联合连续性髂上筋膜阻滞与囊周神经组阻滞的镇痛效果：一项回顾性观察研究

《Anesthesiology Research and Practice》：Analgesic Efficacy of Combinational Continuous Suprainguinal Fascia Iliaca Block and Pericapsular Nerve Group Block: A Retrospective Observational Study

髋关节置换术后联合持续髂腰肌神经阻滞与周围神经群阻滞可降低反弹痛发生率，但急性疼痛仍较常见，需结合多模式镇痛。

　　
本研究针对接受前路髋关节置换术患者的术后镇痛效果进行了系统性观察，重点评估了连续上腹股沟髂腰肌筋膜阻滞联合周围神经组阻滞（PENG）的临床效果。研究采用回顾性队列设计，纳入2023年4月至2024年4月期间40例符合标准的患者，排除了ASA分级Ⅲ级以上、BMI≥35以及局部麻醉过敏者。

在麻醉实施方面，研究团队采用超声引导的双阻滞技术：首先通过肌筋膜间隙进行髂腰肌筋膜阻滞，随后在腹外斜肌深面实施PENG阻滞。注射剂量统一为0.2%左布比卡因各25ml，术后维持连续输注0.125%左布比卡因（4ml/h）。值得注意的是，研究特别设计了双层敷料系统，确保术中无菌操作与术后导管固定的双重需求。

研究结果显示，术后急性疼痛发生率高达56%（95%CI 40%-72%），而反弹痛发生率仅为12%（95%CI 0%-27%）。这种双峰现象揭示了术后镇痛的复杂机制：急性疼痛可能源于术中软组织损伤、神经末梢刺激及炎症介质释放的综合作用，而反弹痛则与局部麻醉耗竭后神经敏感性恢复相关。

与既往研究对比，本研究发现联合阻滞虽未能显著降低急性疼痛发生率，但反弹痛控制效果优于单次注射方案。这可能归因于持续药物输注维持了神经周围稳定的局部浓度环境，有效抑制了神经末梢的异常放电。但需指出的是，本研究样本量较小（n=40），且缺乏随机对照设计，可能影响结论的普适性。

在技术实施层面，研究团队严格把控操作细节：采用5-8MHz凸阵探头确认阻滞平面，通过负压回抽验证无血管损伤，并利用超声动态监测局麻药扩散。这种标准化操作流程减少了技术误差对结果的影响。术后镇痛方案中，虽然常规使用对乙酰氨基酚，但未引入多模式镇痛（如阿片类药物与NSAIDs联用），这可能成为急性疼痛发生率较高的潜在因素。

研究特别关注了反弹痛的发生机制。数据显示，反弹痛发生率（12%）显著低于既往文献报道的50%-70%，这可能得益于持续输注维持了局麻药浓度在有效治疗窗内。但急性疼痛仍占主导（56%），提示需要更精细化的镇痛策略。讨论部分指出，急性疼痛可能涉及多个机制：术中骨水泥植入引起的炎症反应、肌肉牵拉损伤、以及心理性疼痛因素。建议未来研究可结合皮质醇水平监测、疼痛日记追踪及组织病理学检查，多维度解析疼痛发生机制。

在临床实践启示方面，研究证实了连续阻滞在预防反弹痛方面的优势，但急性疼痛防控仍需优化。作者提出可能需要联合应用抗炎药物、靶向镇痛（如硬膜外输注）或智能给药系统。同时，研究强调超声引导的精准性，建议将"可视化神经阻滞"作为标准操作流程推广。

关于研究局限性，样本量偏小和回顾性设计是主要缺陷。此外，未明确区分急性疼痛的不同亚型（如深部组织痛、神经性疼痛），可能影响结果解读。未来研究可考虑扩大样本量，采用前瞻性随机对照试验设计，并引入更敏感的疼痛评估工具（如Wong-Baker FACES量表）。

在技术改进方面，研究团队提出的双层敷料系统具有重要参考价值。这种设计既满足术中无菌要求，又便于术后导管维护，值得在同类手术中推广。同时，研究建议将局麻药输注时间延长至术后72小时，以观察更完整的镇痛曲线。

值得注意的是，研究未涉及术后康复阶段的中长期镇痛效果评估。随着人口老龄化加剧，髋关节置换术后患者常伴随慢性疼痛问题，建议后续研究可追踪1-3个月疼痛缓解情况，评估联合阻滞的远期疗效。

本研究对临床实践具有三重指导意义：首先，证实了持续输注在反弹痛防控中的有效性；其次，揭示了多模式镇痛的必要性，建议在联合阻滞基础上叠加非甾体抗炎药；最后，强调了精准解剖定位的重要性，为超声引导技术优化提供了数据支持。

在学术价值层面，研究填补了前路髋关节置换术后持续神经阻滞的空白数据。特别是发现PENG阻滞对浅表疼痛控制效果有限，但联合持续髂腰肌筋膜阻滞可产生协同效应。这一发现为开发新型区域神经阻滞方案提供了理论依据。

对于技术改进方向，研究建议未来可尝试智能输注泵系统，根据实时疼痛评估自动调节输注速率。同时，应加强多学科协作，将麻醉科、骨科和康复科联合制定术后镇痛方案，这可能是降低术后疼痛发生率的关键。

最后，研究团队开放数据共享，这种透明的研究态度有助于推动领域内的协作创新。建议后续研究可纳入更多变量（如手术时间、骨水泥类型、患者疼痛预期等），建立更复杂的预测模型，为个体化镇痛提供决策支持。