探讨几何形态测量法联合面部表情自动评分系统对癌痛患者的评估价值

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作者:无, 字数:16299

   【摘要】 目的:探究几何形态测量法联合面部表情自动评分系统对癌痛患者的评估价值。方法:选取2017年3月-2019年8月本院诊疗的恶性肿瘤患者122例,依据疼痛评估方式的不同分为研究组和对照组,每组61例。对照组采用面部表情自动评分系统,研究组采用面部表情自动评分系统联合几何形态测量法,观察比较两组评估癌痛程度的准确率。结果:将VAS量表作为判定的金标准,研究组的判定准确率均明显高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论:采用面部表情自动评分系统联合几何形态测量法可以提高癌痛判定的准确率,有助于对患者的癌痛程度进行准确评估,进而采取针对性的治疗及护理措施,显著改善其疼痛情况,值得在临床工作中推广。
   【关键词】 几何形态测量 癌痛患者 面部表情自动评分系统 恶性肿瘤
   [Abstract] Objective: To explore the evaluation value of geometric morphometry combined with facial expression automatic scoring system for cancer pain patients. Method: A total of 122 malignant tumor patients diagnosed and treated in our hospital from March 2017 to August 2019 were selected. The patients were divided into study group and control group according to different pain assessment methods, 61 cases in each group. The control group adopted facial expression automatic scoring system, the study group adopted facial expression automatic scoring system combined with geometric morphometry, the accuracy rate of cancer pain was observed and compared between the two groups. Result: Taking VAS scale as the gold standard for judgment, the judgment accuracy of the study group were significantly higher than those of the control group, the differences were statistically significant (P<0.05). Conclusion: The application of facial expression automatic scoring system combined with geometric measurement can improve the accuracy rate of cancer pain judgment, help to accurately evaluate the degree of cancer pain of patients, and then take targeted treatment and nursing measures to significantly improve the pain situation, which is worthy of promotion in clinical work.
   [Key words] Geometry measurement Cancer pain patients Facial expression automatic scoring system Malignant tumor
   First-author’s address: Jiangxi Province Cancer Hospital, Nanchang 330029, China
   doi:10.3969/j.issn.1674-4985.2020.26.038
   在临床中恶性肿瘤又被称为癌症,是器官组织或细胞异常增殖且伴随部位转移的一种严重病症。WHO数据统计显示截止到2018年,与2015年统计数据相比新增癌症病例数量在1 750万例左右,其中死亡病例为870万,在所有死亡患者中发展中国家占比最高。在临床中恶性肿瘤患者基本伴有不同程度的癌性疼痛,癌痛基本分为三类:病灶直接引发的疼痛、间接的引发疼痛及治疗引发的疼痛,如放化疗。恶性肿瘤患者一般会伴有不同程度的癌痛,部分肿瘤科专家认为明确癌痛患者的疼痛程度为癌症相关治疗的先觉性条件[1]。目前国际上常见疼痛评分方法包含多种,如数字评分法、面部表情评分法、视觉模拟评分法等。以上评分法中数字评分法及视觉模拟评分法需依靠患者自我评价,在临床应用过程中存在评价不专业及信任度不高的现象,因此导致部分疼痛程度相近的患者个体之间评分差异性较小,不具备可比性。而面部表情评分法则需要专科护士依据其临床经验及专业水平加以判断,但其临床日常工作较为繁重,且时间紧,因此评价中难免出现主观性因素干扰,导致最终疼痛评分存在一定误差[2-3]。因此构建一套标准、规范、科学的疼痛评价体系可准确定量化癌痛患者的疼痛程度,准确定量化其疼痛程度后,给予针对性处理或护理,可有效促使治疗顺利完成,延长患者的生存期限[4]。本研究主要就基于几何形态测量的癌痛患者面部表情自動评分系统对恶性肿瘤患者疼痛严重度的评估价值详加探究,现报道如下。   1 资料与方法
  1.1 一般资料 选取2017年3月-2019年8月于本院诊疗的恶性肿瘤患者122例。纳入标准:(1)均行细针病理性穿刺实验检查诊断为恶性肿瘤;(2)患者的生存期限均>6个月。排除标准:(1)认知障碍或精神类疾病者;(2)女性处于哺乳期或妊娠期。依据疼痛评估方式的不同分为研究组与对照组,每组61例。患者均签署知情同意书,医院伦理委员会审核本研究后通过。
  1.2 方法
  1.2.1 对照组 采用面部表情自动评分系统,其步骤如下:首先收集患者不同时间点癌痛程度的面部表情,然后于特尔斐专家打分法支持下获得标准的等级疼痛面部图像数据库,最后利用logistic回归模型和判别分析模型构建癌痛分值的自动评价系统,以此分析对照组患者癌痛程度。
  1.2.2 研究组 在对照组自动评分系统基础上采用几何形态测量法中的轮廓法获得患者不同疼痛等级的面部图像参数,首先将用在轮廓上的样点进行数字化,上述样点需符合一定的数学函数,然后将形态变量作为函数系数的多变量进行分析,通过对所得面部函数参数进行量化分析,可获取相应的曲线从而对其差别进行分析,其中多变量参数区间中的点可以转化为相应的距离区间,进而转变为能够直观化的轮廓,并依据手机摄像头所获取的临床癌痛患者的面部表情图像,给出准备的癌痛程度等级。
  1.3 观察指标及判定标准
  1.3.1 VAS评分标准 0分:无痛;3分以下:轻度疼痛,不影响睡眠,能忍受;4~6分:中度疼痛,影响睡眠,尚能忍受;7~10分:重度疼痛,疼痛难忍,影响食欲,不能睡眠或睡眠中痛醒。
  1.3.2 面部表情评分 0分:当患者面部表情放松,易入睡,且未感到疼痛;1~2分:面部表情皱眉、噘嘴,或一过性战栗等,不易入睡,偶尔感到疼痛,但不影响正常生活或临床治疗;3~4分:面部表情下颌颤动、脸部紧绷,存在疼痛感,但能轻微活动;5~6分:面部持续作怪相,入睡困难、甚至经常自发觉醒,不易安静,存在轻度疼痛感,且不能长时间活动;7~9分:经常性愁眉苦脸,战栗、轻微刺激即哭闹,难以安静,存在中度疼痛,除却上厕所外,基本不能活动;10分:面部持续性愁眉苦脸或面无表情,持续性战栗且伴有肌张力升高,无法入睡,无刺激也呻吟不停,存在重度疼痛,且无法自行活动[5-6]。其中轻度疼痛1~2分、中度疼痛3~6分、重度疼痛7~10分。
  1.3.3 几何形态测量法 对研究组治疗前、治疗后4周完成CT检查,了解患者面部表情存在的偏差;对于距离差在<2 mm,说明住院前、住院后疼痛加剧,计为1分,表示患者存在轻度疼痛;对于距离差在2~3 mm,说明患者疼痛加剧,计为2分,表示患者中度疼痛,对于距离差>3 mm,表明患者住院前后疼痛明显加剧,计为3分,表示重度疼痛。
  1.3.4 几何形态测量法联合面部表情自动评分系统标准 以VAS评分为金标准,以几何形态测量法和面部表情自动评分系统各自评分方法进行评估,对于两种方法中一种方法提示疼痛即为疼痛。
  1.4 统计学处理 采用SPSS 22.0软件对所得数据进行统计分析,计量资料用(x±s)表示,比较采用t检验;计数资料以率(%)表示,比较采用字2检验。以P<0.05为差异有统计学意义。
  2 结果
  2.1 两组基线资料比较 两组患者的性别、平均年龄、病程病情、TNM分期比较,差异均无统计学意义(P>0.05),具有可比性,见表1。
  2.2 两组评估准确率比较 依据VAS评估显示研究组中轻度疼痛31例,中度疼痛23例,重度疼痛7例;对照组中轻度疼痛35例,中度疼痛20例,重度疼痛6例。研究组中轻度疼痛30例,中度疼痛22例,重度疼痛7例,判定准确率依次为96.8%、95.7%、100%;对照组中轻度疼痛25例,中度疼痛14例,重度疼痛3例,判定准确率依次为71.4%、70.0%、50.0%。研究组上述判定准确率均明显高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。
  3 讨论
   近年来几何形态测量学的发展较为迅速,其是一种定量化生物形态的测量方式[6]。此方式克服了物理意义中传统长度测量方式无法综合性衡量生物外形变化的缺陷,同时结合多维度数据获取不同生物的形态等,后以此作为基础进行不同形态变化间的定量化比较[7-8]。部分研究中报道采用几何形态测量法加以系统性识别不同种类及类型的鱼类耳石,而我国部分生物学专家采用几何形态测量法系统性识别水生动物,且其在水生动物的鉴定方面具有十分广阔的应用前景[9-10]。尤其是近几年几何形态测量法系统性识别机动车驾驶员疲劳状态方面取得了较为显著的研究成果,并为不同疲劳状态下驾驶员的面部表情加以识别后进行定量化,以此为交通安全提供数据支持[11-12]。而相关学科专家或学者对人类面部的主要结构及参数等进行结构化研究,并直接利用面部参数对不同面部表情进行拍照等,以此量化其疼痛时面部表情[13-14]。
   本研究主要针对几何形态测量法联合面部表情自动评分系统在癌痛患者中的评估价值进行探讨,结果显示:研究组判定的准确率明显高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。提示采用几何形态测量法联合面部表情自動评分系统的方法,能够提升对癌痛患者判定的准确率,应用效果较好。以上研究结果究其原因为摒弃临床常规性疼痛评估方式,结合几何形态测量法,构建面部表情自动评分系统,在收集癌痛患者的面部表情后,制订出准确的评分标准,以此准确高效的评价患者的疼痛评分,后给予患者镇痛处理等,以提升临床治疗效果及依从性[15-16]。
   当前临床实践中疼痛评分法在大样本情况下具有一定可靠性,但由于具体评分需实施者依据自身疼痛感觉及个人感受进行标记评分,因此在不同人员或不同时间点均会存在误差[17-18]。为避免以上缺陷及误差,本研究结合几何形态测量法,构建面部表情自动评分系统,从而对癌痛患者的疼痛程度进行准确评估。本研究中对照组评分方案结合特尔斐专家打分法构建疼痛等级图像库,并通过logistic回归模型及判别分析,准确评价癌痛患者的疼痛分值等[19-20]。在以上综合性分析的基础上,研究组结合几何形态测量,构建面部表情自动评分系统,以此准确评估癌痛患者的疼痛评分,以提高肿瘤专科医院临床工作中疼痛评分的客观性和效率,并通过构建相应的不同等级癌痛患者疼痛面部表情数据库,结合手机摄像头扫描功能的疼痛自动评价APP应用。基于以上分析,提出“几何形态测量法联合面部表情自动评分系统”研究,研究表明基于几何形态测量构建的面部表情自动评分系统可准确快速的定量化癌痛患者的疼痛程度,值得在肿瘤科临床中推广。    综上所述,肿瘤科测量恶性肿瘤患者癌痛严重度可在面部表情自动评分系统基础上采用几何形态测量法,以此提升疼痛判定的准确率,并以此给予患者护理或镇痛等,可有效改善患者癌痛,提升临床放化疗的依从性,值得在肿瘤科中推广及深入研究。
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  (收稿日期:2019-12-05) (本文编辑:姬思雨)

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