Zmiany częstości akcji serca w odpowiedzi na ciśnienie cieplne i stymulację nerwową

Tło:

Ocena bólu:

Podczas gdy temperatura, puls, oddychanie i ciśnienie krwi są mierzone obiektywnie, ból jest z natury subiektywny. Biorąc pod uwagę tę fundamentalną trudność, nie dziwi fakt, że brak właściwej oceny bólu jest częstą przyczyną jego słabej kontroli i braku leczenia u pacjentów w różnych placówkach (1). Co więcej, ból jest wielowymiarowy, z komponentami „sensoryczno-dyskryminacyjnymi, poznawczo-oceniającymi i afektywno-motywacyjnymi” (2), czyli innymi słowy, wpływa na ciało, umysł i ducha, a jego złożoność sprawia, że ​​trudno go zmierzyć (1 ). Ponieważ ból został uznany za ważną modalność, wpływającą na powrót do zdrowia i jakość życia pacjentów, został nazwany „piątym parametrem życiowym” i jest obecnie oceniany i rejestrowany w kartach pacjentów podczas rutynowych badań kontrolnych. Sam ból jest wielokrotnie oceniany przez pacjentów i opiekunów lub personel medyczny, jest śledzony i leczony.

W celu rutynowej standaryzacji ból jest przedstawiany w skali od 0 (brak bólu) do 10 (najgorszy możliwy ból). Przy natężeniu bólu od 0 do 4 pacjenci opisują zaburzenie funkcji jako łagodne (odzwierciedlające codzienną aktywność i nastrój), od 5 do 6 jako umiarkowane, a od 7 do 10 jako ciężkie (2). Na potrzeby skalowania standardowego opracowano różne narzędzia oceny. Jednowymiarowe skale bólu, w których pacjent jest proszony o opisanie natężenia bólu, są obecnie najczęściej używanym narzędziem (1). Są to VAS-Visual Analog Score (np. pacjent umieszcza znak na 10-centymetrowej linii, aby wskazać intensywność bólu; jeden koniec linii jest oznaczony jako „brak bólu”, a drugi „najgorszy możliwy ból”) , Liczbowe („proszę ocenić intensywność bólu w skali od 1 do 10”) i Kategoryczne („proszę ocenić ból jako brak, łagodny, umiarkowany lub ciężki”). Skale te są wiarygodne i ważne i mogą być stosowane w połączeniu z wytycznymi drabiny analgetycznej Światowej Organizacji Zdrowia (WHO). (3)

Jednowymiarowe skale intensywności można modyfikować, aby uzyskać skalę łagodzenia bólu, skalę zadowolenia pacjenta z bólu lub wskaźnik zarządzania bólem (4). Ponadto opracowano kompleksowe, wielowymiarowe narzędzia do oceny bólu, takie jak Krótka Inwentaryzacja Bólu, aby pomóc specjalistom ds. (2) Narzędzia te są trudniejsze do uzupełnienia przez pacjentów i personel medyczny i zwykle nie są wykorzystywane w codziennej praktyce (1).

Rosnące w ostatnich latach zainteresowanie bólem i jego leczeniem zaowocowało większą liczbą badań oceniających te narzędzia. Narzędzia są zasadniczo uważane za wiarygodne, ale Grossman SA i wsp. (5) stwierdzili, że intensywność bólu wyrażana przez pacjentów na skalach samooceny słabo koreluje z oceną bólu dokonywaną przez opiekunów, a im większe natężenie bólu, tym gorsza korelacja między pacjentem a opiekunem. Ponadto pacjenci, którzy nie mogą komunikować się z personelem medycznym, tacy jak pacjenci nieprzytomni lub pod wpływem środków uspokajających, młodzi pacjenci pediatryczni lub pacjenci z zaburzeniami psychicznymi lub upośledzonymi umysłowo, są oceniani subiektywnie przez opiekunów lub personel medyczny, z dużymi różnicami, które nie zawsze oceniają właściwie ocenić stan bólu cierpiącego pacjenta. Z tego powodu w niedawnej przeszłości zaproponowano narzędzia do obiektywnej oceny bólu w celu dokładniejszego i kompleksowego wskazania tej metody u pacjentów w różnych warunkach, w tym w sedacji i znieczuleniu.

Obiektywna ocena bólu:

Badano różne narzędzia matematyczne, głównie zmienność rytmu serca, analizę spektralną rytmu serca w celu oceny głębokości znieczulenia i bólu (6-7). Większość prac wykonanych na ludzkich pacjentach dotyczyła rozpoznawania bólu u noworodków ( ). Prowadzono również prace na dorosłych pacjentach, próbując zdefiniować ból na podstawie częstości akcji serca i jej analizy. Ponieważ ostry wpływ bólu na zwiększenie częstości akcji serca jest dobrze znany, postawiono hipotezę Storella i in. (10), w swojej pracy, że mogą istnieć adaptacyjne skutki przewlekłego bólu na autonomiczną regulację układu sercowo-naczyniowego, które można odwrócić przez analgezję. Zbadali, czy doraźne złagodzenie przewlekłego bólu wpływa na zmienność rytmu serca i doszli do wniosku, opierając się na danych eksperymentalnych, że nagłemu złagodzeniu przewlekłego bólu towarzyszy specyficzny dla analgezji wzrost zmienności rytmu serca u wielu pacjentów. Ray i in. w swojej pracy wykorzystali tę metodę do przetwarzania sygnału EKG i opracowali nowy monitor do oceny bólu podczas znieczulenia (11). Wykorzystując sygnał tętna, obliczono odstępy R-R i analizę spektralną. Wyjście zawierające informację o cyklach oddechowych, z których wyciągnięto RSA (arytmia zatokowa oddechowa), do których przyjęto, że poziom świadomości jest proporcjonalny. Badanie to wykazało wykonalność tej metody, ale ich artykuł stwierdza wiele wad i ograniczeń tego systemu, a klinicznie ta metoda nie jest obecnie stosowana.

Metody

Przetwarzanie sygnałów:

Wiemy, że sygnały fizjologiczne, takie jak EKG i EEG, składają się z mieszanin różnych wzorców i zjawisk narastających w różnych wzorcach i różnych punktach czasowych podczas każdego zapisu. Niektóre pojawiają się w bardzo krótkich odstępach czasu, inne trwają dłużej, a niektóre powtarzają się okresowo. Inną cechą charakterystyczną tych sygnałów jest obecność szumu o wysokim poziomie, zarówno systematycznego, jak i niesystematycznego.

Tradycyjne metody analizy są projektowane i optymalizowane do obsługi sygnałów, które obejmują pojedynczą klasę wzorców, takich jak czyste harmoniczne (reprezentacja Fouriera/słownik) lub częściowe funkcje stałe (reprezentacja falkowa/słownik), w uproszczonych i nierzeczywistych przypadkach proste operacje, takie jak obliczenia progowe lub filtrowanie w odpowiedniej przestrzeni reprezentacji, mogą być bardzo skuteczne w separacji sygnału i szumu (odszumianie), dekompozycji na podstawowe składowe, wykrywaniu wzorców i nie tylko. Jednak takie podstawowe operacje, które wykorzystują metodę pojedynczej reprezentacji, zwykle dają mierne wyniki, gdy są stosowane do rzeczywistych złożonych sygnałów biologicznych, jak wspomniano powyżej, zwłaszcza w przypadku, gdy stosunek sygnału do szumu (SNR) jest bardzo niski. Najnowsze trendy w cyfrowym przetwarzaniu sygnałów (DSP) wykorzystują nowatorski pomysł łączenia kilku różnych metod reprezentacji w celu stworzenia tak zwanego słownika przepełnionego, przykłady tego podejścia obejmują algorytm Matching Pursuit, opisany przez Mallata i wsp. (12) oraz algorytm Basis Algorytm pościgu, opisany przez Donoho i in. al (13).

Pogoń za dopasowaniem i pogoń podstawowa pozwalają na uzyskanie niemal optymalnych rozwiązań dla różnego rodzaju analiz złożonych sygnałów, pod warunkiem zastosowania odpowiednich metod reprezentacji. Zamierzamy po raz pierwszy opracować i zastosować te nowatorskie narzędzia do przetwarzania sygnałów w sygnałach EKG. Wierzymy, że tego typu narzędzia mają potencjał znacznie lepszego wglądu w podstawowe składowe sygnału i ich związek z różnymi stanami fizjologicznymi niż stosowane dziś tradycyjne metody analizy, oparte na jednym słowniku.

W tym badaniu zamierzamy zastosować zaawansowane metody nadzorowanego uczenia się opracowane przez Elada (14) w celu adaptacyjnego generowania optymalnych słowników i metod reprezentacji sygnałów EKG oraz wykorzystać te słowniki do opracowania wysoce skutecznych metod analizy opartych na kompletnych słownikach w celu oddzielenia złożony sygnał EKG na jego podstawowe składowe i szum. Następnie zamierzamy zastosować zaawansowane techniki statystyczne i eksploracji danych w celu powiązania podstawowych wzorców sygnałów EKG z próbkami bólu w zaprojektowanych grupach.

Grupy testowe:

W tym badaniu zamierzamy pobrać próbkę EKG z dwóch grup. Pierwsza grupa będzie się składać z 20 zdrowych młodych dorosłych, którym dobrowolnie zostanie zadany ból termiczny, uciskowy i bodźcowy bodźce nerwowe przy użyciu TSA 2000 (badanie to ma uzyskać autoryzację Komitetu IRB Uniwersyteckiego Centrum Medycznego im. Soroki); osoby te będą monitorowane VAS i EKG przed, w trakcie i po indukcji bólu termicznego. Ważne jest, aby stwierdzić, że ten instrument zadaje ból termiczny zgodnie z zatwierdzonym protokołem, który nie uszkadza ani nie powoduje żadnych uszkodzeń tkanek.

Hipoteza:

Nasza hipoteza jest taka, że ​​ból można wykryć, odróżnić od szumu i zdiagnozować poprzez rutynowe pobieranie próbek EKG przy użyciu tych technik przetwarzania.