Chronic postoperative pain syndrome and its neuropathic component in long-term period of coronary artery bypass grafting

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

BACKGROUND: Along with increased safety and quality of the early postoperative period, 6.9% of patients who undergo sternotomy experience chronic pain at the surgical site. The significance of this issue is underestimated, with a third of these patients developing a neuropathic component of chronic pain syndrome.

AIM: To assess the severity of acute and chronic postoperative pain following sternotomy and to identify predictors of the neuropathic component of chronic pain syndrome.

MATERIALS AND METHODS: Out of 115 patients who underwent elective coronary artery bypass grafting (CABG) randomized according to method of anesthesia, two study groups were formed based on the results of a telephone survey: a general anesthesia group (GA, n =28) and a combined anesthesia group (CA, n =34). As part of the post hoc analysis, a logistic regression model was built to predict chronic neuropathic pain syndrome based on gender, age, anesthesia method, and factors assessing the severity of the perioperative period and myocardial impairment.

RESULTS: Chronic postoperative pain syndrome was identified in 25.8% of patients, with a neuropathic component confirmed in 19.4% of cases. Pain severity at rest in the GA and CA groups was 2.0 (1.0) and 3.0 (3.0) points on a numeric rating scale one hour after extubation, and 2.0 (2.0) and 2.0 (2.0) points by the end of the first postoperative day (p =0.193 and 0.610, respectively). The logistic regression model achieved an AUROC of 0,82 (95% CI 0,68–0,96) with χ 2 (10)=10.62, p =0.39.

CONCLUSIONS: Neuropathic pain was diagnosed in 19.4% of patients following CABG. The use of regional anesthesia and the severity of acute pain did not impact the development of neuropathic pain syndrome in the long-term period after surgery. The proposed model for predicting the neuropathic component of chronic pain syndrome after CABG requires further improvement.

作者简介

Konstantin Paromov

First Clinical City Hospital named after E.E. Volosevich

编辑信件的主要联系方式.
Email: kp-82@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5138-3617
SPIN 代码: 9673-1896

MD, Cand. Sci. (Medicine)

俄罗斯联邦, Arkhangelsk

Dmitriy Volkov

First Clinical City Hospital named after E.E. Volosevich; Northern State Medical University

Email: dmitrii_volkov_93@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1558-9391
SPIN 代码: 9120-3931

MD, Cand. Sci. (Medicine)

俄罗斯联邦, Arkhangelsk; Arkhangelsk

Dmitrii Svirskii

Northern State Medical University

Email: dsvirskiy@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5798-9209
SPIN 代码: 9740-9109

MD, Cand. Sci. (Medicine), associate professor

俄罗斯联邦, Arkhangelsk

Andrei Lychakov

First Clinical City Hospital named after E.E. Volosevich

Email: land8437@gmail.com
ORCID iD: 0009-0002-3732-4052
俄罗斯联邦, Arkhangelsk

Vadim Salakhov

First Clinical City Hospital named after E.E. Volosevich

Email: salakhovmd@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0000-2397-0606
俄罗斯联邦, Arkhangelsk

Mikhail Kirov

First Clinical City Hospital named after E.E. Volosevich; Northern State Medical University

Email: mikhail_kirov@hotmail.com
ORCID iD: 0000-0002-4375-3374
SPIN 代码: 2025-8162

MD, Dr. Sci. (Medicine), p rofessor, corresponding member of the RAS

俄罗斯联邦, Arkhangelsk; Arkhangelsk

参考

  1. McNichols B, Spratt JR, George J, et al. Coronary Artery Bypass: Review of Surgical Techniques and Impact on Long-Term Revascularization Outcomes. Cardiol Ther. 2021;10(1):89 – 109. doi: 10.1007/s40119-021-00211-z
  2. Bokeriya LA, Milievskaya EB, Pryanishnikov VV, Yurlov IA. Serdechno-sosudistaya hirurgiya — 2022. Bolezni I vrozhdennye anomalii sistemi krovoobrashcheniya. Moscow: NMIC im A.N. Bakuleva Minzdrava Rossii; 2023. (In Russ.).
  3. Pezzella AT. Global Aspects of Cardiothoracic Surgery with Focus on Developing Countries. Asian Cardiovascular and Thoracic Annals. 2010;18(3):299 – 310. doi: 10.1177/0218492310370060
  4. Milgrom LB, Brooks JA, Qi R, et al. Pain levels experienced with activities after cardiac surgery. Am J Crit Care. 2004;13(2):116 – 125.
  5. Gan TJ, Habib AS, Miller TE, White W, Apfelbaum JL. Incidence, patient satisfaction, and perceptions of post-surgical pain: results from a US national survey. Curr Med Res Opin. 2014;30(1):149–160. doi: 10.1185/03007995.2013.860019
  6. Martinez V, Lehman T, Lavand’homme P, et al. Chronic postsurgical pain: A European survey. Eur J Anaesthesiol. 2024;41(5):351 – 362. doi: 10.1097/EJA.0000000000001974
  7. Elmistekawy E, Attia A. Chronic post sternotomy pain: the role of wire removal — a review. AME Med J. 2020;(5):31. doi: 10.21037/amj.2020.03.06
  8. Kehlet H, Jensen TS, Woolf CJ. Persistent postsurgical pain: risk factors and prevention. Lancet. 2006;367(9522):1618– 16 25. doi: 10.1016/S0140-6736(06)68700-X
  9. Sluka KA, Wager TD, Sutherland SP, et al.; A2CPS Consortium. Predicting chronic postsurgical pain: current evidence and a novel program to develop predictive biomarker signatures. Pain. 2023;164(9):1912 – 1926. doi: 10.1097/j.pain.0000000000002938
  10. Tabeeva GR, Azimova YE., Tabeeva GR, Azimova YE. Neuropatic pain: from pathogenesis and clinics to differentiated therapy. Pharmateca. 2010; (12):32 – 38. EDN: LOGAMX
  11. Yusupova DG, Suponeva NA, Zimin AA, et al. Validation of the Leeds Assessment of Neuropathic Symptoms and Signs Pain Scale (LANSS) in Russia. Neuromuscular Diseases. 2018;8(3):43–50. doi: 10.17650/2222-8721-2018-8-3-43-50
  12. Davydov OS, Yakhno NN, Kukushkin ML, et al. Neuropathic pain: clinical guidelines on the diagnostics and treatment from the Russian Association of the Studying of Pain. Rossiyskiy zhurnal boli. 2018;4(58):5 – 41. doi: 10.25731/RASP.2018.04.025
  13. Ovechkin AM, Bayalieva AZh, Ezhevskaya AA, et al. Postoperative analgesia. Guidelines. Annals of Critical Care. 2019;(4):9–33. doi: 10.21320/1818-474X-2019-4-9-33
  14. Katz J, Weinrib A, Fashler SR, et al. The Toronto General Hospital Transitional Pain Service: development and implementation of a multidisciplinary program to prevent chronic postsurgical pain. J Pain Res. 2015;8:695 – 702. doi: 10.2147/JPR.S91924
  15. Macrae WA. Chronic pain after sternotomy. Acta Anaesthesiol Scand. 2001;45(8):927–928. doi: 10.1034/j.1399-6576.2001.450801.x
  16. Meyerson J, Thelin S, Gordh T, Karlsten R. The incidence of chronic post-sternotomy pain after cardiac surgery — a prospective study. Acta Anaesthesiol Scand. 2001;45(8):940 – 944. doi: 10.1034/j.1399-6576.2001.450804.x
  17. Grosen K, Laue Petersen G, Pfeiffer-Jensen M, Hoejsgaard A, Pilegaard HK. Persistent post-surgical pain following anterior thoracotomy for lung cancer: a cross-sectional study of prevalence, characteristics and interference with functioning. Eur J Cardiothorac Surg. 2013;43(1):95 – 103. doi: 10.1093/ejcts/ezs159
  18. Bruce J, Drury N, Poobalan AS, et al. The prevalence of chronic chest and leg pain following cardiac surgery: a historical cohort study. Pain. 2003;104(1–2):265–73. Erratum in: Pain. 2004;112(3):413. doi: 10.1016/s0304-3959(03)00017-4
  19. van Gulik L, Janssen LI, Ahlers SJ, et al. Risk factors for chronic thoracic pain after cardiac surgery via sternotomy. Eur J Cardiothorac Surg. 2011;40(6):1309 – 1313. doi: 10.1016/j.ejcts.2011.03.039
  20. Huang AP, Sakata RK. Pain after sternotomy — review. Braz J Anesthesiol. 2016;66(4):395–401. doi: 10.1016/j.bjane.2014.09.013
  21. Mertes PM, Kindo M, Amour J, et al. Guidelines on enhanced recovery after cardiac surgery under cardiopulmonary bypass or off-pump. Anaesth Crit Care Pain Med. 2022;41(3):101059. doi: 10.1016/j.accpm.2022.101059
  22. Alharbi HA, Albabtain MA, Alobiad N, et al. Pain perception assessment using the short-form McGill pain questionnaire after cardiac surgery. Saudi journal of anaesthesia. 2020;14(3):343 – 348. doi: 10.4103/sja.SJA_34_20
  23. Liu QR, Dai YC, Ji MH, et al. Risk Factors for Acute Postsurgical Pain: A Narrative Review. J Pain Res. 2024;17:1793 – 1804. doi: 10.2147/JPR.S462112
  24. Zabrodin ON, Strashnov VV. Mechanisms of protective effect of regional anesthesia in relation to the development of cardiac complications in non-cardiosurgical operations. Messenger of Anesthesiology and resuscitation. 2023;20(3):103 – 110. doi: 10.24884/2078-5658-2023-20-3-103-110
  25. Sanna GD, Canonico ME, Santoro C, et al. Echocardiographic Longitudinal Strain Analysis in Heart Failure: Real Usefulness for Clinical Management Beyond Diagnostic Value and Prognostic Correlations? A Comprehensive Review. Curr Heart Fail Rep. 2021;18(5):290 – 303. doi: 10.1007/s11897-021-00530-1
  26. Nagueh SF, Khan SU. Left Atrial Strain for Assessment of Left Ventricular Diastolic Function: Focus on Populations with Normal LVEF. JACC Cardiovasc Imaging. 2023;16(5):691–707. doi: 10.1016/j.jcmg.2022.10.011
  27. Insom G, Marinari E, Scolari AF, et al. Veno-arterial CO 2 difference and cardiac index in children after cardiac surgery. Cardiol Young. 2021;31(4):597 – 601. doi: 10.1017/S1047951120004357
  28. Peduzzi P, Concato J, Kemper E, Holford TR, Feinstein AR. A simulation study of the number of events per variable in logistic regression analysis. J Clin Epidemiol. 1996;49(12):1373– 137 9. doi: 10.1016/s0895-4356(96)00236-3

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Study flow-chart. АКШ — coronary artery bypass grafting, ОА — general anesthesia, ЭА — epidural anesthesia, ESPB — erector spinae plane block, КА — combined anesthesia.

下载 (172KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Pain severity by numeric raiting score at rest and during coughing on two stages of investigation — after 1 hour after extubation and at the end of 1st postoperative day. ЦРШ — numeric raiting score, ПОП — postoperative period.

下载 (158KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Distribution of the patients with neuropathic postoperative pain according to anesthesia method used intraoperatively. Neuropathic chronic pain confirmed by DN4 questionnaire if there were more than 4 scores.

下载 (187KB)
索引源数据
5. Fig. 4. ROC curve, describing model for neuropatic pain prediction. Pv-aCO 2 — veno-arterial carbon dioxide difference, ЛЖ — left ventricle, ЛП — left atrium, TnT — troponin T.

下载 (187KB)
索引源数据

版权所有 © Eco-Vector, 2024

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».