术后镇痛查房场景由AI生成
手术结束了，护士走进病房，指着病房里的疼痛评价云尺，问了一些问题——
"有没有哪里不舒服，你现在疼痛几分？"
患者报了个数字，护士记录便离开。
但这个数字，能告诉你什么？
患者昨晚因为疼痛醒了几次？
他按了五次镇痛泵，但只有两次有效？
他因为恶心不敢用药，宁愿忍着？
一个数字，撑不起术后镇痛管理的全貌。
Part.01
旧尺子量不出新痛点
传统评估工具的局限
过去几十年
临床疼痛评估工具分成了两派
单维度量表（VAS、NRS等），它们虽能快速评估疼痛强度，但无法反映疼痛对患者功能活动、情绪睡眠的多维影响，更无法涵盖镇痛相关不良反应、设备运行质量及患者满意度等PCA特有的核心评价内容。
多维度的评估工具（BPI、MPQ等），虽提供了更丰富的疼痛信息，但并非为PCA场景设计，条目繁多，且同样受患者主观报告偏差和文化差异的影响较大，在繁忙的术后随访中应用受限。
各家医院使用的Ai-PCA镇痛泵系统能实时采集按压次数、药物输注量、设备报警记录……数据很多，但评估体系跟不上，这些数据"采而不用"，最终进了数据库就睡着了。
Part.02
新论著回应新需求
S-CPAS量表的诞生
为了解决这个问题
国内专家团队行动了
由郑州大学附属郑州中心医院麻醉科储勤军教授、郑州大学公共卫生学院平智广教授、郑州大学附属郑州中心医院麻醉科王琰教授牵头执行，联合全国11家医院的专家教授，在9家三甲医院招募770例临床病例，历时多中心研究，正式发布 ——《智能化患者自控镇痛效果中国疼痛综合评估量表的研制和验证：一项临床多中心研究》，智能化患者自控镇痛效果中国疼痛综合评估量表简称《S-中国疼痛评估量表》（S-CPAS）。
Part.03
新体系解决老问题
S-CPAS的核心价值与应用
这把新尺子，做到了什么？
突破了传统评估的思维局限，紧密围绕Ai-PCA的技术特点与管理需求，构建了涵盖“疼痛本身-不良反应-设备运行-生理状态-患者体验”等核心领域的评估框架。
S-CPAS除了术后疼痛、术后镇痛不良反应、PCA泵运行质量、镇静评分、肌力评定5个维度，还纳入了镇痛满意度评分，从患者视角全面评估医疗服务质量，不仅可以更好地满足患者的需求，提高疼痛管理的整体效果，也体现了以患者为中心的现代医疗理念。
S-CPAS与Ai-PCA镇痛泵系统深度集成，融合智能化患者自控镇痛管理新模式，整合多维度信息，形成一套综合术后镇痛效果评估体系。
1、查房时在平板记录仪上点击，数据自动转入管理平台，智能生成曲线图和柱状图，客观呈现镇痛效果，达到随访个体化、无纸化、信息化、智能化处理的水平。
2、按照 S-CPAS 评估患者术后镇痛效果时，可综合量化镇痛泵运行状态、患者使用情况及查房评价信息，全面评估镇痛效果与患者满意度，医护人员依据评估结果可快速定位镇痛不足、不良反应或设备故障等问题并直接处理，缩短患者等待时间，提升镇痛效果与满意度。
3、S-CPAS评估患者自控镇痛效果后，记录数据自动转入管理平台，系统智能生成曲线图和柱状图，客观呈现自控镇痛效果，为临床评估提供清晰、直观的可视化依据。
Part.04
新起点开启新征程
从“经验驱动”迈向“数据驱动”
S-CPAS将有助于推动我国术后疼痛管理从传统的单一维度的疼痛强度评估，迈向现代化的、以患者为中心、以质量和安全为目标的综合效果评估新阶段，从而全面提升我国术后智能化镇痛的临床实践水平与科研能力。
专家教授指出：S-CPAS的核心是以循证医学为依据，具有智能化、个体化、精准化的中国特色。当数据采集的终点成为临床决策的起点，术后疼痛管理才真正从“经验驱动”跨入“数据驱动”。
参考文献：
- 王琰, 储勤军, 郑彬, 等 . 智能化患者自控镇痛效果中国疼痛综合评估量表的研制和验证:一项临床多中心研究[J].中华疼痛学杂志, 2026, 22(1): 30-43. D0I: 10.3760/cma.j.cn101658-20251121-00217.
- 余守章, 郑彬, 曹汉忠, 等 . 应用中国创新智能化患者自控镇痛效果评估量表提升临床精准多模式镇痛的质量[J]. 中华疼痛学杂志, 2026, 22(1): 1-4. D0I: 10.3760/cma.j.cn101658-20251017-00184.
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