University of Michigan BACPAC Mechanistic Research Center
密歇根大学BACPAC机理研究中心
基本信息
- 批准号:10650650
- 负责人:
- 金额:$ 11.28万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:
- 财政年份:2019
- 资助国家:美国
- 起止时间:2019-09-26 至 2024-05-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:AcupressureAddressAnalgesicsAutoimmune DiseasesAwardChronic low back painClinicalDataEffectivenessEvaluationFunctional ImagingFunctional Magnetic Resonance ImagingGoalsHelping to End Addiction Long-termIndividualInflammationInterventionKnowledgeLearning SkillMeasuresMethodsMichiganModalityNeurobiologyOnline SystemsPainPain MeasurementParentsPatient Outcomes AssessmentsPatientsPharmacologyPhenotypePhysical therapyPlasmaPredictive FactorQuality of lifeRandomizedReportingResearchRheumatismSelf CareSensorySeriesStandardizationTestingTrainingTreatment EffectivenessUniversitiesWorkbasechronic paincohortdebilitating paindigitaldigital interventiondisabilityduloxetineefficacious treatmentefficacy evaluationevidence baseexperiencefunctional disabilitygabapentinmindfulness interventionpain patientparent grantprecision medicinepredicting responseresponserheumatologistself-management programtreatment effecttreatment response
项目摘要
Project Summary / Abstract
Individual and societal burdens from chronic low back pain (cLBP) are significant and associated with long
term functional impairment, disability, and poor quality of life. There are many efficacious treatments in cLBP
but the factors that predict treatment effectiveness in an individual are still not well understood. Treatments for
chronic pain include several pharmacologic (e.g., duloxetine and gabapentin) and non-pharmacologic
treatments such as physical therapy, acupressure, mindfulness-based interventions, and web-based self-
management programs. There is an urgent need for a greater understanding of pain mechanisms and
predictors of response to different therapies with a goal of matching patients based on phenotypes to therapies
to which they are most likely to respond. The parent award, a HEAL Initiative award (U19 AR076734), uses a
precision medicine approach to identify what treatments are likely to work in different patient endotypes. The
proposed supplement will allow me, a clinical rheumatologist, to learn these skills through assessments of
acupressure and the web-based self-management program on patient-reported pain in cLBP. Clinically
available data (such as patient-reported outcomes) as well as state-of-the-art phenotyping methods such as
functional MRI (fMRI) and Quantitative Sensory Testing (QST), will be available to mechanistically explore the
proposed neurobiological effects of these treatments. This knowledge will be invaluable in my future research
on evaluation of pain mechanisms and responsiveness to treatment based on phenotypes of individuals with
rheumatic disease.
项目概要/摘要
慢性腰痛 (cLBP) 给个人和社会带来的负担是巨大的,并且与长期腰痛有关。
长期功能障碍、残疾和生活质量差。 cLBP 有很多有效的治疗方法
但预测个体治疗效果的因素仍不清楚。治疗方法
慢性疼痛包括多种药物性疼痛(例如度洛西汀和加巴喷丁)和非药物性疼痛
物理治疗、穴位按摩、基于正念的干预措施和基于网络的自我治疗等治疗方法
管理计划。迫切需要更好地了解疼痛机制和
对不同疗法反应的预测因素,目的是根据表型将患者与疗法相匹配
他们最有可能对此做出反应。家长奖是 HEAL Initiative 奖 (U19 AR076734),使用
精准医学方法来确定哪些治疗方法可能对不同患者的内型有效。这
拟议的补充将使我,一名临床风湿病学家,通过评估来学习这些技能
穴位按摩和基于网络的自我管理计划针对患者报告的 cLBP 疼痛。临床上
可用数据(例如患者报告的结果)以及最先进的表型分析方法,例如
功能性 MRI (fMRI) 和定量感官测试 (QST) 将可用于机械地探索
提出了这些治疗的神经生物学作用。这些知识对于我未来的研究将是无价的
根据个体的表型评估疼痛机制和对治疗的反应
风湿性疾病。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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