Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Medicine
Click here for the English version

Medicine

Beyin Görüntüleme Biyobelirteçleri Kullanılarak Fibromiyalji Ağrısı ve Fiziksel Fonksiyon için Kraniyal Elektrik Stimülasyonunun Randomize, Sahte Kontrollü Bir Çalışması

Published: January 5, 2024 doi: 10.3791/65790
Automatic Translation
1, 2, 1, 1, 1,2, 3, 1,3, 1,2, 1,2, 4, 5, 1,2
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

Summary

Bu çalışma, fibromiyaljide ağrı ve fonksiyonu iyileştirmek için kraniyal elektriksel stimülasyonun (CES) etkinliğini belirlemek ve kronik ağrı ve analjezik yanıtın nöral korelasyonlarını ve mekanizmalarını değerlendirmek için klinik bir araç olarak istirahat fonksiyonel bağlantı manyetik rezonans görüntülemeyi (rs-fcMRI) daha da geliştirmek için randomize, plasebo kontrollü bir çalışmadır.

Abstract

Fibromiyalji, azalmış fiziksel fonksiyon, yorgunluk, bilişsel bozukluklar ve diğer somatik şikayetler dahil olmak üzere geniş semptomların bir takımyıldızı ile ortaya çıkan kronik bir ağrı sendromudur. Mevcut tedaviler genellikle semptomların tedavisinde yetersizdir ve yetersiz ağrı kontrolü genellikle tedavi girişimi için opioid kullanımına yol açar. Kraniyal elektriksel stimülasyon (CES), transkutanöz elektrotlar aracılığıyla beyin fonksiyonunu değiştirmek için darbeli elektrik akımı stimülasyonu kullanan ağrı durumları için umut verici bir farmakolojik olmayan tedavi seçeneğidir. Bu nöral mekanizmalar ve CES'in fibromiyalji semptomlarının giderilmesindeki uygulamaları daha fazla araştırma gerektirir.

Fibromiyalji teşhisi konan Atlanta Veterans Affairs Sağlık Sisteminden (VAHCS) toplam 50 katılımcı kaydedildi ve daha sonra plasebo artı standart tedavi veya aktif CES artı standart tedavi grubuna blok randomize edildi. Tedaviye başlamadan önce temel değerlendirmeler yapıldı. Her iki müdahale de 12 hafta boyunca gerçekleşti ve katılımcılar tedavinin başlamasından 6 hafta ve 12 hafta sonra değerlendirildi. Primer sonuç, CES uygulaması ile ağrı ve fonksiyonel iyileşmelerin oluşup oluşmadığını araştırdı. Ek olarak, nöral bağlantı biyobelirteçlerinin klinik uygulamalarını ve tedavi etkileriyle ilgili altta yatan nöral ilişkileri değerlendirmek için 6 haftalık ve 12 haftalık zaman noktalarında başlangıç ve takip dinlenme durumu fonksiyonel bağlantı manyetik rezonans görüntüleme (rs-fcMRI) elde edildi.

Bu, fibromiyaljide ağrı ve fonksiyonu iyileştirmek için CES'in etkinliğini belirlemek ve kronik ağrı ve analjezik yanıtın nöral korelasyonlarını ve mekanizmalarını değerlendirmek için klinik bir araç olarak rs-fcMRG'yi daha da geliştirmek için randomize, plasebo kontrollü bir çalışmadır.

Introduction

Mevcut birçok kronik ağrı durumundan, teşhis edilmesi, klinik olarak değerlendirilmesi ve tedavi edilmesi en zor hastalıklardan biri fibromiyaljidir. Fibromiyalji, kronik yaygın ağrı, azalmış fiziksel fonksiyon, yorgunluk, psiko-duygusal ve uyku bozuklukları ve Amerika'daki genel nüfusun yaklaşık% 2-3'ünü (ABD'de yaklaşık 8 milyon kişi) etkileyen çeşitli somatik şikayetleri içeren zayıflatıcı bir kronik ağrı sendromudur. 1. Hastalığın teşhisi, büyük ölçüde hastanın kendi semptom profilini ve ağrı deneyimini anlamasına bağlıdır ve hem klinisyen hem de hasta tarafından hastalığın doğru bir şekilde anlaşılması olmadan, tedavi yöntemleri önemli ölçüde etkinliğini kaybeder2. Fibromiyaljinin kökenlerinin ve etkisinin daha iyi tanımlanmasının yanı sıra fibromiyalji tanı ve tedavisine rehberlik edecek güvenilir bir klinik biyobelirteç, tüm hastalara en iyi şekilde hizmet verebilmek için gereklidir.

Doğrulanmış bir tanı ile bile, tedavi sürecindeki zorluklar sadece büyür. Bir bütün olarak, kronik ağrı, kalp hastalığı, diyabet ve kanserin toplamından daha fazla kişiyi etkiler. Değerlendirmesinin öznel doğası, özellikle madde kullanım bozukluğu ve uyuşturucu arama davranışından tam olarak tedavi edilmemiş fiziksel acıyı ayırt etmenin zorluğu göz önüne alındığında, onu opioid salgını için birincil itici güç olarak yerleştirmektedir3. 2020'de Amerika Birleşik Devletleri'nde 91.799 aşırı dozda uyuşturucu ölümü meydana geldi (2019'a göre %30'luk bir artış) ve bu ölümlerin ana nedeninin opioidler olduğu bulundu (tüm 2020 aşırı dozda uyuşturucu ölümlerinin %74,8'i)4. Bu nedenle, opioid salgınını yavaşlatmak için kronik ağrı ve fibromiyalji tedavisi için farmakolojik olmayan alternatiflere ihtiyaç duyulmaktadır ki bu özellikle intihar ve opioid kullanım bozukluğu riskinin daha yüksek olduğu gazi popülasyonunda önemlidir5. Bu nedenle farmakolojik olmayan ve tamamlayıcı tedaviler sıklıkla birinci basamak tedaviler olarak kullanılmaktadır6.

Yeni, etkili fibromiyalji müdahaleleri arayışı, birçok araştırmacı ve klinisyen, kraniyal stimülasyon da dahil olmak üzere invaziv olmayan beyin stimülasyonu yöntemlerine yönlendirmiştir. Hastalığın gelişmesine neden olan patofizyolojik mekanizmalar kesin olarak belirlenmemiş olsa da, mevcut kanıtlar fibromiyaljinin otonomik sinir sistemi disfonksiyonu ve merkezi (yani beyin ve omurilik) ağrı işleme mekanizmalarının bir bozukluğu olduğu fikrini desteklemektedir 7,8. Beynin belirli bölgelerinin uyarılması, bu işlem alanlarında işlevin iyileşmesine yol açabilir. Tekrarlayan transkraniyal manyetik stimülasyon (rTMS) ve transkraniyal doğru akım stimülasyonu (tDCS) ağrıdaki azalma ile ilişkilendirilmiştir, ancak aynı zamanda aktivasyon bölgesi kafa derisi tahrişi, baş ağrısı ve tedavi tesisleri dışında erişilememe ile de ilişkilendirilmiştir9. Boyunda veya kulak hizasında cilt üzerinden stimülasyon yoluyla nöromodülasyon sağlayabilen noninvaziv vagus sinir stimülasyonu (nVNS), kronik ağrının tedavisi için potansiyele sahiptir ve invaziv vagus sinir stimülasyonunun (VNS) kronik ağrı semptomlarını iyileştirdiği gösterilmiştir10. Bununla birlikte, ne invaziv ne de noninvaziv VNS literatürde yeterince araştırılmamıştır veya fibromiyalji tedavisinde kullanım için tam olarak doğrulanmamıştır 11,12,13,14.

Kraniyal elektriksel stimülasyon (CES), kulak memelerine yerleştirilen transkutanöz elektrotlar aracılığıyla uygulanan darbeli, alternatif mikro akımdan (0,5 mA'dan az) oluşan, farmakolojik olmayan, invaziv olmayan bir beyin stimülasyonu tedavisidir15. Dikkat çekici bir şekilde erişilebilir ve hastaların kendi yaşam alanlarında kullandıkları taşınabilir cihazlar aracılığıyla teslim edilebilir. Diğer kraniyal stimülasyon yöntemleriyle karşılaştırıldığında, noninvaziv doğası ve hastanın evde kendi kendine uygulamasının rahatlığı, CES'in yaygın fibromiyalji tedavisi kullanımı ve ağrının kendi kendine yönetimi için yararlı bir seçenek olma potansiyelini artırmaktadır. ABD Gıda ve İlaç Dairesi (FDA) tarafından uykusuzluk, depresyon, anksiyete ve ağrı tedavisi için bir tedavi olarak onaylanmıştır15.

Bu çalışma, aktif CES'i (gerçek bir çalışma cihazı tarafından uygulanan) ve sahte CES'i (sahte bir çalışma cihazı tarafından uygulanan) karşılaştırarak CES'in bir fibromiyalji tedavi yöntemi olarak etkinliğini değerlendirmektedir. Fibromiyalji gibi ağrı durumlarının tedavisinde CES kullanımını destekleyen bazı ön kanıtlar vardır16,17. 3 haftalık günlük 60 dakikalık seanslar boyunca aktif veya sahte CES'e randomize edilen 60 katılımcının 2001 yılında yapılan bir çalışması, ihale puanı skorlarında %28, genel ağrı skorlarında %27 iyileşme ve plasebo etkisi olmadığını ortaya koydu18. CES, kıdemli bir popülasyonda değerlendirilmemiştir ve fibromiyaljisi olan erkeklerde yeterince değerlendirilmemiştir. 2018'de yayınlanan CES'in Gazi İşleri (VA) tarafından finanse edilen sistematik bir incelemesi, çoğu çalışmanın küçük örneklem boyutlarına, kısa sürelere ve yetersiz körleme nedeniyle yüksek önyargı riskine sahip olduğu göz önüne alındığında, CES'in fibromiyalji üzerinde klinik olarak önemli etkilere sahip olması için kanıtların yetersiz olduğu sonucuna varmıştır. Bununla birlikte, gözden geçirme, CES'in ciddi yan etkilere neden olmadığını ve anksiyete ve depresyonu olan hastalarda mütevazı faydalar olduğunu gösteren düşük güçlü kanıtlar olduğunu göstermektedir19. Bu nedenle, özellikle fibromiyaljide FDA onaylı, düşük riskli bu cihazın kullanımı ile ilgili daha fazla araştırma yapılması gerekmektedir.

Etkinliği tam olarak değerlendirmek için araştırmacılar, nöral biyobelirteçler ve ağrı deneyiminin yanı sıra fiziksel uygunluğu da değerlendirdi. Kronik ağrı durumlarını tedavi etmenin amacı fiziksel işlevi iyileştirmektir. Fibromiyalji, hem fiziksel fonksiyon hem de hastaların kendi fiziksel yeteneklerini algılamaları üzerindeki olumsuz etkilerle tutarlı bir şekilde ilişkilidir20. Önceki çalışmalar, dayanıklılık ve hareketliliği belirlemek için 6 Dakika Yürüme Testi (6MWT)20,21, Beş Kez Oturarak Ayakta Durma (5TSTS)20 gibi basit fiziksel uygunluk değerlendirmeleri ve günlük aktiviteler bağlamında çeşitli taşıma kapasitesi ve gücü ölçümleri22 kullanmıştır. MRI taramasından hemen önce gereken yorucu aktivite miktarını azaltırken aynı zamanda standart önlemleri hesaba katmak için, çalışma ekibi, dayanıklılık ve hareketlilik ölçüsü olarak 30 Saniyelik Sandalye Oturma Standı Testini ve güç ölçüsü olarak hem pazı buklelerini hem de el kavrama testini kullandı23. Bu değerlendirmelerin her birinde gerekli olan hareketler günlük aktivitelerde çok yaygındır, bu nedenle insanların hem tedavi olsun hem de görmeden günlük yaşamlarında fiziksel olarak nasıl işlev gördüklerinin açık bir ölçüsüdür.

Subjektif ağrı değerlendirmeleri ve fiziksel fonksiyon etkinlik ölçümleri ile bile, CES'in mekanizmaları tam olarak anlaşılamamıştır. Önceki nörogörüntüleme çalışmaları, CES'in beyindeki ağ bağlantısı üzerindeki doğrudan etkisini keşfederek daha iyi bir anlayış aramıştır. Feusner ve ark.24, CES'in bilateral frontal, parietal ve posterior orta hat bölgelerinin 0.5 Hz ve 100 μA stimülasyonu için kortikal deaktivasyon ile ilişkili olduğunu bulmuş ve stimülasyon sıklığının kortikal deaktivasyon ile ilişkili olarak akım yoğunluğundan daha fazla etkiye sahip olabileceğini varsaymıştır. Grupları, varsayılan mod ağının (DMN) tüm düğümlerinde olmasa da bazı düğümlerinde önemli etkiler buldu. Yazarlar, bu verilere dayanarak, CES'in dinlenme durumu fonksiyonel bağlantısını etkileyebileceğini öne sürüyorlar. Fibromiyalji ve diğer kronik ağrı durumlarının, ağrı ve algı ile ilişkili bölgelerde içsel beyin bağlantısını etkilediği gösterilmiştir25,26, bu nedenle yanıt olarak fonksiyonel bağlantıyı değiştiren tedavilerin hem yararlı hem de etkili olduğu kanıtlanabilir. Terapötik etki mekanizmasını daha iyi anlamak için, klinik iyileşme ile ilgili olarak günlük tedavinin uzun vadeli etkilerinin yanı sıra beyindeki ölen aktivasyonun elektroensefalogram frekanslarında daha önce gözlenen düşüşlerle nasıl ilişkili olduğunun daha fazla araştırılması gerekmektedir27.

Dinlenme durumu fonksiyonel bağlantı manyetik rezonans görüntüleme (rs-fcMRI), bu fonksiyonel bağlantı değişikliklerinin gözlemlenmesine olanak sağlayan nörogörüntüleme yöntemidir. Boyuna dinlenme durumu fMRI, klinisyenlerin ve araştırmacıların CES tedavi yöntemlerine yanıt olarak dinlenme durumu bağlantısının bir temelini oluşturmasına ve zaman içindeki değişiklikleri izlemesine olanak tanır. Ayrıca, fonksiyonel bağlantıdaki değişikliklerin ağrı deneyimindeki farklılıklarla nasıl ilişkili olduğunu belirlemeye yardımcı olur. Fibromiyalji için nörogörüntülemenin ilk çalışmaları, beyni incelemek için pozitron emisyon tomografisi (PET) ve tek foton emisyonlu bilgisayarlı tomografi (SPECT) kullandı, ancak bu konuda her iki teknikte de sorunlar var: SPECT, PET'ten daha düşük bir çözünürlüğe sahiptir ve PET taramaları invazivdir, bu da kronik ağrı yaşayan hastalar için tercih edilmez. Fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) taramaları, SPECT'ten daha yüksek çözünürlüğe sahiptir, ancak hastaların belirli eylemlerine veya uyaran algılarına yanıt olarak beyin aktivitesini inceler28. Beynin bölgeleri arasındaki fonksiyonel bağlantıyı ana hatlarıyla belirleyebilen ve fibromiyaljinin nerede ve nasıl var olduğunu ve en iyi tedavi yöntemlerini belirleyebilen rs-fcMRI taramalarıdır28.

Fibromiyalji gibi ağrı durumları için farmakolojik olmayan tedavilerin etkinliğinin değerlendirilmesi, hem opioid salgınının mevcut ortamında hem de kronik ağrının intihar için bir risk faktörü olarak incelenmesinde son derece önemlidir29,30 ve bu da kıdemli nüfus arasında önemli ölçüde artmıştır. Ek olarak, ağrı için yeterli klinik biyobelirteçlerin olmaması, bilinen bir bilgi boşluğudur. Tedavi yanıtını değerlendirmek için birden fazla zaman noktasında davranışsal ölçümler ve nörogörüntülemenin bir kombinasyonunu kullanmak, auriküler CES'in bir tedavi olarak kullanılması gibi, fibromiyalji değerlendirmesine yeni bir yaklaşımdır.

Protokol, CES'in ağrı ve fiziksel fonksiyon sonuçları üzerindeki etkilerini araştırarak ve CES tedavisinin klinik sonuçlarıyla ilgili öngörücü ve yanıt biyobelirteçleri için bir araç olarak nörogörüntülemeyi değerlendirerek fibromiyalji araştırmalarındaki boşluğu gidermeyi amaçlamaktadır31.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Çalışma, Emory Üniversitesi (IRB 112768) ve Atlanta VA Kurumsal İnceleme Kurullarının (1585632-2; İç Referans Numarası: 003) ve Atlanta VA AR-GE Komitesi (Yönetim Kurulu Referans Numarası: 3881). Tüm denekler bu çalışmaya katılmadan önce dahil edilmek üzere bilgilendirilmiş onamlarını verdiler. Çalışma protokolü zaman çizelgesinin görsel bir temsili için bkz. Şekil 1).

Figure 1
Şekil 1: Çalışma zaman çizelgesi. Deneme süresi boyunca çalışma prosedürlerinin yürütülmesi için zaman çizelgesinin görsel bir temsili. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

1. Katılımcıları mevcut yöntemlerle işe almak

  1. Çalışma işe alım materyallerini (el ilanları, gönderiler, e-postalar, aramalar vb.) ve onaylanmış işe alım yöntemlerini yaymak için gerekli ilgili kurumsal yönergeleri izleyin.
    NOT: Mevcut çalışma, belirli kohortlara işe alım mektubu postaları ve potansiyel katılımcılara takip eden telefon görüşmeleri yoluyla işe alınmıştır. Çalışma için CES cihazlarının sipariş edilmesiyle ilgili ayrıntılar, ek CES cihaz sipariş talimatlarında (Ek Dosya 1) yer almaktadır.
  2. Birisi çalışmaya katılımla ilgilendiğini ifade ettiğinde, tüm dahil etme ve dışlama kriterlerini karşıladıklarından emin olmak için onları telefonda tarayın.
    1. Uygunluk kriterlerine uyan katılımcıları dahil edin: 20-60 yaş arası (yaşlanmaya bağlı beyin yapısal değişikliklerini en aza indirmek için ön çalışma sırasında belirlenen sınır)31; Amerikan Romatoloji Koleji tarafından fibromiyalji tanısı 2016 kriter32; sağ elini kullanma (beyin yapısı ve işlevinde tutarlılık sağlamak için); kayıttan önceki 3 ay içinde Savunma ve Gaziler Ağrı Derecelendirme Ölçeği'nde (DVPRS) 4 veya daha yüksek ağrı skoru 33 ; kayıttan en az 4 hafta önce tutarlı ve stabil FM ile ilgili ilaç34; ve MRG'yi güvenli bir şekilde tolere etme yeteneği.
      1. Fibromiyalji tarama kısmı için, yaygın ağrı indeksi (WPI) skorunu ve şiddet skorunu (SS) elde etmek için potansiyel katılımcı ile yeni klinik fibromiyalji tanı kriterlerini32 doldurun. Sayfanın alt kısmında listelenen yönergelere göre puan verin.
      2. Ağrı skoru tarama kısmı için, potansiyel katılımcılardan son 3 aydaki ortalama, tutarlı ağrılarını sıfırdan ona kadar bir ölçekte sözlü olarak derecelendirmelerini isteyin.
      3. MRG tarama kısmı için, bir kurum veya tarayıcı tesisinin kendisi tarafından sağlanan potansiyel katılımcı ile bir MRG güvenlik tarama formu doldurun.
    2. Katılımcılara olası tüm dışlama kriterleri hakkında soru sorun. Dışlama kriterleri, beyni değiştiren nöbet veya nörolojik durum öyküsünü; hamilelik; klostrofobi, MRG ile uyumsuz implantlar veya MRG ile uyumlu olmayan diğer durumlar; ve ağrıya yol açan ve semptomları daha iyi açıklayabilen kontrolsüz psikiyatrik hastalık veya otoimmün hastalık öyküsü31.
      1. Dışlama kriterlerinden herhangi biri onlar için geçerliyse, taramayı başarısız olurlar. Onları çalışmaya dahil etmeyin.
  3. Birisi taramayı geçtiğinde, onları rıza randevusu ve temel MRI taraması için planlayın. Onay ve tarama süresi için 2 saat planlayın.

2. Başlangıç, orta ve katılımcı sonrası çalışma randevularının uygulanması (bakınız Tablo 1)

NOT: Tüm randevular MRI tarayıcısının bulunduğu yerde gerçekleşir.

Saat Araştırma Faaliyeti
Aşama 1 Hafta 1 İşe Alım, Tarama, Kayıt
Aşama 2 Hafta 2-3 Temel Değerlendirmeler, rs-fcMRI
Aşama 3 2-14. Haftalar Müdahale
Aşama 4 Hafta 6-10 Akut takip, rs-fcMRI (tedaviye 6 hafta kala)
Aşama 5 Hafta 12-16 Uzun süreli takip, rs-fcMRI (tedaviye 12 hafta kala)

Tablo 1: Araştırma tasarımı. Çalışmanın 12 haftası boyunca bireysel katılımın aşamalarının zaman çizelgesi.

  1. Her temel ziyaretten önce, her katılımcıya getirmek için bir CES cihazı hazırlayın.
    1. Cihazın içinde olduğundan emin olmak için kasayı açın (balonlu naylon içinde olmalıdır). Cihazın arkasını çıkarın ve iki adet AAA pil takın.
    2. Cihazı geri değiştirin. Katılımcıya getirmeden önce çalıştığından emin olmak için cihazı açın. Açmak için ekran aydınlanana kadar üst düğmeyi yaklaşık 2 saniye basılı tutun ve kapatmak için ekran kararana kadar yaklaşık 2 saniye basılı tutun.
    3. Her kutuda cihaz, ekstra piller, kordon, küçük bir solüsyon aplikatörü ve kulak klipsleri bulunduğundan emin olun. Katılımcılara verilecek çantanın cihaz kasası, bir şişe iletken solüsyon, küçük solüsyon aplikatörünü doldurmak için ekstra bir kapak ve ekstra kulak klipsi elektrot pedleri içerdiğinden emin olun.
  2. Onayları ve temel MRI taraması planlandıktan sonra, onay formunun iki kopyası, bir CES cihazı ve materyalleri, uygunluk testi evrakları ve doldurmaları için bir anket paketi ile randevu için katılımcı ile MRI tarayıcı konumunda buluşun. Ek olarak, MRG verilerinin aktarılacağı veri aktarım cihazını analiz alanına getirin.
    NOT: Bu çalışmada şifreli bir USB sürücü kullanılmıştır.
    1. Uygunluk evrakları için, yeni klinik fibromiyalji tanı kriterleri32 ve DVPRS33'ü ekleyin.
      NOT: DVPRS her ziyaret için dahil edilmelidir.
    2. Fiziksel fonksiyon testleri için, her testin sonuçlarını kaydetmek için bir form ekleyin20,21,35.
    3. Katılımcıların dolduracakları anketler için uygun PROMIS önlemlerini (PROMIS Ölçeği v1.2 - Küresel Sağlık, Nöro-QOL Madde Bankası v2.0 - Biliş İşlevi - Kısa Form, PROMIS Ürün Bankası v1.0 - Madde Kullanımı/Alkol: Alkol Kullanımı, PROMIS Ürün Bankası v1.0 - Duygusal Sıkıntı - Kaygı - Kısa Form 7a, PROMIS Ürün Bankası v1.0 - Duygusal Sıkıntı-Depresyon - Kısa Form 4a, PROMIS Ürün Bankası v1.0 - Yorgunluk - Kısa Form 6a, PROMIS Ürün Bankası v1.0 - Ağrı Girişimi - Kısa Form 4a, PROMIS Ürün Bankası v1.2 - Fiziksel İşlev - Kısa Form 8b, PROMIS Ürün Bankası v2.0 - Sosyal İzolasyon - Kısa Form 4a)36.
  3. MRG konumunda, başlangıç ziyaretini yönetin. Onaylamak için katılımcıyı önceden arayın.
    1. Bilgileri anladıklarından emin olmak için katılımcıyla birlikte tam onay formunu okuyun. Onlara katılmak isteyip istemediklerini sorun ve kabul ederlerse adlarını yazdırmalarını, imzalamalarını ve forma tarih atmalarını isteyin.
    2. Onay verdikten sonra, katılımcı çalışmaya katılmayı seçerse, dahil etme testi evraklarını onlarla birlikte tamamlayın. Devam etmeye uygunlarsa aşağıdaki adımları tamamlayın; Uygun değillerse, bu noktada çalışma katılımlarını sonlandırın.
      1. Uygunluk testi evraklarının yeni klinik fibromiyalji tanı kriterlerini ve DVPRS'yi içerdiğinden emin olun.
    3. Dahil etme testinden sonra bir katılımcı uygunsa, katılımcıya CES cihazının nasıl kullanılacağını açıklayın.
      1. Cihazı kılıfından çıkarın ve katılımcılara üstteki düğme ile cihazı nasıl açıp kapatacaklarını gösterin. Katılımcılara 60 dakika geçtikten sonra cihazın otomatik olarak devre dışı kalacağını hatırlatın.
      2. Katılımcılara kulak klipsi kablosunu yan tarafa nasıl takacaklarını gösterin. Kablonun klipslerden gelen diğer ucu, cihazın sol tarafında "1" ile etiketlenmiş küçük bir deliğe takılır.
      3. Eski elektrot pedlerinin kulak klipslerinden nasıl çıkarılacağını ve yenilerinin nasıl takılacağını gösterin. Eski pedleri çıkarmak için, yapışkanı klipslere bağlandığı yerden yukarı çekin. Yeni pedleri takmak için, yedek elektrot pedlerindeki deliği klipsin ortasındaki yükseltilmiş alanla hizalayın ve sıkıca aşağı bastırın.
        NOT: Elektrot pedlerini üstteki yumuşak kısımdan çekmeyin. Yırtılmaya eğilimlidir ve yapıştırıcının klipslere yapışmasına neden olur.
      4. Kulak klipslerini kulak memelerine nasıl takacaklarını gösterin ve bir kez denemelerini sağlayın. Açmak için klipsin yeşil uçlarını sıkın, kulak memesini aralarına yerleştirin ve takmak için klipsi yavaşça kapatın.
      5. Onlara plastik üst kısmı küçük solüsyon aplikatöründen nasıl çıkaracaklarını ve daha büyük şişedeki solüsyonla nasıl dolduracaklarını gösterin (bkz. adım 2.3.3.6-2.3.3.8). Cihazın düzgün çalışması için çözümün gerekli olduğunu hatırlatın.
      6. Küçük solüsyon aplikatörünün üst kısmını çıkarmak için kapağı çıkarın ve ucun yan tarafına sıkıca bastırın. Plastik uç, şişenin geri kalanından çıkacaktır.
      7. Küçük aplikatörü doldurmak için alternatif kapağı daha büyük çözelti şişesinin üstüne takın. Küçük nozulu yukarı itin, küçük aplikatöre kaydırın ve doldurmak için büyük şişeyi sıkın.
      8. Katılımcılara, her bir kulak klipsi elektrot pedine yalnızca yaklaşık 1-2 damla solüsyon eklemeleri gerektiğini söyleyin. Kullanmadan önce herhangi bir fazla çözelti atılmalıdır.
      9. Katılımcılara cihazı haftanın her günü akşamları 60 dakika, yatmadan yaklaşık 1 saat önce kullanmaları talimatını verin. Katılımcılara cihazı dinlenirken kullanmaları talimatını verin (yani, hareketsiz oturmak veya yatmak, hareket etmemek).
        NOT: Hem zaman hem de pozisyon için, katılımcılara bu tedavinin ev kullanımı için pratik doğasını arttırmak için ev kullanım ortamlarında normal değişikliklere izin verildi. Ortamda izin verilen ses veya gerekli cihaz depolaması için hiçbir parametre ayarlanmadı.
      10. Katılımcılara boş bir cihaz günlüğü verin ve her cihaz kullanım tarihini, cihaz kullanımından önceki ve sonraki ağrı puanlarını ve cihaz kullanım saatini girmeleri gerektiğini açıklayın.
      11. Katılımcılar, randevular arasındaki 6 hafta boyunca cihazlarını bir süre kullanamazlarsa ancak takip randevularını alamazlarsa, çalışmada kalmalarına izin verin. Cihazı kullanamıyor veya çalışma ziyaretlerine gelemiyorlarsa, katılımlarını sonlandırın. Bu çalışmada kullanılan cihaz günlüğü için ek CES cihaz günlüğüne (Ek Dosya 2) bakın.
        NOT: Aşağıdaki adımlar her üç ziyarette de tekrarlanacaktır.
    4. Cihaz açıklamasından sonra, katılımcının üç kısa fiziksel fonksiyon testini tamamlamasınısağlayın 23. Her test için, puan için maksimum bir sayı kaydedilecektir (ilk ikisi için toplam tekrarlar ve üçüncüsü için deneme başına güç).
      NOT: Bu çalışma için kullanılan kronometre bir Apple iPhone 12 idi.
      1. 30 s sandalyede oturarak ayakta durma testini uygulayın. 2.3.4.2-2.3.4.6 adımlarını izleyin.
      2. Sınav salonunun duvarına sırtı dönük bir sandalye yerleştirin. Katılımcının sırtı sandalyenin arkasına dayayarak sandalyeye oturmasını sağlayın.
      3. Katılımcıya tam ayakta durma pozisyonuna gelmesini ve ardından 30 saniye içinde mümkün olduğunca çok kez sırtını sandalyeye dayayarak tamamen geriye oturmasını söyleyin.
        NOT: Oturur pozisyonda sandalyeye dokunurlar ancak ağırlıklarını tam olarak üzerine koymazlarsa, tekrarlama sayılmaz.
      4. Katılımcılara ne zaman başlamaları gerektiğini söyleyin. Hareket etmeye başladıklarında zamanlayıcıyı başlatın.
      5. Katılımcılara, her iki tarafta 30 saniye boyunca her iki tarafta bir dambıl ile kol bukleleri yapmalarını sağlayın. Önce sağ kolla başlayın ve ardından sola doğru hareket edin.
      6. Kenar başına toplam bukle sayısını kaydedin. Kadınlar için 5 lb ağırlık ve erkekler için 8 lb ağırlık kullanın. Kol kıvırma testi için katılımcıların oturduğundan emin olun.
      7. Katılımcılardan bir dinamometre üzerinde her bir kolla üç kavrama gücü denemesi yapmalarını sağlayın. 2.3.4.8-2.3.4.11 adımlarını izleyin. Önce sağ kolla başlayın ve ardından sola doğru hareket edin.
      8. Dinamometreyi katılımcının eline yerleştirin. Alttaki tutamağı sıkmalı ve üstteki kadrana dokunmamalıdırlar.
      9. Katılımcılara dinamometreyi olabildiğince sert sıkmalarını ve ardından bırakmalarını söyleyin. Kadran üzerindeki ibre, gösterdikleri en yüksek kavrama gücü seviyesinde duracaktır.
      10. İğnenin ulaştığı sayıyı kadrana yazarak kavrama gücü sonuçlarını kaydedin. Kadran yüzünün önündeki küçük düğmeyi, iğne sıfırda durana kadar saat yönünün tersine çevirerek kadranı tekrarlar arasında sıfırlayın.
      11. Katılımcıların kavrama testi için oturduğundan emin olun.
        NOT: Her seri arasında, katılımcılar ekipmanı diğer ellerine geçirirken yaklaşık 15-20 saniye dinlenirler. Her test arasında, katılımcılar bir sonraki için ekipman ve evraklar hazırlanırken yaklaşık 2 dakika dinleneceklerdir.
    5. Fiziksel fonksiyon testlerinden sonra, katılımcılardan anket paketini bir kalemle doldurmalarını isteyin. Tüm soruları yanıtladıklarından emin olmak için daha sonra paketi kontrol edin.
    6. Tüm gözden geçirme, testler ve anketler tamamlandıktan sonra, katılımcıları MRG tarayıcısının kendisine götürün (tüm MRG protokol bilgileri için bkz. bölüm 3). Tarama formunu MRI teknisyenleri ile birlikte gözden geçirin ve katılımcıların tüm metalleri kişilerinden çıkardıklarından emin olun.
      1. Çalışma ekibi üyelerinin üzerlerinde metal olmadığından emin olun.
      2. MRI teknisyenlerinin katılımcıları tarayıcıya rahatça yerleştirmesine yardımcı olun. MRI tarama protokolünü uygulayın.
      3. Katılımcılara güvenlik prosedürleri hakkında talimat verin (test çağrısı düğmesi ve hoparlörler).
      4. Katılımcılara tarama sırasında hiç hareket etmemelerini hatırlatın.
      5. Katılımcılara, 60 dakika olması gereken toplam tarama süresini hatırlatın.
      6. Tarama tamamlandığında, katılımcıların tarayıcıdan çıkmasına yardımcı olun.
    7. Taramadan sonra, katılımcıların temel ziyaretini tamamlayın ve orta ziyaretlerini 6 hafta sonrasına planlayın. Katılımcılar, her biri 6 hafta arayla toplam üç çalışma ziyareti yapacaklardır. MRI verilerini analiz için çalışmanın güvenli sunucularına gönderin.
  4. Planlanan günde, temel ziyaretin adımlarını izleyerek orta ziyareti yönetin. Onaylamak için katılımcıyı önceden arayın.
    1. DVPRS'yi yönetin. Katılımcılardan tamamlanan ilk cihaz günlüğünü geri göndermelerini ve onlara ikinci bir cihaz günlüğü sağlamalarını isteyin.
    2. 2.3.4-2.3.6 adımlarını gerçekleştirin (temel ziyarette olduğu gibi).
    3. Katılımcıların orta ziyaretini bitirin ve ziyaret sonrası ziyaretlerini 6 hafta sonrasına planlayın. MRI verilerini analiz için çalışmanın güvenli sunucularına gönderin.
  5. Planlanan günde, ziyaret ortası adımlarını izleyerek ziyaret sonrası yönetimi yönetin. Onaylamak için katılımcıyı önceden arayın.
    1. DVPRS'yi yönetin. Katılımcılardan tamamlanan ikinci cihaz günlüklerini geri göndermelerini isteyin.
    2. 2.3.4-2.3.6 adımlarını uygulayın (başlangıç ve orta ziyaretlerde olduğu gibi). Son ziyaret için ek bir ziyaret planlamasına gerek yoktur.
    3. Katılımcıları tazmin etmek için herhangi bir bilgiye ihtiyaç duyulursa, bu ziyarette bu bilgileri hazırlayın ve talep edin.
      NOT: Bu çalışma, tazminat için Atlanta VA'dan çek düzenlemek için adlarını ve adreslerini gerektiriyordu.
    4. Katılımcıların ziyaret sonrası çalışmalarını tamamlayın. MRI verilerini analiz için çalışmanın güvenli sunucularına gönderin.
      NOT: Çalışma boyunca, cihazı kullandıklarından, cihaz günlüklerini doldurduklarından ve bir sonraki ziyaretlerinin ne zaman olacağının farkında olduklarından emin olmak için ziyaretler arasında katılımcıları aradığınızdan ve onlarla iletişim kurduğunuzdan emin olun.

3. MRI tarama protokollerinin ayarlanması

  1. MRI tarama protokolü için, gradyan ekoplanar görüntüleme (EPI) dizisi kullanarak 32 kanallı aşamalı dizi kafa bobinine sahip bir 3T MRI tarayıcısında BOLD rs-fMRI edinin. Aşağıdaki MR parametrelerini kullanın: FOV (Görüş Alanı)= 220 mm2; TR (Tekrarlama Süresi)/TE (Yankı Süresi) = 1500/25 ms, çok bantlı hızlanma faktörü =3; çevirme açısı = 50°; 110 x 110 matris boyutu; dilim kalınlığı = 2 mm; GRAPPA faktörü = 2; 6/8'in kısmi fourier'i; 34 faz kodlu referans çizgisi, tüm beyni kaplayan 72 serpiştirilmiş eksenel dilim, bağlantı ağlarının kararlı tahmini için 8 dakikalık dinlenme durumu fMRI verileri elde etmek için yaklaşık 350 tarama hacmi.
  2. Anatomik T1w manyetizasyon protokolünde hızlı gradyan eko (MPRAGE) hazırlandı, set TR = 2530 ms, TE = 3 ms, çevirme açısı = 7 °, dilim kalınlığı = 0.8 mm, 1 mm faz çözünürlüğü. T1w alımı yaklaşık 6 dakika sürer.
  3. Bir difüzyon spektrumu görüntüleme şeması kullanarak 32 kanallı aşamalı dizi kafa bobinine sahip bir 3T MRI tarayıcıda difüzyon ağırlıklı görüntüleme (DWI) taramaları elde edin. Maksimum b değeri 3000 s/mm 2, düzlem içi çözünürlük 2x2 mm2 ve dilim kalınlığı 2 mm olan toplam 129 difüzyon örnekleme yönü toplayın.
  4. Fizyolojik verileri (solunum monitörü kayışı ve nabız oksimetresi kullanan kardiyorespiratuar veriler) fMRI verileriyle aynı anda (zaman kilitli) elde edin.
  5. MRI verilerini ön işleme ve analiz için tarayıcı konumundan güvenli bir siteye güvenli bir şekilde aktarın. dc2bids v2.1.6'yı kullanarak BIDS biçimlendirmesine uymak için DICOMS'u NIFTI'lere dönüştürün.
  6. Bireysel tanımlayıcıların verilerini temizleyin. Mümkün olan her yerde tüm veriler için bir çalışma denek numarası kullanın. MRIQC v21.0.0 aracılığıyla verilerde aşırı hareket gibi anormal yapıtların oluşmadığından emin olmak için bir kalite kontrolü gerçekleştirin.

4. Ön işleme ve analizler

  1. Çalışmadan elde edilen MRI verileri alındıktan sonra, analiz etmek için iki ayrı boru hattı kullanın: biri katılımcılar arasındaki fonksiyonel bağlantıyı analiz etmek ve diğeri beyaz cevher traktografisini analiz etmek için.
  2. Beyin ekstraksiyonu, doku segmentasyonu ve T1 ağırlıklı (T1w) görüntülerin normalleştirilmesinin yanı sıra referans hacim tahmini, kafa hareketi tahmini, dilim zamanlama düzeltmesi ve fonksiyonel görüntüler için T1w'ye kayıt dahil olmak üzere deneklerin yapısal T1w ve rsfMRI verilerini fMRIPrep v20.2.5 aracılığıyla önceden işleyin. Bu işlem, T1w ve rsfMRI verilerinin MNI152NLin2009cAsym uzayına normalleştirilmesiyle sonuçlanır.
    1. İşlevsel bağlantı analizinde (CONN) önceden işlenmiş MRG verilerini kullanın.
    2. Ek fMRIPrep Ortak Metni belgesine bakın (Ek Dosya 3, 37-56). Daha fazla ayrıntı için bağlantıya bakın: https://fmriprep.org/en/stable/
  3. Daha fazla işlem için önceden işlenmiş veri kümesini CONN Toolbox v22a'ya aktarın.
    NOT: CONN Toolbox, bu çalışma sırasında v21a'dan v22a'ya güncellendi.
    1. Kurulum aşamasında, daha sonra analiz etmek üzere çalışma gruplarını (TRUE ve SHAM) tanımlamak ve T2w ve rsfMRI görüntülerinin kalitesini sağlamak için 1. seviye ortak değişkenler oluşturun. 8 mm Gauss çekirdeği ile pürüzsüz fMRI verileri.
    2. Ön işlemenin ardından, yabancı ve fizyolojik gürültüyü gidermek için verilerin gürültüsünü giderin.
      NOT: Bu çalışma, birinci düzey analizi hesapladı, ancak araştırmacılar tek denekli sonuçlarla ilgilenmediği için değerlendirmedi veya kullanmadı.
    3. Tohumları/ROI'leri ve konu ortak değişkenlerini seçin ve kontrastları ayarlayın. Grup düzeyinde bir tohumdan voksel'e analiz çalıştırın.
    4. İşlem hatları için kurulum, ön işleme ve gürültü giderme adımları tamamlandıktan sonra, bağlantı desenlerini görüntülemek için küme ve voksel eşiklerini ayarlayın.
    5. Ek Şekil 1'e ve ek CES CONN Talimatları (Ek Dosya 4) belgesine bakın.
  4. Korelasyonel traktografi kullanın57 CES tedavisi ile ilişkili yol demetlerini ve bölgeleri tanımlamak için deney grubu ile ilişkili beyaz cevher bütünlüğündeki uzunlamasına değişiklikleri belirlemek. Aşağıda ana analiz adımları verilmiştir:
    1. Ham DWI görüntülerini .dcm'den (DICOM) .nii.gz (NIfTI) formatına dönüştürün.
    2. FSL'nin (sürüm 6.0.6) TOPUP 58,59'unu kullanarak duyarlılık kaynaklı bozulmaları düzeltmek için görüntüleri ve FSL'nin EDDY aracı60'ı kullanarak girdap akımı bozulmalarını düzeltmek için görüntüleri önceden işleyin.
    3. FSL'nin EDDY QC araçlarını kullanarak tek konu ve çalışma düzeylerinde hareketle ilgili DWI görüntü kalitesi kontrolü (QC) ölçümleri oluşturun.
    4. Grup traktografi sonuçlarını karıştırabilecek gruplar arası varyansı belirlemek için bu QC ölçümlerinde iki yönlü tekrarlanan bir ölçüm ANOVA'sı çalıştırın. Bir metrik, anlamlı olan gruplar arası bir varyans gösteriyorsa (p > 0.05), o zaman korelasyonel traktografi analizinde bir ortak değişken olarak hesaba katılmalıdır.
    5. Önceden işlenmiş verileri DSI Studio'ya ("Chen" sürümü, 21 Kasım 2022) aktarın ve burada .src (kaynak) dosyalara dönüştürülür. DSI Studio ile ilgili daha fazla bilgi için yazılımın web sitesine (https://dsi-studio.labsolver.org) bakın.
    6. MNI şablon uzayındaki beyaz madde fiber yönelimlerini belirlemek için Q-Space Diffeomorphic Reconstruction (QSDR)61 kullanarak içe aktarılan difüzyon verilerini yeniden oluşturun. Her görüntü için bir .fib (fiber yönlendirme) dosyası çıktısı alınır. Yeniden yapılanma için seçenek seçimleri şunlardır:
      yöntem (rekonstrüksiyon yöntemi seçimi) - QSDR
      Param0 (difüzyon örnekleme uzunluğu) - 1.25 (bu varsayılandır)
      şablon (verilerin yeniden oluşturulacağı şablon alanı) - ICBM152
      align_acpc (AC-PC'yi hizalamak için görüntü sesinin döndürülüp döndürülmeyeceği) - 0 (yanlış)
    7. Bu .fib dosyalarından, yeniden yapılandırılmış difüzyon verilerinden kantitatif anizotropi (QA) değerlerini ayıklayan bir konektometri veritabanı oluşturun. Veritabanındaki her konu için KG'deki boylamsal değişimi hesaplayın. Deney grubu, yaş, cinsiyet gibi demografik bilgileri, kalite kontrol adımında tanımlanan ortak değişkenlerle birlikte bir .csv dosyası aracılığıyla veritabanına ekleyin.
    8. Ardından, konektometri veritabanını Grup Connectometry Analysis GUI'ye yükleyin.
    9. Analizde dikkate alınacak ortak değişkenleri seçin. Seçilen bu ortak değişkenlerden biri Çalışma değişkeni olarak belirlenmiştir.
      1. Bu analiz için, çalışma değişkeni olarak Grup'u seçin. Grup ile ilişkili QA'da boylamsal değişikliklere sahip yollar tanımlanırken, seçilen diğer ortak değişkenlerin etkisi gerileyecektir.
      2. Grup konektometri analizi için seçenek seçimleri şunlardır:
        - FDR Kontrolü (Yanlış Keşif Oranı kesmesi, yalnızca FDR'nin altında önemli bir korelasyona sahip yollar çıkarılacaktır) - 0.05
        - Uzunluk Eşiği (boş hipotez olarak kullanılan minimum kanal uzunluğunun voksel cinsinden değeri) - 20 voksel (veya 2 mm voksel boyutları için 40 mm)
        - T eşiği (korelasyon etkisi için t-stat ölçüm eşiği) - 2.5
        - Çalışma bölgesi (bu bölme, bölgelerin analize dahil edilmesine/analizden çıkarılmasına izin verir) - Tüm Beyin'i seçin - Beyincik'i hariç tut işaretli
        NOT: Bu çalışma için, bazı difüzyon taramalarında edinim sırasında beyincik kısımlarının kesilmesi nedeniyle beyincik hariç tutulmuştur.
    10. Analizi gerçekleştirmek için Connectometry'yi Çalıştır düğmesine basın, bu da birkaç çıktı verir dosya:
      - T-istatistiklerini depolayan ve Grup ile ilişkili olan artan QA'ya ("inc_t" olarak saklanır) veya azalan QA'ya ("dec_t" olarak saklanır) sahip yolların t-stat'larını görselleştirmek için DSI stüdyosunda açılabilen bir .fib dosyası.
      - Kanal uzunluğuna göre FDR değerlerini listeleyen bir .fdr_dist.values.txt
      - Çalışma değişkeni ile ilişkili artan uzunlamasına QA ile yolları depolayan bir traktografi dosyası olan bir .inc.tt.gz. (Bizim durumumuzda grup). Bir .dec.tt.gz dosyası, çalışma değişkeni ile ilişkili azalmış boylamsal QA ile yolları depolar.
      - Konektometri sonuçlarını, gömülü yol grafikleri, resimler ve yayınlanmak üzere korelasyonel traktografi analiz adımlarına ilişkin ortak bilgilerle birlikte uygun bir şekilde bildiren bir .report.html dosyası.
      NOT: Bu çalışma için kullanılan R kodunun örneklerini görmek için, ek CES R Kodu Grafiklerine (Ek Dosya 5) ve ek R Kodu CES girdap-qc Anova dosyalarına (Ek Dosya 6) bakın.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

İşe alım sonuçları açısından, katılımcılar öncelikle Atlanta VA Sağlık Sisteminin ana hatlarıyla belirtilen düzenlemelerine dayalı olarak işe alım mektuplarının postalanması ve takip telefon görüşmeleri yoluyla işe alındı. Çalışma ekibi, işe alım hedefine ulaşmada kullanılan yöntemlerin etkinliğini kanıtlayan toplam 50 katılımcıyı işe aldı (bkz. Şekil 2). Yeni klinik fibromiyalji tanı kriterlerinin kullanılması, çalışma ekibinin fibromiyalji kriterlerini karşılamayan bireyleri uygun şekilde taramasına izin verdi32. Olası katılımcılara fibromiyalji tanısı hakkında soru sormak, ek tarama kadar sağlam bir önlem değildir ve yanlış planlanmış başlangıç ziyaretlerine veya çalışma katılımına yol açmış olabilir. Kırk sekiz katılımcı aktif ve sahte gruplara randomize edildi; İki katılımcı, çalışma için dahil etme testine dayalı uygunluk kriterlerini karşılamadıkları için hariç tutuldu.

Figure 2
Şekil 2: İşe alım akış şeması. Çalışma alımı, randomizasyon ve müdahale tahsisi ile ilgili bir rapor ve akış diyagramı. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Örneklem büyüklüğü hesaplamalarında üç sonuç kullanılmıştır: DVPRS (klinik ağrı), 30 s sandalye standı testi (fonksiyon) ve DMN-SMN bağlantısı (rs-fcMRI). Tüm güç hesaplamaları ön verilere dayanıyordu. DVPRS kullanılarak yapılan klinik ağrı değişiklikleri birincil ilgi alanı olarak seçildi. 30 s sandalye standı testi (30sCST), gruplar arası en küçük değişikliği sergilediği için temsili fonksiyonel sonuç olarak seçildi. DMN-SMN bağlantısı, klinik ağrı ve tedavi yanıtı için bir nörogörüntüleme biyobelirteç olarak ilgilenilen ikincil sonuç olarak seçildi. Örneklem büyüklüğü analizleri, %1 ve %80 güç (2 örnek, 1 taraflı) anlamlılık varsayılarak yapılmıştır.

Bu analiz için tohumlar, ön verilerin yanı sıra fibromiyalji, ağrı ve CES 16,24,26,63,64,65,66,67,68,69 ile ilgili literatüre dayanarak seçilmiştir. Ön verilere dayanarak, sol primer sensorimotor kortekste (L-S1M1) sol posterior singulat korteks (L-PCC) bağlantısındaki tedavi sonrası değişimin ortalaması (SD) tedavi grubu için 0.041 (0.079) ve standart tedavi grubu için -0.026 (0.049); gözlenen gruplar arası fark etki büyüklüğü 1.03'tür (bkz. Tablo 2 16,21,26,62,63,64,70,71,72,73). Çalışma, iki taraflı bir t-testi kullanarak, iki taraflı bir t-testi kullanarak, iki taraflı bir t-testi kullanarak, CES grubu ile standart tedavi grubu arasındaki farkı tespit etmek için CES grubu ile standart tedavi grubu arasındaki farkı tespit etmek için% 80 güç elde etmek için% 80 güç elde etmek için her grupta 1.03 deneğe ihtiyaç duyacaktır. Pilot çalışma, önceki auriküler nöromodülasyon çalışmamızda 12 denek için% 17'lik bir yıpranma oranı gözlemlemiş olsa da (hepsi takip MRG'sini tamamladı, ancak ikisi 8 hafta ve 12 haftada takipte kaybedildi), örneklem büyüklüğü hesaplamaları için muhafazakar bir tahminde bulunmak için, bu çalışma% 20'lik bir yıpranma oranı varsaymıştır. Tedavi sonrası ziyarette beklenen %20'lik bir yıpranma ile, çalışmanın grup başına 20/0.8 = 25 denek alması gerekiyordu.

DMN tohumları (x,y,z) SMN tohumları (x,y,z) SN tohumları (x,y,z)
Medial Prefrontal Korteks 62,67 Sağ Putamen64,71 Sağ dorsolateral prefrontal korteks62
Sağ PCC70 Sol M170 Sol ön insula62
Sol PCC16,67 Sağ M170 Sağ ön insula62
Precuneus71 Sağ S1 ibresi16,72 Sol posterior insula64
Sol S1 ibresi16,72 Sağ posterior insula63
Talamus21 Dorsal anterior singulat korteks 72,73
Sağ temporoparietal kavşak62

Tablo 2: Analiz için tohumlar. DMN, SMN ve SN tohumları a priori hipotezlere dayalı olarak analiz için seçilmiştir. Her tohum, ağrı sendromlarında testini destekleyen önceki literatüre referanslarla sunulur.

Fibromiyaljili sivil deneklerde CES'in önceki araştırmalarına dayanarak, toplam 50 denek (n = 25 sahte ve n = 25 doğru), iki grup arasındaki ağrı skorlarında bir fark tespit etmek için% 80 güce ulaşmalıdır17 (bakınız Tablo 3). Bu çalışma için örneklem büyüklüğü hesaplamaları sealedenvelope.com kullanılarak yapılmıştır ve ön verilere dayandırılmıştır.

Kontrol Müdahale Grup başına N
Ortalama Değişim SD Ortalama Değişim SD
Klinik Ağrı (DVPRS) 0.375 1.493 -1.833 2.229 10
İşlev (30sCST) -0.250 1.500 3.000 4.980 14
rs-fcMRI (S1M1'den PCC'ye) -0.026 0.049 0.041 0.079 20

Tablo 3: Örneklem büyüklüğü hesaplaması. Çalışma örneklem büyüklüğü ile ilgili hesaplamalar.

İçe aktarılan fMRIPrep işlevsel verileri, 8 mm tam genişlikte yarı maksimum (FWHM) bir Gauss çekirdeği ile uzamsal evrişim kullanılarak düzleştirildi (bkz. Şekil 3), MNI152NLin2009cAsym şablon alanına normalleştirilmiş fMRIPrep'ten işlevsel çıktıyı gösterir (solda) ve CONN Toolbox'tan (sağda) düzleştirilmiş işlevsel görüntü. Bu, sinyal-gürültü oranında bir artışa neden olur ve bu da kan-oksijen seviyesine bağlı (BOLD) sinyallerin algılanmasını iyileştirir.

Figure 3
Şekil 3: MNI uzayında (solda) düzgünleştirilmemiş işlevsel bir görüntüyü 8 mm FWHM'deki düzleştirilmiş muadili ile karşılaştıran tek konu. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Veriler dahasonra, beyaz madde zaman serileri (5 CompCor gürültü bileşeni), CSF zaman serileri (5 CompCor gürültü bileşenleri), hareket parametreleri ve bunların birinci dereceden türevleri (12 faktör)75, aykırı değer taramaları (295 faktörün altında)48 ve her işlevsel çalışma içindeki doğrusal eğilimler (2 faktör) ile karakterize edilen potansiyel karıştırıcı etkilerin gerilemesi dahil olmak üzere standart bir gürültü giderme boru hattı 74 kullanılarak gürültüden arındırıldı, ardından BOLD zaman serisi76'nın 0.008 Hz ile 0.09 Hz arasında bant geçiren frekans filtrelemesi izledi. CompCor 49,77 beyaz madde ve BOS içindeki gürültü bileşenleri, ortalama BOLD sinyalinin yanı sıra BOLD ortalamasına dik olan en büyük temel bileşenler, hareket parametreleri ve her bir deneğin aşınmış segmentasyon maskeleri içindeki aykırı değer taramaları hesaplanarak tahmin edildi (bkz. Şekil 4). Bu gürültü giderme stratejisine dahil edilen gürültü terimlerinin sayısından, gürültü gidermeden sonra BOLD sinyalinin etkili serbestlik derecelerinin tüm deneklerde 33 ila 240.6 (ortalama 173.4) arasında değiştiği tahmin edilmiştir. Gürültüden arındırma, kafa karıştırıcı etkilere yol açabilecek verilerden kaynaklanan fizyolojik ve diğer yabancı gürültülerin azalmasına neden oldu.

Figure 4
Şekil 4: Kalite kontrolleri. CONN Toolbox'tan alınan kalite kontrol grafikleri, gürültü gidermenin işlevsel bağlantı (FC), ortalama küresel sinyal ve maksimum hareket üzerindeki etkilerini gösterir. Not (A) en üstteki grafik, tek bir konu ve oturum için verileri gösterir, (B,C) B ve C grafikleri, grup düzeyinde gürültü gidermenin sonuçlarıdır. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Grup düzeyinde analizler Genel Doğrusal Model (GLM)78 kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Her bir voksel için, bu vokseldeki birinci düzey bağlantı ölçümleri bağımlı değişkenler (denek başına bir bağımsız örnek ve varsa görev veya deney koşulu başına bir ölçüm) ve gruplar veya diğer konu düzeyinde tanımlayıcılar bağımsız değişkenler olarak ayrı bir GLM tahmin edildi. Voksel düzeyindeki hipotezler, denekler arasında rastgele etkilerle çok değişkenli parametrik istatistikler ve çoklu ölçümlerde örneklem kovaryans tahmini kullanılarak değerlendirildi. Çıkarımlar, bireysel kümeler (bitişik voksel grupları) düzeyinde gerçekleştirildi. Küme düzeyinde çıkarımlar, Gauss Rastgele Alan teorisi 62,79'dan alınan parametrik istatistiklere dayanıyordu. Sonuçlar, küme oluşturan bir p < 0.005 voksel düzeyi eşiği ve aile hatası düzeltilmiş p < 0.0016 küme boyutu eşiği80'in bir kombinasyonu kullanılarak eşiklendi. Bu adımların izlenmesi, ilgi bölgelerine (ROI) dayalı olarak CES ve sahte koşulları karşılaştıran grup düzeyinde işlevsel bağlantı değerleriyle sonuçlanır. Bu sonuçlar, CONN Toolbox içindeki sonuç gezgini GUI'si aracılığıyla çeşitli şekillerde görselleştirilebilir. Kırmızı alanın ROI'lerle daha fazla pozitif bağlantıya sahip bölgeleri ve mavi alanın ROI ile daha fazla negatif bağlantıya sahip bölgeleri gösterdiği örnek bir grup düzeyi sonucunun hacim görüntüleme görselleştirmesini görmek için Şekil 5'e bakın.

Figure 5
Şekil 5: Singulat sonrası tohumun hacim göstergesi. Görüntü, anterior singulat girus ve (kırmızı) ile daha fazla pozitif bağlantı ve Sham, pFWEc < 0.05'e göre Gerçek durum için precuneus (mavi) ile daha fazla negatif bağlantı gösterir . Bu rakam kısmi grup düzeyindeki verileri temsil eder (n = 34). Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 1: CES cihaz sipariş talimatları Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 2: CES cihaz günlüğü Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 3: fMRIPrep Boilerplate Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 4: CES CONN talimatları Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 5: CES R kod grafikleri Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 6: R Kodu CES eddy-qc Anova Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Şekil 1: CONN çalışma kitabı. (A) İkinci düzey ortak değişkenler. (B) Deneysel koşullar. (c) Gürültü giderme. (d) Sonuçlar. (E) Yapısal veriler. Bu rakamı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Bu çalışmanın yöntemleri sadece fibromiyalji için oldukça etkili bir tedavi modalitesi imkanı sağlamakla kalmayıp, aynı zamanda fibromiyaljinin tanı sürecini ağrı semptom profilinin ilk örneğinden itibaren iyileştirme fırsatı da sunmaktadır. Hem aktif CES'in hem de sahte CES'in kullanılması, her bir cihazın tipinin seri numaralarına ve ayrı bir anahtara bağlı olduğunun keşfedilmesiyle, katılımın sonuna kadar hem deneklerin hem de araştırmacıların kör edilmesine izin verdi, böylece değerlendirmelerin uygulanması sırasında iç geçerliliği korudu ve hem cihazın hem de stimülasyonun etkinliğinin daha net bir klinik resmini sundu81. Fonksiyonel bağlantı nörogörüntüleme önlemlerinin araştırılmasının eklenmesi, tedavi yöntemlerinin gerçekten ne kadar etkili olduğunu belirlemek için katılımcıların öznel raporlamasına verilen ağırlığın bir kısmını hafifletmeye yardımcı olur. Evde ağrı yönetimi cihazının esnekliği, katılımcı yükünü azaltan kullanım ve erişim kolaylığı sağlar, bu da özellikle sıradan veya temel aktiviteler sırasında bile tipik olarak önemli ölçüde ağrı yaşayan bir popülasyon için faydalıdır. Hem fiziksel ağrının hem de eforun azaltılması, fibromiyalji ve kronik ağrı tedavilerinin etkinliğini daha da artırmaya yardımcı olabilir.

Kullanılan yöntemlerin sorunsuz çalışmasını sağlamak için, süreç sırasında yapılması gereken bir dizi değişiklik vardı. Rs-fcMRI taramaları için periyodik olarak veri toplama sırasında, birkaç denek ağrı yaşama nedeniyle tarayıcıda yatmaktan rahatsız oldu. Bu zorluklar, taramalarını tamamlamak için geri dönmeden önce tarayıcıdan kısa bir süre çıkmalarına veya kurtarılamaz bir hareket artefaktına neden olacak kadar çok hareket etmelerine neden oldu. Bu işlem sırasında kullanılamayan verileri telafi etmek için, dokuz deneğe iki T1w anatomik taraması yapıldı ve bunların daha neti nihayetinde analiz amaçları için kullanıldı. MRIQC, MRG verilerinin ek bir tarama yapılmayan diğer bölümlerinde bulunan herhangi bir aşırı kafa hareketini tanımlamak için kullanıldı. 0.8 mm'lik bir çerçeve düzeyinde yer değiştirme eşiği kullanılarak, dört deneğin aşırı hareket gösteren en az bir seansı olduğu belirlendi. Bu oturumlar analizden çıkarıldı. CONN Toolbox'ta işlevsel bağlantı analizini yürüten araştırmacılar, analiz sırasında ortaya çıkan hataları gidermek zorunda kaldılar. Örneğin, dört denek, orta veya son taramalar için birinci seviye analiz sonuçlarında tohum tabanlı bağlantı (SBC) haritalarına sahip değildi ve zaten işlendikten ve gürültüden arındırıldıktan sonra bile birinci seviye tasarım matrislerine sahip değildi. Bir CONN projesinin önceki bir yinelemesinde, yalnızca temel taramalarının toplandığı ve işlendiği belirlendi. Orta ve son taramaları daha sonra içe aktarıldı, ancak CONN, bu deneklerin o sırada kendileri için verileri olmamasına rağmen bu oturumlarla ilgili koşullar/değişkenler oluşturdu. CONN böylece yeni içe aktarılan verileri görmezden geldi. Çözüm, bu konuları ön işleme aşamasından itibaren yeniden çalıştırmak ve önceki önceden işlenmiş verilerin üzerine yazıldığından emin olmaktı.

Metodolojik adaptasyonu ele almanın yanı sıra, araştırmacılar mevcut çalışmanın metodolojik sınırlamalarını da kabul ettiler. Çalışma cihazlarının atandıkları grupta kalmama olasılığı vardır (sahte CES'e karşı doğru). Olası olmasa da, bir noktada tedaviyi başlatmaya başlamış veya durdurmuş olabilirler, böylece sonuçları yanlış bir şekilde çarpıtabilirler. Bu sınırlama, CES'i başlangıçta amaçlandığı gibi tutarlı bir şekilde uyguladıklarından veya yönetmediklerinden emin olmak için cihazları tesise döndüklerinde sorgulayacak olan cihaz şirketinin kendisi tarafından ele alınacaktır.  Tedavi yöntemlerinin bir diğer sınırlaması, cihaz kullanım kayıtlarının büyük ölçüde doğru katılımcı öz bildirimine ve anlayışına bağlı olmasıdır. Cihaz, toplam kullanım süresini kaydeder, ancak katılımcıların cihazı doğrudan kullanım olmadan açma veya tarih ve saat gibi kullanımın diğer yönlerini yanlış bildirme olasılığı vardır. Cihaz günlükleri yanıt yanlılığından etkilenebilir, bu da uygulanan tedavinin yanlış raporlanması anlamına gelir82. Bu soruna yanıt olarak, her katılımcıyla daha sık ve daha yapılandırılmış bir iletişim planı oluşturmanın bazı faydaları olabilir, böylece günlüklerin yanı sıra bunları ne zaman ve nasıl tamamlayacakları da sürekli olarak hatırlatılır. Ayrıca, cihazların kendileri, nasıl çalıştıkları ve sağladıkları stimülasyona ek olarak tuttukları kayıtların nasıl geliştirilebileceği konusunda daha fazla düşünmeye davet ediyor.

Bu çalışmada incelenen yöntemler, fibromiyalji araştırması ve bir bütün olarak kronik ağrı değerlendirmesi alanlarında önemli bir etki kapasitesine sahiptir. Mevcut fibromiyalji tedavi modaliteleri ile ilgili olarak, auriküler CES ve farmakolojik olmayan, noninvaziv bir ağrı yönetimi seçeneği olarak erişilebilirliği, mevcut yöntemlerdeki önemli bir boşluğu gidermektedir. Etkili olduğu kanıtlanırsa, CES, olası bir farmakolojik olmayan alternatif sağlayarak mevcut opioid analjezik yanlış yönetim iklimine yanıt verir ve hem müdahale hem de tanı için invaziv önlemlerin neden olduğu aşırı ek ağrıyı hafifletebilir. Bu çalışmanın nörogörüntüleme amaçları, yöntemlerin uygulanmasında da önemli ve yeni bir amaca hizmet etmektedir. Daha önce, fibromiyalji için belirteç olarak doğrulanmış hiçbir laboratuvar veya radyoaktif bulgu yoktu, bu da tanı girişimlerinde yaşanan zorluklara yol açmıştı2. Fonksiyonel bağlanabilirliği ve fibromiyaljiye özgü beyin aktivitesi ile ilişkisini incelemek, her iki sistemi de iyileştirerek tedavinin belirlenmesinin yanı sıra tanı sürecini de büyük ölçüde değiştirebilir. Daha hızlı ve güvenilir tanı ile bu hastalığa sahip hastalar için daha iyi bir yaşam kalitesi olasılığı da ortaya çıkar. Cevaplar olmadığında ve acılarının boyutu başkaları tarafından anlaşılmadığında sıkıntıları yoğunlaşır. Objektif ağrı değerlendirme ölçütleri, klinisyenlerin neler yaşadıklarını ve nasıl yardımcı olabileceklerini daha iyi anlamalarını sağlar.

Bu çalışmada kullanılan teknikler, fibromiyalji ve ötesini teşhis etmek ve tedavi etmek için daha iyi yöntemlerin daha fazla araştırılması için kapıyı açmaktadır. Fibromiyalji, hastanın kendi kendine raporlamasına ve öznel değerlendirme önlemlerine dayanan tek kronik ağrı durumundan uzaktır83. Bu çalışmada kullanılan nörogörüntüleme teknikleri, araştırmacılar kronik ağrıyı anlama ve tedavi etmede beyin aktivitesinin önemini incelemeye devam ederse, teşhis ve müdahale alanlarında geniş uygulamalara sahip olabilir. Kulak CES'in kendisi, etkili olduğu kanıtlanırsa ve daha yaygın ve erişilebilir bir tedavi seçeneği haline getirilirse, çok ihtiyacı olan bir popülasyona yaygın ağrı yönetimi yardımı sağlayabilir. Veri analizi hala devam etmektedir, bu nedenle belirtilen yöntemlere bağlı kalmanın etkinliği hakkında henüz daha fazla şey bilinmemektedir. Sonuçta, sonuçlar fibromiyalji ve benzeri kronik ağrı durumlarının gelecekte nasıl ele alınması gerektiğine dair bilgi sağlamaya ve argümanlar sunmaya devam edecektir.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Yazarlar, bu yazıda rapor edilen çalışmayı etkilemiş gibi görünebilecek bilinen hiçbir rekabet eden mali çıkarları veya kişisel ilişkileri olmadığını beyan ederler. Bu makalede ifade edilen görüşler yazarlara aittir ve Gazi İşleri Bakanlığı'nın veya Amerika Birleşik Devletleri hükümetinin konumunu veya politikasını yansıtmayabilir.

Acknowledgments

Yazarlar, Dr. Bruce Crosson ve Dr. Lisa Krishnamurthy de dahil olmak üzere Görsel ve Nörobilişsel Rehabilitasyon Merkezi'ndeki araştırmacıların çalışmalarına katkıları için desteklerine teşekkür etmek isterler. Yazarlar ayrıca çekim sürecindeki paha biçilmez yardımı için Grace Ingham'a teşekkür ediyor. Bu çalışma kısmen Amerika Birleşik Devletleri Gazi İşleri Bakanlığı Rehabilitasyon Araştırma ve Geliştirme Hizmeti Kariyer Geliştirme Ödülü IK2 RX003227 (Anna Woodbury) ve Merkez Hibesi 5I50RX002358 tarafından desteklenmiştir. Fon verenin çalışma tasarımı, veri toplama, yönetim, analiz, yorumlama veya raporlamada hiçbir rolü yoktur.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
3T Siemens MAGNETOM Prisma Scanner Siemens Healthineers N/A From Emory's website: "The Siemens Magnetom Prisma 3T whole-body MR system is equipped with: a state-of-the art gradient system with a maximum (per axis) strength of 80 mT/m and slew rate of 200 T/m/sec
64 independent RF receiver channels capable of 204 receiver connections
a 2-channel RF transmitter. Multiple coils are available, including: a 64-channel head/neck coil with 52 channels for imaging of the head region
a 32-channel head-only coil
a 20-channel head/neck coil with 16 channels for head
spine array coil
flexible chest coil
large and small flexible coil for extremity imaging.
Alpha-Stim AID Kit Electromedical Products International Inc. SKU: 500KIT A total of 50 devices ordered for research purposes.
From the site: "A prescription or order from a licensed healthcare professional is required to purchase this device (within the USA). FDA cleared for anxiety, insomnia and pain only, with approval for depression outside of the United States."
CONN Toolbox v21a16 (RRID:SCR_009550)  Whitfield-Gabrieli and Nieto-Castanon Version v21a16 (RRID:SCR_009550) CONN is an open-source SPM-based cross-platform software for the computation, display, and analysis of functional connectivity Magnetic Resonance Imaging (fcMRI). CONN is used to analyze resting state data (rsfMRI) as well as task-related designs. 
DSI Studio (RRID:SCR_009557)  Fang-Cheng (Frank) Yeh RRID:SCR_009557 DSI Studio is a tractography software tool that maps brain connections and correlates findings with neuropsychological disorders. It is a collective implementation of several diffusion MRI methods, including diffusion tensor imaging (DTI), generalized q-sampling imaging (GQI), q-space diffeomorphic reconstruction (QSDR), diffusion MRI connectometry, and generalized deterministic fiber tracking.
fMRIPrep 20.2.5 (RRID:SCR_016216)  NiPreps (NeuroImaging PREProcessing tools) Version 20.2.5. (RRID:SCR_016216) A functional magnetic resonance imaging (fMRI) data preprocessing pipeline that is designed to provide an easily accessible, state-of-the-art interface that is robust to variations in scan acquisition protocols and that requires minimal user input, while providing easily interpretable and comprehensive error and output reporting. It performs basic processing steps (coregistration, normalization, unwarping, noise component extraction, segmentation, skull-stripping, etc.) providing outputs that can be easily submitted to a variety of group level analyses, including task-based or resting-state fMRI, graph theory measures, and surface or volume-based statistics.
MRIQC  NiPreps (NeuroImaging PREProcessing tools) MRIQC extracts no-reference IQMs (image quality metrics) from structural (T1w and T2w) and functional MRI (magnetic resonance imaging) data. (not directly used for analyses)
Sammons Preston Jamar Hydraulic Hand Dynamometer Alpha Med Inc. SKU SAMP5030J1 From the website: Ideal for routine screening of grip strength and initial and ongoing evaluation of clients with hand trauma and dysfunction.
Unit comes with carrying/storage case, certificate of calibration and complete instructions. Warranted for one full year. The warranty does not cover calibration. Latex free.
SPRI 5-Pound Vinyl-Coated Weight SPRI | Amazon N/A Color: (E) Dark Blue | 5-Pound. Appears on Amazon: Dumbbells Hand Weights Set of 2 - Vinyl Coated Exercise & Fitness Dumbbell for Home Gym Equipment Workouts Strength Training Free Weights for Women, Men (1-10 Pound, 12, 15, 18, 20 lb), https://www.amazon.com/stores/SPRI/Weights/page/9D10835A-CFAB-4DA1-BEE9-AE993C6B5BC1
SPRI 8-Pound Vinyl-Coated Weight SPRI | Amazon N/A Color: (H) Black |8-Pound. Appears on Amazon: Dumbbells Hand Weights Set of 2 - Vinyl Coated Exercise & Fitness Dumbbell for Home Gym Equipment Workouts Strength Training Free Weights for Women, Men (1-10 Pound, 12, 15, 18, 20 lb), https://www.amazon.com/stores/SPRI/Weights/page/9D10835A-CFAB-4DA1-BEE9-AE993C6B5BC1

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  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. Department of Veterans Affairs. Opioid prescribing to high-risk veterans receiving VA purchased care. Office of Healthcare Inspections. , Report No.: 17-01846-316 (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 Medicine. 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. , Available from: 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 (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 (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. Electromedical Products International, Inc. , 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 (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 (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 (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), 1005350 (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, 102 (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 (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), (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, 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), 0159198 (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 (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).

Tags

Anahtar Kelimeler: Fibromiyalji Kraniyal Elektrik Stimülasyonu Ağrı Fiziksel Fonksiyon Beyin Görüntüleme Randomize Kontrollü Çalışma Dinlenme Durumu Fonksiyonel Bağlantı MRG
Beyin Görüntüleme Biyobelirteçleri Kullanılarak Fibromiyalji Ağrısı ve Fiziksel Fonksiyon için Kraniyal Elektrik Stimülasyonunun Randomize, Sahte Kontrollü Bir Çalışması
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Ree, A., Rapsas, B., Denmon, C.,… More

Ree, A., Rapsas, B., Denmon, C., Vernon, M., Rauch, S. A., Guo, Y., Cui, X., Stevens, J. S., Krishnamurthy, V., Napadow, V., Turner, J. A., Woodbury, A. A Randomized, Sham-Controlled Trial of Cranial Electrical Stimulation for Fibromyalgia Pain and Physical Function, Using Brain Imaging Biomarkers. J. Vis. Exp. (203), e65790, doi:10.3791/65790 (2024).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter