顎関節症の改善を予測する

はじめに

本研究の目的は、顎関節症の改善を予測する因子を見つけることである。治療成績に関連する因子を見つけることは、どの治療を選択するのが最善かを示す指針になるため、重要である。顎関節症に対する徒手療法の有効性は、これまでにいくつかの研究で実証されている。通常、痛みの症状は1ヵ月で改善する。したがって、手技療法後の良好な転帰の予測因子を評価するこの研究は、特定の患者に手技療法を選択するかどうかの判断に役立つだろう。

方法

顎関節症の改善を予測する因子を見つけるために、イタリアの歯科病院で前向き観察コホート研究が行われた。 DC/TMD基準により顎関節症と診断された18歳以上の成人を対象とした。彼らは過去6ヶ月間、その障害に対する介入を受けていなかった。

理学療法士が、ベースライン時と1ヵ月後に参加者を評価した。この間、20～30分の徒手療法セッションを週1回のペースで4回行った。顎関節、側頭筋、咬筋、翼突筋、舌骨上筋に対する手技療法が行われた。これらのセッションは、顎関節症について5年以上の経験を持ち、特別なトレーニングを受けた2人の理学療法士によって行われた。

痛みの強さは主要評価項目であり、現在の痛み、平均的な痛み、過去1週間の最悪の痛みをVASで評価した。臨床的に重要な最小差は30％であり、これを下回る改善は不良な転帰とみなされた。

結果

合計120人の参加者を募り、そのうち90人が全試験を終了した。脱落者のうち2人はNSAIDsの服用を開始し、1人は仕事のために転勤となり、9人はCOVIDの渡航制限のために参加をキャンセルせざるを得なかった。

予測モデルによる顎関節症の改善予測には、開口時の痛み、CSIで測定した中枢性感作、治療への期待、痛みの部位の数といった要素を用いることができる。著者らによると、これらの予測因子は高い説明分散（R2＝64％）と識別力（AUC＝0.90）を示した。

顎関節症の改善を予測する — からだ：アスキーニら,Musculoskelet Sci Pract (2022)

予測因子はスクリーニングツールの開発に使用され、ノモグラムとして作成された。ベースライン評価の結果を示すことで、介入に従った患者の転帰が良好になる確率を計算することができる。

質問と感想

では、このツールは顎関節症の改善予測にどのように役立つのだろうか？以下はその説明である：

「もし患者がMTに対する前向きな治療期待を報告すれば、この予測因子は33点となる。このスコアは、予測因子の対応するベースライン値を選択することによって計算される（この場合）： "Yes"）、プロット上部の "Points "ライン上に対応する点を決定する。各予測変数について同じプロセスを繰り返し，各スコアを合計すると，"合計予測変数ポイント "値が得られる．そして、良い結果の確率を推定するために、プロットの一番下にある "総予測点 "の線から "良い結果の確率 "の線まで縦線が引かれる。"

プロット自体は、点の並びがあまりはっきり表示されないため、やや読みにくい。しかし、徒手療法がこの患者にとって価値があるかどうかを知ることは、予後の予測に役立つかもしれない。 CSIスコア（中枢性感作の存在を示す）が高く、治療への期待度が否定的で、2/10以上の開口時痛がある場合、良好な転帰確率は10％未満になることがわかる。実際、中枢性感作の要素を持つ患者では、生体力学的な問題だけに注目するのではなく、生物心理社会的な背景を考慮することで、より良い転帰が期待できるかもしれない。このことをもっと知るには、ジョー・ナイスのコースに参加することをお勧めする！私が特に興味深いと思ったのは、標準化された治療を行うのではなく、この研究では治療を個別化しようとしたことである。この研究では治療効果を検証していないが、私はこのようなケアの方法を強く推奨する！

オタクな話をしよう

予測因子の選定は、顎関節領域における先行研究に基づくが、筋骨格系疾患における疼痛調節の変化から、より幅広い予測因子の候補が選ばれた。したがって、この研究で考慮された予測因子のセットには、生物心理社会的環境において考えられるさまざまな要因が含まれていた。これは、筋骨格系の不定愁訴は生物医学的な原因だけではないことがわかっている現在、特に重要なことである。

提供されたノモグラムを用いれば、顎関節症の改善予測が可能である。しかし、このサンプルは歯科クリニックに通院している患者であり、理学療法に紹介された患者に直接一般化できるものではないことに注意すべきである。この結果を見る際に留意すべきことは、顎関節症の改善を予測する因子が同じサンプルで特定され、テストされていることである。予測モデルは新しい患者サンプルでテストされたほうがよかった。しかし、これはまだ可能であり、この新しい集団が幅広い顎関節症の人々で構成されていれば最適である。

このモデルは、多重共線性、交差検証、内部検証といったいくつかのチェックに耐えた。 Hosmer-Lemeshowは有意ではなく、これはこのモデルの適合性が良いことを示している。このモデルの説明分散は比較的良好で、このモデルは観測されたデータの分散をほぼ説明できることを意味する。しかし、内部検証を行ったところ、説明された分散は40%に低下し、あまりポジティブではなかった。この予測モデルが、無関係な人々の集団でどのような結果を出すのか興味がある。

持ち帰りメッセージ

このコホート研究は、顎関節症に対する徒手療法後の疼痛転帰の予測因子に関する興味深い洞察を与えてくれる。治療は臨床推論によって行われ、これは一般的な慣行である。顎関節症に対する徒手療法の成功確率を知るために、ノモグラムを作成した。開口時の痛み、CSIで測定した中枢性感作、治療への期待、痛みの部位の数などを評価することで、良い結果が得られる確率を知ることができる。予測モデルの臨床的価値を判断するために、無関係なサンプルで検証する必要がある。