慢性疼痛是许多老年人面临的主要负担，直接影响其生活质量、行动能力、睡眠、情绪和独立性。然而，老年人的疼痛往往难以识别和测量，特别是在症状在不同环境（家庭、诊所、医院）中波动，或由于虚弱、多病共存，或因痴呆、谵妄、脑外伤、失语症或帕金森病等导致的认知障碍而限制了沟通能力的情况下。传统的疼痛管理方法主要依赖药物，这在老年人群中带来更大的健康风险，包括在多病共存和多药并用背景下的不良药物反应和相互作用。本研究主题探索了技术赋能的疼痛识别和功能监测的潜力，使疼痛在现实环境中更加可见、可测量和可操作，支持更早发现疼痛恶化，更好地调整非药物和药物治疗，从而改善老年人及其护理者的结局。
本研究主题聚焦于我们如何在现实环境中（从家庭到诊所再到医院）检测、量化和跟踪老年人的疼痛及相关功能影响，使用数字生物标志物（可穿戴设备/手机）、智能家居/环境感知和护理者辅助评估。我们特别关注疼痛识别特别具有挑战性的群体，包括那些有虚弱、认知障碍或自我报告能力有限的人群，但也欢迎针对更广泛的老年人群的投稿。
我们欢迎解决关键挑战的工作，例如：将感知到的功能与疼痛体验联系起来（并区分疼痛与虚弱、抑郁或疾病急性发作），将数字测量与临床锚点和以患者为中心的结局进行验证，构建适用于多样化老年人群的包容性工具，以及设计临床医生和护理者可以实际使用的流程。投稿可以涵盖基础测量科学、算法开发、临床验证、实施研究以及在常规护理中对技术的实用评估。鼓励跨环境研究，包括护理过渡，其中疼痛识别失败往往导致可避免的痛苦和功能下降。
我们邀请原创研究、简报、方法文章、综述/迷你综述、观点/意见、系统综述和荟萃分析，这些研究将推进与老年疼痛和功能相关的技术赋能评估和监测，符合《老年疼痛》栏目要求。欢迎跨学科投稿，将疼痛科学、老年医学、康复医学、护理学、工程学和数字健康领域相结合。
关键主题包括：
- 数字疼痛评估和表型分析（被动感知；活动/睡眠/行动能力指标；验证研究）
- 使用观察工具和技术辅助对有虚弱、痴呆或沟通障碍的老年人进行疼痛评估
- 面向护理者的科技（应用程序、决策支持、培训、报告流程）
- 智能家居/环境辅助生活技术，用于检测变化并支持居家养老
- 多模态方法，结合护理者报告+可穿戴设备+环境感知+面部/语音线索，包括人工智能赋能的疼痛检测工具
利益冲突声明：
主题编辑赛义德·穆斯塔法·阿里博士是Pacentrica Health Ltd.的创始人。其他主题编辑声明与本研究主题无利益冲突。
关键词：老年疼痛，数字生物标志物，可穿戴传感器，智能家居感知，环境辅助生活，痴呆，疼痛评估，功能监测，多模态感知，人工智能赋能的疼痛检测
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