3D 疼痛繪圖在腰椎微創手術中評估疼痛程度的應用價值

崔成文，劉建恒，張明博，曹洪海，陶宇洪，蘇曉靜，李德昊，黃 鵬

解放軍總醫院第一醫學中心 骨科，北京 100853

腰椎間盤突出癥會導致腰椎神經根壓迫，引起腰腿疼痛、麻木等一系列癥狀，是神經根性疼痛的最常見原因，但在腰痛的病因中腰椎間盤突出癥占不到5%[1-2]。臨床查體及現代影像學技術可輕而易舉地發現退變椎間盤突出壓迫神經根導致放射性腿痛，但臨床研究一直不能取得腰痛的最直觀數據，導致腰痛病因研究進展較為困難。隨著脊柱內鏡技術的發展與應用，使得醫生可以通過局麻手術，在病人清醒條件下獲得脊柱各組織結構對外界刺激的反應，這為探索腰痛病因提供了最直觀的證據。同時，微創手術術中對即時疼痛的監測，也是保證手術安全性的重要一環[3]。目前臨床上對于下腰痛的評價方法很多，但大都是主觀問卷評價，缺少一種有良好信度、效度和敏感度，同時適用于醫生和患者的客觀評價方法[4]。疼痛繪圖(pain drawing，PD)是一種用于疼痛量化評價的工具，最初是患者在平面人體輪廓圖中畫出自己的疼痛范圍，不同顏色代表疼痛、麻木、癢、針刺等不同感覺。患者完成的疼痛繪圖交由臨床醫生分析，確定疼痛的部位以及類型。疼痛繪圖作為評估腰背痛的工具，已在臨床實踐中得到越來越多的應用[5]。經過不斷發展，疼痛繪圖由一種簡單的紙上工具到逐步演變為電子形式[6-9]。但目前國內外未見疼痛繪圖用于腰椎間盤突出癥患者以評估其腰痛程度及變化的研究報道。本研究擬通過指導行腰椎微創手術治療的腰椎間盤突出癥患者進行術前、術中、術后各階段疼痛繪圖評估腰痛程度及變化，同時關聯臨床常用腰痛評估方法，評估3D疼痛繪圖能否作為腰椎間盤突出癥患者腰痛程度及變化的良好評價工具。

對象與方法

1 研究對象 選取2019年10月- 2020年4月在解放軍總醫院第一醫學中心脊柱外科就診，經臨床診斷和微創手術治療的腰椎間盤突出癥患者60例，男性37例，女性23例，年齡16 ～ 67(39.8±13.4)歲；納入標準：1)臨床表現為L4/5、L5/S1間盤突出導致下腰痛及下肢放射痛；2)影像學檢查及術中鏡下證實相應腰椎節段有單側的椎間盤突出及后縱韌帶退化；3)既往無相關手術史。排除標準：1)影像學檢查顯示突出節段合并腰椎滑脫或椎管狹窄；2)多節段突出或中央型突出；3)其他病因導致腰痛；4)不能配合檢查及手術禁忌者。此項研究通過解放軍總醫院第一醫學中心倫 理委員會批準，所有受試者知情并簽署同意書。

2 3D疼痛繪圖軟件設計 課題組自行研發3D疼痛繪圖軟件，由患者使用手或電子筆在手機或平板電腦屏幕中的可旋轉人體三維模型上涂畫疼痛位置。通過疼痛繪圖的定量分析評估腰痛程度[10]，以三維人體圖中著色的像素點數量(PD值)和區域來定義和解讀患者疼痛程度及范圍[11-13]?；颊咴陂T診或病房在本研究相關人員指導下初次完成問卷并繪制疼痛圖。使用時系統會彈出提示，在描繪疼痛圖之前，需要填寫相關問卷，目的是為了更加全面地了解病情，問題包括Oswestry功能障礙指數(Oswestry disability index，ODI)量表和視覺模擬評分(visual analogue scale，VAS)量表(圖1A)，在VAS量表填寫界面會有分值意義的說明指導。所有問題填寫保存后方可進入繪圖界面，指導患者從麻木、酸脹、灼燒、針刺四種感覺類型的畫筆中選擇與自身癥狀相符的顏色，在可任意角度旋轉的人體模型上進行描繪(可描繪多種癥狀)(圖1B)。旋轉和涂抹功能分開，保證描繪圖形時圖像的移動 影響最終數據的準確程度。

3 測評量表 1) Oswestry功能障礙指數量表：分為疼痛程度 (腰背及下肢痛)、生活自理能力、提物能力、走、坐、站、睡眠質量、性生活、社交和旅行 (郊游)10項內容。每項0 ～ 5分，0分為完全不痛，5分為最痛及最嚴重程度失能。記分方法：實際得分/50 (最高可能得分)×100%；假如有一個問題沒有回答，則記分方法為：實際得分/45 (最高可能得分)×100%，得分越高表明功能障礙越嚴重。2) 疼痛視覺模擬評分量表：100 mm的線段上，最左端0分表示無痛，最右端10分表示能想象到的最劇烈疼痛。評分時患者根據自己真實疼痛情況，視覺下在0 ～ 10中選擇代表自己即時疼痛的分數。3) 3D疼痛繪圖：術前在人體三維模型上描繪出疼痛程度及范圍，同時填寫腰背痛VAS量表和ODI量表。術中處理退變髓核、纖維環、后縱韌帶、黃韌帶時，指導患者即刻填寫VAS量表并描繪疼痛圖。4)數據采集與分析：術后3個月填寫腰背痛VAS量表和ODI量表，描繪3D疼痛繪圖，計算三種疼痛評價方法分值的改善率，公式：

圖 1 3D疼痛繪圖軟件界面展示A：問卷界面；B：繪圖界面Fig.1 Interfaces of 3D Pain Drawing System A: Questionnaire interface; B: Drawing interface

改善率=(術前值-術后值)/術前值 ×100%。

各階段采用不同評價方式獲取的疼痛評分數據之間，進行相關性分析，驗證3D疼痛繪圖聯合其 他方式評價患者疼痛的有效性。

4 統計學方法 應用SPSS25.0統計學軟件分析處理所得數據。主要觀察指標均為計量資料且符合正態分布，以 xˉ±s 表示，采用配對t檢驗比較PD值、VAS評分、ODI評分的前后變化及改善率。以Pearson相關檢驗分析PD值與VAS、ODI評分的相關性；采用ICC(組內相關系數)描述不同評分方法疼痛改善率的一致性。采用Bland-Altman圖表示疼痛改善率一致性結果。以上檢驗均為雙側檢 驗，P＜0.05為差異有統計學意義。

結 果

1 術前PD值與VAS、ODI腰痛評分的相關性分析 Pearson相關性分析顯示，術前患者疼痛PD值與其VAS、ODI評分呈正相關(r=0.370、0 .537，P＜0.01)。見圖2。

2 術中各組織PD值與VAS評分之間的相關性分析 術中處理髓核、纖維環、黃韌帶、后縱韌帶時實時記錄PD值與VAS評分，Pearson相關性分析顯示相關系數(r)分別為0.667、0.740、0.825、0 .684(P＜0.01)。見圖3。

圖 2 術前PD值與VAS (A)、ODI (B)評分相關圖Fig.2 Correlation between preoperative PD value and VAS score (A), ODI score(B)

3 術后3個月隨訪時PD值與VAS、ODI評分相關性分析 術后3個月PD值與VAS、ODI評分Pearson相 關系數分別0.745、0.771(P＜0.01)。見圖4。

圖 3 術中各組織PD值與VAS評分之間的相關性分析(A：髓核；B：纖維環；C黃韌帶；D：后縱韌帶)Fig.3 Correlation between PD values and VAS scores during intraoperative treatment of four tissues (A: nucleus pulposus; B: annulus fibrosus; C: ligamentum flavum; D: posterior longitudinal ligament)

圖 4 術后3個月PD值與VAS (A)、 ODI (B)評分相關圖Fig.4 Correlation between PD value and VAS (A), ODI (B) score at 3 months afteroperation

圖 5 PD改善率與VAS改善率(A)、ODI改善率(B)的一致性分析Bland-Altman圖Fig.5 Bland-Altman diagrams shows the consistency of the improvement rate of PD value with the improvement rate of VAS (A) and ODI (B)

4 術后PD值、VAS評分、ODI評分值改善率及一致性檢驗 術后3個月PD值、VAS評分、ODI評分值與術前比較均有明顯改善，改善率最高的為ODI評分，具體分值及改善率表述見表1。術后PD評分值改善率與ODI改善率、VAS評分改善率的組內相關分析：術后PD評分值改善率與VAS評分改善率的組內相關系數(ICC)為0.732(95% CI：0.571～0.839)，術后PD評分值改善率與ODI改善率的組內相關系數為0.781(95% CI：0.644～0.870)，說明三種評價術后疼痛改善效果的方 法具有較高的一致性。見圖5。

表 1 三種評分方法術后3個月疼痛改善率Tab. 1 Improvement rate of three scoring methods

討 論

哈羅德·帕爾默(Harold Palmer)于1949年提出將疼痛繪圖作為量化疼痛的工具，多項研究表明其描述疼痛程度或分布表現出良好的重復性和一致性[14-15]。此外疼痛繪圖還在心理評估、癥狀部位、疾病診斷、療效預測等方面應用[16-21]。本研究使用疼痛繪圖聯合臨床通用量表，探討3D疼痛繪圖在腰椎微創手術中量化疼痛程度的可行性。

研究結果表明，術前、術中、術后疼痛繪圖與VAS、ODI評分評價腰痛程度及變化，均表現出良好的相關性和一致性。臨床對于腰痛的評價，大多以主觀問卷評價為主，疼痛的程度受患者生理和心理多因素影響，具有較強的主觀性。本次研究使用疼痛繪圖聯合臨床通用評價方法評估疼痛的結果，證明3D疼痛繪圖作為疼痛評價工具可以較好地解決ODI量表填寫費時、實時反映并記錄患者真實腰痛情況能力較差的問題，也可彌補VAS評分不能全面反映腰痛這一特定性質和部位疼痛的缺陷。實驗結果表明，電子化的3D疼痛繪圖系統，可以綜合臨床常用量表，實時描繪出患者的疼痛程度并反映腰椎功能受限程度，使患者術后隨訪和醫患交流更加便利，而下一步研究應該深度聚焦如何利用疼痛繪圖結果，給出診斷和治療方案，結合人工智能深度學習，建立智能決策學習系統，支持將輸入的診斷標簽直接分配給相應類型的疼痛繪圖結果[14,20]，為進一步研制出更加適合于實時反映腰痛程度的監測工具提供新的思路和方向。

不足之處：1)本次研究納入樣本量較少，原因是患者主要為中老年人，使用電子化疼痛繪圖和隨訪有一定困難。后續研究需進一步簡化操作，降低使用難度，如Spyridonis等[22]使用虛擬現實技術為患者可視化3D疼痛繪圖，再次檢驗現有結論。2)本次研究使用疼痛繪圖只記錄了疼痛特性很少一部分參數，研究局限于描述患者疼痛程度及變化趨勢，未來對于疼痛繪圖的分析，結合不同類型的問卷，可得出不同的信息，因此疼痛繪圖非常適合作為其他疼痛評估方法的補充，進一步研究應開發出更多基于PD值的度量，并通過數字圖像分析工具的更廣泛應用來測試其不同方面有效性[7,16]。

綜上所述，3D疼痛繪圖系統作為新的腰椎微創患者疼痛評估工具可較好地替代傳統腰痛評測方法，對于患者術前診斷、術中疼痛監測、術后隨訪及手術效果評估有著重要的意義。建議臨床推廣使用。