張嚴(yán)麗，湯曼力，譚杰，楊冰香

（1 華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬同濟(jì)醫(yī)院創(chuàng)傷外科;2 武漢大學(xué)健康學(xué)院,湖北武漢，430030）

疼痛于1995年被美國醫(yī)療機(jī)構(gòu)評審聯(lián)合委員會（Review the Joint Committee on Medical Institutions in the United States，JCAHO）正式定義為第5生命體征［1］。由于各種創(chuàng)傷、手術(shù)以及疾病本身的影響，加上治療和護(hù)理中的侵入性操作，疼痛成為危重癥患者的重要壓力之一。作為一種主觀感受，疼痛評估最有效的信息來源就是患者的主訴，1979年國際疼痛研究協(xié)會指出患者的自我報告是評估疼痛的金標(biāo)準(zhǔn)［2］，目前臨床使用較多的疼痛工具都需要和患者溝通交流，然而意識障礙（disorders of consciousness，DOCs）患者由于疾病的原因存在交流障礙。盡管嚴(yán)重意識障礙患者無法自述痛苦感受，但從影像學(xué)檢查中可以看到，其疼痛相關(guān)的腦區(qū)依然被激活，依然能夠感受到疼痛［3］。意識障礙患者表達(dá)受限，加上機(jī)械通氣、氣管切開、鎮(zhèn)靜藥物等限制因素，常無法表達(dá)自己的疼痛感受，給醫(yī)護(hù)帶來疼痛評估障礙。準(zhǔn)確的疼痛評估是疼痛管理的基石，不恰當(dāng)?shù)奶弁纯刂瓶赡軐?dǎo)致不良事件的增加，包括死亡、過度鎮(zhèn)靜和呼吸抑制等。因此，尋找兼具可行性和準(zhǔn)確性的針對意識障礙患者的疼痛評估策略十分必要。本文綜述目前意識障礙患者疼痛評估的各種工具和技術(shù)，旨在為完善意識障礙患者的疼痛評估路徑提供思路和科學(xué)依據(jù)，現(xiàn)將方法和結(jié)果報道如下。

1 主觀疼痛評估工具

對意識障礙程度較輕，能自主表達(dá)的患者可使用疼痛評估量表來評估。2018 版《中國成人ICU 鎮(zhèn)靜和鎮(zhèn)痛治療指南》［4］推薦對能自主表達(dá)的患者應(yīng)用數(shù)字評分表（numeric rating scale，NRS）評估疼痛。除NRS 外，視覺模擬評分法（visual analogue scale，VAS）、主訴疼痛程度分級法（verbal ratingscale，VRS）、改良面部表情疼痛評估（faces pain scale-revised，F(xiàn)PS-R）在臨床也被廣泛地使用。

主觀疼痛評估量表雖然使用廣泛，但存在一定的局限性。首先，主觀評估工具的準(zhǔn)確性易受到生理、心理和環(huán)境因素的干擾，大部分的疼痛患者會放大疼痛嚴(yán)重程度并對疼痛治療持消極態(tài)度［5］；相反，疼痛程度也可能會被低估，因?yàn)橛行┗颊邥驗(yàn)樘弁锤械叫呃⒒蚝ε卤憩F(xiàn)出脆弱［5］。其次，評估者詢問疼痛問題的方式的差別會引起偏倚，評估者的傾向性對結(jié)果會產(chǎn)生較大的影響［6-7］。最后，自我報告依賴于護(hù)患間良好的溝通交流，主觀疼痛評估工具并不適用于合并認(rèn)知障礙和嚴(yán)重意識障礙的患者。

2 客觀疼痛評估工具

主觀疼痛評估工具必須依賴于患者本身的疼痛表達(dá)，而不能獲得主訴的意識障礙患者可使用客觀疼痛評估工具。

2.1 疼痛生理和行為指標(biāo)

臨床指南建議［8］，使用疼痛觀察指標(biāo)來評估無法獲得主訴的人群的疼痛。疼痛可觀察指標(biāo)主要包括生理體征的波動和顯著的行為變化。

生命體征的變化是預(yù)測疼痛的一種快速、簡單和客觀的方法。然而，生理指標(biāo)在疼痛評估中的有效性仍有爭議，在疼痛預(yù)測方面的結(jié)論并不一致［9-12］，不能作為意識障礙患者感知疼痛體驗(yàn)的可靠標(biāo)志［13］。研究發(fā)現(xiàn)［14］，患者自述的疼痛強(qiáng)度與心率、血壓無顯著相關(guān)性。正如其他研究人員所建議的，心率和血壓只能作為疼痛評估的提示。如懷疑疼痛，需要進(jìn)一步適當(dāng)?shù)脑u估以提供準(zhǔn)確的判斷。血壓、心率和（或）呼吸頻率的升高作為生理應(yīng)激征象，只能提示患者可能出現(xiàn)疼痛［11］。

美國重癥醫(yī)學(xué)院（American College of Critical Care Medicine，ACCM）制訂的臨床實(shí)踐指南建議觀察行為反應(yīng)來評估無法自我報告患者的疼痛［15］。由疼痛引起的行為包括與疼痛相關(guān)的表情和肢體語言［16］。特定面部表情，如做鬼臉、皺眉和蹙額，被認(rèn)為是有效的疼痛指標(biāo)［17-18］。除面部表情外，肌張力增加和身體運(yùn)動也可以表明出現(xiàn)疼痛［10］。PAQUET 等［19］對精神障礙和抑郁患者的行為進(jìn)行錄像后進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，身體部分（腿部擺動、改變體位、軀干或骨盆活動、姿勢/手勢），面部表情（抬額皺眉、齜牙咧嘴、痛苦面容）和聲音部分（呼吸雜音、呻吟）都與疼痛的發(fā)生較大的有相關(guān)性，建議將行為指標(biāo)納入疼痛客觀評估工具中。

生理指標(biāo)雖容易觀察，使用簡便，但不能作為意識障礙患者感知疼痛體驗(yàn)的可靠標(biāo)志。行為指標(biāo)雖敏感性較高，但只能用于預(yù)測疼痛的發(fā)生，無法量化疼痛。

2.2 客觀疼痛評估工具

疼痛客觀評估量表以疼痛的行為指標(biāo)為基礎(chǔ)研發(fā)［16］，考慮與疼痛相關(guān)的運(yùn)動、面部表情、語言及心理反應(yīng)，易于觀察，使用簡單，可用于嚴(yán)重意識障礙患者?！吨袊扇薎CU 鎮(zhèn)靜和鎮(zhèn)痛治療指南》［4］推薦對不能表達(dá)但具有軀體運(yùn)動功能、行為可以觀察的患者應(yīng)用重癥監(jiān)護(hù)疼痛觀察量表（critical care pain observation tool，CPOT）［10］或疼痛行為量表（behavioral pain scale，BPS）［12］。在不能表達(dá)、具有軀體運(yùn)動功能、行為可以觀察的患者中，BPS 和CPOT 對疼痛程度的評價具有較高的可信性和一致性，兩者比較差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義?；杳蕴弁戳勘恚╪ociception coma scale-revised，NCS-R）［3］則 在 植物狀態(tài)和最小意識狀態(tài)患者中有較好的的適應(yīng)性，在伴有腦損傷的危重癥患者中敏感度更高。成人疼痛行為量表（adult pain behavioral scale，APBS）［21］則在氣管插管和非氣管插管患者中均有良好的信效度。

2.2.1 危重癥患者疼痛觀察工具 （critical care pain observation tool，CPOT） CPOT是由加拿大學(xué)者GE1INAS 研發(fā)［10］，包括面部表情、動作、肌張力、發(fā)聲/對機(jī)械通氣的依從性共4 個條目，每個條目0～2 分，總分0～8 分，得分越高代表疼痛程度越高。既往研究驗(yàn)證CPOT 和漢化版均具有較高的信效度［10，22］，以超過2 分作為節(jié)點(diǎn)，其靈敏度為80.8%～89.4%，特異度為73.3%～81.8%。CPOT 與自述疼痛有極高相關(guān)性，且其高敏感度、特異性使其具備成為疼痛診斷標(biāo)準(zhǔn)的潛力。量表中每個條目均有具體的描述和解釋，使其在實(shí)際應(yīng)用中也有良好的穩(wěn)定性和可操作性。ZHAI 等［23］對CPOT 在ICU 患者中的25 項(xiàng)應(yīng)用研究進(jìn)行系統(tǒng)評價和Meta 分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)CPOT 在1920 例ICU 患者的疼痛評估方面有良好的準(zhǔn)確性和適用性。

2.2.2 疼痛行為量表（behavioral pain scale，BPS）BPS 量表由PAYEN 及其團(tuán)隊(duì)［12］設(shè)計(jì)，包含3個條目：面部表情、上肢運(yùn)動以及機(jī)械通氣的依從性。每個條目分別賦值1～4 分，總分為3～12 分，總分越高說明疼痛程度越高。BPS 量表在未行機(jī)械通氣的患者中無法使用［12］，CHANQUES 等［22］將原量表中“機(jī)械通氣順應(yīng)性”條目更換為“發(fā)聲”，發(fā)展為BPS-NI（behavioral pain scale-non intubated）量表。BPS-NI 的內(nèi)部一致性為0.79；3 個條目的因子負(fù)荷系數(shù)在0.57 到0.59 之間；評定者間信度的加權(quán)kappa 系數(shù)在0.82 到0.89 之間［18］。CRELLIN 等［24］對使用BPS 的8 個心理測量和20 個RCT 進(jìn)行了系統(tǒng)評價，發(fā)現(xiàn)對2～22 個月大的嬰幼兒BPS 可有效地識別和評估疼痛。

2.2.3 昏迷疼痛量表（nociception coma scale-revised，NCS-R） SCHNAKERS 等［3］在2009年 開發(fā)昏迷疼痛量表。該量表包括運(yùn)動、語言、視覺和面部表情反應(yīng)4 個條目，每個條目0～3 分，總分大于等于4 分，表示存在疼痛。2012年CHATELLE 等［24］移除了視覺分量表，形成NCS 的修訂量表（NCSR），CHATELLE 建議將NCS-R 的疼痛感知最佳閾值調(diào)整到2 分，大于等于2 分代表意識障礙患者有潛在的疼痛。2018年國內(nèi)學(xué)者對改良量表進(jìn)行漢化和信效度檢驗(yàn)，中文版NCS-R 具有較好的信度和效度［25］。相較于其他的疼痛評估工具，NCS-R不僅有更佳的組間信度和重測信度，并且對于有意識障礙患者的敏感度更高，更為適用［25］。中文譯者王靜等［24］使用昏迷疼痛量表-修訂版（nociception coma scale-revised，NCS-R）評估意識障礙患者的疼痛，發(fā)現(xiàn)NCS-R 在意識障礙患者中有良好的適用性。NCS-R 評分并不會因?yàn)榛颊甙l(fā)病病因和意識障礙的持續(xù)時間不同而發(fā)生差異，具有良好的敏感度和一致性［26］。

2.2.4 成人疼痛行為量表（Adult Pain Behavioral Scale，APBS） 成人疼痛行為量表由中國國家衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)委員會護(hù)理標(biāo)準(zhǔn)專業(yè)委員會為臨床護(hù)士在床邊進(jìn)行客觀疼痛評估而研制，該量表包含面部表情、休息狀態(tài)、肌張力、安撫效果和發(fā)聲5 個條目，每個條目評分0～2 分，APBS 的總分為0～10 分，得分?jǐn)?shù)越高代表疼痛程度越強(qiáng)烈［21］。經(jīng)原作者的驗(yàn)證，該量表具有很好的信效度。在氣管插管患者和非氣管插管患者中，APBS 的內(nèi)部一致性分別為0.706 和0.733，評定者間信度分別為0.872～0.983和0.842～0.979；與NRS 的相關(guān)系數(shù)分別為0.956 和0.794，同時具有較好的區(qū)分效度［26］。陳杰等［21］在檢驗(yàn)量表的信效度后開展的多中心的調(diào)查性研究，發(fā)現(xiàn)APBS 具有較好的臨床適用性和可操作性。

2.3 客觀疼痛評估工具的局限性

客觀疼痛評估工具需要醫(yī)護(hù)人員根據(jù)對患者的觀察結(jié)果進(jìn)行評估，依賴于臨床醫(yī)護(hù)人員的主觀判斷，評估的準(zhǔn)確性取決于醫(yī)護(hù)人員對評估工具的熟悉程度和對評估條目的判斷力。不同的醫(yī)護(hù)人員對于同一患者在同一情境下的疼痛程度判斷會存在個體差異，這可能導(dǎo)致疼痛評估的不準(zhǔn)確性、疼痛管理和藥物干預(yù)的不恰當(dāng)，這正是目前他評客觀疼痛評估工具的缺陷所在。

在進(jìn)行工具的信效度驗(yàn)證時，研究者多采用操作相關(guān)疼痛進(jìn)行測量，這樣很難確定患者在休息狀態(tài)下是否存在疼痛。在患者不能主訴疼痛時，護(hù)士常容易忽略患者的疼痛評估和疼痛管理，客觀疼痛評估工具的使用比例并不高［27］。

最后，目前使用較多的行為疼痛評估工具并不適用于對疼痛沒有行為反應(yīng)的患者 （格拉斯哥昏迷指數(shù)評分［28］≤3 分或鎮(zhèn)靜程度評分［28］-5 分）或重度鎮(zhèn)靜的患者（RASS 評分［28］≤-4 分）。在深度鎮(zhèn)靜、使用神經(jīng)阻斷劑藥物的情況下，單憑對疼痛行為的觀察可能無法正確評判疼痛程度，應(yīng)將其與其他評估手段相結(jié)合，以更準(zhǔn)確地評估疼痛程度［29］。

3 疼痛檢測技術(shù)

疼痛檢測技術(shù)可用于對疼痛沒有行為反應(yīng)的意識障礙患者。一些新穎的技術(shù)或已知技術(shù)的新應(yīng)用不斷被學(xué)者發(fā)掘，被廣泛地應(yīng)用于疼痛研究中，幫助醫(yī)護(hù)人員更好地了解疼痛評估，并提供客觀評估疼痛的方法和思路。

3.1 以儀器檢測為主的疼痛檢測技術(shù)

3.1.1 腦電圖 腦電圖是通過腦電圖描記儀將人體腦部產(chǎn)生的微弱生物電放大記錄而得到的曲線圖。研究表明［30］，腦電圖可對疼痛刺激造成的腦電信號變化進(jìn)行分析，為疼痛的處理提供先進(jìn)的手段，目前已經(jīng)成為疼痛研究中應(yīng)用最為廣泛的方法。腦電雙頻指數(shù)（bispectral index，BIS）是以腦電圖為基礎(chǔ)的一種測量疼痛的指標(biāo)。BIS 利用雙頻譜分析法，將原始腦電圖信號分析后擬合成一個數(shù)字，用0～100 表示，0 表示等位腦電狀 態(tài)，100 表示完全清醒狀態(tài)［31］。BIS 可直接測量鎮(zhèn)靜藥物對大腦皮層的抑制效果，從而反映意識水平的變化。LI 等［32］記錄48 例使用鎮(zhèn)靜的機(jī)械通氣的心臟手術(shù)患者在吸痰和輕柔觸摸后的行為，疼痛刺激后BIS 評分在有顯著性變化。腦電圖對時間分辨率非常高，并且操作簡單，創(chuàng)傷少，患者易于接受。在疼痛研究領(lǐng)域得到了很好的挖掘和使用。但腦電圖儀器使用較為專業(yè)，目前尚未在重癥病房中廣泛使用，腦電圖和BIS 在意識障礙患者疼痛評估中的使用效果還需更多的研究驗(yàn)證。

3.1.2 麻醉全深度監(jiān)護(hù)儀疼痛指數(shù)（pain index，PI） PI 是由中國科研人員研發(fā)的疼痛客觀評定指標(biāo)，可應(yīng)用于麻醉鎮(zhèn)靜鎮(zhèn)痛監(jiān)測以及術(shù)后認(rèn)知功能和腦功能監(jiān)測。PI 可通過麻醉全深度監(jiān)護(hù)儀實(shí)時連續(xù)評估患者不同狀態(tài)下的疼痛。沈子珒等［33］研究表明，疼痛VAS 評分與PI 評估靜息痛結(jié)果具有一致性和相關(guān)性，但PI 的疼痛評估適用的范圍較疼痛VAS 評分更廣，可運(yùn)用于無法交流和術(shù)中、術(shù)后鎮(zhèn)靜患者的疼痛評估。

3.1.3 皮膚電導(dǎo)（skin conductance，SC） 皮膚電導(dǎo)可反映情緒的變化對交感神經(jīng)系統(tǒng)的影響，通過監(jiān)測皮膚電導(dǎo)實(shí)時變化可以評估患者疼痛水平。通常使用三個電極粘貼于掌或足底附近皮膚，記錄電極C（電流），R（參考電極）和M（測量電極），M直接提示皮膚電導(dǎo)的大?。?4］。SCA 直接檢測神經(jīng)系統(tǒng)活性，指數(shù)十分敏感，尤其是對疼痛和傷害性刺激，循環(huán)變化、心血管活性藥物和神經(jīng)肌肉阻滯都對其沒有影響。作為一種疼痛檢測技術(shù)，SCA 個體差異低，反應(yīng)迅速，數(shù)據(jù)敏感、連續(xù)、客觀，特別適用于ICU 患者，在意識障礙患者中有較好的使用前景，具有成為意識障礙患者疼痛評估標(biāo)準(zhǔn)的潛質(zhì)。劉敬臣等［34］將皮膚電導(dǎo)監(jiān)測儀運(yùn)用到早產(chǎn)兒、嬰幼兒、全身麻醉患者、術(shù)后患者、機(jī)械通氣患者中，發(fā)現(xiàn)其對傷害性刺激和疼痛評估具有良好的效果。

3.1.4 心率變異性（heart rate variability，HRV）HRV 作為臨床常用的一種無創(chuàng)監(jiān)測方法，可以定量地反映患者心臟的自主神經(jīng)調(diào)節(jié)功能。HRV 指數(shù)的獲取需使用動態(tài)心電圖監(jiān)測儀收集心電圖信號進(jìn)行離線分析。李文哲［35］在138 例先天性心臟病患兒中使用動態(tài)心電圖監(jiān)測儀收集心電圖信號進(jìn)行HRV 分析，同時使用改良面部表情評分對患兒進(jìn)行疼痛評估。結(jié)果顯示HRV 中的LF/HF 參數(shù)與改良面部表情評分具有良好的相關(guān)性。但目前上沒有HRV 在意識障礙患者中運(yùn)用的研究報道，HRV 在意識障礙患者疼痛評估中的價值未來需要研究進(jìn)一步驗(yàn)證。

3.2 大數(shù)據(jù)與人工智能在疼痛評估中的應(yīng)用

3.2.1 大數(shù)據(jù)與人工智能的優(yōu)勢 以儀器檢測為主的疼痛檢測技術(shù)，評估結(jié)果不受評估者的個體差異和傾向的影響，相較客觀評估量表而言，有更好的準(zhǔn)確性和一致性。儀器檢測的疼痛數(shù)據(jù)具有連續(xù)性，對于疼痛管理和指導(dǎo)用藥具有很大的臨床意義。另外，儀器對疼痛數(shù)據(jù)的儲存和提取有一定的優(yōu)勢，有利于開展與疼痛相關(guān)的科研工作。但目前腦電圖描記儀、麻醉全深度監(jiān)護(hù)儀等儀器目前在重癥病房使用較少，其在意識障礙患者疼痛評估中的使用效果需要更多研究者進(jìn)行科研驗(yàn)證。

大數(shù)據(jù)是基于計(jì)算機(jī)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展而形成的。大數(shù)據(jù)的高速發(fā)展讓越來越多的人關(guān)注到其在護(hù)理領(lǐng)域中蘊(yùn)含的價值，大數(shù)據(jù)在護(hù)理安全、護(hù)理管理和精準(zhǔn)醫(yī)療方面均有較大的發(fā)展［36］，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用可幫助護(hù)士和其他醫(yī)務(wù)工作者提高服務(wù)質(zhì)量，改善患者結(jié)局，減少醫(yī)療成本［37］。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的高速發(fā)展讓信息計(jì)算科學(xué)與醫(yī)學(xué)相融合成為科研的新方向，目前尚無大數(shù)據(jù)在疼痛評估中使用的研究報道。根據(jù)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，將疼痛患者的行為、面部表情或其他指標(biāo)數(shù)據(jù)化，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)進(jìn)行圖像識別或數(shù)據(jù)分析，技術(shù)上有可行性，有望成為一種新型的疼痛評估方法。主客觀評估工具與大數(shù)據(jù)相結(jié)合的疼痛預(yù)測或評估策略可以成為未來疼痛領(lǐng)域的研究新方向。

3.2.2 醫(yī)護(hù)人員如何在疼痛評估中使用大數(shù)據(jù)與人工智能 伴隨計(jì)算機(jī)技術(shù)和大數(shù)據(jù)人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的運(yùn)用，許多現(xiàn)代設(shè)備和先進(jìn)的計(jì)算機(jī)軟件可在臨床疼痛評估中發(fā)揮新的作用。機(jī)器學(xué)習(xí)在疼痛相關(guān)行為分析中顯示出巨大的前景，例如基于面部表情的自動疼痛評估。一種融合心率變異特征和面部表情特征的疼痛評估方法［38］，其核心過程在于將表情特征與心率變異特征融合成疼痛特征集，并輸入SVR 回歸分類器中進(jìn)行訓(xùn)練與學(xué)習(xí)，再采集患者的表情圖像和心率數(shù)據(jù)生成融合特征集，輸入訓(xùn)練好的SVR 分類器中進(jìn)行預(yù)測，完成疼痛水平的評估。結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以促進(jìn)圖像識別和數(shù)據(jù)分析，除面部表情特征和心率變異外，將機(jī)器學(xué)習(xí)算法與神經(jīng)成像技術(shù)或行為分析技術(shù)結(jié)合起來，也可以進(jìn)一步提高疼痛評估的特異性和準(zhǔn)確性。

大數(shù)據(jù)和人工智能的開展與運(yùn)用需要以強(qiáng)大的信息處理和通信技術(shù)作為基石，數(shù)據(jù)的收集和處理對疼痛評估的結(jié)果起著決定性的作用，醫(yī)護(hù)人員的作用反而較弱。然而，醫(yī)學(xué)同時也是一門人文科學(xué)，我們不可忽視醫(yī)護(hù)人員在疼痛管理中的重要性。

雖然新技術(shù)在醫(yī)療護(hù)理領(lǐng)域的運(yùn)用越來越多，也帶來了許多的便利和進(jìn)步，但需要強(qiáng)調(diào)的是護(hù)士在意識障礙患者照護(hù)中的重要作用，應(yīng)該倡導(dǎo)以護(hù)士為主導(dǎo)的疼痛評估。不論是使用主觀、客觀疼痛評估量表，還是運(yùn)用疼痛檢測技術(shù)，都離不開護(hù)士與患者的的溝通和密切觀察，依賴于護(hù)患之間建立的彼此信任的治療關(guān)系。

4 小結(jié)

疼痛是危重癥患者的主要壓力之一，有效的評估是疼痛管理的基礎(chǔ)。由于無法準(zhǔn)確自述疼痛，意識障礙患者的疼痛評估成為一大挑戰(zhàn)。在對意識障礙患者進(jìn)行疼痛評估，能獲得患者主訴時可以使用主觀疼痛評估量表，不能獲得疼痛主訴時宜使用客觀疼痛行為評估量表，如無法觀察疼痛行為可使用儀器檢測疼痛評估技術(shù)，或使用機(jī)器學(xué)習(xí)等大數(shù)據(jù)技術(shù)來預(yù)測疼痛。疼痛評估是意識障礙患者疼痛管理的第一步，準(zhǔn)確而及時的疼痛評估可指導(dǎo)疼痛干預(yù)和疼痛管理，避免疼痛感受帶來的不良影響。目前已在使用的意識障礙患者的疼痛評估方法各具特色，但均有一定的局限性，因此探索一種聯(lián)合主客觀評估工具與先進(jìn)技術(shù)相結(jié)合的疼痛預(yù)測或評估策略是未來的研究方向。