Der chronische postoperative Schmerz gehört zu jenen Komplikationen, die in der perioperativen Medizin seit Jahrzehnten beschrieben, jedoch nach wie vor kaum zuverlässig vorhergesagt werden können; je nach Eingriff und Definition entwickeln zwischen fünf und dreißig Prozent der Operierten persistierende Beschwerden im Operationsgebiet. Der Wunsch, gefährdete Patientinnen und Patienten bereits präoperativ zu identifizieren, ist entsprechend alt, und seit einigen Jahren wird er zunehmend an Verfahren des maschinellen Lernens delegiert. Eine aktuelle Sekundäranalyse der australisch-hongkongesischen ENIGMA-II-Studie unternimmt genau diesen Versuch, wobei sie zwei Ansätze verbindet: eine datengetriebene Variablenselektion mittels gruppierter Lasso-Regression und ein anschließendes, theoriegeleitetes Pfadmodell auf Basis partieller kleinster Quadrate.

Datensatz und Fragestellung

Grundlage ist die in die ENIGMA-II-Studie eingebettete Schmerz-Substudie, in der Patientinnen und Patienten ab 45 Jahren mit bekannter oder vermuteter koronarer Herzkrankheit nach großen nichtkardiochirurgischen Eingriffen zwölf Monate postoperativ telefonisch nachbefragt wurden; die Ausgangsstudie selbst hatte die Frage nach einer analgetischen Langzeitwirkung von Lachgas untersucht und verneint. Für die vorliegende Analyse standen 2.999 Datensätze aus 19 Zentren in fünf Ländern zur Verfügung. Als Endpunkte dienten der chronische postoperative Schmerz nach IASP-Kriterien, Schmerzstärke und schmerzbedingte Beeinträchtigung gemäß modifiziertem Brief Pain Inventory sowie die gesundheitsbezogene Lebensqualität mittels EQ-5D. Ziel war ausdrücklich nicht die Schätzung kausaler Effekte, sondern die explorative Kartierung von Zusammenhängen zwischen Domänen wie Demographie, Lebensstil, Komorbidität, chirurgischen Merkmalen und perioperativer Medikation.

Methodik

In einem ersten Schritt wurden die Prädiktoren in 32 inhaltlich definierte Gruppen gefasst und mittels Group Lasso einer penalisierten Selektion unterzogen, wobei der Strafparameter über zehnfache Kreuzvalidierung bestimmt wurde; Variablen, deren Koeffizienten exakt auf null schrumpften, entfielen. Die verbleibenden Merkmale gingen in ein Strukturgleichungsmodell ein, das an ein konzeptuelles Modell von Rabbitts und Kollegen angelehnt war und formative Konstrukte für Lebensstil, chronische Erkrankung, chirurgische Aspekte und Antiphlogistika bildete. Die Pfadkoeffizienten wurden über 1.000 Bootstrap-Ziehungen abgesichert; fehlende Nachbeobachtungen wurden über inverse Wahrscheinlichkeitsgewichtung berücksichtigt.

Ergebnisse

Ein chronischer postoperativer Schmerz lag nach zwölf Monaten bei 16,5 Prozent [15,2; 17,9] vor. Die Diskriminationsleistung des Lasso-Modells war mit einer Fläche unter der Kurve von 0,69 [0,64; 0,74] mäßig; für die stetigen Endpunkte wurden Bestimmtheitsmaße von 0,34 für den EQ-5D, 0,29 für die Schmerzstärke und 0,24 für die Beeinträchtigung erreicht. Im Pfadmodell erwies sich der präoperativ bestehende Schmerz mit einem standardisierten Koeffizienten von 0,348 [0,303; 0,388] als mit Abstand stärkster Prädiktor, gefolgt von demographischen Merkmalen mit 0,169 und chirurgischen Aspekten mit 0,091; der Lebensstilfaktor zeigte einen kleinen inversen Zusammenhang. Für Dexamethason und nichtsteroidale Antirheumatika fand sich kein belastbarer Zusammenhang mit dem Endpunkt. Bemerkenswert ist, dass im Modell zur Schmerzstärke keine einzige latente Variable einen signifikanten direkten Zusammenhang mit dem Endpunkt aufwies, obwohl das Modell 29 Prozent der Varianz erklärte.

Diskussion

Inhaltlich bestätigt die Arbeit, was die Literatur seit langem zeigt: Der präoperativ bestehende Schmerz ist der robusteste Einzelprädiktor des chronischen postoperativen Schmerzes, und weibliches Geschlecht, höheres Lebensalter sowie asiatische Herkunft gehen mit erhöhten Raten einher. Auch die Größenordnung der Diskrimination fügt sich ein; die systematische Übersicht von Papadomanolakis-Pakis und Kollegen berichtete für 19 Prädiktionsmodelle Flächen unter der Kurve zwischen 0,658 und 0,816, sodass der hier erzielte Wert am unteren Rand des bereits Bekannten liegt. Der eigentliche Anspruch der Arbeit, durch die Verknüpfung zweier fortgeschrittener Verfahren einen Erkenntnisvorsprung zu erzielen, wird damit nicht eingelöst; die Autorinnen und Autoren formulieren dies in ihrer Diskussion selbst zurückhaltend.

Mehrere methodische Punkte verdienen jedoch deutlichere Aufmerksamkeit, als ihnen im Text zuteilwird. Erstens ist die Kombination aus datengetriebener Selektion und anschließender Modellierung im selben Datensatz mit einem klassischen Problem der Nachselektionsinferenz behaftet; die Bootstrap-Konfidenzintervalle des Pfadmodells ignorieren die vorgelagerte Selektionsunsicherheit und sind daher systematisch zu eng. Zweitens werden die latenten Konstrukte ausdrücklich als formative Komposite spezifiziert, gleichzeitig aber mit Kennwerten beurteilt, die für reflektive Messmodelle entwickelt wurden, namentlich Cronbachs Alpha und die durchschnittlich extrahierte Varianz; diese Kennzahlen sind für formative Konstrukte nicht interpretierbar. Drittens, und dies wiegt inhaltlich am schwersten, bezeichnet dasselbe Konstrukt in den vier Modellen jeweils Verschiedenes: Der Lebensstilfaktor umfasst im Modell zum chronischen Schmerz Bewegung, Rauchen und Ernährung, im Modell zur Schmerzstärke hingegen ausschließlich die Bewegung, und dort mit umgekehrtem Vorzeichen der Ladung, sodass höhere Werte nicht mehr gesündere, sondern ungesündere Verhaltensmuster abbilden. Ein Vergleich der Koeffizienten über die Endpunkte hinweg, wie ihn die Diskussion nahelegt, ist unter diesen Bedingungen nicht zulässig.

Hinzu kommen Berichtsinkonsistenzen, die einer Korrektur bedürfen. In mehreren Abbildungen sind Pfade mit Signifikanzsternen versehen, deren Konfidenzintervalle die Null einschließen; im Modell zum chronischen Schmerz betrifft dies unter anderem den Pfad der chronischen Erkrankung mit einem Koeffizienten von −0,051 [−0,092; 0,052], im Modell zur Schmerzstärke den Zusammenhang zwischen Demographie und Lebensstil mit −0,266 [−0,374; 0,317]. Der Fließtext behauptet für diese Pfade durchgehend ein Signifikanzniveau unter fünf Prozent, was mit den ausgewiesenen Intervallen unvereinbar ist. Im selben Absatz wird das Konstrukt der chronischen Erkrankung zunächst als positiv, wenige Zeilen später als negativ mit dem Endpunkt assoziiert beschrieben. Auch das Flussdiagramm trägt nicht: Von 3.518 geeigneten Personen verbleiben nach Abzug von 193 Todesfällen und 401 nicht erreichbaren Personen exakt 2.924, sodass die zusätzlich eingeschlossenen 75 Datensätze rechnerisch nicht herzuleiten sind; die angegebene Ausschöpfung von 85,2 Prozent beruht auf eben dieser nicht nachvollziehbaren Summe. Schließlich irritieren die EQ-5D-Werte mit einem Mittelwert von 0,206 bei einem Median von 0,073, was für einen Nutzwertindex in einer überlebenden chirurgischen Kohorte biologisch unplausibel ist; ohne Klärung der Kodierung bleiben sämtliche Aussagen zur Lebensqualität, einschließlich des kontraintuitiven negativen Zusammenhangs mit körperlicher Aktivität, uninterpretierbar.

Für unsere Leserschaft am aufschlussreichsten ist indes, was in dem Modell fehlt. Die Arbeit beruft sich auf das biopsychosoziale Konzept, verfügt aber über keine einzige psychologische Variable; Angst, Depressivität, Katastrophisieren, posttraumatische Belastungssymptome, Bewältigungsstrategien und sozioökonomischer Kontext wurden im Ausgangsprotokoll schlicht nicht erhoben. Dass ein Modell, dem genau jene Prädiktoren fehlen, die neben dem präoperativen Schmerz die stärksten Effekte tragen, eine Diskrimination um 0,7 nicht überschreitet, ist daher weniger ein Befund über den chronischen postoperativen Schmerz als einer über die Grenzen der Sekundärverwertung von Datensätzen, die zu einer gänzlich anderen Fragestellung erhoben wurden. Die fehlende Assoziation von Dexamethason und nichtsteroidalen Antirheumatika mit dem Endpunkt deckt sich mit der propensity-gematchten Auswertung derselben Kohorte durch Myles und Kollegen, die ein adjustiertes Risikoverhältnis von 0,88 [0,61; 1,27] berichteten; es handelt sich dabei allerdings nicht um eine unabhängige Bestätigung, sondern um eine zweite Analyse identischer Daten.

Die einzige tatsächlich modifizierbare Größe im Modell bleibt der präoperative Schmerz beziehungsweise die mit ihm einhergehende Sensibilisierung. Dass sich perioperative Sensibilisierungsprozesse pharmakologisch beeinflussen und mit quantitativ sensorischen Verfahren auch messen lassen, konnten wir in unserer eigenen Arbeitsgruppe zeigen, als eine präoperative Einzeldosis Pregabalin nach transperitonealer Nephrektomie sowohl den postoperativen Opioidbedarf als auch die mechanische Hyperalgesie im Wundgebiet verringerte; ob sich daraus eine Reduktion chronischer Verläufe ableiten lässt, ist damit freilich nicht belegt und wäre nur in prospektiven Studien mit entsprechend langer Nachbeobachtung zu klären.

Klinische Konsequenz

Für die tägliche Praxis ändert die Arbeit nichts, und sie beansprucht dies auch nicht. Bestehen bleibt die Empfehlung, präoperativ bestehende Schmerzen und deren Chronifizierungsmerkmale systematisch zu erheben, weil sie den einzigen gut belegten und zugleich beeinflussbaren Risikofaktor darstellen. Von einer Änderung der perioperativen Verordnung von Dexamethason oder nichtsteroidalen Antirheumatika auf Grundlage dieser Analyse ist ausdrücklich abzuraten, da die entsprechenden Konstrukte Verordnungsmuster einschließlich der Nichtverordnung abbilden und damit indikationskonfundiert sind. Und für die Forschung folgt die naheliegende Konsequenz, dass Prädiktionsmodelle zum chronischen postoperativen Schmerz erst dann klinisch nützlich werden dürften, wenn sie prospektiv erhobene psychosoziale Merkmale enthalten und extern validiert sind; ohne diese beiden Bedingungen bleibt auch das ausgefeilteste Analyseverfahren eine Rechenübung auf unzureichender Datengrundlage.

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Literatur

1. Asghari-Jafarabadi M, Myles PS, Coulson TG, Winter N, Corcoran TB, Chan MTV, Wu WKK, Peyton P, Leslie K, Forbes A. Integrating machine learning and pathway modelling to explore factors associated with chronic post-surgical pain and quality of life: a secondary observational analysis of the ENIGMA-II trial. BJA Open 2026;19:100570. DOI: 10.1016/j.bjao.2026.100570 (zum Zeitpunkt der Erstellung noch nicht in PubMed indexiert)
2. Chan MTV, Peyton PJ, Myles PS, Leslie K, Buckley N, Kasza J, et al. Chronic postsurgical pain in the Evaluation of Nitrous Oxide in the Gas Mixture for Anaesthesia (ENIGMA)-II trial. Br J Anaesth 2016;117:801–811. PMID: 27956679; DOI: 10.1093/bja/aew338
3. Myles PS, Corcoran TB, Chan MT, Asghari-Jafarabadi M, Wu WKK, Peyton P, et al. Intraoperative dexamethasone and chronic postsurgical pain: a propensity score-matched analysis of a large trial. Br J Anaesth 2024;133:103–110. PMID: 38267338; DOI: 10.1016/j.bja.2023.12.031
4. Papadomanolakis-Pakis N, Uhrbrand P, Haroutounian S, Nikolajsen L. Prognostic prediction models for chronic postsurgical pain in adults: a systematic review. Pain 2021;162:2644–2657. PMID: 34652320; DOI: 10.1097/j.pain.0000000000002261
5. Bornemann-Cimenti H, Lederer AJ, Wejbora M, Michaeli K, Kern-Pirsch C, Archan S, et al. Preoperative pregabalin administration significantly reduces postoperative opioid consumption and mechanical hyperalgesia after transperitoneal nephrectomy. Br J Anaesth 2012;108:845–849. PMID: 22362672; DOI: 10.1093/bja/aes004 (Arbeit unserer Arbeitsgruppe)