【骨麻征途】MCID:利器or噱头?

2021
05/19

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古麻今醉
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编译:丁鹏;点评:李永华



海军军医大学附属长征医院

评价镇痛干预的疗效通常依赖于对研究数据的统计分析,但具有统计学显著意义的“有效”干预并不意味着就一定能带来临床上的显著受益,因此,当下疼痛研究领域引入了最小临床重要差异(minimal clinically important difference, MCID)这个概念,它关注的是患者感知到的镇痛干预带来的改善,而非仅看重疼痛评分的统计学差异。本期带来《Regional Anesthesia & Pain Medicine》一篇述评,让我们加深对MCID这一评价指标的理解。

区域镇痛作为现代多模式镇痛策略的一部分,已证实可以减轻疼痛,减少阿片使用量。一些系统回顾和meta分析报告了筋膜间隙阻滞或局部浸润阻滞等区域镇痛技术在统计学上具有显著的镇痛效果。然而,VAS评分或者阿片消耗量等指标的数值变化是否就等同于临床上的受益和患者感知到改善,仍值得进一步讨论。本文旨在阐释MCID的概念及其推算过程,审慎地评估目前的评价区域镇痛效果的临床研究的过程和结论,并预测急性术后疼痛研究领域的发展方向和新方法。

MCID的定义和计算

MCID一词由Jaeschke在1989年首次提出,最初应用于慢性心肺疾病这一研究背景。它是在不考虑副作用和成本的前提下,被病人认可的某量表得分的最小变化量,简单地说,MCID代表患者认为对其重要或有意义的最小差值。

MCID与统计学显著差异有所不同。统计学显著差异代表的是数学角度上的差异,并不一定等同临床上显著的差异,某些具有统计学差异的干预措施可能对改善患者的症状或康复质量并不显著或者根本不重要。MCID尤其适用于大样本临床研究,在这类研究中,可能会发现某种干预措施在组间比较时具有统计学差异,而临床上差异不明显。这就是为什么在评价某个干预的效果时,统计学上的显著性是必要条件,但尚不足以充分证明其优越性。

MCID的计算通常采用“锚定法”和“分布法”,或者兼采二者的“联合计算法”,也可以使用“Delphi法(专家共识法)”作为上述方法的完善和补充。

锚定法也称效标法,是将患者自评量表(如VAS或NRS)与某个衡量变化的量表(即“锚”)相匹配,常用的“锚”有主观的《通用分级量表》(Global assessment rating,GAR),该量表对患者所描述的改善、恶化或无变化进行量化评分。但由于GAR量表具有主观性,因此常需要参考其他可量化指标例如止痛药消耗量等来进一步验证锚点的可靠性和有效性。由于尚无所谓的金标准锚点,通常建议联用多个独立的参考指标以反映不同个体的反应性。图1是经典的锚定法示意,2或3分表示最小的有临床意义的疼痛评分降低值,也就是MCID值,可以理解为进行某种镇痛干预后,当VAS评分最少下降2-3分时,患者可以感觉到疼痛好转。

图1. GAR量表为锚计算MCID

分布法基于患者自评量表的统计分布描述指标来推算MCID值,常用的分布指标有标准误(SEM)、标准差(SD)、效应量(ES)以及最小可测变化值(minimum detectable change,MDC)。一般用0.5 SEM或1 SD代表1个MCID值。分布法并不能解释临床意义的最小变化,因为它缺少一个与研究对象的主观感受相联系起来的锚。因此分布法的有效性仍存在争议,经常出现某种变化在统计上呈显著差异而患者或临床医生认为不一定有临床意义。

在联合计算法,即联用以上两种互补的方法推算出MCID值,例如,通过分布法计算0.5 SD、SEM等,通过锚定法测定最小临床变化。当这些因子拟合在一起时,得到一个不受方法学局限的MCID值,可以更准确的反映有临床意义的组水平(group-level)的变化。

无论使用何种方法计算,准确理解MCID的含义是最重要的,它提供了一个可量化的工具来评估和比较患者和临床医生所感知的干预的临床影响,并最终以指导临床决策,此外,MCID也可应用于评估恢复质量。

MCID的局限性

MCID的确定过程中有许多局限性。例如,即使对同一患者,使用不同的测定方法会得到不同的MCID值,因此需要综合考量。患者对当前疼痛的评分可能会根据预期值而不是初始基线水平进行调整判断。其他的限制,如对“改善”之含义的误解和以及回忆偏倚等都可能对MCID产生影响。即使对于相同的疼痛背景,MCID值也不是一个常量,它会随着治疗前的疼痛程度而改变。也就是说,当患者报告的疼痛评分越高时,MCID值越高,因为在治疗后需要更大程度的疼痛缓解才能达到满意的状态。此外,正如MCID字面所述,它代表“最小的”而非“理想的”临床改变,因此,它不能表明临床治疗的成功,而仅仅是患者感到满意的最小改变。目前MCID在术后急性疼痛领域的运用,其效度和信度尚未得到充分证实,有待未来更可靠的研究数据来验证。总而言之,由于MCID概念及其计算过程的内在局限性,尚需辅以其他一些概念和方法来对镇痛干预的有效性进行更全面的评估。

通过慢性/非手术疼痛的数据推算急性术后疼痛的MCID

由于缺少特定的急性术后疼痛背景的数据,通过其他不同患者群体的数据推算MCID值已成常态。Hussain等人的一项meta分析指出,胸神经阻滞是乳腺癌手术的有效镇痛方法,相比全身性镇痛,其术后各时间段的VAS评分的MCID值为1.1,24小时阿片使用量减少27mg(口服吗啡当量),然后这个MCID值是基于慢性乳腺癌疼痛数据而不是急性术后疼痛推算出来的。Abdallah等人的一项meta分析评估了单次肌间沟阻滞用于肩部手术镇痛的效果,其结论是,肌间沟阻滞不能降低静息状态下的VAS评分和术后8h、12h的阿片消耗量,MCID值为0.9-1.1,这个数值是根据急诊外伤患者和其他非手术人群的数据推衍得到的。由于乳腺癌和肩关节术后急性疼痛的MCID目前尚无报道,因此通过慢性或者非手术性疼痛推算出的MCID值其可靠性也不得而知。

既往针对各种类型慢性疼痛的研究显示,MCID值变异度很大,例如硬皮病的MCID值为0.8,而三叉神经痛的MCID值为8.2(见图2)。有关急性术后疼痛MCID的研究很少,仅有的一些研究也因为各种因素而难以适用于现行研究标准,例如纳入了不同的患者群体、手术方式、镇痛方式,以及混杂了既有治疗或疼痛基线值不同等干扰因素。此外,既往研究多关注于中到重度疼痛,而轻度疼痛的数据很少。时至今日,我们尚不清楚急性疼痛的MCID是呈疼痛强度特异性还是术式特异性,或者二者兼备。MCID和对治疗的反应因人群特征和研究背景的变化而变化,因此不同的手术或者患者的MCID值不尽相同,这点与慢性疼痛背景下得出的结论不约而同。此外,合并慢性疼痛的患者,其术后疼痛缓解的MCID值可能也会和无此情况的患者有所不同。

图2. 不同类型的慢性疼痛,MCID各不相同

MCID与阿片消耗量

目前,阿片节约量与具有临床意义的镇痛干预措施之间的关联尚不明晰。直观判断,能减少阿片消耗或阿片相关的中长期副作用,或者可改善功能恢复的治疗手段,可视为具有临床重要性或有意义的干预。然而,很多研究在指出区域镇痛可减少阿片消耗量的同时,很少有提到其可减少阿片相关不良反应。由此引出疑问,阿片消耗量减少多少毫克可以视作临床显著和有意义的改善?此外,除了无法控制疼痛外,患者对止疼药的额外需求还受到其他一些因素的影响。例如,只有当病人感到止痛效果超过了潜在的副作用(如恶心和呕吐)时,才会提出补充阿片类药物的要求。显然患者会在疼痛缓解和减少不良反应之间进行权衡。基于此,阿片节约量并不能有效的评价镇痛治疗的效果。

MCII、SCB和PASS

疼痛治疗的理想效果应该是患者感觉很好而不仅仅是感觉轻微改善(后者即MCID)。Tubach等人提出了另一个重要概念——最小临床重要改善(minimal clinical important improvement,MCII),它是患者感觉到症状改善的最小得分变化,这种改善使患者达到能够接受目前症状的状态,即PASS(patient acceptable symptom state),也就是说患者目前感觉满意(MCII值>4)而不仅仅是感觉稍好(MCID>2或3)。实质临床受益(substantial clinical benefit,SCB)也是一个心理纬度的度量值,其衡量的是患者感知到实质性或者显著改善的变化量,某种意义上等价与MCII。SCB的计算可以套用MCID的计算方法。Martin等人在一项关于髋关节慢性疼痛的回顾性研究中,根据锚定法和分布法推算出VAS量表的MCID值为1.5,SCB值为2.27,也就是说,VAS评分最少下降1.5可以感觉到变化,下降2.27可以达到PASS(患者可接受状态)。

PASS代表的是患者对当前症状表示满意的疼痛评分值,可以用所有感觉满意的患者的VAS分值的上四分位数表示,或者简而言之就是当75%患者感觉满意时的疼痛评分。与MCID、MCII、SCB不同,急性疼痛的PASS值是一个常量,以10分值的VAS量表为例,一般是3到4分之间的一个常数。正因为PASS是一个“全或无”的常量阈值,不受基线值影响,且在慢性疼痛中已得到验证,所以可以用于急性术后疼痛的相关研究。总而言之,MCID可以理解为感觉到临床改善的最小分值变化量,MCII和SCB是获得理想的临床改善的分值变化量,PASS是达到相对更为满意状态的分值变化量。

图3直观的展示了MCID、MCII、SCB和PASS等概念之间的关系。图中A柱和B柱表示基线水平不同的两种疼痛。纵坐标代表10分制VAS量表。柱高代表初始疼痛评分(基线值),深黄色区域长度为MCID值,深黄+浅黄区域长度为MCII/SCB值,蓝色区域高度为治疗后疼痛评分,红色虚线高度为PASS值。以A柱为例,疼痛的基线VAS为8分;MCID值为1,即VAS最少降低1分患者可感觉到疼痛有所缓解;MCII/SCB值为5(>4),即VAS降低5分患者可感觉到实质性临床受益或改善;PASS值为3.3,即当VAS下降到3.3分时患者可达到对当前状态满意。从图中可见,MCID是MCII/SCB的子集,PASS是一个常量阈值,约等于基线值与MCII/SCB之差。


图3. MCID、MCII、SCB、PASS之间的关系

未来研究方向

围术期疼痛研究中,相比统计学意义上的差异,我们更应该关注临床意义上的改善,使用某种镇痛干预后,患者感觉到疼痛缓解或者达到满意状态才是关键,而不是拘泥于VAS或者阿片消耗量变化的统计学差异,因此,“唯统计差异论”可休矣。在使用VAS或阿片消耗量等指标时,也应该重视其他可能影响患者缓解或满意的因素,如不良反应、康复质量、肠胃功能恢复、活动能力和睡眠质量等。应该将GAR评分与VAS评分有机的联用,而不是孤立的使用后者。达到MCII、SCB或PASS的患者的比例不失为评价术后疼痛管理策略的理想指标。但由于目前这些指标多来源于慢性疼痛研究,因此未来应当关注围术期急性疼痛和术后恢复等背景下的研究,应进一步确定不同手术和不同人群的MCID值。如不得不使用慢性疼痛背景的数据来推算急性术后疼痛的MCID,也应当清楚地阐明推算方法以及相关研究背景,如慢性疼痛的类型、人群特征和疼痛的基线水平等,厘清这些数据有助于在将来的临床对照研究或meta分析中更精确的计算样本量和效应量,也可以避免因MCID内在局限性导致得出错误研究结论的可能。相信如果能善用MCID等新兴的方法和指标,将为评估围术期镇痛措施的效能提供更准确的依据,也将有利于患者缓解和恢复。  

骨麻征途的点评:

以往的临床研究中,常采用VAS、NRS评分或者阿片消耗量等指标来评判镇痛效果。有时这些指标虽然具有显著统计学差异,但对患者自身疼痛的感知无任何意义,患者自身感觉到疼痛缓解或者达到满意状态才是关键。本期骨麻征途栏目我们重温了MCID,近几年麻醉与疼痛领域的有些高分文章亦采用了该方法。MCID最大的特点是突出临床差异。做真正有意义的临床研究,不仅仅只关注统计学的差异,更需要去关注临床角度的获益程度。即使研究结果有统计学差异,但是病人的获益或者改善不明显,那也是达不到MCID的要求。

当然,目前MCID的制定仍无金标准,所有的计算方法也都存在一定的缺点和局限,需要合理联合使用。其次,现有的很多数值也都是基于慢性疼痛的研究,对于急性疼痛及围术期疼痛的意义有限,这也是未来需要关注及深耕的方向。

(编译:丁鹏;点评:李永华)

 
(本栏目由仙琚制药公益支持,仅供医学专业人士参考)

原文链接:Muñoz-Leyva Felipe,El-Boghdadly Kariem,Chan Vincent,Is the minimal clinically important difference (MCID) in acute pain a good measure of analgesic efficacy in regional anesthesia?[J] .Reg Anesth Pain Med, 2020, 45: 1000-1005.


 

本文由作者自行上传,并且作者对本文图文涉及知识产权负全部责任。如有侵权请及时联系(邮箱:nanxingjun@hmkx.cn
关键词:
MCID,疼痛,患者,研究,临床

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