分娩镇痛应用罗哌卡因剂量预测模型的建立

2023-10-25 08:22杨成亮李成锐
中国妇幼健康研究 2023年10期
关键词:罗哌卡因体重

杨成亮,李成锐

(1.扬州大学附属医院麻醉科,江苏 扬州 225006;2.南京医科大学康达学院附属涟水人民医院麻醉科,江苏 淮安 223400)

在分娩过程中,分娩阵痛是正常生理现象,是由于子宫收缩,使得会阴部位拉长、撕裂,子宫肌纤维产生疼痛,属于围产期主要应激事件,可对母婴结局造成负面影响[1-2]。近年来,分娩镇痛已普及应用,通常称为“无痛分娩”。一般来讲,“无痛”只是一种理想化的状态,在分娩中实现的困难较大,临床上往往是一定程度地减轻分娩时的疼痛。作为一种新型给药方式,硬膜外自控镇痛(patient controlled epidural analgesia,PCEA)是通过连接硬膜外导管与镇痛泵,让产妇自行控制给药,达到镇痛的效果,现已广泛应用于分娩镇痛[3-4]。其规律间断的注射模式,能有效地避免发生爆发性疼痛,减轻产妇痛苦。罗哌卡因是一种长效酰胺类局部麻醉常用药,较低浓度便可阻滞感觉神经,且持续时间短,但目前使用剂量尚未获得共识[5-6]。因此,本研究选择120例行PCEA分娩的初产妇作为研究对象,拟建立罗哌卡因剂量的数学预测模型,探索更加优化的精准个体化罗哌卡因剂量,以达到更加有效的镇痛效果,旨在为临床医师提供参考,现报道如下。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

选择2021年1月至2022年4月在扬州大学附属医院接受PCEA分娩的初产妇120例作为研究对象,年龄22~35岁,平均(27.29±4.30)岁;孕周37~41周,平均(39.04±1.58)周。按单盲法随机分为ALR组(一元线性回归方程模型)、MLR组(多元线性回归方程模型)和DBN组(人工神经网络模型),每组40例。本研究经我院伦理委员会审批,产妇及家属均已签署知情同意书。

纳入标准:①美国麻醉医师协会(American Society of Anesthesiologists,ASA)分级Ⅰ~Ⅱ级[7];②单胎、头位、足月妊娠,进入潜伏期(有规律宫缩,宫口开1cm)要求分娩镇痛。排除标准:①前置胎盘、胎盘早剥、先兆子痫、妊娠期糖尿病、HELLP综合征等高危妊娠;②分娩初期未实施而在分娩过程中实施分娩镇痛的产妇;③有硬膜外穿刺及麻醉禁忌者;④长期服用镇痛、镇静类药物史者。

1.2 观察指标

观察指标包括:①年龄、身高、体重、孕周、ASA分级、镇痛前宫口开放度、使用催产素、分娩方式、新生儿体重、胎心率、出血量、新生儿Apgar评分[8]、产妇满意度(孕妇分娩成功后,询问孕妇对此次镇痛分娩效果的满意度,分为优、良、一般及差),以及单侧阻滞、产间发热、镇痛起效时间、镇痛维持时间、产程时间、PCEA按压次数、罗哌卡因剂量、舒芬太尼用量、改良Bromage评分(无运动阻滞为0分,不能做直腿抬起为1分,不能屈膝为2分,不能屈踝关节为3分)。②分娩镇痛前(T0)、分娩镇痛后3h(T1)、分娩即刻(T2)和分娩后1h(T3)的疼痛VAS评分及阻滞平面、体温。VAS分值范围为0~10分,0分为无痛,1~3分为轻度痛,4~6分为中度痛,7~9分为重度痛,10分为剧痛。

1.3 方法

产妇宫口扩张3cm以上开始镇痛。3组产妇均采用PCEA规律间断注射模式,联合0.2%罗哌卡因(H20103636)。具体如下:产妇取卧位,在L2处实施硬膜外穿刺,注入药物,置入并固定3cm导管,连接镇痛泵进行PCEA(标准混合液:0.5μg/mL舒芬太尼+0.075%罗哌卡因),罗哌卡因首次注射后采用间断规律注射(1次/h)。宫口全开时停药;分娩结束后用药,并缝合,结束镇痛。

1.4 统计学方法

ALR组:以体重为主要参考,对罗哌卡因首剂剂量与体重、罗哌卡因追加剂量与体重分别建立一元线性回归方程:

Y1=0.277X1+2.044(Y1为罗哌卡因首剂剂量,X1为体重)

Y2=0.023X1+3.783(Y2为罗哌卡因追加剂量,X1为体重)

MLR组:以体重、疼痛VAS评分、产程时间为主要参考,建立方程:

Y1=0.273X1+0.021X2-0.064X3+3.121(Y1为罗哌卡因首剂剂量,X1为体重,X2为疼痛VAS评分,X3为产程时间)

Y2=0.023X1+0.005X2-0.172X3+3.269(Y2为罗哌卡因追加剂量,X1为体重,X2为疼痛VAS评分,X3为产程时间)

DBN组:①预测罗哌卡因追加剂量模型DBN 10-5-1,即输入层10个变量(包括年龄、孕周、体重、疼痛VAS评分、镇痛起效时间、镇痛维持时间、PCEA按压次数、舒芬太尼用量、分娩方式、产程时间),5个隐层,输出层为首剂剂量;②预测罗哌卡因追加剂量模型DBN 8-4-1,即输入层8个变量(包括年龄、孕周、体重、疼痛VAS评分、镇痛维持时间、舒芬太尼用量、产程时间、罗哌卡因首剂剂量),4个隐层,输出层为追加剂量。

2 结果

2.1 一般资料比较

3组产妇的年龄、身高、体重、孕周、ASA分级及镇痛前宫口开放度比较差异均无统计学意义(P>0.05),具有可比性,见表1。

表1 3组产妇的一般资料比较Table 1 Comparison of general information of the parturient women among the three groups

2.2 不同时间点的疼痛VAS评分、阻滞平面及体温比较

3组产妇不同时间点阻滞平面及体温比较差异均无统计学意义(P>0.05)。T0、T3时,3组疼痛VAS评分比较差异无统计学意义(P>0.05)。与T0相比,3组的T1、T2、T3疼痛VAS评分均显著降低(P<0.05)。T1、T2时,ALR组、MLR组、DBN组的疼痛VAS评分依次降低,组间差异有统计学意义(P<0.05),见表2。

表2 3组产妇不同时间点的疼痛VAS评分、阻滞平面及体温比较Table 2 Comparison of pain VAS score,block plane,and body temperature of the parturient women among the three groups at different time points

2.3 镇痛时间、产程时间及镇痛药物使用情况比较

3组产程时间、罗哌卡因剂量、使用催产素、分娩方式及新生儿体重比较差异均无统计学意义(P>0.05)。ALR组、MLR组、DBN组镇痛起效时间依次逐渐缩短、镇痛维持时间逐渐延长、PCEA按压次数逐渐减少、舒芬太尼用量逐渐减少,差异均有统计学意义(P<0.05),见表3。

表3 3组产妇的镇痛时间、产程时间及镇痛药物使用情况比较Table 3 Comparison of analgesia time,labor process duration,and analgesic drug use of the parturient women among the three groups

2.4 硬膜外阻滞的安全性指标比较

3组改良Bromage评分>1分、单侧阻滞、产间发热、胎心率、出血量及新生儿Apgar评分比较差异均无统计学意义(P>0.05),见表4。

表4 3组产妇硬膜外阻滞的安全性指标比较Table 4 Comparison of safety indicators of epidural block of the parturient women among the three groups

2.5 总产程时间的Kaplan-Meier生存分析

将总产程时间进行赋值(≥8h=1,<8h=0),120例产妇应用3种不同方式计算罗哌卡因剂量,截至分娩结束,ALR组有23例总产程≥8h,占57.50%;MLR组有18例总产程≥8h,占45.00%;DBN组有12例总产程≥8h,占30.00%,采用Kaplan-Meier方法绘制生存曲线,见图1。结果显示,3组总产程时间差异有统计学意义(χ2=6.150,P<0.05)。进一步做两两组间比较生存曲线分析,显示ALR组、DBN组与MLR组总产程时间比较差异均无统计学意义(P>0.05);ALR组与DBN组总产程时间比较差异有统计学意义(χ2=6.146,P<0.05)。

图1 Kaplan-Meier生存曲线分析Fig.1 Kaplan Meier survival curve analysis

2.6 产妇满意度比较

DBN组满意度为优的产妇比例最高,但3组产妇满意度比较差异无统计学意义(P>0.05),见表5。

表5 3组产妇满意度比较 [n(%)]Table 5 Comparison of satisfaction of the parturient women among the three groups [n(%)]

3 讨论

分娩时,宫口扩张、胎儿娩出等一系列过程均会激发神经传导,直接传递至大脑感受神经中枢,机体会感受到剧烈疼痛[9-10]。初产妇缺乏分娩经验,对分娩疼痛惧怕和焦虑,更易发生应激反应,导致产程延长,使得难产风险增加,甚至因为过度害怕而直接选择剖宫产,不仅损害机体,也不利于产后恢复。因此,无痛分娩逐渐被应用于临床,而对镇痛药物的选择具有较高要求,要求既能有效镇痛,又不能阻滞运动神经,使产妇在清醒状态下分娩。临床上常选择PCEA进行无痛分娩,其不影响产妇宫缩,使用麻醉药量较小,也不易引起并发症,安全性良好,因此逐渐在临床产科普及[11]。罗哌卡因属于长效酰胺类药物,可抑制钠离子通道,阻断神经兴奋传导,阻滞痛觉传导纤维,但不阻滞运动神经;同时,其对心血管系统及中枢神经系统毒性低[12]。然而,临床上罗哌卡因使用剂量目前尚未获得共识。

3.1 剂量预测模型的优势分析

传统方式的镇痛给药剂量参考标准主要是依据体重及目标镇痛强度建立,罗哌卡因剂量的临床应用效果受个体差异和目标镇痛强度的影响。与传统方法比较,利用多个生化指标及临床环境因素建立的剂量预测模型(人工神经网络模型、多元线性回归方程模型和一元线性回归方程模型)受个体差异影响较小,以期能够优化罗哌卡因的使用剂量和镇痛效果。鉴于此,本研究建立的剂量预测模型,通过临床观察研究,探索其临床应用价值。使得在分娩镇痛期间给予安全且有效的罗哌卡因维持剂量,提高镇痛效果。

3.2 3种剂量预测模型的比较结果

本研究发现,与ALR组、MLR组相比,DBN组T1时疼痛VAS评分及镇痛起效时间均更低,镇痛维持时间更高。DBN组T2时疼痛VAS评分、PCEA按压次数均显著低于ALR组。MLR组舒芬太尼用量显著低于ALR组、DBN组。提示DBN组的镇痛效果显著优于ALR组、MLR组,而MLR组镇痛效果优于ALR组。此外,我们对3组罗哌卡因总用量进行了分析,期望应用预测模型可减少其用量,以尽量降低不良反应的发生风险,但发现3组差异无统计学意义。进一步进行生存曲线分析,结果显示,3组总产程时间差异显著;ALR组与DBN组总产程时间差异显著。与ALR、MLR模型相比,DBN模型能显著缩短产妇分娩总产程时间,减轻患者痛苦。DBN组满意度为优的产妇比例最高。

3.3 DBN的优势分析

DBN有较多隐藏层,需要训练大量参数,利用受限玻尔兹曼机(restricted boltzmann machine,RBM)为元件,RBM是一个随机神经网络无向的图形模型,包含隐藏和可见单位,每个神经元都是双向连接,且具有单向输入和输出层[13]。作为机器学习的方法之一,其具有精准度高的优点,因此已被广泛应用于临床医学的各个领域,如疾病的诊断、预后、临床决策分析等[14-16]。在临床决策分析中,DBN也常用于个体化诊疗。Lim等人[15]利用DBN建立了疼痛分类器,可准确评估手术期间患者的疼痛程度。DBN有利于优化罗哌卡因的使用剂量,提高其镇痛效果。

综上所述,DBN、MLR计算罗哌卡因剂量应用于PCEA分娩镇痛的有效性、满意度均优于ALR,且DBN最优。提示罗哌卡因剂量预测模型可能成为具有临床应用前景的计算工具。本研究仍存在一定的局限性,纳入的样本量较少,需要更大的样本量来进一步研究评估其有效性。

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