综述：与麻醉后恢复室急性术后疼痛相关的自主参数：一项系统评价

《Pain Management Nursing》：Autonomic Parameters Correlated to Acute Postoperative Pain in the Postanesthesia Care Unit: A Systematic Review

术后疼痛评估中自主神经系统参数（如心率变异性、光电容积描记图、瞳孔反射）与疼痛评分的相关性研究。通过筛选23项符合条件的研究发现，PPG的电流比和灌注指数与疼痛评分相关性最强（-0.738、0.778），瞳孔直径变异系数和疼痛-伤害指数敏感性最高，瞳孔反射幅度特异性最佳。结论指出PPG和瞳孔特征可作为客观数字化疼痛评估工具，需结合机器学习算法优化特征提取。

　　

安东尼奥·豪尔赫·福尔特（Antonio Jorge Forte）|弗朗西斯科·R·阿维拉（Francisco R. Avila）|萨哈尔·博尔纳（Sahar Borna）|塞萨尔·A·戈麦斯-卡贝略（Cesar A. Gomez-Cabello）|索菲亚·M·普雷斯曼（Sophia M. Pressman）|赛义德·阿里·海德尔（Syed Ali Haider）|里基·E·卡特（Rickey E. Carter）|达维德·贾尔迪（Davide Giardi）|查尔斯·J·布鲁斯（Charles J. Bruce）|克里斯托弗·J·麦克劳德（Christopher J. McLeod）

佛罗里达州杰克逊维尔市梅奥诊所（Mayo Clinic, Jacksonville, FL）整形外科部门

摘要

引言

目前的疼痛评分系统正在被能够响应自主神经变化的生理参数所取代（例如心率变异性和瞳孔直径等自主神经参数），这些参数可以量化特定时刻的疼痛强度。然而，支持其在术后患者中使用的证据却很少。本综述旨在分析自主神经参数与患者自报疼痛强度之间的相关性。

方法

通过PubMed/Medline、Embase、Scopus和Google Scholar检索了评估麻醉后护理单元（postanesthesia care unit）中急性术后疼痛的自主神经参数的研究，并测量这些参数与疼痛强度之间的相关性。所使用的关键词包括心率变异性、光电容积描记法（PPG）、皮肤电活动、瞳孔反射、术后疼痛和疼痛测量。

结果

在3,204项研究中，有23项符合纳入标准。PPG特征和指标与疼痛评分系统的相关性最强，其中肥胖患者中交流电与直流电比值的相关系数分别为-0.738，灌注指数的相关系数为0.778。此外，瞳孔直径的变化系数和镇痛感受指数具有最高的敏感性，而瞳孔光反射幅度具有最高的特异性。

结论

PPG和瞳孔特征是客观评估术后疼痛的有希望的候选指标。研究这些变量并结合机器学习算法进行特征提取，将为将其应用于临床提供支持数据。

方法部分

方法

只有符合以下所有标准的研究才被纳入：

1.

报告了客观的、可临床测量的自主神经反应（如心率[HR]变异性、皮肤电导率）。

2.

在麻醉后护理单元对拔管后的患者进行评估。

3.

同时测量自主神经反应和疼痛评分。

4.

使用经过验证的疼痛评分系统。

5.

研究对象为接受任何外科手术的清醒成人患者。

6.

研究以英文发表。

如果研究符合以下排除标准，则被排除：

结果

在文献中找到的3,204项研究中，有23项符合纳入标准。这些研究共分析了2,390名患者的生理数据。获得的自主神经参数可以是单独测量的，也可以是作为指数的一部分。研究中评估的指数示例包括ANI（自主神经指数，Automated Nervous Index）和SPI（外科应激指数，Surgical Stress Index）。ANI是根据HRV（心率变异性）计算得出的。

讨论

本研究中观察到的生理变量与疼痛评分系统之间的相关性较弱至中等，只有少数显示出强烈且具有统计学意义的相关性。HRV是用于客观评估不同类型疼痛的最早且可能研究最透彻的生理参数之一，因为它也被包含在ANI和SPI中。在本研究中，HRV特征或指数最强的相关性为0.49。

结论

光电容积描记法特征和指数与当前的疼痛评分系统具有最稳健的相关系数，而瞳孔和HRV特征在有效性测试中表现最佳。进一步研究这些变量，并结合机器学习算法进行特征提取，将为将其应用于临床提供支持数据。未来的研究应重点利用机器学习算法从这些生理变量中提取特征，以识别并整合最具影响力的因素。

局限性

本研究的局限性之一是由于纳入的研究提供的统计信息不足，无法对数据进行汇总图形展示。尽管相关研究较多，但由于研究设计、患者群体、自主神经参数和指数、传感器、疼痛评分系统以及评估时间的差异，无法对数据进行适当的统计分析。此外，手术程序也会影响结果的准确性。

资助

本研究部分得到了梅奥诊所再生医学中心（Mayo Clinic Center for Regenerative Medicine）的支持。该资助机构未参与研究设计、数据收集与分析、报告撰写或决定提交本研究。

作者贡献声明

安东尼奥·豪尔赫·福尔特（Antonio Jorge Forte）：撰写——审稿与编辑、初稿撰写、监督、研究设计、概念构思。弗朗西斯科·R·阿维拉（Francisco R. Avila）：撰写——初稿撰写、方法学设计、研究实施、概念构思。萨哈尔·博尔纳（Sahar Borna）：撰写——审稿与编辑、方法学设计、数据管理。塞萨尔·A·戈麦斯-卡贝略（Cesar A. Gomez-Cabello）：撰写——审稿与编辑、研究实施、数据管理、概念构思。索菲亚·M·普雷斯曼（Sophia M. Pressman）：撰写——审稿与编辑、初稿撰写、数据可视化、项目协调。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文研究结果的财务利益或个人关系。