リハビリテーション科における疼痛性疾患の診療―テキスト・マイニングを用いた解析の試み―

「はじめに」疼痛性疾患の診療において，リハビリテーションの視座をもった治療介入が重要であることは，これまでに多数の文献や書籍などで指摘されている1）．その一方，リハビリテーション医療全般のなかで，疼痛性疾患が取り上げられる頻度は比較的低い．その理由のひとつに，リハビリテーション医療が扱う範囲が，脳血管障害や脳外傷，脊髄損傷やそのほかの脊髄疾患，骨関節疾患（関節リウマチ・外傷を含む），脳性麻痺やそのほかの小児疾患，神経・筋疾患，切断，呼吸器・循環器疾患，悪性腫瘍，熱傷と多岐にわたり，単独の診療科としては，とても広範囲であることが考えられる2）．医療に関する患者のデータには，血液生化学や血圧など，主に数値で表現されているものが少なくない．その一方，患者の発言，表情や行動，さらには家族との関係や社会的背景などは数値化されにくいため，主に文章で表現されるデータである．疼痛に関しては，Visual Analogue Scale3）やMcGill Pain Questionnaire4）など，系統的な数値的評価法がある．しかしこれらはペインクリニック以外の診療科に広く浸透しているとはいいがたい．リハビリテーション領域においても，疼痛に関するデータは，数値よりむしろ文章により表現，記録されている場合が少なくない．

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