Как сильно у вас болит? Может показаться, что это один из самых простых вопросов в медицине. Но на самом деле объективно ответить на него может быть очень тяжело.
Представьте себе врача, у которого два пациента кривятся от боли и описывают его одинаковыми словами. Может ли врач быть уверенным, что они испытывают одинаковую боль? Вдруг кто-нибудь из них обычно недооценивает свои страдания? Что делать, если человек испытывает боль в течение длительного времени и привык к нему? А если у врача есть определенные предубеждения, через которые он скорее поверит одному пациенту, чем другому?
Боль тяжело измерить, а значит и лечить. Боль может быть важным сигналом бедствия, и если ему не уделить должного внимания, можно упустить возможность спасти жизнь – или наоборот это может быть что-то несерьезное.
Для такого универсального опыта боль в значительной степени остается тайной – особенно по поводу того, как определить, насколько сильно кому-то болит.
“Мы очень плохо в этом разбираемся, – говорит Эмма Пирсон, специалист по компьютерным наукам из Стэнфордского университета, которая исследует боль, – В частности, тот факт, что врачи часто не могут понять, почему пациент испытывает боль, говорит о том, что мы плохо понимаем боль с медицинской точки зрения”.
Золотой стандарт для анализа боли сейчас заключается в том, что пациенты самостоятельно рассказывают о своих ощущениях с помощью либо числовой шкалы (где 0 означает отсутствие боли, а 10 – сильнейшую боль), либо системы “смайликов”.
“Первым шагом в адекватном лечении боли является его точное измерение – и это проблема”, – говорит Карл Сааб, возглавляющий исследовательскую группу боли в клинике Кливленда в Лондоне. По его словам, система “смайликов” может запутать пациентов, особенно при лечении детей и пациентов, которые не могут говорить.
Затем возникает другая проблема – верит ли врач оценке пациента. Одно исследование выявило распространенное мнение, что люди склонны преувеличивать уровень чувствующих болей – в то же время доказательств того, что такое преувеличение является распространенным явлением, пока не хватает.
Без объективного способа измерения боли на решение медиков может влиять предвзятость.
“Боль оказывает особенно большое влияние на население, которое не получает должной медицинской помощи, и их боль особенно часто игнорируют”, – говорит Пирсон.
К сожалению, среди врачей очень распространены ложные представления о боли. В 2016 году исследование показало, что 50% белых студентов-медиков и интернов в США имели очень опасные и ложные представления о темнокожих людях и о том, как они испытывают боль. Другое исследование пришло к выводу, что почти половина студентов-медиков слышали негативные комментарии о темнокожих пациентах от своих старших коллег, и уровень расовых предубеждений этих студентов значительно вырос в первые четыре года медицинского обучения.
Такие предубеждения имеют глубокие корни, в частности в попытках оправдать рабство, включая ложные утверждения, что темнокожие люди имеют более толстую кожу и другие нервные окончания. Сейчас темнокожие пациенты в США на 40% меньше шансов получить лечение после жалоб на боль, чем белые пациенты. Меньшие шансы и у пациентов латиноамериканского происхождения – на 25%.
Расовая дискриминация – не единственная форма предубеждения, влияющая на лечение боли. В медицине до сих пор распространены предубеждения по “истерическим женщинам”, особенно по боли. Обзор 77 отдельных исследований показал, что такие термины, как “чувствительный” и “жалующийся”, чаще применяют именно в отношении женщин, когда они говорят о боли.
Отдельное исследование с участием 981 человека показало, что женщины, обратившиеся к неотложной помощи из-за боли, имели меньшую вероятность получить любую помощь для облегчения боли вообще, и им приходилось ждать на 33% дольше мужчин. Кроме того, когда мужчины и женщины сообщали о одинаковых уровнях боли, мужчины получали более сильное лекарство.
В основе этого лежат социальные ожидания “нормального поведения” мужчин и женщин, говорит Анке Самуловиц, которая исследует гендерные предубеждения в Университете Гетеборга в Швеции. Эти предубеждения приводят к “медицински необоснованным различиям в отношении мужчин и женщин в сфере здравоохранения”, добавляет она.
Ученая отмечает, что иногда есть реальные причины, почему мужчины и женщины могут получать разное лечение относительно конкретной жалобы.
“Различия, связанные с гормонами и генами, иногда приводят к разным подходам, например, относительно обезболивающих, – говорит она, – Но все различия, которые мы наблюдаем в лечении мужчин и женщин с жалобами на боль, нельзя объяснить биологическими различиями” .
Могут ли новые технологии помочь обойти предубеждения о боли в медицине?
Сейчас разрабатывают несколько инноваций, которые имеют целью закрыть этот пробел и обеспечить объективное “считывание” степени чьей-то боли. Эти технологии опираются на поиск “биомаркеров” боли – измеряемых биологических переменных, коррелирующих с ощущением боли.
“Без биомаркеров мы не сможем правильно диагностировать – и адекватно лечить – боль, – говорит Сааб, – Мы не сможем предусмотреть вероятность перехода человека со стадии острой боли в спине к хронической боли, устойчивой к лечению, и не сможем объективно контролировать реакцию на новые методы лечения в клинических испытаниях”.
На такие биомаркеры есть несколько кандидатов. Исследователи из Индианы разработали анализ крови, чтобы определить, когда активируется специфический набор генов, участвующих в реакции организма на боль. Уровни этих биомаркеров могут указывать не только на то, что кто-то испытывает боль, но и на то, насколько она сильна.
Еще одним полезным биомаркером может являться активность мозга. Сааб и его команда, когда он еще работал в Университете Брауна, разработали подход, измеряющий приливы и отливы мозговой активности, известной как тета-волны, уровень которой, как обнаружили ученые, повышался во время боли. Сааб также обнаружил, что введение анальгетиков снижает тета-активность до нормального уровня.
Работу команды с тех пор независимо воспроизвели в других лабораториях. Однако Сааб рассматривает оценку боли на основе тета-волн как дополнение, а не как замену текущим методам измерения боли.
“Мы никогда не сможем знать наверняка, что кто-то чувствует, будь то боль или другое психическое состояние, – говорит Сааб, – Оценка, которую дает пациент, всегда должна оставаться “главной правдой” относительно боли. Я считаю, что это можно будет использовать как вспомогательное диагностическое средство, особенно в случаях, когда устный отчет ненадежен: дети, взрослые с измененным психическим состоянием, пациенты, которые не могут говорить”.
Saab различает острую боль, которая функционирует как сигнал тревоги, “которую нельзя игнорировать”, и хроническую боль.
Иногда более детальный анализ травмы или заболевания, вызывающего боль, может помочь обеспечить лучшее и более справедливое лечение.
Система Келлгрена и Лоуренса, впервые предложенная в 1957 году, рассматривает серьезность физических изменений колена, вызванных остеоартритом. Один из упреков в ней заключался в том, что пациенты с низким уровнем дохода или представители меньшинств часто испытывают более сильную боль от этого заболевания. Это наносит двойной удар этим людям.
“Поскольку эти показатели сильно влияют на получающих направление на операцию на коленном суставе, людей из групп, которые не получают должное лечение, могут также меньше направлять на операцию”, – говорит Пирсон.
Пирсон и его коллеги из Стэнфорда разработали новый алгоритм, который мог бы это решить. “Мы используем подход глубокого обучения для поиска дополнительных релевантных для боли признаков на рентгеновском снимке коленного сустава, которые врач может пропустить, которые могли бы объяснить более сильную боль у пациентов, не получающих надлежащую помощь, чтобы научить алгоритм прогнозировать боль по рентгеновскому снимку коленного сустава” .
По ее словам, этот алгоритм в будущем может помочь врачам во время операций: “Он может посоветовать врачу: “Вы сказали, что у этого пациента нет физического повреждения колена, но на рентгеновском снимке есть определенные признаки того, что оно может быть… Возможно, посмотрите еще раз?'”
Разработка этого алгоритма еще предстоит пройти ряд стадий, прежде чем его можно будет использовать на практике. Но исследовательница говорит, что эта работа подчеркивает потенциал искусственного интеллекта для уменьшения предвзятости в сфере здравоохранения. “Меня часто привлекают проблемы, демонстрирующие нехватку медицинских знаний, что особенно вредит людям, которых медицина исторически игнорировала, например, представителям расовых меньшинств и женщинам”, – говорит Пирсон.
Однако она отмечает, что такие алгоритмы не решат всю проблему – остеоартрит коленного сустава.
“Наш алгоритм не выполняет какую-то фантастическую магическую работу по предсказанию боли, – говорит она, – Но мы сравниваем с базовым пониманием боли, которое достаточно плохо, и со шкалой тяжести заболевания, которую разработали несколько десятилетий назад для преимущественно белого британского населения, поэтому эти базовые показатели не так уж трудно улучшить”.
Самуловиц из Университета Гетеборга отмечает, что технология сама по себе не сможет полностью решить проблему предубеждения – потому что может возникнуть вопрос предвзятости в применении технологии.
“Около одной пятой общей популяции страдает от умеренной или сильной боли. Большинство из них обращаются за медицинской помощью к первичному медицинскому звену. Всем ли им сделают сканирование мозга для определения уровня боли – будет ли выбор предвзятым? Исследования показали, что мужчины чаще, чем женщины, получают направление на соматическое обследование, тогда как женщины чаще получают направление к психологам. Существует риск гендерных предубеждений относительно того, кто получит объективное измерение боли”.
Несмотря на возможные будущие вызовы, Сааб считает, что в области исследования боли есть стремление к переменам.
Врачи говорят: когда у вас высокая температура, вы используете термометр.увядающее давление, вы измеряете давление. А когда люди приходят с болью, мы показываем им смайлики. Медицина не должна так работать.
Спасибо!
Теперь редакторы в курсе.