反復性頸部痛（END-RNP）の多領域評価とデータ駆動型アプローチによる予測：多施設前向き縦断コホート研究のプロトコル

科学分野:

• 筋骨格系の健康
• 慢性疼痛の疫学
• リハビリテーション科学

背景:

• 頸部痛（NP）は世界的な健康問題であり、広範な障害を引き起こし、経済的負担を増大させています。
• 反復性NPは何百万人にも影響を与えていますが、新たなエピソードやより重症なエピソードを予測する要因は十分に理解されていません。
• エピソード間の持続的な身体的、心理的、社会的変化が再発に寄与する可能性があります。

研究 の 目的:

• 12か月以内に新たな頸部痛エピソードの頻度と重症度を予測する身体的、心理的、社会的要因を特定すること。
• 症状寛解中の個人からのデータを使用して、反復性頸部痛の予測モデルを開発すること。
• 反復性頸部痛の個別化された予防戦略に役立てること。

主な方法:

• 反復性NPの成人300人と対照群48人を対象とした多施設前向きコホート研究（END-RNP）。
• 無痛状態での身体的（運動学、筋力、持久力、活性化）、疼痛処理、および心理社会的要因のベースライン検査。
• NPエピソード、強度、干渉、および医療利用に関する2週間ごとのオンラインアンケートによる12か月間の追跡調査。急性エピソードに対する検査の繰り返し。

主要な成果:

• ペナルティ付き回帰を使用して、再発性NPと対照を区別する、または被験者内の変化を示すベースライン測定値に基づいて予測モデルを開発します。
• モデルは、（i）NPのある日数（線形回帰）および（ii）NPの重症度（順序回帰）を予測します。
• 内部検証により、ブートストラップリサンプリングを使用してモデルのパフォーマンス、安定性、および臨床的有用性を評価します。

結論:

• END-RNP研究は、頻繁で重度の反復性NPのリスクが高い個人を特定するための臨床予測ツールを生み出すでしょう。
• これらのツールは、反復性頸部痛の個別化された予防戦略の開発をサポートします。
• 調査結果は、頸部痛障害の世界的な負担の増大に対処するのに役立ちます。