为护理院痴呆患者提供逐步(基于演算法)疼痛管理

本综述的目的是什么?

我们对护士如何最佳管理护理院痴呆患者的疼痛感兴趣。疼痛管理包括疼痛测量以及在必要时提供疼痛治疗。我们旨在了解有关如何管理疼痛的护士用逐步指引(一种演算法)是否能减轻疼痛或减少提示某人处于痛苦中的行为(如打人、喊叫或徘徊)。

本综述研究了什么?

护理院痴呆患者经常会感到疼痛。然而,若他们感到疼痛,他们做不到总是能告诉其照护者,因此就很难识别出疼痛情况,而且我们知道,护理院有痴呆的居住者接受止痛药治疗比无痴呆者少。未经治疗的疼痛对幸福感和安康有负面影响,还会是挑战行为(例如攻击)的原因之一。设计了详细的护理人员用逐步指引(本综述称为演算法)以改善疼痛管理。演算法从结构化的疼痛评估开始,之后有设定的不同治疗步骤,治疗可以是非药物或药物治疗,以减轻疼痛。若检测到疼痛,则采用第一步所描述的治疗。如果该治疗并未减轻疼痛,则采用下一步的治疗,以此类推。

本综述纳入的研究

2021年6月,我们检索了探究基于演算法运用的疼痛管理的试验。我们找到3项研究,共有808名受试者。其中2项研究比较了基于演算法的疼痛管理与护理人员疼痛和痴呆教育,还有1项研究比较了基于演算法的疼痛管理与常规照护。

在这3项研究中,受试者的痴呆严重度及疼痛水平不同。1项研究纳入了护理院的全部居住者,其中大多数在研究开始时并没有疼痛或几乎没有疼痛(不到半数的被纳入者经历过疼痛),另外2项研究仅纳入了有轻中度疼痛者。1项研究的受试者的痴呆严重度为轻中度,另外2项研究的受试者则为严重痴呆。

在2项研究中,那些能如是做的痴呆患者就报告了自身疼痛,护理人员也对受试者是否有疼痛征象做了判断。在第3项研究中,疼痛是由研究团队成员评定,而并非受试者自评。护士和研究人员通过观察诸如面部表情、手势和呼吸等来判断某些受试者是否有疼痛。

主要发现是什么?

当我们查看那项研究,其受试者在开始时没有疼痛或几乎没有疼痛(平均而言),我们并不确定基于演算法的疼痛管理是否对受试者在研究期间经历的疼痛强度有影响。无论研究的受试者是否是自报其自身疼痛,亦或是否护士判断疼痛程度,情况都是如此。我们也无法从该研究判断,基于演算法的疼痛管理是否减少了挑战行为。

对于在开始时有轻中度疼痛者,我们发现,相较于护理人员教育,基于演算法的疼痛管理或许对患者自评疼痛强度没有多大影响。由他人(即“代理人”,是护士或研究助理)来评定疼痛时,我们发现,基于演算法的疼痛管理或许比常规照护更好,尽管其或许并不比疼痛教育更有效。但是,很难确定他人代评疼痛的准确性。

我们研究结果的可信度有限,因为纳入研究数量少、试验开始时的疼痛强度及受试者痴呆严重度有不同,而且有研究质量问题。

无任何研究查看有害影响,也未见有研究描述任何有害影响的发生。

结论是什么?

我们发现,尚没有良好的证据显示,在护理院引入演算法来指导痴呆患者的疼痛管理比护理人员教育以减轻疼痛或挑战行为有更好的效果,但它或许比常规照护能更好地减轻疼痛(由观察员评定)。证据量小,而且我们尚不确定某些研究结果。更多该领域的研究将是有价值的。

作者结论: 

无明确证据显示,基于演算法的疼痛管理干预相较于疼痛教育在减轻护理院痴呆患者的疼痛强度或挑战行为方面的益处。我们发现,与常规照护相比,干预或许会减轻代评疼痛。然而,相关证据质量为低,因为研究数量少、样本量小、方法学局限性以及研究人群的临床异质性(如疼痛水平和认知状态)。对这些结果的解释应谨慎。未来的研究还应关注演算法的实施及其对临床实践的影响。

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研究背景: 

护理院中的痴呆患者经常会感到疼痛,但通常接受不到足够的疼痛治疗。疼痛经历对痴呆患者的生活质量有很大影响,并与负面健康结局关联。未经治疗的疼痛也被认为是造成这群人有挑战行为(如激越或攻击)的原因之一。减轻护理院痴呆患者疼痛的一种办法是基于演算法的疼痛管理方略,亦即采用结构化方案,涉及到疼痛评估和一系列预设治疗步骤,这些治疗包括各种非药物和药物疼痛管理干预。

研究目的: 

评估基于演算法的疼痛管理干预在减轻护理院痴呆患者的疼痛和挑战行为方面的效果。

描述干预的组成部分和演算法内容。

检索策略: 

2021年6月30日,我们检索了ALOIS、Cochrane痴呆和认知改善小组注册库(Cochrane Dementia and Cognitive Improvement Group's register)、MEDLINE、Embase、PsycINFO、护理与结合健康文献累计索引数据库(Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, CINAHL)、ISI科学网之科学网核心合集(Web of Science Core Collection)、拉美及加勒比健康科学文献库(Latin American Caribbean Health Sciences Literature, LILACS)、临床试验注册平台(ClinicalTrials.gov)和世界卫生组织(World Health Organization, WHO)的meta注册库暨国际临床试验注册平台(International Clinical Trials Registry Portal, ICTRP)。

纳入排除标准: 

我们纳入了随机对照临床试验,以探究基于演算法的疼痛管理干预对居于护理院的痴呆患者的影响。所有干预皆需包括初始疼痛评估、治疗演算法(由至少2个不同的旨在减轻疼痛的非药物或药物治疗步骤组成的治疗计划)以及评估每个治疗步骤成功的标准。对照组接受常规照护或是积极的对照干预。本综述的主要结局是与疼痛相关的结局,例如有疼痛的受试者数量(自评或代评)、挑战行为(我们采用宽泛定义,也就包括以任何经过验证的工具所评估的激越或行为心理症状)以及严重不良事件。

资料收集与分析: 

2名综述作者独立筛选文章以纳入研究,提取资料,并评估纳入研究的偏倚风险。我们叙述性地报告研究结果,因为并没有几项纳入研究以作meta分析。我们采用GRADE方法来评定结果的证据质量。

主要结果: 

我们纳入了3项整群随机对照临床试验,共涉及808名受试者(平均年龄为82至89岁)。2项研究的受试者有严重认知障碍,还有1项研究则为轻中度认知障碍。研究所用的演算法在治疗步骤数量上有所不同。2项研究的对照干预为护理人员疼痛教育,另1项研究则为常规照护。

我们判定1项研究有高检测偏倚风险。所有纳入研究的选择偏倚及实行偏倚均不明确。

2项研究报告了自评疼痛(即受试者自己评定的疼痛)。在1项研究中,所有护理院居住者均被纳入,但不到一半的受试者在基线时经历疼痛,而且两个研究组在基线和随访时的自评和代评疼痛均值皆低于可能需要治疗的疼痛阈值。我们认为此研究的证据质量极低,因此并不确定,与疼痛教育相比,基于演算法的疼痛管理干预是否对自评疼痛强度有影响(均差(mean difference, MD)=-0.27, 95%置信区间(confidence intervel, CI)[-0.49, -0.05];170名受试者;口头描述语量表[Verbal Descriptor Scale]得分范围为0至3)。在另1项研究中,所有受试者在基线时均有轻中度疼痛。在此,我们发现有低质量证据显示,与疼痛教育相比,基于演算法的疼痛管理干预可能对自评疼痛强度几乎没有影响(MD=0.4, 95%CI [-0.58, 1.38];246名受试者;爱荷华州痛温计[Iowa Pain Thermometer]得分范围为0至12)。

所有3项研究中,疼痛均由代理人评定。再有,我们认为这项疼痛均分提示基线时没有疼痛或几乎没有疼痛的研究证据为极低质量,也不确定,相较于疼痛教育,基于演算法的疼痛管理干预是否对代评疼痛强度有影响。对于在基线时有轻中度疼痛的受试者,我们发现有低质量证据显示,与常规照护相比,基于演算法的疼痛管理干预或许会降低代评疼痛强度(MD=-1.49, 95%CI [-2.11, -0.87], 1项研究,128名受试者;中文版晚期痴呆疼痛评估量表(Pain Assessment in Advanced Dementia Scale)得分范围为0至10),但或许不比疼痛教育更有效(MD=-0.2, 95%CI [-0.79, 0.39],1项研究,383名受试者;爱荷华州痛温计得分范围为0至12)。

对于挑战行为,我们从1项研究中发现了极低质量证据,其中平均疼痛得分提示受试者在基线时没有疼痛或几乎没有疼痛。我们不确定,基于演算法的疼痛管理干预是否比护理人员教育对受试者的挑战行为更有效(MD=-0.21, 95%CI [-1.88, 1.46], 1项研究,170名受试者;中文版柯恩-曼斯菲尔德激越情绪行为量表(Cohen-Mansfield Agitation Inventory)得分范围为7至203)。

无1项研究系统评估不良反应或严重不良反应,也无研究报告发生任何不良反应的信息。无1项研究评估本综述的任何其他结局。

翻译笔记: 

译者:陶安(Cochrane Hong Kong,香港中文大学医学院那打素护理学院),审校:臧渝梨(Cochrane Hong Kong,香港中文大学医学院那打素护理学院)。2022年5月11日。简体中文翻译由Cochrane中国协作网成员单位,北京中医药大学循证医学中心翻译传播工作组负责,联系方式:tina000341@163.com。

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