Artykuł metodologiczny

Randomizowane, pozorowane kontrolowane badanie stymulacji elektrycznej czaszki w leczeniu bólu fibromialgii i funkcji fizycznych, przy użyciu biomarkerów obrazowania mózgu

DOI:

10.3791/65790

⸱

5 stycznia 2024

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Atlanta Veterans Affairs Healthcare System, 2Emory University School of Medicine, 3Rollins School of Public Health, 4Spaulding Rehabilitation Hospital, Harvard Medical School, 5The Ohio State University Wexner Medical Center

W tym artykule

Podsumowanie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Obecne badanie jest randomizowanym, kontrolowanym placebo badaniem, mającym na celu określenie skuteczności elektrycznej stymulacji czaszki (CES) w poprawie bólu i funkcji w fibromialgii oraz dalszy rozwój rezonansu magnetycznego opartego na łączności funkcjonalnej (rs-fcMRI) jako narzędzia klinicznego do oceny neuronalnych korelatów i mechanizmów przewlekłego bólu i odpowiedzi przeciwbólowej.

Streszczenie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Fibromialgia to przewlekły zespół bólowy, który objawia się szeregiem objawów, w tym zmniejszoną sprawnością fizyczną, zmęczeniem, zaburzeniami poznawczymi i innymi dolegliwościami somatycznymi. Dostępne terapie są często niewystarczające w leczeniu objawów, a nieodpowiednia kontrola bólu często prowadzi do stosowania opioidów w celu podjęcia próby leczenia. Elektryczna stymulacja czaszki (CES) jest obiecującą niefarmakologiczną opcją leczenia stanów bólowych, która wykorzystuje stymulację pulsacyjnym prądem elektrycznym do modyfikowania funkcji mózgu za pomocą elektrod przezskórnych. Te mechanizmy neuronalne i zastosowania CES w łagodzeniu objawów fibromialgii wymagają dalszych badań.

Łącznie 50 uczestników z Atlanta Veterans Affairs Healthcare System (VAHCS), u których zdiagnozowano fibromialgię, zostało zapisanych, a następnie losowo przydzielonych do grupy placebo plus standardowa terapia lub aktywna CES plus standardowa terapia. Oceny wyjściowe uzyskano przed rozpoczęciem leczenia. Obie interwencje występowały przez 12 tygodni, a uczestnicy byli oceniani po 6 tygodniach i 12 tygodniach od rozpoczęcia leczenia. Pierwszorzędowym wynikiem było zbadanie, czy po zastosowaniu CES występuje poprawa bólu i funkcjonalności. Ponadto uzyskano wyjściowe i uzupełniające obrazowanie rezonansu magnetycznego w stanie spoczynku (rs-fcMRI) w 6-tygodniowych i 12-tygodniowych punktach czasowych w celu oceny klinicznych zastosowań biomarkerów łączności neuronalnej i leżących u ich podstaw powiązań neuronalnych związanych z efektami leczenia.

To jest randomizowane, kontrolowane placebo badanie mające na celu określenie skuteczności CES w łagodzeniu bólu i funkcji w fibromialgii oraz dalszy rozwój rs-fcMRI jako narzędzia klinicznego do oceny neuronalnych korelatów i mechanizmów przewlekłego bólu i odpowiedzi przeciwbólowej.

Wprowadzenie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Spośród wielu istniejących stanów przewlekłego bólu, jedną z najtrudniejszych chorób do zdiagnozowania, klinicznej oceny i leczenia jest fibromialgia. Fibromialgia to wyniszczający zespół przewlekłego bólu, który obejmuje przewlekły rozległy ból, obniżoną sprawność fizyczną, zmęczenie, zaburzenia psychoemocjonalne i zaburzenia snu oraz różne dolegliwości somatyczne dotykające około 2-3% ogólnej populacji w obu Amerykach (około 8 milionów ludzi w USA)1. Diagnoza choroby jest w dużym stopniu uzależniona od zrozumienia przez pacjenta własnego profilu objawów i doświadczenia bólu, a bez tego właściwego zrozumienia choroby zarówno przez lekarza, jak i pacjenta, metody leczenia tracą znaczną skuteczność2. Lepsze zdefiniowanie początków i wpływu fibromialgii, a także wiarygodny biomarker kliniczny do diagnozowania i leczenia fibromialgii są niezbędne, aby jak najlepiej służyć wszystkim pacjentom.

Nawet z potwierdzoną diagnozą, trudności z procesem leczenia tylko rosną. Ogólnie rzecz biorąc, przewlekły ból dotyka więcej osób niż choroby serca, cukrzyca i rak razem wzięte. Subiektywny charakter jego oceny stawia go jako główny czynnik napędzający epidemię opioidów, zwłaszcza biorąc pod uwagę trudności w odróżnieniu nie w pełni leczonego bólu fizycznego od zaburzeń związanych z używaniem substancji i zachowań związanych z poszukiwaniem narkotyków3. W 2020 r. w Stanach Zjednoczonych doszło do 91 799 zgonów z powodu przedawkowania narkotyków (wzrost o 30% w stosunku do 2019 r.), a główną przyczyną tych zgonów były opioidy (74,8% wszystkich zgonów z powodu przedawkowania narkotyków w 2020 r.)4. W związku z tym w leczeniu przewlekłego bólu i fibromialgii potrzebne są niefarmakologiczne alternatywy, aby spowolnić epidemię opioidów, co jest szczególnie ważne w populacji weteranów, gdzie ryzyko samobójstwa i zaburzeń związanych z używaniem opioidów jest wyższe5. Terapie niefarmakologiczne i komplementarne są zatem często stosowane jako terapie pierwszego rzutu6.

Poszukiwanie nowych, skutecznych interwencji w fibromialgii doprowadziło wielu badaczy i klinicystów do metod nieinwazyjnej stymulacji mózgu, w tym stymulacji czaszki. Mimo że mechanizmy patofizjologiczne, które powodują rozwój choroby, nie zostały ostatecznie określone, istniejące dowody potwierdzają ideę, że fibromialgia jest zaburzeniem dysfunkcji autonomicznego układu nerwowego i ośrodkowych (tj. mózgu i rdzenia kręgowego) mechanizmów przetwarzania bólu7,8. Stymulacja niektórych obszarów mózgu może prowadzić do poprawy funkcji w tych obszarach przetwarzania. Powtarzalna przezczaszkowa stymulacja magnetyczna (rTMS) i przezczaszkowa stymulacja prądem stałym (tDCS) były skorelowane ze zmniejszeniem bólu, ale były również związane z podrażnieniem skóry głowy w miejscu aktywacji, bólami głowy i niedostępnością poza placówkami leczniczymi9. Nieinwazyjna stymulacja nerwu błędnego (nVNS), która może zapewnić neuromodulację poprzez stymulację skóry na szyi lub na poziomie ucha, ma potencjał w leczeniu przewlekłego bólu, a inwazyjna stymulacja nerwu błędnego (VNS) wykazała, że łagodzi objawy przewlekłego bólu10. Jednak ani inwazyjny, ani nieinwazyjny VNS nie zostały wystarczająco zbadane w literaturze ani w pełni zatwierdzone do stosowania w leczeniu fibromialgii11,12,13,14.

Elektryczna stymulacja czaszki (CES) to niefarmakologiczna, nieinwazyjna stymulacja mózgu, która składa się z pulsacyjnego, zmiennego mikroprądu (mniej niż 0,5 mA) podawanego przez przezskórne elektrody umieszczone na płatkach uszu15. Jest ona niezwykle łatwo dostępna i może być dostarczana za pośrednictwem urządzeń przenośnych używanych przez pacjentów w ich własnych przestrzeniach mieszkalnych. W porównaniu z innymi metodami stymulacji czaszki, nieinwazyjny charakter i wygoda samodzielnego stosowania przez pacjenta w domu zwiększają potencjał CES jako korzystnej opcji dla szerokiego stosowania leczenia fibromialgii i samodzielnego radzenia sobie z bólem. Został zatwierdzony przez amerykańską Agencję ds. Żywności i Leków (FDA) jako lek na bezsenność, depresję, lęk i ból15.

Obecne badanie ocenia skuteczność CES jako metody leczenia fibromialgii, porównując aktywny CES (podawany przez prawdziwe urządzenie badawcze) z pozorowanym CES (podawanym przez pozorowane urządzenie badawcze). Istnieją pewne wstępne dowody na poparcie stosowania CES w leczeniu stanów bólowych, takich jak fibromialgia16,17. Badanie z 2001 roku z udziałem 60 uczestników losowo przydzielonych do aktywnego lub pozorowanego CES na 3 tygodnie codziennych 60-minutowych sesji wykazało 28% poprawę w punktach czułości, 27% poprawę w ogólnych ocenach bólu i brak efektu placebo18. CES nie został oceniony w populacji weteranów, ani nie został odpowiednio oceniony u mężczyzn z fibromialgią. Finansowany przez Veterans Affairs (VA) systematyczny przegląd CES opublikowany w 2018 r. stwierdził, że dowody są niewystarczające, aby CES miał klinicznie istotny wpływ na fibromialgię, biorąc pod uwagę, że większość badań miała małe rozmiary próbek, krótki czas trwania i wysokie ryzyko błędu systematycznego z powodu nieodpowiedniego zaślepienia. Jednak przegląd sugeruje, że CES nie powoduje poważnych skutków ubocznych i istnieją dowody o niskiej mocy, które sugerują umiarkowane korzyści u pacjentów z lękiem i depresją19. Dlatego uzasadnione są dalsze badania dotyczące stosowania tego zatwierdzonego przez FDA urządzenia niskiego ryzyka, szczególnie w fibromialgii.

Aby w pełni ocenić skuteczność, naukowcy ocenili sprawność fizyczną wraz z biomarkerami neuronalnymi i doświadczeniem bólu. Celem leczenia przewlekłych stanów bólowych jest poprawa sprawności fizycznej. Fibromialgia jest konsekwentnie skorelowana z negatywnym wpływem zarówno na sprawność fizyczną, jak i na postrzeganie przez pacjentów własnych możliwości fizycznych20. Poprzednie badania wykorzystywały proste oceny sprawności fizycznej do określenia wytrzymałości i mobilności, takie jak 6 Minute Walk Test (6MWT)20,21, Five Time Sit to Stand (5TSTS)20 oraz różne miary nośności i siły w kontekście codziennych czynności22. Aby uwzględnić standardowe miary, a jednocześnie złagodzić ilość forsownej aktywności wymaganej tuż przed skanowaniem MRI, zespół badawczy wykorzystał 30-sekundowy test siedzenia na krześle jako miarę wytrzymałości i mobilności, a także uginanie bicepsa i test chwytu dłoni jako miary siły23. Ruchy wymagane w każdej z tych ocen są bardzo powszechne w codziennych czynnościach, więc jest to wyraźna miara tego, jak ludzie fizycznie funkcjonują w swoim codziennym życiu, zarówno z leczeniem, jak i bez niego.

Nawet przy subiektywnych ocenach bólu i miarach skuteczności funkcji fizycznych, mechanizmy CES nie są w pełni zrozumiałe. Wcześniejsze badania neuroobrazowania miały na celu lepsze zrozumienie poprzez zbadanie bezpośredniego wpływu CES na łączność sieciową w mózgu. Feusner i wsp.24 stwierdzili, że CES jest związany z dezaktywacją kory mózgowej dla stymulacji 0,5 Hz i 100 μA obustronnych obszarów czołowych, ciemieniowych i tylnych obszarów linii środkowej i postulowali, że częstotliwość stymulacji może mieć większy wpływ niż obecna intensywność w odniesieniu do dezaktywacji kory. Ich grupa odkryła znaczący wpływ na niektóre, ale nie wszystkie węzły sieci w trybie domyślnym (DMN). Autorzy sugerują, że na podstawie tych danych CES może wpływać na łączność funkcjonalną w stanie spoczynku. Wykazano, że fibromialgia i inne przewlekłe stany bólowe wpływają na wewnętrzną łączność mózgu w regionach związanych z bólem i percepcją25,26, więc terapie, które zmieniają łączność funkcjonalną w odpowiedzi, mogą okazać się zarówno korzystne, jak i skuteczne. Dalsze badania długoterminowych skutków codziennego leczenia w odniesieniu do poprawy klinicznej, a także tego, w jaki sposób martwa aktywacja w mózgu odnosi się do wcześniej obserwowanych spadków częstotliwości elektroencefalogramu, jest potrzebne do lepszego zrozumienia terapeutycznego mechanizmu działania27.

Obrazowanie metodą rezonansu magnetycznego w stanie spoczynku (rs-fcMRI) to metoda neuroobrazowania, która pozwala na obserwację tych zmian funkcjonalnej łączności. Podłużny rezonans magnetyczny w stanie spoczynku umożliwia klinicystom i badaczom ustalenie punktu odniesienia dla łączności w stanie spoczynku i śledzenie zmian w czasie w odpowiedzi na metody leczenia CES. Pomaga również określić, w jaki sposób zmiany w łączności funkcjonalnej są skorelowane z różnicami w odczuwaniu bólu. Wstępne badania neuroobrazowania w fibromialgii wykorzystywały pozytonową tomografię emisyjną (PET) i tomografię komputerową z emisją pojedynczych fotonów (SPECT) do badania mózgu, ale istnieją problemy z obiema technikami w tym zakresie: SPECT ma niższą rozdzielczość niż PET, a skany PET są inwazyjne, co nie jest preferowane dla pacjentów doświadczających przewlekłego bólu. Funkcjonalne obrazowanie metodą rezonansu magnetycznego (fMRI) ma większą rozdzielczość niż SPECT, ale bada aktywność mózgu w odpowiedzi na określone działania pacjentów lub percepcję bodźców28. To właśnie skany rs-fcMRI mogą nakreślić funkcjonalną łączność między obszarami mózgu i mogą być w stanie określić, gdzie i jak występuje fibromialgia, a także najlepsze metody leczenia28.

Ocena skuteczności niefarmakologicznych metod leczenia stanów bólowych, takich jak fibromialgia, ma ogromne znaczenie, zarówno w obecnym kontekście epidemii opioidów, jak i w badaniu przewlekłego bólu jako czynnika ryzyka samobójstwa29,30, która znacznie wzrasta wśród populacji weteranów. Ponadto brak odpowiednich klinicznych biomarkerów bólu jest uznaną luką w wiedzy. Wykorzystanie kombinacji miar behawioralnych i neuroobrazowania w wielu punktach czasowych w celu oceny odpowiedzi na leczenie jest nowatorskim podejściem do oceny fibromialgii, podobnie jak wykorzystanie małżowiny usznej jako leczenia.

Protokół ma na celu wypełnienie luki w badaniach nad fibromialgią poprzez zbadanie wpływu CES na ból i wyniki funkcji fizycznych oraz ocenę neuroobrazowania jako narzędzia do przewidywania i odpowiedzi biomarkerów związanych z klinicznymi wynikami terapii CES31.

Protokół

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Badanie zostało przeprowadzone za zgodą Emory University (IRB 112768) oraz Atlanta VA Institutional Review Boards (1585632-2; Wewnętrzny numer referencyjny: 003), a także Komitet Badawczo-Rozwojowy Atlanta VA (numer referencyjny zarządu: 3881). Wszyscy uczestnicy wyrazili świadomą zgodę na włączenie przed wzięciem udziału w tym badaniu. Aby zobaczyć wizualną reprezentację osi czasu protokołu badania, zobacz Rysunek 1).

figure-protocol-1
Rysunek 1: Oś czasu badania. Wizualna reprezentacja osi czasu realizacji procedur badawczych w okresie próbnym. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

1. Rekrutacja uczestników za pomocą dostępnych metod

  1. Postępuj zgodnie z wymaganymi odpowiednimi wytycznymi instytucjonalnymi dotyczącymi rozpowszechniania materiałów rekrutacyjnych do badania (ulotki, posty, e-maile, rozmowy telefoniczne itp.) oraz zatwierdzonych metod rekrutacji.
    UWAGA: Obecne badanie rekrutowało za pośrednictwem listów rekrutacyjnych do określonych kohort oraz uzupełniających rozmów telefonicznych z potencjalnymi uczestnikami. Szczegóły dotyczące zamawiania urządzeń CES do badania zawarte są w uzupełniającej instrukcji zamawiania urządzeń CES (plik uzupełniający 1).
  2. Gdy ktoś wyrazi zainteresowanie udziałem w badaniu, należy go sprawdzić przez telefon, aby upewnić się, że spełnia wszystkie kryteria włączenia i wyłączenia.
    1. Uwzględnij uczestników, którzy spełniają kryteria kwalifikacyjne: wiek 20-60 lat (limit ustalony podczas badania wstępnego w celu zminimalizowania zmian strukturalnych mózgu spowodowanych starzeniem się)31; diagnoza fibromialgii przez American College of Rheumatology 2016 kryteria32; praworęczność (w celu zapewnienia spójności w strukturze i funkcji mózgu); ocena bólu 4 lub wyższa w Skali Oceny Bólu Obrony i Weteranów (DVPRS)33 w ciągu 3 miesięcy poprzedzających zapisanie; konsekwentne i stabilne leki związane z FM przez co najmniej 4 tygodnie przed zapisem34; i zdolność do bezpiecznej tolerancji MRI.
      1. W przypadku części przesiewowej fibromialgii wypełnij nowe kliniczne kryteria diagnostyczne fibromialgii32 z potencjalnym uczestnikiem, aby uzyskać jego wskaźnik powszechnego bólu (WPI) i wynik nasilenia (SS). Punktuj zgodnie z wytycznymi wymienionymi na dole strony.
      2. W przypadku części przesiewowej dotyczącej oceny bólu poproś potencjalnych uczestników, aby werbalnie ocenili swój średni, stały ból w ciągu ostatnich 3 miesięcy w skali od zera do dziesięciu.
      3. W przypadku części dotyczącej badania przesiewowego MRI należy wypełnić formularz badania przesiewowego bezpieczeństwa MRI wraz z potencjalnym uczestnikiem, dostarczony przez instytucję lub samą placówkę skanera.
    2. Zapytaj uczestników o wszystkie możliwe kryteria wykluczenia. Kryteria wykluczenia obejmują historię napadów padaczkowych lub schorzeń neurologicznych, które zmieniają mózg; ciąża; klaustrofobia, implanty niezgodne z MRI lub inne stany niezgodne z MRI; oraz historia niekontrolowanej choroby psychicznej lub choroby autoimmunologicznej, która prowadzi do bólu i może lepiej wyjaśnić objawy31.
      1. Jeśli ma do nich zastosowanie którekolwiek z kryteriów wykluczenia, nie przechodzą kontroli przesiewowej. Nie włączaj ich do badania.
  3. Gdy ktoś przejdzie badanie przesiewowe, zaplanuj dla niego wizytę za zgodą i podstawowe badanie MRI. Zaplanuj 2 godziny na zgodę i czas skanowania.

2. Przeprowadzanie spotkań w fazie wyjściowej, w trakcie i po zakończeniu badania (patrz Tabela 1)

UWAGA: Wszystkie spotkania odbywają się w miejscu rezonansu magnetycznego.

GodzinaDziałalność badawcza
Etap 1Tydzień 1Rekrutacja, selekcja, zapisy
Etap 2Tydzień 2–3Oceny bazowe, rs-fcMRI
Etap 3Tygodnie 2–14interwencja
Etap 4Tydzień 6–10Ostra obserwacja, rs-fcMRI (6 tygodni po rozpoczęciu leczenia)
Etap 5Tydzień 12–16Długoterminowa obserwacja, rs-fcMRI (12 tygodni po rozpoczęciu leczenia)

Tabela 1: Projekt badania. Kalendarium faz indywidualnego uczestnictwa w ciągu 12 tygodni badania.

  1. Przed każdą wizytą bazową przygotuj urządzenie CES, które przyniesiesz każdemu uczestnikowi.
    1. Otwórz etui, aby upewnić się, że urządzenie jest w środku (powinno być w folii bąbelkowej). Zdejmij tylną część urządzenia i włóż dwie baterie AAA.
    2. Wymień urządzenie z powrotem. Włącz urządzenie, aby upewnić się, że działa, zanim przyniesiesz je uczestnikowi. Przytrzymaj górny przycisk przez około 2 sekundy, aż ekran się zaświeci, aby go włączyć, i przytrzymaj go przez około 2 sekundy, aż ekran zgaśnie, aby go wyłączyć.
    3. Upewnij się, że każde etui zawiera urządzenie, dodatkowe baterie, smycz, mały aplikator do roztworu i klipsy na uszy. Upewnij się, że torba, którą należy rozdać uczestnikom, zawiera etui na urządzenie, butelkę roztworu przewodzącego, dodatkową nasadkę do napełniania aplikatora małego roztworu oraz dodatkowe elektrody z klipsem na ucho.
  2. Po zaplanowaniu zgody i podstawowego skanu MRI spotkaj się z uczestnikiem w punkcie skanera MRI w celu umówienia się na spotkanie z dwiema kopiami formularza zgody, urządzeniem CES i jego materiałami, dokumentami dotyczącymi testów kwalifikacyjnych oraz pakietem kwestionariuszy do wypełnienia. Dodatkowo należy przynieść urządzenie do przesyłania danych, za pomocą którego zostaną przesłane dane MRI, do miejsca analizy.
    UWAGA: W tym badaniu wykorzystano zaszyfrowany dysk USB.
    1. W dokumentach kwalifikacyjnych należy dołączyć nowe kliniczne kryteria diagnostyczne fibromialgii32 i DVPRS33.
      UWAGA: DVPRS powinien być dołączony do każdej wizyty.
    2. W przypadku testów funkcji fizycznych dołącz formularz do zapisywania wyników każdego testu20,21,35.
    3. W przypadku kwestionariuszy, które będą wypełniane przez uczestników, należy dołączyć odpowiednie miary PROMIS (Skala PROMIS v1.2 - Globalne zdrowie, Bank pozycji Neuro-QOL v2.0 - Funkcja poznawcza - Krótka forma, Bank elementów PROMIS v1.0 - Używanie substancji/Alkohol: Spożywanie alkoholu, Bank przedmiotów PROMIS v1.0 - Stres emocjonalny - Lęk - Krótki formularz 7a, Bank przedmiotów PROMIS v1.0 - Stres emocjonalny-Depresja - Krótka forma 4a, Bank przedmiotów PROMIS v1.0 - Zmęczenie - Krótka forma 6a, Bank przedmiotów PROMIS v1.0 - Zakłócenia bólu - Krótki formularz 4a, Bank elementów PROMIS v1.2 - Funkcja fizyczna - Krótki formularz 8b, Bank przedmiotów PROMIS v2.0 - Izolacja społeczna - Skrócona forma 4a)36.
  3. W miejscu rezonansu magnetycznego przeprowadź wizytę wyjściową. Zadzwoń do uczestnika z wyprzedzeniem, aby potwierdzić.
    1. Przeczytaj pełny formularz zgody z uczestnikiem, upewniając się, że rozumie informacje. Zapytaj ich, czy chcieliby wziąć udział, a jeśli się zgodzą, poproś o wydrukowanie swojego imienia i nazwiska, podpisanie i opatrzenie formularza datą.
    2. Po wyrażeniu zgody, jeśli uczestnik zdecyduje się wziąć udział w badaniu, wypełnij z nim dokumenty dotyczące testów włączenia. Jeśli kwalifikują się do kontynuowania, wykonaj poniższe czynności; Jeśli nie kwalifikują się do badania, zakończ ich udział w badaniu w tym momencie.
      1. Upewnij się, że dokumentacja dotycząca badań kwalifikacyjnych obejmuje nowe kliniczne kryteria diagnostyczne fibromialgii i DVPRS.
    3. Jeśli uczestnik kwalifikuje się po teście włączenia, wyjaśnij mu, jak korzystać z urządzenia CES.
      1. Wyjmij urządzenie z etui i pokaż uczestnikom, jak je włączać i wyłączać za pomocą przycisku u góry. Przypomnij uczestnikom, że urządzenie wyłączy się automatycznie po upływie 60 minut.
      2. Pokaż uczestnikom, jak przymocować przewód klipsa na ucho z boku. Przeciwny koniec przewodu od klipsów podłącza się do małego otworu po lewej stronie urządzenia oznaczonego cyfrą "1".
      3. Zademonstruj, jak wyjąć stare elektrody z klipsów na uszy i założyć nowe. Aby usunąć stare podkładki, wyciągnij klej z miejsca, w którym łączy się z klipsami. Aby zamocować nowe elektrody, wyrównaj otwór w zapasowych elektrodach z wypukłym obszarem pośrodku zacisku i mocno dociśnij.
        UWAGA: Nie ciągnij elektrod za miękką część na górze. Jest podatny na rozdarcia i pozostawia klej przyklejony do klipsów.
      4. Zademonstruj, jak przypiąć klipsy do płatków uszu i poproś ich, aby spróbowali tego raz. Ściśnij zielone końcówki klipsa, aby go otworzyć, umieść płatek ucha między nim i delikatnie zamknij klips, aby go przymocować.
      5. Pokaż im, jak zdjąć plastikową nakrętkę z małego aplikatora roztworu i napełnić go roztworem z większej butelki (patrz kroki 2.3.3.6-2.3.3.8). Przypomnij im, że rozwiązanie jest niezbędne do prawidłowego działania urządzenia.
      6. Aby zdjąć górną część aplikatora do małych roztworów, zdejmij nasadkę i mocno dociśnij do boku końcówki. Plastikowa końcówka odsunie się od reszty butelki.
      7. Przymocuj alternatywną nakrętkę do napełniania małego aplikatora do górnej części większej butelki z roztworem. Popchnij małą dyszę, wsuń ją do małego aplikatora i ściśnij dużą butelkę, aby ją napełnić.
      8. Powiedz uczestnikom, że powinni dodać tylko około 1-2 kropli roztworu do każdej elektrody z klipsem do ucha. Nadmiar roztworu należy zetrzeć przed użyciem.
      9. Poinstruuj uczestników, aby korzystali z urządzenia każdego dnia tygodnia przez 60 minut wieczorem, około 1 godziny przed pójściem spać. Poinstruuj uczestników, aby korzystali z urządzenia w stanie spoczynku (tj. siedzieli nieruchomo lub leżeli, nie poruszali się).
        UWAGA: Zarówno w odniesieniu do czasu, jak i pozycji, uczestnikom pozwolono na normalne zmiany w środowisku domowym, aby zwiększyć praktyczny charakter tej terapii do użytku domowego. Nie ustawiono żadnych parametrów dźwięku dozwolonego w środowisku ani wymaganej pamięci urządzenia.
      10. Daj uczestnikom pusty dziennik urządzenia i wyjaśnij, że muszą wprowadzić każdą datę użycia urządzenia, ocenę bólu przed i po użyciu urządzenia oraz czas korzystania z urządzenia.
      11. Jeśli uczestnicy nie są w stanie korzystać ze swojego urządzenia przez pewien czas w ciągu 6 tygodni między wizytami, ale są w stanie umówić się na wizyty kontrolne, pozwól im pozostać w badaniu. Jeśli nie są w stanie korzystać z urządzenia lub nie są w stanie dotrzeć na wizyty badawcze, zakończ swój udział. Zapoznaj się z uzupełniającym dziennikiem urządzeń CES (plik uzupełniający 2), aby zapoznać się z dziennikiem urządzenia wykorzystanym w tym badaniu.
        UWAGA: Poniższe kroki zostaną powtórzone podczas wszystkich trzech wizyt.
    4. Po wyjaśnieniu urządzenia poproś uczestnika o wykonanie trzech krótkich testów sprawności fizycznej23. Dla każdego testu zostanie zapisana maksymalna liczba punktów (łączna liczba powtórzeń dla pierwszych dwóch i siła na próbę dla trzeciego).
      UWAGA: Stoperem użytym w tym badaniu był Apple iPhone 12.
      1. Przeprowadź test siedzenia na krześle w pozycji stojącej przez 30 sekund. Wykonaj kroki 2.3.4.2-2.3.4.6.
      2. Ustaw krzesło tyłem o ścianę sali testowej. Poproś uczestnika, aby usiadł na krześle plecami opartymi o oparcie krzesła.
      3. Poinstruuj uczestnika, aby wstał do pełnej pozycji stojącej, a następnie usiadł z powrotem opartym plecami o oparcie krzesła tyle razy, ile może w ciągu 30 s.
        UWAGA: Jeśli stuknie w krzesło, ale nie położy na nim całkowicie ciężaru ciała z powrotem w pozycji siedzącej, powtórzenie nie będzie się liczyło.
      4. Powiedz uczestnikom, kiedy mają zacząć. Uruchom stoper, gdy zaczną się poruszać.
      5. Poproś uczestników, aby wykonali uginanie ramion z hantlami z każdej strony przez 30 sekund z każdej strony. Zacznij najpierw od prawej ręki, a następnie przejdź w lewo.
      6. Zapisz całkowitą liczbę loków z każdej strony. Użyj wagi 5 funtów dla kobiet i wagi 8 funtów dla mężczyzn. Upewnij się, że uczestnicy siedzą do testu ugięcia ramion.
      7. Poproś uczestników, aby wykonali trzy próby siły chwytu z każdą ręką na dynamometrze. Wykonaj kroki 2.3.4.8-2.3.4.11. Zacznij najpierw od prawej ręki, a następnie przejdź w lewo.
      8. Umieść dynamometr w dłoni uczestnika. Powinni ściskać uchwyt na dole i nie dotykać tarczy na górze.
      9. Powiedz uczestnikom, aby ścisnęli dynamometr tak mocno, jak tylko mogą, a następnie zwolnili. Igła na tarczy zatrzyma się na najwyższym poziomie siły chwytu, jaki wyświetlili.
      10. Zapisz wyniki siły chwytu, zapisując liczbę, do której dociera igła, na tarczy. Zresetuj tarczę między powtórzeniami, przekręcając małe pokrętło z przodu tarczy w kierunku przeciwnym do ruchu wskazówek zegara, aż igła spocznie na zerze.
      11. Upewnij się, że uczestnicy siedzą do testu uchwytu.
        UWAGA: Pomiędzy każdą serią uczestnicy otrzymują około 15-20 s odpoczynku, gdy przekładają sprzęt na drugą rękę. Pomiędzy każdym testem uczestnicy otrzymają około 2 minuty odpoczynku podczas przygotowywania sprzętu i dokumentów na następny.
    5. Po testach sprawności fizycznej poproś uczestników, aby wypełnili pakiet kwestionariuszy za pomocą długopisu. Następnie sprawdź pakiet, aby upewnić się, że odpowiedzieli na wszystkie pytania.
    6. Po zakończeniu wszystkich przeglądów, testów i kwestionariuszy należy zaprowadzić uczestników do samego skanera MRI (wszystkie informacje dotyczące protokołu MRI znajdują się w sekcji 3). Przejrzyj formularz przesiewowy z technikami MRI i upewnij się, że uczestnicy usunęli cały metal ze swojej osoby.
      1. Upewnij się, że członkowie zespołu badawczego nie mają przy sobie metalu.
      2. Pomóż technikom rezonansu magnetycznego w wygodny sposób wprowadzić uczestników do skanera. Zastosuj protokół skanowania MRI.
      3. Poinstruuj uczestników o procedurach bezpieczeństwa (przycisk połączenia testowego i głośniki).
      4. Przypomnij uczestnikom, aby w ogóle się nie ruszali podczas skanowania.
      5. Przypomnij uczestnikom o całkowitym czasie trwania skanowania, który powinien wynosić 60 minut.
      6. Po zakończeniu skanowania pomóż uczestnikom wydostać się ze skanera.
    7. Po skanowaniu zakończ wizytę bazową uczestników i zaplanuj ich wizytę w połowie na 6 tygodni później. Uczestnicy odbędą łącznie trzy wizyty studyjne, każda w odstępie 6 tygodni. Przesyłaj dane MRI do bezpiecznych serwerów badania w celu analizy.
  4. W zaplanowanym dniu przeprowadź wizytę w trakcie wizyty, postępując zgodnie z krokami wizyty podstawowej. Zadzwoń do uczestnika z wyprzedzeniem, aby potwierdzić.
    1. Administrowanie DVPRS. Poproś uczestników, aby zwrócili swój pierwszy wypełniony dziennik urządzenia i dostarczyli im drugi dziennik urządzenia.
    2. Wykonaj kroki 2.3.4-2.3.6 (takie same jak w wizycie wyjściowej).
    3. Zakończ wizytę uczestników w połowie wizyty i zaplanuj ich wizytę po wizycie na 6 tygodni później. Przesyłaj dane MRI do bezpiecznych serwerów badania w celu analizy.
  5. W zaplanowanym dniu należy przeprowadzić wizytę pokontrolną, postępując zgodnie z krokami wizyty w połowie wizyty. Zadzwoń do uczestnika z wyprzedzeniem, aby potwierdzić.
    1. Administrowanie DVPRS. Poproś uczestników, aby zwrócili drugi wypełniony dziennik urządzenia.
    2. Wykonaj kroki 2.3.4-2.3.6 (takie same jak w punkcie wyjściowym i w trakcie wizyt). Na ostatnią wizytę nie jest wymagane planowanie dodatkowych wizyt
      3. .
    3. Jeśli potrzebne są jakiekolwiek informacje, aby zrekompensować uczestnikom, przygotuj się i poproś o te informacje podczas tej wizyty.
      UWAGA: To badanie wymagało ich imienia i nazwiska oraz adresu do wystawienia czeków z Atlanta VA na odszkodowanie.
    4. Zakończ wizytę uczestników po wizycie. Przesyłaj dane MRI do bezpiecznych serwerów badania w celu analizy.
      UWAGA: Przez cały czas trwania badania należy dzwonić i kontaktować się z uczestnikami między wizytami, aby upewnić się, że korzystają z urządzenia, wypełniają dzienniki urządzenia i wiedzą, kiedy odbędzie się ich następna wizyta.

3. Ustawianie protokołów skanowania MRI

  1. W przypadku protokołu skanowania MRI należy pobrać BOLD rs-fMRI na skanerze MRI 3T z 32-kanałową cewką głowicy Phased Array przy użyciu sekwencji gradientowego obrazowania echoplanarnego (EPI). Użyj następujących parametrów MR: FOV (pole widzenia) = 220 mm2; TR (Czas Powtarzania)/TE (Czas Echa) = 1500/25 ms, współczynnik przyspieszenia wielopasmowego =3; kąt odwrócenia = 50°; Rozmiar matrycy 110 x 110; grubość plastra = 2 mm; Współczynnik GRAPPA = 2; Częściowy fourier 6/8; 34 linie odniesienia kodowania fazowego, 72 przeplatane warstwy osiowe pokrywające cały mózg, około 350 objętości skanowania, aby uzyskać 8 minut danych fMRI w stanie spoczynku w celu stabilnego oszacowania sieci łączności.
  2. W protokole anatomicznego namagnesowania T1w przygotowano szybkie echo gradientowe (MPRAGE), ustaw TR = 2530 ms, TE = 3 ms, kąt odwrócenia = 7°, grubość warstwy = 0,8 mm, rozdzielczość fazowa 1 mm. Akwizycja T1w trwa około 6 minut.
  3. Skany obrazowania dyfuzyjnego (DWI) można uzyskać na skanerze MRI 3T z 32-kanałową cewką głowicy Phased Array przy użyciu schematu obrazowania widma dyfuzyjnego. Zebrać łącznie 129 kierunków pobierania próbek dyfuzyjnych o maksymalnej wartości b 3000 s/mm2, rozdzielczości w płaszczyźnie 2 x 2 mm2 i grubości warstwy 2 mm.
  4. Pozyskiwanie danych fizjologicznych (dane krążeniowo-oddechowe z wykorzystaniem pasa monitorującego oddech i pulsoksymetrii) jednocześnie (z blokadą czasową) z danymi fMRI.
  5. Bezpiecznie przesyłaj dane MRI z lokalizacji skanera do bezpiecznego miejsca w celu wstępnego przetworzenia i analizy. Przekonwertuj DICOMS na NIFTI, aby zachować zgodność z formatowaniem BIDS za pomocą dc2bids v2.1.6.
  6. Wyczyść dane poszczególnych identyfikatorów. W stosownych przypadkach należy podać numer uczestnika badania we wszystkich danych. Przeprowadź kontrolę jakości, aby upewnić się, że w danych nie wystąpiły żadne nietypowe artefakty, takie jak nadmierny ruch, za pośrednictwem MRIQC v21.0.0.

4. Przetwarzanie wstępne i analizy

  1. Po otrzymaniu danych MRI z badania wykorzystaj dwa oddzielne potoki do ich analizy: jeden do analizy funkcjonalnej łączności między uczestnikami, a drugi do analizy traktografii istoty białej.
  2. Wstępnie przetwarzaj strukturalne dane T1w i rsfMRI pacjentów za pomocą fMRIPrep v20.2.5, w tym ekstrakcję mózgu, segmentację tkanek i normalizację obrazów T1-zależnych (T1w), a także szacowanie objętości referencyjnej, szacowanie ruchu głowy, korekcję czasu wycinka i rejestrację w T1w dla obrazów funkcjonalnych. W wyniku tego procesu dane T1w i rsfMRI są znormalizowane do przestrzeni MNI152NLin2009cAsym.
    1. Użyj wstępnie przetworzonych danych MRI w analizie łączności funkcjonalnej (CONN).
    2. Zobacz uzupełniający dokument standardowy fMRIPrep (plik uzupełniający 337,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56). Aby uzyskać więcej informacji, skorzystaj z linku: https://fmriprep.org/en/stable/
  3. Zaimportuj wstępnie przetworzony zestaw danych do programu CONN Toolbox v22a w celu dalszego przetwarzania.
    UWAGA: Program CONN Toolbox został zaktualizowany z wersji 21a do wersji 22a podczas tego badania.
    1. W fazie konfiguracji ustal współzmienne drugiego poziomu, aby zdefiniować grupy badawcze (TRUE vs. SHAM) do późniejszej analizy i zapewnić jakość obrazów T1w i rsfMRI. Płynne dane fMRI przez jądro Gaussa 8 mm.
    2. Po wstępnym przetworzeniu odszumiaj dane, aby usunąć obce i fizjologiczne szumy.
      UWAGA: W tym badaniu obliczono analizę pierwszego poziomu, ale nie oceniono jej ani nie wykorzystano, ponieważ naukowcy nie są zainteresowani wynikami dla jednego obiektu.
    3. Wybierz nasiona/ROI i współzmienne tematyczne oraz ustaw kontrasty. Uruchom analizę od ziarna do woksela na poziomie grupy.
    4. Po zakończeniu kroków instalacji, wstępnego przetwarzania i odszumiania dla potoków ustaw progi klastra i woksela, aby wyświetlić wzorce łączności.
    5. Zobacz Uzupełniający Rysunek 1 oraz uzupełniający dokument CES CONN Instructions (Supplementary File 4).
  4. Użyj traktografii korelacyjnej57, aby określić podłużne zmiany w integralności istoty białej skorelowane z grupą eksperymentalną, aby zidentyfikować wiązki dróg i regiony związane z leczeniem CES. Poniżej znajdują się główne kroki analizy:
    1. Konwertuj surowe obrazy DWI z formatu .dcm (DICOM) na format .nii.gz (NIfTI).
    2. Wstępnie przetwórz obrazy, aby skorygować zniekształcenia wywołane podatnością za pomocą FSL (wersja 6.0.6) TOPUP58,59 oraz zniekształceń wiroprądowych za pomocą narzędzia EDDY FSL60.
    3. Generuj wskaźniki kontroli jakości obrazu DWI (QC) związane z ruchem na poziomie pojedynczego obiektu i badania za pomocą narzędzi EDDY QC firmy FSL.
    4. Uruchom dwukierunkową ANOVA powtarzanych pomiarów na tych wskaźnikach kontroli jakości, aby zidentyfikować wszelkie wariancje między grupami, które mogą zakłócić wyniki traktografii grupowej. Jeśli metryka wykazuje istotną wariancję między grupami (p > 0,05), należy ją uwzględnić jako współzmienną w analizie traktografii korelacyjnej.
    5. Zaimportuj wstępnie przetworzone dane do DSI Studio (wersja "Chen", 21 listopada 2022 r.), gdzie są one konwertowane na pliki .src (źródłowe). Więcej informacji na temat DSI Studio można znaleźć na stronie internetowej oprogramowania (https://dsi-studio.labsolver.org).
    6. Zrekonstruuj zaimportowane dane dyfuzyjne za pomocą Q-Space Diffeomorphic Reconstruction (QSDR)61, aby określić orientacje włókien istoty białej w przestrzeni szablonu MNI. Plik .fib (orientacja światłowodu) jest wyprowadzany dla każdego obrazu. Dostępne opcje rekonstrukcji to:
      metoda (wybór metody rekonstrukcji) - QSDR
      param0 (długość próbkowania dyfuzyjnego) - 1,25 (wartość domyślna)
      szablon (do którego obszaru szablonu zrekonstruować dane) - ICBM152
      align_acpc (czy obrócić głośność obrazu w celu wyrównania AC-PC) - 0 (fałsz)
    7. Z tych plików .fib należy utworzyć bazę danych konektometrii, która wyodrębnia wartości anizotropii ilościowej (QA) ze zrekonstruowanych danych dyfuzyjnych. Oblicz podłużną zmianę QA dla każdego tematu w bazie danych. Dodaj do bazy danych dane demograficzne, takie jak grupa eksperymentalna, wiek, płeć, a także wszelkie współzmienne zidentyfikowane na etapie kontroli jakości za pomocą pliku .csv.
    8. Następnie załaduj bazę danych konektometrii do graficznego interfejsu użytkownika Group Connectometry Analysis.
    9. Wybierz współzmienne, które mają być brane pod uwagę w analizie. Jedna z tych wybranych zmiennych towarzyszących jest oznaczona jako zmienna badania.
      1. Na potrzeby tej analizy wybierz opcję Grupa jako zmienną badania. Zidentyfikowane zostaną odcinki ze zmianami podłużnymi w QA skorelowanymi z Grupą, podczas gdy efekt innych wybranych zmiennych komarycznych zostanie poddany regresji.
      2. Do wyboru są następujące opcje analizy konektometrii grupowej:
        - FDR Control (False Discovery Rate cutoff, tylko odcinki o istotnej korelacji poniżej FDR będą wyprowadzane) - 0,05
        - Próg długości (wartość w wokselach minimalnej długości przewodu stosowana jako hipoteza zerowa) - 20 wokseli (lub 40 mm dla rozmiarów wokseli 2 mm)
        - Próg T (próg pomiaru t-stat dla efektu korelacji) - 2,5
        - Badany region (ten panel umożliwia uwzględnienie/wykluczenie regionów z analizy) - wybierz Cały mózg za pomocą - Wyklucz móżdżek zaznaczone
        UWAGA: W tym badaniu móżdżek został wykluczony ze względu na niektóre skany dyfuzyjne, w których części móżdżku zostały odcięte podczas akwizycji.
    10. Naciśnij przycisk Uruchom konektometrię, aby przeprowadzić analizę, która generuje kilka plików:
      - Plik .fib, który przechowuje t-stats i może być otwarty w DSI studio w celu wizualizacji t-stats odcinków z rosnącym QA (przechowywanym jako "inc_t") lub malejącym QA (przechowywanym jako "dec_t"), które są skorelowane z Group.
      - .fdr_dist.values.txt, która zawiera listę wartości FDR w odniesieniu do długości odcinka
      - .inc.tt.gz, który jest plikiem traktograficznym, w którym przechowywane są trakty o zwiększonej podłużnej QA skorelowanej ze zmienną badaną. (Grupa w naszym przypadku). W pliku .dec.tt.gz przechowywane są odcinki ze zmniejszoną podłużną jakością QA skorelowaną ze zmienną badaną.
      - Plik .report.html, który w wygodny sposób przedstawia wyniki konektometrii wraz z osadzonymi wykresami traktów, zdjęciami, a także standardowymi informacjami na temat etapów analizy traktografii korelacyjnej do publikacji.
      UWAGA: Aby zobaczyć przykłady kodu R użytego w tym badaniu, zobacz uzupełniające wykresy kodu CES R (plik uzupełniający 5) i uzupełniające pliki R Code CES eddy-qc Anova (plik uzupełniający 6).

Wyniki

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Jeśli chodzi o wyniki rekrutacji, uczestnicy byli rekrutowani głównie poprzez wysyłanie listów rekrutacyjnych i kolejne rozmowy telefoniczne w oparciu o nakreślone przepisy Systemu Opieki Zdrowotnej w Atlancie VA. Zespół badawczy zrekrutował łącznie 50 uczestników, udowadniając skuteczność zastosowanych metod w realizacji celu rekrutacyjnego (patrz Rysunek 2). Zastosowanie nowych klinicznych kryteriów diagnostycznych fibromialgii pozwoliło zespołowi badawczemu na prawidłowe odsianie osób, które nie spełniały kryteriów fibromialgii32. Pytanie potencjalnych uczestników o diagnozę fibromialgii nie jest tak solidnym środkiem, jak dodatkowe badania przesiewowe i mogło prowadzić do niewłaściwie zaplanowanych wizyt wyjściowych lub udziału w badaniu. Czterdziestu ośmiu uczestników zostało losowo przydzielonych do grup aktywnych i pozorowanych; Dwóch uczestników zostało wykluczonych, ponieważ nie spełniali kryteriów kwalifikacyjnych opartych na testach włączenia do badania.

figure-results-1
Rysunek 2: Schemat rekrutacji. Raport i diagram przepływu rekrutacji do badania, randomizacji i alokacji interwencji. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

W obliczeniach wielkości próby użyto trzech wyników: DVPRS (ból kliniczny), test 30-sekundowego stania na krześle (funkcja) i łączność DMN-SMN (rs-fcMRI). Wszystkie obliczenia mocy opierały się na danych wstępnych. Jako główny punkt końcowy zainteresowania wybrano kliniczne zmiany bólu za pomocą DVPRS. Test 30-sekundowego stania na krześle (30sCST) został wybrany jako reprezentatywny wynik funkcjonalny, ponieważ wykazał najmniejszą zmianę między grupami. Łączność DMN-SMN została wybrana jako drugorzędny wynik zainteresowania jako biomarker neuroobrazowania dla bólu klinicznego i odpowiedzi na leczenie. Analizy wielkości próby przeprowadzono przy założeniu istotności mocy 1% i 80% (2-próbowa, 1-stronna).

Nasiona do tej analizy zostały wybrane na podstawie wstępnych danych, a także literatury na temat fibromialgii, bólu i CES16,24,26,63,64,65,66,67,68,69. Na podstawie wstępnych danych średnia (SD) zmiany po leczeniu w łączeniu lewej pierwszorzędowej kory czuciowo-ruchowej (L-S1M1) z lewą tylną korą obręczy (L-PCC) wynosi 0,041 (0,079) dla grupy leczonej i -0,026 (0,049) dla standardowej grupy leczenia; obserwowana wielkość efektu różnicy między grupami wynosi 1,03 (patrz Tabela 216,21,26,62,63,64,70,71,72,73). Badanie wymagałoby 20 osób w każdej grupie, aby osiągnąć 80% mocy do wykrycia różnicy między grupą CES a grupą standardowego leczenia w ich zmianie po leczeniu w łączności dla L-S1M1 do L-PCC na poziomie istotności 0,01 przy użyciu dwustronnego testu t, przy założeniu, że wielkość efektu różnicy między grupami wynosi 1,03, jak zaobserwowano w danych pilotażowych. Chociaż w badaniu pilotażowym zaobserwowano 17% wskaźnik wyczerpania u 12 osób w naszym poprzednim badaniu neuromodulacji małżowiny usznej (wszyscy ukończyli kontrolny rezonans magnetyczny, ale dwóch zostało utraconych na obserwację po 8 i 12 tygodniach), w celu utrzymania konserwatywnego szacunku dla obliczeń wielkości próby, w tym badaniu założono 20% wskaźnik wyczerpania. Przy oczekiwanym 20% zniszczeniu podczas wizyty po leczeniu, badanie wymagało rekrutacji 20/0,8 = 25 osób w grupie.

Nasiona DMN (x,y,z) Nasiona SMN (x,y,z) Nasiona SN (x,y,z)
Przyśrodkowa kora przedczołowa62,67Prawy skorupiak64,71Prawa grzbietowo-boczna kora przedczołowa62
Prawy PCC70Lewa klasa M170Lewa wyspa przednia 62
Lewy PCC16,67Prawy M170Prawa wyspa przednia przednia62
Precuneus71Prawa ręka S116,72Lewa tylna wyspa64
Lewa ręka S1<-sup class="xref">16,72Prawa tylna izolacja63
Thalamus21Grzbietowa przednia kora obręczy72,73
Prawe skrzyżowanie skroniowo-ciemieniowe62

Tabela 2: Nasiona do analizy. Nasiona DMN, SMN i SN wybrane do analizy na podstawie hipotez a priori. Każde nasiono jest opatrzone odniesieniami do wcześniejszej literatury potwierdzającej jego testowanie w zespołach bólowych.

Na podstawie wcześniejszych badań CES u cywilnych osób z fibromialgią, łącznie 50 osób (n = 25 pozorowane i n = 25 prawdziwe) powinno osiągnąć 80% mocy wykrywania różnicy w wynikach bólu między dwiema grupami17 (patrz Tabela 3). Obliczenia wielkości próby dla tego badania przeprowadzono przy użyciu sealedenvelope.com i oparto na danych wstępnych.

pkt. TGL jedn. TGL szt. Szt. TGL pkt. punktu pkt. pkt.
KontrolaInterwencjaN na grupę
Średnia zmianaSdŚrednia zmianaSd
Ból kliniczny (DVPRS)0,375 1,493 -1,833 Pytanie 2,229 10
Funkcja (30sCST)-0,250 1.500 3.000 4,980 14
rs-fcMRI (S1M1 do PCC)-0,026 0,049 0,041 0,079 20

Tabela 3: Obliczanie wielkości próby. Obliczenia związane z wielkością próby badawczej.

Zaimportowane dane funkcjonalne fMRIPrep zostały wygładzone za pomocą konwolucji przestrzennej z jądrem Gaussa o pełnej szerokości 8 mm i połowie maksimum (FWHM) (zobacz Rysunek 3) pokazuje funkcjonalny wynik z fMRIPrep znormalizowany do przestrzeni szablonu MNI152NLin2009cAsym (po lewej) i wygładzony obraz funkcjonalny z CONN Toolbox (po prawej). Powoduje to zwiększenie stosunku sygnału do szumu, co z kolei poprawia wykrywanie sygnałów zależnych od poziomu tlenu we krwi (BOLD).

figure-results-2
Rysunek 3: Pojedynczy obiekt porównujący niewygładzony funkcjonalny obraz w przestrzeni MNI (po lewej) z jego wygładzonym odpowiednikiem przy 8 mm FWHM. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Dane zostały następnie odszumione za pomocą standardowego potoku odszumiania74, w tym regresji potencjalnych efektów zakłócających charakteryzujących szeregi czasowe istoty białej (5 składowych szumu CompCor), szeregi czasowe CSF (5 składowych szumu CompCor), parametry ruchu i ich pochodne pierwszego rzędu (12 czynników)75, skany wartości odstających (poniżej 295 czynników)48oraz trendy liniowe (2 czynniki) w każdym przebiegu funkcjonalnym, po których następuje filtrowanie częstotliwości pasmowoprzepustowej szeregów czasowych BOLD76 między 0,008 Hz a 0,09 Hz. CompCor49,77 składowe szumu w istocie białej i płynie mózgowo-rdzeniowym oszacowano, obliczając średni sygnał BOLD, a także największe składowe główne prostopadłe do średniej BOLD, parametry ruchu, oraz skany wartości odstających w obrębie zerodowanych masek segmentacji każdego podmiotu (patrz Rysunek 4). Na podstawie liczby warunków szumu zawartych w tej strategii odszumiania, oszacowano, że efektywne stopnie swobody sygnału BOLD po odszumieniu wahają się od 33 do 240,6 (średnio 173,4) u wszystkich badanych. Odszumianie spowodowało redukcję szumów fizjologicznych i innych zewnętrznych szumów pochodzących z danych, które mogły skutkować efektami zakłócającymi.

figure-results-3
Rysunek 4: Kontrole jakości. Wykresy kontroli jakości z CONN Toolbox przedstawiające wpływ odszumiania na łączność funkcjonalną (FC), średni sygnał globalny i maksymalny ruch. Uwaga (A) górny wykres przedstawia dane dla pojedynczego tematu i sesji, wykresy (B,C) B i C są wynikiem odszumiania na poziomie grupy. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Analizy na poziomie grupy zostały przeprowadzone przy użyciu Ogólnego Modelu Liniowego (GLM)78. Dla każdego pojedynczego woksela oszacowano oddzielny GLM, z miarami łączności pierwszego poziomu na tym wokselu jako zmiennymi zależnymi (jedna niezależna próbka na obiekt i jeden pomiar na zadanie lub warunek eksperymentalny, jeśli dotyczy), a grupy lub inne identyfikatory na poziomie podmiotu jako zmienne niezależne. Hipotezy na poziomie wokseli oceniano przy użyciu wielowymiarowej statystyki parametrycznej z losowymi efektami u badanych i estymacją kowariancji próbki w wielu pomiarach. Wnioskowania przeprowadzono na poziomie poszczególnych klastrów (grup sąsiadujących ze sobą wokseli). Wnioskowanie na poziomie klastra oparto na statystykach parametrycznych z teorii losowego pola Gaussa62,79. Wyniki zostały określone przy użyciu kombinacji progu na poziomie woksela tworzącego klaster p < 0,005 oraz progu wielkości klastra z rodzinną korekcją błędów p < 0,001680. Wykonanie tych kroków powoduje porównanie wartości łączności funkcjonalnej na poziomie grupy i warunków pozornych na podstawie regionów zainteresowania (ROI). Wyniki te można wizualizować na wiele sposobów za pomocą graficznego interfejsu użytkownika eksploratora wyników w programie CONN Toolbox. Aby zobaczyć wizualizację wyświetlania głośności przykładowych wyników na poziomie grupy, gdzie czerwony obszar wskazuje regiony o większej dodatniej łączności z ROI, a niebieski to regiony z większą ujemną łącznością z ROI, zobacz Rysunek 5.

figure-results-4
Rysunek 5: Wyświetlanie objętości nasion po zakrętie obręczy. Obraz wykazuje większą dodatnią łączność z przednim zakrętem obręczy i (czerwony) oraz większą negatywną łączność z przedklinkiem (niebieski) dla stanu True względem Sham, pFWEc < 0,05. Liczba ta przedstawia częściowe dane na poziomie grupy (n = 34). Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Plik uzupełniający 1: Instrukcje dotyczące zamawiania urządzeń CES Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.

Plik uzupełniający 2: Dziennik urządzenia CES Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.

Plik uzupełniający 3: fMRIPrep Boilerplate Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.

Plik uzupełniający 4: Instrukcje CES CONN Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.

Plik uzupełniający 5: Wykresy kodu CES R Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.

Plik uzupełniający 6: R Code CES eddy-qc Anova Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.

Dodatkowe Rysunek 1: Skoroszyt CONN. (A) Współzmienne drugiego poziomu. (B) Warunki doświadczalne. (C) Odszumianie. (d) Wyniki. (E) Dane strukturalne. Kliknij tutaj, aby pobrać ten rysunek.

Dyskusja

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Metody niniejszego badania dają nie tylko możliwość wysoce skutecznej metody leczenia fibromialgii, ale także możliwość poprawy procesu diagnostycznego fibromialgii od pierwszego wystąpienia profilu objawów bólowych. Stosowanie zarówno aktywnego CES, jak i pozorowanego CES, przy czym odkrycie typu każdego pojedynczego urządzenia jest zależne od numerów seryjnych i oddzielnego klucza, pozwoliło na zaślepienie zarówno badanych, jak i badaczy do końca uczestnictwa, chroniąc w ten sposób wewnętrzną ważność podczas przeprowadzania ocen i przedstawiając jaśniejszy obraz kliniczny skuteczności zarówno wyrobu, jak i stymulacji81. Dodanie badania środków neuroobrazowania łączności funkcjonalnej pomaga złagodzić część wagi przywiązywanej do subiektywnych raportów uczestników w celu określenia, jak skuteczne są naprawdę metody leczenia. Elastyczność domowego urządzenia do leczenia bólu wprowadza łatwość użycia i dostępu, które zmniejszają obciążenie uczestników, co jest szczególnie korzystne dla populacji, która zazwyczaj doświadcza znacznego bólu nawet podczas przyziemnych lub podstawowych czynności. Zmniejszenie zarówno bólu fizycznego, jak i wysiłku może pomóc jeszcze bardziej zwiększyć skuteczność leczenia fibromialgii i bólu przewlekłego.

Aby zapewnić sprawne działanie zastosowanych metod, w trakcie procesu konieczne było wprowadzenie szeregu modyfikacji. Okresowo, podczas zbierania danych do skanów rs-fcMRI, kilka osób czuło się niekomfortowo leżąc w skanerze z powodu odczuwania bólu. Trudności te powodowały, że albo musieli na chwilę opuścić skaner przed powrotem, aby dokończyć skanowanie, albo poruszali się tak bardzo, że tworzyli artefakt ruchu, którego nie dało się uratować. Aby zrekompensować wszelkie bezużyteczne dane podczas tego procesu, dziewięciu badanych otrzymało dwa skany anatomiczne T1w, z których wyraźniejszy został ostatecznie wykorzystany do celów analizy. MRIQC wykorzystano do zidentyfikowania wszelkich nadmiernych ruchów głowy stwierdzonych w innych częściach danych MRI, dla których nie przeprowadzono dodatkowego skanowania. Korzystając z progu przemieszczenia klatki wynoszącego 0,8 mm, ustalono, że czterech badanych miało co najmniej jedną sesję, w której wykazywało nadmierny ruch. Sesje te zostały usunięte z analizy. Badacze przeprowadzający analizę łączności funkcjonalnej w CONN Toolbox musieli rozwiązać problemy, które pojawiły się podczas analizy. Na przykład czterech badanych nie miało map łączności opartej na nasionach (SBC) w wynikach analizy pierwszego poziomu zarówno dla skanów środkowych, jak i końcowych, ani nie miało matryc projektowych pierwszego poziomu, nawet po ich przetworzeniu i odszumieniu. Ustalono, że w poprzedniej iteracji projektu CONN zebrano i przetworzono tylko ich podstawowe skany. Ich skany w trakcie i po nich zostały później zaimportowane, ale CONN stworzył warunki/zmienne odnoszące się do tych sesji, mimo że osoby te nie miały w tym czasie danych dla nich. W związku z tym CONN zignorował nowo zaimportowane dane. Rozwiązaniem było ponowne uruchomienie tych tematów z etapu wstępnego przetwarzania i upewnienie się, że poprzednie wstępnie przetworzone dane zostały nadpisane.

Oprócz zajęcia się kwestią adaptacji metodologicznej, naukowcy dostrzegli również ograniczenia metodologiczne obecnego badania. Istnieje możliwość, że badane urządzenia nie pozostały w grupie, do której zostały przydzielone (prawdziwe kontra fikcyjne CES). Chociaż jest to mało prawdopodobne, w pewnym momencie mogli rozpocząć lub przerwać leczenie, co niedokładnie zniekształciło wyniki. Ograniczenie to zostanie rozwiązane przez samą firmę produkującą urządzenia, która przesłucha urządzenia po ich powrocie do placówki, aby upewnić się, że konsekwentnie stosowały lub nie stosowały CES zgodnie z pierwotnym przeznaczeniem. Innym ograniczeniem metod leczenia jest to, że zapisy dotyczące korzystania z urządzenia są w dużym stopniu uzależnione od dokładnej samooceny i zrozumienia przez uczestników. Urządzenie rejestruje całkowity czas użytkowania, ale istnieje możliwość, że uczestnicy włączą urządzenie bez bezpośredniego użycia lub błędnie poinformują o innych aspektach użytkowania, takich jak data i godzina. Na dzienniki urządzenia może mieć wpływ błąd odpowiedzi, co oznaczałoby niedokładne raportowanie zastosowanego leczenia82. W odpowiedzi na ten problem może być pewne korzyści z ustanowienia częstszego i bardziej ustrukturyzowanego planu komunikacji z każdym uczestnikiem, tak aby konsekwentnie przypominano mu o dziennikach, a także o tym, kiedy i jak je wypełnić. Zachęca również do dalszych rozważań nad samymi urządzeniami, ich działaniem i tym, jak można poprawić prowadzone przez nie zapisy oprócz stymulacji, którą zapewniają.

Metody zbadane w tym badaniu mogą mieć znaczący wpływ na wszystkie dziedziny badań nad fibromialgią i oceną bólu przewlekłego jako całości. W odniesieniu do istniejących metod leczenia fibromialgii, CES uszny i jego dostępność jako niefarmakologicznej, nieinwazyjnej opcji leczenia bólu wypełniają istotną lukę w istniejących metodach. Jeśli okaże się skuteczny, CES odpowie na obecny klimat niewłaściwego zarządzania opioidowymi lekami przeciwbólowymi, zapewniając możliwą alternatywę niefarmakologiczną i może złagodzić niepotrzebny dodatkowy ból spowodowany inwazyjnymi środkami zarówno interwencji, jak i diagnozy. Cele neuroobrazowania tego badania służą również ważnemu i nowatorskiemu celowi w implikacjach tych metod. Wcześniej nie było żadnych wyników laboratoryjnych ani radioaktywnych zwalidowanych jako markery fibromialgii, co doprowadziło do trudności napotkanych przy próbach diagnozy2. Badanie połączeń funkcjonalnych i ich związku z aktywnością mózgu specyficzną dla fibromialgii może drastycznie zmienić proces diagnostyczny, a także określenie leczenia, poprawiając oba systemy. Szybsza i bardziej wiarygodna diagnoza daje również możliwość poprawy jakości życia pacjentów z tą chorobą. Ich cierpienie nasila się, gdy nie ma odpowiedzi i gdy rozmiar ich bólu nie jest rozumiany przez nikogo innego. Obiektywne miary oceny bólu pozwalają klinicystom lepiej zrozumieć, przez co przechodzą i jak im pomóc.

Techniki zastosowane w tym badaniu otwierają drzwi do dalszych badań nad lepszymi metodami diagnozowania i leczenia fibromialgii i nie tylko. Fibromialgia nie jest jedynym przewlekłym stanem bólowym, który zależy od samooceny pacjenta i subiektywnych miar oceny83. Techniki neuroobrazowania zastosowane w tym badaniu mogą mieć szerokie zastosowanie w dziedzinach diagnostycznych i interwencyjnych, jeśli naukowcy będą nadal badać znaczenie aktywności mózgu w zrozumieniu i leczeniu przewlekłego bólu. Sam CES uszny, jeśli okaże się skuteczny i stanie się bardziej powszechną i dostępną opcją leczenia, może zapewnić powszechną pomoc w leczeniu bólu populacji bardzo potrzebującej. Analiza danych jest nadal w toku, więc nie wiadomo jeszcze więcej na temat skuteczności stosowania przedstawionych metod. Ostatecznie wyniki będą nadal dostarczać informacji i przedstawiać argumenty za tym, w jaki sposób należy zająć się fibromialgią i podobnymi przewlekłymi stanami bólowymi w przyszłości.

Oświadczenia

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Autorzy oświadczają, że nie są im znane żadne konkurencyjne interesy finansowe ani powiązania osobiste, które mogłyby mieć wpływ na pracę opisaną w tym artykule. Poglądy wyrażone w tym artykule są poglądami autorów i niekoniecznie odzwierciedlają stanowisko lub politykę Departamentu ds. Weteranów lub rządu Stanów Zjednoczonych.

Podziękowania

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Autorzy pragną podziękować za wsparcie badaczy z Centrum Rehabilitacji Wizualnej i Neurokognitywnej, w tym dr Bruce'a Crossona i dr Lisy Krishnamurthy, za ich wkład w pracę. Autorzy dziękują również Grace Ingham za jej nieocenioną pomoc w procesie kręcenia filmu. Praca ta była częściowo wspierana przez Departament ds. Weteranów Stanów Zjednoczonych, Rehabilitację, Służbę Badań i Rozwoju Career Award, IK2 RX003227 (Anna Woodbury) oraz Center Grant 5I50RX002358. Podmiot finansujący nie odgrywa żadnej roli w projektowaniu badań, gromadzeniu danych, zarządzaniu, analizie, interpretacji ani sprawozdawczości.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
Skaner 3T Siemens MAGNETOM PrismaSiemens HealthineersN/AZe strony internetowej Emory: "System MR całego ciała Siemens Magnetom Prisma 3T jest wyposażony w: najnowocześniejszy system gradientowy o maksymalnej wytrzymałości (na oś) 80 mT/m i szybkości narastania 200 T/m/sek
64 niezależne kanały odbiornika RF zdolne do 204 połączeń odbiornika
2-kanałowym nadajnikiem RF. Dostępnych jest wiele cewek, w tym: 64-kanałowa cewka głowy/szyi z 52 kanałami do obrazowania obszaru głowy
32-kanałowa cewka tylko dla głowy
20-kanałowa cewka głowica/szyja z 16 kanałami dla cewki głowy
Cewka kręgosłupa
elastyczna cewka klatki piersiowej
Duża i mała elastyczna cewka do obrazowania kończyn.
Zestaw Alpha-Stim AID ElectromedicalProducts International Inc.SKU: 500KITŁącznie 50 urządzeń zamówionych do celów badawczych.
Ze strony: "Do zakupu tego urządzenia (na terenie USA) wymagana jest recepta lub zamówienie od licencjonowanego pracownika służby zdrowia. FDA dopuszczona tylko do lęku, bezsenności i bólu, z aprobatą na depresję poza Stanami Zjednoczonymi."
CONN Toolbox v21a16 (RRID:SCR_009550) Whitfield-Gabrieli and Nieto-CastanonVersion v21a16 (RRID:SCR_009550)CONN to wieloplatformowe oprogramowanie oparte na SPM o otwartym kodzie źródłowym do obliczeń, wyświetlania i analizy funkcjonalnej łączności obrazowania rezonansu magnetycznego (fcMRI). CONN służy do analizy danych dotyczących stanu spoczynku (rsfMRI), a także projektów związanych z zadaniami.
Studio DSI ( RRID:SCR_009557) Fang-Cheng (Frank) YehRRID:SCR_009557DSI Studio to oprogramowanie do analizy traktografii, które mapuje połączenia mózgowe i koreluje wyniki z zaburzeniami neuropsychologicznymi. Jest to zbiorcza implementacja kilku metod dyfuzyjnego rezonansu magnetycznego, w tym obrazowania tensora dyfuzji (DTI), uogólnionego obrazowania q-sampling (GQI), dyfeomorficznej rekonstrukcji q-space (QSDR), dyfuzyjnej konektometrii MRI i uogólnionego deterministycznego śledzenia włókien.
fMRIPrep 20.2.5 (RRID:SCR_016216) NiPreps (NeuroImaging PREProcessing tools)Wersja 20.2.5. (RRID:SCR_016216)Funkcjonalny potok wstępnego przetwarzania danych z rezonansu magnetycznego (fMRI), który został zaprojektowany w celu zapewnienia łatwo dostępnego, najnowocześniejszego interfejsu, który jest odporny na zmiany w protokołach akwizycji skanów i który wymaga minimalnego wkładu użytkownika, zapewniając jednocześnie łatwe do interpretacji i kompleksowe raportowanie błędów i wyników. Wykonuje podstawowe etapy przetwarzania (korejestracja, normalizacja, usuwanie zniekształceń, ekstrakcja komponentów szumu, segmentacja, zdzieranie czaszki itp.), zapewniając wyniki, które można łatwo przesłać do różnych analiz na poziomie grupy, w tym fMRI opartego na zadaniach lub w stanie spoczynku, miar teorii grafów oraz statystyk opartych na powierzchni lub objętości.
Rezonans magnetyczny NiPreps (NeuroImaging PREProcessing tools)MRIQC ekstrahuje niereferencyjne IQM (metryki jakości obrazu) ze strukturalnych (T1w i T2w) i funkcjonalnych danych MRI (obrazowanie rezonansu magnetycznego). (nie wykorzystywane bezpośrednio do analiz)
Hydrauliczna dynamometr ręczny Sammons Preston JamarAlpha Med Inc.SKU SAMP5030J1Ze strony internetowej: Idealny do rutynowych badań przesiewowych siły chwytu oraz wstępnej i bieżącej oceny klientów z urazami i dysfunkcjami ręki.
Urządzenie jest dostarczane z walizką do przenoszenia/przechowywania, certyfikatem kalibracji i kompletnymi instrukcjami. Gwarancja na cały rok. Gwarancja nie obejmuje kalibracji. Nie zawiera lateksu.
SPRI 5-funtowy ciężar pokryty winylemSPRI | Amazonnie dotyczyKolor: (E) Ciemnoniebieski | 5-funtowy. Pojawia się na Amazon: Hantle Ciężarki do rąk Zestaw 2 sztuk - ćwiczenia powlekane winylem & Hantle fitness do ćwiczeń w domowej siłowni Trening siłowy Wolne ciężary dla kobiet, mężczyzn (1-10 funtów, 12, 15, 18, 20 funtów), https://www.amazon.com/stores/SPRI/Weights/page/9D10835A-CFAB-4DA1-BEE9-AE993C6B5BC1
SPRI 8-funtowy ciężarek pokryty winylemSPRI | Amazonnie dotyczykoloru: (H) |8-funtowy. Pojawia się na Amazon: Hantle Ciężarki do rąk Zestaw 2 sztuk - ćwiczenia powlekane winylem & Hantle fitness do ćwiczeń w domowej siłowni Trening siłowy Wolne ciężary dla kobiet, mężczyzn (1-10 funtów, 12, 15, 18, 20 funtów), https://www.amazon.com/stores/SPRI/Weights/page/9D10835A-CFAB-4DA1-BEE9-AE993C6B5BC1

Bibliografia

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Heidari, F., Afshari, M., Moosazadeh, M. Prevalence of fibromyalgia in general population and patients, a systematic review and meta-analysis. Rheumatology International. 37 (9), 1527-1539 (2017).
  2. Dennis, N. L., Larkin, M., Derbyshire, S. W. G. 'A giant mess' - making sense of complexity in the accounts of people with fibromyalgia. British Journal of Health Psychology. 18 (4), 763-781 (2013).
  3. Woodbury, A. Opioids for nonmalignant chronic pain. AMA Journal of Ethics. 17 (3), 202-208 (2015).
  4. Hedegaard, H., Minino, A. M., Spencer, M. R., Warner, M. Drug overdose deaths in the United States, 1999-2020. NCHS Data Brief. 428, 1-8 (2021).
  5. Report No.: 17-01846-316. Opioid prescribing to high-risk veterans receiving VA purchased care. Office of Healthcare Inspections. , Department of Veterans Affairs. (2017).
  6. Perry, R., Leach, V., Davies, P., Penfold, C., Ness, A., Churchill, R. An overview of systematic reviews of complementary and alternative therapies for fibromyalgia using both AMSTAR and ROBIS as quality assessment tools. Systematic Reviews. 6 (1), 97(2017).
  7. Martinez-Lavin, M., Hermosillo, A. G. Dysautonomia in Gulf War syndrome and in fibromyalgia. The American Journal of Medicine. 118 (4), 446(2005).
  8. Petersel, D. L., Dror, V., Cheung, R. Central amplification and fibromyalgia: disorder of pain processing. Journal of Neuroscience Research. 89 (1), 29-34 (2011).
  9. Marlow, N. M., Bonilha, H. S., Short, E. B. Efficacy of transcranial direct current stimulation and repetitive transcranial magnetic stimulation for treating fibromyalgia syndrome: A systematic review. Pain Practice. 13 (2), 131-145 (2013).
  10. Molero-Chamizo, A., et al. Noninvasive transcutaneous vagus nerve stimulation for the treatment of fibromyalgia symptoms: A study protocol. Brain sciences. 12 (1), 95(2022).
  11. Cimpianu, C. L., et al. Vagus nerve stimulation in psychiatry: A systematic review of the available evidence. Journal of Neural Transmission. 124 (1), 145-158 (2017).
  12. Napadow, V., et al. Evoked pain analgesia in chronic pelvic pain patients using respiratory-gated auricular vagal afferent nerve stimulation. Pain Medicine (Malden, Mass). 13 (6), 777-789 (2012).
  13. Zhang, Y., et al. Transcutaneous auricular vagus nerve stimulation (taVNS) for migraine: an fMRI study. Regional Anesthesia and Pain. 46 (2), 145-150 (2021).
  14. Tassorelli, C., et al. Noninvasive vagus nerve stimulation as acute therapy for migraine: The randomized PRESTO study. Neurology. 91 (4), e364-e373 (2018).
  15. NBC4 Washington - Electrotherapy Device Treats Anxiety, Insomnia, Depression. Alpha-Stim. , https://alpha-stim.com/blog/nbc4-washington-electrotherapy-device-treats-anxiety-insomnia-depression/ (2021).
  16. Taylor, A. G., Anderson, J. G., Riedel, S. L., Lewis, J. E., Bourguignon, C. A randomized, controlled, double-blind pilot study of the effects of cranial electrical stimulation on activity in brain pain processing regions in individuals with fibromyalgia. Explore (NY). 9 (1), 32-40 (2013).
  17. Taylor, A. G., Anderson, J. G., Riedel, S. L., Lewis, J. E., Kinser, P. A., Bourguignon, C. Cranial electrical stimulation improves symptoms and functional status in individuals with fibromyalgia. Pain Management Nursing. 14 (4), 327-335 (2013).
  18. Lichtbroun, A. S., Raicer, M. M., Smith, R. B. The treatment of fibromyalgia with cranial electrotherapy stimulation. Journal of Clinical Rheumatology. 7 (2), 72-78 (2001).
  19. Shekelle, P. G., Cook, I. A., Miake-Lye, I. M., Booth, M. S., Beroes, J. M., Mak, S. Benefits and harms of cranial electrical stimulation for chronic painful conditions, depression, anxiety, and insomnia: A systematic review. Annals of Internal Medicine. 168 (6), 414-421 (2018).
  20. Dailey, D. L., et al. Perceived function and physical performance are associated with pain and fatigue in women with fibromyalgia. Arthritis Research & Therapy. 18, 68(2016).
  21. Gowans, S. E., deHueck, A., Voss, S., Silaj, A., Abbey, S. E., Reynolds, W. J. Effect of a randomized, controlled trial of exercise on mood and physical function in individuals with fibromyalgia. Arthritis & Rheumatism. 45 (6), 519-529 (2001).
  22. Jones, J., Rutledge, D. N., Jones, K. D., Matallana, L., Rooks, D. S. Self-Assessed physical function levels of women with fibromyalgia: A national survey. Women's Health Issues. 18 (5), 406-412 (2008).
  23. Rikli, R. E., Jones, C. J. Development and validation of criterion-referenced clinically relevant fitness standards for maintaining physical independence in later years. The Gerontologist. 53 (2), 255-267 (2013).
  24. Feusner, J. D., et al. Effects of cranial electrotherapy stimulation on resting state brain activity. Brain and Behavior. 2 (3), 211-220 (2012).
  25. Harris, R. E., et al. Pregabalin rectifies aberrant brain chemistry, connectivity, and functional response in chronic pain patients. Anesthesiology. 119 (6), 1453-1464 (2013).
  26. Napadow, V., Harris, R. E. What has functional connectivity and chemical neuroimaging in fibromyalgia taught us about the mechanisms and management of 'centralized' pain. Arthritis Research & Therapy. 16 (5), 425(2014).
  27. Schroeder, M. J., Barr, R. E. Quantitative analysis of the electroencephalogram during cranial electrotherapy stimulation. Clinical Neurophysiology. 112 (11), 2075-2083 (2001).
  28. Cordes, D., et al. Mapping functionally related regions of brain with functional connectivity MR imaging. American Journal of Neuroradiology. 21 (9), 1636-1644 (2000).
  29. Hassett, A. L., Aquino, J. K., Ilgen, M. A. The risk of suicide mortality in chronic pain patients. Current Pain and Headache Reports. 18 (8), 436(2014).
  30. Stenager, E., Christiansen, E., Handberg, G., Jensen, B. Suicide attempts in chronic pain patients. A register-based study. Scandinavian Journal of Pain. 5 (1), 4-7 (2014).
  31. Woodbury, A., et al. Feasibility of auricular field stimulation in fibromyalgia: Evaluation by functional magnetic resonance imaging, randomized trial. Pain Medicine. 22 (3), 715-726 (2021).
  32. Wolfe, F., et al. Revisions to the 2010/2011 fibromyalgia diagnostic criteria. Seminars in Arthritis and Rheumatism. 46 (3), 319-329 (2016).
  33. Polomano, R. C., et al. Psychometric testing of the defense and veterans pain rating scale (DVPRS): A new pain scale for military population. Pain Medicine. 17 (8), 1505-1519 (2016).
  34. Electromedical Products International, Inc. Scientific and clinical literature examination for the Alpha-Stim M microcurrent and cranial electrotherapy stimulator. , Mineral Wells. Texas. (2016).
  35. Lein, D. H. Jr, Alotaibi, M., Almutairi, M., Singh, H. Normative reference values and validity for the 30-second chair-stand test in healthy young adults. International Journal of Sports Physical Therapy. 17 (5), 907-914 (2022).
  36. Revicki, D. A., Cook, K. F., Amtmann, D., Harnam, N., Chen, W. H., Keefe, F. J. Exploratory and confirmatory factor analysis of the PROMIS pain quality item bank. Quality of Life Research. 23 (1), 245-255 (2014).
  37. Tustison, N. J., et al. N4ITK: improved N3 bias correction. IEEE Transactions on Medical Imaging. 29 (6), 1310-1320 (2010).
  38. Avants, B. B., Epstein, C. L., Grossman, M., Gee, J. C. Symmetric diffeomorphic image registration with cross-correlation: evaluating automated labeling of elderly and neurodegenerative brain. Medical Image Analysis. 12 (1), 26-41 (2008).
  39. Zhang, Y., Brady, M., Smith, S. Segmentation of brain MR images through a hidden Markov random field model and the expectation-maximization algorithm. IEEE Transactions on Medical Imaging. 20 (1), 45-57 (2001).
  40. Dale, A. M., Fischl, B., Sereno, M. I. Cortical surface-based analysis: I. Segmentation and surface reconstruction. NeuroImage. 9 (2), 179-194 (1999).
  41. Klein, A., et al. Mindboggling morphometry of human brains. PLoS Computational Biology. 13 (2), e1005350(2017).
  42. Fonov, V. S., Evans, A. C., McKinstry, R. C., Almli, C. R., Collins, D. L. Unbiased nonlinear average age-appropriate brain templates from birth to adulthood. NeuroImage. 47 (Supplement 1), S102(2009).
  43. Evans, A. C., Janke, A. L., Collins, D. L., Baillet, S. Brain templates and atlases. NeuroImage. 62 (2), 911-922 (2012).
  44. Greve, D. N., Fischl, B. Accurate and robust brain image alignment using boundary-based registration. NeuroImage. 48 (1), 63-72 (2009).
  45. Jenkinson, M., Bannister, P., Brady, M., Smith, S. Improved optimization for the robust and accurate linear registration and motion correction of brain images. NeuroImage. 17 (2), 825-841 (2002).
  46. Cox, R. W., Hyde, J. S. Software tools for analysis and visualization of fMRI data. NMR in Biomedicine. 10 (4-5), 171-178 (1997).
  47. Pruim, R. H. R., Mennes, M., van Rooij, D., Llera, A., Buitelaar, J. K., Beckmann, C. F. ICA-AROMA: A robust ICA-based strategy for removing motion artifacts from fMRI data. NeuroImage. 112, 267-277 (2015).
  48. Power, J. D., Mitra, A., Laumann, T. O., Snyder, A. Z., Schlaggar, B. L., Petersen, S. E. Methods to detect, characterize, and remove motion artifact in resting state fMRI. NeuroImage. 84, 320-341 (2014).
  49. Behzadi, Y., Restom, K., Liau, J., Liu, T. T. A component based noise correction method (CompCor) for BOLD and perfusion based fMRI. NeuroImage. 37 (1), 90-101 (2007).
  50. Satterthwaite, T. D., et al. An improved framework for confound regression and filtering for control of motion artifact in the preprocessing of resting-state functional connectivity data. NeuroImage. 64, 240-256 (2013).
  51. Lanczos, C. Evaluation of noisy data. Journal of the Society for Industrial and Applied Mathematics Series B Numerical Analysis. 1 (1), 76(1964).
  52. Oscar, E., et al. fMRIPrep: A robust preprocessing pipeline for functional MRI. Nature Methods. 16, 111-116 (2019).
  53. Oscar, E., et al. FMRIPrep. Software. Zenodo. , (2018).
  54. Gorgolewski, K. J., et al. Nipype: a flexible, lightweight and extensible neuroimaging data processing framework in python. Frontiers in Neuroinformatics. 5, 13(2011).
  55. Gorgolewski, K. J., et al. Nipype. Software. Zenodo. , (2018).
  56. Abraham, A., et al. Machine learning for neuroimaging with scikit-learn. Frontiers in Neuroinformatics. 8, 14(2014).
  57. Yeh, F. -C., Badre, D., Verstynen, T. Connectometry: A statistical approach harnessing the analytical potential of the local connectome. NeuroImage. 125 (2016), 162-171 (2015).
  58. Andersson, J. L. R., Skare, S., Ashburner, J. How to correct susceptibility distortions in spin-echo echo-planar images: application to diffusion tensor imaging. NeuroImage. 20 (2), 870-888 (2003).
  59. Smith, S. M., et al. Advances in functional and structural MR image analysis and implementation as FSL. NeuroImage. 23 (S1), 208-219 (2004).
  60. Andersson, J. L. R., Sotiropoulos, S. N. An integrated approach to correction for off-resonance effects and subject movement in diffusion MR imaging. NeuroImage. 125, 1063-1078 (2016).
  61. Yeh, F. -C., Tseng, W. -Y. I. NTU-90: a high angular resolution brain atlas constructed by -q-space diffeomorphic reconstruction. Neuroimage. 58 (1), 91-99 (2011).
  62. Nieto-Castanon, A. Cluster-Level Inferences. Handbook of Functional Connectivity Magnetic Resonance Imaging Methods in CONN. , Hilbert Press. Boston, MA. (2020).
  63. Hemington, K. S., Wu, Q., Kucyi, A., Inman, R. D., Davis, K. D. Abnormal cross-network functional connectivity in chronic pain and its association with clinical symptoms. Brain Structure & Function. 221 (8), 4203-4219 (2016).
  64. Ichesco, E., et al. Altered resting state connectivity of the insular cortex in individuals with fibromyalgia. Journal of Pain. 15 (8), 815-826 (2014).
  65. Kim, J., et al. The somatosensory link in fibromyalgia: functional connectivity of the primary somatosensory cortex is altered by sustained pain and is associated with clinical/autonomic dysfunction. Arthritis & Rheumatology. 67 (5), 1395-1405 (2015).
  66. Napadow, V., LaCount, L., Park, K., As-Sanie, S., Clauw, D. J., Harris, R. E. Intrinsic brain connectivity in fibromyalgia is associated with chronic pain intensity. Arthritis and Rheumatism. 62 (8), 2545-2555 (2010).
  67. Napadow, V., Kim, J., Clauw, D. J., Harris, R. E. Decreased intrinsic brain connectivity is associated with reduced clinical pain in fibromyalgia. Arthritis and Rheumatism. 64 (7), 2398-2403 (2012).
  68. Puiu, T., et al. Association of alterations in gray matter volume with reduced evoked-pain connectivity following short-term administration of pregabalin in patients with fibromyalgia. Arthritis & Rheumatology. 68 (6), 1511-1521 (2016).
  69. Fallon, N., Chiu, Y., Nurmikko, T., Stancak, A. Functional Connectivity with the default mode network is altered in fibromyalgia patients. PLoS One. 11 (7), e0159198(2016).
  70. Wang, Y., Kang, J., Kemmer, P. B., Guo, Y. An efficient and reliable statistical method for estimating functional connectivity in large scale brain networks using partial correlation. Frontiers in Neuroscience. 10, 123(2016).
  71. Mease, P. J., et al. Estimation of minimum clinically important difference for pain in fibromyalgia. Arthritis Care and Research (Hoboken). 63 (6), 821-826 (2011).
  72. Bingel, U., et al. Somatotopic organization of human somatosensory cortices for pain: a single trial fMRI study. NeuroImage. 23 (1), 224-232 (2004).
  73. Wager, T. D., et al. Pain in the ACC. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 113 (18), E2474-E2475 (2016).
  74. Nieto-Castanon, A. FMRI Denoising Pipeline. Handbook of Functional Connectivity Magnetic Resonance Imaging Methods in CONN. , Hilbert Press. Boston, MA. (2020).
  75. Friston, K. J., Williams, S., Howard, R., Frackowiak, R. S., Turner, R. Movement-related effects in fMRI time-series. Magnetic Resonance in Medicine. 35 (3), 346-355 (1996).
  76. Hallquist, M. N., Hwang, K., Luna, B. The nuisance of nuisance regression: spectral misspecification in a common approach to resting-state fMRI preprocessing reintroduces noise and obscures functional connectivity. NeuroImage. 82, 208-225 (2013).
  77. Chai, X. J., Nieto-Castanon, A., Ongur, D., Whitfield-Gabrieli, S. Anticorrelations in resting state networks without global signal regression. NeuroImage. 59 (2), 1420-1428 (2012).
  78. Nieto-Castanon, A. General Linear Model. Handbook of Functional Connectivity Magnetic Resonance Imaging Methods in CONN. , Hilbert Press. Boston, MA. (2020).
  79. Worsley, K. J., Marrett, S., Neelin, P., Vandal, A. C., Friston, K. J., Evans, A. C. A unified statistical approach for determining significant signals in images of cerebral activation. Human Brain Mapping. 4 (1), 58-73 (1996).
  80. Chumbley, J., Worsley, K., Flandin, G., Friston, K. Topological FDR for neuroimaging. NeuroImage. 49 (4), 3057-3064 (2010).
  81. Page, S. J., Persch, A. C. Recruitment, retention, and blinding in clinical trials. The American Journal of Occupational Therapy. 67 (2), 154-161 (2013).
  82. McGrath, R. E., Mitchell, M., Kim, B. H., Hough, L. Evidence for response bias as a source of error variance in applied assessment. Psychological Bulletin. 136 (3), 450-470 (2010).
  83. Robinson-Papp, J., George, M. C., Dorfman, D., Simpson, D. M. Barriers to chronic pain measurement: A qualitative study of patient perspectives. Pain Medicine. 16 (7), 1256-1264 (2015).

Przedruki i uprawnienia

Poproś o pozwolenie na ponowne wykorzystanie tekstu lub ilustracji tego artykułu JoVE

Poproś o pozwolenie

Tagi

fMRI konektywno ci funkcjonalnejfMRI w stanie spoczynkutesty funkcji fizycznychtraktografia istoty bia ejniefarmakologiczna terapia b lurandomizowane badanie kontrolowanebiomarkery neuroobrazowe

Powiązane artykuły