个性化康复方法:慢性颈痛患者手法治疗与运动有效性的调节效应分析——SS-MECH试验的次要分析
《Musculoskeletal Science and Practice》:Personalizing Rehabilitation Approaches: Moderator Analyses of Manual Therapy and Exercise Effectiveness in Individuals with Chronic Neck Pain: Secondary Analysis of the SS-MECH trial
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时间:2026年09月24日
来源:Musculoskeletal Science and Practice 2.2
编辑推荐:
•活动范围不对称有利于选择EX(运动)以获得更好的结局•较低恐惧感的患者在EX(运动)中改善更多;较高恐惧感的患者在MT(手法治疗)中获益更大•基线活动范围受限时,MT(手法治疗)产生了更好的结果•调节效应较小,治疗方案间的差异有限章节摘要背景在比较有效性研究中,一阶研究问题
• 活动范围不对称 有利于选择EX(运动)以获得更好的结局
• 较低恐惧感 的患者在EX(运动)中改善更多;较高恐惧感的患者在MT(手法治疗)中获益更大
• 基线活动范围受限 时,MT(手法治疗)产生了更好的结果
• 调节效应 较小,治疗方案间的差异有限
章节摘要 背景 在比较有效性研究中,一阶研究问题探讨的是干预是否产生效应,以及平均而言该干预是否优于、劣于或相当于替代治疗方案[1]。二阶研究问题在此基础之上进一步延伸,探讨这些效应为何或如何发生,重点关注影响观察结局的潜在机制、因果路径和情境因素[2]。三阶研究问题则超越了解释层面,进一步识别——
原始研究设计 为本二次分析提供数据的主试验(SS-MECH试验)[9]是一项随机、平行、机制性临床试验,临床结局比较为次要研究目标。该试验已在
clinicaltrials.gov 前瞻注册,编号为#NCT05940012,研究方案论文于2024年发表[8]。在该试验中,4周和6个月时各组间在疼痛干扰和疼痛强度结局上无差异,尽管——
结果 人口统计学和组间数据已在主试验中报告[9]。对于每项调节分析(表2、表3、表4),绝大多数自助法偏差估计值非常接近0.00,表明估计量对当前样本无偏,且自助分布紧密围绕原始估计值。各模型的解释方差(R2 )范围为.00至.24,表明交互调节效应仅解释了很小比例——
讨论 本SS-MECH临床试验[8]的预设二次分析目标为:1)应用调节分析框架确定基线患者特征和临床发现是否预测了MT(手法治疗)与EX(运动)之间4周和6个月差异结局;2)分析调节变量在何种条件下改变治疗效果,并提供具有临床意义的阈值。我们仅识别出5个具有统计学意义的治疗效果调节变量,且效应量较小——
结论 我们在18个基线变量中识别出5个作为接受MT(手法治疗)或EX(运动)的治疗效应修饰因子,其中仅1个(基线活动范围)在两种不同结局及4周和6个月两个时间点上均保持一致。关键发现表明,当存在活动范围不对称时,MT(手法治疗)可能是更好的选择;而当活动范围受限时,EX(运动)可能是早期结局(4周)的更好选择。这些调节变量数量有限且效应量较小,可能反映了多种因素。MT(手法治疗)和EX(运动)可能各自发挥——
CRediT作者贡献声明 Chad Cook: 撰写——审阅与编辑,撰写——原稿,方法论,形式分析,数据整理,概念构思。Francis Keefe: 撰写——审阅与编辑,撰写——原稿。Damian Keter: 撰写——审阅与编辑,撰写——原稿。Giacomo Rossettini: 撰写——审阅与编辑,撰写——原稿。Bryan O'Halloran: 撰写——审阅与编辑,撰写——原稿,资金获取。Ken Learman: 撰写——审阅与编辑,撰写——原稿。
伦理批准与参与同意 杜克大学医疗系统机构审查委员会:方案编号:Pro00113663。
利益冲突 作者声明不存在与本文发表相关的财务及非财务利益冲突。
伦理声明 本工作在获得伦理委员会(杜克大学)批准后进行,具体信息如下(杜克大学医疗系统机构审查委员会:方案编号:Pro00113663)。在研究开始前已获取参与者知情书面同意。
数据共享声明 由于伦理审查委员会限制,支持性数据不可获得。
AI使用声明 作者仅使用Microsoft Copilot进行语言编辑,包括语法、拼写和措辞。该工具未生成任何科学内容、数据解读或结论。所有作者均批准最终稿件。
利益冲突声明 作者声明不存在与本文发表相关的财务及非财务利益冲突。
致谢 本文作者感谢Kelley Seebeck作为临床研究协调员所做的工作。
Chad E. Cook|Amy McDevitt|Derek Clewley|Bryan O'Halloran|Ken Learman|Damian Keter|Giacomo Rossettini|Francis Keefe
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