ผลกระทบของแนวทางโภชนาการที่แตกต่างกันต่อภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อย: โปรโตคอลสำหรับการทบทวนอย่างเป็นระบบและการวิเคราะห์เมตาเครือข่าย

เราจะเหนื่อยไปทำไม? เราจะแก้ไขปัญหาความเหนื่อยล้าได้อย่างไร?

【ติดต่อ】อีเมล: george.deng@wecistanche.com / WhatsApp:008613632399501/Wechat:13632399501

เชิงนามธรรม

แม้ว่าจะทราบกันดีว่าโภชนาการที่เหมาะสมมีประสิทธิภาพในการจัดการภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อย แต่สารอาหารที่ทรงพลังที่สุดยังไม่ได้รับการพิจารณา การศึกษานี้ออกแบบมาเพื่อศึกษาผลกระทบของแนวทางโภชนาการต่างๆ ต่อมวลกล้ามเนื้อ ความแข็งแรงของกล้ามเนื้อ และการป้องกันภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อยในการทบทวนวรรณกรรมอย่างเป็นระบบ ในการออกแบบการศึกษา มีการพิจารณาการวิเคราะห์เมตาแบบเครือข่ายและแบบคู่ของการทดลองทางคลินิกแบบสุ่ม จะครอบคลุมถึงการศึกษาทางคลินิกเกี่ยวกับผลกระทบทางโภชนาการที่เกี่ยวข้องกับกิจกรรมทางสรีรวิทยาของกล้ามเนื้อโครงร่างและการจัดการภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อย ผลลัพธ์หลักจะครอบคลุมองค์ประกอบห้าประการต่อไปนี้: ผลต้านความเมื่อยล้าต่อกล้ามเนื้อโครงร่าง การป้องกันกล้ามเนื้อลีบ ระดับการสร้างความแตกต่างกับเซลล์กล้ามเนื้อโครงร่าง ผลต้านการอักเสบ และการป้องกันการบาดเจ็บของกล้ามเนื้อ ผู้เขียนจะดำเนินการคัดเลือกการศึกษา การแยกกระบวนการข้อมูล และการตรวจสอบคุณภาพระเบียบวิธี

Cistanche สามารถทำหน้าที่เป็นสารต่อต้านความเหนื่อยล้าและเสริมความแข็งแกร่ง และการศึกษาเชิงทดลองแสดงให้เห็นว่ายาต้มของ Cistanche tubulosa สามารถปกป้องเซลล์ตับในตับและเซลล์บุผนังหลอดเลือดที่เสียหายในหนูว่ายน้ำที่มีน้ำหนักมากได้อย่างมีประสิทธิภาพ ควบคุมการแสดงออกของ NOS3 และส่งเสริมไกลโคเจนในตับ การสังเคราะห์จึงออกฤทธิ์ต้านความเมื่อยล้า สารสกัด Cistanche tubulosa ที่อุดมไปด้วยฟีนิลทานอยด์ไกลโคไซด์สามารถลดระดับครีเอทีนไคเนสในซีรั่ม, แลคเตตดีไฮโดรจีเนส และระดับแลคเตตได้อย่างมีนัยสำคัญ และเพิ่มระดับฮีโมโกลบิน (HB) และระดับกลูโคสในหนู ICR และอาจมีบทบาทในการต่อต้านความเหนื่อยล้าโดยการลดความเสียหายของกล้ามเนื้อ และชะลอการเสริมกรดแลคติคเพื่อกักเก็บพลังงานในหนู เม็ด Cistanche Tubulosa แบบผสมช่วยยืดเวลาการว่ายน้ำแบบรับน้ำหนักได้อย่างมีนัยสำคัญ เพิ่มการสำรองไกลโคเจนในตับ และลดระดับยูเรียในซีรั่มหลังการออกกำลังกายในหนู ซึ่งแสดงฤทธิ์ต้านความเมื่อยล้า ยาต้มของ Cistanchis สามารถปรับปรุงความอดทนและเร่งการกำจัดความเหนื่อยล้าในหนูที่ออกกำลังกายและยังสามารถลดระดับความสูงของครีเอทีนไคเนสในซีรั่มหลังการออกกำลังกายอย่างหนักและรักษาโครงสร้างพื้นฐานของกล้ามเนื้อโครงร่างของหนูให้เป็นปกติหลังการออกกำลังกายซึ่งบ่งชี้ว่ามีผลกระทบ เสริมสร้างความแข็งแรงทางร่างกายและต้านความเมื่อยล้า นอกจากนี้ Cistanchis ยังช่วยยืดอายุการรอดชีวิตของหนูที่ได้รับพิษไนไตรท์ได้อย่างมาก และเพิ่มความทนทานต่อภาวะขาดออกซิเจนและความเหนื่อยล้า

คลิกที่หมดสติ

การลงทะเบียนตรวจสอบอย่างเป็นระบบ

ทะเบียน OSF (หมายเลขอนุมัติด้านจริยธรรม: https://osf.io/ye4q7)

คำสำคัญ สารอาหาร ภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อย การวิเคราะห์เมตาเครือข่าย การทบทวนอย่างเป็นระบบ เกณฑ์วิธี

การแนะนำ

การสูญเสียการทำงานของกล้ามเนื้ออย่างต่อเนื่องพร้อมกับมวลกล้ามเนื้อและความแข็งแรงของกล้ามเนื้อโครงร่างเป็นที่รู้กันว่าส่งผลต่อคุณภาพชีวิตในผู้สูงอายุ [1] การเปลี่ยนแปลงที่เกี่ยวข้องกับรูปแบบการแก่ชรานี้อาจทำให้สูญเสียการทำงานของโปรตีนในกล้ามเนื้อและการเติบโตของอายุ และยังอาจเป็นสาเหตุรองจากภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อย [2, 3]

แม้ว่าอัตราการสูงวัยจะแตกต่างกันไปตามประชากรที่แตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับระดับการพัฒนา แต่ประชากรสูงวัยนั้นพบได้ทั่วไปในทุกภูมิภาคและทุกประเทศ [4] สัดส่วนของผู้ที่มีอายุ 60 ปีขึ้นไปเพิ่มขึ้นทุกปี และคาดว่าจะเพิ่มขึ้นมากกว่าสองเท่าภายในปี 2593 [5] ประชากรสูงวัยคาดว่าจะมีผลกระทบอย่างกว้างขวางและกว้างต่อลักษณะต่างๆ ของสังคม [4]

ภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อยสามารถลดมวลกล้ามเนื้อโครงร่างและทำให้ความแข็งแรงของกล้ามเนื้ออ่อนแอลง ดังนั้นการเจ็บป่วยจากภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อยทำให้ผู้สูงอายุเสี่ยงต่อผลข้างเคียง เช่น ความบกพร่องและคุณภาพชีวิตที่ไม่อุดมสมบูรณ์ [6] สาเหตุทางพยาธิวิทยาของภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อย ได้แก่ กิจกรรมของร่างกายลดลง การขาดสารอาหาร และกิจกรรมที่เพิ่มขึ้นในไซโตไคน์ [7]

การบูรณาการสารอาหารที่เหมาะสมที่เกี่ยวข้องกับการใช้ผลิตภัณฑ์เสริมอาหารเป็นแนวทางโดยตรงในการป้องกันภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อย หลักฐานทางคลินิกจำนวนมากขึ้นแสดงให้เห็นว่าการบริโภคสารอาหารมีบทบาทสำคัญในการรักษาภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อย นอกจากนี้ การปรับเปลี่ยนทางโภชนาการยังช่วยเพิ่มมวลกล้ามเนื้อบริเวณโครงกระดูก [8, 9] และความแข็งแรงของกล้ามเนื้อในบุคคลที่มีความตึงเครียดของกล้ามเนื้อ

แม้ว่าจะเป็นที่ทราบกันดีอยู่แล้วว่าโภชนาการที่เหมาะสมนั้นมีประสิทธิภาพในผู้ป่วยภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อย แต่สารอาหารที่ทรงพลังที่สุดในการจัดการภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อยและการปรับปรุงความแข็งแรงของกล้ามเนื้อยังไม่ได้รับการพิจารณา

เพื่อความเข้าใจที่ดีที่สุดของเรา มีการพัฒนาการศึกษาแบบจำกัดเพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของสารอาหารต่างๆ ในการรักษาภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อย ยิ่งไปกว่านั้น คำถามที่ว่าแนวทางโภชนาการแบบใดที่ให้ข้อได้เปรียบที่ทรงพลังที่สุดในการปรับปรุงการทำงานของกล้ามเนื้อลดลงยังคงต้องได้รับคำตอบ

บทความนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อเปรียบเทียบผลกระทบของสารอาหารต่างๆ ต่อผู้ป่วยที่มีภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อยในการวิเคราะห์เมตาเครือข่ายนี้

วิธีการ

การลงทะเบียน

การวิเคราะห์เมตาเครือข่ายพร้อมการทบทวนบทความอย่างเป็นระบบมีรายการไว้ล่วงหน้าในรีจิสทรี OSF (DOI การลงทะเบียน:https://doi.org/10.17605/OSF.IO/YE4Q7) และจะถูกรายงานตามคำแนะนำสำหรับการวิเคราะห์เมตาเครือข่าย โปรโตคอล (PRISMA-P) [10]

เกณฑ์คุณสมบัติ

ผู้เข้าร่วม (P)

การศึกษาในมนุษย์ที่เกี่ยวข้องกับแนวทางที่เป็นไปได้ที่เกี่ยวข้องกับมวลกล้ามเนื้อโครงร่างหรือความแข็งแรงในการจัดการภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อยจะถูกเลือก ในการศึกษาในมนุษย์ จะรวมวิชาที่มีอายุ 18 ปีขึ้นไปและทั้งสองเพศด้วย วิชาที่มีสิทธิ์ควรได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นผู้ป่วยมวลกล้ามเนื้อน้อยปฐมภูมิหรือทุติยภูมิ ต้องเป็นไปตามเกณฑ์สี่ประการต่อไปนี้จึงจะวินิจฉัยภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อยได้: การลดมวลกล้ามเนื้อ ความแข็งแรงของกล้ามเนื้อลดลง การประเมินกล้ามเนื้อในชีวิตประจำวัน และความเร็วในการเดินที่ลดลง หากผู้ป่วยมีพฤติกรรมช้าจะมีปัญหาในการเดิน ปีน และลุกจากเก้าอี้ นอกจากนี้คุณอาจล้มบ่อยครั้ง การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ทำให้คุณดำเนินการตามขั้นตอนการวินิจฉัย หากพฤติกรรมของผู้ป่วยเริ่มช้าลง ต้องมีคนช่วยเดิน ลุกจากเก้าอี้ยาก การขึ้นบันไดอย่างล้นหลาม หรือเมื่อเร็ว ๆ นี้เขาล้มบ่อย แนวปฏิบัติถือว่ารูปแบบเหล่านี้เป็นการลดความแข็งแรงของกล้ามเนื้อที่จำเป็นสำหรับชีวิตประจำวันของคุณ และดำเนินการตามขั้นตอนการวินิจฉัย ถ้าแรงจับของผู้ชายวัดได้น้อยกว่า 27 กก. หรือแรงจับของผู้หญิงวัดได้น้อยกว่า 16 กก. ถือเป็นการสูญเสียกล้ามเนื้อ และถ้ายืนบนเก้าอี้ 5 ครั้งใช้เวลานานกว่า 15 วินาที ทั้งชายและหญิง ได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นการสูญเสียกล้ามเนื้อ สามารถใช้รังสีเอกซ์ MRI หรือการวิเคราะห์อิมพีแดนซ์ทางชีวภาพ (BIA) เพื่อวินิจฉัยกล้ามเนื้อมวลกล้ามเนื้อน้อยบริเวณแขนขาได้ ผลดีจะได้รับการตรวจสอบในห้าประเภทต่อไปนี้: ผลกระทบต่อการป้องกันความเหนื่อยล้าต่อกล้ามเนื้อโครงร่าง, การป้องกันกล้ามเนื้อลีบ, ระดับความแตกต่างกับเซลล์กล้ามเนื้อโครงร่าง, ผลต้านการอักเสบ และการป้องกันการบาดเจ็บของกล้ามเนื้อ [11]

การแทรกแซง (I)

เกี่ยวกับเกณฑ์การรวมที่กล่าวข้างต้น เราจะรวมสารอาหารอย่างใดอย่างหนึ่งต่อไปนี้และกลุ่มควบคุมหนึ่งอย่างอย่างเห็นได้ชัด หรือสารอาหารอย่างน้อยสองชนิด (กลุ่มควบคุมหลายกลุ่ม)

ทางเลือกทางโภชนาการประเภทที่เหมาะสมจะมีดังนี้

• วิตามินดี

• กรดไขมันโอเมก้า-3

• อัลบูมิน

ประเภทของการทดลองที่มีกลุ่มควบคุมแบบสุ่มต่อไปนี้จะถูกตัดออกดังต่อไปนี้:

อาหารที่เหมาะสมหรือสมดุลทุกประเภท รวมถึงอาหารคาร์โบไฮเดรตต่ำ โปรตีนสูง ไขมันต่ำ และอาหารมังสวิรัติ

สารหลอกที่มีอยู่ในผลิตภัณฑ์เสริมอาหาร การศึกษาด้วยวิธีอื่นนอกเหนือจากแนวทางโภชนาการ

มีการใช้สารอาหารเพียงบางส่วนหรือไม่ใช้ในทุกกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม

การเปรียบเทียบเครื่องเปรียบเทียบ (C)

ตัวเปรียบเทียบถูกจัดประเภทเป็นกลุ่มควบคุม การดูแลตามปกติ และยาทุกประเภท

มาตรการผลลัพธ์ (O)

การศึกษาเกี่ยวกับสารอาหารที่เข้าเกณฑ์ที่มีการควบคุมทางคลินิกมักจะมีปริมาณน้อย และการกระจายของข้อมูลเป็นเรื่องยากที่จะตรวจสอบสำหรับการศึกษาที่มีตัวอย่างขนาดเล็ก ดังนั้น ลำดับความสำคัญจะถูกตัดสินในการใช้และการวิเคราะห์ตัวแปรไดโคโตมัสทั้งในด้านประสิทธิผลและการยอมรับในการทบทวนครั้งนี้

ผลลัพธ์หลักได้รับการตีความอย่างครอบคลุมโดย 5 หัวข้อต่อไปนี้:

1. ผลในการต้านการอักเสบหรือสารต้านอนุมูลอิสระ: ระดับของไซโตไคน์ที่เกี่ยวข้องกับการอักเสบ (เช่น TNF-RII, IL-6, TNF-a, IL-1ra, IL-8) หรือระดับของเอนไซม์ต้านอนุมูลอิสระ (เช่น ซูเปอร์ออกไซด์ดิสมิวเตส กลูตาไธโอนเปอร์ออกซิเดส กลูตาไธโอนรีดักเตส)

2. ข้อห้ามการด้อยค่าของกล้ามเนื้อ: การเพิ่มประสิทธิภาพในการฟื้นตัวของความแข็งแรงของกล้ามเนื้อและอาการปวดกล้ามเนื้อที่เริ่มมีอาการล่าช้า (DOMS)

3. ผลลัพธ์ในการต้านความเมื่อยล้า: ระดับยูเรียไนโตรเจนในเลือด (BUN) หรือโปรไฟล์ไขมันในเลือดที่ใช้สำหรับการทำนายความเสี่ยงต่อโรคหลอดเลือดหัวใจ

4. การป้องกันกล้ามเนื้อลีบ: ความเสี่ยงต่อการเคลื่อนไหวบกพร่อง, กล้ามเนื้อลีบหลังออกกำลังกายอย่างหนัก, การคงมวลกล้ามเนื้อโครงร่าง และความแข็งแรงของกล้ามเนื้อ

5. ผลกระทบจากการสร้างกล้ามเนื้อใหม่: การปรับปรุงสภาพต่างๆ ของร่างกาย การปรับปรุงความแข็งแรงของกล้ามเนื้อบริเวณด้ามจับ อัตราส่วนของพลาสมาฟอลลิสแตติน/ไมโอสแตติน และมวลกล้ามเนื้อโครงร่าง

ผลลัพธ์เพิ่มเติมรวมถึงคุณลักษณะต่อไปนี้: (1) เหตุการณ์ไม่พึงประสงค์ใดๆ (เช่น ปวดศีรษะ คลื่นไส้ อาหารไม่ย่อย) และ (2) คุณภาพชีวิต (เช่น SF-36, Euro-Qol-5 ขนาด)

เรียนออกแบบ

การเปรียบเทียบการทดลองแบบสุ่มจะดำเนินการระหว่างสารอาหารที่เป็นไปได้ โดยมีระยะเวลาการใช้ขั้นต่ำ 3 เดือน โดยอ้างอิงจาก Asian Working Group for Sarcopenia: 2019 Consensus Update on Diet and Sarcopenia Management ใหม่ล่าสุด [12]

แหล่งข้อมูล

นักวิจัยที่เกี่ยวข้องทั้งหมดจะหารือเกี่ยวกับฐานข้อมูลและเงื่อนไขที่เหมาะสมสำหรับกระบวนการดึงข้อมูล ก่อนกระบวนการค้นหาวรรณกรรม เงื่อนไขการค้นหาและฐานข้อมูลเป้าหมายจะถูกกำหนดหลังจากการอภิปรายอย่างครอบคลุม นักวิจัยอิสระสองคนจะดำเนินการค้นคืนโดยใช้เอกสารออนไลน์ การตัดสินใจวิจัย การดึงข้อมูล และการประเมินคุณภาพระเบียบวิธี ฐานข้อมูลออนไลน์ถัดไปจะถูกตรวจสอบบทความตั้งแต่เริ่มต้นจนถึงปัจจุบัน ฐานข้อมูลต่อไปนี้จะถือเป็นแหล่งข้อมูล: PubMed, Embase ผ่าน Elsevier, Ovid MEDLINE, Central Register of Control Tests, Web of Science, Scopus, ระบบบริการข้อมูลเกาหลีศึกษา, ฐานข้อมูลทางการแพทย์ของเกาหลี (KMbase) และเครื่องมือค้นหาของเกาหลี

กลยุทธ์การค้นหา

กลยุทธ์การค้นหาจะรวมข้อความที่กำหนดภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อยเข้ากับคำอธิบายที่อธิบายตัวเลือกทางโภชนาการ ผลการค้นหาเบื้องต้นแสดงผลการค้นหาจำนวนมากที่สุดใน MEDLINE ผ่าน PubMed กลยุทธ์ที่คาดการณ์ไว้สำหรับ MEDLINE ผ่านทาง PubMed แสดงไว้ในตารางที่ 1 ผู้เขียนจะตรวจสอบรายการอ้างอิงของการทดลองที่เลือกทั้งหมดและบทความที่เกี่ยวข้องอีกครั้ง นอกจากนี้ ผู้เขียนที่เชี่ยวชาญขอบเขตทางคลินิกของภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อยจะระบุสิ่งตีพิมพ์ที่เกี่ยวข้องกับสิ่งแทรกแซงสำหรับการจัดการภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อย เราจะค้นหางานที่ยังไม่เปิดเผยผ่านกระบวนการประชุมใหญ่ๆ และเว็บไซต์ เช่น เอกสาร ProQuest, ETos และ OpenGrey นอกจากนี้ จะมีการเรียกร้องข้อมูลที่ยังไม่ได้เผยแพร่เพิ่มเติมจากผู้ตรวจสอบ สถาบันแห่งชาติเพื่อความเป็นเลิศด้านสุขภาพและการดูแล (NICE สหราชอาณาจักร) และคุณภาพและเศรษฐศาสตร์ของการดูแลสุขภาพเข้ากล้าม จะถูกสแกนเพื่อหาข้อมูลใดๆ ที่ยังไม่ได้เผยแพร่ ฐานข้อมูลของจีนจะไม่ถูกเรียกคืนเพื่อหลีกเลี่ยงอคติที่อาจเกิดขึ้นโดยการเลือกการทดลองโดยไม่มีข้อมูลเพิ่มเติม แม้จะมีการทดลองแบบสุ่มที่มีกลุ่มควบคุมจำนวนมากที่มีการเผยแพร่ในวารสารของจีน แต่บทความเหล่านี้หลายบทความรายงานว่าไม่รับประกันกระบวนการสุ่มที่เหมาะสม [13] แต่นักวิจัยจะรวบรวมการศึกษาที่เป็นไปได้ทั้งหมดโดยไม่คำนึงถึงประเทศต้นทาง โดยดึงมาจากฐานข้อมูลระหว่างประเทศที่กล่าวถึงข้างต้น และตรงตามเกณฑ์การคัดเข้า/คัดออก

บันทึกการศึกษา

การจัดการข้อมูล

ด้วยโครงสร้างมาตรฐาน การประเมินคุณสมบัติด้วยชื่อเรื่องและข้อมูลอ้างอิงที่ได้รับจากการดึงข้อมูลจะดำเนินการโดยผู้ตรวจสอบสองคน ผู้ชมจะไม่มองข้ามผู้เขียน วารสาร หรือประเทศต่างๆ แบบฟอร์มการวิจัยจะได้รับการทดสอบบนพื้นฐานการทดลองโดยสมาชิกผู้ทบทวน ความคลาดเคลื่อนสามารถแก้ไขได้โดยข้อตกลงหรือหากจำเป็นโดยการหารือกับนักวิจัยคนที่สาม ในการจัดการชื่อเรื่องและบทคัดย่อ นักวิจัยทั้งสองจะตรวจสอบคุณสมบัติของบทความฉบับเต็มอย่างอิสระโดยใช้แบบฟอร์มมาตรฐาน หลังจากการคัดกรองการศึกษาที่อาจมีคุณสมบัติเหมาะสม ในทำนองเดียวกัน หากมีความขัดแย้งกัน ผู้เขียนจะต้องหารือกันเพื่อหาฉันทามติก่อน หากจำเป็น ผู้เขียนคนที่สามจะเข้ามาช่วยเหลือ ในการเลือกชื่อเรื่อง บทคัดย่อ และต้นฉบับฉบับเต็ม ความสอดคล้องระหว่างผู้ตรวจสอบสองคนจะได้รับการประเมินโดยการทบทวนความสอดคล้องดิบและคัปปาที่ไม่มีการถ่วงน้ำหนัก (k) หากตัวเลขที่คำนวณได้แสดงน้อยกว่าหรือเท่ากับ 0 ในคะแนน Kapp จะถือว่ามีข้อตกลงที่ไม่ดี ในทางตรงกันข้าม ผมได้คะแนนมากกว่า 0.80 ในคะแนนคัปปา ถือว่าเกือบจะสมบูรณ์แบบเลยทีเดียว [14]

กระบวนการคัดเลือกและรวบรวมข้อมูล

ข้อมูลที่มีอยู่จะมีลักษณะทางประชากรศาสตร์ของผู้เข้าร่วม ประเภทของสารอาหารที่เป็นไปได้ และการวัดผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ทั้งหมด ข้อมูลพื้นฐาน และจุดข้อมูลหลังการบริโภค หากเป็นไปได้ เราจะแยกค่าเฉลี่ยหรือความแตกต่างจากข้อมูลพื้นฐานและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (SD) ก่อน เราจะอธิบายเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลเป้าหมายที่สามารถดึง SD ออกมาได้ อาจเป็นข้อผิดพลาดมาตรฐานหรือช่วงความเชื่อมั่น (CI) นอกจากนี้ จะได้รับจำนวนเหตุการณ์และจำนวนผู้ป่วยทั้งหมดต่อกลุ่มหรืออัตราส่วนอัตราต่อรองพร้อมการวัดความไม่แน่นอน หากการทดลองแสดงให้เห็นผลลัพธ์ที่จุดเวลามากกว่าหนึ่งจุด ข้อมูลของจุดเวลาทั้งหมดก็จะถูกแสดงให้เห็น

ความเสี่ยงของการเกิดอคติในการศึกษารายบุคคล

หลังจากการทดลองนำร่อง (n{{0}}) โดยผู้ตรวจสอบอิสระสองคน (ผู้ตรวจสอบสองคนไม่ได้ปกปิดผู้เขียน) [15] ความเสี่ยงของการเกิดอคติจะถูกประเมิน เครื่องมือความเสี่ยงต่ออคติของ Cochrane เวอร์ชันปรับปรุง (RoB 2.0) สำหรับการทดลองแบบสุ่มที่มีกลุ่มควบคุมจะถูกนำมาใช้ในขั้นตอนนี้ [16] เมื่อพิจารณาจากโดเมนที่กล่าวมาข้างต้นในเครื่องมือ ผู้ตรวจสอบได้ปฏิบัติตามอัลกอริธึมเพื่อตอบรายการส่งสัญญาณและสรุปความเสี่ยงของอคติว่า "ต่ำ" "ข้อกังวลบางประการ" หรือ "สูง" สุดท้ายจะมีการจัดทำสรุป "ความเสี่ยงของความไม่สอดคล้องกัน" และแผนภูมิเพื่อแสดงผลลัพธ์ สำหรับขั้นตอนก่อนหน้านี้ นักวิจัยอิสระ 2 คนจะตรวจสอบกระบวนการประเมินทั้งหมด หากมีความขัดแย้งเกิดขึ้นในกระบวนการนี้ จะมีการอนุญาโตตุลาการกับผู้วิจัยคนที่สาม

การสังเคราะห์ข้อมูล

การไหลของข้อมูลจะแสดงอยู่ในเครือข่ายที่จัดตั้งขึ้น

หลักฐานที่มีอยู่จะถูกแสดงให้เห็นในแผนภาพเครือข่ายที่สร้างขึ้นใหม่ ขนาดของโหนดจะแสดงพลังความใสสะสมของสารอาหารแต่ละชนิด นอกจากนี้ ความกว้างของแต่ละขอบจะสะท้อนค่าผกผันของความแปรปรวนของผลสรุปของการเปรียบเทียบการบริโภคสารอาหารโดยตรงแต่ละครั้งในเชิงบวก สีของแต่ละขอบจะแสดงความเสี่ยงของการเกิดอคติ (โปรดดูส่วนการตรวจสอบความเสี่ยงของอคติ)

การวิเคราะห์เมตาแบบคู่

สำหรับการวิเคราะห์เมตา เราจะประเมินความคล้ายคลึงกันของสิ่งแทรกแซงโดยสารอาหารของผู้สมัครที่แตกต่างกันและสิ่งแทรกแซงเนื่องจากสารอาหารเฉพาะที่รวมอยู่ในการศึกษาที่เลือกแต่ละครั้ง และผลลัพธ์ที่เหมือนกันนั้นครอบคลุมในการศึกษาซึ่งมีการประเมินสิ่งแทรกแซงเหล่านี้หรือไม่ เพื่อประเมินสิ่งนี้ คุณลักษณะเฉพาะของ RCT ที่รวมอยู่ในการศึกษานี้จะถูกสรุปและรายงาน ความแตกต่างทางคลินิกของแต่ละ RCT สามารถแสดงให้เห็นได้โดยการตรวจสอบลักษณะพื้นฐานของผู้ป่วยที่ได้รับผลกระทบจากภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อย

สำหรับการเปรียบเทียบแบบคู่แต่ละครั้ง ข้อมูลจะถูกสังเคราะห์เพื่อเข้าถึงอัตราส่วนคี่ (OR) หรือผลต่างค่าเฉลี่ยมาตรฐาน (SMD) สำหรับข้อมูลแบบไดโคโตมัส OR จะถูกคำนวณ สำหรับข้อมูลต่อเนื่องจะมีการประมาณค่า SMD ความแตกต่างทางสถิติในแต่ละการทดลองจะได้รับการประเมินด้วยสถิติ I2 ด้วย ควรใช้แบบจำลองเอฟเฟกต์คงที่เฉพาะเมื่อสามารถคาดเดาได้ว่าการศึกษาที่เกี่ยวข้องทั้งหมดให้ผลลัพธ์ร่วมกันที่เหมือนกัน ในทางกลับกัน แบบจำลองเอฟเฟกต์แบบสุ่มสันนิษฐานว่าการศึกษาแต่ละชิ้นประเมินผลกระทบที่แท้จริงที่แตกต่างกัน และผลกระทบเหล่านี้มีการแจกแจงแบบปกติ ผู้เขียนจะสังเคราะห์ SMD หรือ OR ด้วยโมเดลเอฟเฟกต์คงที่ หากค่า p มากกว่าหรือเท่ากับ 0.1 และ I 2 น้อยกว่าหรือเท่ากับ 50% โมเดลเอฟเฟกต์สุ่ม (REM) จะถูกเลือกเป็นอย่างอื่น

การวิเคราะห์เมตาเครือข่าย

WinBUGS ที่มาจากหน่วยชีวสถิติของ MRC จะครอบคลุมกระบวนการวิเคราะห์เมตาเครือข่ายในการวิจัยนี้ มีจุดมุ่งหมายเพื่อดึงผลลัพธ์รวมระหว่างการแทรกแซงทั้งสองและจัดอันดับประสิทธิผลของกลุ่มที่เป็นไปได้ทั้งหมดในการทดลอง [17] เดิมที WinBUGS สามารถจัดเป็นซอฟต์แวร์ Bayesian และก่อตั้งขึ้นเพื่อสร้างแบบจำลองทางสถิติที่ซับซ้อนด้วยวิธี Markov chain Monte Carlo ค่ามัธยฐานของการจัดอันดับจะถูกนับเป็นจุดประมาณประสิทธิภาพของสารอาหารหลายชนิด เพื่อความสะดวกในการใช้งาน สำหรับการตั้งค่าการวิเคราะห์เมตาเครือข่าย จะใช้แบบจำลองผลกระทบแบบสุ่มที่มีการเปรียบเทียบการรักษาทางอ้อม/แบบผสม [18] นอกจากนี้ ช่วงเวลาที่น่าเชื่อถือ (CI) 95% จะถูกจัดระเบียบด้วยเปอร์เซ็นไทล์ 2.5 และ 97.5 ที่ได้มาจากการจำลองมอนติคาร์โล 10,000 ซ้ำเพื่อระบุความสำคัญของประสิทธิภาพทางโภชนาการ [19] เราจะประเมินข้อมูลที่เป็นไปได้ซ้ำๆ ในรายงานการทดลองหลายครั้ง ดังนั้นเราจึงสามารถประมาณค่าทั้งทางตรงและทางอ้อมได้อย่างอิสระก่อนเริ่มการวิเคราะห์เมตาเครือข่าย [20]

สมมติฐานเรื่องการขนส่ง

การเคลื่อนย้ายหมายถึงสมมติฐานพื้นฐานของการเปรียบเทียบทางอ้อมและการวิเคราะห์เมตาของเครือข่าย การไม่ปฏิบัติตามสมมติฐานนี้จะกระทบต่อความถูกต้องของคำแนะนำจากเครือข่ายบทความที่มีสิทธิ์ การฟื้นตัวของน้ำหนักตัวและอายุเฉลี่ยพื้นฐานจะได้รับการยอมรับว่าเป็นตัวแก้ไขผลกระทบที่เป็นไปได้

ความมั่นใจในหลักฐานสะสม

เพื่อตรวจสอบความแน่นหนาของหลักฐานที่ดึงออกมา จะใช้แนวทางการให้เกรดข้อเสนอแนะ การประเมิน การพัฒนา และการประเมินผล (GRADE) สำหรับการวิเคราะห์อภิมานเครือข่ายจะถูกนำมาใช้ [21–23] ร่วมกับการให้คะแนนความเสี่ยงต่อการเกิดอคติสำหรับทุกผลลัพธ์ การประเมินของ GRADE ประกอบด้วยการประเมินหลักฐานทางอ้อม ความไม่สอดคล้องกัน และอคติในการเผยแพร่ หากการประมาณการเครือข่ายแสดงให้เห็นความเชื่อมั่นสูงและมีส่วนสนับสนุนทั้งทางตรงและทางอ้อมที่คล้ายคลึงกัน คะแนนการให้คะแนนจะสูง ในทางตรงกันข้าม ในกรณีที่ข้อมูลไม่สอดคล้องกันและไม่ชัดเจน คะแนนจะถูกลดระดับลงอีก หากมีหลักฐานไม่เพียงพอหรือความแน่นอนถูกจัดอยู่ในระดับปานกลางหรือต่ำ การประมาณการทางอ้อมจะถูกให้คะแนนโดยการเปรียบเทียบโดยตรงที่ต่ำกว่าสองครั้งกับลูปลำดับที่หนึ่ง นอกจากนี้ สิ่งนี้อาจถูกประเมินต่ำไปกว่านี้สำหรับการไม่ส่งผ่าน

การประเมินอคติในการคัดเลือก

ความเสี่ยงของอคติในการเลือกค่อนข้างสูงในการทดลองที่มีการควบคุม โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับการทดลองที่มีการควบคุมด้วยยาหลอก [24] เพื่อตัดสินว่าผลลัพธ์ในการศึกษาที่ไม่ชัดเจนแตกต่างจากการทดลองที่ออกแบบมาอย่างแม่นยำมากขึ้นหรือไม่ แผนการช่องทางที่ปรับการเปรียบเทียบ [25] และแผนภาพช่องทางที่ปรับปรุงรูปร่าง [25] จะถูกนำมาใช้ นอกจากนี้ เพื่อตรวจหาขนาดการศึกษาของสมาคมและขนาดผลกระทบของแบบจำลองการถดถอยเมตาดาต้าของเครือข่ายจะได้รับการพิจารณา [26]

การวิเคราะห์กลุ่มย่อย

หากมีความเป็นไปได้ของความแตกต่างหรือความไม่สอดคล้องกัน เราจะตรวจสอบแหล่งที่มาที่บรรลุได้ผ่านการวิเคราะห์กลุ่มย่อยและการวิเคราะห์การถดถอยเมตาดาต้า การวิเคราะห์กลุ่มย่อยจะดำเนินการสำหรับสถานะของมวลกล้ามเนื้อน้อย ระยะเวลาในการศึกษา ขนาดตัวอย่าง เพศ และอายุ แผนช่องทางที่ปรับปรุงรูปร่าง [27] จะถูกนำมาใช้เพื่อวิเคราะห์ว่าความไม่สมดุลของแผนช่องทางมีแนวโน้มที่จะได้รับการชี้แจงโดยอคติในการตีพิมพ์หรือไม่ ในกรณีที่ค้นพบอคติในการตีพิมพ์ เราจะพยายามทำให้เหมาะสมกับแบบจำลองการคัดเลือกที่นำเสนอความสัมพันธ์ระหว่างผลกระทบเชิงสัมพันธ์และการคาดหวังของบทความที่จะเผยแพร่ และเราจะได้เอฟเฟกต์สัมพัทธ์ที่ปรับให้เข้ากับผลกระทบของอคติในการตีพิมพ์ [ 28].

การอภิปราย

คำว่ามวลกล้ามเนื้อน้อยหมายถึงสภาวะของการทำงานของกล้ามเนื้อและมวลที่ลดลง สาเหตุหลักมาจากความชรา [29] ภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อยหมายถึงความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้นของการหกล้มและความสามารถในการดำเนินชีวิตประจำวันที่อ่อนแอ ซึ่งมักทำให้เกิดความพิการและลดความสามารถในการพึ่งพาตนเองได้ โดยไม่คำนึงถึงความสำคัญทางคลินิก ภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อยมักถูกพิจารณาน้อยกว่าในขอบเขตทางคลินิกตามปกติ ส่วนหนึ่งเนื่องมาจากขาดวิธีที่เข้าถึงได้สำหรับการวินิจฉัย [30] โดยทั่วไป การรักษาภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อยจะเน้นไปที่การกายภาพบำบัดหรือการออกกำลังกายเพื่อฝึกการเดินและเพิ่มความแข็งแรงของกล้ามเนื้อเป็นหลัก [31] ขณะนี้ยังไม่มียาที่เชื่อถือได้สำหรับภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อย [32] จากการศึกษาครั้งนี้ เราจะตรวจสอบการศึกษาทดลองทางคลินิกเกี่ยวกับประสิทธิผลของทางเลือกทางโภชนาการเพื่อสุขภาพกล้ามเนื้อและการจัดการภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อย ในเรื่องนี้ จะมีการตรวจสอบ 5 หัวข้อต่อไปนี้: ผลต้านการอักเสบ, ผลกระทบของสารต้านอนุมูลอิสระ, การป้องกันความเสียหายของกล้ามเนื้อ, ผลในการต่อต้านความเหนื่อยล้า, ผลในการป้องกันความเสียหายของกล้ามเนื้อ และผลกระทบต่อการฟื้นฟูกล้ามเนื้อ เราคาดหวังว่าการศึกษาของเราจะสร้างพื้นฐานและช่วยในการเสนอทางเลือกทางคลินิกที่เหมาะสมที่สุดสำหรับผู้กำหนดนโยบายด้านสุขภาพ ผู้ปฏิบัติงานในขอบเขตทางคลินิก ผู้ป่วย และผู้เชี่ยวชาญที่เกี่ยวข้อง นอกจากนี้ เราคาดหวังว่าผู้ป่วยที่มีภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อยจะยอมรับคำแนะนำทางโภชนาการที่เหมาะสมจากแพทย์โดยสอดคล้องกับหลักฐานทางคลินิก

คำย่อ

การวิเคราะห์ความต้านทานทางชีวภาพของ BIA

BUN ยูเรียไนโตรเจนในเลือด

ช่วงความเชื่อมั่น CI

DOMS อาการปวดกล้ามเนื้อล่าช้า

GRADE การให้เกรดข้อเสนอแนะ การประเมิน การพัฒนา และการประเมินผล

อิล อินเตอร์ลิวคิน

หรืออัตราส่วนราคาต่อรอง

SD ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

SF-36 36-แบบสำรวจรายการแบบสั้น

SMD ผลต่างค่าเฉลี่ยที่ได้มาตรฐาน

ปัจจัยเนื้อร้ายเนื้องอก TNF

รับทราบ

ผู้เขียนขอขอบคุณอย่างสุดซึ้งต่อ Editage สำหรับบริการตรวจแก้ภาษาอังกฤษในต้นฉบับนี้

ผลงานของผู้เขียน

การวิจัยทั้งหมดทำโดยผู้เขียน JHK และ BKS มีหน้าที่รับผิดชอบในการออกแบบระเบียบวิธีการศึกษา JHK และ SMK วิเคราะห์และตีความข้อมูลทางคลินิก YCK ให้คำแนะนำเกี่ยวกับการแทรกแซงในฐานะผู้เชี่ยวชาญทางคลินิก JHK เป็นผู้มีส่วนร่วมหลักในการพิมพ์ต้นฉบับ ผู้เขียนอ่านและอนุมัติต้นฉบับฉบับสุดท้าย

เงินทุน

งานวิจัยนี้ได้รับความช่วยเหลือจากทุนจากโครงการวิจัยและพัฒนาเทคโนโลยีด้านสุขภาพของเกาหลีผ่านสถาบันพัฒนาอุตสาหกรรมสุขภาพของเกาหลี (KHIDI) ซึ่งได้รับทุนสนับสนุนจากกระทรวงสาธารณสุขและสวัสดิการ สาธารณรัฐเกาหลี (หมายเลขทุน: HI20C1405)

ความพร้อมใช้งานของข้อมูลและวัสดุ

ข้อมูลต้นฉบับและวัสดุที่ใช้ในการศึกษานี้เปิดเผยต่อสาธารณะ

คำประกาศ

การอนุมัติและยินยอมตามหลักจริยธรรมในการเข้าร่วม

การศึกษาครั้งนี้จะไม่รวมถึงข้อมูลส่วนบุคคลหรือละเมิดสิทธิส่วนบุคคล จึงไม่จำเป็นต้องมีกระบวนการอนุมัติตามหลักจริยธรรม โครงการนี้จะอยู่ในการพิจารณาของผู้ทรงคุณวุฒิและอาจตีพิมพ์ในวารสารออนไลน์

การยินยอมให้ตีพิมพ์

ผู้เขียนทุกคนที่เกี่ยวข้องกับการศึกษาวิจัยนี้ได้ตกลงยินยอมในการตีพิมพ์ทางออนไลน์หรือออฟไลน์

การแข่งขันความสนใจ

ผู้เขียนขอประกาศว่าพวกเขาไม่มีผลประโยชน์ในการแข่งขัน

อ้างอิง

1. ลาร์สสัน แอล, เดเกนส์ เอช, ลี เอ็ม, ซัลเวียติ แอล, ลี ยี, ทอมป์สัน ดับเบิลยู และคณะ Sarcopenia: การสูญเสียมวลกล้ามเนื้อและการทำงานที่เกี่ยวข้องกับวัย Physiol Rev. 2019;99(1):427–511.

2. ครูซ-เจนทอฟต์ เอเจ, บาฮัต จี, บาวเออร์ เจ, โบรี วาย, บรูแยร์ โอ, ซีเดอร์โฮล์ม ที และคณะ Sarcopenia: ฉันทามติของยุโรปเกี่ยวกับคำจำกัดความและการวินิจฉัย อายุ ความแก่. 2019;48(1):16–31.

3. Beaudart C, Rolland Y, Cruz-Jentoft AJ, Bauer JM, Sieber C, Cooper C, และคณะ การประเมินการทำงานของกล้ามเนื้อและสมรรถภาพทางกายในการฝึกปฏิบัติทางคลินิกในแต่ละวัน แคลเซียมทิชชู่ Int. 2019;105(1):1–14.

4. Khow KS, Visvanathan R. ตกอยู่ในกลุ่มประชากรสูงอายุ คลินิก Geriatr Med. 2017;33(3):357–68.

5. Sanderson WC, Scherbov S, Gerland P. อายุประชากรที่น่าจะเป็น กรุณาหนึ่ง 2017;12(6):e0179171.

6 Bruyère O, Beaudart C, Ethgen O, Reginster JY, Locquet M. ภาระเศรษฐศาสตร์สาธารณสุขของภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อย: การทบทวนอย่างเป็นระบบ มอริทัส. 2019;119:61–9.

7. มัตสึอิ วาย. พยาธิสภาพหรือสาเหตุของภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อย คลีนิกคำนวณ 2017;27(1):45–52.

8. โบดาร์ต ซี ดอว์สัน เอ ชอว์ เอส ฮาร์วีย์ เอ็นซี คานิส เจ บิงค์ลีย์ เอ็น และคณะ โภชนาการและการออกกำลังกายในการป้องกันและรักษาภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อย: การทบทวนอย่างเป็นระบบ โรคกระดูกพรุนนานาชาติ 2017;28(6):1817–33.

9 Stef M, Bohannon RW, Sontakova L, Tufano JJ, Shiells K, Holmerova I. ความสัมพันธ์ระหว่างภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อยและการออกกำลังกายในผู้สูงอายุ: การทบทวนอย่างเป็นระบบและการวิเคราะห์เมตาดาต้า คลินิก Interv Aging 2017;12:835.

10. Chen LK, Woo J, Assantachai P, Auyeung TW, Chou MY, Iijima K และคณะ คณะทำงานเอเชียเกี่ยวกับภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อย: อัปเดตฉันทามติปี 2019 เกี่ยวกับการวินิจฉัยและการรักษาภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อย เจ แอม เมด ดีร์ รศ. 2020;21(3):300-7.e2.

11. Moher D, Shamseer L, Clarke M, Ghersi D, Liberati A, และคณะ รายการการรายงานที่ต้องการสำหรับคำชี้แจงเกี่ยวกับการตรวจสอบอย่างเป็นระบบและโปรโตคอลการวิเคราะห์เมตา (PRISMA-P) ปี 2015 การปรับปรุงระบบ 2015;4(1):1–9.

12. รอนดาเนลลี เอ็ม, มิคโคโน่ เอ, เปโรนี จี, เกร์ริเอโร เอฟ, โมราซโซนี พี, ริวา เอ และอีกมากมาย การทบทวนอย่างเป็นระบบเกี่ยวกับผลกระทบของพฤกษศาสตร์ที่มีต่อสุขภาพกล้ามเนื้อโครงร่างเพื่อป้องกันภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อย AlternatMed เสริมที่มีหลักฐานชัดเจน 2016;2016:5970367.

13. Wu T, Li Y, Liu G, Bian Z, Li J, Zhang J และคณะ การตรวจสอบความถูกต้องของการทดลองแบบสุ่มที่มีกลุ่มควบคุม (RCT) ที่ 'อ้างสิทธิ์' และการประเมินคุณภาพของรายงาน RCT ที่เผยแพร่ในประเทศจีน ดับลิน ไอร์แลนด์: Cochrane Col- colloquium ครั้งที่ 14; 2549. หน้า. 23–10.

14. แลนดิส เจอาร์, คอช จีจี การวัดข้อตกลงของผู้สังเกตการณ์สำหรับข้อมูลเชิงหมวดหมู่ ไบโอเมตริกซ์ 1977;33:159–74.

15. เรคเกอร์ RR, เดวีส์ KM, Dowd RM, Heaney RP ผลของการรักษาด้วยฮอร์โมนเอสโตรเจนและโปรเจสเตอโรนต่อเนื่องในขนาดต่ำด้วยแคลเซียมและวิตามินดีต่อกระดูกในสตรีสูงอายุ: การทดลองแบบสุ่มและมีกลุ่มควบคุม แอน แพทย์ฝึกหัด. 1999;130(11):897–904.

16 สเติร์น JA, Savović J, Page MJ, Elbers RG, Blencowe NS, Boutron I, และคณะ Rob 2: เครื่องมือที่ได้รับการปรับปรุงเพื่อประเมินความเสี่ยงของการเกิดอคติในการทดลองแบบสุ่ม บีเอ็มเจ 2019;366:14898.

17. บราวน์ เอส, ฮัตตัน บี, คลิฟฟอร์ด ที, คอยล์ ดี, กรีมา ดี, เวลส์ จี และอื่นๆ เครื่องมือที่ใช้ Microsoft-Excel สำหรับการรันและประเมินการวิเคราะห์เมตาเครือข่ายเชิงวิพากษ์—ภาพรวมและการประยุกต์ใช้ NetMetaXL การปรับปรุงระบบ 2014;3(1):1–11.

18. Stephenson M, Fleetwood K, Yellowlees A. ทางเลือกแทน WinBUGS สำหรับการวิเคราะห์เมตาเครือข่าย คุณค่าด้านสุขภาพ 2015;18(7):A720.

19 Ades A, Lu G, Higgins J. การตีความการวิเคราะห์เมตาดาต้าแบบสุ่มในรูปแบบการตัดสินใจ เมด เดซิส หมาก. 2005;25(6):646–54.

20. การจำลองซิโอ อี. มอนติคาร์โล: วิธีการ วิธีการจำลองมอนติคาร์โลสำหรับความน่าเชื่อถือของระบบและการวิเคราะห์ความเสี่ยง: สปริงเกอร์; 2013. หน้า. 19–58.

21. รีด ไออาร์, เอเมส อาร์วี, อีแวนส์ เอ็มซี, แกมเบิล จีดี, ชาร์ป เอสเจ ผลระยะยาวของการเสริมแคลเซียมต่อการสูญเสียมวลกระดูกและการแตกหักของกระดูกในสตรีวัยหมดประจำเดือน: การทดลองแบบสุ่มที่มีกลุ่มควบคุม ฉันเจเมด 1995;98(4):331–5.

22. Brignardello-Petersen R, Bonner A, Alexander PE, Siemieniuk RA, Furukawa TA, Rochwerg B, และคณะ ความก้าวหน้าในแนวทาง GRADE เพื่อประเมินความแน่นอนในการประมาณการจากการวิเคราะห์เมตาเครือข่าย เจ คลิน เอพิเดไมออล 2018;93:36–44.

23. Puhan MA, Schünemann HJ, Murad MH, Li T, Brignardello-Petersen R, Singh JA และคณะ แนวทางคณะทำงาน GRADE สำหรับการประเมินคุณภาพของการประมาณผลการรักษาจากการวิเคราะห์เมตาเครือข่าย บีเอ็มเจ. 2014;349:g5630.

24. Saric F, Barcot O, Puljak L. ความเสี่ยงของการประเมินอคติสำหรับการรายงานแบบคัดเลือกไม่เพียงพอในการทบทวน Cochrane ส่วนใหญ่ เจ คลิน เอพิเดไมออล 2019;112:53–8.

25. Furukawa TA, Miura T, Chaimani A, Leucht S, Cipriani A, Noma H, และคณะ การใช้เมทริกซ์การมีส่วนร่วมเพื่อประเมินข้อจำกัดในการศึกษาที่ซับซ้อนในการวิเคราะห์เมตาเครือข่าย: กรณีศึกษาของการทบทวนเภสัชบำบัดแบบบำรุงรักษาแบบไบโพลาร์ หมายเหตุ BMC Res 2016;9(1):1–13.

26. Peters JL, Sutton AJ, Jones DR, Abrams KR, Rushton L. แผนการช่องทางการวิเคราะห์เมตาที่ปรับปรุงด้วย Contour ช่วยแยกแยะอคติในการตีพิมพ์จากสาเหตุอื่นๆ ของความไม่สมมาตร เจ คลิน เอพิเดไมออล 2008;61(10):991–6.

27. Chaimani A, Salanti G. การใช้การวิเคราะห์เมตาเครือข่ายเพื่อประเมินการมีอยู่ของผลกระทบจากการศึกษาขนาดเล็กในเครือข่ายของการแทรกแซง วิธีการสังเคราะห์แบบ Res 2012;3(2):161–76.

28 Mavridis D, Welton NJ, Sutton A, Salanti G. รูปแบบการคัดเลือกสำหรับการบัญชีสำหรับอคติในการตีพิมพ์ในการวิเคราะห์เมตาเครือข่ายเต็มรูปแบบ สถิติการแพทย์ 2014;33(30):5399–412.

29. ซีเดอร์โฮล์ม ที, มอร์ลีย์ JE. Sarcopenia: คำจำกัดความใหม่ Curr Opin Clin Nutr Metab แคร์ 2015;18(1):1–4.

30. Landi F, Liperoti R, Russo A, Giovannini S, Tosato M, Capoluongo E, และคณะ ภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อยเป็นปัจจัยเสี่ยงของการหกล้มในผู้สูงอายุ: ผลลัพธ์จากการศึกษาของ ilSIRENTE คลินิก นูทร. 2012;31(5):652–8.

31. ซานเชซ-โรดริเกซ ดี, มาร์โก อี, มิราลเลส อาร์, ฟาโยส เอ็ม, โมฆาล เอส, อัลวาราโด เอ็ม, และคณะ ภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อย การฟื้นฟูสมรรถภาพทางกาย และผลการปฏิบัติงานของผู้ป่วยในหน่วยดูแลผู้สูงอายุกึ่งเฉียบพลัน อาร์ช เกรอนตอล เกเรียตร์ 2014;59(1):39–43.

32. กวัก เจวาย, ควอน KS การแทรกแซงทางเภสัชวิทยาสำหรับการรักษาภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อย: สถานะปัจจุบันของการพัฒนายาสำหรับภาวะมวลกล้ามเนื้อน้อย แอน เกเรียตร์ เมด เรส 2019;23(3):98.

หมายเหตุของผู้จัดพิมพ์

Springer Nature ยังคงเป็นกลางเกี่ยวกับการเรียกร้องเขตอำนาจศาลในแผนที่ที่เผยแพร่และความผูกพันของสถาบัน

【ติดต่อ】อีเมล: george.deng@wecistanche.com / WhatsApp:008613632399501/Wechat:13632399501