|
ปัจจัยทำนายความล้มเหลวของการฝังเข็มลดปวดในผู้ป่วยปวดเส้นประสาทตามหลังการเป็นงูสวัด |
|---|---|
| รหัสดีโอไอ | |
| Title | ปัจจัยทำนายความล้มเหลวของการฝังเข็มลดปวดในผู้ป่วยปวดเส้นประสาทตามหลังการเป็นงูสวัด |
| Creator | ศุภชัย ลวณะสกล |
| Contributor | ประภาศรี กุลาเลิศ, ที่ปรึกษา |
| Publisher | มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ |
| Publication Year | 2568 |
| Keyword | การปวดเส้นประสาทตามหลังงูสวัด, เครื่องมือตัดสินใจทางคลินิก, การฝังเข็มลดปวด, การรักษาล้มเหลว, โมเดลการทำนายพยากรณ์โรค, Postherpetic neuralgia, Clinical decision rules, Acupuncture analgesia, Treatment failure, Prognostic prediction model |
| Abstract | ที่มา ผู้ป่วยปวดเส้นประสาทจากงูสวัด (Postherpetic neuralgia: PHN) เป็นภาวะแทรกซ้อนของงูสวัดที่พบได้บ่อยที่สุด ซึ่งมีผลต่อคุณภาพชีวิตและเพิ่มความวิตกกังวล การฝังเข็มแบบจีน (Chinese acupuncture) ก็เป็นทางเลือกหนึ่งในการรักษาอาการปวดจากระบบประสาท แต่ผลลัพธ์มีหลากหลายในผู้ป่วยกลุ่มนี้ การพยากรณ์ความล้มเหลวจากการรักษาด้วยการฝังเข็มลดปวดในผู้ป่วย PHN จึงเป็นสิ่งจำเป็น วัตถุประสงค์วิจัยต้องการพัฒนาโมเดลพยากรณ์โอกาสล้มเหลวจากการรักษาด้วยการฝังเข็มลดปวดในผู้ป่วยวิธีการศึกษา การศึกษาเชิงพยากรณ์ชนิด Prognostic prediction research รูปแบบ retrospective observational cohort จากข้อมูลการศึกษาเชิงรักษาก่อนหน้านี้ ผู้ป่วยในการศึกษาทุกรายได้รับการฝังเข็มที่โรงพยาบาลเชียงรายประชานุเคราะห์ ระหว่าง เดือน มกราคม 2553 ถึงเดือน ธันวาคม 2560 รวบรวมข้อมูลพื้นฐาน ข้อมูลโรคและการรักษาก่อนหน้า แบ่งผู้ป่วยเป็น 2 กลุ่มคือกลุ่มที่รักษาล้มเหลว (คะแนนความปวด ณ วันที่ติดตามครั้งสุดท้าย มากกว่า 3) และกลุ่มที่รักษาสำเร็จ (คะแนนความปวด ณ วันที่ติดตามครั้งสุดท้าย น้อยกว่าหรือเท่ากับ 3) คัดเลือกปัจจัยที่มีแนวโน้มจะพยากรณ์ความล้มเหลวจากการรักษาด้วยการฝังเข็มลดปวดเข้าวิเคราะห์ตัวแปรร่วมด้วยสมการถดถอยพหุแบบโลจิสติก และพัฒนาสมการพยากรณ์ความล้มเหลวดังกล่าวที่ 2 จุดเวลา ก่อนการฝังเข็มครั้งแรกและก่อนการฝังเข็มครั้งที่ 3 ผล ผู้ป่วยในการศึกษาทั้งหมด 283 ราย พบว่ามี 50 ราย (ร้อยละ 20.6) ที่ล้มเหลวในการรักษา โมเดลพยากรณ์ความล้มเหลวในการรักษาครั้งที่ 1 ประกอบด้วยปัจจัยการเป็นเบาหวาน การมีความปวดเกิน 7 คะแนน การใช้ยา Carbamazepine และการไม่ได้ใช้ Capsaicin gel โดยมีอำนาจการจำแนก (AuROC=0.81,95%CI:0.75-0.88) โดยโมเดลพยากรณ์ความล้มเหลวในการรักษาครั้งที่ 3 ใช้ปัจจัยจากโมเดลพยากรณ์ความล้มเหลวในการรักษาครั้งที่ 1 และเพิ่มคะแนนปวดในครั้งที่ 3 ในสมการ จะช่วยให้มีอำนาจการจำแนกเพิ่มขึ้น (AuROC=0.92,95%CI:0.88-0.95) ข้อยุติและการนำไปใช้ โมเดลพยากรณ์ครั้งที่ 1 และ 3 มีส่วนช่วยในการตัดสินใจเริ่มต้นการรักษาด้วยการฝังเข็มลดปวด โดยการสื่อสารแก่ผู้ป่วยถึงอัตราความล้มเหลวในการรักษา |
