利用多参数分析开发并外部验证用于预测经会阴前列腺活检后疼痛风险的诺模图

《Journal of Pain Research》：Development and External Validation of a Nomogram for Predicting Pain Risk Post-Transperineal Prostate Biopsy Using Multi-Parameter Analysis

超声引导经会阴前列腺活检（TPB）患者中，前列腺体积、焦虑评分、糖尿病史、活检时长及穿刺针数是中度至重度疼痛的风险因素，年龄具保护作用（P<0.05）。构建的预测模型经内外部验证，AUC达0.940（95%CI 0.914-0.967）和0.888（95%CI 0.825-0.951），决策曲线分析显示临床净收益优势，推荐高风险患者采用多模式镇痛策略。

　　
本研究旨在探讨超声引导经会阴前列腺穿刺活检（TPB）术后中重度疼痛（NRS评分>4）的影响因素，并构建及验证预测模型。研究纳入2022年9月至2024年12月于连云港市第一人民医院接受TPB的600例患者，排除80例不符合条件者后，最终纳入520例进行后续分析。研究团队将患者分为训练组（400例）和内验证组（120例），另从淮安市第二人民医院采集120例外部验证样本。

在数据采集方面，研究人员系统记录了患者人口学特征（年龄、BMI、教育程度）、既往病史（糖尿病、慢性疾病）、实验室指标（PSA水平、f/tPSA比值）、影像学参数（PI-RADS评分、前列腺体积）以及麻醉相关指标（穿刺持续时间、活检针数）。心理评估采用焦虑自评量表（STAI），疼痛评估通过 Numeric Rating Scale（NRS）进行多时点记录（超声探头插入时、麻醉注射时、每根活检针穿刺时及术后30分钟）。

单变量分析显示，前列腺体积、焦虑评分、糖尿病史、穿刺持续时间、活检针数与术后疼痛程度呈显著相关性（P<0.05）。多因素Logistic回归分析进一步筛选出6项独立影响因素：前列腺体积每增加1mL，疼痛风险提升3%；STAI评分每升高1分，疼痛风险增加4.1%；穿刺时间延长1分钟，疼痛风险上升8.4%；使用每增加1根活检针，疼痛风险增加28.8%；糖尿病患者疼痛风险是非糖尿病患者的4.4倍；年龄每增长1岁，疼痛风险下降9.1%。值得注意的是，前列腺体积与疼痛存在剂量效应关系，体积超过61.6mL的患者疼痛发生率显著升高。

模型构建采用前瞻性回顾性分析，通过R语言"rms"包实现。训练集模型AUC达0.940（95%CI:0.914-0.967），内验证集AUC为0.893（95%CI:0.834-0.951），外部验证集AUC稳定在0.888（95%CI:0.825-0.951）。校准曲线显示预测值与实际值偏差小于5%，C-index均超过0.88，表明模型预测一致性良好。

临床决策支持方面，决策曲线分析（DCA）显示：当风险阈值≥20%时，模型指导的分层管理策略较传统"治疗所有人"或"治疗无人"策略具有显著净获益（NBE>0.3）。具体而言，高风险患者（预测概率≥30%）推荐采用"预防性多模式镇痛"（包括术前苯二氮?类药物、术中神经阻滞强化及术后曲马多缓释剂），中风险患者（20%-30%）实施常规镇痛方案，低风险患者（<20%）则采用门诊随访模式。这种分级管理使急诊再处理率降低42%，住院时间缩短1.8天。

研究创新性体现在三个维度：首先，整合了心理因素（STAI量表）与生理参数（前列腺体积、血糖水平），突破传统仅关注解剖结构的预测模式；其次，开发动态计算器（https://pain-prediction-model.shinyapps.io/Pain-prediction-model/），实现风险值实时计算与可视化呈现；再者，提出"20%阈值法则"，为临床提供明确干预临界值。该法则在训练组、内验证组及外部验证组中均保持稳定，风险分层准确率超过85%。

值得注意的是，研究发现了年龄的双向调节作用：虽然老年患者（>70岁）总体疼痛发生率较低（约28%），但其对焦虑的敏感性是青年患者的1.7倍。同时，糖尿病患者的疼痛阈值显著降低，这与糖尿病神经病变导致的痛觉过敏机制相符。这种年龄与代谢状态的交互作用提示，疼痛预测需建立多维评估体系。

在临床转化方面，研究团队开发了基于Shiny框架的交互式决策工具。该工具具备三大功能模块：风险评分计算器（输入年龄、前列腺体积等6项指标自动生成风险值）、个性化镇痛方案推荐（根据风险等级匹配药物组合）、动态监测仪表盘（实时追踪患者疼痛变化）。实测数据显示，使用该工具的医疗机构术后中重度疼痛发生率从32%降至19%，镇痛药物使用量减少37%，且未增加并发症风险。

局限性方面，研究存在单中心设计（三甲医院患者特征）、回顾性数据（可能存在回忆偏倚）以及外部验证样本量较小（n=120）等问题。后续计划开展多中心前瞻性研究（目标样本量2000例），并纳入术中脑电生物反馈等新型监测指标，进一步优化预测模型。

该研究为TPB术后疼痛管理提供了新范式。通过整合临床数据、影像参数及心理评估，建立动态预测模型，使临床医生能够精准识别高风险患者，从而实施分层镇痛策略。这种精准医疗模式不仅提升患者舒适度（术后NRS评分平均下降1.8分），更降低医疗成本——每例次患者节约镇痛药物费用约45元，同时减少24小时以上住院病例12%。研究结果已纳入《中国前列腺穿刺活检临床指南（2025版）》，并作为 Continuing Medical Education（CME）课程在江苏省立医院联盟推广。