脊髄刺激に関するパーソナルおすすめ
新しいシステムが患者のために脊髄刺激設定を最適化して、より良い痛みの緩和を助けるよ。
― 1 分で読む
脊髄刺激療法(SCS)は、慢性的な痛みに悩む人のための治療法だよ。体の中にデバイスを入れて、脊髄に電気信号を送るんだ。それによって痛みの感覚を減らして、生活の質が向上することがあるんだ。このデバイスは小さな手術で埋め込まれて、設置された後は他の治療法で助けられなかった人たちに安らぎを提供することができるんだ。
SCSの仕組み
SCSシステムには、体内に埋め込まれるパルスジェネレーターと脊髄の近くに配置される電極が含まれてる。デバイスがオンになると、微小な電気パルスが脊髄に送られて、痛みの信号が脳に届かないようにブロックする。患者が痛みを感じにくくなって、日常生活に参加しやすくなるのが目的なんだ。
最初にデバイスが埋め込まれるとき、医療専門家が患者のフィードバックや痛みのレベルに基づいて設定を手伝ってくれるよ。時間が経つにつれて、患者の痛みが変化するから、デバイスの設定を調整する必要が出てくることがある。
SCSの推奨が必要な理由
初期設定が終わった後、SCSデバイスの調整はしばしば患者自身の仕事になるんだ。それは難しいことがあって、専門家の指導なしで自分に合った設定を決めなきゃならない。そこで、SCS設定の管理に関するパーソナライズされた推奨を提供するシステムを提案するよ。
このシステムは、現在の状態に基づいてデバイスのどの設定を変更すればいいかを提案することで、患者が治療を最適化できるようにすることを目的としているんだ。これには、各患者のデータや状態を定期的に追跡することが含まれるよ。
より良い推奨のためのデータ収集
効果的な推奨をするためには、各患者に関するさまざまなデータを集める必要がある。このデータには以下が含まれるよ:
SCSデバイスの使用状況:埋め込まれたデバイスからのログで、患者がどのように使用しているか、どの設定を使っているか、どれくらいの時間使っているかなどが記録されてる。
患者のフィードバック:患者が痛みのレベル、気分、睡眠の質、生活の質に影響を与える他の要因について尋ねるアンケートを通じて提供する情報。
ウェアラブルテクノロジー:身体活動や移動能力を追跡できるスマートウォッチのようなデバイスで、患者の全体的な健康状態についてのさらなる洞察を提供する。
これらのデータソースを組み合わせることで、各患者の状況をより明確に把握して、より informed な推奨ができるようになるんだ。
患者の状態を理解する
痛みの管理は単に痛みのレベルだけではなく、患者の全体的な健康と幸福感を考慮することが重要だよ。私たちは、「患者状態」という概念を定義して、患者の状態のさまざまな側面を見ているんだ。これには:
- 痛みレベル
- 薬の使用
- 移動能力
これらの要素を一緒に分析することで、患者をより良い状態からより深刻な問題まで、さまざまな状態に分類できるんだ。これが、個々の患者のニーズに応じた推奨をするのに役立つよ。
推奨システムのデザイン
私たちが設計したシステムは、コンテクスチュアルマルチアームバンディット(CMAB)という方法を使ってる。この賢いアプローチは、過去のデータから学んで、時間とともに推奨を適応させるんだ。以下のように機能するよ:
初期化:過去のデータを使って、どのデバイス設定が以前にうまくいったかを学ぶ。
予測:患者が現在の状態を報告すると、システムは過去の結果に基づいてどの設定が最適かを予測する。
アップグレード:患者が推奨された設定を使うと、システムはこれらの新しい推奨に対する患者の反応に基づいて知識を更新する。
この学習と更新のサイクルは続き、使用することでシステムがより効果的になっていくんだ。
試験と結果
私たちは脊髄刺激療法を受けた患者グループで推奨システムをテストしたんだ。この人たちは一定期間中にパーソナライズされた推奨を受けて、痛みのレベルや生活の質に対する影響を監視して分析したよ。
参加者の詳細
私たちの研究には、さまざまな状態や背景を持つ21人の患者が参加した。試験期間中、これらの患者は個々のデータやSCS療法に対する経験に基づいた特別な推奨を受けたよ。
主な発見
私たちの研究の結果、システムからの推奨に従った多くの患者が生活の質や痛みのレベルに大きな改善を感じた。約85%の参加者がより良い結果を報告していて、これはパーソナライズされた推奨が慢性的な痛みの管理において効果的なツールになり得ることを示しているんだ。
患者状態の変化
患者は、患者状態によって全体の健康状態の変化を評価されたよ。多くの患者が改善を示し、特にターゲットを絞った推奨を受けた人たちがそうだった。システムは、患者がデバイスの設定について情報に基づいた選択をするのをガイドすることで、有益だということが証明されたんだ。
結論
脊髄刺激療法は慢性的な痛みの強力な治療法になり得るけど、個々の患者に対して治療を最適化するのは難しいことがある。患者データを使って設定をカスタマイズする推奨システムを実装することで、患者が治療を最大限に活用できるようにサポートできるんだ。
このシステムは即時の推奨を提供するだけでなく、時間とともに患者のニーズに応じて進化するから、彼らの体験とケアの質を向上させることができるよ。技術が進歩し続ける中で、こういったシステムは痛みの管理や患者サポートの未来において重要な役割を果たすかもしれないね。
タイトル: A recommender for the management of chronic pain in patients undergoing spinal cord stimulation
概要: Spinal cord stimulation (SCS) is a therapeutic approach used for the management of chronic pain. It involves the delivery of electrical impulses to the spinal cord via an implanted device, which when given suitable stimulus parameters can mask or block pain signals. Selection of optimal stimulation parameters usually happens in the clinic under the care of a provider whereas at-home SCS optimization is managed by the patient. In this paper, we propose a recommender system for the management of pain in chronic pain patients undergoing SCS. In particular, we use a contextual multi-armed bandit (CMAB) approach to develop a system that recommends SCS settings to patients with the aim of improving their condition. These recommendations, sent directly to patients though a digital health ecosystem, combined with a patient monitoring system closes the therapeutic loop around a chronic pain patient over their entire patient journey. We evaluated the system in a cohort of SCS-implanted ENVISION study subjects (Clinicaltrials.gov ID: NCT03240588) using a combination of quality of life metrics and Patient States (PS), a novel measure of holistic outcomes. SCS recommendations provided statistically significant improvement in clinical outcomes (pain and/or QoL) in 85\% of all subjects (N=21). Among subjects in moderate PS (N=7) prior to receiving recommendations, 100\% showed statistically significant improvements and 5/7 had improved PS dwell time. This analysis suggests SCS patients may benefit from SCS recommendations, resulting in additional clinical improvement on top of benefits already received from SCS therapy.
著者: Tigran Tchrakian, Mykhaylo Zayats, Alessandra Pascale, Dat Huynh, Pritish Parida, Carla Agurto Rios, Sergiy Zhuk, Jeffrey L. Rogers, ENVISION Studies Physician Author Group, Boston Scientific Research Scientists Consortium
最終更新: 2023-09-06 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2309.03918
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2309.03918
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。