北北九州市⽴立立⼋八幡病院⼩小児救急センター
森吉研輔 中村亮亮太 藤崎徹 川⼝口真澄
こどもの
本日のお品書き
① GCSを正確につけよう！
② 痛みへの気づきの理解を深めよう！
GCS？
7/23/17
GCSとは：Glasgow Coma Scale(GCS)
・1974年に英国のGlasgow大学によって発表された意識障害の分類
・世界的に広まり現在80以上の国で使用，74％では公用語に翻訳
・意識状態を
E:開眼, V:言語反応, M:運動反応
の3分野に分ける
→意識状態を簡潔かつ的確に記録
15点満点（E4，V5，M6）
3-‐8：重症 9-‐12：中等症 13-‐15：軽症
評価項目 分類 点数 E:開眼 自発的に 4 言葉により 3 痛み刺激により 2 開眼しない 1 V:言語音声反応 見当識あり 5 混乱した会話 4 不適切な単語 3 無意味な発声 2 発声がみられない 1 M:最良運動反応 指示に従う 6 痛み刺激部位に手足を持ってくる 5 痛みに手足を引っ込める（逃避屈曲） 4 四肢を異常屈曲させる（除皮質硬直肢位） 3 四肢を異常伸展させる（除脳硬直肢位） 2 全く動かさない 1
3-8：重症 9-12：中等症 13-15：軽症
GCS
小児では・・・
•
言語の評価が難しい！
•
従命が入らない！
Glasgow Coma Scale(GCS)
評価項目 分類 点数 E:開眼 自発的に 4 言葉により 3 痛み刺激により 2 開眼しない 1 V:言語音声反応 見当識あり 5 混乱した会話 4 不適切な単語 3 無意味な発声 2 発声がみられない 1 M:最良運動反応 指示に従う 6 痛み刺激部位に手足を持ってくる 5 痛みに手足を引っ込める（逃避屈曲） 4 四肢を異常屈曲させる（除皮質硬直肢位） 3 四肢を異常伸展させる（除脳硬直肢位） 2 全く動かさない 13-8：重症 9-12：中等症 13-15：軽症
言語を理解できない
従命が入らない
局在がわからない
GCS
7）James HE, Pediatric Ann. 1986;; 15:16–22
7）James HE, Pediatric Ann. 1986;; 15:16–22
⼩小児のGCS
(AHA, PALS, JATEC,救急蘇生法の指針)乳児 幼児～学童 成人 点数 E：開眼 自発的に 4 呼びかけにより 3 痛み刺激により 2 開眼しない 1 V:言語反応 笑い，喃語 年齢相応な単語，会話 見当識あり 5 持続的な啼泣・叫び声 混乱した単語・会話 混乱した会話 4 痛み刺激で啼泣 不適当な言葉 3 痛み刺激でうめき声 意味不明な発声 2 発声を認めない 1 M:運動反応 自発的に動く 指示に従う 6 接触から逃避する 疼痛部位へ手足を持っていく 5 痛み刺激から逃避する 4 異常屈曲 3 異常進展 2 体動なし 1
痛みへの気づきの理解を
深めよう！
『痛み』とは？
•
国際疼痛学会の定義では・・・
•
実際に何らかの組織損傷が起こったとき、
または組織損傷を起こす可能性があるとき、
あるいはそのような損傷の際に表現される
不不快な感覚や情動体験
単なる刺激ではない。
心や感覚が伴った苦しみ！
『痛み』はないほうが良良い？
•
痛み＝そこに何かが起きているサイン
•
早く気づいて⾝身体への危機を回避
•
素早く対応する
先天性無痛症
•
⽣生まれつき全⾝身の(温)痛覚がない。
•
気付かぬうちに熱傷
•
気付かぬうちに⾻骨折
痛みの評価
v
むずかしい！！なぜなら
v
極めて主観的な感覚だから。
採⾎血の痛み・・ たんすに⼩小指をぶつけた痛み・・感じ⽅方は⼈人それぞれ！
感情にも左右される！！
小児の痛みの評価
•
「痛い」と⾔言えない。「痛い」がわからない。
•
不不安・不不快などを「痛い」と表現することも。
泣く、ぐずる、怒る・・ 笑わない、泣かない、うとうと・・・痛いという発⾔言、不不機嫌が⾒見見られるときは、
痛みのある可能性を考えて共感・介⼊入を
もっとむずかしい
press averaging 1.5 to 2.0 inches in depth).
Participant Pain Ratings and Proxy Estimates
Study participants rated pain during ongoing and transient pain samples by using an 11-point 0-to-10
Numerical Rating Scale (NRS),
a reliable and valid pediatric pain assessment instrument13 used
universally at the hospital where this study was performed. Participants were asked to point at the number representing their pain level on a card. Parent (visits 1–3) and inpatient nurses (visits 1–2) simultaneously estimated
participants’ pain by using the NRS, without knowledge of participants’ pain ratings. At each pain-rating session, parents remained in the
room to remove possible participant anxiety related to parental absence and to standardize context.
Analysis
Video Analysis
Videos were analyzed by CERT29 to
measure facial AUs. Fourteen pain-related AUs were selected for analysis (Table 1, Fig 1). Three statistics
(mean, 75th percentile, and 25th percentile) for each AU were
computed across each pain event probe (ongoing and transient) and comprised the input to ML models. Details are provided in the
Supplemental Information.
ML Models for Estimating Pain From Facial Expressions
Two types of models were developed to estimate pain from the facial AU measures: binary pain classification (presence or absence of clinically significant pain) and pain-intensity estimation (pain as a continuous measure). The ML methods were
based on regression, and are detailed in the Supplemental Information. For binary pain classification, child NRS ratings $4 were defined as trials containing clinically significant pain based on a common interpretation of
ratings,33–35 whereas pain ratings of
0 were defined as trials with no pain. Consistent with previous studies,27,36
trials with self-ratings of 1 to 3 were excluded from the binary pain
classification analysis. For
pain-intensity estimation, all videos were used, with ratings across the full NRS scale of 0 to 10.
Time since surgery provided an
alternate, objective ground truth for pain. The objective model for binary pain classification was trained to differentiate visit 1 from visit 3. The
objective model for pain-intensity estimation was trained to predict the number of days since surgery.
Evaluation of CVML Pain Estimation Models
Performance of the CVML models was evaluated by using cross-validation,37
a method to test performance on data not used to develop the model. Basically, each model was developed multiple times, each time leaving out a predetermined number of participants from the dataset. Each model was then tested by using participants’ data not included to
develop the model. Performance was aggregated over the multiple tests. Details are provided in the
Supplemental Information. Area under the receiver operating characteristic curve (AUC) and
Cohen’s k were used to measure the performance of the binary pain
classification models. Pearson
correlations (both within and across subjects) were computed to evaluate pain-intensity estimation models, and z-tests were performed to test
differences between models.
Comparison of CVML Models With Proxy Pain Estimates
Performance of the CVML models was compared with human observers’
(parents and nurses) ability to estimate pain. Because inpatient nurse estimates were not available for visit 3 after patient discharge, and
TABLE 1 List of AUs and Other Facial
Information Extracted From Video Clips by CERT
Action Unit
Description
4 Brow lower
6 Cheek raiser (orbit tighten)
7 Lid tightener
9 Nose wrinkler
10 Upper lip raiser
12 Lip corner puller
25 Lips part
26 Jaw drop
27 Mouth stretch
43 Eye closure
Smile Smile detector
Yaw Rotation of the head left and right
(measured in degrees)
Pitch Rotation up and down (measured in
degrees)
Roll Rotation in-plane, as in “tilt” (measured
in degrees)
Data from the CERT smile detector were included, be-cause it detects a combination of lip corner pulls (AU12) and cheek raise (AU6), and is a more robust detector because of being trained on 2 orders of magnitude more data.
FIGURE 1
Examples of a child’s facial expressions of pain from the study, illustrating many of the core facial actions observed in pain.
PEDIATRICS Volume 136, number 1, July 2015 3
⼩小児の痛みを評価しよう 新⽣生児
0点 1点 2点 3点
在胎週数(GA) ≧36週 32週≦GA＜36週 28週≦GA＜32週 ≦28週
覚醒度 (15秒観察) 活発 覚醒・開眼 表情あり 活動低下 覚醒・開眼 無表情 活発 入眠・閉眼 表情あり 活動低下 入眠・閉眼 無表情 最大HRの上昇 ＜5bpm 5≦HR＜15bpm 15≦HR＜25bpm ≧25bpm
SpO2低下 ＜2.5% 2.5%≦SpO2＜5% 5%≦SpO2＜7.5% ＞7.5%
眉をひそめる なし 軽度 中等度 重度
目を強くつぶる なし 軽度 中等度 重度
鼻唇溝ができる なし 軽度 中等度 重度
Premature Infant Pain Profile(PIPP)
Stevens, et al, 1996最⼤大21点、0-6点は痛みなし、12点以上で中-重度度の痛み
⼩小児の痛みを評価しよう 新⽣生児
CRIES Neonatal Postoperative Pain Scale
Krechel,et al,1995 0点 1点 2点 啼泣 なし 甲高い声 弱々しい SpO2 > 95 % のための酸素需要量 なし <30% >30% 術後のHRと BPの変化 低いor同じ <20%の増加 >20%の増加 表情 穏やか しかめっ面 うなり 不眠 なし 頻回覚醒 常に覚醒 最大10点、4点以上で痛みを考慮 バイタルサインが項目にある⼩小児の痛みを評価しよう 乳幼児
スコア0 スコア1 スコア2 表情 表情の異常なし。 または笑顔。 時々しかめっ面。 視線が合わない。 関心を示さない。 頻回または常に下顎を震わせる。 歯を食いしばる。 足の動き 正常 リラックスしている。 落ち着かない。 緊張している。 じっとしていない。 蹴る。 足を抱え込む。 活動性 おとなしく横になる。 正常な姿勢。動ける。 悶えている。 前後に体を動かす。 緊張している。 反り返る。 硬直している。 泣き方 泣いていない。 うめき声をだす。 しくしく泣いている。 時々苦痛を訴える。 泣き続けている。 悲鳴を上げる。 頻回に苦痛を訴える。 あやしやすさ リラックスしている。 触れる、抱きしめる、声掛け により気が紛れる。 あやせない。 苦痛を取り除けない。FLACC scale
Manworren and Hynan,2003;Merkel,et al,1997
⼩小児の痛みを評価しよう 幼児期以降降
Visual Analog Scale (VAS)
Cline, Herman, Shaw, et al, 1992Word-‐Graphic Rating Scale
Tesler,Savedra,Holzemer,et al1991No pain little pain medium pain large pain worst pain
Numeric Scale
Keck,Gerkensmeyer,Joyce et al患者自身に示して もらうスケール
⼩小児の痛みを評価しよう 幼児期以降降
FACES Pain Rating Scale
Wong , Connie Baker et al
Color Tool
Eland and Banner, 19994歳以上
一番痛い色・少し痛い色・
痛くない色を聞き、塗ってもらう 3歳以上
NCCPC-‐R
（Non-‐Communicating Children’s Pain Checklist -‐ Revised）
•
コミュニケーションをとるこ
とが困難な3～18歳の子供に
対して使用できる。
•
トレーニングをしていない両
親や保護者でも使用できる
•
1項目を0~3点で評価し、7点
以上で痛みを感じていると判
断する。
7/23/17鎮痛の意味
•
痛いという不不快な状態を取り除いてあげる
•
痛みの悪循環を断ち切切る
•
痛みの記憶を最⼩小限にする
•
鎮痛薬使⽤用が診断に悪影響になることは・・・？
右下腹部痛を主訴に救急外来受診した⼩小児 モルヒネ静注群VSプラセボ群で受診から⼿手術決定までの時間を⽐比較 ⇨差はない薬剤以外の鎮痛
•
⾳音楽や映像で気を紛らわす
•
プレパレーション
何がおこるのかをこどもにわかるように説明する
不不安や恐怖を緩和
「⾃自分は頑張った！」と実感できる
医療療者との信頼関係を築く
⾳音楽療療法
•
⾳音楽で痛みが和らぐという報告がある！
(JAMA Pediatr. 2013;167(9):826-‐‑‒835. doi:10.1001/jamapediatrics.2013.200.)
