Исследователи из Ланкастерского университета, Великобритания, проверили новый метод измерения боли на сотнях добровольцев. Оказалось: если спросить, за какую сумму человек согласится снова испытать болезненный стимул, это дает более надежный результат, чем привычные опросники. В отличие от субъективных шкал, денежная «цена боли» точнее отражает различия между легкой и сильной болью.
Британские ученые научились измерять боль в деньгах


Ученые стали измерять боль в деньгах
Классический вопрос «Оцените боль по шкале от 0 до 10» давно критикуют: один пациент называет «10» то, что другому кажется «4». Чтобы найти универсальный способ, британская команда Карлоса Алоса-Феррера провела три эксперимента с 330 участниками в возрасте от 18 до 60 лет.
Добровольцам предлагали электрическую стимуляцию или тепловую боль и одновременно сравнивали три стандартные шкалы с новым методом «денежного эквивалента» (ME).
- Суть метода: человек выбирает между большей суммой с повтором боли или меньшей суммой без нее. Точка, где он меняет решение, показывает реальную «стоимость» боли.
- Вариант ME1 задавал вопросы по порядку (от меньших сумм к большим), ME2 — в случайной последовательности.
- В обоих случаях результаты оказались куда надежнее, чем у традиционных шкал: денежный показатель четко фиксировал различия между высокой и низкой болью, а также адекватно отражал эффект анестетика.
Анализ показал: ME1 стал лучшим предиктором уровня боли независимо от дохода или пола участников. Метод одинаково хорошо сработал и для электрических, и для тепловых стимулов. При этом он оказался устойчив к «ожиданиям» — например, когда пациенты завышали оценки, если обезболивающее не дало полного эффекта.
- Британские ученые отмечают ограничения: в эксперименте участвовали в основном студенты, а стимулы были кратковременными. Для хронической боли, которая имеет эмоциональные и функциональные измерения, метод еще предстоит проверить.
Тем не менее исследователи уверены: новая шкала открывает перспективы. В клинических испытаниях новый метод может повысить точность оценки эффективности лекарств, а в медицине — помочь врачам выстраивать более персонализированные планы обезболивания.