从个体化出发：解密术后镇痛的新理念
01 术后镇痛，为什么重要？
手术结束后，首先让人担心的问题往往是疼痛。不少患者打趣说，"还没仔细感受恢复，疼痛就已经先找上门了。"其实，这个经历并不罕见。手术带来的不适，如果管理不好，不仅仅是让人难受这么简单。
疼痛会影响人的睡眠、行动力，还可能拖慢康复进度。有研究指出，不恰当的镇痛方案会导致术后恢复延长（Kehlet, Jensen, & Woolf, 2006）。而且疼痛还影响情绪，增加焦虑和抑郁的风险，甚至对免疫力也有潜在影响。
不过，现在医院里的镇痛方案，大多数是根据“平均水平”设计的，容易出现“一刀切”，这也是许多人觉得"镇痛怎么都不太够"的原因之一。
02 什么是个体化镇痛？有啥不一样
| 传统做法 | 个体化方案 |
|---|---|
| 同一手术后给大家用类似比例的止痛药 | 考虑每个人的身体状况和手术差异量身定制 |
| 副作用经验处理，灵活度低 | 提前评估特殊风险，尽可能规避副作用 |
| 调整用药时常靠病人喊疼 | 术前已预估风险，更主动动态调整方案 |
说到底，个体化镇痛就是把“通用药方”变成"私人定制"。举个例子：68岁的李先生做完胃手术，他有点肾功能不全，护理团队专门为他设计了低剂量多模式镇痛，避免了肾负担加重。他恢复相对顺利，住院时间也缩短了。
03 镇痛到底靠什么原理？
简单来说，镇痛的方法就是想办法打断“疼痛信号”从手术区传到大脑的一整条路线。常用的止痛药物，作用的地方和机制各不相同。
- 外周屏障：比如非甾体抗炎药（布洛芬、塞来昔布等），减少局部炎症，早期就"拦截"住疼痛。
- 中枢阻断：像阿片类药物（吗啡、芬太尼等），直接影响大脑相关区域，让人“痛感变弱”。
- 传导阻滞：局部麻醉剂（如罗哌卡因），让神经暂时“断电”，阻碍痛觉往上传递。
健康影响：合适的镇痛模式，不但可以减少术后感染、肺部并发症，还帮助提前活动、降低并发症发生率（Kehlet et al., 2006）。
04 个体化方案是怎么制定的？
- 疼痛评估工具：最常见是使用数字评分（0-10分），有时还要结合面部表情或行为观察。这样能客观反映疼痛严重度。
- 全面风险评估：年龄、既往慢性病史、过敏史及药物耐受性等。比如68岁的李先生，由于年龄和肾功能减退，团队减少了肾毒性药物的用量并搭配局部麻醉，降低肾脏负担。
- 特殊人群注意：高龄、儿童、孕妇等群体，药物敏感性不同，方案需特别仔细。
- 多学科协作：麻醉师、外科医生、疼痛科和护理团队共同参与方案制定。
05 都有哪些镇痛药？怎么各用各的？
| 药物类型 | 常见代表 | 主要机制 | 使用场合 |
|---|---|---|---|
| 非甾体抗炎药（NSAIDs） | 布洛芬、塞来昔布 | 抑制炎症相关物质产生，减少疼痛信号启动 | 轻中度疼痛，或者合用降低阿片用量 |
| 阿片类镇痛药 | 吗啡、芬太尼 | 作用于中枢神经系统，减弱痛感 | 中重度疼痛，短时间适量使用 |
| 局部麻醉药 | 罗哌卡因、布比卡因 | 阻断局部神经传递 | 局部浸润、神经阻滞，有明确部位手术时常用 |
| 辅助药物 | 对乙酰氨基酚、加巴喷丁 | 辅助调节疼痛通路 | 联合应用，减少主要药物副作用 |
“药不能乱叠加。”以32岁的王女士为例，她术后因有肝脏基础病，团队选用对乙酰氨基酚和少量局部麻醉，避免肝损伤，同时也没有明显镇痛不足。这个例子说明，药物选择很讲究，不是一味靠“加强火力”。
06 未来镇痛会是什么样？
术后镇痛正在变得更“聪明”。生物标志物（如特定的炎症因子）和基因组学，正在帮助医生预测哪些人术后更难缓解疼痛，提前对高风险患者做特殊方案准备 （Somogyi et al., 2015）。
- 基因信息：个别人某些基因决定了对阿片药物的敏感度，未来可能手术前检测、用药精准到人。
- 智能镇痛设备：自动识别疼痛评分，按需调整药量，减少患者主观与医生判断的“错位”。
- AI辅助管理：大数据分析个体恢复曲线，实现动态最佳方案推荐。
07 实用建议：怎么获得更贴合自己的镇痛体验？
- 充分表达自己的感受：疼痛再小也可以告诉医生，每个人承受力不同，不用强忍。
- 配合疼痛评分：如果团队让你做分数评估，按最真实的感受打分，方便医生后续调整。
- 和家属多沟通：愉快情绪助康复。如果察觉镇痛措施不适合自己，及时反馈，团队能快速改进。
- 关注特殊体质：慢性肝肾疾病、孕妇、年长者、儿童需要特殊关注，主动告知医护人员。
08 小结：每个人都值得专属的镇痛方案
术后镇痛不是越强越好，也不是"别人够用我也行"。真正安全有效的镇痛，需要结合年龄、身体状况、病史和个性差异，和团队坦率沟通，动态调整，才能让康复路上少几分痛，多几分快。
术后镇痛，值得每个人多花点心思，主动“参与”，收获更顺畅的康复体验。
参考文献
- Kehlet, H., Jensen, T. S., & Woolf, C. J. (2006). Persistent postsurgical pain: risk factors and prevention. The Lancet, 367(9522), 1618–1625. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(06)68700-X
- Somogyi, A. A., Barratt, D. T., & Coller, J. K. (2015). Genetics of opioid response: clinical implications. Clinical Pharmacology & Therapeutics, 97(2), 125-127. https://doi.org/10.1002/cpt.19
