Explique o diagrama do corpo da dor ou a anatomia do PBD e a orientação dos modelos corporais no modo paisagem. Descreva a pressão para a transformação linear de matiz, mostrando que o aumento da pressão da caneta muda os tons de verde para azul e vermelho, representando intensidade de dor leve, moderada e intensa, respectivamente. Em seguida, explique as ferramentas de desenho e apagamento e aperte as funcionalidades de zoom e movimento panorâmico.
Confirme a compreensão do participante sobre a tarefa de diagrama corporal da dor usando o método teach back e peça-lhes que expliquem o processo com suas próprias palavras. Aloque 15 minutos para que os participantes pratiquem o desenho de diagramas corporais da dor em uma superfície plana, garantindo uma representação precisa da localização e intensidade da dor. Revise o PBD com cada participante para verificar a consistência e o uso correto das cores.
Solicitar aos participantes que terminem PBDs durante a linha de base ou em diferentes momentos após o tratamento ou intervenção, permitindo tempo suficiente para a conclusão do PBD. Após o preenchimento, salve os PBDs com um nome de arquivo padronizado, incluindo o ID do paciente, data e hora em que o PBD foi concluído. Selecione as imagens desejadas para exportação em massa usando o ícone de seleção.
Clique no botão de compartilhamento para acessar uma lista de formatos de imagem disponíveis. Escolha um formato de arquivo portátil ou Photoshop que retenha camadas de imagem e clique no formato preferido. Baixe os arquivos PBD desejados e abra-os em um editor de imagens baseado em raster.
Agora, isole os pixels coloridos de interesse da camada superior do arquivo PBD adicionando uma camada completamente preta abaixo da camada colorida e uma camada de máscara preta acima dela para excluir pixels fora do contorno do corpo do modelo, criando um PBD modificado com apenas os pixels coloridos dentro do contorno do corpo em um plano de fundo preto. Para exportar os PBDs processados como arquivos gráficos de rede portáteis, clique em arquivo, selecione exportar e escolha exportar como, selecione o formato PNG e clique em exportar. Converta cada valor de pixel dentro do PBD de espaço de cores RGB para HSV usando o pacote aberto CV2 Python.
Extraia o valor de matiz para cada pixel executando os scripts Python intitulados, meça, sublinhado, SA, noblur e RGBA2HSV. Execute o script quantify pain Python para calcular as três métricas PBD. Primeiro, calcule a cobertura PBD dividindo o número de pixels coloridos pelo número total de pixels dentro do diagrama de corpo.
O intervalo para as fêmeas é de um a 820, 452 pixels, e para os machos é de um a 724, 608 pixels. Multiplique os resultados por 100 para normalizar os dados de uma escala de zero a 100. Em seguida, determine a intensidade da soma PBD adicionando os valores de matiz para todos os pixels no diagrama de corpo, o que é feito executando RGBA2HSV.
A faixa feminina é de zero a 114, 453, 054, e a faixa masculina é de zero a 101, 082, 816. Divida o resultado pela intensidade máxima da soma do PBD e multiplique por 100. A intensidade máxima da soma do PBD depende do número total de pixels no diagrama de corpo multiplicado por 139,5.
Calcule a intensidade média do PBD dividindo a soma de todos os valores de matiz pelo número total de pixels coloridos. Finalmente, processe cada arquivo PBD e compile as saídas em uma planilha para análise posterior. As métricas do TBP foram correlacionadas com a intensidade de classificação numérica, ou NRS, escala analógica visual, ou EVA, e Questionário de Dor McGill, ou MPQ para a maioria dos pacientes.
Em quatro de cinco pacientes, as métricas de DBP compartilharam significativamente informações mútuas, ou IM, com a intensidade da ENR-EVA, o desprazer da EVA e o QMP. Em todos os pacientes, a NRS compartilhou IM significativo com intensidade de EVA, desagradável da EVA e MPQ, enquanto a soma de PBD compartilhou IM com cobertura de PBD e média de PBD.
