利用术中生理反应的高阶奇异值分解预测术后长期疼痛:前瞻性队列研究gydF4y2Ba

简介gydF4y2Ba

背景gydF4y2Ba

10% - 50%的患者在心脏、胸部、脊柱或骨科等常见手术后出现术后急性疼痛(POP)后持续疼痛[gydF4y2Ba1gydF4y2Ba］．虽然温和水平的持续流行与减少物理和社会活动gydF4y2Ba2gydF4y2Ba]， 2%至10%经历这种类型疼痛的患者可能会发展为严重的疼痛，延缓他们的恢复和恢复正常的日常功能[gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba,gydF4y2Ba4gydF4y2Ba］．此外，持久性持久性持久性有机污染物导致使用额外资源的直接医疗费用增加。持久性持久性持久性持久性持久性持久性持久性持久性持久性持久性持久性持久性持久性持久性持久性持久性持久性持久性持久性持久性持久性持久性持久性持久性持久性持久性持久性持久性持久性持久性持久性持久性持久性持久性持久性持久性持久性持久性gydF4y2Ba1gydF4y2Ba］．因此，对可能发生这种类型疼痛的患者的预测仍然不足，这可以为一级和二级预防策略提供信息[gydF4y2Ba5gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

POP被认为源于各种相互作用的因素，包括生物、心理和社会决定因素[gydF4y2Ba6gydF4y2Ba］．在不同的研究中[gydF4y2Ba7gydF4y2Ba,gydF4y2Ba8gydF4y2Ba),心理因素(如抑郁症,心理脆弱,压力,和更灾难)已经被认为是持久的发展流行的危险因素。教育水平和女性性是被一些人视为不太可能再加上持久流行[gydF4y2Ba7gydF4y2Ba］．然而，Holtzman等人[gydF4y2Ba9gydF4y2Ba)确定女性性发展中持续流行的危险因素。焦虑和持久的发展流行之间的关系尚不清楚。虽然不同的研究表明术前焦虑和更高水平的一个重要的联系持续流行[gydF4y2Ba10gydF4y2Ba,gydF4y2Ba11gydF4y2Ba，其他研究无法复制这一发现。在系统回顾评价焦虑之间的关系和不同类型的手术的患者中持续流行,Hinrichs-Rocker et al (gydF4y2Ba7gydF4y2Ba发现两者之间没有明显的联系。在一项评估29项研究的元分析中，Theunissen等人[gydF4y2Ba12gydF4y2Ba]发现术前焦虑与持久性POP相关的研究仅占55%。gydF4y2Ba

一项经常重复的发现表明，急性持久性有机污染物的严重程度[gydF4y2Ba1gydF4y2Ba,gydF4y2Ba13gydF4y2Ba,gydF4y2Ba14gydF4y2Ba，尤其是运动引起的疼痛[gydF4y2Ba15gydF4y2Ba-gydF4y2Ba17gydF4y2Ba),是最引人注目的风险因素显著相关的持续流行。Basbaum [gydF4y2Ba18gydF4y2Ba]发现由高强度急性POP引起的中枢神经系统的神经可塑性变化是形成持续性疼痛的原因之一。在所有这些关于急性POP对持续性POP发展影响的研究中，研究了急性疼痛的单一测量(日均值或最严重疼痛)，而丢弃了急性疼痛的时间动态。近年来，急性POP动态(POP轨迹)作为调节POP持续时间和分辨率的所有表观和潜在因素的量化，已经通过不同的方法进行了研究，以确定异常POP分辨率[gydF4y2Ba19gydF4y2Ba,gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba］．查普曼等人[gydF4y2Ba19gydF4y2Ba]使用线性混合模型来近似每日疼痛轨迹，以增加从POP录音中提取的信息量。通过这种方法，3种疼痛轨迹模式被展开，获得了关于术后有限时间窗口内POP分辨率动态的新信息。后来，奥尔索斯等人[gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba]使用术后前5天平均疼痛强度的潜在生长曲线来分析POP轨迹在相关术前心理社会特征和慢性POP之间的关联的中介效应。值得注意的是，这些对疼痛轨迹的扩展通常专注于疼痛强度评级的日常抽象，而丢弃了与日内变化有关的潜在有意义的数据。此外，他们使用约束模型来近似POP分辨率的复杂动态。巴哈鲁等人[gydF4y2Ba21gydF4y2Ba]扩展了这一研究方向，将POP强度观测包括日间变化作为时间序列，并使用小波近似与持久性POP相关的POP时间动态。gydF4y2Ba

目标gydF4y2Ba

尽管这些研究令人鼓舞，但由于缺乏对术中伤害感受(即感觉神经系统对有害或潜在有害刺激的反应)的分析，它们的策略存在固有的局限性。疼痛是一种主观的感觉和情感体验，每个人对疼痛刺激的反应可能不同。这种反应的特征可能预示着持续性疼痛的进一步发展。因此，我们认为要找到这个复杂问题的解决方案，我们需要仔细分析对疼痛刺激的内在反应，以表征持续疼痛的复杂性质。这需要分析许多参数，包括生理、情感和神经内分泌参数。在这项研究中，我们考虑了手术损伤的一些生理反应，以研究个体对有害刺激的反应。gydF4y2Ba

由于在手术过程中，自主神经系统对各种手术刺激不断做出反应，心率、血压、呼吸等生命体征可以作为这些反应的指标。在全身麻醉期间，当使用足够剂量的麻醉剂以防止对皮肤切口和随后的手术创伤的反应时，由手术应激引起的生理反应并没有完全减弱[gydF4y2Ba22gydF4y2Ba］．交感神经系统固有地改变生理参数，如局部血流、血压和心率，以响应有害刺激。麻醉剂也在不同程度上干扰这个系统。在生理参数中，心率和血压也可能受到副交感神经张力的调节[gydF4y2Ba23gydF4y2Ba］．如果建模方法仅局限于生理参数，则尚不清楚这些多变量时间序列中的任何给定信号是否来自手术损伤的变化(如组织损伤引起的液体移位和痛觉)或来自麻醉参数的调制(如麻醉深度的变化)。由于药代动力学和药效学原理，耦合系统中固有的延迟加剧了这些挑战。因此，如果麻醉因素的时间动态可以与自主神经系统的类似评估一起考虑，那么在全麻下，监测和分析患者与各种手术刺激和痛觉不平衡相关的生理反应的时间序列，有助于我们间接表征自主神经系统对痛觉刺激的反应行为。因此,这种综合分析时间序列可能为持续流行的发展提供一个线索。gydF4y2Ba

血流动力学调节是不同尺度和时间频率的耦合生物系统之间动态相互作用的结果。交叉谱分析，确定两个时间序列之间的关系作为频率的函数，是揭示这种动态相互作用的一般解决方案。然而，当主要频率和尺度未知或发生在较宽范围内时，很难以探索性的方式使用交叉谱分析。此外，当处理以短而不规则事件为特征的非平稳时间序列时，如术中生命体征时，交叉谱分析的描述性较差。gydF4y2Ba

本研究采用复高阶奇异值分解(HOSVD)方法探讨术中生命体征与领先或滞后关系的动态相关性。复值生命体征由原始生命体征及其希尔伯特变换生成。关键思想是将复值生命体征组织成一个三阶张量，其三个轴分别对应于个体生命体征(生理参数)、手术期间的时间和患者。然后，我们拟合HOSVD，以确定一组低维复值因子(特征)，捕捉这3个轴上的可变性。gydF4y2Ba

复杂的HOSVD识别了独立的低维复杂值因素，每个因素都对应于具有常见的手术内动态和可变的跨患者动态的亚生理参数。然后，我们调查了不同手术程序的手术机制是如何随着患者生理反应的发生而出现的。调查阐明了每个外科服务的特殊动态是如何捕捉到具有不同特征的个体因素。我们讨论了复杂的HOSVD如何提取生理反应的描述符，在这些生理反应中，个体因素可能与可解释的活动相对应，如手术中潮汐量的确定和自主调节。gydF4y2Ba

最后，我们用复值因子作为描述生理反应的新基础。在投影到子空间上后，各术中时间序列与复值因子之间的复相关性表现为相关性的大小和相位。我们用相关的相位来进行预测gydF4y2Ba温和的gydF4y2Ba与gydF4y2Bamoderate-severegydF4y2Ba术后30天和90天的疼痛水平。我们证明，这两种疼痛之间的差异相对地表现在与手术动力学相关的生理反应的相位信息上。gydF4y2Ba图1gydF4y2Ba说明所提议的任务和潜在的生物子系统之间的关系。gydF4y2Ba

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方法gydF4y2Ba

通过复杂的HOSVD发现手术的多变量时间动力学gydF4y2Ba

术中生命体征记录gydF4y2Ba

在手术过程中，患者会经历不同身体系统正常活动的各种干扰。因此，监测病人的生理状态是非常必要的。生理监测系统可以使用连接到患者的电极和传感器连续测量和监测各种生命体征。常规测量的生命体征包括心电活动(通过心电图)、心率、呼吸频率、血压、心输出量、体温、外周毛细血管氧饱和度(SpO)gydF4y2Ba_2gydF4y2Ba)、潮末二氧化碳(EtCOgydF4y2Ba_2gydF4y2Ba)，并呼出潮汐量。gydF4y2Ba

血压gydF4y2Ba是循环血液在血管壁上产生的压力，通常指大动脉的压力。血压通常表示为收缩压和舒张压。收缩压是指当心脏收缩将血液泵入循环系统时动脉的压力。舒张压是指心脏收缩后放松时的压力。在手术过程中，可以使用有创和无创方法测量血压。有创血压监测包括通过将导管插入适当的动脉直接估计动脉压。这可以对病人的血压进行连续的逐拍监测。无创监测使用带自动袖带的振荡测量技术。gydF4y2Ba

热点;gydF4y2Ba_2gydF4y2Ba使用脉搏血氧计进行无创测量，以提供动脉血红蛋白氧饱和度的近似值。传感器夹在手指上，脉搏血氧计连续发射并吸收通过毛细血管的光波。由于血红蛋白的氧结合导致血液颜色的变化，动脉血相的红光和红外光吸收光谱的变化提供了动脉血系统内氧含量的估计。脉搏血氧仪还提供每分钟的心跳次数，平均心率超过5到20秒。gydF4y2Ba

EtCOgydF4y2Ba_2gydF4y2Ba表示呼出气体中二氧化碳的含量。潮气量表示在吸入和呼出之间置换的空气量。这两个参数可用于评估通气情况。gydF4y2Ba

本研究中使用异氟醚和七氟醚(均属于同一类药物)作为吸入麻醉剂，已知这两种药物对自主神经系统有抑制作用。吸入的麻醉气体如异氟醚和地氟醚的潮末浓度与麻醉的肺泡浓度有关，而肺泡浓度又与目标作用部位(如中枢神经系统)的麻醉气体浓度有关。在整个麻醉过程中实时测量麻醉气体的潮末浓度，作为麻醉深度的一个指标。不断增加的麻醉剂量会导致失忆、催眠、肌肉松弛，并最终抑制交感神经对有害刺激的反应，如切口。麻醉管理通常需要在麻醉剂量和有害刺激程度之间取得平衡，这是由个体之间的麻醉敏感性差异进一步调节的。gydF4y2Ba

一般认为，手术中观察到的有害刺激程度表示组织损伤程度，这也与POP强度有关。在临床实践中，没有对有害刺激的直接测量。然而，通过考虑切口后的麻醉剂量和在给定麻醉剂量的存在下观察到的生理变化，我们可以推导出伤害感受器引发的交感神经刺激和麻醉诱导的交感神经抑制之间的总体关系。如果不同时考虑生理和麻醉状态的指标，仍然很难将这些维度中的任何一个给定的变化归因于第三实体，如手术痛觉。gydF4y2Ba

在这项研究中，我们使用了八个重要参数-心率，心率- spogydF4y2Ba_2gydF4y2Ba,热点;gydF4y2Ba_2gydF4y2Ba收缩压，舒张压，EtCOgydF4y2Ba_2gydF4y2Ba呼气潮量和潮末异氟醚和七氟醚浓度——作为自主神经系统活动或状态的肤浅和不完善的指标。对这些参数进行张量分解分析，以表征长期POP。gydF4y2Ba

长期流行gydF4y2Ba定义为术后第30天自我报告的疼痛平均值，使用数值评分量表(0=无疼痛，10=最严重疼痛)。尽管这种方法并不是一种理想的疼痛评估，而且其潜在的主观偏见使其不太可靠，但不同的研究报告了这种方法与不同候选技术(如疼痛评估的生理参数或脑血流动力学变化)测量的疼痛之间的显著相关性[gydF4y2Ba24gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

奇异值分解在大规模术中数据分析中的应用gydF4y2Ba

在我们的分析中描述复杂hosvd之前，我们首先讨论了奇异值分解(SVD)在大规模术中数据分析中的潜在应用。想想I的录音gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba术中生命体征超过IgydF4y2Ba_3.gydF4y2Ba不同的病人。我们假设生命体征记录在IgydF4y2Ba_2gydF4y2Ba每个病人的时间点，但可变时长的记录可以被切割到一个公共的时间窗口，以适应这一限制。这些系列的集合自然表示为gydF4y2Ba我gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba×gydF4y2Ba我gydF4y2Ba_2gydF4y2Ba×gydF4y2Ba我gydF4y2Ba_3.gydF4y2Ba生命体征数组和一个三阶张量，如gydF4y2Ba．这个张量的每一个元素，gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba_我gydF4y2Ba1gydF4y2Ba我gydF4y2Ba2gydF4y2Ba我gydF4y2Ba3，表示每个生命体征的记录值gydF4y2Ba我gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba在时间点gydF4y2Ba我gydF4y2Ba_2gydF4y2Ba对病人gydF4y2Ba我gydF4y2Ba_3.gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

考虑到患者经历各种手术刺激，如此大的多路阵列(张量)对分析和解释具有挑战性，特别是当记录在广泛的手术服务中执行时。对相同手术刺激的生理反应在患者间表现出显著的差异性。gydF4y2Ba

假设只记录了1例患者的术中生命体征，我们得到了一个矩阵，gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba_{我gydF4y2Ba1gydF4y2Ba我gydF4y2Ba2gydF4y2Ba}，它保存每个生命体征的值gydF4y2Ba我gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba时间点gydF4y2Ba我gydF4y2Ba_2gydF4y2Ba．当实验中涉及到具有明显时间动态的不同生命体征时，这样的矩阵很难解释。gydF4y2Ba

SVD对这个矩阵进行了总结，将其分解为R个秩一矩阵(分量)，如式1所示，以近似原始数据矩阵。gydF4y2Ba

其中°表示向量的外积。这种分解提供了一个具有R维的低维子空间(一个新的坐标系)，用I来描述原来的高维数据gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba或者我gydF4y2Ba_2gydF4y2Ba维度。无论何时使用分解，我们都可以互换使用术语维数、分量和一阶矩阵或张量，但它们表达的意思是相同的。每个以r为索引的1号矩阵都有一个生命体征的系数，gydF4y2BaugydF4y2Ba_{国际扶轮gydF4y2Ba1gydF4y2Ba}和跨时间点的系数gydF4y2BavgydF4y2Ba_{国际扶轮gydF4y2Ba2gydF4y2Ba}．这些向量表示在原始数据矩阵中发现的多变量时间动态。在本文中，我们称这些向量为gydF4y2BaUgydF4y2Ba_rgydF4y2Ba时间模式(因子;黄色和绿色的向量gydF4y2Ba图2gydF4y2BaA).多元(或时间)模态向量的每个系数(元素)包含2条重要信息。系数的绝对值提供了一个特定生命体征(或时间点)对该模式的贡献的度量。如果系数是复值(如本研究的情况)，由实部和虚部定义的角度提供了该系数(元素)的相位与其他振动频率与该特定模态相关的相位的解释[gydF4y2Ba25gydF4y2Ba］．为了解释患者生命体征的可变性和简化数据张量A，一种方法是连接多个数据矩阵，如gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba_{我gydF4y2Ba1gydF4y2Ba我gydF4y2Ba2gydF4y2Ba}(每个病人一个)，从而将数据张量转换为gydF4y2Ba我gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba×gydF4y2Ba我gydF4y2Ba_2gydF4y2Ba我gydF4y2Ba_3.gydF4y2Ba然后对这个矩阵应用奇异值分解(gydF4y2Ba图2gydF4y2BaB).这样，R个时间模的长度为IgydF4y2Ba_2gydF4y2Ba我gydF4y2Ba_3.gydF4y2Ba并没有捕捉到患者之间常见的时间动态。gydF4y2Ba

本研究中，我们直接对原始数据张量A (gydF4y2Ba图2gydF4y2BaC)而不是把它转换成一个矩阵。然后，HOSVD方法提供以下分解:gydF4y2Ba

类似于SVDgydF4y2BaUgydF4y2Ba^{(1）gydF4y2Ba}作为术中生命体征的典型模式gydF4y2BaUgydF4y2Ba^(2)gydF4y2Ba作为一个跨越时间的时间动态。这些多变量和时间模式代表了在患者中常见的动态。第三组模态，gydF4y2BaUgydF4y2Ba^{（3）gydF4y2Ba},gydF4y2Ba患者因素gydF4y2Ba（gydF4y2Ba图2gydF4y2BaC)，表示该方法识别的多变量时间动态中的患者特异性变化。gydF4y2Ba

此外，为了捕捉传播动力学，实值生命体征用其希尔伯特变换增强，形成复值三阶张量，如gydF4y2Ba．方程2中的HOSVD分解也适用于复值张量gydF4y2BaXgydF4y2Ba［gydF4y2Ba26gydF4y2Ba］．复杂hosvd识别携带与相位相关的附加信息的动态因素。gydF4y2Ba图2gydF4y2BaD表示的是一个多变量因子的大小和阶段，其中多变量因子的每个元素代表手术中记录的一个特定生命体征。相位被绘制在0到2π之间，代表元素的相对相位。画在圆形网格上的相位显示出一个有趣的特征。除了与潮气量有关的元素外，多元因子的所有元素都表现出相同的相位。潮气量由麻醉医生在手术中选择，但它仍然影响患者的心率和血压。gydF4y2Ba

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伦理批准gydF4y2Ba

这项前瞻性队列研究由佛罗里达大学机构审查委员会-01 (IRB #201500153)批准，由美国国立卫生研究院资助的颞期术后疼痛信号(TEMPOS)方案。gydF4y2Ba

结果gydF4y2Ba

实验设置和发现的外科动力学gydF4y2Ba

概述gydF4y2Ba

在本研究中，我们设计并测试了一种基于复杂hosvd的度量投影，以每分钟1个样本的速度在至少75分钟内从术中收集的生命体征中描述患者的生理动态。术中生命体征用Hilbert变换增强[gydF4y2Ba27gydF4y2Ba来创造复杂的生命体征。这里，二维张量(矩阵)表示每个患者不同术中生命体征的时变动态。175个二阶张量由175个接受手术的患者的术中生命体征构建而成，这些患者的手术范围相对广泛，包括骨科、泌尿科、结肠直肠、移植、胰腺、胆道和胸部手术，这些张量相互叠加，生成一个3D张量，以发现混合手术动力学。通过复杂HOSVD提取的复杂主多元时间因子与根据手术服务对患者进行分组后提取的多元时间动力学进行比较。复合hosvd分解得到了多元因素和时间因素的近似，大小分别为8×4和75×32。这样，从张量的600个特征中共提取出128个特征(F=4×32)。gydF4y2Ba

复杂的hosvd在广泛的手术服务中表征了手术动力学(参见gydF4y2Ba表1gydF4y2Ba参阅外科服务一览表)。值得注意的是，复合hosvd仅提取了4个多因素来捕捉患者内部和患者间的术中动态。这些多变量因素的时间演变被32个时间因素捕获，并显示出受手术服务潜在影响的本质上不同的特征。复杂hosvd的多变量时间因素见gydF4y2Ba图3gydF4y2Ba．第一个多元因素(红色部分gydF4y2Ba图3gydF4y2BaA)表明潮汐量对该因子的贡献很大。如前所述，麻醉师在手术中选择这个变量，它可以通过改变静脉回流到心脏、心率和心排血量来影响患者的血流动力学反应。该模的相应元素在同一相位振荡(gydF4y2Ba图3gydF4y2BaB).第二个多元模式(蓝色在gydF4y2Ba图3gydF4y2BaA)强调心率和血压对这一因素的影响。根据其相位图(gydF4y2Ba图3gydF4y2BaC)，除与潮气量参与有关的元素外，该因子的所有元素相位相同。第三个多元模式(绿色部分)gydF4y2Ba图3gydF4y2Ba)表明与第二个因素表明的元素参与略有不同。该多元模式的相位信息表示血压与该模式的其他元素之间的相位差(gydF4y2Ba图3gydF4y2BaD).最后，第四种多元模式(黄色在gydF4y2Ba图3gydF4y2BaA)强调了SpO的贡献gydF4y2Ba_2gydF4y2Ba和EtCOgydF4y2Ba_2gydF4y2Ba同时还揭示了这两者之间的相位差以及其他构成该模式的元素(gydF4y2Ba图3gydF4y2BaE)。gydF4y2Ba

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基于手术服务和发现手术相关特征的病人分组gydF4y2Ba

不同的外科手术会导致不同的组织损伤模式。因此，手术的类型规定了所涉及的器官、器官系统或组织以及侵袭程度。手术类型对慢性POP发展的影响是确定无疑的。时间更长、更复杂的手术，以及与POP的神经病变模式相关的手术，通常与慢性疼痛发展的更高风险有关，尽管这种模式是不规则的，也与手术所涉及的组织类型有关。在我们的分析中，术中生命体征的进化动态有一个时间因素，受手术类型的显著影响。因此，在本节中，我们将患者根据不同的手术程序分为亚组，并调查与长期POP发展相关的手术相关特征。与手术相关的特征可能对应于多个术中生命体征的功率增加或减少，以及由时间模式表示的多变量振荡频率激活的变化。在本研究中，复杂HOSVD算法的输入来自于时长为50分钟的7个术中生命体征的时变内容(从手术中切口时间前10分钟开始)。选择切口周围期是为了使手术阶段标准化，并考虑到短时间手术与长时间手术在POP方面的潜在差异。数据是从Epic系统公司的Epic电子健康记录系统中提取的，该系统包含一个麻醉信息管理模块。 We increased the number of patients in each subgroup by decreasing the length of intraoperative vital signs. We divided 242 patients into 6 groups based on the surgical services they received. The surgical groups included thoracic, orthopedic, urological, colorectal, transplant, and pancreatic and biliary surgeries. The surgical services and surgeries used in this study and the number of patients in each surgery group are summarized in表1gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

我们试图确定手术特异性机制与患者在手术过程中的生理反应是如何相关的。在这里，我们展示了复杂的hosvd可以通过一组接受相同手术的患者的生理反应来表征手术相关的动力学。gydF4y2Ba图4gydF4y2Ba说明了两种手术类型(骨科和胸外科)以复杂hosvd为特征的手术动力学。复杂HOSVD在相当多的多变量因素中总结了患者内部的生理反应和跨患者动态。这些因素提供略有不同的元素贡献，但显示相同的相对相位肖像。对于不同类型的手术，这些因素的时间过程有本质上的不同。本质上，多因素间接编码交感神经活动，以补偿全身麻醉下血流动力学参数的变化(如自主调节)，这些信号被手术期间的生理状态所调节(被时间因素捕获)。gydF4y2Ba

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手术期间的生理反应与POPgydF4y2Ba

概述gydF4y2Ba

通过复杂HOSVD提取的复杂主多元时间因子被用作描述生理动力学相关性的新基础，并深入了解在复杂生命体征的瞬时阶段表达的个体反应之间的超前或滞后关系。gydF4y2Ba

我们将242例患者(平均年龄62岁，正常年龄8岁)，其中128例(52.9%)为女性，根据手术后30天和90天的平均疼痛进行言语评估，分为两组，包括骨科、胸外科、泌尿外科、结肠直肠、移植和胰胆道手术。报告平均疼痛强度≤3的患者分为gydF4y2Ba温和的gydF4y2Ba．考虑报告平均疼痛强度为>3的患者gydF4y2Ba不属轻微gydF4y2Ba或gydF4y2Bamoderate-severegydF4y2Ba．这种区别与临床相关，因为中度至重度疼痛评级通常需要止痛干预[gydF4y2Ba28gydF4y2Ba］．每组患者人数报告于gydF4y2Ba表1gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

复杂HOSVD提供的子空间可以直接用于分类任务。但是，对应的数据库不包含任何对建模数据类别之间的不相似性有用的类别信息。为了获得该分类任务中最显著的多变量时间因子，我们采用了基于Fisher排序的秩特征方法，并选择了前3个分量。投影是在3D数据流形上进行的，在我们的研究中，这是提供最高Fisher分数的前3个维度。利用投影数据点的相位信息进行分类gydF4y2Ba温和的gydF4y2Ba与gydF4y2Bamoderate-severegydF4y2Ba采用线性判别分析(LDA)对术后第30天和第90天进行分组。gydF4y2Ba

术后第30天结果gydF4y2Ba

我们使用5倍交叉验证程序研究了LDA的性能。胸外科的真阳性率(TPR)和阳性预测值(PPV)分别为0.69和0.60，骨科为0.77和0.67，移植外科为1和0.75，泌尿外科为0.63和0.71。相比之下，PPV和TPR为gydF4y2Bamoderate-severegydF4y2Ba胰腺外科分级分别为0.44和0.57，结肠直肠外科分级分别为0.43和0.86。研究结果见gydF4y2Ba表2gydF4y2Ba．gydF4y2Ba图5gydF4y2Ba而且gydF4y2Ba6gydF4y2Ba显示不同手术组投射到3D子空间的患者相位信息的散点图。术后第30天出现中度-重度疼痛的患者几乎集中在胸外科、骨科、移植和结直肠手术组。这一发现表明，患者对手术刺激的生理反应动态与POP的长期发展有关。许多属于同一疼痛类别的患者对手术刺激有反应，但在他们的阶段有一个小的变化带。对于术后第90天的中度-重度疼痛，这种现象表现得更好。gydF4y2Ba图6gydF4y2Ba）.gydF4y2Ba

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术后第90天结果gydF4y2Ba

考虑到不同手术的愈合时间不同，并且《国际疾病分类》将持久性持久性持久性持久性持久性持久性持久性定义为术后至少持续3个月，我们重复了精确的实验集来对报告的患者进行分类gydF4y2Ba温和的gydF4y2Ba与gydF4y2Bamoderate-severegydF4y2Ba术后第90天的疼痛程度。我们观察到，虽然患者的数量包括gydF4y2Bamoderate-severegydF4y2Ba所有手术组的分级都降低了，但我们在发现发展的患者方面取得了几乎相同或更高的表现gydF4y2Bamoderate-severegydF4y2Ba与gydF4y2Ba温和的gydF4y2Ba疼痛程度(泌尿外科和整形外科除外)。研究结果总结在gydF4y2Ba表3gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

图7gydF4y2Ba比较前3个领先成分的贡献多变量时间因素与最高的Fisher得分之间的差异gydF4y2Ba温和的gydF4y2Ba而且gydF4y2Bamoderate-severegydF4y2Ba胸外科手术术后30天和90天的疼痛水平。术后第30天，第一和第二多因素强调心率和血压的作用。第二个多元模式(绿色向量)的激活是在两个不同的时间因子(绿色和黄色向量)中捕获的。gydF4y2Ba图5gydF4y2Ba说明几乎所有在术后第30天出现中度-重度疼痛的患者，第一和第二维度的疼痛均呈阴性，主要集中在心率和血压的变化上。术后第90天，第一和第二多因素强调心率和血压的作用。第一个多元模式(蓝色向量)的激活在两个不同的时间因子(蓝色和绿色向量)中被捕获。gydF4y2Ba图6gydF4y2Ba说明几乎所有在术后第90天出现中度-重度疼痛的患者，其第一和第三维度疼痛均为阳性，而第二次维度疼痛为阴性。gydF4y2Ba

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根据患者的动态变化旋转生理反应gydF4y2Ba

概述gydF4y2Ba

如前所述，每个复杂的HOSVD组成部分识别亚生理参数(多变量因素)与常见的术中时间动力学(时间因素)，这些参数在患者中被不同的激活。总体而言，复杂的HOSVD模型揭示了手术动力学(群体动力学)的合理肖像，其中生理参数的不同子集在手术过程中的不同时间是活跃的，其在患者之间的变化被编码在个体动态变量中。到目前为止，我们一直使用常见的多变量时间动力学作为描述生理反应的新基础;因此，我们丢弃了编码在gydF4y2Ba患者因素。gydF4y2Ba然而，为了更好地表示动态，有必要将每个主成分(作为子空间的一个基)与患者生理反应的每个动态模式联系起来。常见的多变量时间因素提供的坐标系与患者的多变量时间动态不一定相同(即不对齐)[gydF4y2Ba29gydF4y2Ba］．考虑到通过复杂HOSVD提取的所有因素都是复杂值的因素，该方法识别的多变量时间动力学的患者特异性变化包含出现在多变量时间动力学与患者因素的外部乘积中的缩放和旋转调整。gydF4y2Ba

图8gydF4y2Ba说明5例移植手术患者的多元动态变化。为简单起见，在此图中省略了时间因素，但同样的调整也适用于时间因素。gydF4y2Ba

为了比较每个生理反应和提取的多变量时间动态之间的复杂相关性，有必要为所有患者拥有一个共同的坐标系。同时，为了考虑患者之间的动态变化，在投影到子空间之前，可以使用患者因素给出的元素的复杂共轭来缩放和旋转生理反应，而不是旋转动态。该过程可以针对每个复杂的HOSVD组件单独执行。从几何的角度来看，这个过程可以被认为是一个主动变换，其中一个点的位置在一个坐标系中发生了变化，而一个被动变换改变了描述这个点的坐标系。gydF4y2Ba图9gydF4y2Ba说明该过程是如何工作的。gydF4y2Ba

一旦获得新的投影，我们重复同一组实验来探索术中生命体征的动态相关性。再次，利用投影数据点的相位信息进行分类gydF4y2Ba温和的gydF4y2Ba与gydF4y2Bamoderate-severegydF4y2Ba术后第30天和第90天的LDA。gydF4y2Ba

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术后第30天结果gydF4y2Ba

我们注意到，与不旋转生理反应的方法相比，胸外科、骨科、结肠直肠、移植、胰腺和胆道手术五组中-重度疼痛的TPR或PPV有所改善。胸外科的TPR和PPVs分别为0.69和0.75，骨科的TPR和PPVs分别为0.77和0.83，移植外科的TPR和PPVs分别为1和1，结肠外科的TPR和PPVs分别为0.57和0.73，胰胆外科的TPR和PPVs分别为0.67和0.67。相比之下，PPV和TPR为gydF4y2Bamoderate-severegydF4y2Ba泌尿外科的等级保持不变。研究结果总结在gydF4y2Ba表4gydF4y2Ba．gydF4y2Ba图10gydF4y2Ba而且gydF4y2Ba11gydF4y2Ba显示不同手术组投射到3D子空间的患者相位信息的散点图。同一疼痛组患者的生理反应相位信息较其他组(胸外科组、骨科组、移植组、胰胆外科组、结直肠外科组)更为相似。这再次强调了患者对手术刺激的生理反应动态与POP的长期发展有关。我们在术后第90天的结果中观察到同样的模式(gydF4y2Ba图11gydF4y2Ba）.gydF4y2Ba

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术后第90天结果gydF4y2Ba

我们重复了一系列的实验来对报告的患者进行分类gydF4y2Ba温和的gydF4y2Ba与gydF4y2Bamoderate-severegydF4y2Ba术后第90天的疼痛程度。我们观察到，与胸外科、骨科和移植手术相关的三组中-重度疼痛的TPR和PPV均有所增加。研究结果总结在gydF4y2Ba表5gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

实验采用三维流形上投影数据点的相位信息。根据手术服务对患者进行了分类。gydF4y2Ba

讨论gydF4y2Ba

主要研究结果gydF4y2Ba

本研究引入了一种新的术中生命体征的多变量时间分解方法，以探索能准确鉴别患者的体征gydF4y2Ba温和的gydF4y2Ba或gydF4y2Bamoderate-severegydF4y2Ba术后第30、90天疼痛。该方法利用了复hosvd将数据分解为一组秩1张量的和，这是模态或签名的组合。该方法将不同患者术中生命体征的多变量轨迹排列在三维数据阵列中，维数以生命体征变量、时间和患者为索引。这是首次提出将复杂值的术中生命体征的多变量时间分解用于分析长期POP。使用多元时间结构帮助我们准确描述术中生命体征的动态，并找到一个较低维度的投影，其中复杂生命体征的阶段编码了个体反应的差异。复杂HOSVD的主要优点是它可以发现和检查多变量的时间行为。然而，复杂的多变量时间因素很难解释为振幅和相位关系，因为希尔伯特变换特性，它更重视突然的转变，而不是术中生命体征变化缓慢的发作。需要进一步的研究来补偿这种行为。gydF4y2Ba

虽然尚未进行临床验证，但本研究提出了模型的生理学解释。这个解释集中在手术中不同生命体征的光谱动力学。本研究中使用的术中生命体征时间序列，其频谱范围在全身麻醉下自主神经系统对手术刺激的响应频带内，建立了采样率。手术过程中生理参数的变化是手术引起的循环系统扰动和调节它们的短期代偿反应之间动态相互作用的结果。例如，压力感受器反射或血管舒缩张力对短期循环控制的最好描述是反馈模型。循环控制可以通过一对输入-输出信号来识别。对于压力感受器反射，血压和心率分别充当输入和输出信号。反馈系统中的传递函数参数决定了输入输出关系。虽然增益决定了输入输出信号的振幅关系，相位决定了两者之间的延迟。对于压力感受器反射，传递函数的相位量化了血压和心率之间的相移。 Multivariate factors can be considered patterns of prototypical short-term circulation control in patients. Hence, the complex-valued elements of the multivariate factors may correspond to the attributes of the transfer function. In this setting, the absolute value of the elements might correlate with the gain of the transfer function, and the angle might indicate the delay between the input and output signals. For example, the strong contribution of heart rate and blood pressure and the phase shift between them in one of the extracted multivariate factors might correspond to circulation control by the baroreceptor reflex (图3gydF4y2BaD).时间因素高度依赖于手术类型;因此，它们更难以解释。然而，它们可以作为手术中循环控制活动的指标。gydF4y2Ba

结论gydF4y2Ba

持久性有机污染物影响生活质量，并与发病率增加、恢复时间延长、类阿片使用时间延长和卫生保健费用增加有关。它还会导致抑郁和焦虑，进而加重疼痛。不幸的是，这种术后并发症在大多数患者中仍然得不到充分的治疗和控制[gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba］．在这项研究中，我们发现常规麻醉中收集到的共同特征可以预测pop相关结果和慢性疼痛的发展。这项研究的结果在使用预防性治疗或开始治疗计划，包括药物、生活方式的改变，甚至在中度至重度疼痛发展之前就开始治疗方面具有潜在的临床效用。gydF4y2Ba

限制gydF4y2Ba

我们的研究受到术中生命体征采样率、POP口头评价以及参与手术的患者数量较少的限制。生命体征的更高采样率将允许对自主神经系统活动进行更全面的分析。更多的患者将提供关于手术中时间和多因素的假设的有效检验。最后，一种更可靠的评估POP的方法将从数据集中去除噪声。gydF4y2Ba

这项研究也有局限性，因为我们只考虑了可能影响持久性有机污染物的一小部分相关变量。特别是，我们没有考虑病人对有害刺激的反应，以及它如何改变麻醉剂和佐剂对生理参数动态的影响。这将导致无法提取输入参数与POP之间的部分相关性。gydF4y2Ba

关于本模型中研究的病例所使用的麻醉剂，值得注意的是，在我们的机构中，拟交感神经药物通常用于麻醉剂中，短效和长效β受体阻滞剂也是如此。此外，这些药物通常以大剂量给药，目前尚不清楚如何将这种情景性冲动最好地模拟到系统中。gydF4y2Ba