Як визначити, наскільки сильно вам болить, і чому це дуже важливо

Як сильно вам болить? Може здатися, що це одне з найпростіших питань у медицині. Але насправді об’єктивно відповісти на нього може бути надзвичайно важко.

Уявіть собі лікаря, у якого два пацієнти кривляться від болю й описують його однаковими словами. Чи може лікар бути впевненим, що вони відчувають однаковий біль? Раптом хтось із них зазвичай недооцінює свої страждання? Що робити, якщо людина відчуває біль протягом тривалого часу і звикла до нього? А якщо лікар має певні упередження, через які він швидше повірить одному пацієнту, ніж іншому?

Біль важко виміряти, а отже й лікувати. Біль може бути важливим сигналом лиха, і якщо йому не приділити відповідної уваги, можна втратити можливість врятувати життя – або навпаки це може бути щось несерйозне.

Для такого універсального досвіду біль значною мірою залишається таємницею – особливо щодо того, як визначити, наскільки сильно комусь болить.

"Ми дуже погано на цьому розуміємося, – каже Емма Пірсон, спеціалістка з комп'ютерних наук зі Стенфордського університету, яка досліджує біль. - Зокрема, той факт, що лікарі часто не можуть зрозуміти, чому пацієнт відчуває біль, говорить про те, що ми погано розуміємо біль з медичної точки зору".

Золотий стандарт для аналізу болю зараз полягає в тому, що пацієнти самостійно розповідають про свої відчуття за допомогою або числової шкали (де 0 означає відсутність болю, а 10 - найсильніший біль), або системи "смайликів".

"Першим кроком у адекватному лікуванні болю є його точне вимірювання - і це проблема", - каже Карл Сааб, який очолює дослідницьку групу болю в клініці Клівленда в Лондоні. За його словами, система "смайликів" може заплутати пацієнтів, особливо під час лікування дітей та пацієнтів, які не можуть говорити.

Потім виникає інша проблема - чи вірить лікар оцінці пацієнта. Одне дослідження виявило поширену думку, що люди схильні перебільшувати рівень болю, який відчувають - водночас доказів того, що таке перебільшення є поширеним явищем, наразі бракує.

Без об’єктивного способу вимірювання болю на рішення медиків може впливати упередженість.

"Біль має особливо великий вплив на населення, яке не отримує належної медичної допомоги, і їхній біль особливо часто ігнорують", - каже Пірсон.

На жаль, серед лікарів дуже поширені хибні уявлення про біль. У 2016 році дослідження показало, що 50% білих студентів-медиків та інтернів у США мали дуже небезпечні та хибні уявлення щодо темношкірих людей та те, як вони відчувають біль. Інше дослідження дійшло висновку, що майже половина студентів-медиків чули негативні коментарі про темношкірих пацієнтів від своїх старших колег, і рівень расових упереджень цих студентів значно зріс у перші чотири роки медичного навчання.

Такі упередження мають глибоке коріння, зокрема у спробах виправдати рабство, включно з неправдивими твердженнями, що темношкірі люди мають товщу шкіру та інші нервові закінчення. Зараз темношкірі пацієнти у США мають на 40% менше шансів отримати лікування після скарг на біль, ніж білі пацієнти. Менші шанси і в пацієнтів латиноамериканського походження - на 25%.

Расова дискримінація – не єдина форма упередження, яка впливає на лікування болю. У медицині досі поширені упередження щодо "істеричних жінок", особливо щодо болю. Огляд 77 окремих досліджень показав, що такі терміни, як "чутливий" і "той, що скаржиться", частіше застосовують саме щодо жінок, коли вони кажуть про біль.

Окреме дослідження за участю 981 людини показало, що жінки, які звернулися до невідкладної допомоги через біль, мали меншу ймовірність отримати будь-яку допомогу для полегшення болю взагалі, і їм доводилося чекати на 33% довше, ніж чоловікам. Крім того, коли чоловіки та жінки повідомляли про однакові рівні болю, чоловіки отримували сильніші ліки.

В основі цього лежать соціальні очікування щодо "нормальної поведінки" чоловіків і жінок, каже Анке Самуловіц, яка досліджує гендерні упередження в Університеті Гетеборга у Швеції. Ці упередження призводять до "медично необґрунтованих відмінностей у ставленні до чоловіків і жінок у сфері охорони здоров’я", додає вона.

Науковиця зазначає, що інколи є реальні причини, чому чоловіки та жінки можуть отримувати різне лікування щодо конкретної скарги.

"Відмінності, пов'язані з гормонами та генами, іноді призводять до різних підходів, наприклад, щодо знеболювальних, - каже вона. - Але всі відмінності, які ми спостерігаємо в лікуванні чоловіків і жінок зі скаргами на біль, не можна пояснити біологічними відмінностями".

Чи можуть нові технології допомогти обійти упередження щодо болю в медицині?

Зараз розробляють кілька інновацій, які мають на меті закрити цю прогалину та забезпечити об’єктивне "зчитування" ступеня чийогось болю. Ці технології спираються на пошук "біомаркерів" болю – вимірюваних біологічних змінних, які корелюють із відчуттям болю.

"Без біомаркерів ми не зможемо правильно діагностувати – і адекватно лікувати – біль, – каже Сааб. - Ми не зможемо передбачити ймовірність переходу людини зі стадії гострого болю в спині до хронічного болю, стійкого до лікування, і не зможемо об’єктивно контролювати реакцію на нові методи лікування у клінічних випробуваннях".

На такі біомаркери є кілька кандидатів. Дослідники з Індіани розробили аналіз крові, щоб визначити, коли активується специфічний набір генів, які беруть участь у реакції організму на біль. Рівні цих біомаркерів можуть вказувати не тільки на те, що хтось відчуває біль, але й на те, наскільки він сильний.

Ще одним корисним біомаркером може бути активність мозку. Сааб і його команда, коли він ще працював в Університеті Брауна, розробили підхід, який вимірює припливи та відпливи мозкової активності, відомої як тета-хвилі, рівень якої, як виявили вчені, підвищувався під час болю. Сааб також виявив, що введення анальгетиків знижує тета-активність до нормального рівня.

Роботу команди відтоді незалежно відтворили в інших лабораторіях. Однак Сааб розглядає оцінку болю на основі тета-хвиль як доповнення, а не як заміну поточним методам вимірювання болю.

"Ми ніколи не зможемо знати напевно, що хтось відчуває, чи то біль чи інший психічний стан, - каже Сааб. - Оцінка, яку дає пацієнт, завжди має залишатися "головною правдою" щодо болю. Я вважаю, що це можна буде використовувати як допоміжний діагностичний засіб, особливо у випадках, коли усний звіт є ненадійним: діти, дорослі зі зміненим психічним станом, пацієнти, які не можуть говорити".

Saab розрізняє гострий біль, який функціонує як сигнал тривоги, "який не можна ігнорувати", і хронічний біль.

Іноді детальніший аналіз травми чи захворювання, що спричиняє біль, може допомогти забезпечити краще і справедливіше лікування.

Система Келлгрена і Лоуренса, вперше запропонована в 1957 році, розглядає серйозність фізичних змін коліна, спричинених остеоартритом. Один із закидів щодо неї полягав у тому, що пацієнти з низьким рівнем доходу або представники меншин часто відчувають сильніший біль від цього захворювання. Це завдає подвійного удару цим людям.

"Оскільки ці показники сильно впливають на те, хто отримує направлення на операцію на колінному суглобі, людей з груп, які не отримують належне лікування, можуть також менше направляти на операцію", - каже Пірсон.

Пірсон та її колеги зі Стенфорду розробили новий алгоритм, який міг би це вирішити. "Ми використовуємо підхід глибокого навчання для пошуку додаткових релевантних для болю ознак на рентгенівському знімку колінного суглоба, які лікар може пропустити, які могли б пояснити сильніший біль у пацієнтів, які не отримують належну допомогу, щоб навчити алгоритм прогнозувати біль за рентгенівським знімком колінного суглоба".

За її словами, цей алгоритм у майбутньому може допомогти лікарям під час операцій: "Він може порадити лікарю: "Ви сказали, що у цього пацієнта немає фізичного пошкодження коліна, але на рентгенівському знімку є певні ознаки того, що воно може бути… Можливо, поглянете ще раз?'"

Розробка цього алгоритму ще має пройти низку стадій, перш ніж його можна буде використовувати на практиці. Але дослідниця каже, що ця робота підкреслює потенціал штучного інтелекту для зменшення упередженості в сфері охороні здоров’я. "Мене часто приваблюють проблеми, які демонструють брак медичних знань, що особливо шкодить людям, яких медицина історично ігнорувала, наприклад, представникам расових меншин і жінкам", - каже Пірсон.

Однак вона зазначає, що такі алгоритми не вирішать усієї проблеми – остеоартриту колінного суглоба.

"Наш алгоритм не виконує якусь фантастичну магічну роботу з передбачення болю, - каже вона. - Але ми порівнюємо із базовим розумінням болю, яке є досить поганим, і зі шкалою тяжкості захворювання, яку розробили кілька десятиліть тому для переважно білого британського населення, тож ці базові показники не так вже й важко покращити".

Самуловіц з Університету Гетеборга зазначає, що технологія сама по собі не зможе повністю розв'язати проблему упередження - бо може постати питання упередженості у застосуванні технології.

"Близько однієї п’ятої загальної популяції страждає від помірного або сильного болю. Більшість із них звертаються за медичною допомогою до первинної медичної ланки. Чи усім їм зроблять сканування мозку для визначення рівня болю - чи вибір буде упередженим? Дослідження показали, що чоловіки частіше, ніж жінки, отримують направлення на соматичне обстеження, тоді як жінки частіше отримують направлення до психологів. Існує ризик гендерних упереджень щодо того, хто отримає об’єктивне вимірювання болю".

Попри можливі майбутні виклики, Сааб вважає, що у сфері дослідження болю є прагнення до змін.

"Лікарі кажуть: коли у вас висока температура, ви використовуєте термометр. Коли у вас високий кров’яний тиск, ви міряєте тиск. А коли люди приходять з болем, ми показуємо їм смайлики.. Медицина не має так працювати".