Zhong H, Giannakis P, Wang J, Schindler M, Park J, Yendluri A, Reisinger L, Cozowicz C, Liu J, Memtsoudis SG, Poeran J. Pain score patterns after total knee arthroplasty determined by an unsupervised learning algorithm. Br J Anaesth. 2025;135(2):490–492. doi:10.1016/j.bja.2025.04.030.
🧠 背景
人工膝関節置換術（TKA）は高齢者を中心に増加しているが、術後疼痛の経過は患者ごとに大きく異なる。これまでの研究は平均値に基づく評価が多く、個々の痛みのパターンを把握するには不十分であった。本研究は非教師あり機械学習アルゴリズムを用い、術後疼痛スコアの推移を群ごとに分類することで臨床的な特徴を明らかにすることを目的とした。
🔬 方法
米国の大規模データベースに登録されたTKA患者を対象に、術後の疼痛スコアの時間的推移をクラスタリング解析した。痛みの記録は入院中に複数回取得され、非教師ありアルゴリズムによりパターンを自動抽出した。群間で患者背景、合併症、麻酔方法などを比較した。
📊 結果
解析の結果、術後疼痛の推移は明確に4つのクラスターに分類された。
・持続的に低い群（約30%）：術後全体で痛みが軽度
・漸減群（約35%）：初期は強いが速やかに軽快
・中等度持続群（約25%）：一定の痛みが続く
・高持続群（約10%）：強い痛みが長期に持続
高持続群では女性、肥満、既存の慢性疼痛歴を有する割合が高かった。さらに術後合併症の発生率も上昇していた。
💡 考察
術後疼痛は単なる平均値では説明できず、明確なパターンに分かれることが示された。特に高持続群はリスク因子を抱える患者に集中しており、個別化された鎮痛管理や周術期介入の必要性を示唆する。機械学習によるパターン抽出は、従来の単純なスコア集計よりも臨床的な予測力を高める可能性がある。
✅ まとめ
非教師あり学習により、TKA後の疼痛経過は4群に分類され、そのうち約10%の患者は強い痛みが長く持続することが明らかになった。リスク因子を持つ患者に対しては、術前からの予測と早期介入が重要であり、今後はAIを活用した個別化疼痛管理の実装が期待される。
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