孔維維 ,劉 帆,郭雪梅 ,安磊磊 ,尹曉莉 *
(1.甘肅省中醫(yī)院,甘肅 蘭州 730050;2.蘭州大學第二醫(yī)院,甘肅 蘭州 730030)
全膝關節(jié)置換術(Total Knee Arthroplasty,TKA)是治療膝關節(jié)嚴重病變、消除關節(jié)疼痛、重建關節(jié)功能的有效手段,也是骨科疼痛強度最大的手術。術后急性疼痛(Acute Post-surgical Pain,APSP)的有效控制有利于患者早期進行功能鍛煉,減少并發(fā)癥,提升患者滿意度[1]。疼痛控制包括控制癥狀和高危患者的識別。近年來,國外研究者更加關注患者報告的結果,已有研究依據(jù)其建立了TKA術后結果的預測模型,并進行了初步驗證[2]。但由于種族和醫(yī)療環(huán)境差異,推廣性差。目前,國內對引發(fā)TKA術后急性疼痛的因素未引起重視,不能在術前對患者術后疼痛及滿意度進行預測[2]。因此,迫切需要建立適合我國患者情況的APSP預測模型。
以2018年1月至2019年12月在蘭州大學第二醫(yī)院關節(jié)骨科行TKA的患者為研究對象。
1.1.1 納入標準(1)符合中華醫(yī)學會骨科學分會《骨關節(jié)炎診治指南(2007版)》診斷標準[3],術前診斷為膝關節(jié)骨性關節(jié)炎、類風濕性關節(jié)炎、創(chuàng)傷性關節(jié)炎;(2)術前有膝關節(jié)慢性疼痛伴功能障礙,保守治療效果不明顯者;(3)術前ASA(美國麻醉醫(yī)師協(xié)會手術前分級標準)Ⅰ~Ⅱ級[4];(4)年齡 40~80 歲;(5)意識清楚,溝通交流無障礙。
1.1.2 排除標準 (1)有嚴重的心、肝、腎疾病者;(2)既往有中風史或神經(jīng)、精神系統(tǒng)疾病者;(3)術前3天仍在服用鎮(zhèn)痛藥物者。
本研究為橫斷面研究,研究方案經(jīng)醫(yī)院倫理委員會審查通過。
1.2.1 樣本量估算 本研究估計有意義的自變量為41個,根據(jù)一般多元分析經(jīng)驗,樣本量取自變量的5~10倍。因此,病例樣本量410例,為保證出現(xiàn)無效問卷時仍能有足夠的樣本量進行數(shù)據(jù)分析,決定擴大樣本量為530人。
1.2.2 研究變量及測量方法 人口學資料:術前24 h用自行設計的問卷收集患者的年齡、性別、BMI等資料。
臨床資料:通過面對面評估、查閱病歷,了解圍手術期和術后疼痛相關因素,如本次就醫(yī)診斷、基礎疾病、疼痛部位、疼痛性質、術前平均疼痛強度、使用鎮(zhèn)痛藥及時長、關節(jié)軟骨損傷程度、術前KSS評分等。其中,術前平均疼痛強度采用簡易疼痛評估尺測量。
心理學資料:術前24 h評估患者手術恐懼、焦慮、抑郁、疼痛災難化、疼痛信念與感知情況。評估方法與工具:(1)恐懼視覺模擬評分法:評估患者手術恐懼情況[5]。0~3分為輕度恐懼,4~6分為中度恐懼,7~10分為重度恐懼。(2)綜合醫(yī)院焦慮抑郁量表[6]。該量表和各分量表的Cronbach′s α系數(shù)分別為0.879、0.806、0.806,重測信度分別為 0.945、0.921、0.932,具有較好的信效度。借鑒我國較大樣本住院患者的研究結果[7],≥9分為有焦慮、抑郁。(3)疼痛信念與感知量表。采用賀婷修訂的中文版量表,共16個條目,得分越高表示患者負性信念越強。量表的內部一致性Cronbach’s系數(shù)為0.731[8]。(4)疼痛災難化量表(PCS)。中文版PCS具有良好的信效度。借鑒嚴廣斌研究結果[9],≥38分為有疼痛災難化。
1.2.3 因變量 本研究根據(jù)資料收集的可及條件,選取TKA術后第1、2、3、5 d及出院時5個時間段患者活動狀態(tài)時的疼痛強度為因變量?;顒訝顟B(tài)指患者CPM功能鍛煉結束時或扶助行器行走5分鐘后的狀態(tài)。測量工具:數(shù)字評定量表(Numerical Rating Scale,NRS)、詞語描述量表 (Verbal Descriptor Scale,VDS)和修訂版面部表情疼痛量表(Faces Pain Scale Revised,F(xiàn)PS R)合并制成的簡易疼痛評估尺[10-11]??偡帧?分表示有急性術后疼痛[12]。
1.2.4 治療過程 所有研究對象入院后均接受疼痛宣教及疼痛評估尺測評培訓。在蛛網(wǎng)膜下腔麻醉下,采用標準膝前正中髕旁手術入路,髕骨均修整未置換,術中假體安放完畢后均關節(jié)囊內外羅哌卡因75 mg+腎上腺素1 mg+地塞米松5 mg+氟比洛芬50 mg+生理鹽水43 mL雞尾酒注射,所有研究對象均不安置引流管。術后采用統(tǒng)一鎮(zhèn)痛模式,即術后當天開始靜脈滴注氟比洛芬注射液50 mg/次,肌肉注射地佐辛注射液5 mg/次,骨創(chuàng)儀磁療30 min,2次/日,持續(xù)治療至出院當天。術后患者不能耐受疼痛且疼痛評分>6分時,給予地佐辛注射液5 mg肌肉注射。
1.2.5 資料收集 采用統(tǒng)一解釋語說明調查的目的、意義和要求,取得患者及其家屬同意后發(fā)放問卷,如有特殊情況,由研究者提問,研究對象回答,研究者復述。對收集的資料進行逐一檢查,缺失項達20%以上者不納入分析。
1.2.6 統(tǒng)計學方法 運用SPSS 22.0軟件對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計學處理,采用描述性統(tǒng)計分析和Logistic回歸分析。以非參數(shù)Kolmogorov-Smirnov test對數(shù)據(jù)的正態(tài)性分布進行檢驗。對服從正態(tài)分布的計量資料用均數(shù)和標準差來描述,而偏態(tài)分布的計量資料則用中位數(shù)和最大最小值描述。計數(shù)資料采用頻數(shù)、百分比描述。單因素分析時,正態(tài)分布資料比較采用t檢驗,非正態(tài)分布資料比較采用非參Mann-Whitney U檢驗,計數(shù)資料比較采用χ2檢驗。多因素分析時,采用二分類變量的Logistic回歸分析。P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。
本次研究共調查530人,收回問卷 525份,有效問卷522份,問卷有效回收率為98.49%。
522例TKA術后患者中,發(fā)生APSP者292例,APSP發(fā)生率為55.93%。文化程度、術前平均疼痛強度、術前關節(jié)軟骨損傷程度、術前KSS評分、超前鎮(zhèn)痛、術后冷敷、術后PCIA、使用鎮(zhèn)痛藥時長、手術恐懼、抑郁、術前疼痛災難化對患者急性疼痛的影響有顯著性差異(P<0.05),見表 1。
表1 不同人口學、臨床及心理學資料患者APSP情況比較[n(%)]
為進一步明確影響TKA患者APSP的因素,將APSP作為因變量,將單因素分析中有意義的12個變量作為自變量納入Logistic回歸模型進行多元逐步回歸分析,共7個變量進入方程(見表 2)。
根據(jù)Logistic回歸方程,可知研究對象APSP的Odds計算公式為Odds=EXP(0.21×文化程度-1.93×術后冷敷+1.59×超前鎮(zhèn)痛+0.91×抑郁+0.9×術前KSS評分+0.64×疼痛災難化+0.58×術前關節(jié)軟骨損傷程度-9.34)。預測TKA患者APSP發(fā)生率的計算公式為術后APSP發(fā)生率=Odds/(1+Odds)×100%。采用受試者操作特征曲線檢驗預測模型與TKA術后患者急性疼痛發(fā)生的擬合效果(見圖1)。該預測模型曲線下面積為0.82(95%CI為 0.73~-0.91,P<0.001),以最大約登指數(shù)(10.01)為最佳臨界點,該預測模型敏感度為71.23%,特異度為79.67%,提示模型預測效果較好。Hosmer-Lemeshow檢驗結果顯示,χ2=2.205,P=0.974。
表2 APSP風險因素的Logistics多元回歸分析
圖1 全膝關節(jié)置換術后急性疼痛受試者操作特征曲線
Logistic回歸分析顯示,文化程度越低,疼痛風險越低。這可能與研究對象以農村人口居多,年齡較大,對疾病相關知識及疼痛管理的認知存在差異,導致對各項評分指標的理解不同有關。有研究表明[13-14],對TKA患者進行疼痛認知評估,實施規(guī)范化疼痛管理,可有效緩解術后疼痛。
多因素分析結果顯示,關節(jié)軟骨損傷程度越嚴重,APSP發(fā)生率越高,這可能與多種因素共同作用有關。目前尚未在TKA術后疼痛原因分析中有相同報告,因此,這一結果有待進一步驗證。術前KSS評分高的患者APSP的可能性是評分低的患者的0.98倍,這與患者膝關節(jié)功能差,術前有明顯的疼痛感受和活動受限,疼痛耐受性好,且對手術預期較低有關;未采用超前鎮(zhèn)痛的患者APSP的可能性是采用超前鎮(zhèn)痛患者的4.9倍,再次證明超前鎮(zhèn)痛能有效控制TKA患者APSP的發(fā)生和發(fā)展。侯曉玲等[15]研究發(fā)現(xiàn),術后冰敷為TKA術后疼痛的危險因素,本研究結果也證實了這一結論。
2016年,Williams和Craig重新定義了疼痛[16],強調疼痛是患者的主觀感受,與認知水平和社會因素有關。本研究結果顯示,抑郁患者術后急性疼痛的可能性是無抑郁患者的2.48倍,有疼痛災難化的患者術后急性疼痛的可能性是無疼痛災難化患者的1.13倍,這與國內外多項研究結果一致[17-20]。對此,醫(yī)務人員應在患者入院時充分評估其心理狀況,做好手術及疼痛相關知識宣教,重視心理干預,消除患者心理障礙。
本研究進行Logistic回歸分析時H-L檢驗設定P>0.05,且ROC曲線下面積為0.82>0.70,提示所建立的預測模型具有較滿意的預測符合程度及鑒別效度,預測價值為中等水平(0.7~0.9)。從模型篩選時納入的自變量來看,相對全面地涵蓋了APSP的可能風險因素,結果和結論相對可靠。但本研究在APSP評估時僅選取了比較有代表性的時間點,無法避免偏差。今后應在全國范圍內擴大樣本量、延長隨訪時間進行類似研究,并將此預測模型在新的患者人群中進行驗證。