智能化病人自控镇痛对术后镇痛患者不良反应与满意度的影响*

王韶双， 段娜， 李小刚， 董麦娟， 卜煜琳， 文新灵， 王强

西安交通大学第一附属医院麻醉手术部(陕西西安 710032)

急性疼痛服务(acute pain service，APS)是以麻醉科APS医生和专职疼痛护士为核心、病房医生与护士为辅助而组建的系统化镇痛管理体系，通过积极有效的术后镇痛措施，进而产生巨大的社会和经济效益[1]。然而，术后疼痛是患者机体受到手术创伤后的一种主观感受，因此，患者参与镇痛决策是提高镇痛质量非常重要的一环。病人自控镇痛(patient-controlled analgesia，PCA)的出现是镇痛技术的巨大革新，提高了患者的自主性，在一定程度上实现了血药浓度稳定、不良反应减少和满意度提高[2]。但患者的参与程度受自身教育程度、依从性和医护的督导等因素的影响。使用传统PCA技术的APS模式常常受到人员、设备、药物、管理制度等多种因素的制约，造成巡访间隔时间长，患者长时间缺乏APS成员监督指导，成为了制约镇痛质量进一步提高的瓶颈[3]。近年来兴起的智能化病人自控镇痛(artificial intelligence patient-controlled analgesia，Ai-PCA)采用物联网技术结合人工智能运算，具有远程监控、智能报警、智能分析与评估等功能，能够实现术后镇痛过程的全程化和动态化管理。Ai-PCA是对传统PCA技术的改进，为进一步加强术后镇痛管理、提高镇痛质量提供了一个新模式[4]。笔者单位于2017年引入无线智能化镇痛泵(江苏人先医疗科技有限公司)，本研究主要探讨Ai-PCA在APS管理中的应用效果。

1 资料与方法

1.1 一般资料 选择我院2017年11月至2018年5月行择期手术的5 700例患者为研究对象。纳入标准：(1)静脉PCA(PCIA)镇痛；(2)意识清醒能够配合疼痛评估。排除标准：(1)年龄≤12岁或不能够配合疼痛评估；(2)ASA分级≥Ⅳ级或病情危重术后需转入ICU。

所有入选患者按照1∶2的比例随机分为PCA组和Ai-PCA组，其中PCA组为术后应用传统PCA管理模式进行疼痛管理的患者，剔除病房提前撤泵、随访数据不全、非计划入ICU等患者后共计入组1 612例；Ai-PCA组患者术后根据Ai-PCA系统信息监控结果进行疼痛管理，共计入组3 674例。两组患者基础情况差异无统计学意义(P>0.05)，见表1。

1.2 镇痛泵使用方法 手术开始前静脉给予地塞米松5 mg(如无明显禁忌)和帕罗诺司琼0.25 mg。镇痛泵配方为舒芬太尼100 μg+地佐辛20 mg+生理盐水至100 mL。参数设定：负荷量3 mL、持续量1～2 mL/h、单次量1.5～2.5 mL/次、锁定时间10～15 min。手术结束前30 min连接镇痛泵开始输注。

1.3 镇痛管理方法 两组患者的镇痛宣教均于术前由麻醉医生和病房护士完成，并指导患者正确评估疼痛程度(NRS评分，总分10分，0分：无痛；1～3分：轻度疼痛；4～6分：中度疼痛；7～10分：重度疼痛)。患者术后返回病房后再次叮嘱患者出现轻度疼痛时即可按压自控按键缓解疼痛。PCA组：采取每天巡访+反馈处理的方式。麻醉科APS成员每天至少进行1次随访，记录疼痛评分和不良反应，调节镇痛泵参数。此外，当患者出现NRS≥4且按压自控按键无缓解或出现严重不良反应(呼吸抑制、恶心呕吐、过度镇静、皮肤瘙痒等)时，由病房护士呼叫APS成员进行处理。Ai-PCA组： 除每天巡访+反馈处理的方式外，APS成员利用中央监控站对Ai-PCA镇痛泵进行实时监控，除常规随访外，出现“镇痛不足”报警 (锁定时间内出现第3次无效按压时，系统报“镇痛不足”)、“镇痛欠佳”报警(1 h内第4次触发有效单次剂量，系统报“镇痛欠佳”)和剧烈疼痛处理后1 h内(系统自动提醒)应进行再次随访。此外，超过2 h的“管路堵塞”报警和超过8 h未使用过自控按键也需要及时随访。

项目PCA组(n=1 612)Ai-PCA组(n=3 674)性别(例) 男8361 985 女7761 689年龄(岁)53.0±16.052.8±17.1身高(cm)164.7±6.3165.1±8.5体重(kg)62.1±8.761.5±12.2体质指数(kg/m2)23.2±3.522.9±6.1ASA分级(例) Ⅰ级6551 376 Ⅱ级7121 693 Ⅲ级245605麻醉方法(例) 全麻1 3683 079 椎管内麻醉216507 神经阻滞2888手术类型(例) 骨科134276 普外4491 096 心胸116238 妇科294646 泌尿306679 耳鼻喉184406 其他131333

1.4 观察指标 (1)两组患者的中重度疼痛(NRS≥4)发生率；(2)两组患者不良反应发生率：术后恶心呕吐(PONV)、过度镇静(Ramsay评分≥5)、头晕、瘙痒、呼吸抑制(呼吸频率<10次/min或SpO2<90%)；(3)两组患者的满意率：评分为2分的患者占总数的百分比(采用0～2分记录，满意2分、较满意1分、不满意0分)。

1.5 统计学方法 应用SPSS 19.0统计软件。计数资料以例(%)表示，组间比较采用2检验。计量资料以表示，组间比较采用独立样本t检验。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 镇痛效果 Ai-PCA组中重度疼痛发生率为1.80%(69/3 674)； PCA组中重度疼痛发生率为16.07%(258/1 612)。Ai-PCA组患者术后中重度疼痛发生率显著低于PCA组(P<0.01)。

2.2 不良反应与满意度 Ai-PCA组患者恶心呕吐、瘙痒、头晕的发生率均低于PCA组(P<0.05)，两组患者均未出现呼吸抑制；Ai-PCA组患者镇痛满意率显著高于PCA组(P<0.01)，见表2。

表2 两组患者不良反应及满意率的比较 例(%)

2.3 Ai-PCA系统敏感度与特异度 统计Ai-PCA组3674例患者发现，“镇痛不足”或“镇痛欠佳”预测中重度疼痛(NRS≥4)发生的敏感度为90%(62/69)、特异度为89%(3 201/3 605)。“堵塞”报警预测镇痛中出现恶心呕吐、过度镇静、瘙痒、头晕、呼吸抑制等不良反应的敏感度仅为36%(118/332)，特异度为73%(2 450/3 342)。

3 讨论

国内外的研究显示，即便有专业的管理团队、规范的管理流程、 电子化的镇痛设备，术后中重度疼痛的发生率仍高达20%～75%，这主要是因为患者分散在各个病区，传统的管理模式常常因为反馈处理延迟而不能满足患者个体化的镇痛需求[5-7]。而APS管理的临床需求却不断增加，从术后镇痛和分娩镇痛到癌痛治疗，这就迫切需要改进传统PCA模式。Ai-PCA是近几年兴起的新型镇痛管理系统，Ai-PCA是在传统PCA的基础上，融合了物联网技术和人工智能运算，有望成为提升APS工作效率、破解供需矛盾的有利工具和载体[8]。

以Ai-PCA镇痛系统为基础的平台架构和以专业APS团队为核心的人员架构的组合保障了多模式镇痛的贯彻实施，但患者对镇痛工作的满意程度和参与程度更需要医护人员的监督和指导，以避免患者在使用镇痛泵时的“不作为”和“乱作为”影响到镇痛的质量[9]。主要表现在尽管充分宣教的情况下仍然发生以下情况：(1)对疼痛错误认知：患者认为术后疼痛属于正常现象，能忍则忍，不愿报告疼痛，未重视疼痛对呼吸、循环、凝血、胃肠道功能的不利影响。(2)对药物的错误认知：担心阿片类药物的成瘾性，担心药物影响伤口愈合，过分担心药物不良反应。(3)对设备的错误认知：认为只有按压自控按键才会输注镇痛药物，未认识到背景剂量输注的存在。(4)对人员的错误认知：患者认为镇痛泵为麻醉科管理，应由主麻医生处理不良反应。这就需要Ai-PCA系统能够通过输注管路“堵塞”报警和异常的自控键按压频率等各类报警，分析并提示可能发生的不良事件(镇痛不足或镇痛欠佳、恶心呕吐、过度镇静、瘙痒、头晕、呼吸抑制等)，便于APS成员早期发现，及时处理[10]。当区域阻滞效果或镇痛药血药浓度逐步减退时，当患者感受到轻度疼痛时可通过按压自控按键来缓解疼痛，Ai-PCA通过分析按压频率提示 “镇痛欠佳”，提醒APS成员及时调整背景剂量；当患者出现爆发痛或进行咳嗽、下地活动等动作可能会出现剧烈疼痛而短时间多次按压自控按键，系统提示“镇痛不足”有利于及时调整单次剂量，从而避免中重度疼痛的发生。当患者发生PONV、头晕、瘙痒等不良反应时，患者可夹闭PCA管路减少药物输注，此时APS成员可通过“堵塞”报警早期发现此类患者，甄别出现不良反应的具体原因。此外，我们也需要关注超过8 h未使用过自控按键的患者，可能需要减少镇痛药输注的速度或APS成员进行更加细致的宣教指导患者。本研究结果显示，应用Ai-PCA系统能够有效减少患者术后中重度疼痛和镇痛相关不良反应的发生率，提升患者满意度。

此外，本研究也发现“镇痛不足”或“镇痛欠佳”对预测术后患者发生中重度疼痛(NRS≥4)具有较高的敏感性和特异性，提示患者可能正在经历中重度疼痛或正处于不断加剧的疼痛之中。APS小组在实际应用中应注意优先处理此类预警，通过早期干预，能够避免患者在麻醉或手术恢复早期从轻度疼痛逐渐加重为中重度疼痛。而通过“堵塞”报警指导早期发现PONV等不良反应的效果较差，可能需要更多的临床数据重新定义“堵塞”的意义。2018年中华医学会麻醉学分会“智能化病人自控镇痛管理专家共识”工作小组提出的镇痛质量指数(AQI)以不同权重统计了自控键按压频率、评价率、各类报警发生率、重要报警的处理时间、药液利用率、患者信息完整性等，更加全面地反映了影响镇痛质量的因素，有利于对薄弱环节和突出问题进行持续改进，提高医务人员的工作积极性和主动性[11]。需要注意的是，AQI是对镇痛工作的整体评估，对具体患者镇痛效果的评估仍然需要综合考虑。此外，目前仍需要更多的临床研究验证AQI是否与减少术后不良反应和提高满意度之间存在关联。

综上所述，Ai-PCA系统能够减少镇痛不全、恶心呕吐等不良反应，并显著提升患者的满意程度，有助于协助APS医护人员提高镇痛管理质量，具有巨大的临床推广价值和潜力。