围手术期疼痛监测的现状及研究进展

四川大学华西医院麻醉科，成都 610041

【综述】

疼痛是一种与组织损伤或潜在组织损伤相关的不愉快的主观感觉和情感经历。围手术期疼痛可使患者出现体动、心率增快、血压升高等情况，甚至有发生心脑血管意外的风险，因此，有效且可靠的疼痛监测手段对于围手术期麻醉至关重要，然而有关围手术期疼痛监测尚缺乏公认的量化指标或金标准。仅依靠传统的心率、血压等自主神经反应或出汗、流泪、体动等临床体征来评估麻醉深度和镇痛效果不够准确，混杂因素多，个体差异大 。近年来，除了依靠客观生命体征评估疼痛的传统方法，一些新型疼痛监测工具开始出现，包括手术体积描记指数（surgical pleth index, SPI）、镇痛与伤害性刺激指数（analgesia nociception index, ANI）、瞳孔直径、皮肤电导（skin conductance, SC）、综合变异性指数（composite variability Index, CVI）、伤害性水平指数（nociception level index, NOL）及各类主观评定量表，这些方法应用不同的技术对疼痛深度进行评价以反映伤害性刺激的强度。根据不同的工作原理，可进一步分为单参数方法、多参数方法及应用主观评定量表。本文比较不同新型疼痛监测方法的原理、临床应用、有效性与可靠性、优势与不足，以期为围手术期疼痛监测研究提供参考。

1.1　SPI

SPI也称手术应激指数或外科伤害指数 ，是近年来提出的一个用来监测患者全身麻醉期间对手术刺激和镇痛药物治疗后血流动力学反应的一个评估指数，反映了交感神经对伤害性刺激做出的变化。SPI来源于SpO2监测，通过计算心搏间期与脉搏波幅得出，代表脉搏速度和强度的变化率，取值范围在0~100，对应由低到高的应激水平，将SPI维持在20~50可以维持满意的镇痛效果 。SPI作为围手术期疼痛监测的评估指数，对于围手术期镇痛药物的使用有指导意义。相比心率、血压等传统血流动力学指标，使用SPI指导瑞芬太尼镇痛，可降低瑞芬太尼的用量，减少术中不良事件的发生，且患者在整个手术过程中血流动力学更加稳定 。但是，SPI对伤害性刺激的反应性依赖瑞芬太尼的浓度，SPI与瑞芬太尼效应位点浓度呈负相关，与刺激强度呈正相关 。在全身麻醉时，SPI与应激激素（促肾上腺皮质激素、皮质醇、肾上腺素、去甲肾上腺素）之间也存在相关性，而这种相关性在清醒状态下却不存在 。因此，SPI可能仅适用于全身麻醉的患者。张亦娟和王俊 认为，干扰SPI的因素较多，包括患者人群、手术体位、麻醉方式、患者意识以及是否使用血管活性药物等，均可能会影响监测效果。

将SPI投入到临床工作中还需要克服许多困难。第一，目前国内对于SPI的临床研究较少，尚缺乏以中国人为主的SPI大样本临床研究来证实其可靠性。第二，SPI在血流动力学波动较大或者ASA分级不同的患者中的应用缺乏随机对照试验数据。第三，对于不同个体，SPI数值代表的疼痛程度需要确定。最后，需要解决既往试验中存在的争议:如SPI在全凭静脉麻醉或静吸复合麻醉中的差异 。

1.2　ANI

手术等有害刺激通过激活心血管交感神经引起自主神经系统调节的改变，表现为血压、心率的增加。ANI通过分析患者心率变异性（heart rate variability，HRV），计算副交感神经系统反射弧的能量，评估自主神经系统活性，并量化有害刺激的程度 。与SPI不同，ANI的范围为0~100，100表示充分镇痛，反之表示有害刺激加大。全身麻醉过程中，伤害性刺激引起ANI下降，阿片类药物处理后ANI值升高，ANI较心率、血压的变化更为敏感 。对于蛛网膜下腔麻醉患者，麻醉前ANI与麻醉后低血压有一定的相关性，ANI越低，低血压发生率越高 ，这提示麻醉前ANI有助于识别麻醉后低血压的高危患者。同时，Boselli等 使用动态ANI预测血流动力学反应性，结果发现其比单一ANI效果更好，这说明动态ANI比静态ANI更适合作为全身麻醉期间疼痛监测的指标，更加有利于优化术中阿片类药物的应用。

作为一种新型的疼痛监测指标，ANI虽然比心率、血压等传统指标更好，但仍存在与SPI类似的问题：① 目前关于ANI的研究较少，缺乏足够的证据来确定ANI的合理阈值；② ANI是基于测量呼吸对RR序列影响而得出的，因此，对呼吸影响较大的因素（如咳嗽、憋气、讲话等）也会影响ANI的可靠性；③ ANI的变化依赖瑞芬太尼的浓度，在镇痛不足的情况下，ANI的疼痛监测能力降低，并且阿片类药物的应用也会对ANI产生影响 。

1.3　瞳孔直径

瞳孔反射性扩张即当人体受到伤害性刺激时瞳孔会扩张，且这一现象在清醒和麻醉患者中均可观察到 。瞳孔由交感和副交感神经双重控制：交感神经兴奋引起瞳孔扩张，副交感神经兴奋引起瞳孔收缩。因此对于清醒患者，疼痛刺激引起的瞳孔扩张主要由交感神经兴奋所致。然而，对于全身麻醉患者，瞳孔扩张主要由Edinger‑Westphal神经核的副交感神经通路控制，交感神经通路的影响很小。阿片类药物通过减少对Edinger‑Westphal神经核的抑制，提高Edinger‑Westphal神经核和瞳孔之间副交感神经通路的张力，从而使瞳孔缩小。因此，瞳孔扩张的幅度与疼痛刺激的强度成正比，与阿片类药物剂量成反比。手术过程中，瞳孔直径随着手术刺激强度和阿片类药物使用剂量的变化而呈动态变化。目前，已有研究将瞳孔直径作为疼痛监测指标应用于全身麻醉中。在儿童七氟醚麻醉中，瞳孔直径对于伤害性刺激的反应比心率、血压更加敏感 。Aissou等 试验证明，瞳孔直径与VAS疼痛量表之间存在良好的相关性，并且相关试验进一步指出，随着瑞芬太尼血浆浓度增加，瞳孔直径下降 ，且利用瞳孔直径指导术中镇痛可明显降低术中阿片类药物和术后吗啡用量 。

然而瞳孔测量法在临床应用中仍存在许多问题。比如缺乏确定瞳孔扩张程度代表镇痛不足或镇痛过度的临床标准或阈值，并且在临床实践中，难以对测量环境进行标准化，因为瞳孔直径可能在眼睑打开和闭合之间的1~2 s内受环境光影响。另外，因监测方法的特殊性，瞳孔直径难以作为一个动态指标进行持续测量。因此目前还不能将瞳孔测量法作为单一的疼痛监测方法，而应当只作为其中一个相关指标。

1.4　SC

乙酰胆碱作用于毒蕈碱受体，引起出汗和SC增高，SC痛觉计通过分析SC率来反映疼痛引起交感神经系统的变化，进而反映疼痛的变化，其具有个体差异性，与觉醒水平、温度、活动相关 。Storm等 试验证明，SC痛觉计在疼痛监测方面的敏感度和特异性接近90%，且可能具有区分催眠效果不足或镇痛效果不足的潜力。其客观、非侵入性、反应迅速、可连续监测、不受血流动力学变化或神经肌肉阻滞影响的优势使SC得到广泛关注，目前已有研究证实，SC可以用于监测新生儿、儿童和成年人的疼痛反应，同时适用于全身麻醉插管患者术中及术后的疼痛评估 。SC还可以优化镇痛药物使用，及时调整用药方案、个体化治疗，避免大剂量使用镇痛药带来的不良反应。除此之外，SC还可应用于慢性疼痛的诊断与治疗。然而，新生儿人群中有关SC的研究尚不完善，其在新生儿疼痛监测方面的可靠性有待进一步证实 。并且皮肤或皮肤交感神经受损会影响SC，其他激活交感神经的活动（如恶心、呕吐和焦虑）理论上也会影响SC。

2.1　CVI

CVI是基于肌电图及BIS变化建立的一种反映疼痛与镇痛平衡的指标 ，它是一种客观的多参数的全身麻醉下疼痛监测工具，由BIS和肌电图的标准差得出，用以评估伤害性刺激与镇痛之间的平衡。有研究指出，在手术过程中，疼痛刺激引起的体动与CVI高度相关，CVI的变化较BIS、心率或MAP的变化更适合监测疼痛水平，且伤害性刺激前后的CVI变化也有助于提示镇痛水平不足 。

然而，CVI作为疼痛监测工具的有效性还有待证实。首先，肌松药可能影响额部肌电活动和肌电图，从而影响CVI，因此对于深度肌松的全身麻醉患者，还需更多的研究证实CVI的有效性。其次，不仅镇痛药可以减弱上行感觉信号并抑制皮质下唤醒系统的激活来减弱觉醒反应，而且高浓度的镇静药也可以钝化觉醒反应 。Sahinovic等 认为，在不考虑镇静因素的条件下，不能将CVI作为单独的镇痛监测指标，因为CVI的变化可能是镇静不足，也可能是镇痛不足，或是二者共同导致的。因此，CVI暂时不能作为一个独立的疼痛监测指数用于围手术期疼痛监测，只能认为其提供了有关患者镇静及镇痛水平的相关信息。因此未来需要更多的研究评价镇静药和镇痛药的综合影响，证实CVI临床应用的有效性及可靠性。

2.2　NOL

NOL在2013年由Ben‑Israel等 首次提出，是基于心率、HRV、光体积描记波振幅、SC、SC波动及其时间参数的非线性组合的痛觉感受指数，使用随机森林回归来评估疼痛与镇痛水平。NOL是一个从0~100的无量纲常数，与伤害性刺激呈正相关。研究发现，利用NOL在全身麻醉下监测伤害刺激及其强度具有很高的敏感度和特异性，并且与静脉注射瑞芬太尼的剂量呈负相关 。相较于心率，NOL对疼痛刺激更敏感，还可用于胸科手术患者评估硬膜外麻醉的镇痛效果 。与其他疼痛测量工具（心率、脉搏振幅体积描记器、无创血压、SPI）相比，NOL能更好地区分有害刺激和无害刺激，其敏感度为87%，特异性为84%，能准确反映全身麻醉时的痛觉感受。它是目前唯一可以区分非伤害性刺激和伤害性刺激的监测工具，且能够根据其数值反映疼痛与镇痛药物之间的平衡 。

尽管NOL有很多优势，但仍存在许多亟待解决的问题。首先，NOL对于伤害性刺激的临界值尚未确定，目前研究推荐的最佳临界值从10~20不等 。其次，NOL在清醒患者和ICU患者中的可靠性也有待探索。未来我们需要更多的研究来确定NOL的最佳阈值，并评估NOL预测术后疼痛的能力，以便在术中及术后更合理地使用镇痛药。

除了全身麻醉手术中的患者，对于其他不能用语言表达疼痛的患者（如未拔管的全身麻醉术后患者，进入ICU带管患者等），他们因为镇静的需要、机械通气的需要或由于自身疾病或创伤，无法通过语言表达疼痛，但他们同样经历着疼痛的伤害，这些疼痛刺激严重影响他们的预后，包括严重的肺部并发症、血栓形成及ICU入住时间延长等。对于此类患者，显然语言描述疼痛对他们并不适用，而他们的行为指标及生命体征等可以作为疼痛评估的指标。目前针对PACU及ICU患者，疼痛评估工具主要有VAS疼痛量表（包括水平方向VAS‑H和垂直方向VAS‑V）、语言描述量表、疼痛数字评分量表、0~10视觉放大分层数字评分量表（0‒10 Visually Enlarged Laminated NRS, NRS‑V）。Chanques等 纳入了111例ICU患者，评估了上述5种量表的可行性、效度和性能，发现5种量表均具有较好的效度，且NRS‑V的阴性预测值最高（90%）。NRS‑V可以更好地评估危重患者的疼痛，应将NRS‑V设置为ICU患者首选疼痛评估量表。

此外，行为疼痛量表（Behavioral Pain Scale, BPS）、成人非语言疼痛量表修订版（Adult Non‑Verbal Pain Scale, NVPS‑R）和重症监护疼痛评估工具（Critical Care Pain Observation Tool, CPOT）也可用于PACU及ICU患者。BPS最早由法国学者Payen等 于2001年提出，包括3个条目：面部表情、上肢运动、机械通气依从性（气管插管患者）。每一项按1~4分评分，总分为3~12分，总分越高说明患者疼痛程度越高。BPS被认为是评估深度镇静、机械通气的成年患者疼痛的金标准 。成人非语言疼痛量表（Adult Non‑Verbal Pain Scale，NVPS）最初由Odhner等 提出，NVPS主要针对无法描述疼痛的患者，包括机械通气或镇静的患者，评分包含面部表情、体动、防卫动作、生理指标Ⅰ（心率、血压、呼吸频率）、生理指标Ⅱ（瞳孔扩大、脸色发红、发汗、脸色苍白）5个部分。NVPS‑R用呼吸参数（呼吸频率、SpO2、机械通气的顺应性）替代了生理指标Ⅱ，每个部分0~2分，共10分。CPOT由Gélinas等 提出，是用于评估危重患者的行为指标，包含4个部分：面部表情、体动、肌肉紧张度、机械通气的顺应性或拔管后患者的发音（每个部分0~2分，共8分）。BPS、NVPS‑R及CPOT的可靠性及有效性均得到了证实 。使用主观评定量表系统地评估疼痛强度，不仅可以针对患者制定个体化的镇痛治疗策略，而且可以提高患者的舒适度、改善预后。

对于围手术期患者的疼痛监测，上述监测工具利用不同的工作原理和技术手段在评估全身麻醉患者的镇静或镇痛方面都发挥了一定的作用。然而，无论是哪种方法均存在困难亟待解决。首先，尤其在国内，缺乏大量临床数据验证围手术期疼痛监测方法的有效性及可靠性。其次，每一种方法暂时都不能确定其对于伤害性刺激的最佳阈值。最后，对于疼痛评估存在一定的主观性，缺乏客观“金标准”。在“精准麻醉”理念的引导下，麻醉医师对麻醉的管理更加有的放矢，特别在疼痛监测与管理方面逐渐从传统的“经验性给药”向基于疼痛监测的“精准调控”过渡。在围手术期疼痛监测下，术中阿片类药物的使用量减少，麻醉苏醒时间缩短，术后不良事件发生率降低。但是目前各个医院还未完全普及疼痛监测设备，也未找到一个最优的评估方法，因此未来需要更多的研究来发掘一种更加准确可行的监测工具来完善现有围手术期疼痛监测评估，指导围手术期患者疼痛治疗。