《Brazilian Journal of Physical Therapy》：Quality of reporting electrophysical resources for post-cesarean pain relief: A scoping review
编辑推荐：
•参与者教育程度、种族和健康风险方面的数据有限。•未报告不良副作用或对治疗的满意度。•试验质量良好，但干预细节的报告较差。•由于依从性和忠实度数据缺失，重复性受到限制。引言剖宫产率在全球范围内一直在上升。从1990年到2018年，平均剖宫产率上升至19%，在欠发达国家甚至更高
- •
参与者教育程度、种族和健康风险方面的数据有限。
- •
未报告不良副作用或对治疗的满意度。
- •
试验质量良好，但干预细节的报告较差。
- •
由于依从性和忠实度数据缺失，重复性受到限制。
引言
剖宫产率在全球范围内一直在上升。从1990年到2018年，平均剖宫产率上升至19%，在欠发达国家甚至更高，达到22.9%。1 剖宫产后的疼痛使妇女难以康复，会阻碍母亲与新生儿的接触，同时也会对正确的哺乳姿势、自我护理、新生儿护理以及日常活动的进行造成障碍。2,3
各种治疗模式被用于缓解剖宫产后的疼痛，包括药物和非药物治疗。然而，在开具处方之前，必须考虑使用药物缓解疼痛可能导致的母体和新生儿不良副作用。4 据了解，非药物资源往往更便宜，并提供多种应用可能性。5
Dutra等人5调查了非药物治疗对产后镇痛的影响。然而，没有使用任何工具来分析干预报告的质量。Zimpel等人3发表了一项系统评价，旨在分析辅助疗法对产后疼痛缓解的影响。与之前的研究一样，没有应用任何工具来验证干预报告的完整性。最后，另一项系统评价6分析了辅助医学对剖宫产后疼痛缓解和伤口愈合的影响。该研究回顾了关于草药、按摩、反射疗法和指压的文章，未包含电、热或非热资源。
文献中在研究中描述参与者特征方面存在不足，如社会人口学数据和合并症。Cochrane评价3强调未来研究需要包含关于损伤或残疾、生命体征、镇痛药需求、出院后疼痛、妇女满意度、母乳喂养、与婴儿互动、出院时步行、住院时间和使用经过验证的量表等信息。Dutra等人5和Niasi等人6并未在其综述中提供关于参与者特征的详细信息，但收集了关于生命体征和妇女额外镇痛药需求的信息。作者们强调了纳入综述的研究中缺乏关于这些指标的详细报告。对这些参与者特征更全面、详细的了解对于确定从这些干预中受益的群体以及解决该领域现有差距至关重要。
研究设计如何应用的分析对临床实践目的而言是相关的。因此，Ciechanowicz等人?进行了一项范围综述，以检查在评估剖宫产后疼痛干预的研究中结果指标是如何报告的。作者们发现结果测量存在显著异质性，包括结果领域、测量工具和评估时间点存在广泛差异。然而，该综述关注的是临床结果的变异性，并未检查干预方案的完整性或完整性。
在这方面，值得强调的是，干预和人群报告的质量是研究各种治疗资源作为一种治疗形式的重要步骤，然而，这种报告并不总是基于标准化仪器。作者们往往对这些干预进行不完整描述，限制了在临床实践中重复和实施的可能性。7
为了改善干预报告并最小化上述问题，干预描述与重复模板（TIDIER）于2014年提出。7 该工具的目的在于作为提高干预可重复性的指南。除了支持可重复性外，它通过确保干预被描述得足够详细以实现临床可重复性来帮助减少研究浪费。在这方面，研究不仅需要具有低偏倚风险，还必须提供关于材料、基础设施、剂量、对治疗的任何修改以及适当实施忠实度的详细信息。8
本范围综述旨在验证测试剖宫产后疼痛缓解电物理资源的女性和临床背景的特征，并评估利用这些资源的研究所提供的描述质量。
章节摘要
研究设计
本范围综述按照Joanna Briggs研究所（JBI）的范围综述方法学进行。
9 本范围综述的方案由JBI证据综合手册中的范围综述部分和附录1中呈现的范围综述PRISMA扩展（PRISMA-ScR）
10指导。该方案已在开放科学框架注册：
osf.io/q325s。
资格标准
- •
研究类型：随机对照试验和类随机对照试验、病例系列以及观察性研究和横断面研究。
- •
结果
总共选择了16项研究进行全文分析。图1说明了所有筛选阶段。研究特征见表1。
讨论
本综述检查了调查剖宫产后疼痛缓解电物理资源研究的背景及人群特征，并评估了干预报告的完整性。我们发现，并非所有临床环境中感兴趣的人群特征都在研究中进行了描述，如婚姻状况、教育程度和种族，以及临床数据如产次、生命体征和风险状况。同样，缺乏评估
结论
纳入的研究对参与者特征描述有限，且未提供关于不良副作用或对治疗满意度的信息。尽管临床试验的方法学质量总体良好，但干预报告未满足方法可重复实施所需的所有要求。
未来研究应纳入考虑人群特征和研究设置的分析
写作过程中生成式AI和AI辅助技术的声明
在准备本工作期间，作者使用ChatGPT 4.0来澄清和改善语言。使用该工具后，作者根据需要审阅和编辑了内容，并对发表内容的全部负责。
资金
本研究部分资金由巴西高等教育人员进修协调机构（CAPES PRINT）提供——资助代码88887889651/2023-00。
Ana Carolina Sartorato Beleza｜Clara Maria de Araujo Silva｜Helen Nogueira Carrer｜Francisco Alburquerque-Sendín｜Daiana Priscila Rodrigues-de-Souza
