《Systematic Reviews》：Comparative efficacy of exercise, nutrition, and combined exercise and nutritional interventions in older adults with sarcopenic obesity: a protocol for systematic review and network meta-analysis
随着年龄增长，老年人的身体就像一部逐渐老化的机器，身体成分会发生变化，脂肪悄悄在腹部堆积，肌肉量却慢慢减少。这种变化使得肥胖和肌肉减少症相伴出现，进而发展成肌少症性肥胖（Sarcopenic Obesity，SO） 。全球范围内，老年人 SO 的患病率达到 11%，75 岁及以上老人中更是高达 23%。SO 患者面临着跌倒、骨折、代谢紊乱、认知障碍和抑郁等多种不良后果，不仅严重影响生活质量，还会给家庭和社会带来沉重的经济负担，甚至增加死亡风险。
尽管运动、营养干预被认为是应对 SO 的有效非药物策略，但以往研究在评估这些干预措施时存在不足。多数研究只关注单一干预方式，缺乏对运动、营养及联合干预效果的全面比较。虽然有研究尝试评估运动和营养干预对成人 SO 的影响，但未明确哪种干预方式能带来最佳治疗效果。为了填补这一知识空白，中南大学湘雅医学院附属常德医院（常德市第一人民医院）的研究人员开展了一项系统评价和贝叶斯网络 Meta 分析（Network Meta-analysis，NMA） 。该研究成果发表在《Systematic Reviews》上，有望为 SO 的治疗和管理提供重要参考。
研究人员在开展此项研究时，主要运用了以下关键技术方法：首先，通过检索多个数据库，包括 PubMed、Web of Science、Embase、OVID、CINAHL、中国知网（CNKI）、万方数据和维普（VIP），全面收集从数据库建立至 2024 年 12 月期间发表的随机对照试验（Randomized Controlled Trial，RCT） 。然后，利用 Cochrane 风险偏倚工具评估纳入研究的质量。最后，运用 Stata 15.0 和 R 软件进行数据分析，包括网络 Meta 分析、两两 Meta 分析等，并通过多种方法评估模型拟合度、检验假设以及分析潜在的发表偏倚。
统计分析：网络 Meta 分析中，依据数据的同质性、敏感性、传递性、一致性及发表偏倚测试结果，使用 Stata 15.0 和 R 软件进行分析。若差异无统计学意义（P>0.05），采用一致性模型；反之则采用不一致性模型。通过累积概率排名生成每个干预的表面下累积排名（Surfaces Under the Cumulative Ranking，SUCRA）值，数值越高代表干预效果越好。两两 Meta 分析时，使用 Review Manager 5.4 软件合并数据，对二分结局计算优势比（Odds Ratio，OR）及其 95% 置信区间（Confidence Interval，CI） ，对连续结局计算均数差（Mean Difference，MD）及其 95% CI；根据I2统计量评估研究间的异质性，若I2≤40%采用固定效应模型，若I2>40%则采用随机效应模型。针对多臂试验，通过数据分解和方差调整确保分析的准确性。此外，研究人员还使用多种方法评估模型拟合度，如偏差信息准则（Deviance Information Criterion，DIC）、残差偏差、节点分裂分析等，并对传递性假设进行评估，同时通过漏斗图、Egger 回归检验和 Begg 秩相关检验评估发表偏倚，还开展了敏感性分析和亚组分析以评估研究结果的稳健性，利用置信网络 Meta 分析（Confidence in Network Meta-analysis，CINeMA）框架评估证据质量。
研究结论和讨论部分：本研究旨在全面评估运动、营养及联合干预对老年 SO 患者的相对疗效，填补现有文献的重要空白。研究结果将为医疗保健人员和政策制定者提供参考，有助于制定循证指南，优化 SO 管理，改善老年患者的健康结局。虽然目前研究尚未得出具体结论，但通过严谨的研究设计和多种分析方法，有望为未来临床治疗和研究提供有力依据，推动 SO 治疗领域的发展，让更多老年患者受益。
