Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Neuroscience
Click here for the English version

Neuroscience

تحديد موقع الألم وشدته باستخدام مخططات جسم الألم متعددة الوسائط

Published: July 7, 2023 doi: 10.3791/65334
Automatic Translation
*1, *2, *2, 2, 2, 2, 3
1Anesthesiology (Division of Pain Management), University of California, San Francisco, 2Neurological Surgery and UCSF Weill Institute of Neurosciences, University of California, San Francisco, 3Anesthesiology (Division of Pain Management) and Neurological Surgery and UCSF Weill Institute of Neurosciences, University of California, San Francisco
* These authors contributed equally

Summary

تفشل مقاييس الألم الحالية المستخدمة لقياس شدة الألم ، مثل المقاييس التناظرية المرئية ، في التقاط تعقيد تجارب الألم الذاتية. مخططات الجسم للألم نوعية ولكنها قد تكون أكثر إفادة. الهدف من هذه الطريقة هو استخراج المقاييس الكمية من مخططات جسم الألم باستخدام تحويل جديد للضغط واللون.

Abstract

لتحديد شدة الألم الذاتية للفرد ، تستخدم مقاييس تصنيف الألم الموحدة مثل مقياس التصنيف الرقمي (NRS) أو المقياس التناظري البصري (VAS) أو استبيان الألم McGill (MPQ) بشكل شائع لتقييم الألم على مقياس رقمي. ومع ذلك ، غالبا ما تكون هذه المقاييس متحيزة وتفشل في التقاط تعقيد تجارب الألم. في المقابل ، غالبا ما تتطلب الممارسة السريرية من المرضى الإبلاغ عن مناطق الألم من خلال الرسم على مخطط الجسم ، وهو أداة فعالة ولكنها نوعية. تستخرج الطريقة المعروضة هنا مقاييس قابلة للقياس الكمي من مخططات جسم الألم (PBDs) التي يتم التحقق من صحتها مقابل مقاييس الألم NRS و VAS و MPQ. باستخدام تحويل جديد لتدرج الضغط على جهاز لوحي رقمي ، يمكن تمثيل ضغوط الرسم المختلفة المطبقة باستخدام قلم رقمي كدرجات مختلفة على PBD. ينتج عن ذلك رسم تخطيطي بديهي بصريا للألوان التي تتراوح من الأخضر إلى الأزرق إلى الأحمر ، والتي تمثل المناطق الخفيفة إلى المتوسطة إلى الأكثر إيلاما ، على التوالي. لتحديد كل PBD ، تم تحديد مقاييس الألم الجديدة: (1) كثافة PBD المتوسطة ، والتي تساوي مجموع قيمة تدرج كل بكسل مقسومة على عدد وحدات البكسل الملونة ، (2) تغطية PBD ، والتي تساوي عدد وحدات البكسل الملونة مقسومة على إجمالي عدد وحدات البكسل على الجسم ، و (3) شدة مجموع PBD ، والتي تساوي مجموع جميع قيم تدرج البكسل. باستخدام تحليلات نظرية الارتباط والمعلومات ، تبين أن مقاييس PBD هذه تتوافق بدرجة عالية مع مقاييس الألم الموحدة ، بما في ذلك NRS و VAS و MPQ. في الختام ، يمكن أن توفر PBDs معلومات مكانية وكمية جديدة يمكن قياسها وتتبعها بشكل متكرر بمرور الوقت لتوصيف تجربة الألم لدى المشارك بشكل شامل.

Introduction

الألم المزمن هو حالة عصبية نفسية منهكة تؤثر على أكثر من 50 مليون بالغ في الولايات المتحدة1. ومع ذلك ، فإن الأدوات السريرية الشائعة لتتبع شدة الألم الذاتية (مثل مقياس التصنيف الرقمي [NRS] أو المقياس التناظري البصري [VAS]) هي اختزالية وتفشل في توصيل الطبيعة المعقدة لشدة أعراض الألم التي تمتد عبر المجالات الحسية الجسدية أو المعرفية أو العاطفية 2,3. يعد تتبع شدة الألم لدى الفرد بدقة أمرا بالغ الأهمية لتشخيص متلازمات الألم ، ومراقبة تطور المرض ، وتقييم الفعالية المحتملة للعلاجات مثل الأدوية أو تحفيز الدماغ.

تتطلب أداة شدة الألم NRS المستخدمة على نطاق واسع أن يقوم الشخص بتقييم شدة الألم كقيمة صحيحة من 0-10 ، مما يمثل عدم وجود ألم إلى أسوأ ألم ممكن. في حين أن NRS سهل الإدارة والفهم ، إلا أنه محدود بتحيز تثبيت المستجيبين ، وتحيز التوقعات ، والتفسير المتغير للقيم الفردية 4,5 ؛ هذه أيضا تحد من المقارنات بين المشاركين. قد يقلل VAS ، وهو مقياس مستمر من 0-100 ، من تأثير التثبيت ولكن لا يزال من الممكن أن يواجه قيودا مماثلة لتلك الخاصة ب NRS4. أظهرت العديد من الدراسات درجة عالية من الاتفاق بين NRS و VAS لشدة آلام أسفل الظهر المزمنة6,7 والممارسة السريرية5 ، لكن إرشادات الإجماع تسلط الضوء على العديد من أوجه القصور في الاعتماد على مقاييس مماثلة في تصميم أو تفسير تجربة الألم السريرية 8,9. يقوم استبيان الألم McGill القصير 2 (MPQ) بتشريح الأبعاد الحسية الجسدية والعاطفية للألم باستخدام تصنيفات الواصفات اللفظية10 ، للمساعدة في التمييز بين بعد الألم الحسي والعاطفي11. على الرغم من أن مقاييس تصنيف الألم هذه تستخدم بشكل شائع لتتبع شدة الألم12,13 ، إلا أنها تفشل في التقاط معلومات طبوغرافية مفصلة مثل موقع الألم أو تباين الشدة عبر مناطق الجسم.

مخططات جسم الألم (PBDs) هي أداة تقييم ألم مفتوحة وحرة الشكل تسمح للمستجيبين بتوضيح تمثيل مرئي لموقع الألم وشدته على مخطط تخطيطي لجسم الإنسان14,15. PBDs هي أداة اتصال فعالة بين المشاركين ومقدمي الخدمات الطبية التي تساعد على تتبع أعراض الألم طوليا16. قد يقلل التنسيق الرسومي الحر ل PBD من تحيز التثبيت. وقد أدت التعديلات التي أدخلت مؤخرا على PBDs ، مثل إدخال مخططات الجسم الخاصة بالجنس ، إلى زيادة فعاليتها كأداة اتصال عن طريق مواءمة شكل الجسم الممثل بصريا مع تشريح المجيب ، وبالتالي زيادة تحديد الهوية الذاتية ودقة الاستجابة17. علاوة على ذلك ، فقد ثبت أن استخدام اللون للدلالة على الشدة يسمح بالتواصل الفعال لأعراض الألم والتغلب على الحواجز الثقافية واللغوية. على سبيل المثال ، تم اختيار اللونين الأبيض والأحمر بشكل شائع للإشارة إلى عدم وجود ألم وألم شديد ، على التوالي ، في مجموعة مرضى الهمونغ18. في حين أن PBDs هي أداة فعالة19،20 ، فقد كانت محدودة بطبيعتها النوعية.

أدى استخدام PBDs على الأجهزة اللوحية الرقمية إلى توسيع الأدوات المتاحة بشكل كبير لتحديد موقع الألم وشدته. قام Barbero et al. بتحديد مدى الألم أو عدد وحدات البكسل المرسومة داخل PBD للمرضى الذين يعانون من آلام أسفل الظهر والرقبة المزمنة وأظهروا موثوقية جيدة لإعادة الاختبار والارتباط الكبير مع مقاييس VAS21. كما تم تحليل مخططات الجسم لإنشاء خرائط تردد الألم لإظهار المناطق الأكثر إلى الأقل إيلاما في الجسم21,22. في حين أن هذه الطرق تحدد معلومات الألم المكاني ، حتى الآن ، لم تدمج أي طريقة كلا من شدة الألم والموقع في المقاييس المركبة.

يوضح البروتوكول التالي طريقة للحصول على PBDs ملونة جديدة وبديهية بصريا واستخراج ثلاثة مقاييس كمية تعكس معا مركبا من شدة الألم ومعلومات الموقع. للقيام بذلك ، تم اختيار خمسة مشاركين يخضعون لتجربة بحثية لتحفيز الدماغ العميق (DBS) لألم الأعصاب المزمن المقاوم لاختبار النهج الحالي ، باستخدام تصميم دراسة N-of-123. طلب من المشاركين الإبلاغ عن شدة أعراض الألم اللحظية من خلال تطبيق مستويات متفاوتة من ضغط القلم على تطبيق الرسم التوضيحي للكمبيوتر اللوحي لإنتاج درجات ألوان تتوافق مع شدة الألم المختلفة في مواقع مختلفة من الجسم. تمت مقارنة المقاييس المشتقة من PBD للتغطية وشدة المجموع ومتوسط الشدة بمقاييس الألم الأكثر شيوعا التي تم التحقق من صحتها (مثل NRS و VAS و MPQ) باستخدام تحليلات المعلومات الإحصائية والمتبادلة (MI).

على مدار 10 أيام من الإقامة في المستشفى للمرضى الداخليين ، أكمل المرضى الذين يخضعون للتقييم PBDs (متوسط ±الانحراف المعياري (SD) = 121.8 ± 34.3 PBDs لكل مريض ؛ النطاق 84-177 ؛ إجمالي 609 PBDs) بالإضافة إلى مقاييس الألم التي تم التحقق من صحتها مثل NRS و VAS و MPQ عدة مرات يوميا. تم جمع PBDs عبر تطبيق لوحي وتحميلها كملفات مختومة زمنيا إلى خوادم أبحاث آمنة عند اكتمالها. تم الحصول على شدة الألم NRS و VAS و MPQ باستخدام أدوات مسح REDCap ، وهو تطبيق ويب آمن. تم إجراء كل من الدراسات الاستقصائية و PBDs شخصيا من قبل مساعدي الأبحاث لضمان حصول المرضى على المساعدة اللازمة لإكمال تقييماتهم بدقة. توضح الخطوات التالية بالتفصيل إعداد PBD ، وتعليمات المشاركين ، وجمع البيانات ، وتحليل PBD المستخدم لقياس الألم بشكل موثوق (الشكل 1).

Protocol

تم تنفيذ بروتوكول PBD هذا في بروتوكول التجارب السريرية الأم (NCT03029884) ، الذي وافق عليه برنامج حماية البحوث البشرية بجامعة كاليفورنيا في سان فرانسيسكو وإدارة الغذاء والدواء. وقع كل مشارك (3 إناث و 2 ذكر ، الفئة العمرية: 51-67 سنة) موافقة خطية مستنيرة ؛ تم تجنيدهم من مركز إدارة الألم بجامعة كاليفورنيا في سان فرانسيسكو أو إحالتهم من قبل الأطباء في الولايات المتحدة.

1. إعداد مخطط جسم الألم

  1. معايير إدراج المريض: قم بتضمين المشاركين الذين يعانون من تشخيصات الألم التالية: العديد من مسببات آلام الأعصاب ، بما في ذلك آلام ما بعد السكتة الدماغية المركزية (مريضان) ومرض العمود الفقري التنكسي العصبي مع ألم جذري (مريض واحد) ، ومتلازمة الألم الإقليمية المعقدة (مريض واحد) ، وإصابة الحبل الشوكي (مريض واحد). أكمل جميع المشاركين التعليم ما بعد الثانوي.
  2. استيراد قالب PBD مناسب للجنسين (الشكل التكميلي 1) ، يعرض كلا من أسطح الجسم الأمامية والخلفية ، إلى تطبيق توضيحي يحتوي على أداة رسم حساسة للضغط على جهاز لوحي رقمي حساس للمس. قم بتنزيل قالب PBD إلى مكتبة صور الجهاز اللوحي ، ثم انقر فوق الزر استيراد .
  3. قم بإنشاء طبقة جديدة أعلى قالب PBD بالنقر فوق أيقونة الطبقات متبوعة بالزر + للمشارك للرسم عليها. ينتج عن هذا طبقتان ، واحدة مع PBD والأخرى يتم رسمها بألوان تشير إلى الألم.
  4. قم بإنشاء فرشاة جديدة بمنحنى تحويل الضغط إلى تدرج اللون x = y بالنقر أولا على أيقونة مكتبة الفرشاة ، ثم + لفتح استوديو الفرشاة.
  5. انقر فوق الزر المسمى Color Dynamics ، ثم قم بالتمرير لأسفل إلى قسم ضغط اللون. بالنسبة لمنزلق تدرج اللون، انقر النسبة المئوية الرقمية للتأكد من أن الرسم البياني لتحويل الضغط يصور خطا مستقيما بزاوية 45 درجة.
    ملاحظة: سيؤدي النقر المزدوج فوق الرسم البياني إلى توفير خيار إعادة تعيين الرسم البياني إلى الرسم البياني x = y المستقيم.
  6. لتعريف نطاق تدرج الصبغة من الأخضر إلى الأزرق إلى الأحمر، اضبط منزلق تدرج اللون تحت قسم ضغط اللون بالنقر فوق النسبة المئوية للرقم المدرج وإدخال قيمة رقمية 81٪.
    ملاحظة: هناك طريقة أخرى للقيام بذلك وهي إدخال حدود سداسية عشرية من # 008000 إلى #FF0000 إذا كان التطبيق يسمح بالإدخال اليدوي للرموز السداسية.
  7. حدد حجم القلم الذي يستوعب احتياجات المشاركين في الدراسة عن طريق ضبط شريط تمرير أداة القلم. حجم القلم 30٪ هو حجم بداية جيد لمعظم المشاركين.

2. تعليمات للمشاركين

  1. وصف تشريح PBD واتجاه قوالب الجسم في الوضع الرأسي ، وأدوات الرسم والمسح ، والضغط عن طريق اللمس للتكبير / التصغير ووظيفة التحريك للمريض.
  2. اشرح التحول الخطي من الضغط إلى اللون للمشاركين بالطريقة التالية: أخبر المشاركين أن الضغط المتزايد المطبق على القلم سيؤدي إلى درجات تتحول من الأخضر إلى الأزرق إلى الأحمر والتي يجب تلوينها في الرسم البياني لتمثيل شدة الألم الخفيفة إلى المتوسطة إلى الشديدة في أي مكان معين ، على التوالي.
  3. باستخدام طريقة إعادة التدريس24 ، تأكد من فهم المشارك لمهمة PBD من خلال مطالبته بشرح كيفية ملء الرسم البياني باستخدام كلماته الخاصة.
  4. اسمح للمشاركين ب 15 دقيقة على الأقل من وقت التدريب لرسم PBDs متعددة على سطح مستو لضمان التمثيل الدقيق لموقع الألم وشدته. اسمح بإجراء أي تعديلات لزيادة قابلية الاستخدام إلى أقصى حد. راجع PBDs بعد ذلك مباشرة مع كل مشارك لضمان الاتساق وأن الألوان يتم رسمها على النحو المنشود.

3. جمع البيانات والمعالجة المسبقة

  1. اطلب من المشاركين إكمال PBDs خلال خط الأساس أو في نقاط زمنية مختلفة بعد بعض العلاج أو التدخل. اسمح بفترة زمنية مفتوحة لإكمال كل PBD بحيث يمكن إكمال كل خريطة بما يرضي المشارك.
  2. احفظ PBDs المكتملة مع اسم ملف موحد يحتوي على معرف المريض بالإضافة إلى تاريخ ووقت اكتمال PBD.
    ملاحظة: يتم حفظ هذه الملفات مؤقتا على الجهاز اللوحي.
  3. تم الانتهاء من التصدير المجمع ل PBDs إما بتنسيق مستند محمول (.PDF) أو تنسيق ملف مستند Photoshop (.PSD) يحتفظ بطبقات الصورة للمعالجة المسبقة. للتصدير المجمع، انقر أولا على أيقونة تحديد لاختيار الصور المطلوبة، ثم انقر على مشاركة لفتح قائمة بتنسيقات الصور للتصدير. انقر فوق تنسيق الملف الذي تختاره.
    ملاحظة: يتم تحميل الملفات المصدرة إلى خادم أبحاث آمن.
  4. قم بتنزيل PBDs وافتحها في محرر صور قائم على البيانات النقطية.
  5. اعزل البيكسلات الملونة ذات الأهمية من الطبقة العليا من ملف PBD بإضافة طبقتي قناع: طبقة سوداء تماما أسفل الطبقة الملونة وطبقة قناع سوداء لاستبعاد البيكسلات خارج حدود جسم القالب فوق الطبقة الملونة. سيؤدي ذلك إلى معالجة PBDs التي تحتوي فقط على وحدات البكسل الملونة داخل مخطط الجسم على خلفية سوداء (الشكل 1).
  6. قم بتصدير PBDs المعالجة كملفات رسومات شبكة محمولة (.png) بالنقر فوق تسلسل الأزرار التالي وتحديده: ملف > تصدير > تصدير باسم > PNG > تصدير.

4. القياس الكمي PBD

  1. قم بتحويل كل قيمة بكسل في PBD من مساحة ألوان RGB (أحمر ، أخضر ، أزرق) إلى مساحة ألوان HSV (تدرج اللون ، التشبع ، القيمة) باستخدام OpenCV225 ، حزمة Python متاحة للجمهور. استخرج قيمة تدرج اللون لكل بكسل عن طريق تشغيل نصوص python النصية بعنوان rgba2hsv (اسم الملف) (ملف الترميز التكميلي 1) و measure_SAnoblur (اسم الملف ، سيغما -1.0) (الشكل 1).
    ملاحظة: تقوم هذه البرامج النصية بتحديد قيم تدرج الألوان وضبطها لإنشاء مقياس تدرج ألوان مستمر من 0-139.5. تتراوح قيم HSV على OpenCV2 من 0-179. الأخضر الأخف ، والذي يمثل أقل شدة للألم ، يتوافق مع قيمة تدرج اللون 39.5. تتوافق بعض الأشكال الحمراء مع القيم بين 0-10. لا تستخدم أداة القلم الألوان الصفراء والبرتقالية التي تتوافق مع قيم تدرج الألوان بين 10-39.5. يتم إعادة تعيين قيم اللون الأحمر من 0-10 إلى 179 لتمثيل شدة الألم بشكل صحيح. يتراوح مقياس تدرج الألوان من 39.5-179 بعد هذا التعديل. بعد ذلك ، يتم طرح 39.5 من كل قيمة تدرج بحيث يتراوح المقياس النهائي من 0-139.5.
  2. قم بحساب وتطبيع مقاييس PBD الثلاثة عن طريق تشغيل برنامج Python النصي بعنوان quantifypain (اسم الملف) (ملف الترميز التكميلي 1).
    1. يحسب النص البرمجي كل مقياس كما هو موضح أدناه.
      1. تغطية PBD: قسم عدد وحدات البكسل الملونة على إجمالي عدد وحدات البكسل المتوفرة داخل مخطط الجسم. نطاق عدد وحدات البكسل الملونة للإناث هو 0 إلى 820,452 بكسل (إجمالي وحدات البكسل) والنطاق للذكور هو 0 إلى 724,608 بكسل (إجمالي وحدات البكسل).
      2. كثافة مجموع PBD: أضف قيم تدرج الألوان لجميع وحدات البكسل في الرسم التخطيطي للنص. نطاق مجموع قيم تدرج اللون للإناث هو 0 إلى 114,453,054 والنطاق للذكور هو 0 إلى 101,082,816.
      3. PBD متوسط الشدة: قسم مجموع كل قيم تدرج الألوان على إجمالي عدد وحدات البكسل الملونة.
    2. استخدم البرنامج النصي لتطبيع جميع مقاييس PBD على مقياس من 0 إلى 100 باتباع الحسابات الموضحة أدناه.
      1. تغطية PBD: اضرب تغطية PBD في 100.
      2. مجموع PBD: قسم شدة مجموع PBD على الحد الأقصى لكثافة مجموع PBD واضربه في 100. الحد الأقصى لكثافة مجموع PBD يساوي إجمالي عدد البكسل في مخطط الجسم مضروبا في 139.5 (أي بالنسبة للإناث ، فهو 820,452 بكسل مضروبا في 139.5 وهو ما يساوي 114,453,054 ؛ بالنسبة للذكور ، فهو 724,608 بكسل مضروبا في 139.5 وهو ما يساوي 101,082,816).
      3. PBD يعني: قسم متوسط كثافة PBD على الحد الأقصى لقيمة تدرج الألوان 139.5 واضربه في 100.
  3. كرر الخطوتين 4.1 و 4.2 لمعالجة كل ملف PBD (بملحق .png). تجميع المخرجات في جدول بيانات لإجراء المزيد من التحليلات.

Representative Results

يوفر متوسط PBD ومجموعها وتغطيتها بشكل فريد معلومات حول استجابات الألم التي لم يتم التقاطها في مقاييس الألم الموحدة الأخرى. بين اثنين من PBDs (الشكل 2A ، B) ، يكون متوسط شدة الألم متطابقا (متوسط PBD = 79.6). ومع ذلك ، فإن زيادة التغطية والمجموع تكشف عن الانتشار المكاني الأكبر للألم وشدة الألم الكلية ، على التوالي ، التي تميز بين اثنين من PBDs (الشكل 2 ب). لتحديد الألم بدقة باستخدام هذه المقاييس ، يجب على الباحثين تجنب أخطاء إعداد PBD الشائعة التالية (الشكل 2C). لن يتم التقاط سمك القلم الكبير بشكل مفرط والعناصر الدخيلة خارج مخطط الجسم ، مثل مناطق الجسم الدائرية أو الواصفات المكتوبة في معالجة PBD. وبالمثل ، فإن القلم الأبيض المستخدم لإزالة اللون بدلا من أداة الممحاة سوف يحرف مقاييس PBD. ستمكن الممارسة والتعليم المعزز المرضى من إنشاء PBDs دقيقة وقابلة للقياس تكشف عن التباين في شدة الألم وتوزيعه.

تم التحقق من صحة مقاييس PBD مقابل NRS و VAS و MPQ (الشكل 3B ؛ الشكل التكميلي 2) وسجلت درجات عالية في سهولة الاستخدام (الشكل التكميلي 1 والشكل التكميلي 2).

ترتبط مقاييس PBD بمقاييس الألم القياسية
ارتبطت مقاييس PBD ب NRS و VAS و MPQ لمعظم المرضى (الشكل 3 أ ، الشكل التكميلي 1 أ ، ب). في أربعة من خمسة مرضى ، ارتبط مجموع PBD والتغطية والمتوسط ب VAS و NRS (ارتباط سبيرمان ، rs = 0.33-0.72 ، p < 0.004 ، الجدول التكميلي 1). بالنسبة لثلاثة من أصل خمسة مشاركين ، ارتبطت مقاييس PBD أيضا بشكل كبير بدرجات MPQ (ارتباط سبيرمان ، rs  = 0.38-0.53 ، p < 0.004 ، الجدول التكميلي 1). ومع ذلك ، لم يظهر المريض 4 ارتباطات كبيرة بين مقاييس PBD ودرجات الألم القياسية. كما قمنا بتمييز العلاقات غير الخطية بين PBD والمقاييس القياسية باستخدام تحليلات نظرية المعلومات (الشكل التكميلي 2).

تتجنب مقاييس PBD تثبيت الاستجابة ومشاركة المعلومات المتبادلة مع مقاييس الألم القياسية
احتوت مقاييس PBD على معلومات (أي إنتروبيا) أكثر من NRS. عبر المرضى ، احتوت NRS على معلومات أقل (2.32 ± 0.37 بت) مقارنة بكثافة VAS ، وعدم الرضا VAS ، وإجمالي MPQ ، ومجموع PBD ، وتغطية PBD ، ومتوسط PBD (3.21 ± 0.49 بت ، 3.20 ± 0.31 بت ، 3.16 ± 0.23 بت ، 3.06 ± 0.32 بت ، 3.34 ± 0.16 بت ، 3.22 ± 0.39 بت ، على التوالي ؛ الشكل التكميلي 2). تم تأكيد ذلك من خلال مقاييس ANOVA المتكررة أحادية الاتجاه (F (4,1) = 12.10 ، p < 0.05) واختبار Tukey t للمقارنات الفردية (جميعها p < 0.05). يوضح هذا أن مقاييس PBD كان لها رسو استجابة أقل من NRS.

كما تم التحقق من صحة PBD مقابل المقاييس المحددة من خلال تحليلات المعلومات المتبادلة (اختبار التقليب ، α = 0.05). في أربعة من خمسة مرضى ، شاركت مقاييس PBD بشكل كبير MI مع NRS ، وكثافة VAS ، وعدم الرضا VAS ، و MPQ (p < 0.05 ، الشكل 3B). في المقابل ، لم تشارك مقاييس PBD للمريض 4 بشكل كبير MI مع المقاييس المعمول بها. نظرا لأن NRS الخاصة بهم تحتوي على أقل المعلومات عبر المرضى (الشكل التكميلي 2) ، فإن هذا يشير إلى فشل NRS في التقاط الفروق الدقيقة في تجربة الألم التي تم التقاطها بواسطة PBD. في جميع المرضى ، شارك NRS MI بشكل كبير مع كثافة VAS ، و VAS غير سارة ، و MPQ بينما شارك مجموع PBD MI مع تغطية PBD ومتوسط PBD (p < 0.05 ، الشكل 3B). إجمالا ، بالنسبة لمعظم المرضى ، شاركت مقاييس PBD MI مع مقاييس الألم المعمول بها.

كانت PBDs سهلة الاستخدام لمعظم المشاركين
في الدراسة ، وجد أربعة من المرضى الخمسة أن PBD سهل الاستخدام ويعكس آلامهم بدقة (الجدول التكميلي 2). ومع ذلك ، أفاد المريض 4 أنه كان من الصعب استخدام PBD (5 على مقياس ليكرت المكون من 5 نقاط). هذا في المقام الأول لأن لديهم ألما عميقا وحشويا - لم يتم التقاطه جيدا في PBD ثنائي الأبعاد (2D). بينما اختلف المرضى في معرفتهم ب PBDs (2.8 ± 1.2 ، النطاق 1-4 ، مقياس ليكرت المكون من 5 نقاط) ، استخدموا جميعا إلكترونيات قابلة للمقارنة يوميا (5.0 ± 0.0 ، مقياس ليكرت من 5 نقاط) ووجدوا أن PBD سهل الاستخدام (5.2 ± 0.4 ، النطاق 5-6 ، مقياس ليكرت 6 نقاط).

Figure 1
الشكل 1. سير عمل تحليل مخطط جسم الألم (PBD). اعتمد المرضى على قوالب PBD فارغة لتمثيل موقع الألم وشدته. احتوت PBDs المكتملة على درجات تراوحت من الأخضر إلى الأزرق إلى الأحمر ، والتي تمثل مناطق الألم الخفيفة إلى المتوسطة إلى الشديدة ، على التوالي. تم إخفاء PBDs لتضمين وحدات البكسل فقط داخل مخطط الجسم ثم تمت إزالة القالب لعزل وحدات البكسل التي تحتوي على ألوان فقط. ومن هذه الثنائيات ثنائية المباني، حسبت تغطية PBD (٪)، وكثافة المجموع (التسوية إلى 0-100)، ومتوسط الكثافة (إلى 0-100). بالنسبة لتغطية PBD ، تم تقسيم عدد وحدات البكسل الملونة أولا على إجمالي عدد البكسل داخل الرسم البياني (820,452 بكسل للإناث ، 724,608 بكسل للذكور) ، ثم تم ضربه في 100. بالنسبة لشدة مجموع PBD ، تم جمع قيم تدرج الألوان لجميع وحدات البكسل في مخطط الجسم أولا (نطاق الإناث: 0-114,453,054 ؛ نطاق الذكور: 0-101,082,816). ثم قسمت المجموع على الحد الأقصى لكثافة مجموع PBD (الإناث: 820,452 بكسل مضروبة في الحد الأقصى لقيمة تدرج الألوان 139.5 ، الذكور: 724,608 بكسل في 139.5) وضربت في 100. بالنسبة لكثافة متوسط PBD ، تم تقسيم مجموع جميع قيم تدرج الألوان على العدد الإجمالي للبكسل الملون ، ثم تمت تسويتها بالقسمة على الحد الأقصى لقيمة تدرج الألوان البالغة 139.5. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Figure 2
الشكل 2. PBDs التمثيلية التي تعرض أمثلة على PBDs الجيدة والسيئة. (أ، ب) تظهر PBDs الجيدة فائدة حساب 3 مقاييس للألم. (ج) تتضمن أمثلة PBD السيئة حجم القلم السميك بشكل مفرط ، والعناصر الدخيلة خارج مخطط الجسم ، والمسح غير الدقيق. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Figure 3
الشكل 3. تم التحقق من صحة مقاييس PBD مقابل مقاييس الألم القياسية من خلال ارتباط سبيرمان وتحليلات المعلومات المتبادلة. (أ) شدة VAS ومجموع PBD مرسومة بخطوط خطية أفضل ملاءمة مرسومة لكل مريض. (ب) بيانات على مستوى المجموعة توضح متوسط المعلومات المتبادلة (MI) بين كل مقياس ألم ، مع الإشارة إلى MI بشريط ألوان على اليمين. يمثل النص الموجود في كل مربع عدد المرضى الذين يعانون من MI ذي دلالة إحصائية لمقارنة زوجية معينة (على سبيل المثال ، يشير 3/5 إلى 3 مرضى لديهم قيم معنوية). يتم تقديم MI بواسطة MI المرصود مقسوما على الحد الأقصى النظري MI. الاختصارات: NRS = مقياس التصنيف الرقمي. كثافة VAS = كثافة المقياس التناظري البصري ؛ VAS unpl. = مقياس التناظرية البصرية الألم غير سارة ، MPQ = نموذج قصير استبيان الألم McGill 2 ؛ PBD = مخطط جسم الألم ؛ PBD cov. = تغطية PBD ، MI = المعلومات المتبادلة ، sig. = كبير. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

الشكل التكميلي 1. تم رسم متوسط PBD (A) وتغطية PBD (B) مقابل كثافة VAS مع خطوط خطية أفضل ملاءمة مرسومة لكل مريض. الاختصارات: VAS = مقياس تناظري مرئي ؛ PBD = مخطط ألم الجسم. الرجاء الضغط هنا لتنزيل هذا الملف.

الشكل التكميلي 2. الإنتروبيا لكل مقياس للألم عبر المرضى. على مستوى المجموعة ، كان لشدة NRS إنتروبيا أقل من كل مقياس ألم آخر كما هو موضح في مقاييس ANOVA المتكررة أحادية الاتجاه متبوعة باختبار Tukey بعد التخصيص لمقارنات محددة * = p < 0.05 ، ** = p < 0.001. الاختصارات: NRS = مقياس التصنيف الرقمي ؛ VAS = مقياس تناظري مرئي ؛ MPQ = استبيان ماكجيل للألم ؛ PBD = مخطط ألم الجسم. الرجاء الضغط هنا لتنزيل هذا الملف.

الجدول التكميلي 1. ارتباطات سبيرمان بين مقاييس PBD ومقاييس الألم القياسية المبلغ عنها ذاتيا. معاملات ارتباط سبيرمان (rho) لثلاثة مقاييس PBD مستخرجة مقابل مقاييس الألم NRS و VAS و MPQ. الاختصارات: NRS = مقياس التصنيف الرقمي ؛ VAS = مقياس تناظري مرئي ؛ MPQ = استبيان ماكجيل للألم ؛ PBD = مخطط ألم الجسم. الرجاء الضغط هنا لتنزيل هذا الملف.

الجدول التكميلي 2. تم الكشف عن انطباعات المريض عن إكمال PBD من خلال الأسئلة الخاصة ب PBD وقابلية استخدام النظام المعدلة على نطاق واسع. تناوبت أسئلة مقياس قابلية الاستخدام المعدلة في عبارات إيجابية وسلبية وتم تصنيفها على مقياس مكون من 5 نقاط (1 = أوافق بشدة ، 5 = لا أوافق بشدة). اختصار: PBD = مخطط جسم الألم. الرجاء الضغط هنا لتنزيل هذا الملف.

ملف الترميز التكميلي 1: برنامج Python النصي لمقاييس PBD. يعالج كود python المشروح ملف PNG لمخطط جسم الألم ويخرج متوسط PBD والتغطية وقيم المجموع لكل ملف. يتضمن البرنامج النصي أيضا عبارات استيراد لتنزيل الحزم المطلوبة لتشغيل البرنامج. الرجاء الضغط هنا لتنزيل هذا الملف.

الملف التكميلي 1: ملف تكميلي للتفاصيل المنهجية. الرجاء الضغط هنا لتنزيل هذا الملف.

Discussion

الخطوات الحاسمة داخل البروتوكول
تشمل الخطوات الرئيسية: إعداد PBD ، وتعليمات المريض ، والمعالجة المسبقة. بالنسبة لإعداد PBD ، يجب أن يتصور كل PBD خاص بالجنس طريقة عرض أمامية وخلفية26 ، وأن يتم تراكبها بطبقة فارغة على تطبيق توضيحي لعزل قيم تدرج الألوان. علاوة على ذلك ، يجب أن يلبي حجم القلم احتياجات المرضى التوضيحية ويجب تحديد تدرجات اللون لتحليل PBDs كميا. تعد تعليمات المريض وفهمه للأداة أمرا أساسيا للحصول على بيانات موثوقة. وينبغي تخصيص وقت كاف للمشاركين للتدرب على تنفيذ الأداة المتعلقة بشعبة البرامج والميزانية. استخدم طريقة التدريس مرة أخرى لتأكيد فهم المشارك للمهام والاستطلاعات بشكل دوري أثناء الاختبار ، مرة واحدة تقريبا كل 10 PBDs. من أجل تتبع PBDs الفردية ، من الجيد أيضا تسمية كل ملف بعنوان فريد وطابع زمني بعد الانتهاء. بعد جمع البيانات ، يمكن استخراج كل مقياس PBD باستخدام نصوص Python27 (انظر ملف الترميز التكميلي 1). يمكن تكرار مقاييس تغطية PBD وشدة المجموع ومتوسط الشدة قبل وبعد أي علاج أو تدخل لتتبع استجابات الألم داخل المريض. لاستخراج هذه المقاييس ، يجب على أحد الباحثين غير المشاركين بشكل مباشر في جمع البيانات ، تراكب طبقات القناع الأسود لعزل الألوان المرسومة داخل مخطط الجسم فقط ، ثم حساب قيم بكسل HSV باستخدام رمز البرنامج المخصص المقدم كملف تكميلي 1.

التعديلات واستكشاف الأخطاء وإصلاحها في هذه التقنية
تم تنقيح الخطوات المنهجية أثناء جمع بيانات المريض 1. ويشمل ذلك إتاحة المزيد من الوقت للمرضى للتعرف على التحكم في حساسية ضغط القلم ، وإعداد طبقات مخطط الجسم بشكل صحيح للإخفاء والتحليل لاحقا ، والحد من استخدام الرموز أو الكلمات على PBDs ، وضبط حساسية ضغط القلم المطلقة وفقا لقوة ومهارة كل مشارك (على الرغم من أن التحول بين الضغط النسبي وتدرج اللون ظل ثابتا). سمح للمرضى باختيار حجم قلمهم لتمثيل آلامهم على أفضل وجه. ومع ذلك ، فإن اختيار حجم ثابت واحد قد يسمح بإجراء مقارنات أفضل بين المرضى في المستقبل. في التكرارات المستقبلية ، يمكن أن تقلل النماذج الأولية لطريقة تستخدم قناة لون واحدة (على سبيل المثال ، أحمر أو أخضر أو أزرق) وتغيير إضاءة اللون بناء على ضغط القلم من فقدان الدقة المحتمل عند التحويل من RGB إلى مساحة ألوان HSV.

حدود التقنية
تتطلب PBDs من المرضى أن يكون لديهم قوة حركية أساسية كافية ومهارة في طرف علوي واحد على الأقل مع قدرة حركية دقيقة جيدة في الأصابع على الأقل لإكمال المخططات بشكل مستقل وترجمة تجربة الألم بدقة عن طريق الضغط. بينما يمكن إدخال مقاييس الألم القياسية مثل NRS و MPQ على الورق أو لوحة المفاتيح بواسطة مساعد من خلال التواصل اللفظي ، لم يتم التحقق من صحة هذا التعديل مع PBDs بعد. تفتقر PBDs أيضا إلى العمق كتوضيح ثنائي الأبعاد. تم إثبات مستوى التفاصيل في مخطط الجسم ثلاثي الأبعاد نوعيا لتوسيع اتصال معلومات الألم17. يمكن أن يؤدي التوصيف الإضافي لعمق الألم إلى التقاط معلومات ألم جديدة لم يتم فحصها في مقاييس مثل NRS و VAS و MPQ. لم يتم تصميم مخططات الجسم حاليا لالتقاط المزيد من الجسدنة المجردة أو أشكال أعمق من الألم. على سبيل المثال ، أفاد المريض 4 ذاتيا أن موقع الألم وشدة الألم لم يتم تمييزهما جيدا من خلال مخطط الجسم في مسح قابلية الاستخدام ، حيث شعر أنهما لم يلتقطا ألم الاعتلال العصبي الداخلي. غالبا ما يرسم المريض 5 خطوطا منقطة في مخططات الجسم للإشارة إلى الثقل داخل الجسم ، مما قد يؤدي إلى إرباك الحسابات المترية. يمكن توسيع تكرارات PBDs المستقبلية لتمثيل جسدنة الألم أو الألم الحشوي بطريقة قابلة للقياس الكمي. وأخيرا، تم تحليل PBDs في إطار N-of-1، حيث تم إنشاء ما يقرب من 100 PBD منفصل لكل مشارك. لم يكن من الممكن إجراء تحليلات على مستوى المجموعة بسبب قلة عدد المشاركين بشكل عام. لذلك ، لا يمكن تحديد موثوقية الاختبار وإعادة الاختبار في هذه الدراسة لأن الاستجابات لمقاييس NRS تواجه تحيزا في التثبيت ، مما يشير إلى أن نفس درجات NRS قد لا تكون مكافئة لنفس PBDs التي تم اختبارها بعد التجربة. ستكون هناك حاجة إلى بحث مستقبلي لتقييم مقاييس PBD في إعداد تحليل جماعي وموثوقية اختبار إعادة اختبار الطريقة في عينة أكبر.

أهمية الطريقة فيما يتعلق بالطرق الحالية
تم استخدام PBDs على نطاق واسع في الإعدادات السريرية والبحثية لإظهار شدة الألم لدى المشارك في جميع أنحاء الجسم14,15 ، ومع ذلك ظلت هذه الأداة محدودة إلى حد كبير بسبب طبيعتها النوعية. بينما تم استخدام رسم خرائط الألم الرقمية لتتبع الألم المزمنطوليا 16 ، كان المرضى يفتقرون إلى القدرة على تمثيل شدة الألم وموقعه بتقنية مشتركة ودقيقة. يوفر هذا التحول الجديد في لون الضغط المدمج مع PBDs مقاييس الألم المكانية والكمية المركبة التي يمكن قياسها وتتبعها بشكل متكرر عبر الوقت لالتقاط تجربة الألم لدى المشارك. هنا ، تم إثبات أن ثلاثة مقاييس PBD المستخرجة التي تعكس بشكل مختلف شدة الألم وموقعه داخل المريض ، أي تغطية PBD ، وشدة المجموع ، ومتوسط الشدة ، تحمل صلاحية عالية وتوافقا مع مقاييس الألم الموحدة مثل شدة NRS ، وشدة VAS ، و VAS غير سارة ، و MPQ. ارتبطت جميع مقاييس PBD بدرجات VAS و NRS في أربعة من كل خمسة مرضى وارتبطت بشكل كبير ب MPQ في ثلاثة من أصل خمسة. بالإضافة إلى ذلك ، كشف نهج نظرية المعلومات28،29،30،31 عن علاقات غير خطية لم يتم اكتشافها باستخدام طرق إحصائية أكثر شيوعا. في الدراسة ، كان لدى أربعة من خمسة مرضى MI كبير بين مقاييس PBD و NRS ، وكثافة VAS ، وعدم الرضا عن VAS ، و MPQ ، مما يدل على تداخل كبير ، ولكن ليس كليا ، في محتوى المعلومات. وبالتالي ، كانت مقاييس PBD متوافقة للغاية مع مقاييس الألم الموحدة ، ومع ذلك يبدو أن متوسط PBD يعكس مزيجا من معلومات الشدة والموقع التي لم تكن موجودة في مقاييس الألم التقليدية.

التطبيقات المستقبلية لهذه التقنية
تظهر النتائج الحالية أن PBDs قد تكون مناسبة بشكل خاص للمرضى الذين يعانون من آلامهم ويحددونها على نطاق غير خطي. على غرار الطريقة التي يمكن أن توفر بها الواصفات اللفظية بعدا آخر للمشاركين لتقييم الألم ، توفر PBDs تفسيرا رسوميا فريدا وقائما على الضغط لآلامهم. من خلال تنفيذ تحول جديد في لون الضغط ، توفر مخططات الجسم معلومات عن الموقع والانتشار والتباين الإقليمي في شدة الألم ، والتي على حد علمنا ، لم يتم إثباتها من قبل. جنبا إلى جنب مع البيانات العصبية التي تم جمعها خلال أي تجربة DBS ، يمكن أن تكون مقاييس PBD أداة قوية في توطين الألم في مناطق مختلفة من الجسم إلى مناطق مختلفة من الدماغ وتساعد في إبلاغ الدراسات الميكانيكية حول مسارات إشارات الألم. يمكن استخدام تحويل لون الضغط الذي تم تنفيذه في PBDs في العديد من الإعدادات السريرية والبحثية لتحليل تخفيف الألم استجابة للعلاج أو مقارنة الألم بمرور الوقت. لا تنتج هذه الطريقة مخططات فريدة وبديهية بصريا لتقييم الألم فحسب ، بل تلتقط أيضا تجربة المريض بدقة تتجاوز النتيجة العددية المفردة.

Disclosures

يعلن المؤلفون أن البحث قد أجري في غياب أي علاقات تجارية أو مالية يمكن تفسيرها على أنها تضارب محتمل في المصالح.

Acknowledgments

تم تمويل هذه الدراسة من قبل منحة المعاهد الوطنية للصحة UH3-NS115631 إلى PS. وافقت مصادر التمويل على تصميم الدراسة ولكن لم يكن لها دور في تنفيذ الدراسة أو تحليل البيانات أو إعداد المخطوطة. كما نشكر الدكتور إدوارد ف. تشانغ والدكتور فيليب أ. ستار والمشاركين في دراستنا.

Materials

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

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Yong, R. J., Mullins, P. M., Bhattacharyya, N. Prevalence of chronic pain among adults in the United States. Pain. 163 (2), e328-e332 (2022).
  2. Shirvalkar, P., Veuthey, T. L., Dawes, H. E., Chang, E. F. Closed-Loop Deep Brain Stimulation for Refractory Chronic Pain. Frontiers in Computational Neuroscience. 12, 18 (2018).
  3. Bittar, R. G., et al. Deep brain stimulation for pain relief: A meta-analysis. Journal of Clinical Neuroscience. 12 (5), 515-519 (2005).
  4. Wewers, M. E., Lowe, N. K. A critical review of visual analogue scales in the measurement of clinical phenomena. Research in Nursing & Health. 13 (4), 227-236 (1990).
  5. Price, D. D., Bush, F. M., Long, S., Harkins, S. W. A comparison of pain measurement characteristics of mechanical visual analogue and simple numerical rating scales. Pain. 56 (2), 217-226 (1994).
  6. Shafshak, T. S., Elnemr, R. The Visual Analogue Scale Versus Numerical Rating Scale in Measuring Pain Severity and Predicting Disability in Low Back Pain. JCR: Journal of Clinical Rheumatology. 27 (7), 282-285 (2021).
  7. Strong, J., Ashton, R., Chant, D. Pain Intensity Measurement in Chronic Low Back Pain. The Clinical Journal of Pain. 7 (3), 209 (1991).
  8. Smith, S. M., et al. Interpretation of chronic pain clinical trial outcomes: IMMPACT recommended considerations. Pain. 161 (11), 2446 (2020).
  9. Dworkin, R. H., Kerns, R. D., McDermott, M. P., Turk, D. C., Veasley, C. The ACTTION guide to clinical trials of pain treatments, part II: mitigating bias, maximizing value. Pain Reports. 6 (1), e886 (2021).
  10. Melzack, R. The McGill Pain Questionnaire: Major properties and scoring methods. Pain. 1 (3), 277-299 (1975).
  11. Gracely, R. H., McGrath, P., Dubner, R. Validity and sensitivity of ratio scales of sensory and affective verbal pain descriptors: Manipulation of affect by diazepam. Pain. 5 (1), 19-29 (1978).
  12. Williamson, A., Hoggart, B. Pain: a review of three commonly used pain rating scales. Journal of Clinical Nursing. 14 (7), 798-804 (2005).
  13. Main, C. J. Pain assessment in context: a state of the science review of the McGill pain questionnaire 40 years on. Pain. 157 (7), 1387-1399 (2016).
  14. Schott, G. D. The cartography of pain: The evolving contribution of pain maps. European Journal of Pain. 14 (8), 784-791 (2010).
  15. Palmer, H. Pain charts; a description of a technique whereby functional pain may be diagnosed from organic pain. The New Zealand Medical Journal. 48 (264), 187-213 (1949).
  16. Villa, M. G., Palsson, T. S., Royo, A. C., Bjarkam, C. R., Boudreau, S. A. Digital Pain Mapping and Tracking in Patients With Chronic Pain: Longitudinal Study. Journal of Medical Internet Research. 22 (10), e21475 (2020).
  17. Egsgaard, L. L., Christensen, T. S., Petersen, I. M., Brønnum, D. S., Boudreau, S. A. Do Gender-Specific and High-Resolution Three Dimensional Body Charts Facilitate the Communication of Pain for Women? A Quantitative and Qualitative Study. JMIR Human Factors. 3 (2), e19 (2016).
  18. Lor, M., Rabago, D., Backonja, M. Evaluation of the Use of Colors and Drawings for Pain Communication for Hmong Patients. Pain Management Nursing. 22 (6), 811-819 (2021).
  19. Sehgal, N., Gordon, D. B., Hetzel, S., Backonja, M. 34;Misha" Colored pain drawing as a clinical tool in differentiating neuropathic pain from non-neuropathic pain. Pain Medicine. 22 (3), 596-605 (2021).
  20. Takata, K., Hirotani, H. Pain drawing in the evaluation of low back pain. International Orthopaedics. 19 (6), 361-366 (1995).
  21. Barbero, M., et al. Test-retest reliability of pain extent and pain location using a novel method for pain drawing analysis. European Journal of Pain. 19 (8), 1129-1138 (2015).
  22. Dixit, A., Lee, M. Quantification of Digital Body Maps for Pain: Development and Application of an Algorithm for Generating Pain Frequency Maps. JMIR Formative Research. 6 (6), e36687 (2022).
  23. Borsook, D., Upadhyay, J., Hargreaves, R., Wager, T. Enhancing choice and outcomes for therapeutic trials in chronic pain: N-of-1+ imaging (+ i). Trends in Pharmacological Sciences. 41 (2), 85-98 (2020).
  24. Weiss, B. D. Help patients understand. Manual for Clinicians. AMA Foundation. , (2007).
  25. Bradski, G. The OpenCV Library. Dr. Dobb's Journal of Software Tools. (120), 122-125 (2000).
  26. Male And Female Body Front And Back View. Blank Human Body Template For Medical Infographic. Isolated Vector Illustration. Royalty Free SVG, Cliparts, Vectors, And Stock Illustration. Image 95218807. 123RF. , (2023).
  27. Van Rossum, G., Drake, F. L. Python 3 Reference Manual. , CreateSpace. Scotts Valley, CA. (2009).
  28. Shannon, C. E. A mathematical theory of communication. The Bell System Technical Journal. 27 (3), 379-423 (1948).
  29. Timme, N. M., Lapish, C. A Tutorial for Information Theory in Neuroscience. eNeuro. 5 (3), 0052-0018 (2018).
  30. Cohen, M. X. Analyzing Neural Time Series Data: Theory and Practice. , (2014).
  31. Freedman, D., Diaconis, P. On the histogram as a density estimator:L 2 theory. Zeitschrift for Wahrscheinlichkeitstheorie und Verwandte Gebiete. 57 (4), 453-476 (1981).

Tags

تحديد الألم ، موقع الألم ، شدة الألم ، مخططات جسم الألم متعدد الوسائط ، مقاييس تصنيف الألم ، مقياس التصنيف الرقمي (NRS) ، المقياس التناظري المرئي (VAS) ، استبيان McGill Pain (MPQ) ، مخطط الجسم ، مقاييس الألم ، تحويل لون الضغط ، الجهاز اللوحي الرقمي ، القلم الرقمي ، شدة الألم ، تجارب الألم
تحديد موقع الألم وشدته باستخدام مخططات جسم الألم متعددة الوسائط
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Kwong, J., Lin, J., Leriche, R.,… More

Kwong, J., Lin, J., Leriche, R., Wozny, T. A., Shaughnessy, A., Schmitgen, A., Shirvalkar, P. Quantifying Pain Location and Intensity with Multimodal Pain Body Diagrams. J. Vis. Exp. (197), e65334, doi:10.3791/65334 (2023).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter