PREDICTING THE INTENSITY OF POSTOPERATIVE PAIN IN PATIENTS UNDERGOING HYSTERECTOMY


Cite item

Full Text

Abstract

Relevance. The problem of postoperative analgesia don’t lose it’s relevance despite the large implementation in practice the multimodal analgesia strategy. In prescribing the analgesia in the most cases don’t consider the predictors of intensive postoperative pain, which could to contribute the choice of ineffective postoperative analgesia. Purpose. The determination of predictors of intensive pain after hysterectomy. Materials and methods. We have observed women from 18 to 70 years old which have undergone a hysterectomy under general anesthesia. We have studied socio-demographic data, the presence of chronic abdominal pain before surgery, pain threshold and pain tolerance, type of surgical access and pain expectation. Results. A mathematical model was developed for predicting a moderate and severe (> 40 mm visual analogue scale) dynamic pain 2 hours after the operation with a 60% cut-off point, implemented as a calculator in MS Excel. As a set of predictors, the following signs were used: the presence of pain in the lower abdomen before the operation, tolerance to pain, the expected pain intensity and the type of surgical access. The predictive value of the positive model result was 79%, CI [69%, 86%]. Conclusion. Women who have a prediction of moderate and severe pain after the extirpation of the uterus are 60% or more likely to develop it, in order to achieve adequate analgesia, it may be recommended to use more intensive postoperative analgesia, including using regional techniques, which will improve the quality of postoperative analgesia.

About the authors

Olga V. Smirnova

The Moscow Department of Health N.V. Sklifosovsky Federal Research Institute of Emergency Medicine

Email: smirnova.ov.doc@yandex.ru
researcher of anesthesiology department of N.V. Sklifosovsky Federal Research Institute of Emergency Medicine, 129090, Moscow, Russian Federation 129090, Moscow, Russian Federation

P. G Genov

The Moscow Department of Health N.V. Sklifosovsky Federal Research Institute of Emergency Medicine

129090, Moscow, Russian Federation

V. H Timerbaev

The Moscow Department of Health N.V. Sklifosovsky Federal Research Institute of Emergency Medicine

129090, Moscow, Russian Federation

T. F Tukibaev

The Moscow Department of Health N.V. Sklifosovsky Federal Research Institute of Emergency Medicine

129090, Moscow, Russian Federation

O. Yu Rebrova

Pirogov Russian National Research Medical University

117997, Moscow, Russian Federation

References

  1. Ip H.Y., Abrishami A., Peng P.W., Wong J., Chung F. Predictors of postoperative pain and analgesic consumption. A qualitative systematic review. Anesthesiology. 2009; 111 (3): 657-77. doi: 10.1097/ALN.0b013e3181aae87a
  2. Fillingim R.B., King C.D., Ribeiro-Dasilva M.C., Rahim-Williams B., Riley J.L. 3rd. Sex, gender, and pain: a review of recent clinical and experimental findings. J Pain. 2009; 10 (5): 447-85. doi: 10.1016/j.jpain.2008.12.001
  3. Caumo W., Schmidt A.P., Schneider C.N., Bergmann J., Iwamoto C.W., Adamatti L.C. et al. Preoperative predictors of moderate to intense acute postoperative pain in patients undergoing abdominal surgery. Acta Anaesthesiol Scand. 2002; 46 (10): 1265-71. PMID: 12421200
  4. Perry F., Parker R.K., White P.F., Clifford P.A. Role of psychological factors in postoperative pain control and recovery with patient-controlled analgesia. Clin J Pain. 1994; 10 (1): 57-63. PMID: 8193445
  5. Carr E., Brockbank K., Allen S., Strike P. Patterns and frequency of anxiety in women undergoing gynecological surgery. J Clin Nurs. 2006; 15 (3): 341-52. doi: 10.1111/j.1365-2702.2006.01285.x
  6. Thomas V., Heath M., Rose D., Flory P. Psychological characteristics and the effectiveness of patient-controlled analgesia. Br J Anaesth. 1995; 74 (3): 271-6. PMID: 7718370
  7. Pinto P.R., McIntyre T., Almeida A., Araújo-Soares V. The mediating role of pain catastrophizing in the relationship between presurgical anxiety and acute postsurgical pain after hysterectomy. Pain. 2012; 153 (1): 218-26. doi: 10.1016/j.pain.2011.10.020
  8. Scheel J., Sittl R., Griessinger N., Strupf M., Parthum A., Dimova V. et al. Psychological predictors of acute postoperative pain after hysterectomy for benign causes. Clin J Pain. 2017; 33 (7): 595-603. doi: 10.1097/AJP.0000000000000442
  9. Hsu Y.W., Somma J., Hung Y.C., Tsai P.S., Yang C.H., Chen C.C. Predicting postoperative pain by preoperative pressure pain assessment. Anesthesiology. 2005; 103 (3): 613-8. PMID: 16129988
  10. Peters M.L., Sommer M., de Rijke J. M., Kessels F., Heineman E., Patijn J. et al. Somatic and psychologic predictors of long-term unfavorable outcome after surgical intervention. Ann Surg. 2007; 245 (3): 487-94. doi: 10.1097/01.sla.0000245495.79781.65
  11. Werner M.U., Mjobo H.N., Nielsen P.R., Rudin A. Prediction of postoperative pain: a systematic review of predictive experimental pain studies. Anesthesiology. 2010; 112 (6): 1494-502. doi: 10.1097/ALN.0b013e3181dcd5a0
  12. Brandsborg B., Dueholm M., Nikolajsen L., Kehlet H., Jensen T.S. A prospective study of risk factors for pain persisting 4 months after hysterectomy. Clin J Pain. 2009; 25 (4): 263-8. doi: 10.1097/AJP.0b013e31819655ca
  13. Хусаинова И.И., Баялиева А.Ж., Браун М.К. Современные подходы к лечению послеоперационной боли в онкогинекологии. Вестник интенсивной терапии. 2017; 4: 13-18.
  14. Спасова А.П., Мальцев В.В. Хронические болевые синдромы как последствие перенесенного критического состояния: клиническая физиология, диагностика, лечение. Вестник интенсивной терапии. 2017; 4: 19-28.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2018 Eco-Vector


 


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».