Статеві та вікові модифікатори оперантної поведінки й ризику опіоїдної залежності у пацієнтів із хронічним болем

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Азізе Асанова

Анотація

Хронічний біль є складним біопсихосоціальним феноменом, який поєднує соматичні, психоемоційні та поведінкові компоненти. Важливою характеристикою хронічного болю є його тривалість понад 3 міс.; з часом він перестає бути лише симптомом і трансформується в самостійне патологічне явище з власною поведінковою динамікою. Одним із ключових ускладнень хронічного болю є формування оперантної поведінки, що підвищує ризик неефективності терапії та розвитку залежності від опіоїдних анальгетиків. Вікові й статеві чинники можуть відігравати модифікуючу роль у розвитку таких поведінкових патернів, визначаючи клінічний прогноз і терапевтичну тактику.


Мета дослідження: визначення ролі статі та віку як модифікуючих чинників формування оперантної поведінки й ризику розвитку опіоїдної залежності у пацієнтів із різними типами хронічного болю, а також аналіз взаємозв’язку між типом болю (первинний, вторинний, змішаний), поведінковими патернами пацієнтів та показниками шкали Diagnosis, Intractability, Risk, Efficacy (DIRE) з метою вдосконалення персоналізованих стратегій знеболення та визначення доцільності призначення або продовження опіоїдної анальгезії.


Матеріали та методи. Повністю програму дослідження завершили 302 пацієнти віком 18–70 років із хронічним первинним, вторинним та змішаним болем. Діагностика психічних та психосоматичних розладів проводилась відповідно до критеріїв Міжнародної класифікації хвороб 11-го перегляду (МКХ-11). За етіопатогенетичними механізмами виникнення болю та клініко-психопатологічними характеристиками відповідно до критеріїв MKX-11 усі пацієнти були розподілені на 5 груп: ППБ-1 – первинний психічний біль; ПФБ-2 – психофізіологічний біль; ППБ-3 – змішаний первинний психічний біль та психофізіологічний; ВЗБ – вторинний змішаний біль; ВОБ – вторинний органічний біль. Для оцінки ризику формування оперантної поведінки та прогнозування доцільності опіоїдної анальгезії застосовували шкалу DIRE. Статистичний аналіз здійснювали з використанням χ2-критерію, тесту Крускала – Уолліса та тесту Дана для множинних порівнянь.


Результати. Встановлено, що загальна різниця у частоті ризику формування оперантної поведінки між чоловіками та жінками не є достовірною, однак при стратифікації за етіопатогенетичними групами виявлено статистично значущі відмінності. У групі ППБ-1 спостерігалося істотне переважання чоловіків із підвищеним ризиком формування оперантної поведінки та залежності від опіоїдної терапії – майже у 1,5 раза вище, ніж у жінок (χ2 = 8,35, p = 0,003). У групі ППБ-3 ризик формування оперантної поведінки та ймовірної залежності від опіоїдної анальгезії був максимальним у чоловіків (100%), тоді як у жінок становив 76,7% (χ2 = 5,82, p = 0,015). У групах ПФБ-2 та ВЗБ статеві відмінності не досягли статистичної значущості. У групі ВОБ більшість пацієнтів незалежно від статі мали найнижчі ризики формування залежності від опіоїдної анальгезії. У загальній вибірці (p = 0,572) зв’язку між віком і ризиком не виявлено, однак у підгруповому аналізі (вікові категорії) групи ППБ-1 та ППБ-3 демонстрували виражену схильність до ризикової поведінки саме серед молодших пацієнтів (віком до 29 років). Єдина статистично значуща залежність між віком і ризиком виявлена у групі ППБ-1 (p = 0,035). Пацієнти старшого віку у групах ВОБ та ВЗБ мали найвищі бали за шкалою DIRE та найнижчі ризики формування оперантної поведінки.


Висновки. Стать і вік є значущими модифікуючими факторами формування оперантної поведінки та ризику опіоїдної залежності у пацієнтів із хронічним болем. Особливо вразливою групою є молоді чоловіки з первинно-психічним та змішаним болем, які потребують проактивних психотерапевтичних, психоосвітніх і превентивних заходів для зниження ризику розвитку оперантної поведінки. Виявлені закономірності мають практичне значення для формування персоналізованих стратегій знеболення та обґрунтування показань до призначення або продовження опіоїдної терапії.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Як цитувати
Асанова, А. (2025). Статеві та вікові модифікатори оперантної поведінки й ризику опіоїдної залежності у пацієнтів із хронічним болем. Здоров’я чоловіка, (4), 6–15. https://doi.org/10.30841/2786-7323.4.2025.350451
Номер
Розділ
Актуальні теми

Посилання

Kovačević I, Pavić J, Filipović B, Ozimec Vulinec Š, Ilić B, Petek D. Integrated approach to chronic pain-the role of psychosocial factors and multidisciplinary treatment: A narrative review. Int J Environ Res Public Health. 2024;21(9):1135. doi: 10.3390/ijerph21091135.

Bąbel P. Operant conditioning as a new mechanism of placebo effects. Eur J Pain. 2020;24(5):902-08. doi: 10.1002/ejp.1544.

Rinaudo CM, Van de Velde M, Steyaert A, Mouraux A. Navigating the biopsychosocial landscape: A systematic review on the association between social support and chronic pain. PLoS One. 2025;20(4):e0321750. doi: 10.1371/journal.pone.0321750.

Davydov DM, Galvez-Sánchez CM, Montoro CI, de Guevara CML, Reyes Del Paso GA. Personalized behavior management as a replacement for medications for pain control and mood regulation. Sci Rep. 2021;11(1):20297. doi: 10.1038/s41598-021-99803-x.

Mills SEE, Nicolson KP, Smith BH. Chronic pain: a review of its epidemiology and associated factors in population-based studies. Br J Anaesth. 2019;123(2):273-83. doi: 10.1016/j.bja.2019.03.023.

Adamczyk WM, Buglewicz E, Szikszay TM, Luedtke K, Bąbel P. Reward for pain: hyperalgesia and allodynia induced by operant conditioning: systematic review and meta-analysis. J Pain. 2019;20(8):861-75. doi: 10.1016/j.jpain.2019.01.009.

Edwards TL, Poling A. Motivating operations and negative reinforcement. Perspectives Behav Sci. 2020;43(4):761-78. doi: 10.1007/s40614-020-00266-8.

Zhaoyang R, Martire LM, Darnall BD. Daily pain catastrophizing predicts less physical activity and more sedentary behavior in older adults with osteoarthritis. Pain. 2020;161(11):2603-10. doi: 10.1097/j.pain.0000000000001959.

Buchmann J, Baumann N, Meng K, Semrau J, Kuhl J, Pfeifer K, et al. Endurance and avoidance response patterns in pain patients: Application of action control theory in pain research. PLoS One. 2021;16(3):e0248875. doi: 10.1371/journal.pone.0248875.

Gazerani P, Aloisi AM, Ueda H. Editorial: differences in pain biology, perception, and coping strategies: Towards sex and gender specific treatments. Front Neurosci. 2021;15:697285. doi: 10.3389/fnins.2021.697285.

Mogil JS. Qualitative sex differences in pain processing: Emerging evidence of a biased literature. Nat Rev Neurosci. 2020;21(7):353-65. doi: 10.1038/s41583-020-0310-6.

Baker AK, Ericksen LC, Koppelmans V, Mickey BJ, Martucci KT, Zubieta JK, et al. Altered reward processing and sex differences in chronic pain. Front Neurosci. 2022;16:889849. doi: 10.3389/fnins.2022.889849.

Le LHL, Brown VAV, Mol S, Azijli K, Kuijper MM, Becker L, et al. Sex differences in pain catastrophizing and its relation to the transition from acute pain to chronic pain. BMC Anesthesiol. 2024;24(1):127. doi: 10.1186/s12871-024-02496-8.

El-Shormilisy N, Strong J, Meredith PJ. Associations between gender, coping patterns and functioning for individuals with chronic pain: A systematic review. Pain Res Manag. 2015;20(1):48-55. doi: 10.1155/2015/490610.

Zale EL, Maisto SA, Ditre JW. Interrelations between pain and alcohol: An integrative review. Clin Psychol Rev. 2015;37:57-71. doi: 10.1016/j.cpr.2015.02.005.

Waardenburg S, Visseren L, van Daal E, Brouwer B, van Zundert J, van Kuijk SMJ, et al. Do men and women have a different association between fear-avoidance and pain intensity in chronic pain? An Experience Sampling Method Cohort-Study. J Clin Med. 2022;11(19):5515. doi: 10.3390/jcm11195515.

Marchesini M, Fornasari D, Natoli S, Vegni E, Cuomo A. Sex-related differences in chronic pain: A narrative review by a multidisciplinary task force. Medicina. 2025;61(7):1172. doi: 10.3390/medicina61071172.

Nees F, Ditzen B, Flor H. When shared pain is not half the pain: enhanced central nervous system processing and verbal reports of pain in the presence of a solicitous spouse. Pain. 2022;163(9):e1006-12. doi: 10.1097/j.pain.0000000000002559.

Boring BL, Mathur VA. Gender discrimination is associated with greater chronic pain interference among women. J Pain. 2025;31:105376. doi: 10.1016/j.jpain.2025.105376.

Bartley EJ, Fillingim RB. Sex differences in pain: a brief review of clinical and experimental findings. Br J Anaesth. 2013;111(1):52-8. doi: 10.1093/bja/aet127.

Sanders SH. Behavioral conceptualization and treatment for chronic pain. Behav Analyst Today. 2006;7(2):253-61. doi: 10.1037/h0100082.

Rovner GS, Sunnerhagen KS, Björkdahl A, Gerdle B, Börsbo B, Johansson F, et al. Chronic pain and sex-differences; women accept and move, while men feel blue. PLoS One. 2017;12(4):e0175737. doi: 10.1371/journal.pone.0175737.

Racine M, Solé E, Sánchez-Rodríguez E, Tomé-Pires C, Roy R, Jensen MP, et al. An evaluation of sex differences in patients with chronic pain undergoing an interdisciplinary pain treatment program. Pain Pract. 2020;20(1):62-74. doi: 10.1111/papr.12827.

Vowles KE, McEntee ML, Julnes PS, Frohe T, Ney JP, van der Goes DN. Rates of opioid misuse, abuse, and addiction in chronic pain: A systematic review and data synthesis. Pain. 2015;156(4):569-76. doi: 10.1097/01.j.pain.0000460357.01998.f1.

Dindo L, Zimmerman MB, Hadlandsmyth K, StMarie B, Embree J, Marchman J, et al. Acceptance and commitment therapy for prevention of chronic postsurgical pain and opioid use in at-risk veterans: A pilot randomized controlled study. J Pain. 2018;19(10):1211-21. doi: 10.1016/j.jpain.2018.04.016.

Volkow ND, McLellan AT. Opioid abuse in chronic pain-misconceptions and mitigation strategies. N Engl J Med. 2016;374(13):1253-63. doi: 10.1056/NEJMra1507771.

Koob GF. Drug Addiction: Hyperkatifeia/Negative Reinforcement as a Framework for Medications Development. Pharmacol Rev. 2021;73(1):163-201. doi: 10.1124/pharmrev.120.000083.

Concato M, Giacomello E, Al-Habash I, Alempijevic D, Kolev YG, Buffon M, et al. Molecular sex differences and clinical gender efficacy in opioid use disorders: From pain management to addiction. Int J Mol Sci. 2024;25(17):9314. doi: 10.3390/ijms25179314.

Shiue KY, Austin AE, Naumann RB, Aiello AE, Marshall SW, Golightly YM. Age, period and cohort-related trends in prescription opioid use in the USA, 1999–2018. J Epidemiol Comm Health. 2023;77(11):714-20. doi: 10.1136/jech-2023-220701.

Falise AM, Li Z, Huggins-Manley AC, Lopez-Quintero C, Cottler LB, Striley CW. Age-related Psychometric Dimensionality Using the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 5th Edition Opioid Use Disorder Diagnostic Criteria. J Addict Med. 2024;18(6):675-82. doi: 10.1097/ADM.0000000000001343.

Kleykamp BA, Smith H, Lynch E, Greenblatt A, Weintraub E. The intersection of aging, pain, and opioid use disorder: A retrospective chart review from an outpatient opioid treatment clinic. Front Pain Res (Lausanne). 2025;6:1666006. doi: 10.3389/fpain.2025.1666006.

Windisch KA, Kreek MJ. Review of addiction risk potential associated with adolescent opioid use. Pharmacol Biochem Behav. 2020;198:173022. doi: 10.1016/j.pbb.2020.173022.

Han H, Kass PH, Wilsey BL, Li CS. Age, gender, and earlier opioid requirement associations with the rate of dose escalation in long-term opioid therapy. J Opioid Manag. 2013;9(2):129-38. doi: 10.5055/jom.2012.0154.

Marshall T, Olson K, Youngson E, Abba-Aji A, Li XM, Vohra S, et al. Preexisting mental health disorders and risk of opioid use disorder in young people: A case-control study. Early Interv Psychiatry. 2023;17(10):963-73. doi: 10.1111/eip.13385.

Hadland SE, Bagley SM, Gai MJ, Earlywine JJ, Schoenberger SF, Morgan JR, et al. Opioid use disorder and overdose among youth following an initial opioid prescription. Addiction. 2021;116(10):2790-800. doi: 10.1111/add.15487.

Kuo YF, Raji MA, Goodwin JS. Association of disability with mortality from opioid overdose among us medicare adults. JAMA Netw Open. 2019;2(11):e1915638. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2019.15638.

Chaban OS, Khaustova OO, Asanova AE. Practical psychosomatics: diagnostic scales. Textbook. 4th edition, revised and expanded. Kyiv: Medkniga Publishing House; 2025. 248 p.

Belgrade MJ, Schamber CD, Lindgren BR. The DIRE score: Predicting outcomes of opioid prescribing for chronic pain. J Pain. 2006;7(9):671-81. doi: 10.1016/j.jpain.2006.03.001.

Pisanu C, Franconi F, Gessa GL, Mameli S, Pisanu GM, Campesi I, et al. Sex differences in the response to opioids for pain relief: A systematic review and meta-analysis. Pharmacol Res. 2019;148:104447. doi: 10.1016/j.phrs.2019.104447.

Webster LR, Webster RM. Predicting aberrant behaviors in opioid-treated patients: preliminary validation of the Opioid Risk Tool. Pain Med. 2005;6(6):432-42. doi: 10.1111/j.1526-4637.2005.00072.x.

Centers for Disease Control and Prevention. CDC Clinical Practice Guideline for Prescribing Opioids for Pain – United States, 2022. MMWR Recomm Rep. 2022;71(3):1-95.

Thomas KH, Dalili MN, Cheng HY, Dawson S, Donnelly N, Higgins JPT, et al. Prevalence of problematic pharmaceutical opioid use in patients with chronic non-cancer pain: A systematic review and meta-analysis. Addiction. 2024;119(11):1904-22. doi: 10.1111/add.16616.

Escorial M, Muriel J, Margarit C, Agulló L, Zandonai T, Panadero A, et al. Predictive model for opioid use disorder in chronic pain: A development and validation study. Biomedicines. 2024;12(9):2056. doi: 10.3390/biomedicines12092056.

Ceruti C, Petrini L, Aliotta GE, Boye Larsen D, Valentini E, Hennings K, et al. Anticipation of pain during operant learning increases cognitive performance and feedback-related cortical potentials. Exp Brain Res. 2025;243(11):221. doi: 10.1007/s00221-025-07167-9.