慢性神经病痛改善的患者子组和预测因素:基于轨迹的分析
Xavier Moisset1, M Gabrielle Pagé2,3,4, Bruno Pereira1
1CHU de Clermont-Ferrand, Inserm, Neuro-Dol, Université Clermont Auvergne, Clermont-Ferrand, France.
European journal of pain (London, England)
|September 24, 2025
概括
很少有慢性神经病痛患者在多学科治疗后得到改善. 较低的基线疼痛和干扰预测了更好的结果,而强烈的阿片类药物与持续的严重疼痛相关,需要新的治疗策略.
科学领域:
- 疼痛医学 医学 疼痛医学
- 神经学 神经学
- 临床研究 临床研究
背景情况:
- 有限的现实世界证据存在于多学科的三级护理中预测慢性神经病痛 (NP) 的结果.
- 识别患有类似疼痛轨迹的患者子组对于有效管理至关重要.
研究的目的:
- 确定慢性神经病痛患者的子组,这些患者有不同的疼痛轨迹.
- 评估与不同疼痛轨迹和治疗反应相关的因素.
主要方法:
- 来自北克疼痛登记处的912名慢性神经病痛患者 (起始疼痛≥4/10) 的数据分析.
- 基于组的轨迹建模 (GBTM) 以确定疼痛强度和干扰轨迹.
- 缺少数据的多重归算,结果通过组混合模型和完整数据的GBTM得到证实.
主要成果:
- 一个三类轨迹模型最好地描述了疼痛强度和干扰.
- 只有23.1%的患者显示疼痛强度有显著改善,23.5%显示疼痛干扰改善.
- 较低的基线疼痛强度/干扰预测了更好的结果;强烈的阿片类药物使用与持续的严重疼痛有关.
结论:
- 少数慢性神经病痛患者在当前的多学科治疗中经历了显著的改善.
- 这些发现凸显了当前NP管理的局限性,以及需要新的治疗方法.
- 轨迹分析对于多学科环境中的个性化NP管理具有价值.


