慢性胰腺炎患者静息状态脑电图改变：慢性疼痛的标志物
，1 ，2 ，三 ，1 ，5,6 ，1和4
马尔扬·德弗里斯
1荷兰奈梅亨Radboud大学奈梅亨·医学中心外科
奥利弗·怀尔德-史密斯
2荷兰奈梅根Radboud大学奈梅根医学中心麻醉、疼痛和姑息护理系
Marijtje LA Jongsma公司
三荷兰奈梅亨Radboud大学行为科学研究所
伊曼纽尔·范登·布鲁克
1荷兰奈梅亨Radboud大学奈梅亨·医学中心外科
Martijn Arns公司
5荷兰奈梅亨国立脑科研究所
6荷兰乌得勒支乌得勒支大学实验心理学系
哈里·范·古尔
1荷兰奈梅亨Radboud大学奈梅亨·医学中心外科
克莱门蒂娜·范·瑞恩
4荷兰奈梅亨Radboud大学Donders大脑、认知和行为研究所
1荷兰奈梅亨Radboud大学奈梅亨·医学中心外科
2荷兰奈梅根Radboud大学奈梅根医学中心麻醉、疼痛和姑息护理系
三荷兰奈梅亨拉德布大学奈梅亨行为科学研究所
4荷兰奈梅亨Radboud大学Donders大脑、认知和行为研究所
5荷兰奈梅亨国立脑科研究所
6荷兰乌得勒支乌得勒支大学实验心理学系
通信：荷兰奈梅亨HB奈梅亨·拉德布德大学医学中心外科Marjan de Vries，邮政信箱9101，6500，电话：+31 243 610 903，传真：+31 233 540 501，电子邮件ln.ncmu.rihc@seirved.m 版权©2013 de Vries等人。本作品由Dove Medical Press Limited出版，并根据Creative Commons Attribution–Non-Commercial（unported，v3.0）License授权 摘要
目标
脑电图（EEG）可能是伴随慢性疼痛的生理生物标记物的一个有希望的来源。一些针对慢性神经病理性疼痛患者的研究报告了中枢疼痛处理的改变，表现为脑电图节律减慢和大脑静息状态下脑电图功率增加。我们旨在研究慢性胰腺炎患者静息状态脑电图中慢性疼痛的新潜在标记物。
参与者
将16例慢性胰腺炎（CP）持续性腹痛患者的静息状态脑电图数据与年龄、性别和教育程度相匹配的健康对照组的数据进行比较。
方法
在四个感兴趣区域（额叶、中央、顶叶和枕叶）的各组之间，比较α带（7.5–13 Hz）的峰值α频率（PAF）和功率振幅，并与疼痛持续时间相关。
结果
与健康对照组相比，CP患者的平均PAF降低，观察到组间效应具有统计学意义（平均9.9 Hz对9.5 Hz；P（P）=0.049). 对每个感兴趣区域的平均PAF进行的探索性事后分析显示出显著差异，尤其是在顶叶和枕叶区域。此外，我们观察到疼痛持续时间和PAF之间存在显著相关性，并显示随着疼痛持续时间的延长，PAF的变化增加。在峰值功率振幅方面未发现明显的组间差异。
结论
CP疼痛与自发大脑活动的改变有关，观察到其向PAF降低的转变。这种变化与疼痛持续时间相关，这表明PAF有潜力成为临床上可行的慢性疼痛生物标记物。这些发现可能有助于帮助诊断，建立最佳治疗方案，并研究新的治疗药物对慢性疼痛患者的疗效。
关键词：慢性疼痛、神经病理性疼痛、慢性胰腺炎、脑电图、EEG、α振荡、峰值频率
引言
慢性疼痛的诊断和治疗具有挑战性，因为根据定义，疼痛是一种主观体验，只能通过自我报告来衡量。1识别1）疾病严重程度、2）疾病进展、3）疾病预后和4）治疗效果的生理疼痛生物标记物，包括适应症和应答者识别，可以帮助我们改进疼痛诊断和治疗。越来越多的证据支持这样一种观点，即慢性疼痛不仅可以被理解为一种感知状态的改变，还可以理解为外周和中枢神经加工改变的结果。
脑电图（EEG）是检测中枢疼痛处理中此类变化的有用方法。2–4闭着眼睛的静息状态脑电图主要由α带（7.5–13 Hz）的振荡主导，这些振荡广泛分布在大脑皮层，在顶叶和枕叶区域更为突出。静息脑电图通常通过将数据从时域转换到频域进行分析。峰值α频率（PAF）是根据该分析得出的测量值，由两个参数定义：1）在频率轴上发生的频率；以及2）其在功率密度轴上的振幅。
Sarnthein等人2在混合神经源性疼痛综合征患者中，观察到α带的功率振幅差异增加，优势峰的频率向低频转移。这些结果得到了其他静息状态脑电图研究的支持，这些研究调查了各种慢性疼痛状态下中枢疼痛处理的变化。三，5–7慢性胰腺炎患者的脑电图活动也有类似变化，观察到θ和α频带的功率振幅增加。4，8然而，这些研究没有研究PAF及其与临床疼痛参数的关系。
慢性胰腺炎（CP）是一种以胰腺炎症和进行性破坏为特征的疾病，它会导致不可逆的形态学改变，通常会导致疼痛和/或外分泌和内分泌不足。9慢性胰腺炎最重要的症状是腹痛，80%-90%的患者在发病期间出现腹痛。10胰腺疼痛通常是剧烈的、持久的，而且很难治疗。胰腺神经的改变，包括神经纤维数量和直径的增加以及神经递质数量的增加，11，12中枢疼痛处理的改变，包括脊髓上敏化、躯体视觉重组和伤害前疼痛调节，被认为是慢性疼痛的可能机制。13–15先前的一项使用定量感官测试对CP患者进行的研究表明，中枢疼痛处理发生改变，表现为广泛的痛觉过敏，即疼痛敏感性增加，16在远处未受损的组织中。这可以解释为脊髓、脊髓上（皮质）或联合敏化的迹象。17这些观察结果支持中枢神经可塑性在伴随CP的疼痛中的作用。如果这是正确的，仅针对胰腺作为伤害性来源的治疗不太可能有效缓解疼痛。因此，需要确定哪些患者可能受益于针对中枢疼痛机制的治疗。
在目前的研究中，我们的目的是研究慢性胰腺炎所致慢性疼痛患者在α频段内的大脑静息状态活动：1）研究新的潜在脑电图生物标记物；2） 研究生物标志物头皮定位；3） 研究疾病进展对生物标志物的影响；以及4）探讨脑电图生物标记物对CP疼痛的临床有用性。
方法
学科
从荷兰奈梅亨Radboud University Nijmegen医疗中心门诊就诊的慢性胰腺炎患者中随机选择了16名因慢性胰腺炎导致持续性腹痛的患者。根据马赛和剑桥分类系统，根据病史、实验室检查和放射学检查结果诊断为CP。18所有患者都有典型的胰腺疼痛，其特征是严重的上腹部隐痛，最终放射至背部。允许服用止痛药，包括类阿片和中枢作用药物。排除目前饮酒的患者。健康对照组由16名健康参与者组成，这些参与者的年龄、性别和受教育年限与CP组相匹配。以前的研究表明，这是一个研究静息状态脑电图的合适样本量。2，6，19
HCs测量获得了医学伦理批准（人体受试者研究委员会，Arnhem-Nijmegen地区编号2002/008）。所有患者均由其负责神经心理/神经生理测试的医生推荐，作为医疗随访的一部分。神经生理学测试结果已经公布，显示CP组的认知能力下降。20患者和健康参与者均书面同意将数据用于科学目的。
脑电图记录
根据标准化协议，使用Quickcap（NuAmps，Compumedics Neuroscan，Singen，Germany）收集EEG数据，其中26个头皮电极位于国际10-20系统（Fp1、Fp2、F7、F3、Fz、F4、F8、FC3、FCz、FC4、T3、C3、Cz、C4、T4、CP3、CPz、CP4、T5、P3、Pz、P4、T6、O1、Oz、O2）。21记录左眼上方和下方以及每只眼睛外侧角的电极的眼电图数据。从眼轮匝肌和咬肌获得了额外的生理数据。以500Hz的采样率记录数据，并参考乳突处记录的信号的平均值离线。接地电极放置在Fpz位置。所有电极的电极阻抗均保持在5 kΩ以下。
在闭眼和睁眼时记录自发脑电图或静息脑电图。每段录音持续2分钟。本研究中的所有结果均指闭目状态以避免伪影；这种情况下通常会出现α活性。在闭眼记录过程中，参与者坐在舒适的椅子上，被要求闭上眼睛放松。没有给出进一步的任务。
脑电图分析
脑电图分析使用Brain Vision Analyzer 2.0软件（Brain Products GmbH，Gilching，Germany）。EEG数据经过带通滤波（1-120 Hz；无相移巴特沃斯滤波器），并根据Gratton和Coles算法校正眼部伪影。22每个脑电图记录被分割成12个周期，每个周期10秒。随后，如果数据超过200μV的振幅或超过50μV的最大允许电压阶跃，则检查epoch是否存在伪影，并拒绝进一步分析。这导致1.7%的人拒绝接受所有时代，主要是与时间电极有关的时代。使用快速傅里叶变换计算脑电图频率的功率振幅。为此，汉宁窗（10%）和傅立叶变换使时代倍增；分别对每个参与者和电极的所有时间段的光谱分布进行平均。
数据分析和统计
通过平均每个参与者的所有头皮电极来计算总平均功率谱。这些总平均值是每组的平均值，以获得总功率。峰值功率振幅被确定为经验定义的感兴趣区域（ROI）内7.5–13 Hz之间的最大值。对数变换正偏斜的峰值功率振幅，以使数据正常化。如地形分布图所示，缺乏横向化，为ROI中单个电极的平均值提供了机会，以获得更稳定但有针对性的分析。因此，指定了四个水平排列的ROI：额叶（Fp1、Fp2、F3、Fz、F4）、中央（FC3、FCz、FC4、C3、Cz、C4）、顶叶（CP3、CPz、CP4、P3、Pz、P4）和枕叶（O1、Oz、O2）ROI。
可以使用不同的方法量化阿尔法范围内光谱分布的变化。23首先，可以通过计算阿尔法范围内最高幅度的频率来测量PAF。其次，可以测量重心，而不是峰值。与峰值法相比，这种重力法被用作一种不同且可能更稳定的光谱分布测量方法。23，24特别是，如果α范围内有多个峰值，则重力法似乎是对PAF的更充分估计。23在当前的研究中，一些参与者表现出低电压脑电图，在α波段内没有明显的峰值。重心法被认为是最合适的方法，因为该方法能够分析整个数据集，而不会将低压EEG受试者排除在分析之外。所有参与者在7.5-13 Hz范围内至少表现出一些峰值，假设为阿尔法频带，并纳入进一步分析。PAF是光谱估计值的加权和，除以α功率，由以下公式计算得出：25
一（f）=频率振幅f
f=7.5–13 Hz范围内的频率（每0.1 Hz）。
为了进行统计分析，我们使用了适用于Windows版本16.0的SPSS软件（IBM Corporation，Armonk，NY，USA）。对所有变量进行目测检查，并使用Kolmogorov–Smirnoff检验检验数据分布。A类吨-对正态分布数据进行独立样本检验；否则为非参数Mann-WhitneyU型使用了测试。采用一般线性模型（GLM；StatSoft，Tulsa，OK，USA）重复测量方差分析（RM-ANOVA）来测试CP患者和HCs之间在ROI（额叶、中央、顶叶和枕叶）方面的PAF和峰值功率振幅是否存在统计显著性差异。我们的因变量PAF是正态分布的，允许进行参数测试。Mauchly的测试表明，球度假设遭到了违反。因此，使用Greenhouse–Geisser估计对自由度进行了修正。事后分析包括分别对每个感兴趣区域进行探索性配对测试，使用双侧非配对吨-测试。使用GLM重复测量方差分析来测试阿片类和非阿片类使用者之间以及不同病因之间的CP在ROI方面是否存在显著差异。此外，使用非参数Spearman检验将疼痛持续时间与EEG参数相关。对照组没有疼痛，在疼痛持续时间上被分配为零分，并被纳入本分析。在所有测试中，显著性水平设置为P（P）<0.05.
结果
研究人群
CP患者的平均疼痛持续时间为5.4年；8名患者有酗酒史，9名患者使用阿片类药物缓解疼痛(). 匹配的对照组未使用集中作用药物，所有患者均无疼痛，疼痛持续时间为零分。CP组和HC组在年龄、性别和教育年限方面无差异().
表1
| 不 | 年龄（岁） | 性别 | 病因学 | 疼痛（年） | 鸦片类 | 其他药物 |
|---|
| 1 | 28 | F类 | 遗传的 | 6 | MS-Contin®系列 | PPI公司 |
| 2 | 50 | M（M） | 特发性变态 | 5 | – | PPI公司 |
| 三 | 57 | F类 | 酗酒 | 10 | 杜洛吉语 | – |
| 4 | 40 | M（M） | 酗酒 | 6 | 吗啡 | 下午；非甾体抗炎药 |
| 5 | 51 | M（M） | 酗酒 | 6 | 特姆盖西克 | – |
| 6 | 54 | M（M） | 酗酒 | 8 | 吗啡 | AD公司 |
| 7 | 58 | M（M） | 酗酒 | 4 | 特拉马多尔 | 下午；不良事件 |
| 8 | 39 | F类 | 特发性变态 | 10 | 杜罗吉西克/哌替啶 | – |
| 9 | 46 | F类 | 特发性变态 | 2 | 氧康定 | – |
| 10 | 72 | M（M） | 特发性的 | 6 | – | PPI；非甾体抗炎药 |
| 11 | 50 | M（M） | 酗酒 | 10 | – | 颗粒物 |
| 12 | 48 | M（M） | 比利亚里 | 4 | 氧康定 | AE；BZ；颗粒物 |
| 13 | 56 | M（M） | 酗酒 | 2 | – | 下午；PPI公司 |
| 14 | 24 | F类 | 特发性变态 | 2 | – | – |
| 15 | 52 | F类 | 酗酒 | 5 | – | AE；BZ；下午；锂 |
| 16 | 59 | M（M） | 特发性变态 | 1 | – | PPI公司 |
| 平均值（SD） | 5,4 (2,9) |
表2
| HC公司 | 人物配对关系 | P（P）-价值 |
|---|
| N个 | 16 | 16 | |
| 男性/女性 | 10/6 | 10/6 | NS公司 |
| 平均（SD）年龄（年） | 48.0 (11.27) | 49.5 (11.91) | NS公司 |
| 平均（SD）教育程度（年） | 11.9 (2.86) | 11.8 (3.09) | NS公司 |
总平均功率谱
总结了α波段内CP患者和HC患者的总平均功率谱振幅绝对值。在对数转换的峰值功率振幅中未发现显著的组间差异。与HC组相比，CP组相应的PAF明显向较低的EEG频率偏移（平均±SD:9.9±0.4 vs.9.5±0.5 Hz；平均差异的95%置信区间[CI]=-0.68至-0.01 Hz；P（P）<0.05). 此外，疼痛持续时间与总平均PAF显著相关（r=-0.379；P（P）=0.032），显示PAF减少增加，疼痛持续时间延长().
与健康对照组（HC）相比，慢性胰腺炎（CP）患者所有通道的平均总平均频率功率分布。
笔记：该图显示，与HC相比，CP患者的频率降低，振幅增加。
慢性胰腺炎患者和健康对照组（HC）的个体疼痛持续时间和总平均峰值α频率。
笔记：HC均无疼痛，疼痛持续时间为零分。发现显著相关（r=−0.379；P（P）=0.032），表明疼痛持续时间的增加与PAF变化的增加相关。
缩写：PAF，峰值α频率。
地形功率分布
两组总平均功率谱的差异仅限于7.5到10 Hz之间的频率范围(). 因此，我们将脑电功率的地形分析限制在α波段的这一部分(–). 地形分布图显示，两组的最大脑电图α功率以及最大组间差异位于顶叶和枕叶区域。
静息脑电图的平均地形功率分布。
笔记：脑电图功率的平均地形分布显示，慢性胰腺炎（CP）患者和健康对照组（HC）的顶枕区振幅最大。图中显示了阿尔法频带内频谱的头皮分布。
功率谱
根据ROI分别绘制平均功率频率分布–该图表明，与HC组相比，CP患者在每个ROI中的峰值功率振幅增加，尤其是顶叶和枕叶。然而，对数转换的峰值功率振幅在任何ROI中都没有显著差异().
正面内的平均功率分布(A类)，中央(B类)，顶叶(C类)和枕部(D类)与健康对照组相比，慢性胰腺炎患者的感兴趣区域。
注：灰色方块表示α带内的面积。
表3
健康对照组（HC）和慢性胰腺炎患者（CP）的α峰频率（PAF）和对数峰值功率
| 平均值（SD）
| P（P）
|
|---|
| HC公司 | 人物配对关系 | |
|---|
| 正面ROI |
| 巴勒斯坦权力机构 | 9.7 | (0.50) | 9.4 | (0.46) | 0.190 |
| 对数峰值功率 | −0.39 | (0.98) | −0.19 | (1.09) | 0.586 |
| 中央投资回报率 |
| 巴勒斯坦权力机构 | 9.8 | (0.42) | 9.5 | (0.49) | 0.091 |
| 对数峰值功率 | −0.31 | (1.08) | −0.04 | (0.97) | 0.462 |
| 顶叶ROI |
| 巴勒斯坦权力机构 | 9.9 | (0.41) | 9.6 | (0.50) | 0.037* |
| 对数峰值功率 | 0.21 | （0.97） | 0.31 | (1.34) | 0.811 |
| 枕叶ROI |
| 巴勒斯坦权力机构 | 10 | (0.47) | 9.6 | (0.59) | 0.019* |
| 对数峰值功率 | −0.24 | (1.59) | 0.32 | (1.59) | 0.332 |
峰值α频率
每个ROI的平均PAF如所示与HC相比，CP患者的PAF在组间表现出显著的统计学意义(F类=4.20;P（P）=0.049). 组内测试显示ROI之间存在统计显著差异(F类=11.62;P（P）<0.001). 在组和ROI对PAF的影响之间没有观察到显著的交互作用(F类=2.785;P（P）=0.085). 探索性事后测试导致患者和对照组在顶叶和枕叶ROI的PAF方面存在显著差异().
与健康对照组相比，慢性胰腺炎患者四个感兴趣区域的α峰频率。
笔记：红色方块代表患者的平均PAF，绿色三角形代表对照组的平均PAF，短线代表相应的标准偏差。星号表示存在显著差异。
缩写：ROI，感兴趣的区域；PAF，峰值α频率。
使用阿片药物和非阿片药物治疗的CP患者的平均PAF相似：分别为9.5±0.5 Hz和9.5±0.5Hz。阿片类药物的使用作为RM-ANOVA中的组间因素，表明PAF没有显著差异(F类=0.015;P（P）=0.904）或峰值功率振幅(F类=1.593;P（P）=0.228). 阿片类药物作为协变量使用并没有改变主要的组间效应。有无酗酒史的患者亚组在PAF方面没有显著差异(F类=0.063;P（P）=0.806）或峰值功率振幅(F类=1.984;P（P）=0.181).
讨论
我们观察到，与健康对照组相比，CP患者的频率显著降低，记录为所有头皮电极的PAF降低。这些结果与其他研究慢性疼痛患者（包括CP患者）大脑默认状态的研究结果一致，这些患者的脑电振荡速度减慢。2–5，7每ROI平均PAF的探索性事后分析显示出显著差异，尤其是在顶叶和枕叶区域。此外，本研究表明，疼痛持续时间越长，PAF下降越大，表明PAF可能是疾病进展的标志。
静息状态脑电图中的阿尔法振荡
连续EEG以α带振荡为主（7.5–13 Hz），广泛分布于大脑皮层，在闭着眼睛的情况下，后部区域的振幅较大。25α振荡的确切作用尚不清楚，但已经确定了几个因素以某种方式影响α活性。PAF是α活性的主要测量指标，随着年龄的增长，PAF开始下降26并且随着认知加工、注意力需求和唤醒而增加。27几项研究发现PAF是一种稳定的指标，显示出较高的诱导内稳定性。28，29
慢性疼痛中的自发α振荡
多项研究报告称，相控以及强直性疼痛刺激抑制了健康参与者大脑皮层的自发振荡，19，30但只有少数研究调查了慢性疼痛患者的脑默认状态。Sarnthein等人2据报道，各种原因的严重神经病理性疼痛患者的脑电图功率增加，主峰频率减慢。所有电极的最大差异出现在7–9 Hz频带。丘脑皮层节律失常（TCD）的概念解释了这些结果，TCD被认为是解释神经性疼痛和其他神经症状产生的一般机制。2，三，31TCD的基础是丘脑神经元兴奋性输入减弱或抑制性输入增加，导致清醒状态下丘脑皮层持续低频共振。三丘脑治疗性手术损伤可使脑电图活动正常化并缓解疼痛，这一发现支持了这一机制。2
两项针对脊髓损伤后神经性疼痛患者的研究支持TCD理论。在这两项研究中，与没有疼痛的SCI患者相比，SCI患者疼痛的峰值频率向低频转移。相反，在功率振幅方面没有观察到差异。5，7有趣的是，根据Schmidt等人的一项研究，慢性腰痛患者并非如此，他们没有表现出任何具有统计学意义的TCD效应。32只有在显示有牙根损伤迹象的患者亚样本中，才有观察到显著疗效的趋势。该研究的作者认为，只有患有严重疼痛或神经性疼痛的患者才会出现典型的TCD模式。如前所述，这可能是因为胰腺疼痛通常剧烈且持续时间长，还因为胰腺疼痛可能是神经源性的。8，33
此前对患有疼痛的CP患者进行的一项研究表明，基于低频段（包括阿尔法频带）中标准化功率振幅的增加，脑电图节律变慢。4本研究在类似的CP患者群体中证实了这些结果。它将这些结果扩展到了额外的EEG参数，使用PAF更好地量化α波，并建立了与临床相关因素（如疼痛持续时间）的关系。有趣的是，根据我们的PAF，各组之间的最大差异位于后部，而Olesen等人4据报道，主要是额叶电极导致了基于归一化振幅强度的差异。然而，这两项研究都观察到EEG节律减慢，这表明胰腺疼痛源于丘脑皮层节律紊乱。
寻找慢性疼痛的生物标志物
简单的疼痛自我评估不足以深入了解潜在机制，因为多种因素可能会影响疼痛体验。因此，发展一种反映潜在疼痛机制的生理测量方法是可取的。首先，它可以通过添加一个反映中枢神经元参与疼痛发生和维持的机制导向参数来改善疼痛诊断。其次，它可以通过识别可能受益于针对中枢疼痛机制的治疗的患者来改善疼痛治疗。格雷弗森等人34研究表明，定量药物-EEG可用于监测普瑞巴林的中枢镇痛机制，他们建议该方法可用于预测导致药物诊断试验的治疗效果。
脑电图的临床应用
除了EEG测量与功能性MRI（fMRI）或正电子发射断层扫描（PET）不同的脑功能现象之外，EEG还有几个优点：1）PET和fMRI基于脑组织次级代谢变化的测量，而不是神经兴奋的初级电效应；2） 脑电图设备的成本明显低于神经成像设备；3）脑电图设备，包括电极、信号放大器和带有脑电图软件的计算机，具有便携性和易用性。这使我们能够记录患者床边的脑电图。相反，在头皮上使用许多电极通常需要很长时间；因此，在临床实践中需要减少所需电极的数量。但哪些电极是多余的？我们的研究表明，两组的最大α波段振荡位于顶叶和枕叶区域。更重要的是，PAF是我们研究中观察到的唯一有区别的参数，各组之间的差异位于相同的后部区域。这表明在头皮的顶叶和枕叶区域测量PAF是诊断慢性疼痛的最佳方法。
方法考虑
未来的研究应集中于当前研究的局限性。首先，我们没有收集测量期间或之前的疼痛评分或过去几个月的平均疼痛评分。因此，我们不可能将疼痛强度与脑电图参数相关联。第二，我们将患有疼痛的CP患者与健康参与者进行了比较，以研究慢性疼痛的不同影响。我们招募了一组同质的患者，他们都患有确诊的CP引起的持续内脏疼痛。尽管这些患者的疼痛原因是同质的，但很难将静息脑电图中观察到的变化仅归因于一个潜在原因。疼痛持续时间的变化，以及病因（如酗酒史）、共病（如外分泌和/或内分泌衰竭）、手术治疗史和实际用药的差异可能是促成因素。因此，基于第三组无疼痛的CP患者来研究这些因素的影响可能会很有趣。然而，很难发现CP患者没有疼痛，并且与年龄、教育水平和药物摄入相匹配，这是影响静息脑电图的明显因素。
中枢作用药物可能会影响大脑的休息状态活动。许多慢性胰腺炎患者使用止痛药，包括阿片类药物进行疼痛治疗。这带来了一个道德困境，因为如果停止用药，患者可能会面临严重疼痛。在我们的研究中，超过一半的患者在测量时使用了阿片类药物。阿片类药物组和非阿片类药组患者亚组之间的比较没有发现任何显著差异。因此，在我们的研究中观察到的缓慢PAF不太可能是由中枢作用药物引起的。
结论
本研究显示，与健康对照组相比，患有慢性疼痛的CP患者的α峰向较低频率移动。这种变化与疼痛持续时间相关，这表明PAF作为慢性疼痛的临床有用生物标记物的潜力值得进一步研究。四个ROI的细分表明，该生物标记物最好在头皮顶枕区测量，这减少了所需的电极数量；这对临床实践是有益的。因此，该方法在支持诊断和预后、建立最佳治疗方案以及研究新治疗药物对慢性疼痛患者的疗效方面似乎很有前景。
致谢
这项研究是由荷兰奈梅亨Radboud大学奈梅根医学中心外科研究所发起并提供资金支持的。研究结果已提交给国际疼痛研究协会（IASP）第14届世界疼痛大会；2012年8月27日至31日；意大利米兰。
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