数字化干预对脑卒中后失语症患者疗效的系统评价与网状Meta分析

《Frontiers in Neurology》：Efficacy of digital interventions for patients with post-stroke aphasia: a systematic review and network meta-analysis

　　

摘要专业翻译 背景： 数字化干预在改善脑卒中后失语症（post-stroke aphasia, PSA）患者语言功能方面展现出潜力，但现有证据存在矛盾，最佳干预策略尚不明确。 目的： 本研究旨在评估不同数字化干预对PSA患者语言功能及生活质量的影响，为临床康复决策提供循证支持。 方法： 研究人员系统检索了PubMed、Web of Science、Cochrane Library、Embase、Scopus及中国知网（CNKI）数据库（自建库至2026年5月），纳入评估数字化干预（如虚拟现实（virtual reality, VR）、计算机辅助语言治疗（computer-assisted language therapy, CALT）、远程康复（telerehabilitation, TR））对成年PSA患者疗效的随机对照试验（randomized controlled trials, RCTs）。符合条件的研究需报告西方失语症成套测验（Western Aphasia Battery, WAB）或脑卒中失语症生活质量量表-39（Stroke and Aphasia Quality of Life Scale-39, SAQOL-39）结局指标。研究人员独立提取数据，采用Cochrane偏倚风险1（Risk of Bias 1, RoB 1）工具评估偏倚风险。网状Meta分析采用R 4.5.2软件，在频率学框架下进行，纳入一致性模型、随机效应模型，并以I2统计量评估异质性。通过敏感性分析、亚组分析和Meta回归分析异质性来源。采用累积排序曲线下面积（Surface Under the Cumulative Ranking Curve, SUCRA）对干预疗效进行排序。通过Egger检验和敏感性分析验证结果稳健性，并采用GRADE框架评估证据质量。 结果： 共纳入25项RCT，涉及1,069名参与者。与传统治疗（conventional therapy, C）相比，VR在失语商（aphasia quotient, AQ）方面显示出显著优势（均数差（mean difference, MD）=10.77，95% CI 9.48至12.06；SUCRA=89.57%），自发言语（MD=2.35，95% CI 1.71至2.99）、听觉理解（MD=1.47，95% CI 0.81至2.13）和复述（MD=1.98，95% CI 1.19至2.76）亦显著改善；排序为VR>CALT>TR>C。在命名方面，CALT排名最高（MD=1.41，95% CI 0.79至2.03；SUCRA=89.87%）；排序为CALT>VR>C>TR。在SAQOL-39方面，VR效果最佳（MD=0.51，95% CI 0.33至0.70；SUCRA=96.40%），排序为VR>TR>C>CALT。 结论： 数字化干预可有效改善PSA患者的语言功能。VR在失语商、言语、理解、复述及SAQOL-39方面展现出潜在优势，而CALT对命名障碍具有针对性优势。鉴于研究异质性、偏倚风险及样本量有限，结果解读需谨慎。未来研究应优化干预方案，整合神经调控或传统治疗技术，并探索具有成本效益的实施策略。 系统评价注册： https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/view/CRD420261373199，注册号CRD420261373199。

论文主体内容专业总结

引言

脑卒中后失语症（post-stroke aphasia, PSA）是脑卒中幸存者中常见的获得性语言障碍，约三分之一的脑卒中患者受其影响，严重损害功能恢复与生活质量。失语症缺陷通常涉及多个语言学维度，包括言语表达、听觉理解、阅读和书写能力受损。这些损害不仅削弱患者的语言沟通能力，还导致严重的社会隔离及抑郁、焦虑等心理共病。缺乏有效干预时，PSA患者常面临家庭生活和社会参与的严重破坏。传统言语语言康复治疗受限于医疗资源分布不均、治疗成本高昂及出院后治疗强度下降等问题，临床迫切需要更可及、高效且能精准匹配患者语言障碍特征的个性化干预。

数字化疗法如计算机辅助语言治疗（computer-assisted language therapy, CALT）、虚拟现实（virtual reality, VR）和远程康复（telerehabilitation, TR）为克服上述挑战提供了新途径。CALT主要依靠智能算法和自适应学习系统提供高频、个性化训练，并动态调整任务难度，在改善自发言语、听觉理解和命名等功能性沟通技能方面展现出显著潜力。VR利用沉浸式虚拟环境，将多模态感觉刺激与任务导向训练相结合，创造贴近日常生活的训练场景，增强患者训练参与度和情境化语言处理能力。通过整合视觉、听觉和触觉等多模态刺激，VR构建了综合人机交互环境，促进神经可塑性。TR主要利用视频会议平台和移动应用程序，通过信息通信技术提供远程干预，使患者能在家庭环境中接受持续语言训练，克服医疗资源和地理位置的限制，显著提高康复可及性。

既往研究提示数字化治疗可在一定程度上改善PSA患者的语言功能和沟通能力，但多数现有系统评价和Meta分析主要聚焦于单一数字化疗法与传统治疗的比较，缺乏关于不同数字化干预在不同语言领域疗效的系统性证据。此外，研究间在干预剂量、持续时间和结局指标方面存在显著异质性，导致研究结果不一致。网状Meta分析（network meta-analysis, NMA）可综合直接和间接证据，实现多种治疗效果的比较和排序，从而识别不同数字化干预在不同语言领域的相对效应。

方法

方案与注册： 本研究为系统评价和网状Meta分析，方案已在PROSPERO注册（CRD420261373199），并严格遵循PRISMA 2020指南。因所有数据均来源于已发表的随机对照试验，无需伦理审批。

纳入标准： 研究遵循PICOS原则。纳入对象为临床诊断为脑卒中并伴有脑卒中后失语症的成年患者（>18岁）；核心干预为数字化治疗干预，包括CALT、VR和TR；对照组接受传统言语语言治疗、其他数字化干预或常规护理/空白对照；研究必须报告至少一项关注结局，如WAB的失语商（AQ）或其分量表评分（自发言语、听觉理解、复述、命名）及SAQOL-39；研究设计为随机对照试验。

排除标准： 排除非脑卒中导致的失语症患者、严重认知障碍、视听障碍或严重精神疾病患者及未成年人；排除非数字化干预（如药物、针灸）及仅用于辅助和替代沟通（AAC）的数字化技术；排除主要活性成分无法分离的联合数字化干预；排除对照组采用非常规治疗或接受额外治疗的研究；排除传统治疗对照组明确包含计算机辅助工具、VR或其他数字化元素的研究；排除结局以非量化形式报告或缺失基线与终点数据的研究；排除综述、会议摘要、病例报告及非随机对照试验设计。

信息来源与检索策略： 研究人员系统检索PubMed、Web of Science、Cochrane Library、Embase、Scopus和中国知网（CNKI）数据库，检索于2026年5月完成，筛选于2026年6月完成。此外，通过Google Scholar和手动引文检索进行补充检索。检索策略整合了MeSH和EmTree术语及自由文本术语，针对不同数据库调整检索语法，不限制发表年份和语言。

研究筛选与数据提取： 所有检索记录导入EndNote X9进行管理和去重。两名研究人员独立进行文献筛选、质量评价和数据提取，分歧通过讨论或咨询第三名研究人员解决。数据提取内容包括研究标题、第一作者、发表年份、参与者特征、样本量、干预持续时间、干预细节、结局指标和质量评估。当已发表文章中相关数据不明确或不可用时，联系通讯作者获取进一步澄清。

偏倚风险评估： 采用Cochrane偏倚风险1（RoB 1）工具评估纳入研究的方法学质量，涵盖七个核心维度：随机序列生成、分配隐藏、参与者和人员盲法、结局评估盲法、不完整结局数据、选择性报告及其他来源偏倚。所有符合纳入标准的研究均纳入分析，无论其偏倚风险评分如何。

合成方法与统计分析： 分析采用R 4.5.2版本"netmeta"包，在频率学框架下进行。由于WAB和SAQOL-39均为连续变量，临床效应量以均数差（MD）及其95%置信区间量化。以I²统计量量化研究间异质性，I²≤50%和I²>50%分别定义为低和高异质性。鉴于纳入研究在基线人群特征、干预方案和干预持续时间方面存在预期临床和方法学异质性，所有网状Meta分析均采用随机效应模型。当观察到显著异质性时，基于脑卒中阶段、年龄和累积干预时间进行预设亚组分析和Meta回归。

为确保节点独立性和概念清晰性，干预措施按其主要活性成分分类。鉴于CALT和VR属于治疗技术而TR属于递送方式，具有重叠特征的研究根据其主要活性成分进行分配。传统治疗对照组严格限定为非数字化、面对面干预。对于多臂研究，各干预臂根据其干预模式分配到相应网络节点。研究还考虑了将同一研究的不同干预比较纳入网络时的传递性假设。

由于构建的证据网络未包含闭合环路，无法进行不一致性的统计学评估，因此采用一致性模型进行效应估计和定量合成。采用森林图比较各干预与传统治疗的效应量，采用网络图可视化不同治疗措施之间的连接。通过SUCRA评分对干预效应进行排序，并在联赛表中呈现干预间两两比较结果。采用漏斗图对称性和Egger检验评估发表偏倚。通过逐步排除法进行敏感性分析以评估网络结果的稳健性。

证据质量评估： 采用GRADE框架系统评估各结局的证据质量，基于原始研究偏倚风险、异质性和不可传递性、不一致性、不精确性或发表偏倚等因素，将证据等级从高到低逐步降级，最终将每项研究的证据质量客观评定为高、中、低或极低四个等级之一。

结果

文献检索结果： 从六个数据库共检索到3,795篇文章：PubMed（n=253）、Cochrane Library（n=2,072）、Web of Science（n=655）、Scopus（n=90）、Embase（n=250）和CNKI（n=475）。补充检索识别出12条记录，均与主要数据库结果完全重叠，在识别阶段去重。去除1,668篇重复文献后，剩余2,127篇文章根据标题和摘要进行筛选，排除1,991篇无关文献。对136篇文章进行全文审查，排除111篇不符合纳入标准的文献，最终纳入25项RCT。其中11项研究此前也已被既往独立系统评价覆盖。

研究特征： 共纳入25项研究，涉及1,069名PSA患者。研究涉及三种不同的数字化干预：CALT、VR和TR。根据预设分类标准，12项研究涉及CALT，9项涉及VR，5项涉及TR。

偏倚风险： 25项研究中，9项被评为高风险，3项为低风险，其余13项为不清楚风险。多数研究在随机化和分配隐藏方面存在不足，可能引入一定程度的偏倚。多数研究在结局测量和选择性报告方面偏倚风险较低，但大多数情况下其他潜在偏倚来源无法明确评估。

网络证据关系： 采用均数差和95%置信区间构建网络图，各结局的证据网络均未识别出闭合环路，因此无需进行不一致性检验，采用一致性模型。

失语商（AQ）评分： VR较传统治疗（C）改善最大（MD=10.77，95% CI 9.48至12.06；SUCRA=89.57%）。CALT排名第二（MD=10.01，95% CI 7.25至12.77；SUCRA=76.97%）。TR与C相比无显著差异。

自发言语： VR排名第一（MD=2.35，95% CI 1.71至2.99；SUCRA=85.45%）。CALT排名第二（MD=2.22，95% CI 1.43至3.02；SUCRA=78.34%）。TR与C无显著差异。

听觉理解： VR较C具有明显优势并排名第一（MD=1.47，95% CI 0.81至2.13；SUCRA=92.80%）。CALT排名第二（MD=1.01，95% CI 0.34至1.69；SUCRA=67.82%）。TR与C无显著差异。

复述： VR较C排名第一（MD=1.98，95% CI 1.19至2.76；SUCRA=94.89%）。CALT排名第二（MD=1.32，95% CI 0.49至2.15；SUCRA=67.70%）。TR未显示显著获益。

命名： 较C相比，CALT改善最大（MD=1.41，95% CI 0.79至2.03；SUCRA=89.87%），VR次之（MD=1.19，95% CI 0.74至1.64；SUCRA=75.38%）。TR未观察到显著获益。

脑卒中失语症生活质量量表-39（SAQOL-39）： VR改善最大（MD=0.51，95% CI 0.33至0.70；SUCRA=96.40%）。TR排名第二（MD=0.30，95% CI 0.02至0.58；SUCRA=68.08%）。CALT未显示显著获益。

干预排序： 失语商（AQ）：VR>CALT>TR>C；自发言语：VR>CALT>TR>C；听觉理解：VR>CALT>TR>C；复述：VR>CALT>TR>C；命名：CALT>VR>C>TR；SAQOL-39：VR>TR>C>CALT。

关键比较： 基于AQ评分，VR显著优于C（MD=?10.77，95% CI ?12.06至?9.48），CALT显著优于C（MD=?10.01，95% CI ?12.77至?7.25），TR与C无显著差异（MD=?0.31，95% CI ?7.16至6.54），CALT显著优于TR（MD=?10.32，95% CI ?17.70至?2.94），VR显著优于TR（MD=?11.08，95% CI ?18.05至?4.11）。基于自发言语评分，VR显著优于C（MD=?2.35，95% CI ?2.99至?1.71），CALT显著优于C（MD=?2.22，95% CI ?3.02至?1.42），TR与C无显著差异（MD=?0.18，95% CI ?2.47至2.11）。CALT可能优于TR（MD=?2.04，95% CI ?4.46至?0.19），VR可能优于TR（MD=?2.17，95% CI ?4.55至?0.20）。基于听觉理解评分，VR显著优于C（MD=?1.47，95% CI ?2.13至?0.81），CALT显著优于C（MD=?1.01，95% CI ?1.69至?0.34），TR与C无显著差异（MD=?0.19，95% CI ?1.50至1.12）。VR可能优于TR（MD=?1.28，95% CI ?2.74至?0.07）；其他干预间比较无统计学显著差异。基于复述评分，VR显著优于C（MD=?1.98，95% CI ?2.76至?1.19），CALT显著优于C（MD=?1.32，95% CI ?2.15至?0.49），TR与C无显著差异（MD=?0.16，95% CI ?1.73至1.40）。VR可能优于TR（MD=?1.81，95% CI ?3.57至?0.06）；其他干预间比较无统计学显著差异。基于命名评分，CALT显著优于C（MD=?1.41，95% CI ?2.03至?0.79），VR显著优于C（MD=?1.19，95% CI ?1.64至?0.74）；TR与C无显著差异（MD=?0.21，95% CI ?1.56至1.13）。CALT可能优于TR（MD=?1.62，95% CI ?3.11至?0.14），VR可能优于TR（MD=?1.40，95% CI ?2.83至?0.02）。基于SAQOL-39评分，VR显著优于C（MD=?0.51，95% CI ?0.70至?0.33），TR显著优于C（MD=?0.30，95% CI ?0.58至?0.02），CALT与C无显著差异（MD=?0.06，95% CI ?0.36至0.25）。VR显著优于CALT（MD=?0.57，95% CI ?0.93至?0.21）；VR与TR、TR与CALT之间无显著差异。

讨论与结论

数字化干预可有效改善PSA患者的语言功能。VR在失语商、自发言语、听觉理解、复述及SAQOL-39方面展现出潜在优势，而CALT对命名障碍具有针对性优势。TR在部分结局指标上亦显示一定效果。鉴于研究异质性、偏倚风险及样本量有限，结果解读需谨慎。未来研究应优化干预方案，整合神经调控或传统治疗技术，并探索具有成本效益的实施策略。