マルチモーダル疼痛ボディダイアグラムによる疼痛の位置と強度の定量化

PBDの平均、合計、およびカバレッジは、他の標準化された疼痛尺度では捕捉されない疼痛反応に関する情報を一意に提供します。2つのPBD(図2A、B)間では、平均疼痛強度は同じです(PBD平均= 79.6)。しかし、カバー率と合計が増加すると、2つのPBDを区別する疼痛と総疼痛強度のそれぞれ、より大きな空間的広がりが明らかになります(図2B)。これらの指標を使用して痛みを正確に定量化するために、研究者は次のような一般的なPBD設定の間違いを避ける必要があります(図2C)。ペンの太さが大きすぎる場合や、体の輪郭の外側にある無関係な要素 (円形のボディ領域や記述子など) は、PBD 処理でキャプチャされません。同様に、消しゴムツールではなく白いペンを使用して色を削除すると、PBDメトリックが歪んでしまいます。実践と強化された指導により、患者は正確で定量化可能なPBDを作成できるようになります 痛みの強さと分布のばらつきを明らかにします。 PBD指標は、NRS、VAS、およびMPQに対して検証されました(図3B;補足図2)ユーザビリティで高い評価を得ました(補足図1、補足図2)。 標準的な疼痛指標と相関するPBD指標PBD指標は、ほとんどの患者でNRS、VAS、およびMPQと相関していました(図3A、 補足図1A、B)。5人の患者のうち4人において、PBDの合計、カバレッジ、および平均がVASおよびNRSと相関していた(Spearmanの相関、 rs = 0.33-0.72、 p < 0.004、 補足表1)。5人中3人の参加者について、PBD指標はMPQスコアと有意に相関していた(Spearmanの相関、 rs = 0.38-0.53、 p < 0.004、 補足表1)。しかし、患者4はPBD指標と標準的な疼痛スコアとの間に有意な相関を示さなかった。さらに、情報理論分析を用いて、PBDと標準指標の非線形関係を特徴づけた(補足図2)。 PBDメトリクスは、レスポンスアンカリングを回避し、標準的な疼痛メトリクスと相互情報を共有しますPBDメトリクスには、NRSよりも多くの情報(エントロピー)が含まれていました。患者全体で、NRSは、VAS強度、VAS不快感、MPQ合計、PBD合計、PBDカバレッジ、およびPBD平均(それぞれ3.21 ± 0.49 ビット、3.20 ± 0.31 ビット、3.16 ± 0.23 ビット、3.06 ± 0.32 ビット、3.34 ± 0.16 ビット、3.22 ± 0.39 ビット)と比較して、より少ない情報(2.32±0.37 ビット)を含んでいた。補足図2)。これは、一元配置反復測定ANOVA(F(4,1)= 12.10、p < 0.05)と個別比較のためのテューキーのt検定(すべてp < 0.05 )で確認されました。これは、PBD指標がNRSよりも応答アンカリングが少なかったことを示しています。 PBDは、相互情報量分析(順列検定、α=0.05)によって確立された指標に対してさらに検証されました。5人中4人の患者において、PBD指標は、NRS、VAS強度、VAS不快感、およびMPQとMIを有意に共有していました(p < 0.05、 図3B)。対照的に、患者4のPBD指標は、確立された指標とMIを有意に共有していなかった。NRSは患者の情報が最も少なかったため(補足図2)、PBDが捉えた疼痛経験のニュアンスを捉えられなかったことが示唆される。すべての患者において、NRSはVAS強度、VAS不快感、およびMPQと有意なMIを共有し、PBDの合計はMIをPBDカバレッジおよびPBD平均と共有しました(p < 0.05、 図3B)。全体として、ほとんどの患者において、PBD指標はMIを確立された疼痛指標と共有していた。 PBDは、ほとんどの参加者にとって使いやすかったこの研究では、5人の患者のうち4人がPBDが使いやすく、痛みを正確に反映していると感じました(補足表2)。しかし、患者4はPBDの使用が困難であると報告した(5段階のリッカート尺度で5)。これは主に、2次元(2D)PBDではうまく捉えられない深い内臓の痛みがあるためです。患者はPBDに精通している(2.8±1.2、範囲1〜4、5ポイントのリッカート尺度)が異なっていましたが、全員が同等の電子機器を毎日使用しており(5.0±0.0、5ポイントのリッカート尺度)、PBDがユーザーフレンドリーであることがわかりました(5.2±0.4、範囲5〜6、6ポイントのリッカート尺度)。 図 1.ペインボディダイアグラム(PBD)分析ワークフロー。 患者は、痛みの位置と強さを表すために空白のPBDテンプレートを描きました。完成したPBDには、緑から青、赤までの範囲の色相が含まれ、それぞれ軽度から中等度から重度の痛みの領域を表しています。PBDは、ボディアウトライン内のピクセルのみを含むようにマスクされ、その後、色相を含むピクセルのみを分離するためにテンプレートが削除されました。PBDから、PBD被覆率(%)、合計強度(0〜100に正規化)、平均強度(0〜100に正規化)を算出した。PBD カバレッジの場合、色付きのピクセル数は、最初にダイアグラム内のピクセルの総数 (女性は 820,452 ピクセル、男性は 724,608 ピクセル) で割り、次に 100 を掛けました。PBD合計強度の場合、ボディダイアグラムのすべてのピクセルの色相値を最初に合計しました(女性の範囲:0-114,453,054、男性の範囲:0-101,082,816)。次に、合計を最大PBD合計強度(女性:820,452ピクセル×最大色相値139.5、男性:724,608ピクセル×139.5)で除算し、100を掛けた。PBD 平均強度の場合、すべての色相値の合計を色付きピクセルの総数で除算し、最大色相値の 139.5 で割って正規化しました。 この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。 図 2.良いPBDと悪いPBDの例を示す代表的なPBD。 (A,B)優れたPBDは、3つの疼痛指標を計算することの有用性を示しています。(C) 悪いPBDの例としては、ペンのサイズが太すぎる、ボディダイアグラムの外側に無関係な要素がある、不正確な消去などがあります。 この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。 図 3.PBD指標は、Spearmanの相関分析および相互情報量分析により、標準的な疼痛指標に対して検証されました。 (A)VAS強度とPBDの合計は、各患者に対して描かれた線形のベストフィット線でプロットされています。(B)各疼痛指標間の平均相互情報量(MI)を示すグループレベルのデータで、MIは右側のカラーバーで示されています。各ボックスのテキストは、特定のペアワイズ比較で統計的に有意なMIを有する患者の数を表す(例えば、3/5は有意な値を持つ3人の患者を示す)。MIは、観測されたMIを理論上の最大MIで割った値で表されます。 略語:NRS =数値評価スケール。VAS強度=ビジュアルアナログスケール強度。VASのunpl。= ビジュアル アナログ スケールの痛みの不快感、MPQ=短縮形のマギル疼痛アンケート 2;PBD =ペインボディダイアグラム;PBDのcov。= PBDカバレッジ、MI = 相互情報量、sig. = 有意。 この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。 補足図1. PBD 平均 (A) と PBD カバレッジ (B) を VAS 強度に対してプロットし、各患者に対して線形のベストフィット線を描画しました。略語:VAS =ビジュアルアナログスケール。PBD=ペインボディダイアグラム。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。 補足図2.患者全体の疼痛あたりのエントロピー指標。グループレベルでは、NRS強度は、反復測定の一元配置ANOVAとそれに続く特定の比較のためのテューキーの検定事後測定によって示されるように、他のすべての疼痛指標よりもエントロピーが低かった * = p < 0.05、** = p < 0.001。略語:NRS =数値評価尺度;VAS =ビジュアルアナログスケール;MPQ =マギル疼痛アンケート;PBD=ペインボディダイアグラム。このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。 付表1.PBD指標と自己申告の標準的な疼痛測定値の間のスピアマンの相関。 NRS、VAS、およびMPQ疼痛測定に対する3つの抽出されたPBD指標のスピアマンの相関係数(rho)。略語:NRS =数値評価尺度;VAS =ビジュアルアナログスケール;MPQ =マギル疼痛アンケート;PBD=ペインボディダイアグラム。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。 付表2.PBDを完了した患者の印象は、PBD固有の質問とシステムユーザビリティスケールで修正された質問を通じて明らかになりました。 修正されたユーザビリティ尺度の質問は、肯定的な文と否定的な文で交互に行われ、5段階評価(1=強く同意する、5=強く同意しない)でランク付けされました。略称:PBD=ペインボディダイアグラム。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。 補足コーディングファイル1:PBDメトリックのPythonスクリプト。 注釈付きの Python コードは、ペインボディ ダイアグラムの PNG ファイルを処理し、各ファイルの PBD 平均値、カバレッジ値、および合計値を出力します。このスクリプトには、プログラムの実行に必要なパッケージをダウンロードするための import ステートメントも含まれています。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。 補足ファイル1:方法論の詳細に関する補足ファイル。このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。