這項研究旨在識別和視覺化難治性肌肉骨骼疼痛綜合症的病人群體，特別是纖維肌痛症。研究涵蓋202名患者，發現78%符合纖維肌痛症標準，且許多人有精神或風濕性疾病。透過層次聚類分析，識別出五種不同的患者表型，主要區別在於獨居、體重指數、疼痛類型等。研究還開發預測模型，顯示某些藥物和獨居對疼痛減輕有負面影響，強調了解這些亞型可促進個性化治療，並為未來臨床試驗提供參考。 PubMed DOI

這項研究探討如何利用生成式人工智慧（AI）來分類和結構行動健康（mHealth）自我管理計畫，特別針對纖維肌痛症。研究人員根據202名患者的意見，開發了一個線上計畫，並使用ChatGPT-4和Infranodus進行知識圖譜和文本分析，並進行3D視覺化。 結果顯示出關鍵主題，如心理健康、壓力和疼痛管理，並強調「疼痛」與睡眠和壓力的關聯。研究指出內容中的空白，特別是社交聯繫的缺乏。總體而言，生成式AI能有效組織數位治療內容，並強調患者反饋的重要性。 PubMed DOI

這項研究強調質性反饋在計畫評估中的重要性，特別是理解病人經驗。透過使用大型語言模型（如ChatGPT），研究分析了82位病人在Empowered Relief疼痛教育課程中的回應，揭示了七個關鍵主題，包括音頻檔的使用、心態、技巧、社群支持、知識、工具與方法，以及自我覺察。這些發現顯示質性數據能捕捉病人經驗的細微差異，並為計畫改進提供資訊，促進以病人為中心的評估。 PubMed DOI

骨關節炎是一種日益普遍的疾病，主要因老化和肥胖所致，對全球健康造成挑戰。雖然我們對其成因有了更深入的了解，但這些知識尚未轉化為新的治療選擇。近期研究質疑傳統治療如運動和減重的有效性，儘管這些仍對預防和管理至關重要。治療應根據個人需求調整，以提升病人參與感和改善結果。目前大多數策略專注於緩解症狀，但仍有研究在尋找能改變疾病本身的有效方法，特別是針對炎症的治療在手部骨關節炎中顯示出良好前景。 PubMed DOI

這項研究探討如何利用大型語言模型（LLMs）預測慢性下背痛患者的安慰劑反應者，透過分析患者的訪談內容。安慰劑效應是指患者因期待而從無效治療中獲得疼痛緩解，了解影響因素對非藥物疼痛管理很重要。研究者重新分析了兩項臨床試驗的數據，開發的預測模型在新數據上的準確率達74%。結果顯示，LLMs能揭示與安慰劑反應相關的心理社會因素，並識別情緒相關的語言模式，為理解治療結果中的生物心理社會因素提供新視角。 PubMed DOI

胰高血糖素樣肽-1受體激動劑（GLP-1RAs）在控制血糖和脂質方面效果顯著，主要用於糖尿病治療。最近因其神經保護及代謝效應，像是減少發炎和氧化壓力，這些藥物在疼痛管理上受到關注。研究探討了GLP-1RAs在多種疼痛狀況中的應用，包括發炎性疼痛、骨關節炎和神經性疼痛等。雖然結果令人鼓舞，但仍需進一步研究以確認其長期效果及最佳劑量。未來的臨床試驗應聚焦於其直接止痛效果及在疼痛管理中的潛力。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在急性疼痛情境下的鴉片類藥物處方建議中可能存在的偏見。研究人員測試了十個LLM，使用1,000個情境故事，發現邊緣化群體（如無家可歸者、黑人或LGBTQIA+）通常獲得較高的鴉片類藥物建議，甚至在癌症案例中超過90%。相對而言，低收入或失業者卻獲得較少建議，顯示模型推理的不一致性。這些結果強調了對模型偏見的評估必要性，並呼籲在LLMs中納入基於證據的檢查，以促進公平的疼痛管理。 PubMed DOI

本研究探討了ChatGPT在長期鴉片類藥物治療中對患者教育的潛力。專家小組選定十三個常見問題，並讓GPT-4.0模擬醫生回答。結果顯示，ChatGPT的回答在可靠性和可理解性上表現良好，但準確性中等，尤其在耐受性和依賴管理等技術性問題上較弱。這顯示出AI工具在患者教育中的輔助價值，但也強調了持續改進和專業訓練的必要性，醫療專業人士與AI開發者的合作對於提升教育質量至關重要。 PubMed DOI

慢性疼痛影響超過20%的人口，對個人和經濟造成重大影響。有效的疼痛評估工具對改善患者生活至關重要。這項研究探討使用大型語言模型（如GPT-4）來評估患者的書面敘述（WNs）。分析43份纖維肌痛症患者的WNs後，結果顯示GPT-4的評估與專家評分高度一致，且專家認為其評分和解釋通常合適。這表明GPT-4能有效增強WNs的評估，為慢性疼痛管理提供新方法。 PubMed DOI

GLP-1RAs和DPP-4is原本是糖尿病藥，但後來發現也能減少發炎、抗氧化，對神經健康有幫助。最新研究指出，這兩類藥物有機會針對神經病變性疼痛的根本原因，提供新的治療方式。這篇綜述整理了它們緩解神經病變性疼痛的機制和最新研究成果，並探討未來的治療潛力。 PubMed DOI