多发性硬化症中神经病理性疼痛的患病率——使用NeuPSIG算法的系统综述与荟萃分析

背景与目的：多发性硬化症（MS）是一种常导致神经病理性疼痛的神经退行性疾病。由于神经退行性本质，神经病理性疼痛的诊断仍具挑战性。目前已开发出一种分级系统，提供诊断确定性的概览（即可能的、很可能的和明确的）。由于既往综述未考虑这一点，诊断确定性的差异可能影响患病率估计。为阐明该问题，本荟萃分析旨在分别估计可能的、很可能的和明确的神经病理性疼痛的患病率，以及MS中神经病理性疼痛的总体患病率。数据库与数据处理：遵循PRISMA指南，在PubMed、Embase和Scopus数据库中进行了全面的系统性文献检索（截至2025年10月14日）。荟萃分析采用Generic Inverse Variance方法，使用随机效应模型计算可能、很可能和明确的神经病理性疼痛以及总体患病率的比例。结果：文献检索获得1638条记录，其中32篇论文符合纳入标准。不考虑诊断确定性，MS患者中神经病理性疼痛的总体患病率估计为22.3%（95% CI: 17.3;27.3）。按诊断确定性分层后，可能的神经病理性疼痛的患病率为22.0%（95% CI:16.0;28.0），很可能为23.7%（95% CI:19.4;28.0），明确的为23.4%（95% CI:11.1;35.8）。结论：MS中神经病理性疼痛的总体患病率估计为22.3%。此外，不同诊断确定性水平下MS中神经病理性疼痛的估计数值相似。然而，这些发现可能不提供可比性的证据；相反，它们反映了纳入研究间的方法学异质性。因此，与国际建议一致，可能的神经病理性疼痛诊断适用于流行病学目的以及pwMS的初步筛查。然而，在临床实践和未来研究疼痛表型对pwMS的影响时，应采用很可能和/或明确的诊断。意义声明：本综述估计了多发性硬化症中神经病理性疼痛在NeuPSIG诊断确定性水平上的患病率，为分级框架的应用提供了新颖且有价值的方法学见解。研究结果支持使用可能的神经病理性疼痛进行流行病学和筛查，同时强调在临床实践和基于疼痛表型的研究中采用很可能或明确诊断的重要性。该综述还强调了该框架及其操作化的局限性，可为未来的应用和改进提供信息，特别是对于中枢性神经病理性疼痛，其诊断分类固有地具有挑战性。