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So könnten Ärzte körperliche und psychosoziale Schmerzen klarer trennen
Die ETH Zürich hat eine Methode gefunden, die Ärztinnen und Ärzten helfen soll, körperlichen und psychosozialen Schmerz besser zu unterscheiden.
, 21. August 2024 um 13:02
Schmerz ist nicht gleich Schmerz: «Schmerz setzt sich meist aus einer physischen und einer psychosozialen Komponente zusammen», erklärt Noemi Gozzi, Doktorandin an der ETH Zürich.
Zusammen mit einem Team unter der Leitung von Stanisa Raspopovic, bis vor kurzem Professor für Neuroingenieurwissenschaften an der ETH Zürich, half Gozzi mit, eine Methode zu entwickeln, mit der sich die physischen und psychosozialen Komponenten des Schmerzes unterscheiden und quantifizieren lassen. Beteiligt war auch ein Team der Universitätsklinik Balgrist in Zürich.
- Noemi Gozzi, Greta Preatoni, Federico Ciotti, Petra Schweinhardt, Armin Curt, Stanisa Raspopovic «Unraveling the physiological and psychosocial signatures of pain by machine learning», in: «Cell» / 50 Med / Open Access.
- DOI: 10.1016/j.medj.2024.07.016
Bislang würden Medizinerinnen und Mediziner den Schmerz und seine Intensität mit relativ einfachen Ansätzen anhand der subjektiven Beschreibungen der Patienten bestimmen, heisst es in der Mitteilung der ETH. «Dies führt oft dazu, dass sie unspezifische Therapien verschreiben.»
Individuellere Schmerzbehandlung
Wenn sich der Schmerz individueller erfassen lasse, könnte dieser auch präziser behandelt werden, erhofft sich Raspopovic. Körperlich bedingte Schmerzen könnten unter anderem mit Medikamenten oder Physiotherapie behandelt werden. Spielen hingegen psychosoziale Faktoren bei der Schmerzerfahrung eine grosse Rolle, könnte es wirksamer sein, die Wahrnehmung von Schmerz mit psychologischer oder psychotherapeutischer Unterstützung positiv zu verändern.
Um die neue Methode zu entwickeln, werteten die Forschenden die Daten von 118 Freiwilligen aus – darunter Menschen mit chronischen Schmerzen sowie gesunde Kontrollpersonen.
Die Daten bestanden aus Messresultaten von Körpersignalen und Auskünften der Probanden. Maschinelles Lernen half den Forschenden, die grosse Datenmenge auszuwerten, die beiden Schmerzkomponenten klar zu unterscheiden und für jede einen neuen Index zu entwickeln.
Die Forscherinnen und Forscher der ETH und der Universitätsklinik Balgrist führen das Projekt nun weiter – zusammen mit der von der Suva geführten Clinique romande de réadaptation in Sitten und der Abteilung für Rückenmarksverletzungen eines Spitals in Pietra Ligure, Italien. In einer Langzeitstudie untersuchen sie die klinische Relevanz der neuen Methode.
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