在关键时刻（即数据评估“关键性”时刻）出现的问题：通过障碍分析优化临床疼痛评分的方法能够提升数据模型的性能

《PAIN Reports》：Pain when it “counts”: hurdle analysis of clinical pain ratings improves data model performance

疼痛评估的数值评定量表（NRS）在慢性疼痛管理中存在高个体内变异问题，本研究提出采用零膨胀分析（Hurdle分析）分别评估“无疼痛”和“有疼痛”状态。基于23,480名低背痛退伍军人的2.1百万次NRS评分数据，结果显示HPS方法在减少疼痛评分方差（降低50.7%-55.8%）和消除平均值的偏倚（误差减少70%）方面显著优于传统平均法（APS）。HPS通过分离零值和非零值分布，能更精准地反映疼痛的强度（中位数6.0）和持续时间（中位数61%-69%）。建议临床采用HPS参数进行疼痛量化分析。

　　本研究探讨了慢性疼痛患者在使用数值疼痛评分量表（NRS）时所面临的数据分析挑战，并提出了一种名为“障碍分析”（Hurdle Analysis）的新方法。NRS作为评估疼痛强度的常用工具，广泛应用于临床实践和研究领域，但其在慢性疼痛患者中的表现却存在一定的局限性。研究发现，传统的单次NRS评分往往表现出高度的个体内部变异，这使得对疼痛的准确评估变得困难。此外，当使用平均值来代表个体的疼痛状况时，这种方法可能引入偏差，尤其是在数据分布并非单峰的情况下。因此，研究者提出了一种更为精准的替代方法，即障碍分析，该方法通过分别分析零值和非零值的疼痛评分，以更全面地反映疼痛量表的使用特性。

在方法上，研究团队回顾性分析了23,480名美国退伍军人的慢性低背痛（LBP）疼痛评分数据，这些数据涵盖超过210万次独立的评分记录。通过对每位患者所有可用的NRS评分进行边缘分布分析，研究者构建了两种模型：一种是基于传统平均值和标准差的模型（称为“点疼痛评分”PPS），另一种是基于障碍分析的模型（称为“障碍疼痛评分”HPS）。PPS模型假设所有疼痛评分都来自一个单峰分布，而HPS模型则认为疼痛评分来源于两个分布：一个是零值评分，另一个是非零值评分。这种双峰模型能够更好地捕捉疼痛评分的分布特征，尤其是那些在不同时间点上出现大量零值的情况。

研究结果表明，该人群中的大多数为男性（87%），女性仅占13%。种族分布方面，黑人占41%，白人占38%，而西班牙裔仅占2%。在年龄分布上，女性的平均年龄范围为65至84岁，而男性的平均年龄范围为45至64岁。对于拥有至少100次疼痛评分的患者（占总人数的22%），女性的中位疼痛评分（四分位数范围）为4.0（3.0–5.1），男性的中位疼痛评分则为3.5（2.3–4.7）。然而，从边缘分布的角度来看，零值评分是男性和女性中最常见的评分，分别占79%和73%。这表明，在慢性疼痛患者中，零值评分的出现频率远高于非零值评分，反映出患者在某些时间点可能并未感受到疼痛。

进一步的分析显示，HPS模型在统计拟合方面优于PPS模型。具体而言，HPS的平均非零疼痛评分分别为6.0（5.3–6.7）和5.9（5.1–6.6）对于女性和男性，而PPS模型的平均疼痛评分则分别为4.0和3.5。HPS的非零平均值呈现出更接近实际数据分布的趋势，并且其方差显著低于PPS模型，意味着HPS模型能够提供更稳定的疼痛强度估计。此外，HPS的非零评分比例也表现出重要的个体间差异，女性的非零评分比例中位数为0.69（0.55–0.89），而男性的非零评分比例中位数为0.61（0.43–0.77）。这些结果表明，障碍分析不仅能够提高对疼痛强度的估计精度，还能更准确地反映个体在不同时间点上疼痛的存在频率。

从临床应用的角度来看，HPS模型的优势在于其计算效率和对数据特征的捕捉能力。与传统的平均值方法相比，HPS模型能够减少因数据分布非对称性或多重峰性带来的偏差和方差。例如，对于某些患者而言，他们的疼痛评分可能主要集中在较高的数值区间，而另一些患者的疼痛评分则可能更为分散。HPS模型通过将零值评分与非零值评分分开处理，可以更准确地描述疼痛的强度和频率，从而为临床医生提供更可靠的评估依据。此外，HPS模型还能够揭示个体在疼痛体验上的差异，例如某些患者可能在大部分时间都没有疼痛，而另一些患者则经常经历中度至重度的疼痛。这种差异在传统平均值模型中往往被掩盖，导致对疼痛的整体评估不够精确。

研究还指出，NRS评分数据的分布模式对于理解慢性疼痛的临床表现具有重要意义。零值评分的频繁出现可能反映出某些患者在特定时间点对疼痛的感知较低，或者在某些情况下，疼痛并未被准确记录。因此，HPS模型不仅能够提供更准确的疼痛强度估计，还能够帮助识别那些在某些时间段内可能并未感受到疼痛的患者。这种信息对于制定个性化的疼痛管理方案至关重要，因为它可以帮助医生更好地了解患者的疼痛模式，并据此调整治疗策略。

从方法学的角度来看，HPS模型的应用依赖于对边缘分布的分析，这要求研究者在处理数据时考虑到评分的时间分布特征。由于NRS评分通常是在不规则的时间间隔内进行的，传统的基于时间序列的分析方法可能并不适用。因此，研究团队选择了一种更为灵活的方法，即边缘分布分析，以避免对时间间隔的依赖。这种方法能够在不考虑评分时间点的情况下，对个体的疼痛评分数据进行统计建模，从而更全面地反映疼痛量表的使用情况。

此外，研究团队还探讨了HPS模型在临床研究中的潜在应用。例如，在评估治疗效果时，HPS模型可以提供更精确的疼痛强度和频率数据，从而提高研究的统计效力。由于HPS模型的方差较低，它能够减少因数据波动带来的不确定性，使研究结果更具说服力。同时，HPS模型还能够揭示疼痛复发的模式，例如某些疾病在特定治疗后可能表现为疼痛强度的降低，而另一些疾病则可能表现为疼痛频率的减少。这种对疼痛模式的深入分析有助于更全面地理解慢性疼痛的临床表现，并为未来的疼痛管理研究提供新的思路。

尽管HPS模型展现出诸多优势，但研究者也指出了一些局限性。首先，该研究仅基于单个退伍军人医疗中心的数据，因此其结果可能无法完全推广到其他医疗机构或更广泛的患者群体。其次，HPS模型的计算过程需要对数据进行仔细的边缘分布分析，这可能对数据处理能力提出一定的要求。此外，该研究并未对种族差异进行深入探讨，因此未来的研究可能需要进一步分析不同种族群体在疼痛评分上的表现是否存在差异。最后，研究团队还提到，HPS模型的应用需要更多的临床验证，以确保其在实际医疗场景中的有效性和可靠性。

总体而言，这项研究为慢性疼痛患者疼痛评分数据的分析提供了一种新的方法论框架。通过采用障碍分析模型，研究者能够更准确地捕捉疼痛评分的分布特征，并减少传统平均值方法所带来的偏差和方差。HPS模型不仅能够提高对疼痛强度的估计精度，还能帮助识别疼痛的存在频率，从而为临床医生提供更全面的疼痛评估工具。未来的研究可以进一步探索HPS模型在不同疾病和患者群体中的应用，以及如何将其与现有的临床评估方法相结合，以提高疼痛管理的整体效果。