מאמר זה מתמקד ההתמחרות ניסיוני של כאב באמצעות חום (תרמית) גירוי חשמלי תוך כדי הקלטה פיסיולוגי, חזותי ו paralinguistic תגובות. מטרתו-איסוף נתונים חוקיים עם מודאלים מרובים עבור ניתוח כאב מבוסס על האינטנסיביות שלה, איכות ומשך.
ההערכה של כאב מסתמך בעיקר על שיטות לחייב אדם לתקשר. עם זאת, עבור אנשים עם לקויות קוגניטיביות ומילולית, שיטות קיימות אינן מספיקות כשהם חסרים תקפות ואמינות. להתקרב בעיה זו, מחקרים אחרונים מתמקדת הערכה אובייקטיבית כאב בהנחייתם של הפרמטרים של תגובות נגזר פיזיולוגיה, אותות וידאו ושמע. לפתח מערכות זיהוי אמין כאב אוטומטיות, נעשו מאמצים ליצירת מסדי נתונים עם מודאלים מרובים על מנת לנתח את הכאב, לזהות דפוסי הכאב תקף. בעוד התוצאות מבטיחות, הם מתמקדים רק כאב מפלה או בעוצמות הכאב לעומת ללא כאב. על מנת לקדם את זה, המחקר גם לשקול את האיכות ואת משך הזמן של כאב כפי שהם מספקים מידע חשוב נוסף לניהול כאב מתקדמים יותר. כהשלמה מסדי נתונים קיימים וניתוח של כאב לגבי איכות ואורך, מאמר זה מציע ניסוי פסיכופיזיולוגיות כדי להפיק, למדוד, ולאסוף תגובות הכאב תקף. המשתתפים נחשפים לגירויים כואבים שונות של אינטנסיביות (נמוך, בינוני וגבוה), משך (5 s / 1 דקות), ומודאליות (חום / חשמלי כאב) תוך אודיו, וידאו (למשל, הבעות פנים, מחוות גוף, עור הפנים טמפרטורה), ופיזיולוגיים אותות (למשל, רל [א], העור רמת מוליכות [SCL], פנים אלקטרומיוגרפיה [EMG] ו- EMG של מסיה הטרפז) נרשמות. המחקר מורכב שלב כיול כדי לקבוע הטווח של נושא כאב בודדים (מתוך כאב נמוך עד בלתי נסבלת) שלב גירוי מכאבים אילו גירויים, בהתאם הטווח מכויל, מוחלים. נתונים המתקבלים עשויים לאפשר זיקוק, שיפור, והערכת מערכות זיהוי אוטומטי במונחים של הערכה אובייקטיבית כאב. להמשך פיתוח של מערכות כאלה וכדי לחקור תגובות הכאב ביתר פירוט, כאב נוסף שיטות כגון לחץ, כאב כימי, או קר צריכים להיכלל מחקרים עתידיים. נתוני ההקלטות של המחקר הזה ישוחרר כ “X-המרח כאב מסד הנתונים”.
כאב הוא תחושה אישית ומאוד לא נעים נתפס באופן שונה על ידי כולם. זה נמשך שניות עד חודשים והם עשויים להשתנות באיכות שלה (רטט, שארפ, צריבה, וכו ‘.). אם מטופלת כראוי, כאב השפעות פונקציות נפשי ופיזי של הגוף, מפחיתה את איכות החיים, נושאת את הסיכון להיות מחלה כרונית. בטיפול קליני, הערכה מדויקת של עוצמת הכאב ואיכות רלוונטי מאוד לספק כאב מוצלחת-ניהול-1,–2. תקן הזהב שיטות הערכת כאב, כגון אנלוגי חזותי מאזני (VAS), קנה המידה של דירוג מספרי (NRS) או את השאלון כאב מקגיל3, לסמוך על עצמי דוחות של חולים, לפיכך, העבודה היחידה מספיק עם קוגניטיבית ומילולי אנשים unimpaired. כתוצאה מכך, כל אלה הקימה שיטות חסרי תוקף ומהימנות כשמדובר neonates4, הוזה, מנומנם, מסומם, חולים מאוורר5, או אנשים הסובלים מדימנציה6,7. בנוסף או כחלופה לדווח עצמית קשקשים, פותחו שיטות למדוד כאב דרך התבוננות על ידי צוות מיומן (למשל, ציריך תצפית כאב הערכת8 או סולם כאב המנזר9) בשנים האחרונות. למרות זאת, כלים אפילו אלה סובלים מגבלות מהימנות, תוקף, כאשר בוחנים אפילו מיומן יכול להבטיח הערכה אובייקטיבית. יתר על כן, היישום הוא לעתים קרובות זמן רב מדי עבור צוות קליני בעת הערכת כאב צריך להיעשות על בסיס קבוע.
מספר צוותי המחקר התמקדו בפיתוח אוטומטיות כאב לזהות מערכות, אשר מאפשרים למדידת כאב על ידי אמצעים פיזיולוגיים, חזותי, ו/או אות paralinguistic מגדיר כמו גישות חדשות הערכת וניטור כאב ועוצמות שלה באופן אובייקטיבי. מחקרים קודמים מראים תוצאות מבטיחות גילוי, המבדילים כאב10,11,12,13,16,17,18 או כאב מפלה מן הרגשות הבסיסיים14,15 על סמך אחת של האות מגדיר10,11,12,13,14, 15 וכן גם על שילוב/פיוז’ן16,17,19 של ערכות. שיטות הנ ל באופן עצמאי כמעט להגיב לגירויים מלחיצים כגון כאב. השימוש בהם יש יתרון כי הם אינם דורשים היכולת של אדם לדווח את הכאב שלו. אנשים כאלה נהנים מאוד מערכת זיהוי כאב אובייקטיבי אשר משלבת שיטות כאלה. ערכות נתונים המורכב תגובות לכאב elicited לספק מידע יקר עבור ניתוח דפוסי כאב ופיתוח יישומים מעשיים גילוי וניטור כאב. בין היתר, יצר וולטר ואח20 “BioVid חום כאב מסד הנתונים”, עם מודאלים מרובים מסד נתונים זמין בפומבי, מספק נתונים מ זמן קצר המושרה מכאיב חום גירויים ותגובות פסיכופיזיולוגיות וחזותית המתאימים. “המאגר SenseEmotion” של Velana et al.21 כולל biosignals, סרטוני וידאו ומידע paralinguistic של מתנדבים מושפע phasic חום וכאב לגירויים רגשיים.
בעוד מסדי נתונים אלה מתאימים היטב לבחינת תגובות הכאב, הם מתבססים בעיקר על מודל כאב מסוים אחד. עוד כאב שונה איכותו (כביכול בהתאם לדגם כאב), משכה, זה גם עשוי להשתנות שלה פיזיולוגיים, חזותי, paralinguistic מופיע. לפי מיטב הידע של המחברים, אין מחקרים עם מודאלים מרובים או מסדי נתונים קיימות לשלב מודלים כאב שניים או יותר, משתנים כאב גירויים בעוצמת ומשך כדי לזהות דפוסים כאב אלא גם להבחין בין כאב איכויות.
מאמר זה מספק פרוטוקול על איך לערוך ניסוי פסיכופיזיולוגיות מורכבים שמעודדים הכאב ותגובות פיזיולוגיות במקביל להקליט (למשל, אק ג, EMG של הטרפז Musculus מקמט supercilii, zygomaticus מרכזי, SCL) וידאו (למשל, הבעות פנים, מחוות גוף, טמפרטורת עור הפנים) ואת נתוני שמע. המשתתפים מומרץ עם קצר (phasic), לאורך זמן רב יותר (טוניק) חום, כאב חשמלי גירויים שונים בעוצמתם. שלב כיול לפני הניסוי קביעת סף הכאב עבור כל נושא בנפרד.
מטרת המחקר הינה על איסוף נתונים עם מודאלים מרובים עבור חוקרים כאב (תבניות) לגבי עוצמת, איכות ואורך באמצעות שיטות סטטיסטיות, מכונת למידה אלגוריתמים, וכו ‘. בנוסף, הנתונים שנאספו כבר מתוכנן להתפרסם למטרות מחקר אקדמי תחת השם “X-המרח (Experimentally אניnduced Thermal ו- Electrical) כאב מסד נתונים”. זה עשוי להרחיב את מסדי הנתונים הקיימים, כגון BioVid חום וכאב SenseEmotion20,21, ותורמים נוספים פיתוח, שיפור, ו/או הערכה של מערכות זיהוי אוטומטי כאב בעניינים של התוקף, אמינות, זיהוי בזמן אמת.
שאר העיתון מאורגן באופן הבא. הפרוטוקול מתאר כיצד לבצע את המחקר ההתמחרות כאב צעד אחר צעד. לאחר מכן, התוצאות נציג להציג את תוצאת הניסוי. לבסוף, הדיון מכסה שלבים קריטיים, מגבלות ויתרונות של המחקר ואחריו הצעות עבור הרחבות עתידיות.
פרוטוקול הציג מתמקד ההתמחרות ניסיוני של תרמית (חום) וכאב חשמל תוך כדי הקלטה פיסיולוגי, חזותי, paralinguistic אותות. גישה חדשנית זו, שילוב של שני דגמים כאב עם גירויים שונים בעוצמות ומשכי שני גירויים שונים (phasic, טוניק), מציעה פרספקטיבה רחבה על דפוסי פסיכופיזיולוגיות ועל ביטויים של כאב. עם זאת, עבור המימוש של פרוטוקול זה מספר פעולות צריך להיחשב.
באופן כללי, אם עובד עם גירויים כאב חשוב להבטיח את שלומם של הנושאים. כל כאב גירויים צריך להיות מבוקר מאוד ואתה צריך להתבצע רק על ידי ניסויים מנוסה.
יתר על כן, עבור הקלטה של איסוף נתונים אמין ואיכותי, החזקה נכונה של התקנים (אלקטרודות), תפקוד מושלם של התקני הקלטה, תקשורת חלקה בין מחשבים מומלץ מאוד. כל מקורות הפרעות צריך לחסל או לצמצם למינימום. כדי להבטיח עקביות בין המשתתפים, חשוב לספק מתוקננת הוראות ותנאים ניסיוניים שאינם משתנים.
הניסיון שלנו, מציאת משתתפים מתאימים בקריטריונים כל ולא מוכנים לקבל גירויים מכאיבים רבים, לוקח הרבה זמן, היא די מאתגר. בנוסף לכך, הגמול הכספי צריך להיות גבוה מספיק כדי למשוך נושאים למחקר. במיוחד אנשים בין 30 ל-50 שנים טובות קשה למצוא. ייתכן כי הניסוי הוא יותר מדי ארוך (ca. כארבע שעות, כולל ההגעה והעזיבה) ויש להם לקחת חצי יום חופש מהעבודה.
בגלל הבטיחות של המשתתפים הוא בראש סדר העדיפויות, כאב אינדוקציה ייתכן שתצטרך להיות מוגבלים. עקב מנחים, עוצמות הגירוי אינו יכול לחרוג ברמות מסוימות למניעת כוויות וחוסר הכרה מבחינת הכאב תרמי וחשמליים אינדוקציה, בהתאמה. ניתוק כללי של עוצמות עלול לגרום אפקט תקרה כמו כמה נושאים עשוי להגיע לגבולות בעוצמה לפני מרגישה כאב בלתי נסבל. במחקר זה, כ 42% (בהתחשב כיול תרמיות חלק 1 ו-2) של המשתתפים להגיע המכנסונים תרמי (ראה תוצאות נציג). כפי שהם לא הגיעו שלהם טולרנסים כאב “אמיתי”, שלהם תגובות פיזיולוגיות לגירויים התרמי הגבוהה עשויים להתנהג באופן שונה בניגוד תגובות פיזיולוגיות של נושאים שהגיעו להם. אם כך, ערבוב שתי הקבוצות הללו יכלו להשפיע סיווג תוצאות זיהוי כאב.
נקודה חשובה לכתובת הוא שיטות כאב בניסוי זה. המשתתפים נחשפים רק לגירויים תרמי וכאב חשמל (בשל העובדה כי אלה הם מאוד לשליטה באווירה ניסיונית). לפיכך, אם בחינת דפוסי כאב לגבי איכות, הממצאים עשויים לא לתרגם באופנים כאב כגון לחץ, כאב כימי או הקרביים.
השיקול אותו על transferability של תוצאות חל על המדגם במחקר. הפרוטוקול הוא מוגבל מבחינה אתית והבריאים. לדוגמה, הוא אינו כולל ילדים או אנשים קוגניטיבית ומילולי לקוי. יתרה מכך, במחקר שלנו השתתפו רק אנשים האירופית. גם כאן, התוצאות האנליטיות אולי חל על קבוצות אינו נחשב בניסוי זה.
מגבלה נוספת מענישים את אפקט הות’ורן24: הנושאים מודעים כי הם מתנהגים צולם/שנצפו במחקר. זה עשוי לשנות את התנהגותם.
לעומת מסדי נתונים קיימים של כאב, הפרוטוקול מספק יתרונות לניתוח דפוסי תגובה לכאב היא משלבת בתוכה שני דגמים כאב של שני קורסים זמן (phasic, טוניק): מלבד העוצמה והמשך של כאב, שהיא גם מחשיבה את האיכות של כאב. כמו כאב תרמי מתואר באופן שונה מאשר כאב חשמלי (למשל, שריפת לעומת שארפ), זה עשוי להשתנות גם התגובות כאב. אם כך, ממצאים אלה מציג יכול לקשר דפוס תגובה לכאב המקור הבסיסי של כאב. יתר על כן, המחקר הוא ומשולבות להרחיב את מגוון הזדמנויות החקירה כאב: העסקת אותות פסיכופיזיולוגיות 5, 2 פנים (לצד הקדמי) מצלמת אותות, גוף 1 תצוגת המצלמה אות, מצלמה תרמית 1 ו אות אודיו 1, הכאב עלול להיות מנותח, העריכו בצורה מדויקת יותר.
עבור חקירה מורכבים יותר של דפוסי תגובה לכאב, הרחבות עתידיות של שיטה זו צריכה לכלול biosignals יותר כגון אלקטרואנצפלוגרם (EEG), טמפרטורת הגוף, נשימה. זה יהיה גם היתרון הגדול להעסיק הכיפוף כמודל כאב נוסף. חוקרים מכוון זיהוי אוטומטי כאב באמצעות נתונים שנאספו עם פרוטוקול זה צריך בדיקות נוספות מבטיח מכונת למידה מודלים עם קבוצות שליטה קליניים.
The authors have nothing to disclose.
המחברים רוצה להודות Verena פרידריך, מריה Velana, סנדרה Gebhardt, רומי Bärwaldt ו- Daucher טינה על עזרתם יקר בביצוע המחקר. בנוסף, תודה מיוחדת יוצא אל ד ר סטפני Rukavina לתמיכה המדעי שלה. מחקר זה היה חלק DFG/TR233/12 (http://www.dfg.de/) “לקידום, שיטתית אימות של אוטומטית כאב זיהוי מערכת on בסיס של פנים ביטוי, והוראה פסיכוביולוגי פרמטרים של” פרוייקט במימון המחקר הגרמני קרן.
PATHWAY Model ATS | Medoc Ltd., Ramat Yishai, Israel | Thermal Stimulator | |
30 mm x 30 mm ATS Thermode | Medoc Ltd., Ramat Yishai, Israel | Thermode | |
PATHWAY Software Arbel 6.3.7.22.1 | Medoc Ltd., Ramat Yishai, Israel | Thermal Stimulator Software | |
Digitimer DS7A Current Stimulator | Digitimer Ltd., Hertfordshire, UK | Electrical Stimulator | |
Inquisit 5 | Millisecond Software, Seattle, WA, USA | Software for triggering electrical stimuli | |
Analogue-To-Digital Converter | Wissenschaftliche Werkstatt Elektronik, University of Ulm, Ulm, Germany | custom built | |
BIOPAC MP150 System | BIOPAC Systems, Inc., Goleta, CA, USA | Biosignal Recording Hardware | |
AcqKnowledge Software 4.1.1 | BIOPAC Systems, Inc., Goleta, CA, USA | Biosignal Recording Software | |
NTG-2 Dual Powered Directional Condenser Microphone | RØDE Microphones, Silverwater, Australia | Audio Recording Microphone | |
Kinect v2 | Microsoft, Redmond, WA, USA | Body View Camera | |
AV Pike F-145C | Allied Vision Technologies GmbH, Stadtroda, Germany | Face Camera (frontal view) | |
AV Prosilica GT 1600C | Allied Vision Technologies GmbH, Stadtroda, Germany | Face Camera (side view) | |
PIR uc 180 Thermal Camera | InfraTec GmbH, Dresden, Germany | Thermal Face Camera | |
Synchronization Hardware | Werkstatt, IIKT, University of Magdeburg, Magdeburg, Germany | custom built | Hardware triggering of cameras, trigger signal is recorded by BIOPAC and Audacity |
Recording and Synchronization Software | Philipp Werner, Neuro-Information Technology, University of Magdeburg, Magdeburg, Germany | custom software | Real-time recording, offline video encoding, and offline synchronization |
Examination Couch | ClinicalCare GmbH, Bremen, Germany | ||
Ag-AgCl Electrodes EL254 / EL254S (Reusable, 4mm recording diameter) | BIOPAC Systems, Inc., Goleta, CA, USA | Used to record EMG M. corrugator and M. zygomaticus | |
Ag-AgCl Electrodes BlueSensor P (Disposable, skin contact size: 34 mm diameter, measuring area 154 mm2) | Ambu GmbH, Bad Nauheim, Germany | Used to record ECG and EMG M. trapezius. Also used for electrical stimulation | |
Audacity 2.1.2 | Dominic Mazzoni (Audacity) | Audio Recording Software | |
Cold Gel Pack | C+V Pharma Depot GmbH, Versmold, Germany | ||
Panthenol 50mg/g | ratiopharm GmbH, Ulm, Germany | Ointment | |
Alumnium Profiles | item Industrietechnik GmbH, Solingen, Germany | Used to install all cameras and microphone | |
Electrode Gel GEL1 | BIOPAC Systems, Inc., Goleta, CA, USA | ||
ELPREP Skin Preparation Gel | BIOPAC Systems, Inc., Goleta, CA, USA |