多模式疼痛管理下日间手术患者急性疼痛的影响因素分析与预测模型建立

摘要

目的 分析日间手术患者术后24 h急性疼痛危险因素，建立一种预测风险的模型。方法 根据纳入和排除标准，回顾性选取了2021年4月至2022年5月空军军医大学西京医院麻醉科实施日间手术策略患者1 029例的临床资料作为研究对象。选取731例患者作为训练集，另选取298例患者作为验证集。对训练集进行单因素分析，将有意义的因素进行二分类logistic回归分析，筛选出独立风险因素用于构建列线图预测模型。模型的拟合度采用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评价，一致性采用C-index判断，区分度采用受试者工作特征（ROC）曲线进行评价。结果 731例患者中术后24 h发生中重度疼痛154例，发生率为21.07%。单因素结果显示，轻度疼痛组与中重度疼痛组患者年龄、体质量指数（BMI）、婚姻状况、职业、依托咪酯、手术类别、麻醉时间、镇痛类药物种类、手术等级、局部浸润麻醉比较差异有统计学意义（P<0.05）。多因素logistic回归分析结果表明，年龄<50岁、BMI<24 kg/m²、不使用依托咪酯、择期手术、手术等级4级、无局部浸润麻醉是患者发生中重度疼痛独立风险因素（P<0.05）。列线图预测模型经Hosmer-Lemeshow拟合优度检验提示模型拟合程度较好（χ²=7.075,P=0.529）。ROC曲线评价模型曲线下面积为0.852（95%CI=0.820～0.883）,灵敏度为78.6%,特异度为77.5%。本预测模型C-index为0.874,内部验证C-index为0.852。结论 整体上，日间手术患者中重度疼痛发生率为21.07%。年龄<50岁、BMI<24 kg/m²、不使用依托咪酯、择期手术、手术等级4级、无局部浸润麻醉是日间手术患者发生中重度疼痛独立风险因素，建立的列线图预测模型有较好的预测能力。

关键词

疼痛 / 日间手术 / 危险因素 / 预测模型