非特異的な頸部痛みを有する個人を区別するためのバイオマーカーとして生体力学および生理学的パラメータの証拠:メタ解析による体系的レビュー

科学分野:

• 生物医学工学
• 運動器官の健康
• リハビリテーション科学

背景:

• 首の痛みは世界的な健康問題であり,原因が特定されていないため,しばしば非特異的なものと分類されます.
• 痛みは運動パターンや生理機能に 重要な影響を及ぼし 潜在的な客観的なバイオマーカーを示唆します
• センサー技術の進歩により 生物学的および生理学的変化を 客観的に正確に測定できます

研究 の 目的:

• 非特異的な頸部痛みを対照群から区別するために,センサーで測定された生体力学的パラメータに関する証拠を体系的に検討し,合成する.
• 非特異的な首の痛みを持つ個人を特定する際の,これらのパラメータの差別的パフォーマンスを評価する.
• 臨床的評価とリハビリテーションのための客観的なバイオマーカーとしてこれらのパラメータの可能性を調査する.

主な方法:

• 灰色の文献と参考リストを含む6つの主要なデータベースで体系的な文献検索が行われました.
• 53件の観察研究が定性合成に含まれており,27件のメタ分析が行われました.
• 識別されたパラメータの差別的なパフォーマンスを評価するために,機械学習と統計的技術が使用されました.

主要な成果:

• メタアナリシスは,非特異的な首の痛みと首の運動範囲の低下,関節の位置感覚の低下,歩行パラメータの変化 (ステップの長さ,速度) との強い関連性を確認した.
• 脊髄筋電動図の増加と心拍の変動の減少も,首の痛みと有意に関連していた.
• 分類研究は,特に機械学習を用いて,歩行や電筋図のパラメータを使用して,高い差別性能 (71. 9~90%の精度) を示した.

結論:

• 非特異的な首痛に関連した生体力学および生理学的変化は,客観的なバイオマーカーとして機能することができます.
• これらのセンサーで得られたパラメータは,首の痛みの臨床評価を向上させる大きな可能性を示しています.
• これらのバイオマーカーがリハビリテーション戦略を導くのに役立つことを完全に確立するには,さらなる検証が必要である.