BeweeGsensoren voor mensen met chRonIsche Pijn (GRIP)

Chronische primaire pijn (pijn zonder duidelijke biomedische oorzaak) is geassocieerd met significante emotionele distress of functionele beperkingen (in activiteiten in het dagelijkse leven of sociale rollen)1,2 Bij zorgzoekende mensen met chronische primaire pijn is vaak sprake van beweegarmoede, verminderde zelfredzaamheid, slaapproblemen, suboptimaal functioneren in werk, hobby en thuis, langdurig ziekteverzuim en sociale isolatie3. Aangezien er geen effectieve behandeling bestaat die chronische pijn kan wegnemen, ligt de fysiotherapeutische focus bij behandeling op de vermindering van de ervaren beperkingen in het dagelijkse functioneren ondanks pijn, het hervatten van betekenisvolle activiteiten en participatie en het verbeteren van kwaliteit van leven. Fysiotherapeuten vragen “Hoe kunnen wij het type beweeggedrag van mensen met chronische pijn objectief meten zodat we hen beter kunnen ondersteunen in het verminderen van beperkingen in het dagelijks functioneren?” Nauwkeurige en objectieve instrumenten voor het meten van het type beweegpatronen zijn belangrijk om functionele beperkingen bij patiënten met chronische pijn goed te kunnen analyseren, om daarop een gepersonaliseerde interventie op toe te passen en vervolgens de resultaten te evalueren. De huidige commerciële beweegsensoren zijn (nog niet) in staat om de informatie te genereren die fysiotherapeuten nodig hebben, omdat vaak alleen rekening wordt gehouden met de kwantitatieve (hoeveelheid en intensiteit) aspecten van beweeggedrag en niet het dynamische of relationele aspect van beweeggedrag . Volgens de huidige theorieën moeten binnen het beweeggedrag van patiënten met chronische pijn verschillende beweegpatronen (vermijders, volharders en de vermijders/volharders) onderscheiden kunnen worden. Het valide identificeren en betrouwbaar meetbaar maken van deze beweegpatronen en de daarbij horende in stand houdende factoren (relationele aspecten van beweeggedrag) is een eerste stap die gaat helpen met het implementeren van een meer gepersonaliseerde fysiotherapeutische aanpak van patiënten met chronische pijn. Dit kan leiden tot beter functioneren, hogere kwaliteit van leven en betere uitkomsten In de zorg.

Eindrapportage

Geef een update van de samenvatting van het project, inclusief resultaten (maximaal 300 woorden). LET OP: Regieorgaan SIA gebruikt deze samenvatting voor externe communicatie.

Chronische bewegingsafhankelijk pijn is geassocieerd met significante emotionele distress en functionele beperkingen. Er is geen effectieve behandeling bestaat die chronische pijn (CP) kan wegnemen, daarom ligt de behandelnadruk op de vermindering van beperkingen in het dagelijkse functioneren ondanks pijn. Zorgverleners willen weten hoe zij activiteitengedrag van mensen met CP objectief kunnen meten zodat zij hen adequater kunnen ondersteunen.
In dit project hebben wij een valide en betrouwbaar deep-learning algoritme ontwikkeld dat ruwe accelerometergegevens omzet naar tijdreeksen van activiteitenintensiteit. Deze tijdreeksen zijn gebruikt om activiteitenpatronen te analyseren, wat gedefinieerd is als de afwisseling van lichamelijke activiteit en sedentair gedrag gedurende een dag. Eerst is een scoping review geschreven om de state-of-the art te bepalen. Vervolgens is er een laboratoriumstudie uitgevoerd om het algoritme te ontwikkelen, zijn gezonde proefpersonen en mensen met CP geobserveerd voor criteriumvaliditeit, hebben gezonden de accelerometer twee weken gedragen, en mensen met CP een week voor en na revalidatie.
Voor de betrouwbaarheid van het model zijn 45 proefpersonen met chronische pijn en 27 gezonde proefpersonen geïncludeerd. Voor de longitudinale validiteit zijn 100 proefpersonen met chronische pijn geïncludeerd. Deze proefpersonen hebben ook allemaal een end-of-day dagboek ingevuld gedurende 14 dagen. Deze dagboekgegevens zijn geanalyseerd met AI gedreven sentiment analyse. Daarnaast zijn 11 proefpersonen met chronisch pijn geïnterviewd over het hoe en waarom van keuzes maken rond actief zijn en rust nemen. 12 zorgverleners zijn geïnterviewd over hoe zij patronen van rust en activiteit meenemen in diagnostiek, behandeling, monitoring en evaluatie.
Het valide identificeren en betrouwbaar meetbaar maken van deze beweegpatronen en de daarbij horende instandhoudende factoren (relationele aspecten van beweeggedrag) is een eerste stap die gaat helpen met het implementeren van een meer gepersonaliseerde fysiotherapeutische aanpak van patiënten met chronische pijn. Dit kan leiden tot beter functioneren, hogere kwaliteit van leven en betere uitkomsten In de zorg.