Diese systematische Übersichtsarbeit und Metaanalyse wurden strikt gemäß den PRISMA-2020-Richtlinien durchgeführt. Da diese Studie sekundäre Daten aus zuvor veröffentlichten Studien nutzt, war keine Genehmigung des Institutional Review Board (IRB) erforderlich; jedoch hielten alle eingeschlossenen Originalstudien ethische Standards mit menschlichen Probanden ein. Das Protokoll wurde unmittelbar nach Beginn der Studie prospektiv in der PROSPERO-Datenbank registriert (Registrierungsnummer: CRD42025637800).
Suchstrategie und Auswahlkriterien Zwei unabhängige Forscher führten eine umfassende systematische Suche nach randomisierten kontrollierten Studien (RCTs) durch, die den Buyang Huanwu-Abkok (BYHWD) bei Rückenmarksverletzungen (SCI) untersuchten. Die Suche erstreckte sich von der Gründung jeder Datenbank bis Januar 2025. Elektronische Datenbanken umfassten PubMed, Embase, The Cochrane Library, Web of Science, CNKI, VIP, Wanfang und CBM. Die Suchstrategie nutzte eine Kombination aus kontrolliertem Vokabular (z. B. MeSH-Begriffe in PubMed, Emtree in Embase) und Freitextbegriffen (Titel-/Abstractfelder). Konkret wurden die boolesche Operatoren AND und OR verwendet, um Begriffe im Zusammenhang mit Rückenmarksverletzung (z. B. Traumatische SCI, Rückenmarksverletzung), Buyang-Huanwu-Abkok (z. B. Buyang Huanwu Tang) und randomisierte kontrollierte Studie zu kombinieren. Nehmen wir PubMed als Beispiel:
#1: ((Rückenmarksverletzungen[Mesh] ODER Rückenmarksverletzung[Mesh] ODER Rückenmarksverletzungen, traumatisch[Mesh] ODER Rückenmarksverletzung, traumatisch[Mesh]) ODER (Rückenmarksverletzung ODER SCI ODER Wirbelsäulenverletzung))
#2: ((Buyang Huanwu Tang[Mesh] ODER Buyang Huanwu Abkok[Mesh]) ODER (Buyang Huanwu Tang ODER Buyang Huanwu Abkok))
#3: (randomisierte kontrollierte Studie[pt] ODER kontrollierte klinische Studie[pt] ODER randomisiert[tiab] ODER Placebo[tiab] ODER medikamentöse Therapie[sh] ODER zufällig[tiab] ODER Studien[tiab] ODER Gruppen[tiab]) NICHT (Tiere[mh] NICHT Menschen[mh])
#4: #1 UND #2 UND #3
Filter und Grenzen: Der Humans-Filter wurde aktiviert, wo verfügbar. Es wurden keine Sprachbeschränkungen auferlegt. Exportformate: Alle abgerufenen Datensätze wurden in standardisierten Zitationsformaten (z. B. .nbib, .ris oder .ciw) exportiert und in eine Referenzverwaltungssoftware (Table of Materials) importiert. Duplikate wurden mit der automatischen Deduplizierungsfunktion von EndNote entfernt, gefolgt von einer manuellen Verifikation.
Studienauswahl und Datenextraktion Die Ergebnisse wurden anhand strenger Einschlusskriterien gescreent: (1) RCT-Studiendesign; (2) Teilnehmer, bei denen SCI diagnostiziert wurde, die sich einer chirurgischen Behandlung unterziehen; (3) eine experimentelle Gruppe, die BYHWD plus routinemäßige chirurgische Versorgung erhält versus eine Kontrollgruppe, die ausschließlich routinemäßige chirurgische Versorgung erhält; und (4) die Berichterstattung quantitativer Endmaße, einschließlich ASIA-Werte, evoked potentials (SEP/MEP) oder klinischer Wirksamkeitsraten. Die Ausschlusskriterien umfassten Tierversuche, Nicht-RCTs, Duplikate und Studien mit unvollständigen Daten. Zwei Forscher prüften unabhängig voneinander Titel, Abstracts und Volltexte. Meinungsverschiedenheiten bezüglich der Studienberechtigung wurden operativ durch sofortige Diskussionen gelöst; wenn kein Konsens erzielt werden konnte, traf ein dritter leitender Gutachter (Z.P.W.) die endgültige Entscheidung basierend auf der Volltextüberprüfung. Die Datenextraktion erfolgte mit einem standardisierten Tabellenkalkulationsformular (siehe Materialtabelle), das Erstautor, Jahr, Demografie, Interventionen und Ergebnisse erfasste.
Bewertung des Verzerrungsrisikos Die methodologische Qualität der eingeschlossenen RCTs wurde unabhängig von zwei Gutachtern mit dem Cochrane Risk of Bias Tool (RoB 2) bewertet. Für jede eingeschlossene Studie wurden detaillierte Begründungen für Urteile in fünf Bereichen bereitgestellt: (1) Randomisierungsprozess – Sequenzgenerierung galt als geringes Risiko, wenn computergenerierte Zufallszahlen oder Randomisierungstabellen verwendet wurden, und als hoch Risiko, wenn Wechsel, Geburtsdatum oder Fallaktennummer verwendet wurden; Die Verschleierung der Zuteilung wurde als geringes Risiko eingestuft, wenn zentralisierte Zuteilung, versiegelte undurchsichtige Umschläge oder apothekenkontrollierte Randomisierung eingesetzt wurden, und als hoch Risiko, wenn offene Zuteilungspläne oder nicht verdeckte Umschläge verwendet wurden; (2) Abweichungen von den beabsichtigten Interventionen – die Blindierung von Teilnehmern und Personal wurde als geringes Risiko für doppelblinde Studien bewertet, einige Bedenken hinsichtlich einzelblinder oder objektiver Ergebnisse sowie hohes Risiko für offene Studien mit subjektiven Endpunkten; (3) Fehlende Ergebnisdaten – als geringes Risiko bewertet, wenn <5 % fehlende Daten bei Intention-to-Treat-Analyse, moderates Risiko bei 5–20 % fehlende Daten und hoch Risiko bei >20 % fehlende oder protokollbasierte Analyse mit signifikanter Abwanderung (>15 % Unterschied zwischen den Gruppen); (4) Messung des Ergebnisses – bewertet als geringes Risiko, wenn die Ergebnisbewerter blind waren oder die Ergebnisse objektiv waren (z. B. Sterblichkeit), und als hoch Risiko, wenn die Bewerter sich der Gruppenzuweisung bewusst waren und die Ergebnisse subjektiv waren; (5) Auswahl des gemeldeten Ergebnisses – bewertet durch Vergleich von Protokollen (sofern verfügbar) oder Methodenabschnitten mit den gemeldeten Ergebnissen, Bewertung als hohes Risiko, wenn das primäre Ergebnis geändert oder selektiv gemeldet wurde. Unstimmigkeiten zwischen den Gutachtern wurden durch Diskussion oder Beratung mit einem dritten Gutachter (Sun) gelöst.
Die Evidenzqualität wurde mit dem GRADE-System auf vier Ebenen bewertet: Hohe Qualität (weitere Forschung wird unser Vertrauen in die Effektschätzung kaum ändern; bei RCTs begann sie als hoch und wurde wegen Einschränkungen gesenkt); Moderate Qualität (weitere Forschung wird wahrscheinlich einen wichtigen Einfluss auf das Vertrauen haben und die Schätzung verändern); Niedrige Qualität (weitere Forschung wird sehr wahrscheinlich einen wichtigen Einfluss haben und die Schätzung wahrscheinlich verändern); und Sehr niedrige Qualität (jede Schätzung des Effekts ist sehr unsicher). Die Qualität wurde von hoch nach unten bewertet für: Risiko für Verzerrung (ernsthafte Einschränkungen bei Randomisierung oder Blinding in >25 % Gewicht der Studien), Inkonsistenz (I2 > 50 % oder nicht überlappende Konfidenzintervalle), Indirektheit (Unterschiede in Population, Intervention, Vergleichs- oder Endpunktsmaßen), Ungenauigkeit (optimale Informationsgröße nicht erfüllt [<300 Ereignisse für dichotome Endpunkte oder <400 Teilnehmer für kontinuierliche Endpunkte] oder 95 % KI enthält sowohl bedeutungsvollen Nutzen als auch Schaden), und Publikationsverzerrung (erkennbar aus Funnelplot-Asymmetrie, Eggers Test p < 0,10 oder <10 umfasste Studien mit scheinbaren Effekten kleiner Studien).
Statistische Analyse und Software-Workflow Die Metaanalyse wurde mit Metaanalyse-Software (Materialtabelle) durchgeführt. Kontinuierliche Daten (z. B. ASIA-Werte, SEP/MEP-Amplitude) wurden als Mittelwert und Standardabweichung (SD) eingetragen, um Mean Differences (MD) mit 95%-Konfidenzintervallen (95% KI) zu berechnen. Für dichotome Ergebnisse (z. B. Wirksamkeitsraten) wurden Daten als Ereigniszählungen (Anzahl der Ereignisse/Gesamtstichprobengröße) eingetragen, um Risikoverhältnisse (RR) mit 95%-Konfidenzintervallen (KI) mit der Mantel-Haenszel-Methode zu berechnen; für kontinuierliche Ergebnisse (z. B. ASIA-Scores) wurde die Inverse Variance-Methode zur Berechnung von Mean Differences (MD) mit 95 % KI verwendet. Alle Analysen wurden zunächst mit einem Fixed-Effect-Modell in der Metaanalyse-Software (Materialtabelle) durchgeführt.
Heterogenitätsbewertung und Modellauswahl: Die statistische Heterogenität zwischen den Studien wurde mit derI2-Statistik und dem Cochranschen Q-Test quantifiziert. Die vorgegebene Schwelle für signifikante Heterogenität wurde auf I2 > 50 % oder P < 0,10 gesetzt. Wenn die Heterogenität diese Schwellenwerte überschritt, was darauf hindeutet, dass die wahren Effektgrößen wahrscheinlich zwischen den Studien variierten und nicht nur durch Zufall resultierten, wurde das Analysemodell auf ein Random-Effects-Modell (Der Simonian-Laird-Methode) umgestellt, um eine konservativere gepoolte Schätzung zu liefern, die die Varianz zwischen den Studien berücksichtigt.
Sensitivitätsanalyse: Um die Robustheit der Ergebnisse zu testen, insbesondere bei Ergebnissen mit hoher Heterogenität, wurden Sensitivitätsanalysen durchgeführt, indem sequentiell eine Studie ausgelassen wurde (Leave-One-Out-Methode) und die Schätzung des gepoolten Effekts für die übrigen Studien neu berechnet wurde. Wenn das Auslassen einer einzelnen Studie die Richtung oder die statistische Signifikanz des Gesamteffekts wesentlich veränderte (z. B. indem der 95%-KI den Nullwert von 1,0 für RR oder 0 für MD überschritt), galt diese Studie als einflussreich, und die Stabilität der Ergebnisse wurde mit Vorsicht interpretiert.
Bewertung des Publikationsbias: Funnelplots wurden nur dann erstellt, um den Publikationsbias visuell zu bewerten, wenn mindestens 10 Studien in die Metaanalyse einbezogen wurden, da weniger Studien zu einer unzureichenden Kraft führen, um echte Asymmetrie von zufälliger Streuung zu unterscheiden. Wenn anwendbar, wurde die Asymmetrie des Funnel-Plots unter Berücksichtigung der Beteiligung von Effekten kleiner Studien interpretiert; Für Analysen mit weniger als 10 Studien wurde aufgrund unzureichender statistischer Stärke keine Publikationsverzerrung durchgeführt.