만성 수술후 통증: 다변량 예측 모델 (CPoP)

수술 환자

데이터 수집은 4가지 다른 시점에 수술을 받는 환자의 매개변수를 기록합니다: 수술 전 평가(예정된 절차 60~1일 전); 수술 전후 평가; 수술 후 기간(수술 후 3개월부터).

절차: 만성 수술 후 통증(CPSP)

결과 변수는 수술 후 3개월에 평가하고 지난 3일 동안 NRS 척도(11점 1차원 통증 척도)에서 평균 통증 강도가 3 이상인 것으로 정의된 CPSP의 유무와 통증이 수술 부위에 국한된 것입니다. 이 영역에 위치하거나 피부분절(dermatome)에 속하는 신경의 신경 분포 영역으로 투영된 필드(또는 병변 영역)입니다.

위험지수 개발을 위한 해당 시점에 실시된 설문조사를 통해 도출된 데이터를 활용하여 별도의 예측모델을 개발할 예정이다.

만성 수술 후 통증(CPSP)

CPSP의 존재는 수술 후 3개월에 평가되었으며 지난 3일 동안 NRS 척도(1차원 통증 척도 - 0~10점)에서 최소 3점의 평균 통증 강도와 수술 부위에 국한된 통증으로 정의됩니다( 또는 병변 부위)이 부위에 위치한 신경의 신경 분포 영역으로 돌출되거나 피부분절(dermatome)이라고 합니다.

수술 전 요인

• 나이

  • 18-35
  • 36-55
  • ≥55

• 섹스

  • 여성
  • 남성

• BMI

  • ≤18.5 - 24.9
  • 25 - 29.9
  • ≥30
• 알코올 또는 남용 물질(Y/N)(물질을 명시하세요)
• 7일 동안 NRS ≥5의 통증을 경험한 적이 있습니까(Y/N)
• 만성 병리 유무(예/아니요)(예인 경우 약물 목록 제공)
• 보충제 또는 기능식품을 포함한 약리학적 치료(지난 3개월 동안 지속적으로) (Y/N) (예인 경우, 약물 목록 제공)
• 만성 통증(NRS ≥3, ≥3개월) (Y/N)
• 신경병증성 통증(Y/N)(Douleur Neuropathique en 4개 질문 DN-4 설문지를 사용한 평가)
• 통증 재앙화(Y/N)(통증 재앙화 척도 PCS 설문지를 통한 평가)
• 불안(Y/N)(일반 불안 장애-7 GAD-7 설문지를 사용한 평가)
• 우울증(Y/N)(Beck Depression Inventory BDI-II 설문지를 사용한 평가)
• 지난 3일 동안 통증 존재(NRS ≥3 24시간 동안 평균 통증 강도)(Y/N)

수술 전후 요인 - 수술 전

• 수술 부위

  • 머리
  • 척추
  • 팔/다리
  • 가슴
  • 복부
  • 비뇨생식기계

• 수술 기법

  • 개방수술
  • 최소 침습 수술
  • 로봇수술
• ERAS(수술 후 회복 강화) 프로토콜(Y/N)

• 마취 기술

  • 전신마취
  • 척추마취
  • 경막외마취
  • 말초신경 차단
• 예방/보호 진통(Y/N)
• 사전투약(Y/N)
• OFA 오피오이드 무함유 마취 프로토콜(Y/N)
• 수술 후 진통제 처방 여부(Y/N)

수술 전후 요인 - 수술 후

• 수술 종료 시 통증 NRS 점수 ≥3(Y/N)
• 수술 후 휴식 시 또는 운동 시 수술 부위에 통증 유무(NRS ≥5 - 24시간 평균값) (Y/N)

• 수술 후 진통제 처방

  • 12시간 이하의 적용 범위
  • 13~24시간 보장
  • ≥ 24시간 보장
• 수술 후 수술 합병증 (Y/N)
• 수술 후 감염성 합병증(Y/N)
• 수술 후 가동성은 6시간 이내입니까? (예/아니요)

수술 후 요인

• 통증 평가: 표준 NRS 척도를 사용하여 평가된 평균 통증 강도(컷오프 점수는 지난 3일 동안 평균 통증 강도 ≥3으로 설정됨)(Y/N).
• CPSP 진단(통증이 수술 부위 또는 병변 부위에 국한되거나, 이 부위에 위치한 신경의 신경 분포 영역으로 돌출되거나, 피부분절로 지칭됨)(Y/N)
• 수술 합병증(Y/N)
• 수술과 관련된 감염성 합병증 (Y/N)
• 악성종양(Y/N)
• 신경병증성 통증(Y/N)(4개 질문 DN-4 설문지에서 Douleur Neuropathique를 사용하여 평가됨)

위험지수 개발

• 체계적인 서지 검색(항목 풀 편집)에서 파생된 항목으로 구성된 위험 지수의 기본 버전입니다.
• 저자는 로지스틱 회귀 모델을 사용하여 평가된 각 지표와 수술 후 3개월 후 CPSP 확률(이분형 변수) 간의 연관성을 분석합니다.
• 이변량 분석에서 중요한 것으로 밝혀진 항목은 다변량 분석됩니다(로지스틱 회귀 모델).
• 저자는 모델의 ROC 곡선 아래 면적을 계산하여 다변량 분석 결과를 보호한 다음 민감도와 특이도 간의 최적의 절충안을 통해 CPSP 발병 위험이 높은 컷오프 점수를 식별합니다.
• 로지스틱 회귀분석에서 유의미한 예측변수를 생성할 수 있는 항목들을 인덱스로 수집하게 됩니다. 이 지수의 각 값에 대해 저자는 수술 후 3개월에 CPSP를 보고한 환자의 비율을 계산합니다.