Etwa 90 % der Fälle von Kreuzschmerz (low back pain, LBT) haben keine spezifische, identifizierbare Ursache und werden als nicht-spezifisch klassifiziert. Bislang lässt sich, abgesehen von den Schmerzsymptomen, kein einzelner Faktor identifizieren, der zuverlässig zwischen Patienten mit nicht-spezifischem Kreuzschmerz und gesunden Personen unterscheidet.
Daher ist eine umfassende, multidimensionale Charakterisierung unerlässlich, um gezielte Behandlungen zu entwickeln. Das PREDICT-LBP-Projekt, eine prospektive Matched-Pair-Querschnittstudie, hat das Ziel, solche multidimensionalen Faktoren für nicht-spezifischen Kreuzschmerz zu identifizieren. Dazu werden klinische Daten mit KI-basierten Analysen integriert, um die Patienten-Stratifizierung und personalisierte Behandlung zu verbessern. Untersucht werden 300 Personen mit nicht-spezifischem Kreuzschmerz und 100 nach Alter, Geschlecht und Körpergröße gematchte gesunde Kontrollpersonen (18–55 Jahre).
Als erstes Ergebnis zeigt sich, dass sich Patienten mit nicht-spezifischem Kreuzschmerz von der Kontrollgruppe in mehreren Schmerz-bezogenen Bereichen, darunter kognitiv-emotionale und psychologische Faktoren, unterscheiden. Das Vorliegen von Symptomen zentraler Sensibilisierung, in Verbindung mit nicht nachweisbaren Veränderungen der peripheren nozizeptiven Verarbeitung, deutet auf die vorherrschende Rolle zentraler Mechanismen gegenüber peripheren Mechanismen im Kontext von nicht-spezifischem Kreuzschmerz hin.
Diese Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung einer multi-dimensionalen Diagnostik und weisen auf den Bedarf an personalisierten, Mechanismen-basierten Behandlungsstrategien bei Patienten mit nicht-spezifischem Kreuzschmerz hin, so die Studienautoren.
G.-M. Ostendorf, Wiesbaden
