于丹丹，馬瓊，李夏，張玉旋，肖軍

運動損傷通常發(fā)生于體育訓(xùn)練過程中，尤其多見于大運動量、高強度和低水平有氧運動中[1]。其好發(fā)人群為各類球類(如足球、籃球、橄欖球等)運動員和軍隊人員[2-6]。運動損傷是困擾著運動員和教練員的重大問題，不僅影響個人身體健康和團隊訓(xùn)練效果，還給社會經(jīng)濟和公共衛(wèi)生服務(wù)帶來壓力[7]。有研究表明，預(yù)測損傷的形成可能會對損傷發(fā)生的頻率和相關(guān)成本產(chǎn)生積極的影響[8-9]。

功能性動作篩查(functional movement screen，F(xiàn)MS)是由深蹲測試、跨欄測試、直線弓箭步測試、肩關(guān)節(jié)活動度測試、主動直腿抬高測試、軀干穩(wěn)定俯臥撐測試和旋轉(zhuǎn)穩(wěn)定測試7 個子項目構(gòu)成，用于評估基本運動模式，以識別可能導(dǎo)致?lián)p傷的功能失調(diào)、不對稱和疼痛的運動動作[10-11]。雖然FMS普遍應(yīng)用于體能訓(xùn)練范疇和體育競技范疇[12]，但使用FMS 作為損傷預(yù)防篩查的工具仍存在爭議[13]。

通過檢索文獻發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)外共有5 篇關(guān)于FMS 預(yù)測運動損傷價值的Meta 分析[14-18]。這5 篇研究中，1 篇[14]支持FMS 對預(yù)測損傷有價值，2篇[15-16]認為FMS 預(yù)測損傷有價值但證據(jù)水平非常低，2 篇[17-18]不支持FMS 作為損傷預(yù)測工具。基于此，本研究在前人研究的基礎(chǔ)上，更新相關(guān)數(shù)據(jù)，旨在采用Meta 分析的方法，評價FMS 在預(yù)測運動損傷中的價值，以期為運動員和教練員選擇有效的預(yù)防運動損傷方法提供參考依據(jù)。

1 研究方法

1.1 篩選標準 納入標準：研究類型為前瞻性隊列研究；研究對象為從事體育鍛煉人員，在開始測試之前未出現(xiàn)運動損傷；觀察指標包括合并敏感度(SEN)、特異度(SPE)、陽性似然比(+LR)、陰性似然比(-LR)、診斷比值比(DOR)和合并受試者工作特征曲線(SROC)曲線下面積(AUC)。排除標準：無法獲取全文的研究；數(shù)據(jù)不完整或有嚴重錯誤的研究；重復(fù)發(fā)表或數(shù)據(jù)重復(fù)的研究(前者保留第1 篇，后者保留數(shù)據(jù)最全的1 篇)。

1.2 檢索策略 計算機檢索中文數(shù)據(jù)庫：重慶維普中文科技期刊數(shù)據(jù)庫(VIP)、中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(CNKI)、萬方數(shù)據(jù)庫(Wanfang)、中國生物醫(yī)學(xué)文獻數(shù)據(jù)庫網(wǎng)絡(luò)版(SinoMed)；外文數(shù)據(jù)庫：Medline、Cochrane Library、Embase，各個數(shù)據(jù)庫檢索時間范圍均為從該數(shù)據(jù)庫建庫至2023 年5 月。中文庫采用題名或關(guān)鍵詞和主題詞相結(jié)合的方式進行檢索，檢索詞為“功能性動作篩查”“功能動作測試”“運動損傷”，英文庫主要根據(jù)各個數(shù)據(jù)庫的主題詞結(jié)合自由詞的方式進行檢索，檢索詞為“Functional Movement Screen”“FMS”“sports injury”“musculoskeletal injuries”。此外，相關(guān)會議論文、學(xué)位論文等灰色文獻也在檢索范圍之類。

1.3 資料提取與分析 由2 位研究者根據(jù)預(yù)先制定的篩選標準獨立篩選文獻、提取資料及質(zhì)量評價并交叉核對，如遇分歧通過討論或咨詢第三位研究者解決。根據(jù)下載文獻的標題和摘要進行初篩，排除明顯不符合篩選標準的文獻，對可能符合篩選標準的文獻進一步閱讀全文進行二次篩選，以確定是否納入。建立Excel 資料提取表，提取內(nèi)容包括：第一作者、發(fā)表年份、研究對象、性別、年齡、樣本量、失訪人數(shù)、觀察周期、損傷風險閾值、受傷類型及真陽性數(shù)、假陽性數(shù)、真陰性數(shù)、假陰性數(shù)等。

1.4 納入研究的偏倚風險評價 采用QUADAS-2[19]工具對納入文獻的方法學(xué)質(zhì)量進行評價。QUADAS-2工具包括偏倚評價和適用性兩部分。偏倚評價涵蓋4 個領(lǐng)域，分別為病例的選擇、待評價試驗、金標準、病例流程和進展情況；適用性涵蓋3 個領(lǐng)域，分別為病例的選擇、待評價試驗、金標準，所有領(lǐng)域的評價分為高風險、低風險和不清楚。偏倚風險評價由兩名研究人員獨立完成并交叉核對，如遇到分歧則咨詢第三方。

1.5 統(tǒng)計學(xué)方法 運用RevMan 5.4和Meta Disc 1.4軟件[20]進行統(tǒng)計分析。采用χ2檢驗，結(jié)合I2值來評估異質(zhì)性大小。若I2≤50%，說明同質(zhì)性較好，采用固定效應(yīng)模型(fixed-effect model，F(xiàn)EM)；若I2＞50%，說明異質(zhì)性較大，采用隨機效應(yīng)模型(random-effect model，REM)。效應(yīng)統(tǒng)計量為合并敏感度(sensitivity，SEN)、合并特異度(specificity，SPE)、合并陽性預(yù)測值(positive likelihood ratio，+LR)、合并陰性預(yù)測值(negative likelihood ratio，-LR)及合并診斷比值比(diagnostic odds ratio，DOR)，并計算其95% 可 信 區(qū) 間(confidence interval，CI)。 用MetaDisc 1.4 軟件繪制各研究Meta 分析結(jié)果的合并受試者工作特征曲線(summery receiver operating characteristic curve，SROC)，并 計 算 曲 線 下 面 積(area under curve，AUC)和Q*值(即SROC 曲線上當SEN 等于SPE 時的數(shù)值)。0.5＜AUC ≤0.7 表示診斷真實性低；0.7＜AUC ≤0.9 表示診斷真實性為中度；0.9＜AUC＜1 表示診斷真實性為高度[21]。Meta分析的檢驗水準設(shè)為α＝0.05。

2 研究結(jié)果

2.1 文獻檢索 初步檢索出647 篇相關(guān)文獻，將其導(dǎo)入文獻管理軟件NoteExpress，利用軟件自動查重功能，并結(jié)合手動查重后剩余468 篇，通過閱讀標題和摘要后，初步篩選出215 篇文獻作為全文評估，進一步閱讀全文，最終納入36 篇文獻，其中中文17 篇，英文19 篇，文獻篩選流程見圖1。

圖1 文獻篩選流程圖

2.2 納入文獻的基本特征 共納入36 項研究，涉及9 181 名參與者，其中4 項研究報告了失訪人數(shù)，26 項研究報告了具體的觀察周期。納入文獻基本特征，見表1。

表1 納入文獻基本特征

2.3 納入文獻的質(zhì)量評價 共納入36 項研究。在病例選擇、待評價試驗、病例流程和進展情況三個領(lǐng)域分別有15、4、4 項研究存在高風險偏倚。在病例選擇和待評價試驗兩個領(lǐng)域有較好的適用性。偏倚風險評估結(jié)果，見圖2。

圖2 納入研究產(chǎn)生偏倚風險的項目所占百分比

2.4 Meta 分析結(jié)果

2.4.1 診斷準確性分析 36 篇研究間存在異質(zhì)性，故采用隨機效應(yīng)模型。Meta 分析結(jié)果顯示：靈敏度的合并效應(yīng)值為0.44(95%CI：0.42，0.46)，見圖3；特異度的合并效應(yīng)值為0.76(95%CI：0.75，0.77)，見圖4；合并陽性似然比(+LR)為2.08(95%CI：1.76，2.47)，見圖5；合并陰性似然比(-LR)為0.67(95%CI：0.61，0.75)，見圖6；合并診斷比值比(DOR)為3.59(95%CI：2.66，4.83)，見 圖7；SROC曲線下面積(AUC)為0.737 4(SE＝0.037 4)，見圖8。

圖3 FMS 預(yù)測運動損傷的合并靈敏度

圖4 FMS 預(yù)測運動損傷的合并特異度

圖5 FMS 預(yù)測運動損傷的合并陽性似然比

圖6 FMS 預(yù)測運動損傷的合并陰性似然比

圖7 FMS 預(yù)測運動損傷的合并診斷比值比

圖8 FMS 預(yù)測運動損傷的SROC 曲線下面積

2.4.2 異質(zhì)性來源分析 由于Meta 分析結(jié)果存在明顯的異質(zhì)性，對納入研究的可能影響異質(zhì)性的因素(文獻類型、研究對象、樣本量、損傷風險閾值)進行亞組分析，結(jié)果見表2。

表2 FMS 預(yù)測運動損傷的亞組分析結(jié)果

3 討論

運動損傷一直以來都是困擾著運動員和教練員的重要課題，其主要誘因包括身體柔韌性差、核心穩(wěn)定性弱和運動模式錯誤等。Y 型平衡測試(Y-balance test)、星型平衡測試(star balance test)和FMS 常常被應(yīng)用于預(yù)防運動損傷，其中FMS 因具有操作簡單、成本低、效果好等優(yōu)點而使用最廣泛[12]。本研究通過對納入的36 個前瞻性隊列研究進行Meta 分析，以確定FMS 預(yù)測運動損傷的有效性。結(jié)果顯示：FMS 對運動損傷的預(yù)測合并敏感度是0.44，合并特異度是0.76，AUC 為0.737 4，這與之前國內(nèi)發(fā)表的研究結(jié)果基本一致[18]。較高的合并特異度(0.76)表明FMS 預(yù)測運動損傷有較低的誤診率；較低的合并敏感度(0.44)表明FMS 預(yù)測運動損傷有較高的漏診率；AUC 為0.737 4 表明FMS 預(yù)測運動損傷的診斷真實性為中度。

亞組分析結(jié)果顯示：文獻類型方面，中文文獻的合并敏感度為0.65，英文文獻的合并敏感度為0.38，兩者存在差異，這可能與中文研究納入的研究對象少、研究人群種族更具統(tǒng)一性有關(guān)。研究對象方面，軍警人員的合并敏感度為0.38，運動員的合并敏感度為0.55，提示FMS 預(yù)測運動損傷的效果在適用人群中存在差異。損傷風險閾值方面，＞14 的合并敏感度為0.58，合并特異度為0.65，≤14 的合并敏感度為0.41，合并特異度為0.77，提示損傷風險閾值≤14 的具有較高的漏診率和較低的誤診率，這可能與FMS 綜合評分≤14 是研究中最常用的損傷風險識別閾值有關(guān)[58]。

本研究的局限性：①納入研究的診斷標準不統(tǒng)一，提示可能存在選擇性偏倚。②納入研究的質(zhì)量偏低，影響研究結(jié)果的真實性和準確性。③本研究僅納入中文和英文文獻，排除了以其他語言形式發(fā)表的研究，可能存在發(fā)表偏倚。

對今后研究的建議：①嚴格按照診斷性試驗報告標準(STARD)[59]規(guī)范報告，以提高診斷性試驗研究的報告質(zhì)量。②嚴格按照臨床醫(yī)學(xué)科研設(shè)計、衡量、評價(DME)模式來開展診斷性試驗[60]，以提高診斷性試驗研究的方法學(xué)質(zhì)量。③建議今后有關(guān)FMS 的研究，要對運動損傷進行嚴格定義并在特定情況下使用，可以嘗試以不同職業(yè)或不同運動能力的人群為切入點，建立多層次的評分標準，以更好地評估FMS 預(yù)測運動損傷的效果。

4 結(jié)論

FMS 對運動損傷的預(yù)測效果較差。當前證據(jù)表明FMS 直接作為運動損傷的預(yù)測工具還有待商榷，但受納入研究數(shù)量和質(zhì)量的雙重限制，上述結(jié)論尚需更多高質(zhì)量研究予以證實。