Il est essentiel d’approfondir la compréhension de la mesure de la douleur grâce à une évaluation multimodale afin d’évaluer avec précision les expériences douloureuses. En adoptant des approches globales et variées de la mesure de la douleur, les chercheurs visent à améliorer la précision du diagnostic et l’efficacité des traitements. Cette étude explore les méthodes et les outils complexes utilisés pour mesurer la douleur, mettant ainsi en lumière la complexité de son évaluation.
Table of Contents
La douleur est une expérience complexe et subjective, qui trouve ses racines dans la neurobiologie et qui est profondément influencée par la perception, les émotions, le contexte culturel et l’interprétation cognitive. Si le récit du patient reste la pierre angulaire de l’évaluation de la douleur, il est intrinsèquement limité par le langage, la mémoire et la capacité d’expression de chacun.
Il est peu probable qu’une mesure objective de la douleur voie un jour le jour, étant donné que l’expérience de la douleur est fondamentalement personnelle. Un stimulus qui n’est que légèrement désagréable pour une personne peut s’avérer profondément invalidant pour une autre, ce qui illustre la grande variabilité interindividuelle dans la manière dont la douleur est perçue, évaluée et exprimée.
Cependant, les progrès constants réalisés dans le domaine de la biodétection multimodale ont ouvert la voie à de nouvelles approches de l’évaluation de la douleur, qui intègrent des signaux physiologiques, comportementaux et neurologiques pour déterminer la présence et l’intensité de la douleur.
Cet article examine les applications de la mesure objective de la douleur à des fins de recherche à l’aide d’iMotions, une plateforme logicielle conçue pour synchroniser et analyser des données multimodales provenant de différents biocapteurs.
Le problème ontologique de la douleur
La douleur n’est pas un simple signal, mais un état émergent complexe. Elle peut, dans certains cas, résulter de la nociception (la détection de stimuli nocifs), mais elle implique un traitement de haut niveau qui transforme ce signal en une expérience consciente et chargée d’émotion. La recherche en neurosciences montre que la douleur ne se limite pas à un « centre de la douleur », mais qu’elle est répartie à travers un connectome dynamique de la douleur, comprenant le cortex cingulaire antérieur (CCA), l’insula, le thalamus, le cortex somatosensoriel et le cortex préfrontal.
Cette nature diffuse rend difficile l’identification de la douleur d’un point de vue purement biologique. Selon l’Association internationale de la douleur, la douleur peut être associée à des lésions tissulaires réelles ou potentielles (douleur nociceptive), à des lésions nerveuses (douleur neuropathique), voire à l’absence de signes évidents de lésions tissulaires ou nerveuses (douleur nociplastique).
Toute tentative visant à mesurer la douleur doit donc tenir compte de son caractère multidimensionnel, notamment de l’excitation physiologique, de l’expression affective, de l’activité corticale et des manifestations comportementales.
Les arguments en faveur d’une évaluation multimodale de la douleur
Pour aborder la douleur comme un phénomène quasi mesurable, nous devons recouper les données issues de plusieurs modalités. La plateforme iMotions permet l’intégration synchronisée de plusieurs biocapteurs, chacun capturant des aspects distincts de l’expérience de la douleur :
| Modalité | Mesures | Rôle dans la détection de la douleur |
| Expressions faciales (Affectiva) | Unités d’action (FACS) | Détecte les expressions involontaires liées à la douleur |
| Activité électrodermique (EDA) | Conducibilité cutanée | Reflète une activation du système sympathique due à la douleur |
| Fréquence cardiaque et variabilité de la fréquence cardiaque (VFC) | Réactivité cardiovasculaire | Montre la modulation de la variabilité de la fréquence cardiaque en fonction du temps et de la fréquence sous l’effet de la douleur |
| Électromyographie (EMG) | Activation musculaire | Évalue la force musculaire (qui est généralement réduite lorsqu’un membre ou une partie du corps est douloureuse) et la tension musculaire |
| Suivi du regard | Dilatation des pupilles, fixations | Détermine le niveau d’excitation et la charge cognitive à partir de la douleur |
| Électroencéphalographie (EEG) | Activité corticale | Couvre le traitement cognitif et sensoriel de la douleur |
| Spectroscopie fonctionnelle dans le proche infrarouge (fNIRS) | Réponses hémodynamiques | Modifications indirectes de l’activité corticale |
iMotions synchronise automatiquement ces flux, offrant ainsi aux chercheurs une vue d’ensemble, résolue dans le temps, de la manière dont la douleur se manifeste dans le corps et le cerveau.
Analyse des expressions faciales : décrypter la douleur sur le visage
Le visage humain est sans doute l’indicateur le plus intuitif de la douleur. Les expressions faciales de la douleur sont conservées au cours de l’évolution et peuvent être détectées même chez les nourrissons et les personnes non verbales. À l’aide du FACS (Facial Action Coding System), des unités d’action (AU) spécifiques telles que l’abaissement des sourcils (AU4), le resserrement des orbites (AU6/7), le plissement du nez (AU9) et le relèvement de la lèvre supérieure (AU10) ont été associées à des épisodes de douleur aiguë.
iMotions, grâce à son intégration avec le logiciel AFFDEX d’Affectiva, permet une détection automatique et en temps réel des expressions faciales. Contrairement au codage FACS manuel, qui demande beaucoup de temps, cette solution permet une analyse à grande échelle sur des heures de vidéo et offre une quantification des éléments suivants :
- Fréquence des unités de soins liées à la douleur
- Durée des expressions
- Modèles de cooccurrence (par exemple, les zones des sourcils et des paupières lors de l'insertion de l'aiguille)
Ces données peuvent être mises en corrélation avec des événements stimulants et des changements physiologiques afin de valider les réponses à la douleur.
Activité électrodermique (EDA) : détecter les signaux de stress du corps
L’EDA est une mesure de la conductance cutanée modulée par l’activité des glandes sudoripares eccrines, elle-même contrôlée par le système nerveux sympathique. Les stimuli douloureux, en particulier ceux qui sont aigus et inattendus, déclenchent des réponses phasiques de conductance cutanée (SCR).
Dans iMotions, les données EDA provenant de capteurs tels que Shimmer, BIOPAC et Plux sont visualisées parallèlement aux événements de stimulation, ce qui permet aux chercheurs de :
- Analyser les amplitudes des pics et la latence post-stimulus
- Visualiser les composantes toniques et phasiques
- Cartographie de l'accoutumance à une exposition répétée à la douleur
L’EDA s’avère particulièrement utile dans les protocoles expérimentaux impliquant une induction contrôlée de la douleur (par exemple, le test de pression à froid ou les stimuli électriques), où la synchronisation temporelle est essentielle.
Signatures neuronales de la douleur
L’électroencéphalographie (EEG) et la spectroscopie fonctionnelle dans le proche infrarouge (fNIRS) offrent un aperçu non invasif de la manière dont le cerveau traite les stimuli douloureux.
EEG :
L’électroencéphalographie (EEG) est une méthode largement utilisée pour mesurer l’activité cérébrale, tant dans le cadre de la recherche expérimentale que dans celui de la pratique clinique de la douleur. Elle enregistre les fluctuations de tension directement au niveau du cuir chevelu et sert à étudier les réponses neuronales, ce qui permet d’identifier les schémas cérébraux associés à divers aspects de la douleur, tels que le traitement sensoriel, la saillance, l’attention, la cognition ou encore les effets des traitements analgésiques, entre autres.
Lors de l’analyse d’un EEG au repos, la suppression des ondes alpha a été associée à l’intensité des stimuli au niveau du cortex sensorimoteur et aux niveaux de saillance dans les zones opérculo-insulaires. Des oscillations thêta accrues ont été observées dans les cortex préfrontal et cingulaire antérieur chez les patients souffrant de douleurs chroniques, contrairement aux sujets témoins en bonne santé et ne ressentant aucune douleur, ce qui pourrait s’expliquer par les aspects cognitifs de la douleur et l’inhibition endogène de la douleur.
La synchronisation dans la bande gamma a toujours été associée à l’intensité perçue de la douleur, mais des résultats controversés justifient la poursuite des recherches dans le cadre d’expériences rigoureusement contrôlées, afin d’éliminer l’influence des facteurs de confusion liés au mouvement.
iMotions prend en charge l’intégration avec divers systèmes EEG, notamment ceux de Brain Products, Neuroelectrics Enobio et ABM B-Alert, ainsi que, de manière générale, tout appareil EEG compatible avec Lab Streaming Layer, ce qui permet :
- Densité spectrale de puissance (delta, thêta, alpha, bêta, gamma) : analyse des oscillations corticales pendant la douleur
- Suivi longitudinal des changements neuroplastiques chez les patients souffrant de douleur chronique
Des études récentes utilisant l’EEG avec iMotions ont commencé à explorer des modèles prédictifs des évaluations subjectives de la douleur, ouvrant ainsi la voie à un diagnostic assisté par l’IA.
Quelques publications réalisées avec iMotions
Oscillations alpha chez les patients souffrant de douleurs chroniques avec iMotions
fNIRS :
La fNIRS est une technique qui mesure l’activité cérébrale en surveillant les variations de l’oxyhémoglobine, qui sert d’indicateur indirect de l’activité corticale. Contrairement à l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf), la fNIRS présente des avantages en termes de portabilité, de rapport coût-efficacité et de liberté de mouvement pour les sujets.
Une méta-analyse, qui a porté sur 13 études différentes, apporte des preuves convaincantes concernant la réponse du cerveau aux stimuli douloureux, tant chez les patients souffrant de douleur chronique que chez les sujets témoins en bonne santé. L’analyse a révélé une augmentation significative des taux d’oxyhémoglobine dans le cortex préfrontal et le cortex sensorimoteur lorsque les sujets ressentaient de la douleur ; il est toutefois à noter que cet effet était plus prononcé dans le cortex sensorimoteur.
La méta-analyse a mis en évidence des modifications hémodynamiques distinctes en réponse à des stimuli douloureux chez les personnes souffrant de douleurs chroniques, par rapport aux groupes témoins sains. Ces résultats confirment globalement l’efficacité de la fNIRS en tant qu’outil permettant de mesurer l’impact de la douleur sur ces régions cérébrales spécifiques.
Liens iMotions vers des ressources sur l’EEG et la fNIRS
Pour la fNIRS : https://imotions.com/about-us/news/imotions-announces-strategic-partnership-with-artinis-to-launch-fnirs-integration/
EEG vs fNIRS : https://imotions.com/blog/learning/research-fundamentals/fnirs-vs-eeg/
EMG et fréquence cardiaque/variabilité de la fréquence cardiaque : corrélats somatiques et autonomiques
La douleur entraîne souvent une diminution de la force musculaire au niveau de la partie du corps touchée et provoque des tensions musculaires, notamment au niveau du muscle corrugateur du sourcil (froncement des sourcils) ou du trapèze (tension dans la nuque). iMotions effectue diverses analyses EMG afin de déterminer, entre autres, le nombre et la fréquence des contractions musculaires.
La fréquence cardiaque (FC) et la variabilité de la fréquence cardiaque (VFC) viennent enrichir davantage l’ensemble de données. La FC a tendance à augmenter en cas de douleur, tandis que la VFC – en particulier ses composantes à haute fréquence – a tendance à diminuer, ce qui reflète un retrait du nerf vague.
Grâce à iMotions, les chercheurs peuvent visualiser :
- Accélération des processus RH lors d'événements difficiles
- La suppression de la VRC dans les douleurs de courte et de longue durée
Courbes de récupération après l’intervention (par exemple, analgésie)
Suivi du regard
Pupillométrie
La pupillométrie, qui consiste à mesurer le diamètre de la pupille, est un outil de recherche utilisé tant en milieu expérimental que clinique pour évaluer l’état d’éveil lié à la douleur, en raison de son lien direct avec l’activité du système nerveux autonome, et plus particulièrement avec l’activation du système sympathique. Lorsqu’une personne ressent de la douleur, la réponse physiologique au stress qui en résulte déclenche une activation du système sympathique, entraînant une augmentation de la dilatation de la pupille.
Cela permet aux chercheurs d’évaluer l’intensité de la réaction émotionnelle et physiologique négative face à des stimuli nocifs, même en l’absence de compte rendu verbal explicite, comme c’est le cas chez les populations où la communication verbale est limitée (nourrissons, patients gravement malades ou personnes souffrant de troubles cognitifs).
Le diamètre de la pupille est influencé par de nombreux facteurs autres que la douleur, notamment les conditions de luminosité (les variations de luminosité peuvent influencer directement la taille de la pupille, indépendamment du niveau d’éveil, ce qui rend indispensable un éclairage contrôlé et constant), la prise de médicaments et de café (divers médicaments tels que les opioïdes, l’alcool et certains antidépresseurs peuvent affecter directement la taille de la pupille), l’accommodation visuelle (les changements de regard ou de mise au point entre des objets proches et éloignés peuvent provoquer une contraction ou une dilatation des pupilles), et les différences individuelles (l’ampleur de la réponse pupillaire à la douleur peut également varier considérablement d’un individu à l’autre, ce qui rend difficile l’établissement de seuils universels pour l’intensité de la douleur).
Par conséquent, bien qu’elle soit prometteuse, la pupillométrie doit souvent être associée à d’autres mesures physiologiques ou comportementales pour permettre une compréhension globale de l’intensité de la douleur.
Paramètres de fixation et de saccades
L’étude de l’influence de la douleur sur l’attention et le traitement de l’information peut être réalisée à l’aide d’oculomètres sur écran ou de lunettes d’oculométrie. À l’aide d’oculomètres sur écran, une étude publiée dans le Journal of Pain a montré qu’une stimulation nocive entraîne une réorientation des ressources attentionnelles, comme en témoigne une diminution des mouvements saccadés et une augmentation de la durée des fixations vers la source de la douleur. L’évaluation des mouvements oculaires semble offrir une méthodologie complémentaire précieuse pour étudier les altérations de l’attention liées à la douleur et la manière dont celles-ci peuvent contribuer à la modulation de la douleur.
Une revue systématique de 24 publications montre que l’ampleur de l’effet concernant le biais attentionnel envers les indices prédictifs de la douleur est bien plus importante que celle observée pour les mots et les images liés à la douleur. Ces résultats apportent un éclairage utile pour la conception d’études pertinentes sur l’oculométrie dans le domaine de la douleur.
iMotions propose des outils d’enquête standard et avancés permettant de créer et d’enregistrer les réponses à toutes sortes de questionnaires portant sur les aspects affectifs, cognitifs et la catastrophisation de la douleur, ainsi que des échelles visuelles analogiques pour l’évaluation de l’intensité de la douleur, entre autres, grâce au nouvel éditeur d’études iMotions 10
Vers un indice composite de la douleur
L’avenir de la détection de la douleur ne réside pas dans le choix d’un seul biocapteur, mais dans l’élaboration d’un indice de douleur multimodal, un résultat issu de l’apprentissage automatique qui pondère et intègre :
- Expression faciale
- Signaux autonomes (EDA, FC)
- motifs EEG
- Corrélats comportementaux
iMotions prend en charge l’exportation de données à des fins de modélisation statistique et d’intelligence artificielle. Cela permet aux chercheurs de développer des modèles personnalisés, adaptés à leurs populations et à leurs questions de recherche.
Exemple : une étude récente a entraîné un classificateur de type « forêt aléatoire » à partir de données synchronisées issues de l’EDA, des unités d’expression faciale (AU) et de l’EEG afin de prédire les scores de douleur auto-déclarés avec une précision supérieure à 80 %. Pour en savoir plus, cliquez ici.
L’API iMotions permet la synchronisation en temps réel de signaux externes et la transmission de données brutes non traitées vers des moteurs externes (par exemple, Python, R, MATLAB), si nécessaire.
