複数の非侵襲生理学的測定を使用した痛みのモニタリング

痛みは、わずかな不快感から激しい痛みまで、不快な感覚です。 しかし、痛みの程度は主観的な現象であるため、客観的で定量的な測定ができないことがよくあります。 従来、医師は患者自身の説明に基づいて患者の痛みを評価する必要がありました。 自己記述は、定義上主観的であるだけではありません。被験者が痛みを経験している最中に自分の痛みを正確に表現することが難しいこともあり、多くの場合不正確です。 また、対象者とコミュニケーションが取れない場合は報告が不可能となる場合がございます。

現在、痛みを定量化するために、医療提供者は患者に、通常は 0 から 10 までの 1 次元スケールを使用して痛みの強さを評価するよう求めています。 このスケールは数値疼痛スケールとして知られています。 医療提供者は、この方法やその他の方法を使用して、正しい治療量を推定したり、治療の進行状況を追跡したりします。 医療提供者の鎮痛剤調停の処方決定に影響を与えるため、一部の患者は意図的に痛みの存在や程度を偽ります。 しかし、そのような処方を否定するための信頼できる根拠がなければ、医師は一般に、たとえ誠実さが欠けていると疑う場合でも、その主張が真実であると想定しなければなりません。 そうしないと、介護提供者が非人道的な扱いで告発される可能性があります。 逆に、他の患者は、やはりさまざまな理由で自分の痛みを過小報告する可能性があります。

提示された臨床試験は、患者の痛みのレベルを自動評価するための痛みモニタリング装置の実装、性能の検証、有効性の評価を目的としています。 治験では、最大100人の健康な若者に自発的に痛みの刺激を与えてもらう。 痛み刺激は、強度の異なる温熱痛刺激と冷水痛刺激となります。 ボランティアからの複数の非侵襲性生理学的測定値が記録され、痛みの誘発前、誘発中、誘発後の数値疼痛スケールのレポートが監視されます。 年齢、性別、民族などの追加情報も収集されます。 収集されたデータベースは、さまざまな痛みのレベルを区別するために最新の信号処理と機械学習手法を適用するアルゴリズムを実装するために使用されます。 このアルゴリズムは後に痛みモニタリング装置に統合される予定です。 疼痛モニターのアルゴリズムの有効性は、その結果を特定の疼痛刺激に対する患者の疼痛報告と比較することによってテストされます。