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为解决慢性非特异性颈痛运动疗法效果评估及个体差异问题，澳大利亚阿德莱德大学研究人员开展 IPD MA 研究。结果有助于明确疗法效果、影响因素等。推荐科研读者阅读，助力深入了解该领域，推动颈痛治疗发展。
在生活中，脖子疼是个很常见的问题。你或许有过这样的经历，长时间低头看手机、电脑，或者保持一个姿势太久，脖子就开始隐隐作痛。可别小瞧这脖子疼，数据显示，每 10 个人里就有 7 个在一生中的某个阶段会遭遇它，而且不少还会发展成反复疼痛或者慢性疼痛。这不仅让患者身体遭罪，还会产生心理负担，影响生活质量，同时也给医疗系统带来了沉重的负担，治疗慢性脖子疼的费用可不低。
目前，国内外的临床实践指南都把体育锻炼当作治疗脖子疼的首选方法。然而，让人困惑的是，随机对照试验（RCTs）和系统评价却表明，体育锻炼在缓解脖子疼痛和减轻疼痛相关残疾方面，效果往往只是一般般。这是为什么呢？原来，不同的人对锻炼疗法的反应差异很大。有的患者通过锻炼，脖子疼痛明显减轻，可有的患者却没什么效果，甚至还有可能加重。但以往的随机对照试验通常不会报告有多少人有效、多少人无效，之前有研究发现，无反应者的比例竟然高达 50% 。由于个体差异的这些关键信息没有被充分考虑，随机对照试验可能无法准确反映锻炼疗法的真实效果，那些有效果的数据可能被没效果的数据给 “冲淡” 了。
传统的荟萃分析（MA）是一种总结治疗有效性证据的常用方法，它能提供定量数据来评估治疗效果。不过，它在分析脖子疼锻炼疗法时也存在缺陷。因为传统荟萃分析是把研究数据汇总起来，关注的是整体平均情况，这样就会忽略个体参与者的具体变化，导致分析结果缺乏临床相关性，不能很好地指导个性化治疗。
为了深入探究体育锻炼疗法对慢性非特异性颈痛（chronic non - specific neck pain）的真实效果，来自澳大利亚阿德莱德大学等机构的研究人员，在《Systematic Reviews》期刊上发表了题为 “Physical exercise therapy for chronic non - specific neck pain: protocol for a meta - analysis of individual participant data” 的论文。这项研究意义重大，它不仅能帮助我们更清楚地了解锻炼疗法的真正作用，还能为医生制定更有针对性的治疗方案提供有力依据，让慢性非特异性颈痛患者得到更有效的治疗。
在这项研究中，研究人员主要采用了以下关键技术方法：
首先是系统的文献检索，他们参考 Cochrane 协作网的标准方法，与医学图书馆员合作设计检索策略，在多个电子数据库（如 AMED、CINAHL、Cochrane Central Register of Controlled Trials 等）中进行全面搜索，同时结合参考文献追溯，尽可能找到所有相关的随机对照试验。
然后是严格的研究筛选，两名评审员独立按照预先设定的标准筛选文献，先排除不相关的标题和摘要，再对可能符合要求的文献进行全文评估。如果两人意见不一致，会有第三位评审员介入，确保筛选的准确性，整个过程借助 Covidence 软件进行。
接着是数据收集，研究人员向纳入研究的随机对照试验的主要作者索要去识别化的原始数据，若 4 周内未收到回复，会联系第一作者和资深作者。同时，他们还计划进行传统荟萃分析，提取并整理试验的关键信息。
最后是复杂的数据处理与分析，使用 ROB 2.0 工具评估纳入研究的偏倚风险，运用 GRADE 方法评估证据的确定性。对收集到的数据，先进行描述性分析，再分别通过研究层面的荟萃分析和元回归、患者层面的个体参与者数据（IPD）分析来探究治疗效果，还会考察小研究效应，使用多种统计软件进行分析。
下面我们来看看具体的研究结果：
描述性分析
研究人员对纳入的研究进行了详细描述，包括试验相关特征和个体特征。他们把传统荟萃分析的汇总数据与符合条件但未提供个体参与者数据的试验进行对比，还仔细检查了现有的个体参与者数据能否代表所有现有研究的样本，这样能更全面地了解这些研究的基本情况，为后续分析打下基础。
研究层面的荟萃分析和元回归
通过传统荟萃分析和元回归，研究人员综合分析了运动疗法效果的研究数据，评估了试验层面的变量。他们采用一步法对所有研究的个体参与者数据进行建模，根据不同的结局类型选择合适的模型，比如线性协方差模型用于连续结局，Cox 回归或相关生存模型用于时间 - 事件结局。通过这些分析，研究人员能够对比个体参与者数据荟萃分析和传统荟萃分析的结果，探究不同运动疗法在锻炼计划持续时间和随访结局方面的差异，这有助于了解不同运动疗法的特点和效果差异。
患者层面的个体参与者数据分析
利用个体参与者数据，研究人员深入探究了患者层面的治疗效果修饰因素，看看治疗反应的变化是否与个体患者特征有关。他们找出那些提供了基线变量额外信息的研究，这些变量可能是治疗反应的潜在预测因素。然后，研究人员分析并展示了由这些潜在预测因素定义的亚组中的治疗效果，还研究了每个预测因素与疼痛强度、疼痛相关残疾和生活质量结局的治疗效果之间是否存在相互作用。通过这个分析，研究人员进一步了解了不同患者特征对运动疗法效果的影响，为个性化治疗提供了更具体的依据。
小研究效应调查
对于包含十项或更多试验的荟萃分析，研究人员会评估与整体治疗效果调查相关的小研究效应。因为较小的试验相比大型试验，更有可能报告重要且乐观的结果。研究人员使用轮廓增强漏斗图和漏斗图不对称性检验来进行评估，这有助于发现研究中可能存在的偏差，保证研究结果的可靠性。
在这项研究中，研究人员通过系统的文献检索、严格的研究筛选、全面的数据收集和复杂的数据分析，深入探究了体育锻炼疗法对慢性非特异性颈痛的效果。研究首次采用个体参与者数据荟萃分析这种方法，全面深入地分析了相关随机对照试验，为我们理解慢性非特异性颈痛的运动疗法提供了新的视角。
这次研究的意义非凡。它不仅能让我们更准确地了解运动疗法对慢性非特异性颈痛在疼痛强度、疼痛相关残疾和生活质量方面的影响，还能明确运动疗法的有效率和无效率，找出与临床有意义反应相关的患者特征，确定颈痛强度、疼痛相关残疾和生活质量的最小临床重要差异（MCID）和 / 或最小可检测变化（MDC）值。这些结果能帮助医生更好地预测患者对运动疗法的反应，为不同患者制定更个性化的治疗方案，提高治疗效果，让慢性非特异性颈痛患者得到更精准、更有效的治疗，从而改善他们的生活质量。不过，这项研究也存在一些局限性，比如部分随机对照试验的作者可能不提供数据，数据的可用性和质量也可能影响结果的可靠性，而且研究比传统荟萃分析更耗费资源。但总体而言，它为该领域的研究和临床实践开辟了新方向，为后续研究和治疗改进提供了重要的参考和依据。
