측두하악장애의 개선 예측

소개

이 연구의 목적은 측두하악장애의 개선을 예측하는 요인을 찾는 것이었습니다. 치료 결과와 관련된 요인을 찾는 것은 어떤 치료를 선택하는 것이 가장 좋은지 안내할 수 있으므로 중요합니다. 측두하악 장애에 대한 도수 치료의 효과는 이전에 여러 연구에서 입증된 바 있습니다. 일반적으로 한 달 정도 지나면 통증 증상이 개선되는 것을 기대할 수 있습니다. 도수 치료가 아무리 유익하더라도 어떤 치료법이 더 우수한지는 알려져 있지 않으므로 도수 치료 후 좋은 결과를 예측하는 인자를 평가하는 이 연구는 특정 환자에게 도수 치료를 선택할지 여부를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

방법

측두하악장애의 개선을 예측하는 요인을 찾기 위해 이탈리아 치과 병원에서 전향적 관찰 코호트 연구를 실시했습니다. 만 18세 이상의 성인은 DC/TMD 기준에 따라 측두하악관절 장애 진단을 받은 경우에 해당됩니다. 지난 6개월 동안 장애에 대한 개입을 받은 적이 없는 경우.

물리치료사가 기준 시점과 한 달 후에 각 참가자를 독립적으로 평가했습니다. 이 기간 동안 일주일에 한 번씩 20~30분짜리 도수 치료 세션이 4회 제공되었습니다. 도수 치료는 측두하악관절, 측두근, 안마근, 익상근, 상악근을 대상으로 진행되었습니다. 이 세션은 측두하악장애에 대한 5년 이상의 경력과 특수 교육을 받은 물리치료사 2명이 진행했습니다.

통증 강도는 주요 관심 결과였으며, 지난 주 동안의 현재 통증, 평균 통증, 최악의 통증에 대해 VAS로 평가했습니다. 임상적으로 중요한 최소 차이는 30%였으며, 이 수준 이하의 개선은 결과가 좋지 않은 것으로 간주했습니다.

결과

총 120명의 참가자가 모집되었고 그 중 90명이 전체 연구를 완료했습니다. 중도 탈락자 중 2명은 NSAID를 복용하기 시작했고, 1명은 업무상 전근, 9명은 코로나19 여행 제한으로 인해 참가를 취소해야 했습니다.

예측 모델에 따라 측두하악장애의 개선을 예측하는 데 사용할 수 있는 요소는 입을 벌릴 때의 통증, CSI로 측정한 중추 민감도, 치료 기대치, 통증 부위 수 등입니다. 저자에 따르면, 이러한 예측 변수는 높은 설명 분산(R2 = 64%)과 변별력(AUC = 0.90)을 보여주었습니다.

측두하악장애 개선 예측 — 에서: 아스키니 외,근골격계 과학 실습(2022)

예측 변수는 선별 도구를 개발하는 데 사용되었으며, 이는 노모그램으로 구성되었습니다. 기준 평가의 결과를 표시함으로써 개입 후 환자의 좋은 결과 확률을 계산할 수 있습니다.

질문과 생각

그렇다면 이 도구가 측두하악장애의 개선을 예측하는 데 어떻게 도움이 될까요? 다음 인용문에서 설명합니다:

"환자가 MT에 대해 긍정적인 치료 기대치를 보고하면 이 예측 변수에 대해 33점을 받게 됩니다. 이 점수는 예측자에 해당하는 기준값을 선택하여 계산됩니다(이 경우: "예")를 선택하고 플롯 상단의 '포인트' 라인에서 해당 포인트를 결정합니다. '총 예측자 점수' 값은 각 예측자에 대해 동일한 프로세스를 반복하고 각 점수를 합산하면 얻을 수 있습니다. 그런 다음 '총 예측 포인트' 선에서 플롯 하단의 '좋은 결과 확률' 선까지 수직선을 그려서 좋은 결과 확률을 추정합니다."

플롯 자체는 점의 선이 명확하게 표시되지 않아 읽기 다소 어렵습니다. 그러나 도수 치료가 이 환자에게 도움이 될 수 있는지에 대한 아이디어를 제공하는 것은 예후에 도움이 될 수 있습니다. 중추감작의 존재를 나타내는 CSI 점수가 높고 치료 기대치가 부정적이며 입 벌림 통증이 2/10 이상이면 좋은 치료 결과가 나올 확률이 10% 미만이라는 것을 알 수 있습니다. 실제로 중추 감작의 구성 요소를 가진 환자의 경우 생체역학적 문제에만 초점을 맞추기보다는 생체심리사회적 맥락을 고려할 때 더 나은 결과를 기대할 수 있습니다. 이에 대해 더 자세히 알아보시려면 Jo Nijs의 강의를 함께 따라가 보시기 바랍니다! 특히 흥미로운 점은 이 연구가 표준화된 치료를 제공하는 대신 개인 맞춤형 치료를 시도했다는 점이며, 비록 이 연구가 치료 효과를 조사하지는 않았지만 저는 이러한 치료 방식을 강력히 권장합니다!

괴상한 이야기

가능한 예측 인자의 선택은 측두하악 영역에 대한 이전 연구를 기반으로 했지만, 근골격계 질환의 통증 조절 변화에서 더 광범위한 후보 예측 인자를 선택했습니다. 따라서 연구를 위해 고려된 예측 변수 세트에는 생물심리사회적 환경에서 발생할 수 있는 다양한 요인이 포함되었습니다. 근골격계 불만에는 생물 의학적 원인만 있는 것이 아니며, 가능한 다양한 요인이 선택되었다는 사실은 매우 유익한 정보이므로 특히 중요합니다.

제공된 노모그램을 사용하여 측두하악장애의 개선을 예측할 수 있습니다. 그러나 연구 표본은 치과에 다니는 사람들로 구성되었으며 물리 치료를 의뢰받은 환자에게 직접 일반화할 수 없다는 점에 유의해야 합니다. 이 결과를 살펴볼 때 명심해야 할 점은 측두하악장애의 개선을 예측하는 요인이 동일한 샘플에서 확인 및 테스트되었다는 점입니다. 새로운 환자 샘플을 대상으로 예측 모델을 테스트했다면 더 좋았을 것입니다. 그러나 이 작업은 여전히 가능하며, 이 새로운 인구가 광범위한 측두하악 장애를 가진 사람들로 구성되어 있다면 가장 이상적입니다.

이 모델은 다중 선형성, 교차 검증, 내부 검증 등 여러 가지 검증을 거쳤습니다. 호스머-레메쇼는 유의미하지 않았으며 이는 이 모델이 잘 맞는다는 것을 보여줍니다. 이 모델의 설명 분산이 비교적 우수했는데, 이는 이 모델이 관찰된 데이터의 분산을 대체로 잘 설명할 수 있음을 의미합니다. 그러나 내부 검증을 수행한 결과 설명 분산이 40%로 감소하여 그다지 긍정적이지 않았습니다. 이 예측 모델이 서로 관련이 없는 사람들 집합에서 어떻게 작동할지 궁금합니다.

집으로 메시지 보내기

이 코호트 연구는 측두하악 장애에 대한 도수 치료 후 통증 결과의 예측 인자에 대한 흥미로운 통찰력을 제공합니다. 치료는 임상적 추론을 통해 이루어졌으며 이는 일반적인 관행에 해당합니다. 측두하악관절 장애의 도수 치료 성공 확률을 알아보기 위해 노모그램이 개발되었습니다. 입을 벌릴 때의 통증, CSI로 측정한 중추 민감도, 치료 기대치, 통증 부위 수를 평가하면 좋은 결과를 얻을 수 있는 확률을 알 수 있습니다. 이제 예측 모델의 임상적 가치를 결정하기 위해 관련 없는 샘플에서 이를 검증해야 합니다.