摘要：2024年是麻醉学科持续深化发展的一年，特别是在麻醉与急性疼痛管理领域，新的临床实践指南和共识、新理念、新技术不断涌现，这些进展不仅推动了学科前向发展，也为提高患者围术期安全和舒适度提供了更多可能性。
2024年是麻醉学科持续深化发展的一年，特别是在麻醉与急性疼痛管理领域，新的临床实践指南和共识、新理念、新技术不断涌现，这些进展不仅推动了学科前向发展，也为提高患者围术期安全和舒适度提供了更多可能性。
杨建军 教授
主任医师，教授，博导，郑州大学第一附属医院麻醉与围手术期及疼痛医学部主任
中华医学会麻醉学分会常务委员兼疼痛学组组长、舒适化诊疗建设专项负责人
中国老年医学学会、中国精准医学学会常务理事
中国神经科学学会麻醉与脑功能分会副主任委员
河南省医学会麻醉学分会主任委员
国家自然科学基金、英国国家科研与创新署（UKRI）、法国国家科研署（ANR）及荷兰科学研究会（NWO）评审专家
发表SCI论著332篇，>10分的40篇
杂志主编，182种SCI期刊审稿专家
一、急性疼痛管理指南共识
2024年7月，杂志发表了《成人围手术期疼痛管理：麻醉医生协会和英国疼痛协会的多学科共识声明》，该共识提出了贯穿整个围手术期包括入院前、术前、术中、PACU、病房、ICU、出院准备以及出院后的各个医疗阶段的疼痛管理建议。同时，共识还强调了围手术期疼痛管理的一般原则，包括：基于功能评估的疼痛评估方法、鼓励多模式镇痛方案、鼓励使用非药物疼痛管理策略、确保阿片类药物的安全使用及对从事急性疼痛管理的医务人员进行培训。
我国本土的一项来自122家医疗机构的多中心、大样本研究结果提示，在术后第1天中至重度疼痛的发生率为48.7%。为了提高成人术后疼痛管理的科学性和规范性，同时为医护人员提供明确的临床决策依据，改善患者预后，中华医学会麻醉学分会疼痛学组发起了《成人术后疼痛管理临床实践指南（2024版）》。该指南在整合循证医学证据的基础上，充分考虑了我国的文化背景、经济发展水平和临床实际情况，旨在寻求适合我国成人术后疼痛管理的最佳方案。同时，该指南还涵盖了术前宣教与镇痛管理计划、围术期疼痛评估及组织管理、围术期镇痛管理策略、过渡性疼痛服务四大版块共17项临床问题，目前已完成证据总结，预计2025年初发布。
非甾体抗炎药（NSAIDs）是使用量最大的药物之一，仅次于抗生素的用量。为合理指导、规范NSAIDs在围术期疼痛治疗中的应用，更好地发挥药物疗效，有效减少不良反应和安全事件的发生，保证围术期患者安全，2024年NSAIDs围术期镇痛专家共识工作组根据当前国内外最新的研究进展及最佳的临床证据，形成12条推荐意见，发布了《非甾体抗炎药围术期镇痛专家共识（2024版）》。
二、精准多模式镇痛理念
多模式镇痛主要是指针对外周和/或中枢等不同疼痛产生、传入的机制，采用多种镇痛药物或技术进行干预的镇痛策略。在围手术期，传统的多模式镇痛方法存在一些潜在缺陷：①镇痛靶点/方法不明确；②方案缺乏针对性；③术后中重度疼痛发生率高；④术后康复进程延迟。为了解决这些问题，基于手术类型的术后疼痛管理（PROSPECT）协作组根据临床证据和手术类型，对不同手术制定了术前、术中、术后的全流程疼痛管理策略，旨在为卫生保健专业人员提供实用的基于证据的特定手术疼痛管理建议，但是这些方案未考虑到个体化差异。因此，王天龙教授提出了“精准多模式镇痛”理念，2024年8月，该理念中的“精准多模式镇痛”被列为中国首创医学名词。精准多模式镇痛是指根据围手术期疼痛来源、手术部位、创伤程度和功能康复需求实施的组合式精准镇痛，涵盖了以局麻药为主的精准伤口痛防治、以阿片受体激动剂和内脏神经阻滞技术为主的精准内脏痛防治、以NSAIDs等抗炎药为主的炎性痛防治等。
三、虚拟现实与急性疼痛管理
虚拟现实（VR）是用于急慢性疼痛管理的一项创新技术，它通过转移注意力、促进神经可塑性和正念训练等方式，来减轻疼痛的主观感受，从而缓解疼痛。一项纳入31篇RCT研究的Meta分析报道，VR可以减轻急性疼痛评分、减少焦虑及缓解因疼痛引起的不良情绪，但不能改善患者的疼痛耐受性。一项纳入122项随机对照试验和9138例患者的系统综述和Meta回归分析进一步研究了VR干预、患者和疼痛特征对VR效果的影响，结果发现VR可减轻患者疼痛，其在急、慢性和程序性疼痛（与诊断或治疗程序相关的组织损伤引起的短期疼痛体验）中效果相似。在患者特征方面结果显示，在中度到重度疼痛的患者和年轻患者中，VR的应用效果更佳，但这些研究结果存在较大的异质性。虽然VR可以减轻术后疼痛，但关于VR治疗的长期效果和最佳干预方案、VR与药物治疗结合的潜力，仍需通过进一步研究予以证实。
四、人工智能在急性疼痛领域的应用
近年来，人工智能（AI）技术在医疗领域的应用取得了显著进展，但在急性与慢性疼痛管理方面的应用仍处于起步阶段。最新的系统综述显示，AI已被用于疼痛诊断、客观疼痛评估、资源管理和研究倡议等方面，AI在疼痛管理中的应用潜力巨大，包括预测急慢性疼痛、预测患者对镇痛药物的反应、制定个性化治疗方案、预测阿片类药物使用相关风险、监测阿片类药物使用、AI在高级超声引导中的使用以及患者自我管理工具的开发等。AI在急性疼痛管理中的应用前景广阔，远不止于仅仅指导疼痛治疗。AI的真正潜力在于构建一个全面的疼痛管理生态系统，这个系统涵盖了从术前风险预测到术后疼痛管理的动态调整以及患者术后自我管理工具的开发。这种基于数据驱动的疼痛管理模式，能够帮助医生更高效地应对复杂的疼痛问题，同时也能提高患者的整体满意度。
随着医学科技的不断进步，急性疼痛管理领域正在经历快速的变革。术后疼痛管理具有一定的复杂性，无论是以循证医学为指导、精准多模式镇痛、VR辅助治疗，还是AI技术的引入，在围术期管理过程中，我们不可忽视患者的主观体验、心理状态、功能恢复及社会因素等多维度评估。未来的疼痛管理将更加注重患者的个体化需求，精益求精，围术期疼痛管理我们仍任重道远！
参考文献
[1] El-Boghdadly K，Levy NA,Fawcett WJ，et al.Peri-operative pain management in adults: a multidisciplinary consensus statement from the Association of Anaesthetists and the British Pain Society.Anaesthesia.2024 Nov;79(11):1220-1236.
[2] Liu Y，Xiao S，Yang H，et al.Postoperative pain-related outcomes and perioperative pain management in China: a population-based study[J].Lancet Reg Health West Pac，2023，39:100822.DOI: 10.1016/j.lanwpc.2023.100822.
[3] 储勤军，陈向东，彭云水，等.成人术后疼痛管理临床实践指南(2024版)计划书.中华麻醉学杂志，2024，44（9）：1069-1074。
[4] 非甾体抗炎药围术期镇痛专家共识工作组.非甾体抗炎药围术期镇痛专家共识（2024版）.中华麻醉学杂志，2024，44（9）：1062-1068。
[5] JOSHI G P，SCHUG S A，KEHLET H.Procedure-specific pain management and outcome strategies [J].Bailliere's Best Practice and Research in Clinical Anaesthesiology，2014.
[6] Huang Q，Lin J，Han R，Peng C，Huang A.Using Virtual Reality Exposure Therapy in Pain Management: A Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials.Value Health.2022 Feb;25(2):288-301.
[7] Moreau S，Thérond A，Cerda IH，et al.Virtual Reality in Acute and Chronic Pain Medicine: An Updated Review.Curr Pain Headache Rep.2024 Sep;28(9):893-928.
[8] Lier EJ，de Vries M，Steggink EM，et al.Effect modifiers of virtual reality in pain management: a systematic review and meta-regression analysis.Pain.2023 Aug 1;164(8):1658-1665.
[9] Antel R，Whitelaw S，Gore G，et al.Moving towards the use of artificial intelligence in pain management.Eur J Pain.2024 Nov 10.
来源：围术期医学论坛
