本文属于类型a，是一篇原创性研究的系统综述与网络荟萃分析（network meta-analysis, NMA），由wu jiangping、quan xiaolin、shu han、xiaolan zhou等作者完成，主要研究机构为重庆医科大学附属第二医院骨科关节外科中心及重庆医科大学第二医院病案统计科。该研究于2022年4月20日投稿，2022年6月13日被接收，2022年7月8日在线发表于 Frontiers in Medicine 期刊，文献doi为10.3389/fmed.2022.921016。

本研究的学术背景为骨科围手术期疼痛管理领域。肩关节镜手术是骨科常见的手术方式，可用于肩袖撕裂、肩关节不稳以及冻结肩等多种肩关节疾病的治疗。然而，术后疼痛是该手术后的常见问题，尤其是术后48小时内的疼痛可能显著限制患者的早期关节活动，从而影响手术的最终功能恢复效果，延长住院时间，增加再入院风险。在临床实践中，目前用于肩关节镜术后疼痛管理的干预措施种类繁多，大体上可分为神经阻滞方法和非神经阻滞方法两大类。神经阻滞方法包括肌间沟神经阻滞（interscalene nerve block, INB）、肩胛上神经阻滞（suprascapular nerve block, SSNB）、腋神经阻滞（axillary nerve block, ANB）、锁骨上神经阻滞（supraclavicular nerve block, SCNB）、星状神经节阻滞（stellate ganglion block, SGB）以及高位胸段竖脊肌平面阻滞（high thoracic erector spinae plane block, HTESPB）等；非神经阻滞方法包括关节腔内注射（intra-articular injection, IAI）、口服给药（oral administration, OA）、静脉给药（intravenous administration, IVA）和外用给药（external application, EA）等。虽然已有较多研究比较了不同镇痛方案的效果，但既往的系统综述多为传统两两比较，难以在同一分析框架下同时比较多种干预措施之间的相对优劣，且各研究结论并不一致。因此，本研究旨在通过网络荟萃分析的方法，寻找肩关节镜手术围手术期最有效的镇痛方案，以期为临床实践提供更可靠的循证医学依据。

在研究方法上，本研究按照PRISMA指南开展，并在PROSPERO平台完成注册，注册号为CRD42021286777。研究检索了MEDLINE、PubMed、EMBASE、Web of Science和Cochrane Library五个数据库中2011年1月至2021年1月发表的英文文献，检索关键词包括肩关节镜手术、术后疼痛、疼痛、治疗以及随机对照试验等。研究的纳入标准为：患者经诊断为肩关节疾病并接受肩关节镜手术；试验设计须比较表1中所列的不同干预措施；结局指标为术后12小时、24小时和48小时的视觉模拟评分（visual analog scale, VAS）或数字评分量表（numeric rating scale, NRS）疼痛评分；研究类型为随机对照试验（randomized controlled trial, RCT）。最终共纳入29篇随机对照试验，共涉及1,885例患者。纳入研究的平均每篇样本量为65例，范围在30至114例之间，患者平均年龄从29岁至63岁不等。在29篇文献中，12篇使用0至10分的NRS评分，16篇使用0至10分的VAS评分，1篇使用0至100分的NRS评分。术后12小时、24小时和48小时分别有15篇、28篇和14篇文献报告了疼痛评分结果。研究者将所有干预措施分为两大组，即神经阻滞组和非神经阻滞组，并对不同时间点的疼痛评分分别构建网络进行网络荟萃分析。

在数据提取与分析方面，研究者提取了每篇文献的发表时间、作者、干预类型、受试者特征、平均年龄、性别比例、各组患者数量、疼痛评分工具及结局时间点等数据。由于VAS和NRS均为0至10分评分量表，因此被认为可以合并到同一荟萃分析中。统计分析部分首先采用DerSimonian–Laird随机效应模型进行传统两两荟萃分析，然后采用多变量荟萃分析方法进行频率学派网络荟萃分析，并以均数差（mean difference, MD）和95%置信区间（confidence interval, CI）表示结果。研究者还计算了各干预措施的累积排序曲线下面积（surface under the cumulative ranking curve, SUCRA），用于排序各镇痛方案的效果，SUCRA值越接近100%表示该干预措施镇痛效果越好。为检验网络内部直接证据与间接证据之间的一致性，研究采用节点拆分法进行不一致性检验，并进行了Egger’s检验以评估发表偏倚。此外，研究还通过剔除样本量小于40例的研究进行敏感性分析，以判断结果的稳健性。研究质量评价采用了Cochrane“偏倚风险”工具和ROB2.0工具，并采用GRADE标准评价证据质量。

研究结果显示，在术后12小时网络中，传统两两荟萃分析发现INB+SSNB与SSNB相比、IAI与安慰剂（placebo, PL）相比、INB与PL相比、SSNB+ANB与SSNB相比以及SSNB+ANB与IAI相比存在显著差异。在网络荟萃分析中，INB+SSNB、INB、SSNB+ANB等干预措施与PL的差异也显示出统计学意义。SUCRA排序结果显示，神经阻滞组中术后12小时镇痛效果排名第一的干预措施为SSNB+INB，而在非神经阻滞组中，术后12小时排名第一的为EA。不过在敏感性分析中，剔除小样本研究后，术后12小时排序结果发生了明显变化，提示小样本研究可能产生偏倚，因此结合网络比较结果，研究认为INB+SSNB的镇痛效果在术后12小时组中更为可靠。术后24小时网络中，传统两两荟萃分析显示OA与PL、HTESPB与PL、INB+SSNB与SSNB、IAI与PL、颈段硬膜外阻滞（cervical epidural block, CEB）与IAI、INB与CEB以及ANB与PL之间存在显著差异。网络荟萃分析中，OA与PL、CEB与IAI以及INB与CEB的结果与传统荟萃分析一致，而HTESPB与PL、INB+SSNB与SSNB、IAI与PL以及ANB与PL的差异则不显著。SUCRA排序显示，术后24小时神经阻滞组中排名第一的为INB+IAI，非神经阻滞组中排名第一的为OA。在术后48小时网络中，传统两两荟萃分析显示OA与PL、HTESPB与PL、INB+SSNB与SSNB、INB与IAI、CEB与IAI以及INB+IAI与INB之间存在显著差异。网络荟萃分析中，OA与PL、INB与IAI、CEB与IAI以及INB+IAI与INB的结果与传统荟萃分析一致，而HTESPB与PL和INB+SSNB与SSNB的差异则不显著。SUCRA排序显示，术后48小时神经阻滞组中排名第一的为INB+IAI，非神经阻滞组中排名第一的为OA。综合来看，在三个术后时间点中，神经阻滞组的镇痛效果总体优于非神经阻滞组，其中术后12小时最佳方案为SSNB+INB，术后24小时和48小时最佳方案均为INB+IAI；非神经阻滞组中，术后12小时最佳方案为EA，术后24小时和48小时最佳方案均为OA。不一致性检验结果显示，网络1和网络2的整体不一致性不显著，P值分别为0.86和0.99，节点拆分法亦未发现显著不一致。Egger’s检验仅在术后24小时网络中发现发表偏倚，可能与纳入研究的样本量较小有关。

本研究结论认为，在神经阻滞组中，SSNB+INB在术后12小时镇痛效果最佳，INB+IAI在术后24小时和48小时镇痛效果最佳；在非神经阻滞组中，EA在术后12小时效果最佳，而OA在术后24小时和48小时的镇痛效果明显优于其他干预措施。研究还指出，术后疼痛管理不应局限于单一镇痛方式，而应结合术前超前镇痛、术中神经阻滞、术后关节腔内注射及口服镇痛药物等多模式镇痛策略，以提高镇痛效果并减少单一药物的副作用。此外，星状神经节阻滞因镇痛效果较差，不推荐作为肩关节镜术后镇痛的常规方案。本研究的科学价值在于，通过同时纳入多种干预措施并进行网络荟萃分析，克服了传统两两比较无法全面比较多种镇痛方案的局限性，为临床选择肩关节镜术后镇痛方案提供了更为系统的证据。其应用价值在于，为骨科医生和麻醉科医生提供了基于证据的围手术期多模式镇痛组合建议，有助于优化术后疼痛管理，改善患者早期功能锻炼的依从性，从而促进术后康复。本研究的特色和亮点在于对神经阻滞组和非神经阻滞组分别进行排序与比较，并结合不同术后时间点分别评价镇痛效果，体现了围手术期疼痛管理的时间动态特征。此外，研究还通过敏感性分析和一致性分析增强了结果的稳健性。研究同时指出，未详细分析各干预措施的并发症情况，也未对手术方式和肩关节疾病类型进行细分，因此未来需要更多高质量随机对照试验来验证最佳多模式镇痛方案，并进一步关注不同干预措施的安全性和并发症风险。