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老年肌少症性肥胖（SO）影响患者生活质量、带来经济负担且增加死亡风险。研究人员开展了 “比较运动、营养及联合干预对老年 SO 患者身体成分和身体性能的综合影响” 的研究，目前尚未得出结果。该研究可为医疗保健人员和政策制定者提供参考，助力优化 SO 管理。
随着年龄增长，老年人的身体就像一部逐渐老化的机器，身体成分会发生变化，脂肪悄悄在腹部堆积，肌肉量却慢慢减少。这种变化使得肥胖和肌肉减少症相伴出现，进而发展成肌少症性肥胖（Sarcopenic Obesity，SO） 。全球范围内，老年人 SO 的患病率达到 11%，75 岁及以上老人中更是高达 23%。SO 患者面临着跌倒、骨折、代谢紊乱、认知障碍和抑郁等多种不良后果，不仅严重影响生活质量，还会给家庭和社会带来沉重的经济负担，甚至增加死亡风险。
尽管运动、营养干预被认为是应对 SO 的有效非药物策略，但以往研究在评估这些干预措施时存在不足。多数研究只关注单一干预方式，缺乏对运动、营养及联合干预效果的全面比较。虽然有研究尝试评估运动和营养干预对成人 SO 的影响，但未明确哪种干预方式能带来最佳治疗效果。为了填补这一知识空白，中南大学湘雅医学院附属常德医院（常德市第一人民医院）的研究人员开展了一项系统评价和贝叶斯网络 Meta 分析（Network Meta-analysis，NMA） 。该研究成果发表在《Systematic Reviews》上，有望为 SO 的治疗和管理提供重要参考。
研究人员在开展此项研究时，主要运用了以下关键技术方法：首先，通过检索多个数据库，包括 PubMed、Web of Science、Embase、OVID、CINAHL、中国知网（CNKI）、万方数据和维普（VIP），全面收集从数据库建立至 2024 年 12 月期间发表的随机对照试验（Randomized Controlled Trial，RCT） 。然后，利用 Cochrane 风险偏倚工具评估纳入研究的质量。最后，运用 Stata 15.0 和 R 软件进行数据分析，包括网络 Meta 分析、两两 Meta 分析等，并通过多种方法评估模型拟合度、检验假设以及分析潜在的发表偏倚。
研究结果部分：
- 研究选择：严格遵循系统且透明的流程筛选文献。研究人员先将数据库检索结果导入 EndNote 软件 X9 去除重复记录，之后由两名研究人员依据预设的纳入和排除标准独立筛选标题和摘要，若有分歧则咨询第三名研究人员。
- 数据提取：两名研究人员使用预设计的 Excel 标准化表格独立提取数据，涵盖研究基本信息、基线特征、干预细节以及研究结果等方面。
- 风险偏倚评估：采用 Cochrane 协作风险偏倚工具（RoB 2）对纳入研究的随机化过程、偏离预期干预、缺失结局数据、结局测量和报告结果选择这五个方面进行评估，每个方面分为 “低风险”“有些担忧”“高风险” 三个等级。
- 统计分析：网络 Meta 分析中，依据数据的同质性、敏感性、传递性、一致性及发表偏倚测试结果，使用 Stata 15.0 和 R 软件进行分析。若差异无统计学意义（P>0.05），采用一致性模型；反之则采用不一致性模型。通过累积概率排名生成每个干预的表面下累积排名（Surfaces Under the Cumulative Ranking，SUCRA）值，数值越高代表干预效果越好。两两 Meta 分析时，使用 Review Manager 5.4 软件合并数据，对二分结局计算优势比（Odds Ratio，OR）及其 95% 置信区间（Confidence Interval，CI） ，对连续结局计算均数差（Mean Difference，MD）及其 95% CI；根据I2统计量评估研究间的异质性，若I2≤40%采用固定效应模型，若I2>40%则采用随机效应模型。针对多臂试验，通过数据分解和方差调整确保分析的准确性。此外，研究人员还使用多种方法评估模型拟合度，如偏差信息准则（Deviance Information Criterion，DIC）、残差偏差、节点分裂分析等，并对传递性假设进行评估，同时通过漏斗图、Egger 回归检验和 Begg 秩相关检验评估发表偏倚，还开展了敏感性分析和亚组分析以评估研究结果的稳健性，利用置信网络 Meta 分析（Confidence in Network Meta-analysis，CINeMA）框架评估证据质量。
研究结论和讨论部分：本研究旨在全面评估运动、营养及联合干预对老年 SO 患者的相对疗效，填补现有文献的重要空白。研究结果将为医疗保健人员和政策制定者提供参考，有助于制定循证指南，优化 SO 管理，改善老年患者的健康结局。虽然目前研究尚未得出具体结论，但通过严谨的研究设计和多种分析方法，有望为未来临床治疗和研究提供有力依据，推动 SO 治疗领域的发展，让更多老年患者受益。
