* These authors contributed equally
סולמות כאב עכשוויים המשמשים לכימות חומרת כאב, כגון סולמות אנלוגיים חזותיים, אינם מצליחים ללכוד את המורכבות של חוויות כאב סובייקטיביות. דיאגרמות גוף כאב הן איכותיות אך עשויות להיות אינפורמטיביות יותר. מטרת שיטה זו היא לחלץ מדדים כמותיים מדיאגרמות גוף הכאב באמצעות טרנספורמציה חדשנית של גוון לחץ.
כדי לכמת את חומרת הכאב הסובייקטיבית של אדם, סולמות דירוג כאב סטנדרטיים כגון סולם דירוג מספרי (NRS), סולם אנלוגי חזותי (VAS) או שאלון כאב מקגיל (MPQ) משמשים בדרך כלל להערכת כאב בקנה מידה מספרי. עם זאת, סולמות אלה מוטים לעתים קרובות ואינם מצליחים ללכוד את המורכבות של חוויות כאב. לעומת זאת, הפרקטיקה הקלינית דורשת לעתים קרובות מהמטופלים לדווח על אזורי כאב על ידי שימוש בתרשים גוף, שהוא כלי יעיל אך איכותי. השיטה המוצגת כאן מחלצת מדדים הניתנים לכימות מדיאגרמות גוף כאב (PBD) אשר מאומתים מול סולמות הכאב NRS, VAS ו- MPQ. באמצעות טרנספורמציה חדשנית של גוון לחץ בטאבלט דיגיטלי, לחצי ציור שונים המופעלים באמצעות עט אלקטרוני דיגיטלי יכולים להיות מיוצגים כגוונים שונים ב- PBD. זה מייצר דיאגרמה אינטואיטיבית חזותית של גוונים הנעים בין ירוק לכחול לאדום, המייצגים אזורים קלים עד בינוניים עד כואבים ביותר, בהתאמה. כדי לכמת כל PBD, הוגדרו מדדי כאב חדשים: (1) עוצמה ממוצעת של PBD, השווה לסכום ערך הגוון של כל פיקסל חלקי מספר הפיקסלים הצבעוניים, (2) כיסוי PBD, השווה למספר הפיקסלים הצבעוניים חלקי מספר הפיקסלים הכולל בגוף, ו-(3) עוצמת סכום PBD, השווה לסכום ערכי הגוון של כל הפיקסלים. באמצעות ניתוחי קורלציה ותורת האינפורמציה, מדדי PBD אלה הוכחו כבעלי התאמה גבוהה למדדי כאב סטנדרטיים, כולל NRS, VAS ו- MPQ. לסיכום, PBDs יכולים לספק מידע מרחבי וכמותי חדשני שניתן למדוד שוב ושוב ולעקוב אחריו לאורך זמן כדי לאפיין באופן מקיף את חווית הכאב של המשתתף.
כאב כרוני הוא מצב נוירופסיכיאטרי מתיש המשפיע על יותר מ -50 מיליון מבוגרים בארצות הברית1. עם זאת, כלים קליניים נפוצים למעקב אחר עוצמת כאב סובייקטיבית (כגון סולם הדירוג המספרי [NRS] או סולם אנלוגי חזותי [VAS]) הם רדוקציוניסטיים ואינם מצליחים לתקשר את האופי המורכב של עוצמת תסמיני כאב המשתרעים על פני תחומים סומטוסנסוריים, קוגניטיביים או רגשיים 2,3. מעקב מדויק אחר עוצמת הכאב של הפרט הוא קריטי לאבחון תסמונות כאב, מעקב אחר התקדמות המחלה והערכת היעילות הפוטנציאלית של טיפולים כגון תרופות או גירוי מוחי.
כלי עוצמת הכאב NRS הנמצא בשימוש נרחב דורש מהנבדק לדרג את עוצמת הכאב כערך שלם בין 0-10, המייצג היעדר כאב לכאב הגרוע ביותר האפשרי. בעוד קל לנהל ולהבין, NRS מוגבל על ידי הטיית עיגון המשיב, הטיית ציפייה ופרשנות משתנה של ערכים בודדים 4,5; אלה גם מגבילים את ההשוואות בין המשתתפים. ה-VAS, סולם רציף מ-0 עד 100, עשוי להפחית את השפעת העיגון, אך עדיין יכול להתמודד עם מגבלות דומות לאלה של NRS4. מספר מחקרים הוכיחו רמה גבוהה של הסכמה בין NRS ו- VAS לחומרת כאבי גב תחתון כרוניים6,7 לבין פרקטיקה קלינית5, אך הנחיות הקונצנזוס מדגישות את החסרונות הרבים של הסתמכות על סולמות דומים בעיצוב או פרשנות ניסוי כאב קליני 8,9. שאלון הכאב הקצר McGill 2 (MPQ) מנתח עוד יותר את הממדים הסומטוסנסוריים והרגשיים של כאב באמצעות דירוגים של תיאורים מילוליים10, כדי לסייע בהבחנה בין ממד הכאב החושי והרגשי11. למרות שסולמות דירוג כאב אלה משמשים בדרך כלל למעקב אחר עוצמת הכאב12,13, הם אינם מצליחים ללכוד מידע טופוגרפי מפורט כגון מיקום הכאב, או שונות בעוצמה בין אזורי הגוף.
דיאגרמות גוף כאב (PBDs) הן כלי פתוח וחופשי להערכת כאב המאפשר למשיבים להמחיש ייצוג חזותי של מיקום הכאב ועוצמתו על מתאר סכמטי של גוף האדם14,15. PBDs הם כלי תקשורת יעיל בין המשתתפים לבין ספקים רפואיים המסייעים לעקוב אחר תסמיני כאב לאורך16. הפורמט הגרפי החופשי של PBD עשוי להפחית את הטיית העיגון. שינויים שבוצעו לאחרונה ב-PBDs, כגון הכנסת דיאגרמות גוף ספציפיות למין, הגבירו את יעילותם ככלי תקשורת על ידי התאמת צורת הגוף המיוצגת חזותית לאנטומיה של המשיב, ובכך הגבירו את הזיהוי העצמי ואת דיוק התגובה17. יתר על כן, השימוש בצבע כדי לסמן עוצמה הוכח כמאפשר תקשורת יעילה של תסמיני כאב תוך התגברות על מחסומי תרבות ושפה. לדוגמה, הצבעים לבן ואדום נבחרו בדרך כלל כדי להצביע על היעדר כאב וכאב חמור, בהתאמה, באוכלוסיית חולי המונג18. בעוד PBDs הם כלי יעיל19,20, הם הוגבלו על ידי אופיים האיכותי.
השימוש במכשירי PBD בטאבלטים דיגיטליים הרחיב באופן משמעותי את הכלים הזמינים לכימות מיקום ועוצמת הכאב. Barbero et al. כימתו את היקף הכאב או את מספר הפיקסלים שצוירו בתוך PBD של חולים עם כאבי גב תחתון וצוואר כרוניים והראו אמינות טובה של בדיקה חוזרת ומתאם משמעותי עם מדדי VAS21. דיאגרמות גוף נותחו גם כדי ליצור מפות תדירות כאב כדי להראות את האזורים הכואבים ביותר עד הכי פחות כואבים של הגוף21,22. בעוד ששיטות אלה מכמתות מידע על כאב מרחבי, עד כה, אף שיטה לא שילבה הן את עוצמת הכאב והן את מיקומו במדדים מרוכבים.
הפרוטוקול הבא מדגים שיטה להשגת PBDs צבעוניים חדשניים, אינטואיטיביים מבחינה חזותית, וחילוץ שלושה מדדים כמותיים המשקפים יחד שילוב של עוצמת כאב ומידע מיקום. כדי לעשות זאת, חמישה משתתפים שעברו ניסוי מחקרי של גירוי מוחי עמוק (DBS) עבור כאב נוירופתי כרוני עקשן נבחרו לבחון את הגישה הנוכחית, באמצעות תכנון מחקר N-of-123. המשתתפים הונחו לדווח על עוצמת תסמיני הכאב הרגעי שלהם על ידי הפעלת רמות שונות של לחץ עט על יישום איור של טאבלט כדי לייצר גווני צבע המתאימים לעוצמות כאב משתנות במקומות שונים בגוף. מדדים הנגזרים מ-PBD של כיסוי, עוצמת סכום ועוצמה ממוצעת הושוו למדדי כאב מתוקפים נפוצים יותר (כלומר, NRS, VAS ו-MPQ) באמצעות ניתוחים סטטיסטיים ומידע הדדי (MI).
במהלך אשפוז של 10 ימים, מטופלים שעברו הערכה השלימו PBDs (ממוצע ± סטיית תקן (SD) = 121.8 ± 34.3 PBDs לכל מטופל; טווח 84-177; 609 PBDs בסך הכל) בנוסף לסולמות כאב מתוקפים כגון NRS, VAS ו- MPQ מספר פעמים ביום. PBDs נאספו באמצעות יישום טאבלט והועלו כקבצים עם חותמת זמן לשרתי מחקר מאובטחים כאשר הושלמו. עוצמת כאב NRS, VAS ו-MPQ נרכשו באמצעות כלי סקר REDCap, יישום אינטרנט מאובטח. הן הסקרים והן PBDs נוהלו באופן אישי על ידי עוזרי מחקר כדי להבטיח שהמטופלים קיבלו את הסיוע הדרוש כדי להשלים את הערכותיהם במדויק. השלבים הבאים מפרטים הגדרת PBD, הדרכת משתתפים, איסוף נתונים וניתוח PBD המשמשים לכימות אמין של כאב (איור 1).
פרוטוקול PBD זה יושם בפרוטוקול ניסוי קליני אב (NCT03029884), שאושר על ידי UCSF Human Research Protection Program וה- FDA. כל משתתף (3 נשים ו-2 גברים, טווח גילאים: 51-67 שנים) חתם על הסכמה מדעת בכתב; הם גויסו מהמרכז לניהול כאב של UCSF או הופנו על ידי רופאים בארצות הברית.
1. הגדרת דיאגרמת גוף כאב
2. הנחיות למשתתפים
3. איסוף נתונים ועיבודם מראש
4. כימות PBD
הממוצע, הסכום והכיסוי של PBD מספקים באופן ייחודי מידע על תגובות כאב שאינן נלכדות בסקאלות כאב סטנדרטיות אחרות. בין שני ה-PBD (איור 2A,B), עוצמת הכאב הממוצעת זהה (ממוצע PBD = 79.6). אולם כיסוי וסכום מוגדלים חושפים את הפיזור המרחבי הגדול יותר של הכאב ואת עוצמת הכאב הכוללת, בהתאמה, שמבדילים בין שני ה-PBD (איור 2B). כדי לכמת כאב במדויק באמצעות המדדים האלה, החוקרים צריכים להימנע מהטעויות הנפוצות הבאות בהגדרת PBD (איור 2C). עובי עט גדול מדי ואלמנטים חיצוניים מחוץ לקווי המתאר של הגוף, כגון הקפת אזורי גוף או תיאורים כתובים לא יילכדו בעיבוד PBD. באופן דומה, עט לבן המשמש להסרת צבע במקום כלי המחק יטה את מטרי PBD. תרגול והדרכה מחוזקת יעצימו את המטופלים ליצור PBDs מדויקים וניתנים לכימות החושפים שונות בעוצמת הכאב ובפיזורו.
מדדי ה-PBD אומתו מול NRS, VAS ו-MPQ (איור 3B; תרשים משלים 2) וקיבל ציון גבוה בשימושיות (איור משלים 1 ותרשים משלים 2).
מדדי PBD מתואמים עם מדדי כאב סטנדרטיים
מדדי PBD היו מתואמים עם NRS, VAS ו-MPQ עבור רוב החולים (איור 3A, איור משלים 1A,B). בארבעה מתוך חמישה מטופלים, סכום ה-PBD, הכיסוי והממוצע היו מתואמים עם ה-VAS וה-NRS שלהם (מתאם ספירמן, rs = 0.33-0.72, p < 0.004, טבלה משלימה 1). עבור שלושה מתוך חמישה משתתפים, מדדי PBD היו מתואמים באופן מובהק גם עם ציוני MPQ (מתאם ספירמן, rs = 0.38-0.53, p < 0.004, לוח משלים 1). עם זאת, מטופל 4 לא הראה מתאם מובהק בין מדדי PBD לבין ציוני כאב סטנדרטיים. בהמשך אפיינו קשרים לא ליניאריים בין PBD לבין מדדים סטנדרטיים באמצעות אנליזות של תורת המידע (איור משלים 2).
מדדי PBD נמנעים מעיגון תגובה ומשתפים מידע הדדי עם מדדי כאב סטנדרטיים
מדדי PBD הכילו יותר מידע (כלומר, אנטרופיה) מאשר NRS. בקרב מטופלים, NRS הכיל פחות מידע (2.32 ± 0.37 סיביות) בהשוואה לעוצמת VAS, אי נעימות VAS, סך MPQ, סכום PBD, כיסוי PBD וממוצע PBD (3.21 ± 0.49 סיביות, 3.20 ± 0.31 סיביות, 3.16 ± 0.23 סיביות, 3.06 ± 0.32 סיביות, 3.34 ± 0.16 סיביות, 3.22 ± 0.39 סיביות, בהתאמה; תרשים משלים 2). זה אושר עם מדידה חוזרת חד-כיוונית ANOVA (F(4,1) = 12.10, p < 0.05) ומבחן t של Tukey להשוואות אינדיבידואליות (כל p < 0.05). זה מראה שלמדדי PBD היה פחות עיגון תגובה מאשר ל-NRS.
ה-PBD אומת עוד יותר מול מדדים מבוססים על ידי ניתוחי מידע הדדי (permutation testing, α=0.05). בארבעה מתוך חמישה מטופלים, מדדי PBD שיתפו באופן משמעותי את MI עם NRS, עוצמת VAS, אי נעימות VAS וה-MPQ (p < 0.05, איור 3B). לעומת זאת, מדדי PBD של מטופל 4 לא שיתפו באופן משמעותי את MI עם מדדים מבוססים. מאחר שה-NRS שלהם הכיל הכי פחות מידע על פני מטופלים (איור משלים 2), זה מצביע על כך שה-NRS לא הצליח ללכוד ניואנסים בחוויית הכאב שנלכדו על-ידי ה-PBD. בכל החולים, ה-NRS חלק MI משמעותי עם עוצמת VAS, אי נעימות VAS ו-MPQ, בעוד שסכום ה-PBD חלק MI עם כיסוי PBD וממוצע PBD (p < 0.05, איור 3B). בסך הכל, עבור רוב החולים, מדדי PBD שיתפו MI עם מדדי כאב מבוססים.
PBDs היו קלים לשימוש עבור רוב המשתתפים
במחקר, ארבעה מתוך חמשת החולים מצאו את PBD קל לשימוש ומשקף במדויק את הכאב שלהם (טבלה משלימה 2). עם זאת, מטופל 4 דיווח כי PBD היה קשה לשימוש (5 על סולם ליקרט 5 נקודות). הסיבה העיקרית לכך היא שיש להם כאב עמוק וקרבי - שאינו נלכד היטב ב- PBD דו-ממדי (2D). בעוד שהמטופלים היו מגוונים בהיכרותם עם PBDs (2.8 ± 1.2, טווח 1-4, סולם ליקרט 5 נקודות), כולם השתמשו באלקטרוניקה דומה מדי יום (5.0 ± 0.0, סולם ליקרט 5 נקודות) ומצאו שה- PBD ידידותי למשתמש (5.2 ± 0.4, טווח 5-6, סולם ליקרט 6 נקודות).
איור 1. זרימת עבודה של ניתוח דיאגרמת גוף כאב (PBD). המטופלים הסתמכו על תבניות PBD ריקות כדי לייצג את מיקום הכאב ועוצמתו. PBDs שהושלמו הכילו גוונים שנעו בין ירוק לכחול לאדום, המייצגים אזורי כאב קלים עד בינוניים עד חמורים, בהתאמה. PBDs הוסוו כך שיכללו רק פיקסלים בתוך קו המתאר של הגוף, ולאחר מכן התבנית הוסרה כדי לבודד רק פיקסלים המכילים גוונים. מה-PBD חושבו כיסוי PBD (%), עוצמת סכום (מנורמל ל-0-100) ועוצמה ממוצעת (מנורמל ל-0-100). עבור כיסוי PBD, מספר הפיקסלים הצבעוניים חולק תחילה במספר הפיקסלים הכולל בתרשים (820,452 פיקסלים לנקבות, 724,608 פיקסלים לזכרים), ולאחר מכן הוכפל ב- 100. עבור עוצמת סכום PBD, ערכי הגוון עבור כל הפיקסלים בדיאגרמת הגוף סוכמו תחילה (טווח נקבה: 0-114,453,054; טווח גברים: 0-101,082,816). לאחר מכן הסכום חולק בעוצמת הסכום המקסימלית של PBD (נקבות: 820,452 פיקסלים כפול ערך הגוון המרבי 139.5, גברים: 724,608 פיקסלים ב-139.5) והוכפל ב-100. בעוצמה ממוצעת של PBD, סכום כל ערכי הגוון חולק במספר הכולל של פיקסלים צבעוניים, ולאחר מכן נורמל על ידי חלוקה בערך הגוון המרבי של 139.5. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.
איור 2. PBDs מייצגים המציגים דוגמאות של PBDs טובים ורעים. (א,ב) PBDs טובים מראים את התועלת של חישוב 3 מדדי כאב. (C) דוגמאות PBD גרועות כוללות גודל עט עבה מדי, אלמנטים חיצוניים מחוץ לתרשים הגוף ומחיקה לא מדויקת. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.
איור 3. מדדי PBD אומתו מול מדדי כאב סטנדרטיים באמצעות המתאם של ספירמן וניתוח מידע הדדי. (A) עוצמת VAS וסכום PBD משורטטים עם קווים ליניאריים המתאימים ביותר המשורטטים עבור כל מטופל. (B) נתונים ברמת הקבוצה המציגים את ממוצע המידע ההדדי (MI) בין כל מדד כאב, כאשר MI מסומן בסרגל הצבע מימין. הטקסט בכל תיבה מייצג את מספר החולים עם MI מובהק סטטיסטית עבור השוואה זוגית נתונה (לדוגמה, 3/5 מציין 3 חולים עם ערכים משמעותיים). MI מוצג על ידי MI שנצפה חלקי MI התיאורטי max. קיצורים: NRS = סולם דירוג מספרי; עוצמת VAS = עוצמת קנה מידה אנלוגי חזותי; VAS unpl. = אי נעימות כאב בקנה מידה אנלוגי חזותי, MPQ = טופס קצר שאלון כאב מקגיל 2; PBD = דיאגרמת גוף כאב; PBD קוב. = כיסוי PBD, MI = מידע הדדי, sig. = משמעותי. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.
תרשים משלים 1. ממוצע PBD (A) וכיסוי PBD (B) התוו כנגד עוצמת VAS עם קווים ליניאריים המתאימים ביותר ששורטטו עבור כל מטופל. קיצורים: VAS = סולם אנלוגי חזותי; PBD = דיאגרמת גוף כאב. אנא לחץ כאן כדי להוריד קובץ זה.
תרשים משלים 2. אנטרופיה למדד כאב בקרב מטופלים. ברמת הקבוצה, עוצמת NRS הייתה בעלת אנטרופיה נמוכה יותר מכל מדד כאב אחר, כפי שמוצג על ידי מדידה חוזרת של ANOVA חד-כיוונית ואחריה מבחן פוסט-הוק של טוקי להשוואות ספציפיות * = p < 0.05, ** = p < 0.001. קיצורים: NRS = סולם דירוג מספרי; VAS = קנה מידה אנלוגי חזותי; MPQ = שאלון כאב מקגיל; PBD = דיאגרמת גוף כאב. אנא לחץ כאן כדי להוריד קובץ זה.
טבלה משלימה 1. הקורלציה של ספירמן בין מדדי PBD לבין מדדי כאב סטנדרטיים המדווחים על עצמם. מקדמי המתאם של ספירמן (rho) עבור שלושה מדדי PBD שחולצו כנגד מדדי כאב NRS, VAS ו- MPQ. קיצורים: NRS = סולם דירוג מספרי; VAS = קנה מידה אנלוגי חזותי; MPQ = שאלון כאב מקגיל; PBD = דיאגרמת גוף כאב. אנא לחץ כאן כדי להוריד קובץ זה.
טבלה משלימה 2. התרשמות המטופלים מהשלמת PBD התגלו באמצעות שאלות ספציפיות ל-PBD ושאלות שהשתנו בקנה מידה של שימושיות המערכת. שאלות סולם השימושיות ששונו התחלפו בהצהרות חיוביות ושליליות ודורגו בסולם של 5 נקודות (1=מסכים מאוד, 5=לא מסכים מאוד). קיצור: PBD = דיאגרמת גוף כאב. אנא לחץ כאן כדי להוריד קובץ זה.
קובץ קידוד משלים 1: סקריפט Python למדדי PBD. קוד הפיתון המבואר מעבד דיאגרמת גוף כאב קובץ PNG ומפיק ערכי PBD ממוצע, כיסוי וסכום עבור כל קובץ. הסקריפט כולל גם הצהרות ייבוא להורדת החבילות הדרושות להפעלת התוכנית. אנא לחץ כאן כדי להוריד קובץ זה.
קובץ משלים 1: קובץ משלים לפרטים מתודולוגיים. אנא לחץ כאן כדי להוריד קובץ זה.
שלבים קריטיים בתוך הפרוטוקול
השלבים העיקריים כוללים: הגדרת PBD, הדרכת מטופלים ועיבוד מראש. להגדרת PBD, כל PBD ספציפי למין צריך להציג תצוגה מקדימה ואחורית26, ולהיות מכוסה בשכבה ריקה ביישום איור כדי לבודד ערכי גוון. יתר על כן, גודל העט חייב לענות על צרכי האיור של המטופלים ויש להגדיר שיפועי גוון כדי לנתח כמותית PBDs. הדרכת המטופל והבנת הכלי הן בסיסיות לנתונים אמינים. יש להקצות מספיק זמן למשתתפים לתרגל את יישום הכלי על PBD. השתמש בשיטת ה- teach-back כדי לאשר את הבנת המשתתפים של משימות וסקרים מעת לעת במהלך הבדיקה, בערך אחת ל -10 PBDs. על מנת לעקוב אחר PBD בודדים, מומלץ גם לתת שם לכל קובץ עם כותרת ייחודית וחותמת זמן לאחר השלמתו. לאחר איסוף הנתונים, ניתן לחלץ כל מדד PBD באמצעות סקריפטים של Python27 (ראה קובץ קידוד משלים 1). ניתן לחזור על המדדים של כיסוי PBD, עוצמת סכום ועוצמה ממוצעת לפני ואחרי כל טיפול או התערבות כדי לעקוב אחר תגובות הכאב בקרב המטופל. כדי לחלץ מדדים אלה, חוקר אחד שאינו מעורב ישירות באיסוף הנתונים, צריך לכסות שכבות מסיכה שחורה כדי לבודד רק צבעים שצוירו בתוך קווי המתאר של הגוף, ולאחר מכן לחשב ערכי פיקסלים HSV באמצעות קוד תוכנה מותאם אישית שסופק כקובץ משלים 1.
שינויים ופתרון בעיות בטכניקה
צעדים מתודולוגיים שוכללו במהלך איסוף הנתונים של מטופל 1. אלה כוללים מתן זמן רב יותר למטופלים להכיר את השליטה ברגישות ללחץ של העט, הגדרה נכונה של שכבות דיאגרמת גוף למיסוך וניתוח מאוחר יותר, הגבלת השימוש בסמלים או במילים על PBDs, והתאמת רגישות מוחלטת ללחץ העט בהתאם לחוזק ולמיומנות של כל משתתף (אם כי השינוי בין לחץ יחסי לגוון נשאר קבוע). המטופלים הורשו לבחור את גודל העט שלהם כדי לייצג בצורה הטובה ביותר את כאבם; עם זאת, בחירה בגודל קבוע אחד עשויה לאפשר השוואות עתידיות טובות יותר בין מטופלים. באיטרציות עתידיות, יצירת אב-טיפוס של שיטה המשתמשת בערוץ צבע אחד (לדוגמה, אדום, ירוק או כחול) ושינוי בהירות הצבע בהתבסס על לחץ העט יכולים למזער אובדן דיוק אפשרי בעת המרה ממרחב צבעים RGB למרחב צבעים HSV.
מגבלות הטכניקה
PBDs דורשים מהמטופלים כוח מוטורי בסיסי מספיק ומיומנות בגפיים עליונות לפחות עם יכולת מוטורית עדינה טובה באצבעות לכל הפחות כדי להשלים דיאגרמות באופן עצמאי ולתרגם במדויק את חווית הכאב שלהם באמצעות לחץ. בעוד שמדדי כאב סטנדרטיים כגון NRS ו- MPQ יכולים להיות מוזנים על נייר או מקלדת על ידי עוזר באמצעות תקשורת מילולית, שינוי זה עם PBDs עדיין לא אומת. PBDs גם חסר עומק כהמחשה דו מימדית. רמת הפירוט בדיאגרמת גוף תלת מימדית הודגמה איכותית כדי להרחיב את התקשורת של מידע על כאב17. אפיון נוסף של עומק הכאב יכול ללכוד מידע חדש על כאב שלא נבדק בסקאלות כגון NRS, VAS ו- MPQ. דיאגרמות גוף אינן מתוכננות כרגע ללכוד סומטיזציה מופשטת יותר או צורות עמוקות יותר של כאב. לדוגמה, מטופל 4 דיווח בעצמו כי מיקום הכאב ועוצמת הכאב לא אופיינו היטב על ידי תרשים הגוף בסקר השימושיות, מכיוון שהוא הרגיש שהם לא תפסו את הכאב הנוירופתי הפנימי שלו. מטופל 5 צייר לעתים קרובות קווים מקווקווים בדיאגרמות הגוף כדי להצביע על כבדות בתוך גופו, מה שיכול לבלבל חישובים מטריים. איטרציות PBDs עתידיות יכולות להיות מורחבות כדי לייצג את הסומטיזציה של כאב או כאב ויסצרלי בשיטה הניתנת לכימות. לבסוף, PBDs נותחו במסגרת N-of-1, שבה כמעט 100 PBDs נפרדים נוצרו עבור כל משתתף. ניתוחים ברמת הקבוצה לא היו אפשריים בשל המספר הקטן של המשתתפים הכוללים. לכן, לא ניתן היה לקבוע את אמינות הבדיקה החוזרת במחקר זה מכיוון שהתגובות לסולמות NRS נתקלות בהטיית עיגון, דבר המצביע על כך שאותם ציוני NRS עשויים שלא להיות שווי ערך לאותם PBDs שנבדקו לאחר הניסוי. יהיה צורך במחקר עתידי כדי להעריך את מדדי PBD במסגרת ניתוח קבוצתי ואת אמינות הבדיקה החוזרת של השיטה במדגם גדול יותר.
משמעות השיטה ביחס לשיטות הקיימות
PBDs היו בשימוש נרחב במסגרות קליניות ומחקריות כדי להדגים את עוצמת הכאב של המשתתפים על פני גופם14,15, אך כלי זה נותר מוגבל במידה רבה על ידי אופיו האיכותי. בעוד מיפוי כאב דיגיטלי שימש למעקב אורכי אחר כאב כרוני16, למטופלים חסרה היכולת לייצג את עוצמת הכאב ואת מיקומו בטכניקה משולבת ומדויקת. טרנספורמציה חדשנית זו של גוון לחץ, המשולבת עם PBDs, מספקת מדדי כאב מרחביים וכמותיים מורכבים, שניתן למדוד שוב ושוב ולעקוב אחריהם לאורך זמן כדי ללכוד את חוויית הכאב של המשתתף. כאן, שלושה מדדי PBD שחולצו ששיקפו באופן דיפרנציאלי את עוצמת הכאב ואת מיקומו בתוך המטופל, כלומר כיסוי PBD, עוצמת סכום ועוצמה ממוצעת, הוכחו כנושאים תוקף גבוה והתאמה עם מדדי כאב סטנדרטיים כגון עוצמת NRS, עוצמת VAS, אי נעימות VAS ו- MPQ. כל מדדי ה-PBD היו מתואמים עם ציוני ה-VAS וה-NRS בארבעה מתוך חמישה מטופלים, ובקורלציה משמעותית ל-MPQ בשלושה מתוך חמישה. בנוסף, גישת תורת האינפורמציה 28,29,30,31 חשפה קשרים לא ליניאריים שלא זוהו בשיטות סטטיסטיות נפוצות יותר. במחקר, לארבעה מתוך חמישה מטופלים היה MI משמעותי בין מדדי PBD ו- NRS, עוצמת VAS, אי נעימות VAS ו- MPQ, מה שהדגים חפיפה משמעותית, אך לא מלאה, בתוכן המידע. לפיכך, מדדי PBD היו תואמים מאוד למדדי כאב סטנדרטיים, אך נראה כי ממוצע PBD שיקף שילוב של מידע על עוצמה ומיקום שלא היה קיים במדדי כאב קונבנציונליים.
יישומים עתידיים של טכניקה זו
התוצאות הנוכחיות מראות כי PBDs עשוי להתאים במיוחד לחולים שחווים ומכמתים את כאבם בקנה מידה לא ליניארי. בדומה לאופן שבו תיאורים מילוליים יכולים לספק ממד נוסף למשתתפים כדי להעריך כאב, PBDs מספקים פרשנות גרפית ייחודית מבוססת לחץ של הכאב שלהם. על ידי יישום טרנספורמציה חדשנית של גוון לחץ, דיאגרמות גוף מספקות מידע על המיקום, ההתפשטות והשונות האזורית בעוצמת הכאב, אשר למיטב ידיעתנו, לא הודגמה בעבר. יחד עם נתונים עצביים שנאספו במהלך כל ניסוי DBS, מדדי PBD יכולים להיות כלי רב עוצמה בלוקליזציה של כאב באזורי גוף שונים לאזורי מוח שונים ולעזור ליידע מחקרים מכניסטיים על מסלולי איתות כאב. טרנספורמציית גוון הלחץ המיושמת ב- PBDs יכולה לשמש בסביבות קליניות ומחקריות רבות כדי לנתח הקלה בכאב בתגובה לטיפול או להשוות כאב לאורך זמן. שיטה זו לא רק מייצרת דיאגרמות ייחודיות ואינטואיטיביות מבחינה חזותית להערכת כאב, אלא גם לוכדת במדויק את חוויית המטופל מעבר לציון מספרי יחיד.
מחקר זה מומן על ידי מענק UH3-NS115631 של המכונים הלאומיים לבריאות ל-PS. מקורות מימון אישרו את תכנון המחקר אך לא היה להם תפקיד בביצוע המחקר, ניתוח נתונים או הכנת כתב יד. אנו מודים גם לד"ר אדוארד פ. צ'אנג, לד"ר פיליפ א. סטאר ולמשתתפים במחקר שלנו.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Adobe Photoshop v.21.2.1 | Adobe Inc. | N/A | Photo editor application to pre-process pain body diagrams |
Apple Pencil 2nd generation | Apple Inc. | A2051 | Digital pen for pressure-hue transformation |
iPad Pro (11-inch, 2nd generation) | Apple Inc. | MY332LL/A | Touch-sensitive digital tablet |
Pain Body Diagram Template | 123RF | 95218807 | Copyright Use |
Procreate v5.3.1 | Procreate | N/A | Commercially available illustration applicataion |
REDCap v13.2.1 | Vanderbilt University | N/A | Secure web survey and database application |
This article has been published
Video Coming Soon
ABOUT JoVE
Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved