应用中国创新智能化患者自控镇痛效果评估量表 提升临床精准多模式镇痛的质量

我国术后静脉患者自控镇痛（patient-controlled analgesia，PCA）的使用比例较高，为规范PCA管理质量，改善术后镇痛效果，国内麻醉学专家于2018年发布了《新型智能化患者自控镇痛（Ai-PCA）专家共识》^[1]，并于2024年进行了更新，并发表《患者自控镇痛临床应用规范专家共识》^[2]。同时通过中国技术创业协会于全国团体标准信息平台发布《Ai-PCA管理规范》团体标准^[3]。但在临床管理中，因PCA镇痛不全、并发症多或管理不善等被外界抱怨^[1]。术后疼痛治疗依赖于精准镇痛，效果也需要专门构建的精确高效的评估工具。因此，本研究团队在2024年组织全国39所三级甲等医院的46位麻醉学、外科学、生理学、统计学专家及人工智能大数据工程师，根据我国PCA镇痛的临床实际情况进行深入讨论，基于德尔菲法设计出适合中国国情的《智能化患者自控镇痛效果中国疼痛综合评估量表》，简称《S-中国疼痛评估量表》（S-Chinese Pain Assessment scale，S-CPAS）。并在全国9所三级甲等医院进行多中心研究，完成了770例临床病例数据的收集与验证，相关论文《智能化患者自控镇痛效果中国疼痛综合评估量表的研制和验证：一项临床多中心研究》于同期发表，新创建的S-CPAS，其核心是以循证医学证据为依据，内涵广泛、丰富创新，具有智能化、个体化、精准化的中国特色新型综合性疼痛评估系统。发布本述评，旨在呼吁临床医务人员在疼痛治疗领域进一步应用与完善S-CPAS，为提升中国乃至世界急性疼痛治疗的效果，改善术后恢复质量，减少因急性疼痛治疗欠佳而导致的慢性疼痛病例的增加而努力。

一、传统疼痛评估量表的局限性

疼痛评估作为疼痛管理的核心环节，是有效疼痛诊疗的前提和基础，其准确性直接关系到干预措施和治疗成效。目前国际上通用的疼痛评估量表有20余种，而我国临床和科研普遍使用的是其中14种国外量表的汉化版本，可以分为单维量表及多维度综合性量表^[4]。传统疼痛评估工具虽各具特色，但在实际应用中存在明显局限性，尤其体现在对患者主观表述的高度依赖^[5]。由于疼痛是一种主观体验，个体对疼痛的感受和表达存在差异，这使得基于患者自我报告的单维度和多维度评估量表，如视觉模拟量表、数字评价量表、简明疼痛量表等，缺乏客观指标，在沟通障碍或认知受损患者中应用受限，特殊人群如儿童、老年人、全麻苏醒期患者等常无法准确表达疼痛感受，进而导致镇痛策略的针对性不足，成为提升镇痛质量、改善患者预后的关键瓶颈。如何在主观感受与客观评估之间取得平衡，已成为疼痛评估工具发展的关键挑战。当前共识认为，传统评估系统尚不完善，亟需构建更为科学、综合的新型疼痛评估体系^[5]。

二、新型疼痛评估系统的优势

术后疼痛是患者在经历手术创伤后产生的复杂反应，涉及生理、心理、行为及社会环境多个层面^[6]。因此，有效的术后疼痛管理应是一个系统化、个体化的过程，旨在使患者在躯体、心理和功能层面均达到最佳康复状态^[7]。基于此，S-CPAS在评估镇痛效果时，不仅关注疼痛强度本身，还综合考量疼痛对功能的影响、不良反应发生情况、PCA设备运行对疼痛的影响，以及患者满意度，从而实现更为全面、动态的个体化评估。

1. S-CPAS精准化优势

S-CPAS的术后镇痛评估量表包括两大层面。第一大层面是疼痛综合指数（pain comprehensive index，PCI），其内容包括：患者术后疼痛评估、术后自控镇痛不良反应评分、智能化患者自控镇痛泵系统运行信息管理质量控制评分、镇静评分和肌力评定；其中患者术后疼痛评估包含静息痛、活动痛与功能锻炼痛，并评估疼痛对呼吸、进食、睡眠、行走、交流、焦虑及抑郁7项功能恢复的影响，将疼痛管理与术后加速康复相结合，全面反映疼痛对患者整体健康与生活质量的影响；术后自控镇痛不良反应评分涵盖恶心、呕吐、呼吸抑制、头晕、嗜睡等几乎所有镇痛药物常见不良反应，并将其量化，确保在追求镇痛效果的同时兼顾安全性及患者舒适度；智能化患者自控镇痛泵系统运行信息管理质量控制评分融入Ai-PCA系统综合评价镇痛效果的控制镇痛质量指数^[8-9]，对患者自控键按压频次、评价率、各类报警发生率、重要报警的处理时间、药液利用率、患者信息完整性等客观数据进行评估，综合反映医护人员质控意识、镇痛技术水平、评估患者的细致度、镇痛药物的精准性、管理的规范性等方面，将镇痛质量管理从“结果”延伸至“过程”，为持续改进提供明确依据。第二大层面是镇痛满意度评分，其内容包括患者对自控镇痛泵使用的精准度、满意度，疼痛发生后按压补救镇痛效果的满意度，疼痛发生后对医护人员及时响应及处理的满意度，患者对医务人员镇痛全过程服务的满意度和患者对术后镇痛效果的满意度，体现以患者为中心的术后镇痛管理理念。

2. S-CPAS智能化优势

新型S-CPAS疼痛评估“智能化”体现在与中国首创的Ai-PCA镇痛泵系统及云端管理系统深度集成。查房可应用安装中央镇痛监控台S-CPAS“质量控制智能评估平板记录仪”，直接在“平板记录仪”上进行点击，“记录仪”会将表格中填写的相关数据自动转入到“质量控制智能评估管理平台”上。S-CPAS会根据各项数据智能形成曲线图和柱状图，客观显示出疼痛程度控制的效果，达到随访个体化、无纸化、信息化、智能化处理的水平^[10]。临床医生可使用患者住院号显示无线镇痛终端的详细记录，包括运行参数信息、报警明细及镇痛评价。借助物联网技术，系统可自动采集设备运行状态如PCA泵按压次数，记录患者不同时刻、不同疼痛强度下的镇痛要求，确保数据的客观性与实时性，避免回忆偏倚。麻醉医生按照S-CPAS评估患者术后镇痛效果时，可综合量化镇痛泵的运行状态、患者使用情况、查房及评价信息等镇痛管理中的各类参数，了解患者镇痛程度和患者满意度，对PCA镇痛过程中出现的镇痛不足、恶心呕吐等并发症，以及PCA泵故障等相关问题，麻醉医生可以根据Ai-PCA镇痛记录和S-CPAS评估结果直接处理，缩短患者等待时间，提高镇痛效果和患者满意度。同时利用S-CPAS评估患者自控镇痛效果后，记录填写的相关数据可自动转入到“质量控制智能评估管理平台”并根据各项数据智能形成曲线图和柱状图，客观显示出疼痛程度控制的效果，总结显示出1份高质量的PCI和镇痛满意程度评分，以1条低位蓝色曲线和1条高位红线曲线来表达其镇痛效果与满意度的患者疼痛效果综合评估量表^[11]。

三、S-CPAS临床应用前景

随着加速康复外科理念的广泛普及，术后有效镇痛已成为实现快速康复的核心环节。在此背景下，王天龙教授于2024年提出“精准多模式镇痛（precision multimodal analgesia，PMA）”新理念^[12]。PMA理念强调根据手术创伤来源、部位及患者康复需求，联合应用局部麻醉药、阿片类药物、神经阻滞技术及非甾体抗炎药，构建覆盖伤口痛、内脏痛与炎性痛的三维防治体系。S-CPAS临床应用除了精准评估降低患者的疼痛程度，最重要的目的是要让患者早期下床活动、早期功能锻练、早期康复（即三早），对术后多模式镇痛效果的提升起到重要的作用。将S-CPAS融入到“疼痛虚拟病房（virtual pain unit, VPU）”+急性疼痛服务小组（acute pain service，APS）协同管理方案中，进行术后镇痛管理，有望促进智能化PMA临床实践高质量发展^[13-14]。未来随着人工智能研究的进一步深入，在VPU-APS医生查房和随访时使用S-CPAS，通过大数据分析和机器学习，可更好地评估Ai-PCA运行质量，优化术后疼痛管理，使术后镇痛评估量表呈现“客观化、个性化、智能化”三大趋势，推动数智医疗创新镇痛系统高质量的发展^[15-16]。S-CPAS的条目可以在PMA管理中帮助医护人员系统评估患者不同维度的疼痛强度与术后恢复质量，为调整PMA措施、优化疼痛服务提供依据，体现了VPU智能化管理的临床价值^[10]。

正所谓“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索”。在VPU+APS发展的关键阶段，期望未来新时代麻醉人能应用S-CPAS，采用临床疼痛治疗5P模式，预测性（predictive）、预防性（preventive）、早干预（presymptomatic）、个体化（personalized）和参与性（participatory），使临床S-CPAS下的PMA 朝着不断提升方向高质量快速发展[17]。

利益冲突  所有作者声明不存在利益冲突

参  考  文  献

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[2]中华医学会麻醉学分会《患者自控镇痛临床应用规范专家共识》编写专家组 . 患者自控镇痛临床应用规范专家共识[J]. 中华疼痛学杂志，2024,20(4): 509-526. DOI: 10.3760/cma.j. cn101658-20240323-00036.

[3]中国技术创业协会 . T/CATE 0021-2024《智能化患者自控镇痛管理规范》团体标准[S]. 中国技术创业协会-全国团体标准信息平台，2024.

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（收稿日期：2025-10-17）

（本文编辑：郭玉玮，吴振华）

作者简介

佘守章，男，1947年2月出生，广州市第一人民医院主任医师、教授、博士研究生导师，享受国务院政府特殊津贴专家；现任广州市麻醉医疗质量控制中心主任、中华医学会麻醉学分会麻醉生理与生命科学学组顾问、《中华疼痛学杂志》顾问；专业特长：临床监测与术后镇痛；研究方向：临床监测学－围手术期呼吸力学和麻醉深度监测研究，微创手术麻醉学-药代动力学研究，疼痛治疗－不同药物患者自控镇痛药代药效学研究和吗啡耐受研究。

通信作者简介

王天龙，男，1964年6月出生，教授、主任医师、博士研究生导师，首都医科大学宣武医院麻醉手术科主任、首都医科大学麻醉学系主任、中华医学会麻醉学分会候任主任委员；中国医师协会麻醉医师分会副会长、国家老年麻醉联盟（NAGA）主席、《中华麻醉学杂志》副总编辑；专业特长：老年麻醉、脑功能监测与术后精准多模式镇痛；研究方向：老年麻醉、人工智能脑功能监测与术后镇痛研究。

俞卫锋，男，1963年3月出生，主任医师、教授、博士研究生导师，现任上海交通大学医学院麻醉与危重病医学系主任、上海仁济医院麻醉危重病疼痛中心主任、温州医科大学第一附属医院学术院长、中华医学会麻醉学分会主任委员、《麻醉·眼界》杂志主编；专业特长：肝胆手术及肝移植手术麻醉；研究方向：疼痛机制，全麻机制，围术脑卒中神经免疫机制，肝脑互作及转化研究。

本文引用格式

佘守章，郑彬，曹汉忠，等. 应用中国创新智能化患者自控镇痛效果评估量表提升临床精准多模式镇痛的质量[J].中华疼痛学杂志，2026,22(1):1-4. DOI: 10.3760/cma.j.cn101658-20251017-00184.