慢性疼痛的最佳信息（OICP）：关于患者评估和干预技术的德尔菲共识

《Journal of Pain Research》：Optimal Information for Chronic Pain (OICP): Delphi Consensus on Patient Assessment and Interventional Techniques

慢性疼痛患者评估的最佳变量集通过德尔菲共识方法确定，以促进真实世界数据分析和标准化护理路径。研究通过三次专家调查，最终在患者信息、治疗变量及随访评估方面达成63.1%的共识率。

　　慢性疼痛是一种持续时间远超初始损伤愈合期的疼痛状态，通常缺乏明确的病因。这种疾病对患者的生活质量产生深远影响，不仅带来身体上的不适，还可能引发严重的心理和社会问题。由于慢性疼痛的多因素特性，其评估和管理过程极为复杂，涉及生物、心理和社会等多个层面。目前，尽管已有多个国家和国际指南对慢性疼痛的诊断和治疗提供指导，但在临床实践中，关于应该收集哪些关键数据点的共识仍然不足，导致医疗记录的不一致，进而影响了患者护理质量和科学研究的有效性。

为了解决这一问题，研究人员采用了一种被称为“德尔菲法”的专家共识方法，组织了一组来自西班牙的多学科疼痛专家，旨在建立一个适用于慢性疼痛患者评估的标准化数据集。该方法通过多轮匿名调查，逐步缩小意见分歧，最终达成一致。在研究过程中，专家们围绕三个主要领域展开讨论：患者和疾病特征、治疗变量以及随访评估。通过这种方式，研究团队希望为临床医生提供一个统一的数据收集框架，以提升慢性疼痛管理的效率和效果。

研究共进行了三轮调查，每轮调查都涉及不同领域的变量。在第一轮调查中，涉及患者和疾病特征的变量共有60项，最终有38项被认定为“关键变量”；在治疗变量调查中，共列出150项，其中103项获得共识；而在随访评估部分，共有34项变量，最终有13项被确认为必要数据。总体来看，有63.1%的变量被专家们认为是关键的，涵盖了从基本的人口统计信息到疼痛管理的具体细节。这些变量包括患者的年龄、性别、职业状况，当前使用的止痛药物和精神类药物，以及治疗过程中使用的具体方法和其效果评估。

在患者和疾病特征部分，专家们普遍认为，包括医疗史、当前用药情况、既往治疗记录以及伴随疾病信息是至关重要的。这些数据有助于医生全面了解患者的健康背景，从而制定个性化的治疗方案。此外，专家们也强调了心理和精神健康史的重要性，这与慢性疼痛的复杂性密切相关。然而，一些涉及患者隐私的变量，如药物滥用、吸烟史、经济状况、婚姻状况或童年时期的性虐待经历，由于隐私问题，在专家中达成的共识较低。这可能反映了在实际医疗实践中，这些信息的收集和记录存在一定的伦理和操作障碍。

在治疗变量部分，研究团队识别了多种常见的治疗方法，包括药物治疗、物理治疗、介入治疗和生物治疗等。其中，生物治疗，尤其是基于再生医学的治疗方法，如富血小板血浆（PRP）等血源性产品，因其抗炎和促进组织修复的特性而受到越来越多的关注。然而，这类治疗的异质性使得其效果评估变得困难，因此，收集详细的治疗信息，包括所用产品的类型、剂量、治疗频率以及具体的操作方法，显得尤为重要。此外，专家们也对一些具体的治疗方法达成了高度共识，如手动治疗、冲击波疗法、冷冻疗法等，这表明这些方法在临床实践中具有一定的普遍性和有效性。

随访评估变量则主要关注治疗后的效果和安全性。专家们普遍认为，评估疼痛强度的变化、药物使用情况、不良反应和并发症是随访过程中不可或缺的部分。这些信息可以帮助医生判断治疗是否有效，并及时调整治疗方案。值得注意的是，尽管“病假天数”这一指标在患者评估中具有客观性，但在专家中达成的共识较低。这可能与该指标受到其他非疾病相关因素的影响有关，例如经济状况、工作环境或道德考量等。

该研究的成果为慢性疼痛的临床管理提供了一个标准化的数据框架，称为“慢性疼痛最优信息集”（Optimal Information for Chronic Pain, OICP）。OICP框架不仅有助于改善医生之间的沟通，还能为临床决策提供更准确的依据。同时，它也为基于真实世界数据（Real-World Data, RWE）的研究提供了支持，使研究人员能够更全面地评估慢性疼痛治疗方法在日常医疗实践中的实际效果。RWE研究相较于传统的临床试验，更贴近真实医疗环境，能够提供更丰富的数据，从而帮助制定更加科学和有效的治疗策略。

尽管OICP框架具有重要的临床和科研价值，但研究也指出了其局限性。首先，德尔菲法本身存在一定的局限，尤其是在变量选择方面，可能会遗漏某些对患者管理至关重要的信息。其次，专家团队的组成可能影响最终数据集的适用性，因为该团队主要由西班牙的医疗专业人士组成，可能无法完全反映其他地区或国家的医疗实践。此外，某些治疗方法可能在欧洲以外的医疗体系中并不常见或不可用，这也限制了OICP框架的全球适用性。

为了克服这些局限，研究团队建议未来应考虑更广泛的专家参与，包括来自不同国家和地区的医生，以及患者代表。这样可以确保数据集更加全面，不仅涵盖临床医生的需求，也能够反映患者的真实体验和需求。此外，随着医疗技术的进步和人工智能的应用，OICP框架还可以进一步发展，以支持更复杂的分析和预测模型，从而实现更加精准的慢性疼痛管理。

总体而言，这项研究为慢性疼痛的标准化评估提供了重要的参考。通过建立一个统一的数据收集框架，可以提高慢性疼痛管理的效率和效果，促进临床研究的发展，并为医疗政策制定提供依据。然而，要实现这一目标，还需要进一步的推广和优化，以适应不同地区的医疗实践和资源条件。未来的研究可以结合更多实际案例和患者反馈，不断完善OICP框架，使其在不同医疗环境中更具适用性和有效性。