Outil qui mesure la douleur objectivement en cours


Outil qui mesure la douleur objectivement en cours

Un outil de diagnostic qui donne une évaluation physiologique objective de savoir si quelqu'un souffre, par opposition à s'appuyer sur des mesures autodéclarées, est développé par des chercheurs de la Stanford University School of Medicine à Palo Alto, en Californie. En utilisant l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) avec des algorithmes informatiques avancés, ils ont prédit avec précision une douleur thermique 81% du temps chez des sujets sains, selon une étude qu'ils ont rapportée dans le numéro du 13 septembre du journal en ligne PLoS ONE .

Cependant, ils ont souligné que ce n'était qu'un début, et de nouvelles études sont maintenant nécessaires pour savoir si leurs méthodes fonctionneront avec différents types de douleurs, comme la douleur chronique. En outre, s'il est possible de distinguer, avec un niveau de précision acceptable, entre les états émotionnels tels que l'anxiété, la dépression et la douleur.

La douleur est de nature subjective, et il n'est pas déraisonnable d'assumer une recherche d'une mesure objective presque impossible. Cependant, le besoin de l'un est presque universellement reconnu.

Le chercheur principal Dr Sean Mackey, professeur agrégé d'anesthésie et chef de la Division de la gestion de la douleur à l'école, a déclaré à la presse:

"Les gens ont cherché un détecteur de douleur depuis très longtemps."

«Nous comptons sur l'auto-déclaration des patients pour la douleur, et cela reste l'étalon-or», at-il ajouté, expliquant que lui aussi, en tant que médecin traitant les patients souffrant de douleur chronique, s'appuie sur leur auto-déclaration.

Mais, at-il dit, de nombreux patients demandent, en particulier les très jeunes et les très vieux, qui ont du mal à articuler leur douleur, ne serait-il pas formidable s'il y avait un outil capable de mesurer la douleur?

Un rapport de l'Institut de médecine de juin 2011 (OIM) d'un panel qui comprenait Mackey en tant que membre estime que plus de 100 millions d'Américains souffrent de douleur chronique. Cela représente environ 600 milliards de dollars par an dans les coûts des soins médicaux et la perte de productivité.

Ils ont également constaté qu'il existe un parti pris culturel contre les personnes souffrant de douleur chronique: elles sont considérées comme faibles et souvent perçues comme étant liées à leur douleur. Cela complique la livraison du traitement, a déclaré le panel de l'OIM.

Hank Greely, un professeur de droit et un expert en droit de Stanford sur les questions juridiques, éthiques et sociales entourant les sciences biologiques, a déclaré que cette partialité existe également dans le domaine juridique, où des centaines de milliers de lois s'inspirent un jour de l'existence de la douleur.

"Un moyen robuste et précis de déterminer si quelqu'un souffre ou non serait une initiative pour le système juridique", a déclaré Greely, qui n'a pas participé à l'étude en cours.

Après avoir assisté à un évènement de l'école de droit Stanford 2009 organisé par Greely qui a rassemblé des neurologues et des juristes pour débattre de la façon dont la neuroimagerie de la douleur pourrait être utilisée et maltraitée dans le système juridique, Mackey et deux assistants de son laboratoire ont décidé d'aller voir si La mesure objective de la douleur était réalisable.

Mackey a déclaré qu'il était sceptique, mais ses deux jeunes assistants de laboratoire pensaient peut-être que des progrès dans les méthodes de neuroimagerie signifiaient qu'il y avait de bonnes chances de trouver quelque chose. Ils ont dit "nous pensons que nous pouvons faire cela. Nous aimerions essayer", a déclaré Mackey.

L'un des assistants était le co-auteur Neil Chatterjee, actuellement étudiant en MD / doctorat à l'Université Northwestern. Il a dit que c'était un peu de caprice, mais ils pensaient que "peut-être que nous ne pouvons pas faire l'outil parfait, mais est-ce que quelqu'un a vraiment essayé de le faire sur un niveau très, très basique?"

«Il s'est avéré être étonnamment simple de le faire», a déclaré Chatterjee.

Lui et l'autre assistant de laboratoire, le premier auteur, le Dr Justin Brown, maintenant professeur adjoint de biologie au Simpson College, a proposé l'idée lors d'une discussion après le symposium.

Pour la première partie de l'étude, 8 participants ont subi une analyse du cerveau alors qu'une sonde de chaleur a été appliquée à leurs avant-bras, ce qui a causé une douleur modérée.

Les chercheurs ont enregistré et interprété, en utilisant des algorithmes informatiques avancés, des scans des modèles cérébraux avec et sans douleur. Cela leur a permis de créer un modèle de quelle douleur ressemblait.

Le modèle informatique était basé sur un algorithme inventé en 1995, appelé une machine vectorielle de support linéaire (SVM). Les chercheurs ont eu l'idée de pouvoir étalonner cela en utilisant un ensemble de participants, puis l'utiliser pour classer avec précision la douleur dans un autre ensemble de participants.

Donc, la deuxième partie de l'étude était d'autres 16 participants ont subi la même procédure que les 8 premiers, mais cette fois, les chercheurs ont demandé à l'ordinateur "formé" de leur dire si les nouveaux participants avaient des douleurs thermiques. Il a réussi 81% du temps.

"... C'était incroyablement bien", a déclaré Chatterjee, "j'ai été vraiment surpris".

Lui et ses co-auteurs décrivent leur expérience:

«En utilisant huit individus, nous avons formé une SVM linéaire pour distinguer ces stimuli en utilisant des modèles d'activité de cerveau entier. Nous avons évalué la performance de ce modèle SVM formé en le testant sur 16 personnes dont les données n'ont pas été utilisées pour la formation. Était 81% précis pour distinguer les stimuli douloureux des stimulants non douloureux (p

Ils concluent que:

"Nos résultats démontrent que l'IRMV avec apprentissage SVM peut évaluer la douleur sans nécessiter de communication de la personne testée".

Dans leur document, ils «décrivent aussi les tâches qui devraient être complétées pour faire avancer cette approche vers l'utilisation dans des contextes cliniques».

Mackey a déclaré:

"Nous espérons pouvoir utiliser cette technologie pour une meilleure détection et un meilleur traitement de la douleur chronique".

Et il a souligné que:

"Une chose clé à retenir est que cette approche mesurait objectivement les douleurs thermiques dans un milieu de laboratoire contrôlé".

"Nous devrions nous assurer de ne pas extrapoler ces résultats pour dire que nous pouvons mesurer et détecter la douleur en toutes circonstances", at-il averti.

Des fonds provenant des instituts nationaux de la santé et du Fonds de recherche sur la douleur Chris Redlich ont aidé à payer l'étude.

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