同研究は、慢性腰痛患者に対する認知行動療法(CBT)の効果を予測する新たなバイオマーカーとして、脳波の複雑性を示す指標「Multiscale Fuzzy Sample Entropy(MFSE)」の有用性を検証したものである。特に低周波帯域のMFSE値は、CBTの適応判断において高い識別精度(AUC=0.825)を示し、1.25を閾値とすることでCBTの効果が見込める患者の選定に寄与することが確認された。
さらに、CBTの効果が減弱する因子として、言語性IQの低さ、注意の切り替え困難、想像力の乏しさ、細部への固執などが特定され、MFSEを用いることでこれらの特徴を包括的に可視化できることが示された。これにより、CBTの効果が期待できない患者への過剰治療を避け、医療リソースの最適化が可能となる。
同研究成果は、慢性腰痛に加えて、うつ病や発達障害など他の慢性疾患に対する認知行動療法(CBT)の適応判断にも応用できる可能性を示している。今後は、この技術を用いた実用的なメンタルヘルス支援の実現に向けて、さまざまな分野の研究機関との連携を広げていく。 <ST>
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