顔の表情の時間的変化は病棟で病状悪化のリスクがある患者を特定するのに役立つか？Visual Early Warning Score Studyのポストホック分析

Do Temporal Changes in Facial Expressions Help Identify Patients at Risk of Deterioration in Hospital Wards? A Post Hoc Analysis of the Visual Early Warning Score Study.

• Maria Isabel Madrigal-Garcia
• Dawn Archer
• Mervyn Singer
• Marcos Rodrigues
• Alex Shenfield
• Jeronimo Moreno-Cuesta

抄録

目的は以下の通り。:

一般病棟患者の急性期臨床悪化を時系列解析と表情のシャノン情報エントロピーで予測するかどうかを検討する。

Objectives: To determine whether time-series analysis and Shannon information entropy of facial expressions predict acute clinical deterioration in patients on general hospital wards.

デザイン:

プロスペクティブ観察可能性試験（Visual Early Warning Score試験）のポストホック解析。

Design: Post hoc analysis of a prospective observational feasibility study (Visual Early Warning Score study).

研究対象:

地域病院の一般病棟患者。

Setting: General ward patients in a community hospital.

患者:

臨床悪化のリスクがある患者は34人。

Patients: Thirty-four patients at risk of clinical deterioration.

介入:

Visual Early Warning Score研究データベースに登録された患者の3分間のビデオ（153,000フレーム）が、訓練を受けた心理学者によって、顔面行動コーディングシステムを使用して行動単位として測定された顔の表情について分析されました。

Interventions: A 3-minute video (153,000 frames) for each of the patients enrolled into the Visual Early Warning Score study database was analyzed by a trained psychologist for facial expressions measured as action units using the Facial Action Coding System.

測定結果と主な結果:

3,308 個の行動単位を 34 3 分間の調査期間にわたって分析した。考慮された行動単位の時間変数は、開始、頂点、オフセット、および総時間持続時間であった。一般化線形回帰モデルと時系列分析を行った。顔の表情の頻度とレパートリーからシャノン情報エントロピー（Hn）と多様性（Dn）を計算した。その後クリティカルケアに入院した患者では、頻度の減少が示された（平均値の95％CI移動平均。9.5-10.9 vs 26.1-28.9）、シャノン情報エントロピー（0.30 ± 0.06 vs 0.26 ± 0.05；＝0.019）および多様性指数（1.36 ± 0.08 vs 1.30 ± 0.07；＝0.020）が高く、アクションユニット反応時間が長く（23.5 vs 9.4s）、ICUに入院していない患者と比較して、アクションユニットの反応時間が長くなった（23.5 vs 9.4s）。時系列解析でウィンドウごとに同定されたアクションユニットの数は、曲線下面積が0.88のクリティカルケアへの入院を予測した。National Early Warning Score単独、Hn単独、National Early Warning Score＋Hn、National Early Warning Score＋Hn＋Dnの曲線下面積はそれぞれ0.53、0.75、0.76、0.81であった。

Measurements and Main Results: Three-thousand six-hundred eighty-eight action unit were analyzed over the 34 3-minute study periods. The action unit time variables considered were onset, apex, offset, and total time duration. A generalized linear regression model and time-series analyses were performed. Shannon information entropy (Hn) and diversity (Dn) were calculated from the frequency and repertoire of facial expressions. Patients subsequently admitted to critical care displayed a reduced frequency rate (95% CI moving average of the mean: 9.5-10.9 vs 26.1-28.9 in those not admitted), a higher Shannon information entropy (0.30 ± 0.06 vs 0.26 ± 0.05; = 0.019) and diversity index (1.36 ± 0.08 vs 1.30 ± 0.07; = 0.020) and a prolonged action unit reaction time (23.5 vs 9.4 s) compared with patients not admitted to ICU. The number of action unit identified per window within the time-series analysis predicted admission to critical care with an area under the curve of 0.88. The area under the curve for National Early Warning Score alone, Hn alone, National Early Warning Score plus Hn, and National Early Warning Score plus Hn plus Dn were 0.53, 0.75, 0.76, and 0.81, respectively.

結論:

集中治療室に入院する患者は、単位時間当たりの表情数が減少し、多様性が増加している。

Conclusions: Patients who will be admitted to intensive care have a decrease in the number of facial expressions per unit of time and an increase in their diversity.

Copyright © 2020 The Authors. Published by Wolters Kluwer Health, Inc. on behalf of the Society of Critical Care Medicine.