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Orofaziale Schmerzen

 

Article by  Gianni Frisardi

 

Einführung

Wie üblich bei der Vorstellung neuer Abschnitte spezifischer Kapitel ist es ratsam, aktuelle und dokumentierte Referenzen zum Thema einzuführen, das in diesem Fall "Orofaziale Schmerzen" und temporomandibuläre Störungen betrifft. In diesem Sinne können wir teilweise eine kurze Einführung von Martina Ferrillo et al. wiedergeben, auf der wir die ersten konzeptionellen Reflexionen unseres nachdenklichen Linus vorstellen, bevor wir mit der Präsentation der klinischen Fälle fortfahren.

Der Autor weist darauf hin, dass Komorbiditäten von orofazialem und Nackenschmerzen oft mit TMD verbunden sind. Diese gleichzeitig auftretenden Zustände (insbesondere Kopfschmerzen, Migräne und Nackenschmerzen) sind nicht nur stark mit chronischen schmerzbedingten TMDs assoziiert, sondern erhöhen auch das Risiko für deren Entwicklung. Die Internationale Klassifikation von Kopfschmerzen (ICHD) und die DC/TMD berücksichtigen jeweils die Hauptmerkmale von Schmerzen bei Kopfschmerzen und TMD. Es gibt mehrere Hypothesen, die versuchen, die Assoziation zwischen TMD und Kopfschmerzen zu erklären, darunter neuronale Konvergenz, zentrale Sensibilisierung und Hemmung absteigender schmerzregulierender Mechanismen. Die enge Beziehung zwischen TMD, Kopfschmerzen und Nackenschmerzen wurde kürzlich nicht nur hinsichtlich gemeinsamer pathogenetischer Mechanismen und klinischer Merkmale bewertet, sondern auch unter der Berücksichtigung, dass ein Zustand die Entwicklung eines anderen beeinflussen oder fördern könnte. Diese Zustände können Gesichtsschmerzen verursachen und sind häufig mit der Entwicklung von kraniofazialer Allodynie während schmerzhafter Exazerbationen verbunden. Tatsächlich wird der Schmerz in beiden Zuständen auf gemeinsame Dysfunktionen der zentralen Schmerzregulationsmechanismen zurückgeführt. Andererseits zeigten gleichzeitige TMD und Migräne schlechtere Niveaus von kutaner Hyperalgesie und Allodynie, wahrscheinlich aufgrund der Sensibilisierung des zentralen und peripheren Nervensystems und der Beeinträchtigung absteigender schmerzmodulierender Bahnen.

$K_{brain}$: Die Unsicherheit der Messung

Alle wahren und, unter anderem, sehr fesselnden Argumente aus intellektueller Sicht sollten berücksichtigt werden, aber wir sollten auch die Reihe von Behauptungen wie neuronale Konvergenz, die Hemmung der Herabregulierungsmechanismen absteigender Schmerzen, Allodynie und das Konzept der Messung, das zwangsläufig eine Unsicherheit einschließt, berücksichtigen. Wir haben eine sehr interessante Studie (Exploring electroencephalography with a model inspired by quantum mechanics) angeführt, die die Existenz eines Fehlers bei der Messung des EEGs durch Definition eines ähnlichen Heisenberg'schen Unschärfeprinzips namens quasi-quantenmechanisches Modell gezeigt hat, das zu einem konstanten Mindestwert der Unsicherheit bei der EEG-Messung von $\Delta x(t)\Delta p_{x}(t)$ und $\Delta y(t)\Delta p_{y}(t)$von $0,78\pm 0,41{\tfrac {cm^{2}}{4ms}}$ führte. Beachten Sie, dass die Einheit ${\tfrac {cm^{2}}{4ms}}$das Ergebnis der Abtastung des EEGs mit 250 Hz und der Masseneinheit ist. Dies sollte uns dazu bringen, bei der Interpretation der Ergebnisse von Laboruntersuchungen nachzudenken, denn wie wir in der Präsentation der folgenden klinischen Fälle sehen werden, lauert der diagnostische Fehler um die Ecke. Ein Fehler von $0,78\pm 0,41{\tfrac {cm^{2}}{4ms}}$ bei der spezifischen Messung des neuronalen Gebiets unter Untersuchung reicht aus, um eine Diagnose von Orofazialem Schmerz zu stellen, wenn stattdessen ein Gehirntumor vorliegt, der dasselbe Nervengebiet betrifft und die Symptome von Orofazialem Schmerz durch temporomandibuläre Störungen simuliert.

Daher sind Objektivität, wissenschaftliche Bescheidenheit und ein Umdenken bei der Interpretation biologischer Phänomene erforderlich, ein Thema, das wir im Abschnitt "Außergewöhnliche Wissenschaft" behandeln werden. In diesem Stadium ist es jedoch ratsam, die Inhalte zu sortieren, indem wir die bereits angekündigten Referenzen bezüglich der Klassifizierung von Orofazialem Schmerz und TMD aufgreifen, jedoch auf spezifischere Weise, um die folgenden klinischen Fälle anzugehen. Temporomandibuläre Störungen (TMD) sind eine Gruppe von muskuloskelettalen und neuromuskulären Erkrankungen, die die Kaumuskulatur, das Kiefergelenk (TMJ) und andere damit verbundene Strukturen betreffen. Gemäß den diagnostischen Kriterien für TMD (DC/TMD), wie bereits berichtet, könnten TMD im 'Axis I' in intraartikuläre Störungen unterteilt werden, darunter Diskusverschiebung, Arthralgie, Arthritis und Osteoarthritis, sowie Muskelerkrankungen. Letztere werden auch als "myogene TMDs" bezeichnet, die wiederum weiter unterteilt werden können in: lokale Myalgie, wenn der Schmerz bei der Palpation lokalisiert ist; myofaszialer Schmerz, wenn sich der Schmerz innerhalb des palpierten Muskelgebiets ausbreitet; und myofaszialer Schmerz mit Überweisung, wenn sich der Schmerz über die Grenze der Kaumuskulatur hinaus ausbreitet.

Abbildung 1: Ephaptische Übertragung

Maschinensprachlogik

In Bezug auf "myogene TMDs" ist es nicht so einfach, wie es die Beschreibung des CDR erscheinen lässt, denn wie wir bei unserem armen Patienten 'Mary Poppins' betont haben, haben die Muskelschmerzen und die Knochenzerstörung des ATM in einer Logik der klassischen Sprache eine viel ernstere organische Schädigung verborgen, die über die Klassifikationen hinausging und erst nach 10 Jahren des Pilgerns bei verschiedenen Spezialisten gelöst werden konnte. Nur durch den Erwerb einer maschinensprachlichen Logik war es möglich, den verschlüsselten Code der "Ephaptischen Übertragung" zu interpretieren. (Abbildung 1) Nachdem das gesagt ist, sind Klassifikationen willkommen, aber nicht die Verwendung einer verbalen Sprachlogik, die jedoch ein vages und mehrdeutiges Phänomen bleibt. Formale Sprachlogiken wie die Mathematik sind sicher in dem Sinne, dass die Gleichung $x^{2}=-1$ keine Lösungen in der Menge der reellen Zahlen hat, weil es in dieser Menge keine Zahlen gibt, deren Quadrat negativ ist. Der Wert $i$ ist dann definiert, genannt die imaginäre Einheit, die folgende Eigenschaft hat: $i^{2}=-1.$ . Die Gleichung $x^{2}=\pm 1$ existiert in der Mathematik nicht so wie in medizinischen Diagnosen. Ohne zu sehr auf spezialisierte Themen einzugehen, die wir jedoch im Abschnitt 'Außergewöhnliche Wissenschaft' behandeln werden, ist in einer Logik der verbalen Sprache die Unsicherheit viel größer als die, die in einer Logik der maschinellen Sprache auftritt, da Poppins von Myalgie, TMD, Vaskulitis, Morphea oder hemimastikatorischem Spasmus betroffen sein könnte, während die 'Ephaptische Übertragung' immer eine organische Schädigung bleibt und die klinische Interpretation nicht dichotom sein kann, wie $i^{2}=-1.$ nicht $\pm 1$ sein kann, sondern nur $-1$.

Eine kürzlich durchgeführte systematische Überprüfung und Metaanalyse mit einer kombinierten Stichprobe von 2518 Teilnehmern legte nahe, dass die Prävalenz von TMD zwischen 25,2% und 34,9% liegen könnte, wobei überwiegend die Diagnose von myofaszialem Schmerz vorlag (10,3-15,4%) [2]. Eine Studie von Javed Ashraf et al. unter Verwendung der bayesianischen Methodik zielte darauf ab, den Zusammenhang von TMD-bezogenen Schmerzen mit schweren Kopfschmerzen (Migräne und Spannungskopfschmerzen) über einen Zeitraum von 11 Jahren im Vergleich zum Häufigkeitsansatz zu untersuchen. Häufigistische Statistiken haben einige Einschränkungen, insbesondere die Abhängigkeit von großen Stichprobengrößen, um die Effektgrößen genau bestimmen zu können. Darüber hinaus bieten Bayes-Statistiken im Gegensatz zur häufigistischen Methodik keinen (festen) Ergebniswert, sondern ein Intervall, das den Regressionskoeffizienten enthält. Diese Intervalle, als Glaubwürdigkeitsintervalle (CI) bezeichnet, legen eine Wahrscheinlichkeit auf die beste Schätzung unter allen möglichen Werten der Parameterschätzungen fest.

Probabilistische Fragen

Wir stimmen den Überlegungen zu, die in der Studie von Buchinsky et al. aufgetaucht sind, weil wir vielleicht oder glücklicherweise nie in der Lage sein werden, eine formale Sprachlogik wie die Mathematik zu schaffen, angesichts der intrinsischen Zufälligkeit biologischer Modelle. Auch die Bayes-Modelle beinhalten jedoch eine konzeptionelle Grenze, die, wenn überschritten, die probabilistischen Daten verbessern und kontextuell den prädiktiven Wert $P(M|Pos)$ im Output erhöhen würde. Kurz gesagt, sieht die Formel von Bayes wie folgt aus:

$P(M|Pos)={\frac {P(Pos|M)\cdot P(M)}{P(Pos|M)\cdot P(M)+P(Pos|S)\cdot P(S)}}$

Es kann daher festgestellt werden, dass zur Berechnung des prädiktiven Werts des Tests auch die Wahrscheinlichkeit bekannt sein muss, mit der die Krankheit die Gesamtbevölkerung betrifft $P(M)$. Daher ist ein guter Test ein Test mit Sensitivität und Spezifität, die sehr nahe bei 0 liegen, und wir alle wissen, dass dies unmöglich und sogar in gewisser Weise falsch ist. Es wäre jedoch ein paradigmatischer Test. Der geringe Mehrwert, in Bezug auf Informationen, den beispielsweise Tumormarker für die Diagnose liefern, stellt den Grund dar, warum ihr Einsatz als Screening-Test in einer nicht ausgewählten Bevölkerung nicht empfohlen wird. Das Gleiche könnte für prädiktive Werte bezüglich TMD geschehen, was zu einer massiven Klassifizierung von Patienten und einer unvermeidlichen Suche nach der Wahrheit durch das RDC-Projekt führen könnte.

ChatGPT

Ohne auf spezialisierte Themen einzugehen, versuchen wir, die Grundlage für diese Aussage kurz zu beschreiben, indem wir hauptsächlich auf die Unterschiede zwischen einem klassischen und einem quantenprobabilistischen Modell hinweisen. (Für weitere, jedoch sehr spezialisierte Informationen siehe "Quantum-like modeling in biology with open quantum systems and instruments').

Daher kann in der geschlossenen Wahrscheinlichkeit (CP) die Wahrscheinlichkeitsverteilung $B$ aus der Wahrscheinlichkeit $A$ und den bedingten Wahrscheinlichkeiten $P(B=\beta |A=\alpha )$berechnet werden. In der quantenbasierten Wahrscheinlichkeit (QP) wird die klassische Gesamtwahrscheinlichkeitsformel (FTP) durch den Interferenzterm gestört (Khrennikov, 2010); für die dichotomen quantenmechanischen Beobachtungen $A$ und $B$ vom von-Neumann-Typ, d. h. gegeben durch die hermiteschen Operatoren ${\hat {A}}$ und ${\hat {B}}$, hat die quantenmechanische Version der FTP die Form:

$P(B=\beta )=\sum _{\alpha }P(A=\alpha )P(B=\beta |A=\alpha )+2\sum _{\alpha _{1}<\alpha _{2}}\cos \theta _{\alpha _{1}\alpha _{2}}{\sqrt {P(A=\alpha _{1})P(B=\beta |A=\alpha _{1})}}P(A=\alpha _{2})P(B=\beta |a=\alpha _{2})$

Wenn der Interferenzterm positiv ist, würde die QP-Berechnung eine höhere Wahrscheinlichkeit generieren als ihr CP-Gegenstück, das durch die klassische FTP gegeben ist. Insbesondere liegt dieser Wahrscheinlichkeitsverstärkung die Überlegenheit des Quantencomputings zugrunde. Es gibt zahlreiche statistische Daten aus der kognitiven Psychologie, der Entscheidungsfindung, der Molekularbiologie, der Genetik und der Epigenetik, die zeigen, dass Biosysteme, angefangen bei Proteinen und Zellen (Asano et al., 2015b) bis hin zu Menschen (Khrennikov, 2010, Busemeyer und Bruza, 2012), diese Verstärkung nutzen und mit nicht-CP-Updates arbeiten.

Wenn wir etwas genauer auf dieses Thema eingehen wollten, würden wir sofort erkennen, dass die Grenze der Sprachen darin liegt, dass wir in der Medizin kognitiv daran gewöhnt sind, die Variablen (Symptom/Krankheit und umgekehrt) als abhängig und daher austauschbar zu betrachten. Wenn ein Patient symptomatisch ist und daher krank ist, und ein kranker Patient symptomatisch ist, erklärt dies die Begriffe 'abhängige Variablen und Austauschbarkeit'. In der quantenbasierten Wahrscheinlichkeit werden die Variablen als unabhängig betrachtet und kommutieren nicht, und daher könnte das Ergebnis wie folgt sein:

«Könnte eine asymptomatische Person krank sein?»
(schwierige Frage, die eine komplexe Antwort erfordert ... haben Sie Geduld und Sie werden sehen)

Fazit

Orofaziale Schmerzen zusammen mit temporomandibulären Störungen sind sehr komplexe pathophysiologische Phänomene, die trotz der Verbreitung von klinischen Protokollen, die dem Kliniker zur Verfügung stehen, objektiv, aber kritisch betrachtet werden müssen. Wenn wir die bereits vorgestellten klinischen Fälle und die beschriebenen Einschränkungen in Bezug auf den Messfehler, die maschinelle Sprachlogik mit dem Entschlüsselungsprozess des Codes und die Grenzen der bayesianischen statistischen Verfahren betrachten, können wir feststellen, dass eine differenzierte Diagnose zwischen Orofazialen Schmerzen aufgrund temporomandibulärer Störungen und Orofazialen Schmerzen aufgrund von Oromandibulärer Dystonie nicht ganz so deutlich ist. Daher werden wir zwei klinische Fälle vorstellen, die die wesentlichen methodischen und klinischen Punkte hervorheben, um eine schnelle und detaillierte differenzierte Diagnose zwischen Orofazialen Schmerzen aufgrund von temporomandibulären Störungen und Orofazialen Schmerzen aufgrund von Oromandibulärer Dystonie durchzuführen.

Bibliography & references