人間の生理機能と自己申告による疼痛スコア

主観的なスコアは、痛みの有無とその重症度を判断するためのビジュアル アナログ スケール (VAS) など、人間の痛みを測定するために伝統的に使用されてきました。 人は口述、スケール、痛みの程度を表す画像によってのみ、経験した痛みを表現することができます。 これは重要な情報ですが、自己評価法は診断や研究目的には問題があります。 人の自己評価の結果は、過去の痛みの経験やその他の多くの認知的および行動的要因に依存するため、時間の経過とともに変化します. さらに、異なる人々の報酬の間で信頼できる比較を得ることは困難です。 患者がある程度の痛みを訴えた場合、それが他の患者が述べた同じ痛みと同等かどうかを知ることは不可能です。 また、若年者、異なる病型で思想の伝達を阻害している患者、意識不明者など、性格の異なる民族間での自己評価結果を得ることは困難です。 近年、様々な調査型疼痛スケールや機能が開発され、その有用性が向上しています。

ただし、それでも自己評価に基づいているため、自己評価と同様の問題がいくつか残ります。 急性および/または慢性疼痛を伴うバイオマーカーまたは代理マーカーの発達測定は、過去数年間で大きな進歩を遂げました。 血管造影やウェアラブル バイオ センサーの分野など、新しく改善された技術の開発のおかげで、かなりの発展がありました。 研究によると、生徒はさまざまな刺激に反応し、痛みの存在を予測できる可能性があります。 心拍数の変化、心臓周期の脈動成分、皮膚活動など、さまざまな生理学的パラメーターがあり、痛みの有無に関連することが示されています。 この分野の研究の発展から、バイオマーカーまたはサロゲートマーカーを使用して、がんの痛みを含む急性および/または慢性の痛みの有無を測定するための臨床ツールを開発することが可能です。 この客観的なツールは、臨床的な痛みの研究と治療において、より大きな進歩をもたらすことができます。