数字神经损伤的最佳治疗方案：系统评价与贝叶斯网络荟萃分析

本研究通过系统综述和贝叶斯网络Meta分析，比较了神经吻合术、同种异体移植、自体移植和导管在修复数字神经损伤中的效果，发现同种异体移植在静态和动态两点辨别能力上均表现最佳，尤其是神经吻合术不可行时。

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摘要 通俗语言总结

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背景

数字神经损伤是周围神经损伤中最常见的类型。我们旨在进行一项系统评价和贝叶斯网络荟萃分析，以确定数字神经修复患者中恢复感觉的最佳技术。

方法

从研究开始到2025年9月进行了电子搜索。共纳入了13项研究，比较了神经缝合术、异体移植、自体移植和导管移植方法。分析的结果包括静态两点辨别能力（S2PD）和动态两点辨别能力（M2PD），结果以95%置信区间（CI）表示的平均差（MD）或累积排名曲线下面积（SUCRA）分数及平均排名估计值呈现。通过排除神经缝合术也进行了敏感性分析。P值<0.05被认为具有统计学意义。

结果

汇总分析显示，异体移植是S2PD的最佳技术（SUCRA：70.39，平均排名：1.89），而神经缝合术在M2PD方面表现最佳（SUCRA：70.71，平均排名：1.88）。传统的荟萃分析也证实了异体移植在S2PD方面的优势（MD = −1.44，95% CI：−2.57至−0.32；P = 0.01）以及神经缝合术在M2PD方面的优势（MD = −0.50，95% CI：−0.87至−0.13；P = 0.007）。然而，排除神经缝合术的敏感性分析显示，异体移植在M2PD方面同样表现最佳（SUCRA：69.91，平均排名：1.60）。导管修复在这两项结果上均显著劣于其他技术（S2PD：P = 0.002；M2PD：P = 0.004）。

结论

这些发现表明，异体移植是优化数字神经损伤后感觉恢复的最有效技术，尤其是在无法进行神经缝合术的情况下。

通俗语言总结本研究回顾了多种修复数字神经损伤的技术，重点关注感觉恢复情况。它使用了13项研究的数据，比较了神经缝合术、异体移植、自体移植和导管移植方法。结果显示，异体移植在静态两点辨别能力（S2PD）方面效果最佳，而神经缝合术在动态两点辨别能力（M2PD）方面表现更优。然而，排除神经缝合术的敏感性分析显示，异体移植在M2PD方面也排名最高。导管修复在这两项感觉指标上的效果均较差。总体而言，当无法进行神经缝合术时，建议使用异体移植以实现最佳的感觉恢复。

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