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为解决产后慢性疼痛预测难题，研究人员开展了 “基于机器学习的产后慢性疼痛预测框架” 研究。通过分析 1398 名产后女性数据，发现 5 个风险因素，极端梯度提升（XGBoost）算法预测性能最佳。该研究有助于早期筛查和预防产后慢性疼痛。
在女性的生育旅程中，产后慢性疼痛如同隐藏在暗处的 “恶魔”，悄悄给许多新妈妈带来身心折磨。据统计，产后 2 - 6 个月，慢性疼痛的患病率在 4% - 41.8% 之间，中国的发生率更是高达 58.6%。这不仅影响妈妈们的心理健康，导致抑郁、焦虑等问题，还会给家庭、母婴关系及母乳喂养带来沉重负担，严重时甚至会让一些妈妈在产后一年内选择自杀。
以往针对产后慢性疼痛的研究存在诸多不足。有的研究未按不同分娩方式考察慢性疼痛患病率；有的虽识别出风险因素，但模型性能欠佳；还有研究纳入的风险因素过多，临床应用困难，且未将胎儿状况等新发现的风险因素纳入预测工具。为了突破这些困境，来自湖北文理学院附属襄阳中心医院神经科学与脑疾病研究所麻醉科的研究人员开展了一项具有重要意义的研究。该研究成果发表在《BMC Medical Informatics and Decision Making》杂志上。
研究人员为了深入了解产后慢性疼痛的发病情况和影响因素，采用了多种关键技术方法。他们收集了 2021 年 7 月 1 日至 2022 年 6 月 30 日在襄阳中心医院分娩的孕妇数据，这些数据涵盖了产妇的基本信息、孕期情况、分娩和手术相关信息等。利用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）进行特征选择，通过 10 折交叉验证确定与产后慢性疼痛相关的因素。同时，运用 “ROSE” 包处理数据不平衡问题，采用嵌套重采样方法对 6 种机器学习算法（K 近邻算法（KNN）、逻辑回归、线性判别分析（LDA）、朴素贝叶斯、ranger、极端梯度提升（XGBoost））进行基准测试，评估模型性能。最后使用 Shapley 加性解释（SHAP）分析来解释模型变量的影响。
在研究结果方面，研究人员首先对产妇的人口统计学特征进行了分析。在 1636 名孕妇中，排除 44 名（死胎 12 名、产次问题 32 名）后，1592 名产妇纳入产后慢性疼痛比较分析。不同分娩方式的产妇在多产比例、孕周、教育水平、分娩前 BMI、剖宫产史、失血量、新生儿体重、NRS 评分等方面存在显著差异。
接着，研究人员评估了产妇的疼痛结局。结果显示，剖宫产组在产后 1、3、6 个月的慢性疼痛 NRS 评分均高于自然分娩组和无痛分娩组，且慢性疼痛发生率也更高。在所有分娩组中，下腰痛最为常见。
然后，研究人员通过 LASSO 分析进行特征选择，确定了 5 个与产后 6 个月慢性疼痛相关的因素，分别是产后 3 天的 NRS 评分、分娩前 BMI、新生儿体重、多产和妊娠期背痛。
在对 6 种机器学习算法进行基准测试后，发现 XGBoost 算法表现最佳，其分类错误率（CE）为 0.147，F1 评分达到 0.851。因此，研究人员选择 XGBoost 算法建立预测模型，并通过 SHAP 分析对模型进行可视化解释。结果表明，上述 5 个因素是预测产后 6 个月慢性疼痛的重要因素，产后 3 天疼痛评分越高、妊娠期背痛等情况，会增加产后慢性疼痛的风险。
在研究结论和讨论部分，该研究明确了剖宫产分娩的孕妇产后慢性疼痛发生率更高，并且找到了 5 个关键风险因素。XGBoost 算法在预测产后慢性疼痛方面展现出卓越性能，基于此建立的预测模型能够帮助早期筛查高风险女性。这对于临床预防产后慢性疼痛意义重大，医护人员可以根据模型预测结果，提前对高风险女性采取预防措施，如孕期指导体重控制、加强产后急性疼痛管理等。然而，该研究也存在一些局限性，如回顾性研究导致部分信息不准确、存在选择偏倚和回忆偏倚、数据不平衡、分娩方式选择可能影响结果等。未来需要前瞻性研究进一步验证模型的可靠性，同时纳入更多因素，如心理社会因素，来提升模型的预测性能。
总的来说，这项研究为产后慢性疼痛的预测和预防开辟了新的道路，尽管存在不足，但为后续研究指明了方向，有望在未来切实帮助新妈妈们摆脱产后慢性疼痛的困扰，让她们能更轻松地享受新生命带来的喜悦。
