PIDS (syndromet): En komorbiditetsanalyse i Tromsøundersøkelsen og nasjonale registre
Personer med langvarige ikke-maligne smertelidelser har en høy samtidig forekomst av insomni (ca. 50-80%) og depresjon (ca. 40-50%). Det er kjent at smerter forstyrrer søvnen, eksempelvis i form av økt søvnfragmentering og mindre restituerende søvn. Relasjonen mellom smerter og søvn er ofte også gjensidig negativ, noe som bidrar til økt symptombyrde. Depresjon som en tilleggstilstand kan utgjøre en sårbarhet, representere en mekanisme, eller komme som en konsekvens av samlet sykdomsbyrde. Denne utbredte samsykeligheten mellom smerter-insomni-depresjon omtales som en symptomtriade og er foreslått som et mulig syndrom (PIDS: Pain-Insomnia-Depression Syndrome).
Antagelsen om PIDS styrkes av en rekke potensielle fellesfaktorer, både nevrobiologiske (eks. endret prefrontal aktivitet, dysregulering i HPA-aksen med ineffektiv kortisolregulering, eller ubalanse i nevrotransmittere som serotonin og dopamin), og psykologiske (eks. dysfunksjonelle kognisjoner, ruminering eller katastrofering). De tre lidelsene i PIDS-spekteret vil kunne variere betydelig i alvorlighetsgrad og i grad av overlapp, og derfor ha ulik betydning for klinisk diagnostikk og behandling. For å få en bedre forståelse av variasjonen i komorbiditetsuttrykk, vil prosjektet bruke en «person-sentrert» Latent Klasse/Profil Analyse (LKPA). LKPA kan avdekke hvordan komplekse eller overlappende symptomkonstellasjoner danner systematiske mønstre som tradisjonelle variabel-sentrerte metoder (eks. regresjonsanalyse) ikke identifiserer. Analysen avdekker distinkte subgrupper (latente profiler) av personer som deler felles symptommønstre. Når antallet latente grupper er bestemt, er målet å karakterisere hva disse PIDS-mønstrene innebærer, samt å koble dem mot registerbaserte populasjonsdata på helsetjeneste- og syndromrelatert medikamentbruk. Dette vil kunne gi ny kunnskap om hvordan PIDS-profiler fremtrer og hva som er de profilrelaterte underliggende drivere. Kunnskap om risiko og prediktorer for høy sykdomsalvorlighet vil ha stor klinisk nytteverdi i utredning, diagnostikk og behandling.
Utvalgs/variable: Det skal benyttes epidemiologiske tverrsnittsdata fra Tromsøundersøkelsens syvende runde (TU7) innsamlet i 2014 (N = 21084 deltagere > 40 år, herav 52% kvinner). Data herfra inkluderer PIDS-indikatorvariabler for hhv. smerter, insomni og depresjon, selekterte prediktorvariabler (eks. stimulantia som alkohol, røyk, kaffe, familie- og sosialt nettverk, fysisk aktivitet, helseangst, psykologisk bekymring, samt resiliensfaktorer), utfallsvariabler (egenrapportert fysisk og psykisk helse, livskvalitet, medikamentbruk knyttet til PIDS-spekteret, arbeidslivsstatus, andre somatiske symptomer/smerter/sykdommer), registerdata om legemiddelbruk knyttet til smerter, søvnproblemer og depresjon (hentet fra Reseptregisteret), og om trygdeytelser (hentet fra FD-trygd/Statistisk Sentralbyrå), samt kovariater som alder, kjønn, samlivsstatus, kroppsmasseindeks og sosioøkonomi.
Analysemetode: LKPA er en sannsynlighetsbasert latent variabelmodell som klassifiserer personer til latente klasser/profiler (eller grupper) slik at personene innad i en gruppe er mest mulig homogene, mens skilnadene mellom de latente gruppene er maksimert. LKPA estimerer sannsynligheten for at et individ kan tilhøre alle de estimerte latente profilene, men tilordner personen til profilen med høyest sannsynlighet. Modellen tar derfor høyde for klassifikasjonsfeil, noe som er en styrke. LKPA estimerer videre prevalenstall for alle profilene. Denne metodetilnærmingen for å analysere heterogene populasjonsdata omtales som «person-sentrerte» analyser fordi den får frem hvordan personer med bestemte symptommønstre kan ha ulik nytte av eksempelvis behandling.