脳波検査を利用した認知機能低下者の痛みの客観的測定

認知機能低下 (CD) は老化の過程で発生する可能性があり、さまざまな神経疾患および神経変性疾患の特徴です。 CD 患者は、多くの場合、痛みを伴う重大かつ長期にわたる複雑な医療ニーズに直面しています。 しかし、CD 患者にとって、痛みの特徴を効果的に伝えることは困難となり、痛みの正確な診断と治療に大きな障害となります。 CD はさまざまな患者グループに影響を及ぼしますが、現在のデータは主に認知症患者に焦点を当てており、状況に応じて疼痛有病率が 40% から 80% 以上の範囲であることが明らかになりました。

主観的な性質のため、痛みの評価は主に自己申告に依存します。 CD を持つ人は、知的能力やコミュニケーション能力が限られているため、言葉で痛みを表現することが困難になることがよくあります。 言語スキルが存在する場合でも、有効な痛みの報告が保証されるわけではありません。 その結果、疼痛評価は CD 患者、特に重度の CD 患者にとって課題となり、疼痛診断が遅れたり不正確になるリスクが高まります。 自己評価または患者が報告する測定値は、臨床疼痛評価のゴールドスタンダードとみなされます。

認知能力や言語能力が損なわれている個人の場合、または自己評価が非現実的または無効である場合には、行動的な尺度を採用できます。 これらのツールは、看護師、医師、医療従事者などの外部観察者の視点から、痛みの指標として顔の表情、発声、体の動きをキャプチャします。 ただし、これらのパラメータは、他の人が非言語的な痛みの信号に注意を払うことに完全に依存しており、訓練された観察者が痛みを他のさまざまな顔や身体の表情から確実に区別する必要があるため、課題が生じています。

痛みの状態の存在を反映する客観的な尺度を開発することは、さまざまな臨床状況における痛みの管理を改善するために重要であると思われます。 これに関して、脳波 (EEG) の活性化は、痛みの処理の皮質の相関関係として説明されています。 有望な結果により、研究者らはガンマバンド活動の増加を、臨床状態に適用できる痛みの存在の潜在的な指標として検討するようになりました。

この研究では、病院で一般的に使用されているBISデバイスを使用して、認知機能が低下している被験者の痛みのレベルを客観的に測定します。 定量的脳波（qEEG）データが取得され、機械学習技術がデータ分析に適用されます。 重要な外科的介入のためにヴォルテッラ病院の一般外科と整形外科に入院し、認知機能の低下を経験している30人の患者が研究に登録される。 同時に、客観的な PANAID スケールと、該当する場合は NRS を使用して痛みを評価します。 この研究は、機械学習技術を通じて痛みの脳波マーカーを特定し、主観的スケールと客観的スケールの両方の使用から得られる痛みのレベルとの相関関係を確立することを目的としています。