创伤性损伤后疼痛、睡眠障碍与高唤起状态的早期共同演进

《PAIN》：Early codevelopment of pain, sleep disturbance, and hyperarousal after traumatic injury

　　

创伤性损伤后的慢性疼痛可能反映了相互作用的多种过程，而非孤立的恢复路径，然而，考察从急性损伤后阶段开始疼痛、睡眠障碍和高唤起状态共同发展的纵向证据仍然有限。我们分析了AURORA队列研究的数据，该研究招募了损伤后72小时内就诊的急诊科创伤幸存者（n = 2834），以表征疼痛、睡眠中断和高唤起症状在12个月内的变化轨迹，识别共有的多轨迹特征，并探讨与不良结局相关的因素。智能手机问卷调查从损伤后1至5天起反复评估症状，持续至一年。基于群的轨迹建模（GBTM）识别出5条疼痛轨迹（n = 1635）、6条睡眠中断轨迹（n = 1635）和5条高唤起轨迹（n = 1820），从快速恢复到症状持续高位不等。35.1%的参与者出现持续性高疼痛，23.5%的参与者呈现持续高睡眠或恶化的睡眠轨迹，27.2%的参与者呈现高唤起轨迹。多轨迹建模（n = 1800）识别出6种联合特征，其中10.6%的参与者在所有领域均经历持续高症状，25.7%表现出中等症状水平。年龄较大和创伤前疼痛较高与不良轨迹相关，而心理弹性和创伤前较好的心理健康状况则具有保护作用。基线睡眠中断与持续性高疼痛的关联最强（校正后比值比3.31；95%置信区间2.61-4.18），而体力活动与中等至高疼痛轨迹的发生可能性降低相关。女性性别和较低收入与最不良的多领域特征相关。这些发现突显了损伤后早期睡眠中断、高唤起和疼痛之间的相互关联。针对多个领域的干预可能是预防损伤后慢性疼痛的一种有前景的策略。

1. 引言

创伤性损伤后慢性疼痛的发展是复杂的，可能源于生物、心理和社会过程之间的相互作用。较高的初始疼痛和创伤后应激症状，特别是高唤起症状，在创伤相关或损伤后早期出现时，与较差的恢复结局相关，包括持续性疼痛、功能障碍和心理困扰。[2,15,28]

新近的证据表明，睡眠障碍也可能与日后出现的慢性疼痛相关，[26]然而，创伤相关的证据仍然有限，特别是考察损伤后短期内睡眠障碍的研究。尽管在慢性疼痛人群中，睡眠与疼痛之间的双向关系已得到充分确立，[31]但其在急性损伤后阶段的作用以及在塑造长期恢复过程中的地位仍知之甚少。现有的睡眠-疼痛关联研究多为横断面研究，从急性损伤阶段开始的纵向研究相对较少。[31]此外，纵向研究通常报告平均恢复结局，这掩盖了创伤性损伤后恢复轨迹的异质性。[5,9]

疼痛、睡眠和应激症状通常被孤立研究，且往往在单一时间点评估。然而这些因素是相互关联的。不良睡眠可能由应激症状引起，而应激症状又会加重睡眠障碍，随后导致疼痛加重。反向序列同样具有可能性。理解这些领域从最早期的损伤后阶段到恢复或慢性化过程中的发展和共同发展，对于确定干预靶点和预防策略的最佳时机至关重要。

基于群的轨迹建模（GBTM）提供了一种强有力的方法来表征恢复模式的异质性。双轨迹模型进一步考察了两种结局如何共同演变，并表明在机动车碰撞损伤后，疼痛相关功能障碍与心理结局（如创伤后应激障碍和疼痛灾难化）之间会发生共同发展。[4,27]多轨迹建模在此基础上进一步扩展，通过同时在多个领域定义恢复组别，捕捉复杂症状模式的聚集性。[19]

恢复过程还受到既存因素的影响（如年龄、性别、既往健康状况、社会经济劣势等）。[2,30]保护性因素或行为（如损伤后心理弹性和体力活动）也可能影响轨迹。动物研究表明，体力活动可以对抗睡眠不良对诱导损伤后持续性疼痛行为的影响，[12]而在轻度创伤性脑损伤后两周内较高的自评体力活动与更大的疼痛抑制作用相关。[20]心理弹性反映了适应性应对和应激调节能力，可能同样能保护个体免于不良结局。[25]

本纵向队列研究的目标是：
（1）表征创伤性损伤后从急性阶段到慢性阶段的疼痛、睡眠和高唤起症状的不同恢复轨迹。
（2）识别在这些三个结局指标中具有共同多轨迹特征的亚组个体。
（3）确定轨迹组别归属的预测因子，包括既存因素（如年龄、性别、种族、既往健康状况、社会经济地位）和同期因素（体力活动、心理弹性）。

2. 方法

2.1. 研究设计

本研究数据作为AURORA研究（创伤后恢复理解推进研究）的一部分收集，这是一项美国大型前瞻性纵向队列研究，自2017年至2021年追踪急性创伤幸存者。AURORA从医院急诊科在创伤早期招募的创伤幸存者富集样本中，收集了基因组学、神经影像学、心理物理学、生理学、神经认知、数字表型及自评数据的组合。AURORA研究的完整方法学已在其他文献中发表。[16] 在本报告中，我们分析了暴露于机动车碰撞的个体的自评快速调查和基线问卷数据。

AURORA研究方案已获得北卡罗来纳大学教堂山分校机构审查委员会的批准，澳大利亚昆士兰大学布里斯班校区伦理委员会对分析中使用的数据给予了伦理豁免。

2.2. 参与者

参与者需满足以下条件方可参加：在受伤72小时内前往美国29个急诊科之一就诊，年龄18至65岁，能听说和阅读英语，能遵循研究方案，并计划在未来一年内使用智能手机。排除标准为：根据美国创伤外科学会标准存在严重程度>1级的实质器官损伤、显著出血、需要手术干预，或可能住院超过72小时者。

2.3. 结局指标

通过问卷评估社会学人口学特征、创伤前特征（即导致急诊评估的创伤之前）和创伤相关特征（即在急诊评估的症状）。[14]

2.3.1. 快速调查

在急诊基线访视后，参与者通过智能手机接受轮换式"快速"问卷调查，评估疼痛、睡眠中断和高唤起症状。每个调查项目在前12个月内按预定义的评估窗口进行，符合AURORA研究方案。[16] 在前8周内，疼痛评估从第1天开始，睡眠评估从第3天开始，高唤起症状评估从第5天开始，此后每10至16天重复一次，直至第11至13周，使用Mindstrong Discovery应用程序。此后，快速调查的间隔为28至49天，直至损伤后12个月。快速调查的时间安排是AURORA研究方案的一部分，预先确定的时间设计旨在以高时间分辨率捕捉急性恢复期的症状演变，同时减轻参与者负担。评估在损伤后前8周最为频繁，此时预期症状变化最大，此后逐渐减少，因为恢复轨迹趋于稳定。

疼痛使用两个项目测量：（1）在过去24小时内，您的疼痛最严重时如何评分？（2）在过去24小时内，您的疼痛平均水平如何评分（均采用数字评分量表0-10，0 = 无疼痛，10 = 重度疼痛）。将两个项目取平均值，提供单一指标，反映过去24小时内总体疼痛严重程度，包括平均和峰值疼痛体验。

睡眠中断使用三个项目测量：（1）过去几晚，入睡困难对您来说是个多大的问题？（2）过去几晚，整夜保持睡眠对您来说是个多大的问题？（3）过去几晚，早晨过早醒来对您来说是个多大的问题？每个项目采用0至4分李克特量表评分（0 = 没有，1 = 有点，2 = 有些，3 = 很多，4 = 非常）。

高唤起症状使用两个项目测量：（1）过去24小时内，您"高度警觉"、警惕或戒备的频率如何？（2）过去24小时内，您感到坐立不安或容易受惊吓的频率如何？每个项目采用0至4分李克特量表评分（0 = 没有，1 = 很少，2 = 有时，3 = 经常，4 = 非常经常）。

2.3.2. 预测变量

预测变量包括前因变量、基线心理弹性和体力活动。预测变量的选择基于既往证据中确定的创伤性损伤后恢复的持续预测因子，事先选定，包括前因人口学和健康相关变量，[10] 基线心理弹性以及体力活动。

我们使用了年龄、性别、种族、教育程度、就业状况、家庭收入、创伤前疼痛（数字评分量表0-10）、创伤前身体健康和心理健康（SF-12）作为前因变量。这些变量均在基线时通过回顾性参与者自评收集，作为疼痛、睡眠中断和高唤起症状个体轨迹以及多变量轨迹的预测因子。

我们还使用了基线心理弹性，采用10项Connor-Davidson心理弹性量表（CD-RISC）在损伤后两周测量。[3] 参与者对每个陈述（如"我能适应变化"）准确描述自己的程度进行0（完全不符合）至4（几乎完全符合）的评分。

体力活动使用研究手表（Verily Life Sciences，旧金山）测量，在急诊就诊时研究入组时发放给参与者。要求所有参与者在AURORA随访期间每天佩戴手表至少21小时。因此，每位参与者的加速度计数据天数因随访完成情况而异。Verily研究手表记录原始3D加速度信号。将原始加速度计信号的Z轴进行0.3 Hz至11 Hz范围的带通滤波，然后确定1秒窗口内的最大绝对值。对于每个30秒时段，计算活动计数。

2.4. 统计分析

疼痛、睡眠中断和高唤起症状各个项目的评分在每个时间点取平均值（均分），作为结局指标，使用GBTM分别进行分析。[11] 这些分析有助于识别在约一年时间内结局指标轨迹相似的个体群体，以及各组别的预测因子，分别针对疼痛、睡眠中断和高唤起症状。此外，结局指标使用基于群的多轨迹模型（GBMTM）同时分析，GBTM的多变量推广，[19] 识别疼痛、睡眠中断和高唤起症状多维领域的轨迹组别及其预测因子。

分析使用Stata 18版完成，GBTM和GBMTM均通过"traj"命令实现。[11] 两种情况下均假设结局指标服从截尾正态分布，其中疼痛、睡眠中断和高唤起症状评分的左截尾和右截尾设定为量表最低分和最高分。这些结局指标被建模为研究随访时间的多项式函数（线性、二次、三次）。研究随访时间被建模为连续变量，以容纳在预定义评估窗口内收集的观测值。模型调整了轨迹组别间的异质性方差以及轨迹特定的协变量。这些协变量为基线协变量，包括年龄、性别、种族（拉丁裔、非拉丁裔白人、非拉丁裔黑人、非拉丁裔其他）、教育程度、就业状况、家庭收入、体力活动计数、创伤前疼痛、心理弹性（CD-RISC）以及碰撞前身体（SF 12 PCS）和心理健康（SF 12 MCS）。GBTM疼痛轨迹分析将基线平均睡眠评分作为预测因子，反之亦然。教育程度分为两组（高中、GED/以下；高等教育），就业状况同理（就业、不在劳动力队伍中），家庭收入分为（≤35,000美元，>35,000美元）。每日体力活动计数数据可用（均值±标准差）。对于每位参与者，我们提取了一年内记录的平均活动计数。数据进一步取平均值，并按四分位数分类，第一四分位和第四四分位分别反映低体力活动计数和高体力活动计数。GBTM和GBMTM的轨迹分析允许结局指标存在缺失数据，假设缺失为随机缺失，[18] 前提是个体在2个或以上时间点提供了结局数据。基线协变量有缺失数据的个体被排除在轨迹分析之外。总体而言，2834名个体暴露于机动车碰撞（表1）。

由于基线协变量存在缺失数据，该样本中有1635例纳入了疼痛和睡眠中断的GBTM分析，1820例纳入了高唤醒水平数据分析。同样，GBMTM分析中使用了1800个个体的数据。模型参数采用最大似然法估计，通过迭代模型拟合过程完成，其中使用"trajstart"命令生成20组模型参数的随机起始值，以获得最大似然最优模型。

表1 参与者的社会人口学、创伤前和创伤期特征（n = 2834）。

特征：均值（标准差）或 n（%）
年龄（岁），均值（标准差）34.6 (12.8)
性别，n（%）
男性 1044 (36.8)
女性 1790 (63.2)
种族，n（%）
西班牙裔 354 (12.5)
非西班牙裔白人 898 (31.7)
非西班牙裔黑人 1450 (51.2)
非西班牙裔其他 120 (4.2)
缺失 12 (0.4)
教育程度
高中、GED/及以下 1122 (39.6)
高等教育 1712 (60.4)
就业状态
就业 1671 (59.0)
不在劳动力队伍中 378 (13.3)
缺失 785 (27.7)
家庭收入
≤35,000.00 1296 (45.7)
>35,000.00 742 (26.2)
缺失 796 (28.1)
体力活动
第一四分位数 619 (21.8)
第二四分位数 611 (21.6)
第三四分位数 653 (23.0)
第四四分位数 627 (22.1)
缺失 324 (11.4)
创伤前疼痛，均值（标准差），n=2466 2.5 (3.1)
基线疼痛评分，均值（标准差），n=2341 6.6 (2.1)
基线睡眠评分，均值（标准差），n=2234 2.0 (1.02)
基线CD-RISC，均值（标准差），n=2109 22.4 (8.2)
创伤前SF12 PCS，均值（标准差），n=2745 49.6 (9.2)
创伤前SF12 MCS，均值（标准差），n=2745 48.6 (11.1)

高中、GED/及以下包括未明确说明的教育程度、从未上过学/仅上过幼儿园、1至12年级、高中、GED或同等学历。高等教育包括部分大学（无学位）、副学士学位（职业、技术或职业教育项目和学术项目）、学士学位、硕士学位、专业学院学位和博士学位。就业状态：就业（在职、家庭主妇/主夫、学生）与不在劳动力队伍中（退休、失业/残疾/其他）。

CD-RISC，Connor–Davidson心理弹性量表；SF 12 MCS，碰撞前心理健康状态；SF 12 PCS，碰撞前身体健康状态。

轨迹组数的确定采用贝叶斯信息准则，并结合模型评估以识别实质性差异的轨迹19，以及一条经验法则，确保每个轨迹组包含的样本量不少于纳入分析的样本总量的5%。最佳拟合数据的多项式形式的决定基于显著性检验。

对识别出的轨迹组进行了描述性分析。连续变量的描述性统计基于均值（标准差）报告，而分类变量则呈现频率和百分比。未进行正式的组间假设检验，因为轨迹组成员身份是概率性的，而非直接观察到的。主要的推断分析包括用于识别轨迹组成员身份预测因素的多项回归模型。

3. 结果

暴露于机动车碰撞的参与者的社会人口学、创伤前和创伤期特征见表1，以总结本研究报告样本的主要特征。

3.1. 基于疼痛评分的轨迹组

疼痛评分识别出5个不同的轨迹模式组（图1A）。这些组根据轨迹模式按整体疼痛水平递增排序。最低疼痛组（第1组）表示一组参与者（21.4%），其疼痛评分在伤后2个月内迅速降至非常低的疼痛水平。第2组表示一组参与者（16.7%），其疼痛评分在伤后4个月降至低疼痛水平。第3组是最大的组（26.8%），其轨迹模式从中等偏高疼痛水平稳步下降，然后在伤后4个月保持恒定。第4组（22.1%）和第5组（13.0%）分别代表在整个随访期间疼痛评分高和非常高的参与者。5个疼痛轨迹组参与者的社会人口学和创伤前特征见表S1(a)，https://links.lww.com/PAIN/C566。

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图1。
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估计的平均轨迹：(A)疼痛（n = 1635），(B)睡眠中断（n = 1635），(C)高唤醒水平（n = 1820）。

显著区分轨迹组的预测因素汇总见表2a，以最低疼痛组（第1组）作为参考组。年龄较大、创伤前疼痛和基线睡眠中断评分较高的参与者伤后更可能出现中等或高疼痛，而基线体力活动和心理弹性较高的参与者更不可能属于中到高疼痛组。例如，年龄较大（调整后的比值比[AOR] = 1.07，95%置信区间[CI] = 1.05-1.09）、创伤前疼痛（AOR = 1.37，95% CI = 1.25-1.5）和基线睡眠中断（AOR = 3.31，95% CI = 2.61-4.18）较高的参与者更可能处于持续高疼痛组（第5组），而心理弹性较高的参与者则不太可能（AOR = 0.96，95% CI = 0.94-0.99）。家庭年收入≤3.5万美元也是伤后持续高疼痛轨迹模式的指标（AOR = 1.77，95% CI = 1.07-2.91）。相比之下，种族、教育程度、既往身体健康和既往心理健康与疼痛轨迹组成员身份无一致关联，性别仅与低疼痛轨迹（第2组）相关。

表2 (a)疼痛、(b)睡眠问题和(c)高唤醒水平的轨迹类别成员身份预测因素。

第2组 第3组 第4组 第5组 第6组 OR（95% CI）

(a) 疼痛
年龄 1.04 (1.02, 1.06) 1.05 (1.03, 1.06) 1.05 (1.03, 1.06) 1.07 (1.05, 1.09)
性别（女性）0.64 (0.43, 0.94) 1.14 (0.80, 1.62) 1.17 (0.80, 1.73) 1.15 (0.72, 1.83)
种族（西班牙裔）1.26 (0.42, 3.77) 0.58 (0.23, 1.45) 1.16 (0.43, 3.16) 2.05 (0.50, 8.34)
种族（非西班牙裔白人）1.04 (0.38, 2.82) 0.51 (0.23, 1.14) 0.45 (0.99, 1.26) 0.71 (0.19, 2.70)
种族（非西班牙裔黑人）1.03 (0.38, 2.79) 0.95 (0.42, 2.11) 1.22 (0.49, 3.07) 2.69 (0.72, 10.01)
教育程度（高中及以下）1.02 (0.71, 1.45) 1.08 (0.79, 1.47) 1.08 (0.76, 1.54) 1.00 (0.64, 1.56)
就业（在职）2.42 (1.26, 4.62) 1.52 (0.95, 2.43) 1.48 (0.89, 2.46) 1.16 (0.67, 2.01)
家庭收入（≤35,000.00美元）0.76 (0.51, 1.15) 1.23 (0.85, 1.79) 1.27 (0.86, 1.88) 1.77 (1.07, 2.91)
体力活动（第二四分位数）0.60 (0.34, 1.06) 0.67 (0.41, 1.10) 0.48 (0.30, 0.84) 0.54 (0.29, 1.01)
体力活动（第三四分位数）0.66 (0.38, 1.15) 0.67 (0.40, 1.10) 0.65 (0.38, 1.10) 0.75 (0.40, 1.40)
体力活动（第四四分位数）0.44 (0.25, 0.78) 0.61 (0.37, 1.00) 0.58 (0.34, 0.99) 0.55 (0.30, 1.04)
创伤前疼痛 1.09 (0.99, 1.21) 1.20 (1.10, 1.30) 1.30 (1.20, 1.41) 1.37 (1.25, 1.50)
基线睡眠问题 1.29 (1.06, 1.58) 1.77 (1.49, 2.11) 2.28 (1.88, 2.75) 3.31 (2.61, 4.18)
心理弹性（CD-RISC）0.99 (0.97, 1.02) 0.97 (0.95, 0.99) 0.96 (0.94, 0.99) 0.96 (0.94, 0.99)
既往身体健康（SF12 PCS）1.01 (0.75, 1.36) 0.99 (0.96, 1.02) 0.98 (0.96, 1.01) 0.98 (0.95, 1.01)
既往心理健康（SF12 MCS）0.98 (0.96, 1.01) 1.02 (0.99, 1.03) 1.00 (0.98, 1.02) 0.99 (0.97, 1.02)

(b) 睡眠中断
年龄 1.03 (1.02, 1.05) 1.03 (1.01, 1.05) 1.04 (1.02, 1.06) 1.05 (1.03, 1.07) 1.03 (1.00, 1.05)
性别（女性）0.76 (0.49, 1.16) 0.94 (0.62, 1.42) 0.89 (0.57, 1.39) 0.96 (0.60, 1.54) 0.90 (0.51, 1.60)
种族（西班牙裔）1.45 (0.44, 4.79) 1.77 (0.61, 5.10) 0.51 (0.18, 1.42) 0.87 (0.28, 2.71) 1.55 (0.29, 8.22)
种族（非西班牙裔白人）2.66 (0.91, 7.83) 2.27 (0.84, 6.17) 0.81 (0.33, 1.99) 0.78 (0.27, 2.24) 2.32 (0.47, 11.3)
种族（非西班牙裔黑人）1.82 (0.63, 5.25) 1.57 (0.59, 4.18) 0.46 (0.19, 1.11) 0.67 (0.24, 1.85) 1.06 (0.22, 5.19)
教育程度（高中及以下）0.73 (0.46, 1.17) 0.79 (0.52, 1.19) 1.13 (0.70, 1.80) 0.96 (0.60, 1.54) 0.94 (0.54, 1.62)
就业（在职）1.75 (0.90, 3.41) 0.79 (0.47, 1.35) 1.09 (0.58, 2.05) 0.70 (0.39, 1.27) 0.61 (0.31, 1.22)
家庭收入（≤35,000.00美元）0.97 (0.62, 1.53) 0.90 (0.60, 1.36) 1.26 (0.79, 2.01) 1.15 (0.70, 1.88) 2.03 (1.06, 3.88)
体力活动（第二四分位数）1.13 (0.63, 2.03) 0.99 (0.57, 1.72) 0.89 (0.49, 1.60) 1.07 (0.57, 2.00) 0.90 (0.43, 1.89)
体力活动（第三四分位数）1.03 (0.57, 1.86) 0.89 (0.51, 1.54) 0.85 (0.47, 1.53) 0.89 (0.48, 1.67) 1.08 (0.52, 2.23)
体力活动（第四四分位数）1.65 (0.90, 3.03) 1.35 (0.76, 2.38) 0.98 (0.52, 1.84) 1.27 (0.68, 2.38) 0.93 (0.43, 2.00)
创伤前疼痛 1.01 (0.92, 1.12) 1.07 (0.97, 1.18) 1.18 (1.02, 1.23) 1.08 (0.98, 1.18) 1.16 (1.04, 1.30)
基线疼痛 1.02 (0.93, 1.12) 1.26 (1.14, 1.38) 1.32 (1.18, 1.47) 1.75 (1.55, 1.98) 1.85 (1.58, 2.16)
心理弹性（CD-RISC）0.99 (0.96, 1.01) 0.97 (0.95, 0.99) 0.96 (0.93, 0.98) 0.94 (0.91, 0.97) 0.94 (0.91, 0.97)
既往身体健康（SF12 PCS）0.99 (0.96, 1.02) 0.99 (0.96, 1.02) 0.97 (0.94, 1.01) 0.97 (0.94, 1.01) 0.99 (0.96, 1.03)
既往心理健康（SF12 MCS）0.98 (0.95, 1.01) 0.95 (0.93, 0.97) 0.96 (0.93, 0.98) 0.93 (0.91, 0.96) 0.94 (0.91, 0.96)

(c) 高唤醒水平
年龄 1.01 (0.99, 1.02) 1.02 (1.00, 1.03) 1.03 (1.01, 1.04) 1.00 (0.98, 1.02)
性别（女性）1.15 (0.83, 1.61) 1.42 (1.02, 1.98) 1.86 (1.27, 2.73) 2.65 (1.62, 4.33)
种族（西班牙裔）1.57 (0.61, 4.02) 1.42 (0.62, 3.23) 2.73 (0.95, 7.86) 1.46 (0.45, 4.74)
种族（非西班牙裔白人）1.52 (0.67, 3.47) 0.67 (0.33, 1.38) 1.07 (0.39, 2.89) 0.77 (0.26, 2.31)
种族（非西班牙裔黑人）1.86 (0.82, 4.23) 1.54 (0.76, 3.11) 2.72 (1.02, 2.27) 1.86 (0.65, 5.36)
教育程度（高中及以下）0.99 (0.68, 1.44) 1.23 (0.87, 1.76) 1.42 (0.96, 2.10) 1.49 (0.95, 2.34)
就业（在职）1.05 (0.66, 1.68) 1.26 (0.80, 1.98) 1.20 (0.75, 1.92) 1.09 (0.62, 1.93)
家庭收入（≤35,000.00美元）0.86 (0.60, 1.22) 0.98 (0.69, 1.39) 1.36 (0.90, 2.06) 1.36 (0.82, 2.27)
体力活动（第二四分位数）1.38 (0.86, 2.20) 1.21 (0.76, 1.94) 1.07 (0.66, 1.75) 1.15 (0.63, 2.11)
体力活动（第三四分位数）1.16 (0.73, 1.86) 1.54 (0.98, 2.41) 0.91 (0.55, 1.52) 1.38 (0.76, 2.48)
体力活动（第四四分位数）1.09 (0.68, 1.75) 1.21 (0.76, 1.94) 0.80 (0.48, 1.34) 0.96 (0.51, 1.79)
创伤前疼痛 1.08 (0.99, 1.17) 1.14 (1.05, 1.23) 1.17 (1.09, 1.27) 1.22 (1.12, 1.33)
心理弹性（CD-RISC）1.00 (0.98, 1.02) 0.95 (0.93, 0.97) 0.97 (0.95, 0.99) 0.94 (0.92, 0.97)
既往身体健康（SF12 PCS）1.01 (0.98, 1.03) 1.00 (0.98, 1.03) 1.01 (0.98, 1.03) 1.01 (0.98, 1.04)
既往心理健康（SF12 MCS）0.98 (0.96, 1.00) 0.97 (0.96, 0.99) 0.96 (0.94, 0.98) 0.95 (0.93, 0.97)

男性：性别参考类别；非西班牙裔其他：种族参考类别；高等教育：教育程度参考类别；>35,000美元：家庭收入参考类别；第一四分位数：体力活动四分位数参考类别。

CD-RISC，Connor–Davidson心理弹性量表；CI，置信区间；OR，比值比；SF 12 MCS，碰撞前心理健康状态；SF 12 PCS，碰撞前身体健康状态。加粗值表示统计学显著关联（p < 0.05），基于不包含1.0的95%置信区间。

3.2. 基于睡眠中断评分的轨迹组

睡眠中断识别出6个不同的轨迹模式组（图1B）。最低睡眠中断组（第1组）表示一组参与者（14.2%），其睡眠中断评分在整个随访期间保持非常低。第2组表示一组参与者（19.4%），其睡眠中断评分在整个随访期间保持低水平。第3组是最大的组（26.2%），其轨迹模式从中等睡眠中断水平在伤后6个月内稳步下降。第4组（16.7%）也从中等睡眠中断水平开始，但在整个随访期间保持恒定。第5组（16.6%）代表睡眠中断评分持续高的参与者。第6组（6.9%）表示一组参与者，其睡眠中断评分非常高，且睡眠中断在伤后9个月开始增加。6个睡眠中断轨迹组参与者的社会人口学和创伤前特征汇总见表S1(b)，https://links.lww.com/PAIN/C566。

显著区分睡眠中断轨迹组的预测因素汇总见表2b（以第1组为参考）。年龄较大、基线疼痛较高的参与者伤后更可能出现中等或高水平的睡眠问题，而心理弹性和既往心理健康评分较好的参与者更不可能属于中到高睡眠中断评分组。例如，年龄较大（AOR = 1.03，95% CI = 1.00-1.05）、基线疼痛评分较高（AOR = 1.85，95% CI = 1.58-2.16）的参与者更可能处于非常高的睡眠中断组（第6组），而心理弹性较高（AOR = 0.94，95% CI = 0.91-0.97）和心理健康较好（AOR = 0.94，95% CI = 0.91-0.96）的参与者则不太可能。家庭年收入≤3.5万美元（AOR = 2.03，95% CI = 1.06-3.88）或创伤前疼痛评分较高（AOR = 1.16，95% CI = 1.04-1.30）也是伤后非常高睡眠中断评分的指标。性别、种族、教育程度、就业状态、体力活动和既往身体健康与睡眠中断轨迹成员身份无一致关联。

3.3. 基于高唤醒症状评分的轨迹组

高唤醒症状评分识别出5个不同的轨迹模式组（图1C）。最低高唤醒症状组（第1组）表示一组参与者（18.7%），其高唤醒评分在伤后2个月内迅速降至非常低的水平。第2组表示一组参与者（25.1%），其高唤醒评分在伤后4个月降至低水平。第3组是最大的组（29.0%），其高唤醒评分保持中等水平恒定。第4组（17.9%）和第5组（9.3%）分别代表在整个随访期间高唤醒评分高和非常高的参与者。5个高唤醒轨迹组参与者的社会人口学和创伤前特征汇总见表S1(c)，https://links.lww.com/PAIN/C566。

显著区分高唤醒评分轨迹组的预测因素汇总见表2c（以第1组为参考）。创伤前疼痛较高的参与者伤后更可能出现中等或高水平的高唤醒评分，而心理弹性和既往心理健康评分较好的参与者更不可能属于中到高唤醒评分组。例如，创伤前疼痛评分较高（AOR = 1.22，95% CI = 1.12-1.33）的参与者更可能处于非常高的高唤醒评分组（第5组），而心理弹性较高（AOR = 0.94，95% CI = 0.92-0.97）和心理健康较好（AOR = 0.95，95% CI = 0.93-0.97）的参与者则不太可能。与男性相比，女性参与者也是伤后非常高高唤醒评分的指标（AOR = 2.65，95% CI = 1.62-4.33）。

年龄仅显示出与过度唤醒轨迹组别的有限关联，而种族、教育程度、就业状况、家庭收入、身体活动和既往身体健康状况则与轨迹组别没有一致性的关联。3.4. 基于疼痛、睡眠中断和过度唤醒症状评分的多轨迹组别

共识别出6个不同的多轨迹模式组别（图2）。这些组别根据3项结局测量指标的总体轨迹形状进行命名。疼痛-低、睡眠中断-低、过度唤醒-低（PL-SL-HL）组表示在随访期间各项评分降至极低水平的参与者群体（14.7%）。下一组为疼痛-中、睡眠-中、过度唤醒-低（PM-SM-HL），代表18.5%的参与者。第三组（15.8%）为疼痛-低、睡眠-中，但过度唤醒-中（PL-SM-HM）的患者群体。最大的组别（25.7%）包含疼痛、睡眠和过度唤醒均处于中等水平的参与者。第五组（14.7%）为疼痛-高、睡眠-高、过度唤醒-中（PH-SH-HM）。最后一组（10.6%）表示疼痛、睡眠问题和过度唤醒评分均处于高水平的参与者群体。6个多症状轨迹组别参与者的社会人口学特征和创伤前特征汇总于表S2，https://links.lww.com/PAIN/C566。

打开多媒体模态 图2。打开多媒体模态 多轨迹分析中疼痛、睡眠中断和过度唤醒评分的估计平均轨迹（n = 1800）。

能显著区分疼痛、睡眠问题和过度唤醒评分多轨迹组别的预测因子汇总于表3（以PL-SL-HL组为参考）。年龄较大且创伤前疼痛较高的参与者，在受伤后更有可能出现疼痛、睡眠问题或过度唤醒的中等或高水平，而具有较高弹性和较好既往心理健康评分的参与者则不太可能属于结局评分为中到高的组别。例如，年龄较大者（AOR = 1.03，95% CI = 1.01-1.04）、创伤前疼痛较高者（AOR = 1.29，95% CI = 1.17-1.42）更有可能属于PH-SH-HH组（疼痛、睡眠和过度唤醒均为高分），而弹性较高者（AOR = 0.94，95% CI = 0.91-0.96）和心理健康较好者（AOR = 0.94，95% CI = 0.92-0.96）则可能性较低。女性参与者（AOR = 2.30，95% CI = 1.44-3.67）和家庭年收入≤3.5万美元（AOR = 1.64，95% CI = 1.00-2.68）也是受伤后3项结局指标均为高分的指标。种族、教育程度、就业状况和身体活动与多轨迹组别没有一致性的关联。

表3 同时使用疼痛、睡眠问题和过度唤醒评分预测多轨迹类别成员归属的预测因子。

PM-SM-HL组 | PL-SM-HM组 | PM-SM-HM组 | PH-SH-HM组 | PH-SH-HH组
年龄 | 1.04 (1.03, 1.06) | 1.00 (0.98, 1.02) | 1.03 (1.02, 1.05) | 1.06 (1.04, 1.07) | 1.03 (1.01, 1.04)
性别（女性） | 1.17 (0.81, 1.70) | 1.40 (0.95, 2.08) | 1.59 (1.12, 2.25) | 1.50 (0.99, 2.26) | 2.30 (1.44, 3.67)
种族（西班牙裔） | 0.62 (0.22, 1.75) | 1.20 (0.42, 3.45) | 1.20 (0.46, 3.13) | 0.74 (0.26, 2.09) | 2.46 (0.58, 10.49)
种族（非西班牙裔白人） | 0.76 (0.32, 1.84) | 0.78 (0.30, 2.00) | 0.67 (0.28, 1.59) | 0.24 (0.09, 0.60) | 1.21 (0.31, 4.77)
种族（非西班牙裔黑人） | 1.00 (0.41, 2.41) | 1.12 (0.43, 2.92) | 1.45 (0.61, 3.43) | 0.70 (0.28, 1.72) | 2.75 (0.70, 10.83)
教育（高中或以下） | 0.92 (0.66, 1.28) | 1.03 (0.71, 1.49) | 1.17 (0.84, 1.64) | 0.94 (0.66, 1.34) | 1.25 (0.83, 1.88)
就业（已就业） | 1.60 (0.96, 2.66) | 1.78 (0.96, 3.26) | 1.51 (0.94, 2.41) | 1.31 (0.77, 2.22) | 0.98 (0.56, 1.69)
家庭收入（≤35,000.00美元） | 1.10 (0.74, 1.62) | 0.77 (0.51, 1.17) | 1.10 (0.76, 1.60) | 1.65 (1.05, 2.59) | 1.64 (1.00, 2.68)
身体活动（第2四分位） | 1.03 (0.62, 1.71) | 1.20 (0.65, 2.20) | 0.92 (0.58, 1.48) | 0.79 (0.45, 1.40) | 0.75 (0.41, 1.37)
身体活动（第3四分位） | 0.73 (0.44, 1.21) | 1.50 (0.83, 2.69) | 0.91 (0.57, 1.46) | 0.84 (0.48, 1.49) | 0.92 (0.51, 1.66)
身体活动（第4四分位） | 0.87 (0.51, 1.48) | 1.63 (0.91, 2.94) | 0.94 (0.58, 1.54) | 0.97 (0.55, 1.71) | 0.83 (0.45, 1.52)
创伤前疼痛 | 1.13 (1.03, 1.23) | 1.01 (0.92, 1.11) | 1.21 (1.12, 1.31) | 1.28 (1.17, 1.40) | 1.29 (1.17, 1.42)
弹性（CD-RISC） | 0.98 (0.96, 1.01) | 0.97 (0.95, 0.99) | 0.94 (0.92, 0.96) | 0.95 (0.92, 0.97) | 0.94 (0.91, 0.96)
既往身体健康（SF12 PCS） | 0.98 (0.95, 1.01) | 1.03 (0.99, 1.06) | 0.99 (0.97, 1.02) | 0.96 (0.94, 0.98) | 0.99 (0.97, 1.02)
既往心理健康（SF12 MCS） | 0.97 (0.95, 0.99) | 0.94 (0.92, 0.96) | 0.96 (0.94, 0.98) | 0.94 (0.92, 0.96) | 0.94 (0.92, 0.96)

男性：性别的参考类别；非西班牙裔其他：种族的参考类别；高等教育：教育程度的参考类别；>35,000美元：家庭收入的参考类别；第一四分位：身体活动四分位的参考类别。
CD-RISC，Connor-Davidson弹性量表；SF 12 MCS，碰撞前的心理健康状态；SF 12 PCS，碰撞前的身体健康状态。
加粗数值表示统计显著性关联（p < 0.05），基于95%置信区间不包含1.0。

4. 讨论

这项前瞻性纵向研究首次将多轨迹建模应用于从受伤最早期到12个月的疼痛、睡眠中断和过度唤醒症状。我们发现恢复过程存在明显的异质性，部分参与者恢复迅速，而另一些则经历持续或恶化的症状。各领域的轨迹往往同步变化，支持相互维持模型而非孤立症状发展模式。基线睡眠中断强烈预测了较高的疼痛轨迹，而弹性和身体活动具有保护作用。这些发现共同表明，受伤后的结局最好被理解为相互作用的症状领域的产物，其中存在可在早期干预中针对的可调节因素。

4.1. 疼痛、睡眠中断和过度唤醒症状的恢复轨迹

共识别出5条疼痛轨迹。两组（约40%）报告全年处于高或极高疼痛水平，而另外两组（43.5%）经历了疼痛快速消退至低或可忽略水平。27%的参与者初始疼痛较高，在12个月时降至中等水平。这些发现与此前研究相似1，尽管本研究中预计更多参与者遵循较严重的疼痛轨迹（23% vs 35%）。这可能反映了招募环境的差异：本研究的参与者在受伤后数小时至数天内从急诊部门招募，而以往研究主要从初级保健机构招募，可能代表较不严重的群体。因此，本队列可能代表初始症状严重性更高的个体，从而具有更高的持续性疼痛风险。在3条改善型疼痛轨迹中，大部分变化发生在约2个月时，之后变化甚微，这与此前研究一致4,7,27，表明这是早期干预的关键时间点。

睡眠遵循6种不同的病程，大多数轨迹在12个月内保持稳定。例外的是一个小亚组（7%），其在9个月后出现严重且恶化的睡眠障碍，这可能反映了延迟的二次应激过程或适应不良。这种稳定性与疼痛和过度唤醒症状轨迹形成对比，后者的有利轨迹中早期即出现变化，提示睡眠模式可能反映的是固有特征而非损伤相关反应。

过度唤醒症状轨迹总体上与疼痛相似。43%的参与者遵循有利的改善型轨迹，症状水平较低，27%预计遵循严重轨迹。此前对PTSD总症状评分聚类进行建模的研究已识别出3个轨迹组别（弹性、中等、严重症状），其中约15%遵循严重症状轨迹。22,27 我们仅纳入过度唤醒症状，因为该PTSD症状群在非住院损伤后对慢性疼痛和/或残疾的预测力比侵入或回避症状群更强。8,15,21 我们较大的严重轨迹比例（27%）支持了此前的发现，即过度唤醒症状在非住院创伤患者中起更主导的作用。

4.2. 多轨迹特征

多轨迹分析识别出6个组别，从所有领域症状均低（15%）到同时出现高疼痛、睡眠差和高过度唤醒（11%）。最大的组别（26%）显示3项指标均处于中等水平。这些结果表明疼痛、睡眠和过度唤醒症状倾向于平行演变，这与应激系统失调理论一致——过度唤醒维持高度警觉、干扰睡眠并降低疼痛阈值。32 这种聚类为上述机制模型提供了实证支持，并表明预防受伤后慢性疼痛可能需要针对多个领域的治疗。

4.3. 轨迹的预测因子

创伤前特征成为关键预测因子，尤其在多轨迹模型中。虽然创伤前疼痛和心理健康与单维度症状结局的关联存在变异性，但它们在识别可能遵循高症状、多领域轨迹的个体方面影响力更强且更一致。近期一项系统综述发现创伤前疼痛是持续性创伤后疼痛最强的预测因子，而不良创伤前心理健康的证据较弱。16 单维度模型中关联的不一致性可能反映了症状特异性变异，而多轨迹方法可能捕捉了慢性受伤后体验的相互关联本质。这些结果支持对恢复的多模式理解，其中具有既有脆弱性的个体更可能在多个症状领域经历级联困难。值得注意的是，本队列的创伤前疼痛水平相对较低（2.5/10），但仍与较差的恢复轨迹相关。脆弱性可能存在于临床显著疼痛的传统阈值之下，反映了潜在的可疑性，在创伤性损伤后被暴露。通常被认为具有预后意义的社会人口学变量（如种族、教育、就业状况和既往身体健康）与轨迹组别没有一致性关联；创伤前疼痛、弹性、既往心理健康和急性症状严重性似乎比更广泛的社会人口学特征更具影响力。

尽管此前研究强调社会经济劣势是慢性疼痛和心理健康结局的驱动因素，我们发现社会经济指标与轨迹成员归属之间仅有适度关联。低收入与较差的疼痛和睡眠轨迹相关，但教育和就业状况不是持续的预测因子。这可能反映了个体内因素的显著影响——弹性、创伤前疼痛和既往心理健康——它们与轨迹组别成员归属的关联更为稳健。社会经济效应可能通过慢性应激、医疗获取和环境剥夺等中介途径发挥作用，14,30 而我们的变量未能捕捉这些。更精细的测量，如地理编码的社区剥夺指数23或感知社会经济地位6，可能在未来研究中提供额外的解释价值。

我们的发现为关于睡眠差是驱动疼痛持续还是相反这一争论提供了贡献。基线睡眠中断是较差疼痛轨迹的最强预测因子，校正后比值比超过3，而基线疼痛对睡眠结局的预测效应量较小。这种不对称性表明睡眠中断对疼痛的影响大于反向影响。同时，多轨迹结果显示各领域平行变化，表明相互维持而非纯单向路径。综合而言，数据提示早期睡眠中断是疼痛持续的风险因素并可能具有因果关系，但双向放大是最准确的总体模型。临床上，这表明早期针对睡眠可能具有潜在价值，同时应并行处理疼痛和唤醒调节。

也识别出了保护因素。基线身体活动较高具有保护作用，更活跃四分位中的参与者大幅不太可能出现持续性疼痛；身体活动已被证明可增强疼痛抑制20并改善心理痛苦，24 这些因素可能有效地保护免受更大疼痛。值得注意的是，身体活动并未预测个体睡眠或过度唤醒轨迹或多轨迹组别，提示其对疼痛具有更特异性的领域效益。基线弹性是所有个体领域轨迹和多轨迹组别中特别稳健的保护因素，支持强调适应性应对和应激调节的模型。

4.4. 临床意义

鉴于疼痛、睡眠中断和过度唤醒症状的聚类，同时针对所有三者的综合方法可能比仅针对其中一项的治疗更为有效。由于睡眠预测了疼痛持续，在早期康复中纳入基于证据的行为睡眠策略可能有助于预防慢性疼痛。身体活动对不良疼痛结局具有保护作用，尽管聚焦于受伤后早期身体活动的试验仅产生较小效应，13,17 表明还应针对其他因素。一项临床试验在受伤后立即结合应激症状治疗与运动，显示对后期疼痛相关残疾有益，尽管治疗是在受伤后3至4周才开始。29 在本研究中，大部分改善发生在受伤后约8周内，提示这一时期是关键治疗窗口。在受伤后更早开始针对性治疗并纳入针对睡眠的额外策略可能进一步提高疗效。基线弹性也是不良结局的保护因素，纳入增强弹性的策略也可能有益。

综合而言，这些发现支持一种多模式、以预防为导向的照护模型。将睡眠管理和活动促进相结合的早期干预，嵌入更广泛的增强弹性和调节唤醒的策略中，可能为改变恢复轨迹和预防慢性残疾提供最大潜力。

4.5. 优势和局限性

优势包括大样本、社会经济和种族多元化的队列、第一年内重复测量，以及使用多轨迹建模来捕捉异质性和协同演变。一个特别的优点是受伤后数小时至数天内进行基线评估。

这一时间点的采样为恢复初期的驱动因素提供了比研究较晚开始的更为准确的观察窗口。局限性包括依赖自我报告结果、可能存在报告偏倚以及无法推断因果关系。快速调查条目是为重复的生态评估而开发的，并非完全经过验证的问卷。尽管母研究AURORA收集了额外的创伤前睡眠相关指标，但这些指标未纳入本次预设的次要分析，从而限制了我们考察更广泛的创伤前睡眠特征对恢复轨迹影响的能力。研究结果可能无法推广至创伤更严重的患者、其他损伤机制或医疗情境。虽然轨迹建模可以识别自然发生的亚组，但并不能确立因果关系。5. 结论 车祸创伤后的恢复以疼痛、睡眠和高警觉症状的多样化且相互关联的轨迹为特征。睡眠障碍是疼痛预后不良的强预测因素，而身体活动似乎具有保护作用。这些发现凸显了需要早期、多模式的干预，并配合促进韧性和身体活动的策略。利益冲突声明 McLean博士曾担任Walter Reed陆军研究所、Arbor Medical Innovations以及BioXcel Therapeutics Inc.的顾问。其余作者无利益冲突需要声明。