3.0 Q1 | meta | 南京中医药大学| 虚拟现实技术改善老年人的步态和平衡功能：随机对照试验的荟萃分析
第一段–文章基本信息
文章题目：Virtual reality technology improves the gait and balance function of the elderly: a meta-analysis of randomized controlled trials
中文标题：虚拟现实技术改善老年人的步态和平衡功能：随机对照试验的荟萃分析
发表杂志：Arch Med Sci
影响因子：1区，IF=3.0
发表时间：2024年6月
第二段–本文创新点和科研启发
本文创新点和科研启发
系统性评估虚拟现实技术在老年人中的应用： 本研究通过系统综述和荟萃分析，全面评估了虚拟现实（VR）技术在改善老年人步态和平衡功能中的应用。研究整合了多项随机对照试验的数据，涵盖了不同的VR干预措施和评估指标，为虚拟现实技术在老年人康复中的应用提供了全面的科学依据。
揭示虚拟现实技术的显著效果： 研究发现，虚拟现实技术在改善老年人步态和平衡功能方面具有显著效果。具体来说，VR干预显著提高了老年人的步态速度、步态稳定性以及平衡能力，减少了跌倒的风险。这些结果表明，虚拟现实技术可以作为一种有效的康复工具，帮助老年人改善日常活动能力和生活质量。
为临床实践和未来研究提供指导： 本研究的结论强调了虚拟现实技术在老年人康复中的重要性和潜力，并为临床医生和研究人员提供了具体的指导建议。研究建议在老年人康复计划中纳入虚拟现实技术，特别是在步态和平衡训练中。此外，研究还指出了未来研究的方向，包括进一步优化VR干预方案、探索其在不同老年人群体中的适用性，以及评估长期使用的效果。
第三段-Introduction
背景
随着老年人生理功能的下降，如肌肉力量和平衡感的减弱，老年人跌倒的风险显著增加，跌倒已成为全球老年人伤亡的主要原因之一。中国已成为世界上老年人口最多的国家，预计到2050年，60岁以上的人口将达到总人口的40%。在65岁及以上的老年人中，每年约有1/3的人经历过跌倒，而在85岁及以上的老年人中，这一比例高达1/2。意外跌倒和跌倒受伤的可能性随着年龄的增长而增加，可能导致死亡、残疾、生活质量下降以及医疗费用的增加。目前，预防老年人跌倒的传统干预方法包括平衡训练、步态训练和健康教育，但老年人对这些传统方法的依从性较差，长期效果存在争议。随着科学技术的发展，虚拟现实（VR）技术开始应用于老年人康复领域，通过提供准确的评估、帮助、监督和培训，确保了运动训练的兴趣和有效性。然而，VR训练在预防老年人跌倒方面是否比传统干预模式更有效仍存在争议。因此，本研究旨在通过荟萃分析评估VR在改善老年人步态和平衡功能中的应用，为老年人的护理提供循证支持。
第四段-Methods
方法
本荟萃分析遵循了系统评价和荟萃分析的首选报告项目（PRISMA）声明。由于该研究是一项荟萃分析，因此不需要伦理批准。
文献检索策略
两位作者独立检索了EMBASE、PubMed、Web of Science、临床试验、Cochrane图书馆、中国知网（CNKI）、万方和维普数据库，以查找潜在的随机对照试验。检索时间为从各数据库建立到2023年10月20日。我们使用主题词与关键词和基于布尔运算符的自由词进行文献检索。这项荟萃分析的检索策略如下：（“老年人”或“老年人”或“老”或“老年人”）和（“虚拟现实”或“虚拟现实”或“虚拟现实”或“电脑游戏”或“互动游戏”）和（“活动”或“跌倒”或“平衡”或“力量”或“步态”或“姿势”）。
文献纳入和排除标准
本荟萃分析的纳入标准如下：评价VR干预对改善老年人步态和平衡功能的影响的RCT。研究人群由60岁以上没有认知障碍的受试者组成。VR组接受基于VR技术的运动训练，而对照组接受传统的运动干预。结果指标包括步态评估指标、静态平衡指标、动态平衡指标、肌肉力量和跌倒恐惧评估指标，例如Tinetti步态评估量表、单腿站立测试（OLST）、功能范围测试（FRT）、Berg平衡量表（BBS）、计时和开始（TUG）、五次坐立测试（FTSST）、30秒坐立测试（30s SST）、跌倒效能量表（FES）和生活满意度指数A（LSIA）。本荟萃分析的排除标准如下：病例报告和综述等RCT以外的研究设计，非中英文文献报告。
文献筛选和数据提取
将本研究中的所有文献导入EndNote软件进行重复删除和文献管理，由两名研究人员根据既定的纳入和排除标准独立筛选文献。如有分歧，将通过协商一致或第三方解决。提取的文献信息包括第一作者姓名、出版年份、国家、样本量、干预措施、结局指标和研究结论。数据提取完成后，两位研究人员交叉检查了数据的一致性。
偏倚风险评估
两名研究人员独立评估了纳入的RCT的质量，每位研究人员都严格按照Cochrane协作网的随机试验偏倚风险评估工具评估了文献中的风险偏倚。如果有分歧，将通过共识和讨论来解决。评价指标包括随机序列生成、分配隐藏、参与者和人员盲法、结局评价盲法、结局数据不完整、选择性报告和其他偏倚。每个项目都可以相应地被评为“高风险”、“低风险”和“不清楚”。
统计分析
在本荟萃分析中，使用RevMan 5.2软件分析纳入的数据。χ²检验用于检验异质性。如果研究之间没有异质性（p≥0.1，则I²<50%），使用固定效应模型进行荟萃分析；否则使用亚组分析或随机效应模型进行分析。我们计算了加权均数差（WMD）及其95%置信区间（CI）。该荟萃分析的统计显著性水平为α=0.05。如果每项研究的结果数据不能通过荟萃分析进行分析，则仅进行描述性分析。采用漏斗图和Egger回归分析检验荟萃分析结果的偏倚。即使结果不显著，也试图评估发表偏倚。
第五段-Results
结果
RCT 筛选
筛选前初始检索共检索到218篇文献，重复去除后分层筛选出205篇相关文献。最后，本研究纳入了 14 项 RCT用于数据分析（图 1）。
纳入的 RCT 特征
如表 I 所示，共纳入 662 名老年人，其中 336 名接受了 VR 干预，326 名接受了对照干预。不同RCTs在VR设备、干预频率和持续时间方面存在一些差异。
RCT 质量评估
如图 2 和图 3 所示，在纳入的 14 项 RCT 中，11 项 RCT 具体描述了随机方法，8 项 RCT 报告了分配隐藏，并且由于 VR 干预模型需要针对研究对象进行特定的训练指导，因此难以实施研究人群的盲法设计。只有 1 篇文章提到了研究对象的盲法，2 篇文章在 RCT 中使用了 evaluator 的盲法。我们没有发现其他方面的质量风险。
Meta 分析
TUG 分数
6 项 RCT 报告了干预后的 TUG 评分。TUG 是一种常用的筛查工具，可帮助临床医生识别有跌倒风险的患者。研究之间的异质性很大 （p = 0.08， I2= 50%），因此使用随机效应模型进行分析。结果显示，VR 组老年人的 TUG 评分显著低于对照组，差异有统计学意义 （MD = –1.34,95% CI （–1.99， –0.69），p < 0.001，图 4 A），表明 VR 组的动平衡功能优于对照组。
BBS 评分
5 项 RCT 报告了干预后的 BBS 评分。BBS 是 Katherine Berg 于 1989 年创建的一项测试，用于评估老年人的平衡能力;它通过 14 项有关移动性的任务来评估动态和静态平衡。研究之间的异质性很小 （p = 0.18， I2= 36%），因此使用固定效应模型进行分析。结果显示，VR 组老年人的 BBS 评分显著高于对照组，差异有统计学意义 （MD = 1.71,95% CI （0.81， 2.61），p < 0.001，图 4 B），表明 VR 组的动平衡功能优于对照组。
OLST 评分
两项 RCT 报告了干预后的 OLST 评分。OLST 是用于诊断肌肉骨骼行走残疾症状的平衡测试之一，用于识别运动器官退化的症状并制定预防策略。研究之间的异质性很小 （p = 0.42， I2= 0%），因此使用固定效应模型进行分析。结果显示，VR 组老年人 OLST 评分显著高于对照组，差异有统计学意义 （MD = 2.15,95% CI （0.29， 4.02），p = 0.02，图 4 C），提示 VR 组的静平衡功能优于对照组。
人脸识别评分
4 项 RCT 报告了干预后的 FRT 评分。人脸识别测试是识别跌倒风险的有用筛查工具。研究之间的异质性很小 （p = 0.80， I2= 0%），因此使用固定效应模型进行分析。结果显示，VR 组老年人的 FRT 评分显著高于对照组，差异有统计学意义 （MD = 2.44,95% CI （1.44， 3.43），p < 0.001，图 4 D），提示 VR 组的静平衡功能优于对照组。
FTSST 评分
两项 RCT 报告了干预后的 FTSST 评分。FTSST 衡量转移技能的一个方面;它提供了一种量化功能性下肢力量和/或确定患者用于完成过渡运动的运动策略的方法。研究之间的异质性很小 （p = 0.004， I2= 88%），因此使用随机效应模型进行分析。结果显示，VR 组和对照组老年人的 FTSST 评分无显著差异 （MD = –2.62,95% CI （–-6.23,0.99），p = 0.15，图 5 A）。
30 秒 SST 评分
两项 RCT 报告了干预后 30 年代的 SST 评分。30 多岁 SST 是一种评估老年人功能性下肢力量的测量方法。研究之间的异质性很小 （p < 0.001， I2= 96%），因此使用随机效应模型进行分析。结果显示，VR 组和对照组老年人 30 多岁 SST 评分无显著差异 （MD = 0.30,95% CI （–2.18， 2.78），p = 0.81，图 5 B）。
步态改善
3 项 RCT 报告了干预后步态改善的 Tinetti 评分。研究之间的异质性很大 （p = 0.10， I2= 57%），因此使用随机效应模型进行分析。结果显示，VR 组老年人的 OLST 评分显著高于对照组，差异有统计学意义 （SMD = 0.73,95% CI （0.03， 1.42），p = 0.04，图 5 C），表明 VR 组的步态改善优于对照组。
对老年人的跌倒恐惧
两项随机对照试验报告了干预后对跌倒的恐惧。研究之间的异质性很大（p < 0.001， I2= 80%），因此使用随机效应模型进行分析。结果显示，VR 组和对照组之间老年人对跌倒的恐惧没有显着差异 （SMD = 0.03,95% CI （-0.63， 0.68），p = 0.94，图 5 D）。
发表偏倚
对每个指数进行了漏斗图分析。如图 6 所示，散点对称分布在中线两侧，呈现倒漏斗状。Egger 回归分析结果显示，文献分析结果无显著偏倚 （均 p > 0.05）。
第六段–结论
结论
本荟萃分析结果表明，VR 干预有利于改善健康老年人的步态和动静平衡功能，但对老年人的下肢肌肉力量和跌倒恐惧没有显著影响。VR 干预可能在老年护理和预防跌倒领域有效。然而，考虑到一些研究的样本量小，以及每项 RCT 的干预方案和频率存在一定程度的异质性，应谨慎对待结果。可能会建议老年患者使用 VR 来改善步态和平衡功能，但考虑到缺乏普遍可用性，即使在高收入国家也可能是不可能的。因此，建议在未来的研究中，适当增加样本量，采用更加规范和严谨的设计，并开展深入研究，以进一步验证 VR 在老年人中的作用。
