【中西合璧】针刺治疗慢性疼痛患者的心理和神经学预测因素：一项随机对照神经影像学试验

上海中医药大学附属岳阳医院麻醉科

背景              

疼痛被定义为一种不愉快的感觉和情绪情感体验，如果持续时间超过3个月，则被归类为慢性疼痛。亚洲人群中慢性疼痛的患病率从7.1%到61%不等。在美国每年有五分之一的成年人发生慢性疼痛。目前，慢性疼痛也是导致残疾和增加社会经济负担的主要原因之一。因此，治疗慢性疼痛对提高患者生活质量和降低经济成本很重要。由于大多数慢性疼痛的治疗药物都具有成瘾性或副作用，因此常常使用非药物治疗策略，如针刺。一项对39项随机对照试验进行的荟萃分析证实了针刺治疗慢性骨关节炎、头痛和肌肉骨骼疼痛的有效性。然而，疗效在患者中各不相同，容易受到多种因素影响。确定影响因素并开发在治疗前预测每位患者医疗效益的方法，有望在科学和临床上获得重要应用。预测影响因素可以为设计个性化用药、改进治疗方法、提高临床试验的成功率以及解决针刺效果的争议提供机会。

慢性疼痛在不同程度上受到心理和神经因素的影响。目前，研究表明，治疗（包括针刺）慢性疼痛的反应部分由基线心理因素决定，如期望、情绪、个性和意识。例如，在4项针刺治疗慢性疼痛的随机对照试验中，发现更好疗效和患者更高预期结果之间存在显著关联。此外，越来越多的证据表明，基线脑磁共振成像（MRI）指标，包括功能连接性、自发活动和脑容量，可以预测针刺和安慰剂治疗后慢性疼痛的改善。最近的一项研究表明，针刺治疗慢性腰痛后的疼痛缓解主要可以通过默认模式网络（DMN）和皮质下纹状体（即尾状核和壳核）区域之间的功能连接来预测。尽管心理和神经因素在慢性疼痛的疗效预测中都是必不可少的，但它们很少被联合研究。

本研究旨在确定针刺治疗前收集的心理和神经影像学指标，以评估针刺治疗膝关节炎（KOA）的疗效，其主要特征是慢性疼痛。这项随机对照研究结果发表在2023年7月的Pain上，古麻今醉中西合璧专栏对该文进行编译，以飨读者。

材料和方法

1研究设计

本随机对照神经影像学试验经北京中医药大学东直门医院伦理委员会批准，在中国临床试验注册中心注册，并根据赫尔辛基宣言进行。由于新冠病毒大流行，参与者没有继续进行第二阶段的交叉设计。目前的研究包括基线评估、4周针刺或假针刺治疗以及治疗后的评估。研究前，所有参与者均签署了书面知情同意书。参与者没有补偿，但所有的MRI扫描和针刺治疗都是免费的。

2 参与者

KOA参与者最初是通过社交媒体、传单和宣传院或社区服务中心从普通人群中招募的。KOA的诊断依据美国风湿病学会临床标准。通过筛选访谈来评估参与患者，包括年龄、疼痛程度/持续时间/部位、合并症、当前和过去的治疗状况、MRI安全性以及参与试验的意愿。

为了满足纳入标准，参与者必须年龄在45至65岁之间，有6个月的膝关节疼痛史，并在过去一周的数字评定量表（NRS）的疼痛水平≥4分（范围0-10）。此外，入组患者应具有骨关节炎的放射学确诊（Kellgren–Lawrence评分II或III）。为了排除惯用手对神经成像结果的影响，这项试验仅包括惯用右手的患者。

排除标准包括过去6个月内膝关节注射史或过去12个月内有膝关节镜检查史、膝关节手术史或等待膝关节手术、其他疾病引起的膝关节痛、精神或神经系统疾病、凝血障碍、严重的急性或慢性器质性疾病、MRI禁忌症（如心脏起搏器、幽闭恐惧症或体内有其他金属）、酗酒或吸毒、怀孕或哺乳、最近1个月的内针刺治疗，或过去3个月参与其他临床试验。

3 样本量

根据之前的随机对照临床试验，预计在针刺治疗后NRS评分平均下降2.0，假针刺治疗后NRS评分平均降低1.0，估计标准差为1.3；这一结果表明，针刺治疗前后差异的效应大小估计值为1.7，组间差异的效应大小估计值为0.8。在G*Power 3.1.9.7版本中进行的功率分析（50.05、12b50.8和标准差为1.3）表明，我们每组需要26名参与者来检测预期效果。此外，每组26个样本量也允许检测每组中的中等（0.5）相关性效应。对于MRI研究中的样本量计算，目前还没有精确的标准。患者数量是依据先前对慢性疼痛人群的研究经验和MRI技术，其中样本量从13到20不等就足以检测大脑结构和功能指标的显著差异。考虑到磨损率和过度头部运动导致的低质量图像，我们在每组中招募了30名患者。

4 随机化和盲法

符合条件的参与者按相同比例被随机分为针刺组（AG）、假针刺组（SG）和等待组（WG）。随机化序列由一名独立研究人员使用SAS软件（9.3版）生成。针灸医师对分配情况并不知情。他们不允许与患者讨论干预类型。患者、MRI操作员和结果评估者都对分组不知情。

5 干预

每名患者在4周内接受12次30分钟的针刺治疗，每周3次。为了确保患者能够按时接受治疗并提高依从性，治疗安排应考虑患者的时间。研究人员记录每位患者的治疗时间，以监测依从性。拥有5年以上经验的注册针灸医师执行干预程序。在研究开始时，所有针灸医师都由合格的研究人员根据有关针刺操作和穴位/非穴位位置的标准操作程序进行培训。根据需要提供补救药物（扑热息痛、泰诺）。根据参与者和针灸医师在4周治疗期间的报告，记录不良事件和抢救药物的使用情况。

5.1 针刺治疗

针刺处方来自中医专家共识和以前的多中心随机对照试验。穴位包括犊鼻（ST35）、内膝眼（EX-LE4）、曲泉（LR8）、膝阳关（GB33）、三阴交（SP6）、血海（SP10）、太溪（KI3）和阿是穴（患者最痛的穴位）。使用一次性针刺针刺入皮肤5-20 mm。得气感（即麻、酸、胀、重）是通过针灸医师手动刺激针头来实现的，留针30分钟。

5.2 假针刺疗法

假针刺组使用非穴位。使用一次性钝针（0.25325 mm或0.25340 mm）刺入透粘合垫而不刺入皮肤。然后留针30分钟。钝针与粘垫相结合是安慰剂针刺法的一种有效方法，对患者有良好的致盲效果。

6 临床结果测量

患者在基线和治疗后（第4周）完成了疼痛相关问卷调查。在研究期间，对双侧膝关节骨性关节炎患者更疼痛的膝关节进行了评估，而对单侧骨关节炎患者受影响的膝关节主要临床结果是NRS的疼痛变化。NRS是临床上用于疼痛程度评估的经典标准疼痛测量。NRS的最小临床有效改善（MCII）设定为2分。次要临床结果是WOMAC骨关节炎指数和简短的麦吉尔疼痛问卷（MPQ）的变化。简短的MPQ包括疼痛的感觉和情感方面，而WOMAC则测量疼痛、僵硬和功能。WOMAC功能分量表（68分）的最小临床有效改善设置为6分。根据先前验证的标准，临床结果的变化也可以分为临床改善和非临床改善：NRS改善2分以上和WOMAC功能分量表改善6分以上。在以前的骨关节炎人群中，MPQ感觉和情感的最小临床重要改善估计为4.5和2.8。

7 心理测量

要求患者完成4份心理问卷，包括五因素性格量表（NEO-FFI）、斯坦福治疗期望量表（SETS）、特质元情绪量表（TMMS）、注意觉醒量表（MAAS）。NEO-FFI是经过广泛经验验证的5因子人格模型的60项版本，其中包括外向性、开放性、尽责心、宜人性和神经质。SETS是临床试验中广泛使用的衡量患者预期结果的量表。TMMS是衡量情绪智力的一个指标，涉及三个维度：情绪注意力、情感清晰和情绪调节。MAAS是一种标准且常用的自我报告量表，用于评估性格正念作为“关注并意识到当下经历”的一般倾向。 

8 磁共振成像数据采集

MRI扫描在北京中医院使用3.0特斯拉扫描仪进行，在基线和治疗后使用。使用矢状3D磁化制备的快速梯度回波（MPRAGE）序列获得高分辨率脑T1加权（T1w）MRI：重复时间（TR）/回波时间（TE）/反转时间52530/2.98/1100毫秒，翻转角度57度，切片编号5192，矩阵52563256，体素大小513131mm，切片厚度51 mm，切片间距50 mm。静息状态fMRI采用回波平面成像（EPI）序列进行扫描：TR52000毫秒，TE530毫秒，翻转角590，视场（FOV）5224 mm3224 mm，切片间距54.375 mm，切片编号532，体积数量5240，矩阵56464，体素大小53.533.533.5 mm、。参与者被要求在采集过程中保持静止并睁开眼睛。在基线和干预后（第4周）重复该过程。

9 磁共振成像数据处理

使用DPABISurf V1.5进行图像预处理， DPABISurf首先将数据转换为脑成像数据结构（BIDS）格式，然后调用fMRIPrep自动预处理结构和功能MRI数据。fMRIPrep是一种强大的工具，用于统计分析的人体fMRI数据。

10 统计分析

使用SPSS统计软件分析患者的人口统计学学、临床和心理变量。首先进行Shapiro–Wilk检验来检验各组中连续变量的正态性。对于各组中具有正态分布的连续数据，总结平均值和标准差。对于非正态分布的连续数据，给出了中位数和百分位数。报告了分类变量的数量和比例。

结果

1参与者和基线特征

研究的总持续时间为20个月（从2019年10月30日至2021年7月5日）。图1显示了患者参与研究的流程。在154名KOA患者中，64人未通过筛查。其余90例患者被随机分入3组：针刺治疗（AG，n=30）、假针刺治疗（SG，n= 30）或等待治疗（实验期间不治疗，WG，n=30）。在AG中，有3名患者退出了研究；在SG中，有4名患者退出了研究，另有一名患者因在fMRI扫描过程中头部运动大于2.5 mm而被排除在最终分析之外；在WG中，6名患者退出了研究，另有2名患者因头部剧烈运动而被排除在外。最终样本量包括AG组有27名KOA参与者、SG有25名KOA的参与者和WG有22名参与者。

2 针刺治疗效果

通过比较27名接受针刺治疗的患者和25名使用假针刺治疗的患者之间的临床变化来评估针刺干预的效果。对于NRS变化（4周减去基线），发现了显著的组间差异（Cohen d=0.900，P=0.002，FDR-校正P=0.012<0.05；表1，图2A），即与假针刺相比，针刺治疗组疼痛强度有更明显的减轻。重要的是，AG中NRS的总体变化幅度大于MCII，这与我们之前针对KOA患者进行的多中心临床试验中报告的疗效相当。此外，在调整了基线疼痛、年龄和性别后，ANCOVA证实了主要结局（即NRS）的组间差异（F=6.124，P=0.017）。对于意向治疗分析，采用多重插补方法处理缺失值，并分析5个插补数据以比较组间差异。总体组间差异仍然显著（P=0.003）。

骨关节炎指数和MPQ被用作次要疼痛结果。WOMAC分量表和MPQ情感分量表与我们的主要疼痛结果显著相关。然而，尽管AG有更高改善的趋势，但这些测量结果在组间没有显著差异（表1，图2）。

根据经过验证的标准，临床变化被探索性的分为临床改善和非临床改善：NRS变化2分和WOMAC功能变化6分。发现WOMAC疼痛、WOMAC僵硬、MPQ感觉和MPQ情感可以显著区分AG的临床改善和非临床改善（所有P＜0.05；图2C–F）。因此，尽管这些临床指标存在差异，但针刺的临床改善效果在全球范围内是一致的。然而，只有MPQ感觉将SG组的临床改善和非临床改善区分开来（图2E）。在本研究的以下部分中，将集中探讨针刺引起的膝关节疼痛减轻的机制。

在AG中，11.1%的参与者（3/27）报告了与针刺相关的不良事件（1例皮下充血和2例针感觉），而在SG组，这一比例为4%（1/25，皮下充血）。这些不良事件可以在无需治疗即可恢复。未发生严重不良事件。所有52名参与者均完成了12次治疗中的10次以上。

此外，比较了AG和WG的临床改善，以揭示“等待组”方法的效果。发现NRS、WOMAC疼痛和WOMAC功能在针刺治疗前后有很大的改善。

3 与针刺效应相关的基线心理因素

首先，我们试图通过在基线时收集的4份问卷和10个分量表来确定导致KOA患者症状改善的心理因素。使用单变量统计来评估临床变化程度的相关性以及改善和非临床改善患者之间组间差异。在这里，NEO-FFI外向性、TMMS情绪注意力和SETS积极期望与临床改善程度相关（图3A–E，P小于0.05）。我们还发现，在AG中，临床改善和非临床改善患者的SETS阳性预期不同（t（25）=2.087，P=0.047；图3F）。

4 与针刺效应相关的结构特性

其次，我们寻求使KOA患者症状得到更大改善的基线结构特性。首先检查了尾状核、壳核和苍白球的体积，因为这些纹状体结构是运动功能和疼痛调节的重要因素。在主要临床结果（即NRS变化）和3个皮质下体积之间进行Spearman相关分析。在图4A中的结果显示，尾状核体积与NRS变化相关（Spearman rho=-0.480，P=0.011，FDR校正P小于0.05），而壳核和苍白球体积与NRS变化无关（Spearman rho壳核=-0.144，P=0.475；Spearman Rho苍白球=-0.139，P=0.491），当控制年龄和性别时，NRS变化与尾状核体积之间的相关性仍然存在（Spearman rho=-0.431，P=0.025）。此外，AG组临床改善和非临床改善患者的尾状核、壳核和苍白球体积存在显著差异（Mann–Whitney U检验的所有P小于0.05，图4B）。上述皮质下结构的位置如图4C所示。皮质的结构特性通过皮质厚度进行评估。在 DK 图谱的所有 68 个皮质区域中，左后扣带皮层 (PCC) 的平均厚度与 NRS 的变化相关（控制年龄和性别时，Spearman rho = 0.410，P = 0.034；Spearman rho = 0.421，P = 0.029 ）并且 AG 组临床改善和非临床改善的患者之间也存在差异（Mann-Whitney U 检验，P =0.048；图 4D ）。在4周的 MRI 数据中也观察到了上述结构差异（ 图 4B 和 E）。

5 易产生针刺效应的功能特性 

第三，我们测试了基线功能特性是否为确定主要结果（即NRS）变化提供了有用的信息。首先，我们主要研究了具有显著结构-临床联系的区域的平均fALFF之间的关系。我们发现，DMN的主要区域PCC/楔前叶中的fALFF值（图5A），与AG组的NRS变化相关（Spearman rho=-0.570，P=0.003，FDR校正P小于0.05；Spearmanrho=-0.628，P=0.001，图5B）。AG组临床改善患者比PCC/楔前叶的非临床改善患者表现出更高的fALFF值（t（24）=2.185，P=0.039，去除一个异常值），但这种差异在治疗后消失（图5C）。对于皮质下纹状体结构，苍白球fALFF与NRS变化相关（Spearman rho=-0.391，P=0.044；当调整年龄、性别和头部运动时，Spearmanrho=-0.392，P=0.043），而尾状核和壳核fALFF则与NRS的变化无显著相关性（图5D）。

此外，在基线时，临床改善和非临床改善患者之间只有壳核fALFF值有显著差异（t（25）=2.546，P=0.017），其中组间差异在4周时消失（图5E）。

然后我们检查了由40个预选ROI（34个DMN和6个皮层下，图5F）构建的脑网络的小世界属性。不同图形稀疏度（10%至30%，步长为1%，图5G）的Sigma曲线下面积（AUC）与NRS变化呈正相关（Spearmanrho=0.407，P=0.035；Spearmanrho=0.424，P=0.028；调整年龄、性别和头部运动时，图5H）。所有稀疏度的网络小世界属性度都大于1（图5G），反映了分离和集成之间的最佳平衡。在基线时观察到AG组临床改善和非临床改善患者之间的Sigma AUC差异（t（25）=-2.127，P=0.044），但在4周时没有观察到（图5I）。因此，这些功能结果证明了DMN和皮层下纹状体网络的存在，其局部自发活动和全局拓扑特性横向决定了针刺效果。

然后我们检查了SG组患者上述大脑结构和功能指标的变异性。我们在访问期间没有观察到任何变化，表明指标的稳定性没有真正的针刺效果（图4B和E，图5C、E和I，所有P大于0.05）。我们进一步通过比较AG组与SG组测试了仅接受针刺干预（无论改善如何）是否会影响这些大脑指标。表明针刺干预对大脑结构和功能脑指标没有影响。结果表明，在大脑指标中观察到的变化主要是由实际的针刺改善驱动的，而不是由真实或假针刺暴露驱动的。

6 用支持向量机对针刺改善进行分类

我们使用SVM和LOOCV程序来确定是否可以根据基线问卷和脑成像数据来预测AG组的针刺改善。我们最初使用问卷数据将患者分为临床改善组或非临床改善组。在这里，我们选择SETS阳性、外向性、情绪注意力、疾病持续时间和体重指数（BMI）作为特征（图6A）。肥胖是发生KOA的重要危险因素之一，KOA还与疼痛相关的残疾增加和身体功能下降有关。先前对中国6524名老年人进行的一项横断面调查发现，BMI与腿/脚/背部慢性疼痛之间存在显著相关性。因此，BMI被纳入了预测模型。

接下来我们使用大脑指标训练分类器。具体而言，尾状核、壳核、苍白球、eTICV体积、左PCC厚度、PCC/楔前叶fALFF和小世界属性（6D）。支持向量机在分类针刺改善方面实现了62.96%的准确率和71.98%的AUC（与零分布相比，P=0.130，图6E和F）。因此，上述两种模型在将AG组的临床改善和非临床改善患者分类为高于随机混乱水平时均失败（P＞0.05）。

当将问卷和大脑成像特征相结合时，该模型可以成功地对针刺改善进行分类，准确率为81.48%（P=0.004，图6G和H），AUC为88.46%（图6I）。这些结果表明，问卷和大脑指标是相辅相成的。

7 使用支持向量回归预测主要结果变化

我们使用SVR和LOOCV程序来确定是否可以根据基线心理和大脑成像数据预测AG组的主要结果变化。具体而言，选择了5个特征（4个大脑指标[尾状体体积、左PCC厚度、PCC/楔前体fALFF和小世界属性和1个建模中权重较高的心理因素[情绪注意力]）来控制回归模型的过度拟合。预测的NRS变化与实际NRS变化之间的相关性非常显著（r=0.628，P＜0.001；RMSE=0.980）。

8 相关结果和机器学习模型的特异性

我们最后测试了相关性和模型是否对针刺的改善具有特异性。首先，我们在SG组进行了相关性分析。对于与AG组临床改善相关的心理变量，我们发现它们在SG组都不显著。此外，我们还在假针刺组中对每个患者大脑进行了相关分析，这些分析与AG组的主要临床结果（即NRS）的改善相关，并且没有一个是显著的或边缘显著的。

使用与AG相同组合特征的分类器准确性被认为在SG中对临床改善和非临床改善患者进行分类不显著（准确率=68.00%，P=0.886，AUC=64.04%，图6J–L）。此外，在具有5个大脑和心理特征的SVR预测模型中，预测和实际NRS变化的相关性在SG中不显著（r预测-实际=0.140，P=0.486；RMSE=1.224），并且显著低于AG（AG中r=0.628对SG中r=0.140，z=2.021，P=0.022）。

讨论

这是一项综合研究，在针刺治疗前收集的心理和神经因素，以确定针刺对慢性疼痛的疗效。首先，观察针刺4周对KOA患者的治疗效果。临床统计数据显示，与假针刺组相比，接受针刺治疗的患者表现出更大的NRS变化，这表明针刺成功地诱导了安慰剂效应无法解释的镇痛作用。其次，NEO-FFI外向性、TMMS情绪注意力和SETS阳性预期与临床改善的程度相关，并且临床改善和非临床改善患者的SETS阳性期望不同。第三，已确定的神经特性包括纹状体体积、纹状体fALFF、PCC皮质厚度、PCC fALFF，以及DMN和条纹区域的小世界。明确地反映患者对针刺反应的功能指标随着针刺治疗的结果而改变，而结构指标保持稳定。此研究深入了解了针刺镇痛作用背后的心理生物学机制，并提出了问卷和大脑标记物在识别对针刺干预敏感的个体方面的潜力。

针刺可以降低KOA患者的疼痛强度（NRS）的初步临床发现与之前的多中心、随机、假对照试验（480名患者）一致，并进一步证实了针刺对KOA慢行疼痛的疗效。尽管在WOMAC疼痛没有显著差异，但确实观察到，与SG相比，AG的疼痛减轻更大（1.85 vs 1.60，表1）。此外，AG和SG之间的WOMAC功能或WOMAC硬度评分没有显著差异，这也符合之前的临床试验一致。鉴于针刺具有一致的临床效果，本研究主要集中在心理和神经相关性上。

纹状体（通常由尾状核、壳核和苍白球组成）的感觉功能与疼痛调节有关。皮质区域部分通过投射到包括纹状体在内的基底神经节来调节伤害感受，纹状体还可通过苍白球接收来自脊髓的伤害感受输入。纹状体核是大脑中阿片受体最密集的区域，一项正电子发射光谱研究发现，关节痛程度较高的患者的尾部阿片受体较多。最近，一项随机、安慰剂对照、交叉研究表明，纹状体尾状核是神经肽催产素对慢性腰痛患者疼痛调节作用的关键结构。

默认模式网络是人脑中最重要的网络之一，主要包括PCC/楔前叶、内侧前额叶皮质（mPFC）和角回，并已被确定为多种慢性疼痛的生物标志物。先前的研究已经表明，慢性背痛患者的DMN完整性受到破坏，表明DMN在慢性疼痛中的重要作用。此外DMN区域内（mPFC和角回）以及DMN和纹状体区域（mPFC-壳核和mPFC-尾状核）之间的功能连接强度被发现与针刺治疗慢性腰痛的疗效相关。这一发现扩展了先前的研究，表明DMN和纹状体区域结合的网络的整体拓扑结构（即小世界）有助于用于KOA中的针刺效果预测。

本研究还测试了AG结果的特异性。首先，AG中显著相关性在SG中并不显著或接近显著。其次，AG中的机器学习模型无法成功预测SG的临床改善。因此，我们可以推断这些结果是针对针刺的，不能推广到假针刺组。也就是说，针刺和假针刺可能存在不同的心理和神经机制。例如，假针刺治疗可以通过DMN和纹状体以外的情感疼痛途径来减轻临床疼痛。

目前工作的一些局限性创造了未来的研究机会。首先，由于针刺改善相关的结构和功能指标主要集中在DMN和纹状体，因此目前基于图的网络分析主要集中在DMN和纹状体区域的网络上。除了DMN，慢性疼痛还涉及感觉运动网络、显著性网络、奖励系统和抗伤害感受系统，其中不同的网络可能在不同的疼痛阶段。未来需要全面研究慢性疼痛与DMN的网络内和跨网络功能连接之间的关系。其次，在新冠疫情的艰难时期，这项研究在招募患者方面遇到了困难；更大样本量的进一步研究可以适当校准错误率，并提高预测模型的稳健性。第三，社会因素也是慢性疼痛生物心理社会模型的一部分。本研究调查了该模型的生物和心理因素；综合社会经济状况、社会支持等社会因素的后续研究可能有助于疗效预测的准确性；第四，本研究仅完成平行组试验；进一步的 N-of-1 试验，即对同一患者重复进行多次治疗，并且多次包括相同的治疗，对于评估个体内部和个体之间的差异至关重要。第五，尽管我们主要使用MCII来解释研究结果，但改进的二分法降低了群体层面的统计能力和效率，未来应该谨慎对待。

中西合璧述评：

将心理因素与KOA患者的针刺效果联系起来与慢性疼痛的研究不同。结果预期是指干预后的预期结果，是研究最多的因素之一。对864名偏头痛、头痛、慢性腰痛、和KOA患者进行的4项针刺RCT的汇总分析表明，期望较高的患者更有可能获得临床改善。正如预期的那样，积极的期望与WOMAC功能改善的程度相关，并且能够区分患者的临床改善和非临床改善。此外，针刺反应也受到外向性的驱动影响。人格特征在慢性疼痛和相关心理健康领域得到了广泛的研究，并且较高的外向型通常与之相关。相反，我们发现性格不太外向的患者WOMAC功能改善程度较高。外向者通常生活节奏快，参与许多活动，这可能比其他类型的慢性疼痛对他们的膝关节疼痛或功能产生更大的负面影响。此外，越关注自己情绪的患者疼痛缓解效果越好。情感的关注、情感的清晰度和情感的调节构成了情商。先前的研究表明，清晰的感觉和情绪调节在促进对慢性疼痛积极适应方面发挥着关键作用，此的研究结果进一步强调了情绪注意力在管理疼痛感觉中的作用。总的来说，这些证据支持情绪在慢性疼痛的发展和管理中的重要性。这些发现是至关重要的，因为调查问卷很容易获得，并且可以提供不可或缺的信息来预测慢性疼痛干预效果。此研究结果证明了针刺反应的心理、脑功能和结构决定因素，并表明这些特性可能为节省医疗资源和个性化临床实践提供机会，从而为患者带来更好的结果。心理和神经因素与人工智能方法相结合，可能为在治疗前预测预后和做出治疗决定开辟一条新途径。

翻译：赵君峰

述评：许华

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