综述：脊髓损伤后神经病理性疼痛的患病率：一项更新的系统性回顾和荟萃分析

《Journal of Clinical Neuroscience》：Prevalence of neuropathic pain following spinal cord injury: An updated systematic review and meta-analysis

　　脊髓损伤后神经病理性疼痛的患病率为57%，下位疼痛最常见（30%），同位及下位疼痛共存者占5%。研究表明患病率不受年龄、性别、损伤原因、时间、严重程度和神经损伤水平影响，但分类系统不同会导致结果差异。需建立标准化诊断工具。

　　

Fatemeh Salehian|Aryan Aarabi|Shahryar Rajai Firouzabadi|Mohammadreza Alinejadfard|Soroush Oraee|Ida Mohammadi|Roozbeh Tavanaei|Mehri Salari

伊朗德黑兰沙希德·贝赫什提医科大学医学院

摘要

背景

神经病理性疼痛（NP）是脊髓损伤（SCI）后的一种致残性状况，会降低生活质量并造成显著的经济负担。尽管先前的研究试图测量其发病率，但受限于不完善的分类系统。此外，NP发病率的决定因素在文献中存在争议。本系统评价和荟萃分析旨在确定SCI后NP的发病率及其决定因素。

方法

2024年3月17日检索了PubMed/Medline、Scopus和Web of Science数据库。纳入了使用有效分类系统报告成人人群NP发病率的研究。进行了比例荟萃分析，并对年龄、性别、受伤时间以及创伤性SCI的比例进行了荟萃回归分析，还对损伤严重程度、神经损伤水平（NLI）和NP程度进行了亚组分析。质量评估采用了修订版的Newcastle-Ottawa量表。

结果

共纳入24项研究（n = 6,318），这些研究的偏倚风险较低至中等。NP的总体发病率为57%（95%置信区间：51%，64%），存在显著异质性（I2 = 96.2%），且无发表偏倚。亚组分析显示，低于损伤水平、损伤水平及损伤水平以下的NP发病率分别为30%、20%和5%。年龄、性别、创伤原因、受伤时间、损伤严重程度、急性与慢性SCI以及NLI对发病率没有影响，而分类系统的类型则有影响（p < 0.01）。

结论

SCI后NP较为常见，且不同损伤严重程度、NLI、原因、年龄和性别的患者中发病率相似。所使用的分类系统会影响发病率。未来的研究应致力于建立标准化分类系统。

部分内容

背景

脊髓损伤（SCI）是一种可能导致严重且长期后遗症的致残性状况。这些后遗症包括运动、感觉和自主神经功能障碍以及慢性疼痛[1]。慢性疼痛在SCI患者中很常见，估计有68%的患者受其影响[2]。它严重影响患者的生活质量，导致身体、情感和社会方面的挑战[3]。慢性疼痛会干扰日常活动，降低行动能力，并对心理健康产生不良影响。

方法

本系统评价遵循PRISMA指南[21]进行。研究方案已注册在PROSPERO平台（ID：CRD42024613994）。

结果

初步检索共找到5,803项研究，去除3,107篇重复文献后，选取2,696篇进行标题和摘要筛选。其中174篇被用于全文检索和评估，最终有24项研究被纳入系统评价。排除原因及筛选过程的详细信息见图1和补充材料（表S2）。

讨论

本系统评价和荟萃分析评估了SCI后NP的发病率和特征。结果显示，在6,318名参与者中，NP的总体发病率为57%。发病率不受年龄、性别、创伤原因、损伤严重程度或受伤时间的影响，但分类系统对发病率有影响，且不同研究之间NP发病的时间也存在差异。

本研究是对Burke等人[15]进行的荟萃分析的更新。

局限性

本研究存在若干局限性。一个主要问题是荟萃分析中的异质性。虽然部分异质性可以通过所使用的分类系统来解释，但使用相同评估工具的研究之间仍存在异质性。这可能是由于研究设计、参与者特征或随访时间的差异所致，但由于每种分类系统使用的研究数量较少，无法进一步探究这些差异。

结论

总体而言，SCI后NP的发病率为58%，其中低于损伤水平的NP最为常见，其次是损伤水平的NP，同时出现这两种情况的占5%。发病率似乎不受NLI、损伤严重程度、原因、年龄和性别的影响，但分类系统的类型会影响发病率。尽管存在研究异质性和方法学差异，我们的研究结果强调了标准化诊断工具和早期干预的必要性。

作者贡献声明

Fatemeh Salehian：撰写初稿、项目管理、数据收集与分析。Aryan Aarabi：撰写初稿、数据收集与分析。Shahryar Rajai Firouzabadi：撰写初稿、数据可视化、方法指导、正式数据分析、概念构建。Mohammadreza Alinejadfard：撰写初稿、数据收集与分析。Soroush Oraee：数据可视化、数据收集与分析。Ida Mohammadi：审稿与编辑。

利益冲突声明

作者声明不存在可能影响本文研究的已知财务利益或个人关系。

致谢

本研究未获得公共部门、商业机构或非营利组织的任何特定资助。

数据可用性

所有相关数据均已包含在手稿和补充材料中，如有进一步查询，请联系通讯作者，我们会根据合理要求提供。