Waarom twee rugpijnpatiënten zo verschillend kunnen reageren op behandeling

Waarom is rugpijn zo moeilijk te begrijpen?

Lage rugpijn treft wereldwijd ruim 600 miljoen mensen en is de belangrijkste oorzaak van arbeidsongeschiktheid. Toch is het wetenschappelijk bijzonder lastig te bestuderen. De reden: bij 95% van de patiënten is het onmogelijk een exacte lichamelijke oorzaak aan te wijzen. Er is geen breuk, geen duidelijk zichtbare beschadiging — gewoon pijn.

Wat de studie van rugpijn extra ingewikkeld maakt, is dat twee mensen met precies dezelfde MRI-bevinding en dezelfde diagnose totaal anders kunnen reageren op een identieke behandeling. De ene patiënt is na zes weken klachtenvrij; de andere heeft na een jaar nog steeds pijn. Dat maakt het voor zowel clinici als onderzoekers moeilijk om te voorspellen wat het beste werkt.

Het idee van pijntrajecten: kijk naar het verloop, niet de diagnose

In plaats van te focussen op de diagnose richt modern wetenschappelijk onderzoek zich steeds meer op het verloop van pijn over de tijd — het zogenaamde pijntraject. Patiënten vallen namelijk vaak in herkenbare patronen. Denk aan: iemand die na een paar weken klachtenvrij is (snel verbeterend), iemand die jaar in jaar uit in golvende perioden pijn heeft (episodisch), of iemand bij wie de pijn gewoon nooit écht overgaat (persistent).

Het cruciale inzicht: dat pijntraject blijft over de jaren opmerkelijk stabiel. Iemand met een episodisch patroon zal dat waarschijnlijk blijven houden. Daarmee is het verleden — hoe heeft deze patiënt eerder gereageerd? — veel informatiever dan welke MRI-foto dan ook.

TAMS: software die pijntrajecten herkent

Het analyseren van pijntrajecten in grote datasets is technisch complex. Bestaande statistische methoden identificeren patronen op een data-gedreven manier die per studie kan verschillen — waardoor vergelijken tussen onderzoeken bijna onmogelijk is.

In ons onderzoek, gepubliceerd in Scientific Reports (2024), beschrijven wij de ontwikkeling en validatie van TAMS — Trajectory Analysis and Mining Software. De software herkent automatisch het pijntraject van iedere individuele patiënt op basis van gestandaardiseerde definities, waardoor resultaten van verschillende studies eindelijk vergelijkbaar worden. TAMS kan ook subgroepen analyseren (bijv. vrouwen boven 50 met een episodisch patroon) en voor patiënten met episodische klachten elke afzonderlijke episode in kaart brengen. De software werd gevalideerd op data van 1077 rugpijnpatiënten uit een Deense studie.

Wat betekent dit voor ú als patiënt?

TAMS is primair een onderzoeksinstrument. Maar de indirecte implicaties voor de klinische praktijk zijn groot. Als onderzoekers beter begrijpen welke patiëntkenmerken (leeftijd, werkstatus, psychosociale factoren, eerdere klachtengeschiedenis) samenhangen met specifieke pijntrajecten, kunnen clinici straks beter inschatten wat de meest waarschijnlijke toekomst is voor dié specifieke patiënt — en de behandeling én verwachtingsmanagement daarop afstemmen.

In de praktijk kan dat er zo uitzien: een patiënt met een duidelijk episodisch patroon in het verleden wordt anders begeleid dan iemand van wie de klachten voor het eerst optreden. Niet omdat de behandeling anders is, maar omdat het gesprek over prognose, werk en belasting veel beter onderbouwd kan worden.

Waarom publiceren wij wetenschappelijk onderzoek?

Een chiropractor die publiceert in een peer-reviewed tijdschrift als Scientific Reports (onderdeel van het Nature-portfolio, een van de meest toonaangevende wetenschappelijke uitgeverijen ter wereld) heeft zijn bevindingen laten beoordelen door onafhankelijke vakgenoten vóór publicatie. Dat is de standaard voor betrouwbare wetenschap.

Wij geloven dat goede zorg begint bij eerlijkheid: eerlijk over wat we weten, eerlijk over wat we nog niet weten, en altijd bereid om onze aanpak bij te stellen op basis van nieuw bewijs. Actief deelnemen aan wetenschappelijk onderzoek is voor ons een logisch onderdeel van die houding.