疼痛刺激水平（nociception level NoL）指数是基于心率、心率变异性、脉搏波振幅（photoplethysmograph wave amplitude PPGA）、皮肤传导速率、皮肤传导速率波动及它们的时间倒数所进行的非线性结合所得出的一种疼痛指数，该指数的建立主要用于评估患者的疼痛种类或是镇痛状态。
既往的一些小样本研究指出 NoL 指数所采用的拟合非线性模型对于疼痛状态的评估效果优于单纯采用其非线性模型中某一变量的评估效果，不过 NoL 指数对于患者术中不同强度的疼痛刺激的评估准确性目前还不明确。
基于以上，来自以色列的 Edry 教授等人就对疼痛刺激种类、是否采用药物镇痛及不同疼痛刺激强度下 NoL 指数对于疼痛状态的评估进行比较，文章发表于近期的 Anesthesiology 杂志上。
首先研究人员设定五种特定类型的疼痛刺激：强直痉挛刺激；强直痉挛刺激使用镇痛剂；气管插管；皮肤切开/套管插入以及无任何刺激。分别比较术中 NoL 指数与心率、脉搏波振幅、血压及脉搏指数对于疼痛的评估情况。另外也进行了在皮肤切开时分析两组不同瑞芬太尼血清浓度的 NoL 指数的比较。
该项研究共计纳入 58 例患者，某一疼痛刺激下，随着刺激强度的增加，NoL 指数也随之成比例地上升。与其他目前所用常用的单一变量对于疼痛的评价相比，NoL 指数可更好地判别不同种类的疼痛刺激，其曲线下面积为 0.93，敏感性 87%，特异性 84%。NoL 指数是唯一的一种能够可靠区分两种不同浓度瑞芬太尼进行皮肤切口或套管置入时镇痛的判别方式。
NoL 指数可随患者所接受的临床或试验性的疼痛刺激而成比例的发生改变，并且能够可靠区分疼痛刺激的种类，具有较高的敏感性和特异性。同时，NoL 指数也可随某一疼痛刺激强度的增加而成比例地逐步上升，可随镇痛药物的使用而相应的增长减慢。因而与其他疼痛刺激评估所采用的方式相比，NoL 指数更具优势，可用于全麻时准确区分疼痛刺激来源。
文章思路较为简单，整合临床资料，各项数据经过统计计算、非线性回归等拟合一个非线性模型，再使用该模型进行相应的计算，继而对结果进行预测。非线性模型的利用属统计学范畴，我们今后的研究中，各项临床指标同样也可进行非线性回归，就像文章所强调的，单一的指标毕竟有这样那样的缺陷，但多个指标相结合呢？
