其是在疼痛分布对结果的影响方面。然而，之前没有以系统的方式检查疼痛分布模式作为疼痛特征或结果的预测指标。
在这项新研究中，研究人员分析了 2016 年至 2019 年间在匹兹堡大学七个疼痛管理诊所就诊的 21,658 名患者的数据。所有患者都完成了疼痛身体地图，其中疼痛区域被选择在两个并排的位置上身体正面和背面的图画，有 74 个可能的疼痛区域。电子病历中提供了有关患者疼痛、健康和结果的其他信息。患者中 83% 是，60% 是女性，22% 有医疗补助保险，10% 至少有一种合并症。
来自所有患者的数据显示了 9 组不同的疼痛分布。人口统计学和医学特征、疼痛强度、疼痛影响和神经性疼痛质量在集群亚组中都有显着差异。例如，“颈肩痛”组的疼痛强度小于“膝下腰痛”和“颈肩腰痛”，而疼痛强度最高的组是广泛分布的患者。剧烈疼痛，也与身体机能低下、高度焦虑和抑郁以及高度睡眠障碍有关。在 7,138 名患者的子集中谁完成了 3 个月的随访问卷，亚组预测了疼痛和身体功能改善的可能性;“腹痛”组的改善最大，有 49% 的人自我报告有临床显着改善，而“颈肩腰痛”组的改善最少，只有 37% 的人报告有改善。作者得出结论，未来疼痛分布的算法聚类可能是疼痛管理个性化的一个重要方面。
作者补充说：“使用算法方法，我们发现患者如何报告其慢性疼痛的身体分布几乎会影响疼痛体验的所有方面，包括三个月后发生的情况。这强调了慢性疼痛是一种疾病过程，并且表明慢性疼痛表型的这一方面对于诊断和个性化疼痛管理的未来发展非常重要。”
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