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Dissertation zugänglich unter
URN: urn:nbn:de:gbv:18-94096
URL: http://ediss.sub.uni-hamburg.de/volltexte/2018/9409/


Experiencing Pain - The Impact of Variability on Pain Perception and the Placebo Effect

Schmerzen erleben - Der Einfluss von Variabilität auf die Schmerzwahrnehmung und den Placebo-Effekt

Grahl, Arvina

pdf-Format:
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SWD-Schlagwörter: Placebo , Analgesie , Bayes-Verfahren , Variabilität , Erwartung , Erfahrung , Hirnstamm , Funktionelle Kernspintomografie
Freie Schlagwörter (Englisch): Placebo-analgesia , Bayesian-integration , variability , expectation , fMRI
Basisklassifikation: 44.99
Institut: Medizin
DDC-Sachgruppe: Medizin, Gesundheit
Dokumentart: Dissertation
Hauptberichter: Büchel, Christian (Prof. Dr.)
Sprache: Englisch
Tag der mündlichen Prüfung: 02.11.2018
Erstellungsjahr: 2018
Publikationsdatum: 21.11.2018
Kurzfassung auf Englisch: Theoretical background: Pain perception and placebo hypoalgesia are highly subjective and expectancy-driven phenomena. Previous pain studies investigating placebo effects mostly focused on the strength of treatment expectations and experiences. So far, the level of variability within prior treatment expectations has mostly been ignored, despite being a likely modulator of inter-individual variations. Especially, due to the individual subjectiveness of pain, variability is assumed to strongly influence pain perception and may explain the repeatedly observed large differences in the magnitudes of placebo analgesia across individuals as well as studies. Therefore, this dissertation addresses this topic as one of the first approaches to account for individual variability in a pain study investigating placebo analgesia.
Methods: Heat pain was used in four studies to induce acute pain and investigate individual responses to possibly varying pain intensities. Moreover, a Bayesian framework was mathematically implemented, which combines previous treatment expectations (prior) with new incoming sensory information (likelihood) to predict the pain percept and placebo treatment outcomes (posterior). Importantly, for the prior and the likelihood, the framework takes relative variability levels into account weighting the more precise information as more significant and reliable. This was not only tested in a behavioral sample but also via fMRI to investigate the underlying neural mechanisms. Additionally, the model was applied to an independent large sample to examine the reliability of the model fits and model comparisons.
Results: By applying Bayesian model comparisons, the Bayesian framework proved to be feasible describing placebo treatment outcomes when investigating acute pain in two independent studies (Study 3 and 4). Placebo effects were less pronounced in subjects with more variable prior treatment expectations, while relating this to increased neural activation in the periaqueductal gray (PAG) and the rostral ventromedial medulla (Study 3). However, after repeated exposition to a prior treatment, a strong influence of the mean combined with the variability level of expectations was also observed in the large sample.
Conclusion: Including variability or precision components in the assessment of treatment history and addressing possible non-optimal prior experiences and expectations may highly benefit future clinical interventions of acute pain patients. The Bayesian integration framework in placebo analgesia seems feasible to account for variability differences but needs future clinical research to show transferability to other domains, e.g. chronic pain patients.
Kurzfassung auf Deutsch: Theoretischer Hintergrund: Schmerzempfindung und Placebo-Hypoalgesie sind sehr subjektive und oftmals von Erwartungen beeinflusste Phänomene. Frühere Schmerzstudien, welche Placebo-Effekte untersuchten, konzentrierten sich dabei hauptsächlich auf die Stärke der Behandlungserwartungen und -erfahrungen. Das Ausmaß der Variabilität früherer Erwartungen wurde bisher größtenteils ignoriert, obwohl sie ein sehr wahrscheinlicher Einflussfaktor inter-individueller Variationen zu sein scheint. Gerade aufgrund der hohen Subjektivität von Schmerz liegt es nahe anzunehmen, dass diese Variabilität die Schmerzwahrnehmung ebenfalls stark beeinflusst. Damit könnten die oft beobachteten großen Unterschiede in Placebo-Effekten sowohl über verschiedene Individuen als auch Studien hinweg erklärt werden. Daher befasst sich diese Dissertation als eine der ersten Forschungsarbeiten mit diesem möglichen Einflussfaktor. Es wird der modulierende Einfluss von Variabilität in mehreren Schmerzstudien zur Untersuchung von Placebo-Analgesie erforscht.
Methode: In vier Studien wurde Hitzeschmerz eingesetzt, um akute Schmerzen zu induzieren und individuelle Reaktionen auf identische und unterschiedlich variierende Schmerzintensitäten zu untersuchen. Hierbei wurde ein theoretisches Bayes'sches Model erstmals mathematisch implementiert, in dem frühere Behandlungserwartungen (prior) mit neuen eingehenden sensorischen Informationen (likelihood) kombiniert werden, um Ergebnisse individueller Schmerzwahrnehmung und Placebo-Behandlungen vorherzusagen (posterior). Wichtig ist, dass die relative Variabilität von prior und likelihood Berücksichtigung findet, wobei die präzisere Information als signifikanter und zuverlässiger gewichtet wurde. Das Modell wurde nicht nur in einer Verhaltensstichprobe, sondern auch mittels fMRI getestet, um zusätzlich die zugrundeliegenden neuronalen Mechanismen zu untersuchen. Außerdem wurde das Bayes'sche Modell auf eine unabhängige große Stichprobe angewendet, um die Zuverlässigkeit des Modells und der einhergehenden Modellvergleiche zu untersuchen.
Ergebnisse: Mittels Bayes'scher Modellvergleiche wurde das Bayes'sche Framework für Placebo-Hypoalgesie bei der Untersuchung akuter Schmerzen in zwei unabhängigen Studien (Studie 3 und 4) als plausibel anwendbar beobachtet. Placebo-Effekte waren bei Probanden mit variableren Vorerfahrungen und Erwartungen weniger ausgeprägt, was mit einer erhöhten neuralen Aktivierung im periaquäduktalen Grau (PAG) und der rostralen ventromedialen Medulla (Studie 3) einherging. In der großen Stichprobe mit wiederholter Behandlungsanwendung wurde zusätzlich ein wichtiger Einfluss des Mittelwerts in Kombination mit der Variabilität der Erwartungen beobachtet.
Schlussfolgerungen: Der Einbezug von Variabilität bzw. Präzision in der Patientenanamnese bezüglich suboptimaler früherer Erfahrungen und einhergehender Erwartungen könnte akuten Schmerzpatienten für künftige klinische Interventionen große Vorteile bringen. Bayes'sche Integration in einem Placebo-Kontext scheint informativ, da Variabilitätsunterschiede berück-sichtigt werden. Es benötigt jedoch zukünftige klinische Forschung, um die Übertragbarkeit auf andere Domänen wie chronische Schmerzpatienten zu bestimmen.

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