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摘要
目標術後疼痛控製不足是常見的，與不良的臨床結果相關。本研究旨在確定住院手術成人術後疼痛控製不良的術前預測因素。
設計係統回顧和薈萃分析
數據源MEDLINE、Embase、CINAHL和PsycINFO的搜索截止到2017年10月。
合格標準任何語言的研究，如果他們使用有效的儀器評估成人(≥18歲)術後疼痛，並報告了術後疼痛控製不良(由研究作者定義)與住院期間至少一個術前預測因素之間的關聯度量。
數據提取與合成兩名審稿人篩選文章，提取數據並評估研究質量。使用隨機效應模型對每個術前預測因子的關聯度量進行彙總。
結果本綜述納入了53 362例患者的33項研究。可憐的術後疼痛控製的重要的術前預測因子包括年輕的年齡(或1.18(95%可信區間1.05到1.32),研究數量,n = 14),女性性(或1.29(95%可信區間1.17到1.43),n = 20),吸煙(或1.33(95%可信區間1.09到1.61),n = 9),抑鬱症狀的曆史(或1.71(95%可信區間1.32到2.22),n = 8),焦慮症狀的曆史(或1.22(95%可信區間1.09到1.36),n = 10),睡眠困難(或2.32(95%可信區間1.46到3.69),n = 2),高體重指數(或1.02(95%可信區間1.01到1.03),n = 2),術前疼痛(OR 1.21 [95% CI 1.10 ~ 1.32]， n=13)和使用術前鎮痛(OR 1.54 [95% CI 1.18 ~ 2.03]， n=6)。疼痛災難化、美國麻醉師協會地位、慢性疼痛、婚姻狀況、社會經濟地位、教育程度、手術史、術前壓痛耐受性和整形外科(vs腹部外科)與疼痛控製不良的幾率增加無關。研究質量普遍較高，但在結果確定過程中對預測因子的適當盲法往往受到限製。
結論確定了術後疼痛控製不良的9個預測因素。當開發特定學科的臨床護理路徑以改善疼痛結果和指導未來的手術疼痛研究時，這些應該被視為潛在的重要因素。
普洛斯彼羅注冊號CRD42017080682。
- 術後疼痛
- 術前預測
- 手術
- 疼痛
- 疼痛量表
- 薈萃分析
這是一篇開放獲取的文章，按照創作共用署名非商業性(CC BY-NC 4.0)許可發布，該許可允許其他人以非商業性的方式發布、混編、改編、構建本作品，並以不同的條款授權他們的衍生作品，前提是原創作品被正確引用，給予適當的榮譽，任何更改都被注明，且使用是非商業性的。看到的:http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/．
來自Altmetric.com的統計
本研究的優勢和局限性
本係統綜述提供了大量術前患者預後因素對術後急性疼痛控製不良的綜合薈萃分析。
包含多個外科專業和代表不同地理位置的文章增加了調查結果的普遍性。
對於術後疼痛控製不良、疼痛評估時間和用於對連續術前變量進行分類的閾值有多種定義，使得meta分析的臨床和統計解釋更具挑戰性。
對於某些術前變量，納入的研究數量很少，可能不足以發現顯著差異。
簡介
自1999年以來，當醫療機構認證聯合委員會為疼痛的適當評估和管理製定了標準，疼痛已被確認為第五個生命體征。1隨著人口的老齡化和增長，全球每年進行的手術數量已超過2.8億例。2 - 8大量研究表明，術後急性疼痛控製不良是常見的，而且往往治療不當。9 - 12重要的是，術後疼痛控製無效與不良預後相關，包括住院時間延長、睡眠障礙、第一次活動時間延長和阿片類藥物使用增加。11 13 14此外，術後疼痛控製不良與老年人譫妄、慢性疼痛綜合征的發生、心肺和血栓栓塞並發症有關。10 11 15 - 17日通過了解疼痛控製不良的術前預測因素，允許使用預見性和個體化治療，可以改善術後疼痛。18 19
先前的一項係統綜述報告了術後疼痛控製不良的有限預測因素，包括年齡、焦慮、術前疼痛和手術類型。20.然而，由於所納入研究的相關性測量報告的可變性和研究設計的異質性，定量分析是不可能的。自從它在近10年前出版以來，許多額外的研究以改進的方法嚴謹性發表了;21 - 24日因此，提供了一個新的機會，以提供最新的文獻摘要和生成風險的綜合估計。本研究的目的是係統地確定控製不良的術後急性疼痛的重要術前預測因素，並量化相關風險。我們關注手術住院期間經曆的急性術後疼痛。該薈萃分析對於幫助確定預測因素非常重要，這些預測因素可以為未來的手術疼痛研究提供信息，並有助於製定針對特定學科的臨床護理路徑(例如，增強手術後恢複計劃)，以改善疼痛結果。
方法
本綜述根據流行病學中觀察性研究meta分析的係統綜述和觀察性研究meta分析標準進行報道。本綜述也是基於先天的已在PROSPERO國際前瞻性係統評審登記冊注冊的議定書(http://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/display_record.php?ID=CRD42017080682)．25日- 27日
患者和公眾的參與
患者和公眾沒有參與到這個係統綜述的開發中。
搜索策略
開發了一種搜索策略電子查冊策略的同行檢討28與兩位圖書館員協商。我們關注的關鍵詞是“疼痛”、“疼痛測量”、“手術”和“預測因素”。我們在線搜索了MEDLINE(1950 - 2017年10月13日)、Embase(1980 - 2017年10月13日)、CINAHL(1937 - 2017年10月13日)和psyinfo(1967 - 2017年10月13日)補充附錄S1，在線補充信息)。為了使預後研究的敏感性最大化，沒有使用搜索過濾器，也沒有對發表的日期或語言加以限製。29 30我們使用穀歌和穀歌Scholar對灰色文獻進行重複搜索。通過手工檢索納入研究的文獻目錄，以尋找其他相關文章。還谘詢了當地疼痛專家，以確定任何潛在的正在進行的研究或未發表的數據。
研究包含
我們納入了對成人(≥18歲)進行手術並在手術後至少24小時內入院的觀察性研究(隊列和橫斷麵)報告(例如，排除了門診手術/手術、牙科手術、腕管釋放等)，以及評估術前患者水平預測因素與術後疼痛控製不良(由個別研究作者定義)之間關聯的研究。隻包括住院治療，以盡量減少手術人群的異質性，並提供更可靠的疼痛結果。圍手術期預測因素沒有評估，因為我們的主要目的是告知臨床醫生在術前臨床環境中評估患者，圍手術期危險因素可能未知或無法改變。未納入介入研究。
要求研究報告住院期間的疼痛評估，使用有效的疼痛量表。已有研究表明，疼痛的視覺模擬量表(VAS)、數字評分量表(NRS)和言語評分量表(VRS)三者之間具有高度相關性，因此本研究認為三者具有可比性。31為了方便數據彙集，我們隻包括報告了關聯度量的研究，如OR或相對風險(RR)，以及使用原始數據的研究，其中OR可以手動計算。會議摘要、綜述、議定書和次級出版物(已經列入我們的審查的研究)被排除在外。兩名審稿人(MMHY和RLH)獨立審查了檢索研究的標題、摘要和全文文章，一式兩份。分歧以協商一致方式解決。采用Cohen’s κ統計量對全文審閱階段的評分者之間的一致性進行評估。
數據提取
提取研究信息，如作者、發表年份和國家、樣本量、使用的疼痛量表、術後疼痛控製不良的定義、在多變量回歸模型中調整的預測因子數量(如適用)和樣本人群的平均年齡。每當提出多個估計時，都記錄未經調整和多數調整的影響估計。對於報告結果的不同層次的研究(如，年輕vs .年老，或中度vs .劇烈疼痛)，每一層次都被作為一個獨立的研究進行彙總分析(沒有對患者進行重複分析)。23個尺碼非英語研究在翻譯的幫助下數據提取。
研究質量評估
我們使用基於成分的方法來評估納入研究的質量。35以下變量被認為是預後研究中最重要的質量指標(質量指標的定義在網上補充表S1，在線補充信息)35:人群描述、無偏見選擇、充分的隨訪(例如，至少80%的研究參與者記錄了術後疼痛測量)、預測指標測量、結果測量和確定、混雜變量調整(操作為調整至少三個潛在混雜因素)、報告結果的準確性(如ci報告)以及適當參考標準的使用(如，術後疼痛控製不良的定義)。29日35 36數據提取和研究質量評價一式兩份;分歧以協商一致方式解決。如果一項研究的數據不明確，如果未收到回複，通信作者將在2周後通過電子郵件發送後續郵件。
統計分析
我們使用or作為關聯的常用度量。用公式將RR轉換為OR, OR=RR/(1/[1/(1−P)]o) + Po), Po是未接觸組的興趣結果的發生率。37當給出原始數據時，手動計算ORs。在初步分析中，使用調整最多的or值來確定彙總估計值。然後使用調整最少的效應估計值重複分析。使用DerSimonian和Laird隨機效應模型確定與術後疼痛控製水平較差相關的每個術前預測因子的集合估計值，表示為or (95% ci)，並使用森林圖進行可視化。由於外科專業、術後疼痛不佳的定義和納入研究中報道的術後疼痛評估時間的可變性，選擇了隨機效應模型。使用STATA V.15中的“metan”命令進行meta分析。顯著性水平設定為α =0.05。
使用Cochran’s Q檢驗和I檢驗研究間異質性並進行量化2統計。38采用分層分析和元回歸方法，探討異質性的潛在來源先天的與研究質量和臨床預後相關的因素列表。對以下變量進行分層:統計調整程度(例如，操作為<3 vs≥3變量的調整)，術後疼痛控製不良的定義(中度vs重度疼痛;中度疼痛:3-6，重度疼痛:>6(11分製);沒有使用數字刻度的研究(例如，嗎啡需求作為疼痛控製不良的定義)被認為是中度疼痛)、手術紀律、在評估疼痛評分和疼痛評估位置時預測因素的盲目(例如，術後護理病房vs病房)。僅在單一研究中報告的術前因素不能合並，因此不包括在最終分析中。我們沒有評估發表偏倚，因為用於檢查發表偏倚的傳統工具，如漏鬥圖，旨在檢測小的研究影響。對於觀察性研究的meta分析來說，小研究效應的解釋是具有挑戰性的，比如我們的研究，其中可能存在多種異質性來源，如真正的臨床差異(如不同的外科學科/程序)或個體研究固有的偏見(如殘留混雜和缺乏盲法)。30.
結果
文獻檢索與研究特點
我們透過電子資料庫及灰色文獻檢索(圖1)．谘詢疼痛專家並搜索灰色文獻，得到38篇文章。經過初步篩選，共納入291篇文章進行全文審查。全文審查結果包括33篇文章進行數據提取，具有良好的評分者間可靠性(κ=0.83 [95% CI 0.71至0.91])。沒有未發表的研究被確定並納入最終分析。
係統回顧和元分析流程圖。所有的數據庫和灰色文獻搜索在2017年10月13日完成。
納入的33項研究涵蓋了53 362例患者，發表時間為2002年至2017年(納入研究的研究特征為表1)．19 21-24 32-34 39-6326項研究為前瞻性隊列研究(79%)，7項研究為回顧性隊列研究(21%)。大多數研究在歐洲進行(17/33項研究，51.5%)，其次是亞洲(8/33項研究，24.2%)。涉及混合專業(11/33項研究，33.3%)和普外科(10/33項研究，30.3%)的研究占比最大。不同的閾值被用於定義在標準11分製(0-10)範圍內的疼痛控製不良;術後顯著疼痛最常見的定義是≥4(總分10分)(13/33項研究，39.4%)，其次是>或≥5(總分10分)(7/33項研究，21.1%)。分別有57.6%、42.4%和3.0%的研究使用了NRS、VAS和VRS疼痛量表。最常見的術後疼痛測量時間間隔在24-48小時之間(19/33項研究，57.6%)。每項研究發現的預測因子(包括術前和圍手術期變量)的平均數量為10.0(標準差5.73，範圍1-19)(表1)．在包括神經外科、脊柱外科、耳鼻喉科和整形外科在內的大多數外科亞專業中，缺乏評估術後疼痛控製預測因素的專門預後研究。
研究質量評估
除使用盲法結果評估外，納入研究的總體方法學質量普遍較高(圖2)．在25項研究(76%)中，結果確定過程中預測因子是否存在盲法或無盲法報道。大多數研究在結果確定過程中缺乏預測因子的盲性，可能導致誤分類偏倚的風險增加。12項研究(36%)沒有對至少3個潛在混雜因素進行調整，5項研究(15%)沒有提供術前預測因素的定義，4項研究(12%)沒有定義如何選擇樣本。
評估學習質量。(1)充分的人群描述，(2)無偏選，(3)充分的預測因子測量，(4)充分的結果測量，(5)盲化結果評估(對預測因子)，(6)充分的統計校正，(7)結果的準確性，(8)參考標準，(9)隨訪損失低。綠色:低偏倚風險，黃色:偏倚風險不明確，紅色:偏倚風險高。
術後疼痛控製不良的術前預測因素
在研究的23個變量中，發現了9個具有統計學意義的術後疼痛控製不良的術前預測因素:年齡較小(OR 1.18 [95% CI 1.05 - 1.32])，女性(OR 1.29 [95% CI 1.17 - 1.43])，吸煙(OR 1.33 [95% CI 1.09 - 1.61])，抑鬱症狀史(OR 1.71 [95% CI 1.32 - 2.22])，焦慮症狀史(OR 1.22 [95% CI 1.09 - 1.36])，睡眠困難(OR 2.32 [95% CI 1.46 - 3.69])，較高的體重指數(BMI)作為連續變量(OR 1.02 [95% CI 1.01 - 1.03])，存在術前疼痛(OR 1.21 [95% CI 1.10 - 1.32])和使用術前鎮痛(OR 1.54 [95% CI 1.18 - 2.03])。合並or和每個術前變量的定義在文中給出表2．術後疼痛控製不良的重要術前預測因素的概要森林圖顯示在圖3．其中5個預測因素(女性、年輕、術前疼痛、焦慮症狀和吸煙史)與I2數值由50.4%至82.4% (表2)．每個重要的術前預測因子的詳細森林圖在網上顯示補充數據S1-S3．
術後疼痛控製不良的重要術前預測因素總結森林圖。95% ci顯示ORs。每個預測因子的meta分析中包含的研究數量都被標明了。BMI，身體質量指數。
術後疼痛控製不良的非顯著術前預測因素
14個預測因子在最終分析中不顯著:疼痛災難化量表(對疼痛刺激的誇大負麵感知)作為二分變量，婚姻狀況，高BMI作為二分變量，任何既往手術史，與腹部手術相比的骨科手術，糖尿病，疼痛災難化作為連續變量，高等教育程度，年齡作為連續變量，慢性疼痛，美國麻醉師學會身體狀況，酒精使用，術前壓力疼痛耐受力和低社會經濟地位(表2)．每個非顯著術前預測因子的詳細森林圖在網上顯示補充數據S4-S8．
隻有一項研究報告的術前變量(因此被排除在薈萃分析之外)包括:患者體重、外科醫生預期疼痛水平、良好健康自我評估、廣義自我效能量表、久坐生活方式、就業狀況、便攜簡短精神狀態問卷、術前譫妄(混亂評估方法)、便秘、直腸容積、身體形象量表、癌症、高血壓、心髒病史、術前貧血史、抗驚厥藥物、家庭鎮靜劑、電痛閾、熱痛閾、馮弗雷痛強度、血型、術前24小時尿皮質醇水平，胸外科手術，脊柱外科手術，頭頸部手術，全膝關節置換術。
分層元分析和元回歸
分層元分析(根據統計調整水平、不良疼痛的定義、手術規程、預測因子的盲化和疼痛評估的位置)顯示，彙總估計沒有差異，因此，不能解釋研究之間觀察到的顯著異質性水平。這些結果被元回歸證實。使用最少調整和最多調整的模型重複分析也發現每個術前預測指標的合並結果相似。
討論
在對33項研究的係統回顧和meta分析中，我們確定了9個與術後疼痛控製負相關的術前預測因素:年輕、女性、吸煙、抑鬱症狀史、焦慮症狀史、睡眠困難、較高的BMI、存在術前疼痛和使用術前鎮痛。研究最多的預測因素是女性(研究數量，n=20)，年輕(n=14)和術前疼痛的存在(n=13)。最強的負麵預後因素是睡眠困難史(研究數量，n=2)和抑鬱史(n=8)，它們與術後疼痛控製不良的概率增加約兩倍獨立相關。我們的研究結果與Ip之前的係統綜述的結果一致並進行了擴展等．20.除了先前描述的預測因素外，我們還確定了術後疼痛控製不良的另外6個術前預測因素。20.
以往的報道在關於女性與術後疼痛預後較差的關係方麵的結論是不一致的。20 60一些人觀察到女性的疼痛得分更高，47 50 53 54而其他人卻沒有發現性別之間的差異。34 57 59在這項薈萃分析中，我們發現與男性相比，女性術後疼痛控製不良的幾率增加約30%。性別差異可能與複雜的社會心理和生物因素有關，比如女性更願意交流疼痛，64以及疼痛感知和體驗的主觀差異。20.事實上，據報道，為了達到足夠的術後鎮痛，女性平均需要比男性多11%的嗎啡劑量。65此外，年輕年齡(作為一個二分變量)被發現是術後疼痛控製不良的一個顯著預測因子。當作為一個連續變量進行檢查時，點估計也表明年齡較大具有保護作用(例如，每10歲，術後疼痛控製不良的幾率相應降低30%)，盡管這種關聯在統計上不顯著。值得注意的是，將年齡作為一個連續變量的研究可能無法檢測到統計上的顯著差異，因為這些研究的大多數僅限於老年患者，很少檢查年輕受試者。此外，年齡和術後疼痛之間的聯係可能是非線性的。雖然性別和年齡是不可改變的危險因素，但這一知識仍可用於預測疼痛軌跡和圍手術期的個性化鎮痛要求。
本研究發現的新危險因素包括吸煙、抑鬱症狀史、術前使用鎮痛藥和較高的BMI。吸煙曾被報道為疼痛控製的負麵預後因素和阿片類鎮痛增加使用的預測因素。66 67我們的發現暗示了手術疼痛環境中這一可改變的風險因素，支持了未來的介入研究，評估術前戒煙計劃對術後疼痛控製的影響。抑鬱的存在(無論是自我報告的還是用有效的量表測量的)也與更糟糕的疼痛結果相關。重要的是，納入的研究代表了廣泛的抑鬱譜係，甚至包括了抑鬱症狀相對輕微的受試者。44因此，即使是輕度或中度的抑鬱症狀也可能與術後疼痛控製不良的幾率增加有關。大量研究表明，術前鎮痛，特別是阿片類藥物治療與術後疼痛控製不良有關。68年23這可能是由於術前疼痛更嚴重，阿片類藥物引起的痛覺過敏和對已有的痛覺的中樞或外周敏感。69年23需要進一步研究在術前和圍手術期修改這些危險因素的影響，以確定其對改善術後疼痛結局的作用。
優勢和局限性
我們研究的優勢在於對文獻的全麵搜索，納入了33篇文章(產生了超過53000名患者的數據)，以及對大量預後因素的綜合估計能力。多個外科專業的包含和分層以及地理位置的多樣性增加了研究結果的普遍性。然而，本報告的研究結果應在研究設計的背景下加以解釋。首先，納入我們係統綜述和薈萃分析的主要研究屬於觀察性質。正如所有觀測設計所固有的那樣，殘餘混雜不能被排除。未經調整的估計數尤其如此。盡管如此，我們發現調整最多的模型產生的結果與調整最少的估計大致相似。此外，我們對具有顯著異質性的研究進行了meta分析，這些研究涉及術後疼痛控製不良的定義(由個別研究作者定義)、手術程序/專業、疼痛評估所用的時間和儀器，以及用於對研究之間的持續術前預測因素進行分類的閾值(例如，年輕和年老)。結果的異質性可能是一個潛在的偏見來源，例如，如果一個特定的預測因子與使用一種器械(或截止)術後疼痛的風險增加和使用另一種器械(或截止)疼痛的風險降低相關。在這種情況下，集合分析可能無法檢測到這兩種結果。 Although we do not believe this issue biased our findings, future studies should attempt to standardise definitions (common data elements) to facilitate comparisons between studies. For significant predictors that were evaluated by a limited number of studies (eg, sleep difficulty), future studies should be performed to ensure reproducibility. Finally, there was significant statistical heterogeneity between studies, which could not be explained by stratified analysis or meta-regression based on a variety of clinical and study design factors (and the results should be interpreted with caution for surgical discipline as there were limited number of studies in each group). This heterogeneity was likely a product of important clinical differences as the included studies differed widely in surgery type and case-mix. Additional research may further define the influence of specific types of surgery on pain control.
結論
總之，我們確定並描述了需要住院的手術患者術後疼痛控製不良的9個預測因素。早期識別術後疼痛控製不良風險患者的預測因素，可能使更多的個性化幹預、更好的疼痛管理和減少對止痛藥(特別是阿片類藥物)的依賴。提高對這些預測因素的認識也有助於製定個性化的學科特異性臨床護理途徑(例如，多模式鎮痛策略和增強術後恢複方案)，通過改善術後疼痛結果，減少住院時間和圍術期醫療並發症。此外，在某些專業，如脊柱外科、整形外科和耳鼻喉科，缺乏專門的研究，這應值得進一步調查。雖然術後急性疼痛很常見，但沒有標準標準來對結果進行分類。未來的工作需要製定急性術後疼痛結局的共識標準，理想情況下是使用德爾菲法的國際、多中心合作。未來關於術後急性疼痛控製的前瞻性(觀察性或介入性)研究應考慮處理本綜述中發現的預測因素。
致謝
我們感謝Diane Lorenzetti博士和Lorraine Toews博士在開發電子數據庫搜索策略方麵的幫助，感謝Kelly Shinkaruk博士在文獻搜索方麵的幫助，感謝Alina Makoyeva博士翻譯非英語文章。
參考文獻
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腳注
貢獻者MMHY:作品的構思與設計;數據的采集、分析和解釋;起草初稿;以及稿件的嚴格審核和最終批準。RLH:作品設計;數據的采集、分析和解釋;以及稿件的嚴格審核和最終批準。AAL:工作設計;數據分析和解釋;以及稿件的嚴格審核和最終批準。 PER: design of work; analysis and interpretation of data; and critical review and final approval of manuscript. NJ: design of work; interpretation of data; and critical review and final approval of manuscript. SC: design of work; interpretation of data; and critical review and final approval of manuscript. JR-C: design of work; interpretation of data; and critical review and final approval of manuscript.
資金作者們還沒有從任何公共、商業或非營利部門的資助機構為這項研究宣布具體的資助。MMHY獲得了加拿大健康研究所的獎學金。MMHY和RLH獲得了卡爾加裏大學臨床研究者項目的工資資助。
相互競爭的利益沒有宣布。
倫理批準這項研究不需要倫理上的批準，因為使用的數據已經在之前發表過，因此已經在公共領域。
來源和同行評審不是委托;外部同行評議。
數據共享聲明提取的數據和統計代碼將通過聯係相應的作者提供。
病人同意發表不是必需的。
請求的權限
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