Mức độ đau là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học liên quan

Khái niệm mức độ đau trong y học

Mức độ đau là một thành phần định lượng trong đánh giá cảm giác đau – một trải nghiệm cảm xúc và cảm giác khó chịu liên quan đến tổn thương mô thực tế hoặc tiềm tàng. Đây là khía cạnh mô tả cường độ của cảm nhận đau, thường được bệnh nhân tự báo cáo và bác sĩ sử dụng để đánh giá tiến trình điều trị. Mức độ đau phản ánh sự cảm nhận chủ quan nên thường được đo thông qua các công cụ lâm sàng tiêu chuẩn hóa nhằm hỗ trợ ra quyết định điều trị.

Không giống như các chỉ số sinh lý như nhịp tim hay huyết áp, mức độ đau không thể đo lường trực tiếp bằng thiết bị khách quan. Do vậy, nó phụ thuộc nhiều vào việc mô tả của người bệnh và hoàn cảnh cụ thể. Trong nghiên cứu y học, mức độ đau là biến số được sử dụng phổ biến trong các thử nghiệm lâm sàng để so sánh hiệu quả thuốc giảm đau, vật lý trị liệu hoặc can thiệp phẫu thuật.

Hiệp hội Quốc tế Nghiên cứu Đau (IASP) định nghĩa đau là “trải nghiệm giác quan và cảm xúc khó chịu liên quan đến tổn thương mô thực tế hoặc tiềm ẩn, hoặc được mô tả bằng các thuật ngữ liên quan đến tổn thương đó.” Mức độ đau là biểu hiện định lượng hóa có thể sử dụng được trong lâm sàng để theo dõi và can thiệp kịp thời.

Cơ chế thần kinh cảm nhận và xử lý đau

Cảm giác đau được tạo ra thông qua hệ thống thần kinh phức tạp, bắt đầu từ các thụ thể đau (nociceptors) nằm ở da, cơ, khớp và nội tạng. Khi bị kích thích bởi nhiệt, cơ học hoặc hóa học vượt quá ngưỡng, các thụ thể này phát sinh điện thế hoạt động và truyền tín hiệu qua sợi thần kinh cảm giác đến tủy sống.

Tín hiệu sau đó được chuyển tiếp qua các neuron trung gian tại sừng sau tủy sống, và tiếp tục dẫn truyền theo đường thần kinh gai-thalamic đến vùng đồi thị, nơi xử lý sơ cấp cảm nhận đau. Từ đó, thông tin được chuyển đến vỏ não, nơi con người nhận thức, đánh giá mức độ và phản ứng với đau. Sự lan truyền và khuếch đại tín hiệu trong hệ thần kinh trung ương có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố sinh lý như viêm, tổn thương thần kinh, hoặc rối loạn tâm lý.

Các nhà khoa học đã đề xuất một mô hình đơn giản để mô tả mối quan hệ giữa kích thích và cảm nhận đau: $P = \alpha \cdot S^\beta$ trong đó $P$ là mức độ đau cảm nhận, $S$ là cường độ kích thích vật lý, còn $\alpha$ và $\beta$ là các tham số điều chỉnh phản ứng cá nhân – đại diện cho ngưỡng đau và độ nhạy cảm của từng người.

Thang đo đánh giá mức độ đau

Vì đau là trải nghiệm chủ quan, nhiều thang đo đã được phát triển để lượng hóa cường độ đau nhằm tạo cơ sở khoa học cho đánh giá lâm sàng. Một số công cụ tiêu chuẩn hóa đã được áp dụng rộng rãi trong hệ thống chăm sóc sức khỏe để hỗ trợ chẩn đoán và theo dõi hiệu quả điều trị. Các thang đo này thường yêu cầu người bệnh tự đánh giá hoặc phản hồi thông qua hình ảnh, con số hoặc biểu tượng.

Ba công cụ phổ biến nhất là:

• Thang điểm số (Numeric Rating Scale – NRS): Người bệnh chọn số từ 0 đến 10, trong đó 0 là không đau và 10 là đau tột độ.
• Thang thị giác tương tự (Visual Analog Scale – VAS): Một vạch dài 10 cm không có mốc đánh dấu, người bệnh gạch tại vị trí cảm thấy tương ứng với mức độ đau.
• Thang khuôn mặt (Faces Pain Scale – Revised – FPS-R): Dùng hình ảnh khuôn mặt biểu cảm từ vui vẻ đến rất đau đớn, thích hợp cho trẻ em hoặc người lớn tuổi gặp khó khăn trong giao tiếp.

Bảng dưới đây tóm tắt đặc điểm ba thang đo phổ biến:

Tên thang đo	Hình thức	Đối tượng sử dụng	Ưu điểm
NRS	Số từ 0 đến 10	Người lớn, bệnh nhân có nhận thức đầy đủ	Dễ sử dụng, nhanh chóng
VAS	Vạch dài liên tục	Người trưởng thành có khả năng định lượng	Độ nhạy cao, phù hợp nghiên cứu
FPS-R	Hình mặt người	Trẻ nhỏ, người già, bệnh nhân không nói được	Trực quan, dễ hiểu

Thông tin chi tiết về cách sử dụng thang đo có thể xem tại MDCalc – Pain Scale Chart.

Phân loại mức độ đau theo cường độ

Dựa vào thang điểm số, mức độ đau thường được phân loại thành ba cấp độ cơ bản để phục vụ điều trị lâm sàng. Phân loại này giúp định hướng các bước can thiệp như dùng thuốc, vật lý trị liệu hoặc can thiệp thần kinh. Tuy không tuyệt đối, nhưng phân loại theo ngưỡng điểm rất hữu ích trong quản lý đau mạn tính hoặc sau phẫu thuật.

Các mức phân loại cụ thể:

• Đau nhẹ: 1–3 điểm – thường không ảnh hưởng nhiều đến sinh hoạt, có thể kiểm soát bằng thuốc giảm đau nhẹ.
• Đau trung bình: 4–6 điểm – ảnh hưởng vừa phải, cần phối hợp nhiều biện pháp điều trị.
• Đau nặng: 7–10 điểm – ảnh hưởng đáng kể, cần can thiệp mạnh và theo dõi sát.

Mức độ đau cần được đánh giá định kỳ để theo dõi hiệu quả điều trị. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng cùng một mức điểm có thể được cảm nhận khác nhau tùy từng cá nhân, hoàn cảnh xã hội và yếu tố văn hóa. Do đó, đánh giá lâm sàng cần kết hợp mức độ đau với chức năng sinh hoạt và phản ứng cảm xúc của người bệnh.

Yếu tố ảnh hưởng đến mức độ đau

Mức độ đau là cảm nhận mang tính cá nhân và có thể thay đổi đáng kể giữa các cá thể, ngay cả trong cùng một loại chấn thương hoặc bệnh lý. Nhiều yếu tố sinh học, tâm lý và xã hội có thể làm tăng hoặc giảm ngưỡng cảm nhận đau, từ đó ảnh hưởng trực tiếp đến mức độ đau được ghi nhận. Việc hiểu rõ các yếu tố này giúp bác sĩ điều chỉnh can thiệp phù hợp và cá nhân hóa điều trị.

Các yếu tố ảnh hưởng chính bao gồm:

• Sinh học: Loại mô tổn thương, mức độ viêm, gen liên quan đến đường truyền đau, hormone (ví dụ: estrogen, cortisol).
• Tâm lý: Trạng thái lo âu, căng thẳng, trầm cảm có thể làm tăng cảm nhận đau; trong khi sự thư giãn và hỗ trợ tâm lý giúp giảm đau.
• Văn hóa – xã hội: Nền văn hóa ảnh hưởng đến khả năng biểu đạt và chịu đựng đau; giới tính và tuổi cũng là biến số quan trọng – ví dụ, phụ nữ thường báo cáo cảm nhận đau cao hơn trong một số tình huống lâm sàng.

Yếu tố môi trường (tiếng ồn, ánh sáng, sự hỗ trợ từ người thân) và yếu tố kỳ vọng (placebo/nocebo) cũng ảnh hưởng đáng kể đến cách bệnh nhân cảm nhận mức độ đau.

Đo lường đau trong nghiên cứu và lâm sàng

Trong thực hành y khoa và nghiên cứu lâm sàng, đo lường mức độ đau là chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu quả điều trị, lập kế hoạch chăm sóc, và so sánh giữa các can thiệp y học. Việc này thường được thực hiện lặp đi lặp lại theo thời gian, giúp theo dõi tiến triển của bệnh hoặc đáp ứng với thuốc giảm đau.

Ba phương pháp phổ biến trong đo lường đau gồm:

• Đánh giá do bệnh nhân tự báo cáo (Patient-Reported Outcome – PRO): Là tiêu chuẩn vàng, thường dùng các thang điểm như NRS, VAS, FPS-R.
• Quan sát hành vi và biểu hiện (Behavioral Assessment): Được sử dụng trong trường hợp người bệnh không thể giao tiếp – ví dụ: trẻ sơ sinh, người mất ý thức, hoặc bệnh nhân sa sút trí tuệ.
• Chỉ số chức năng (Functional Indicators): Dựa vào khả năng vận động, giấc ngủ, ăn uống để đánh giá gián tiếp mức độ đau và ảnh hưởng đến chất lượng sống.

Trong nghiên cứu, người ta còn sử dụng các chỉ số thống kê để so sánh giảm đau trung bình sau can thiệp giữa các nhóm, ví dụ: mức giảm VAS trung bình ≥2 điểm được xem là có ý nghĩa lâm sàng trong đau mạn tính.

Ứng dụng công nghệ số trong đánh giá mức độ đau

Các công nghệ y tế số đang mở ra hướng mới cho việc đánh giá và quản lý mức độ đau. Nhiều ứng dụng trên điện thoại di động cho phép người bệnh tự ghi nhận cảm nhận đau theo thời gian thực, từ đó cung cấp dữ liệu cho bác sĩ để điều chỉnh kế hoạch điều trị linh hoạt hơn.

Bên cạnh đó, trí tuệ nhân tạo (AI) được ứng dụng trong việc phân tích biểu cảm khuôn mặt, giọng nói, cử chỉ, nhịp tim, điện não đồ nhằm ước lượng mức độ đau một cách khách quan hơn. Một số mô hình AI còn kết hợp với dữ liệu từ cảm biến sinh học để phát hiện thay đổi liên quan đến đau mà bệnh nhân không tự nhận biết được.

Các nền tảng tiêu biểu đang hoạt động trong lĩnh vực này:

• PainChek: Ứng dụng AI đánh giá biểu cảm khuôn mặt để xác định mức độ đau ở người không thể giao tiếp.
• Kaia Health: Ứng dụng theo dõi đau lưng mãn tính kết hợp AI và vật lý trị liệu kỹ thuật số.
• Carenostics: Phân tích dữ liệu y tế số để cải thiện quyết định lâm sàng trong quản lý đau mạn tính.

Tuy nhiên, phần lớn công cụ AI hiện tại vẫn mang tính hỗ trợ chứ chưa thể thay thế hoàn toàn đánh giá lâm sàng truyền thống.

Giới hạn trong đánh giá và mô hình hóa mức độ đau

Mặc dù đã có nhiều công cụ và tiến bộ công nghệ, đánh giá mức độ đau vẫn còn gặp nhiều hạn chế. Đầu tiên là tính chủ quan trong cảm nhận đau – không có công cụ nào đo được đau một cách khách quan hoàn toàn. Cùng một kích thích vật lý có thể gây ra mức độ đau rất khác nhau tùy từng người, làm giảm tính chính xác trong so sánh giữa bệnh nhân hoặc nhóm bệnh.

Thứ hai, các công cụ tự báo cáo phụ thuộc vào khả năng ngôn ngữ, nhận thức và mức độ hợp tác của người bệnh. Ở trẻ nhỏ, người sa sút trí tuệ, bệnh nhân ICU hoặc bệnh nhân trong tình trạng thần kinh suy giảm, việc đo lường trở nên khó khăn hơn nhiều.

Việc mô hình hóa mức độ đau bằng thuật toán hoặc AI thường chỉ phản ánh một phần của trải nghiệm tổng thể. Ví dụ, AI có thể nhận biết các chỉ số sinh lý hoặc hành vi liên quan đến đau, nhưng không thể "cảm nhận" hoặc giải thích các yếu tố tâm lý – xã hội đi kèm. Ngoài ra, việc sử dụng mô hình dự đoán mức độ đau cần tuân thủ đạo đức y học và quyền riêng tư dữ liệu người bệnh.

Tài liệu tham khảo

1. IASP Terminology. (n.d.). Retrieved from https://www.iasp-pain.org
2. MDCalc. (n.d.). Pain Scale Chart. Retrieved from https://www.mdcalc.com
3. PainChek. (n.d.). AI-driven Pain Assessment. Retrieved from https://www.painchek.com
4. Carenostics. (n.d.). Digital Health Platform. Retrieved from https://www.carenostics.ai
5. Kaia Health. (n.d.). Digital Therapeutics for Pain. Retrieved from https://www.kaiahealth.com