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摘要
簡介頭痛障礙(HD)是神經病學實踐中最常見的神經疾病之一。由於繼發性HD很少見，患者的檢查通常不明顯。然而，緩解患者焦慮和對起訴的恐懼的意願導致過度使用神經成像，從而導致意外發現(IF)或正常變體的發現，可能導致徒勞或有害的程序。了解孤立性頭痛患者識別潛在臨床意義病變的概率可以促進決策並降低醫療成本。本綜述旨在確定伴有頭痛和正常神經係統檢查的患者在神經影像學研究中意外發現和正常解剖變異(NAV)的發生率。
和分析方法在2017年9月30日之前發表的關於頭痛患者神經影像學發現和神經係統檢查正常的研究將通過搜索PubMed、Medline和EMBASE(醫學數據庫摘要)進行識別。相關未發表的論文和會議記錄也將被檢查。然後將訪問合格研究的全文，並使用標準的數據提取表提取數據。將評估研究的質量和偏倚風險。研究異質性將通過χ2柯克蘭Q統計量檢驗。NAV和IF在各研究和相關亞組中的患病率將通過使用隨機效應薈萃分析彙集研究特定估計來估計。可視化分析漏鬥圖和Egger’s檢驗將用於檢測發表偏倚。該係統綜述報告將符合《流行病學觀察研究的meta分析》指南。
道德和傳播目前的研究是基於已發表的數據;因此，倫理審批是不需要的。該係統綜述的最終報告將發表在同行評議期刊上。此外，調查結果將在會議上提出，並提交給有關衛生當局。
試驗注冊號碼CRD42017079714．
- 神經學
- 普通醫學(見內科)
這是一篇根據創作共用署名(CC BY 4.0)許可條款發布的開放獲取文章，該許可允許其他人發布、重新混編、改編和構建本作品，用於商業用途，前提是原始作品被適當引用。看到的:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
來自Altmetric.com的統計
本研究的優勢與局限性
據我們所知，這將是第一個係統綜述，報告在接受神經影像學檢查的正常頭痛患者中偶然發現和正常變異的發生率。
我們將使用可靠的統計工具彙集各研究的流行率，這將確保我們估計的可靠性。
一個主要的限製是納入研究之間的異質性，包括先進的神經成像設備(CT和/或MRI)的可用性、進行神經係統檢查的臨床醫生和解釋掃描的放射科醫生的專業知識、成像協議的可變性。
另一個可能的限製可能是所選研究中對頭痛臨床特征的描述不足，這將限製我們亞組分析的範圍，也限製了我們為選擇有頭痛症狀且有正常神經係統檢查、值得進行腦成像的患者提供實用建議的能力。
簡介
頭痛障礙(HD)影響全世界所有年齡和種族的人。據估計，全球患病率為50%，1HD是在初級保健設置和神經病學實踐中最常見的神經疾病之一。《頭痛疾病的國際分類》區分了原發性頭痛和繼發性頭痛，前者是由獨立的病理機製引起的疾病，後者是已知引起疼痛的另一種疾病的症狀。到目前為止，原發性頭痛是最具代表性的HD類型，緊張性頭痛和偏頭痛是最常見的，患病率分別為60%和15%。2盡管HD性質溫和，但由於其造成的殘疾和藥物濫用以及社會成本，它是一個全球性的公共衛生問題。3 4在英國，偏頭痛每年會導致2500萬天的工作或學習損失，而在美國，偏頭痛每年造成的損失約為170億美元。5個6頭痛的診斷是基於全麵的病史和良好的體格檢查，以尋求排除或確認繼發性病因。由於最常見的HD類型是原發性頭痛，體檢通常不顯著，也沒有必要進行神經影像學檢查。7盡管次級HD相對少見，但其複雜的表現常常引起對嚴重潛在病因的恐懼，因此醫生經常麵臨是否進行神經影像學檢查的問題。家屬的要求，緩解患者的焦慮和對訴訟的恐懼也是開神經影像學處方的其他原因。這些擔憂導致了過度使用神經影像學，並頻繁發現正常變異(NV)和偶發發現(IF)，而這些通常不能解釋患者的疼痛。8 - 11
IF被定義為具有臨床意義的明顯無症狀顱內異常，因為其可能引起症狀或影響治療。可分為血管性(無症狀性腦梗死、腦腔隙、微出血、結構性血管異常和白質高強度)或非血管性病變。後者可進一步分為腫瘤性病變(良性和惡性腫瘤)和非腫瘤性病變(囊腫、炎性病變、腦積水、Arnold-Chiari畸形和軸外集合)。12NV被定義為不具有引起症狀的潛在解剖變異，不需要任何治療幹預(如大枕大池和心室不對稱)。12
在不同的環境和使用不同的方法進行的幾項研究，對頭痛和神經係統檢查正常的患者中正常和異常腦成像的患病率進行了不同的估計。由於在腦成像上發現IF或NV有時會引起患者更多的擔憂，並導致徒勞甚至有害的手術治療，因此，了解在表現為孤立性頭痛的患者中識別潛在臨床意義病變(IF子集)的概率，可以幫助臨床醫生進行決策，並通過避免大量不必要的掃描來降低醫療成本。
審查問題
在有頭痛和正常神經係統檢查的患者中，神經影像學檢查中意外發現和正常解剖變異的發生率是多少?
方法
本評審方案根據2015年係統評審首選報告項目和元分析方案(PRISMA-P)指南編製。13網上提供了PRISMA-P檢查表補充附錄1．該方案已在PROSPERO國際前瞻性係統評價注冊(注冊號CRD42017079714)中注冊。本次審查的提議開始日期為2017年12月15日，預計整個工作將在最多6個月內完成。審查的時間表在網上提供補充附錄2．
審查研究的考慮標準
入選標準
所有報告頭痛患者神經影像學表現和神經係統檢查正常的觀察性研究將不受日期和語言限製。
排除標準
小樣本量的病例係列(<30名受試者)
研究缺乏數據來計算患病率和/或明確的方法描述。
重複(對於導致不止一次發表的研究，隻考慮最全麵的報告，包括最大的樣本量)。
即使作者提出要求，也無法獲取其全部數據的研究。
識別相關研究的搜索策略
研究戰略將分兩個階段實施。
書目數據庫搜索
將在PubMed、MEDLINE和EMBASE(醫學文摘數據庫)上進行全麵而詳盡的搜索，以識別所有報道頭痛患者神經影像學結果和神經係統檢查正常的相關文章，並於2017年9月30日之前發表。將同時使用普通語言詞和醫學小標題。所有合格論文的摘要將被審查，文章的全文將通過PubMed、穀歌Scholar、HINARI或期刊的網站訪問。PubMed和EMBASE的詳細搜索策略見表1和表2,分別。
搜索其他資源
所有相關的原創和評論文章的參考文獻將被仔細審查，以尋找潛在的額外數據來源，它們的全文將以類似的方式訪問。還將檢查會議記錄，以確定有關的未發表數據。如果一些全文論文無法通過互聯網獲取，我們將通過電子郵件聯係作者，以提供重印和/或相關數據。所有附加數據的來源都應記錄在案，並明確引用，以便必要時進行核實。
選擇納入綜述的研究
通過文獻檢索確定的記錄的標題和摘要將由研究團隊的兩名成員(BK和JKT)獨立篩選。被認為符合條件的研究的全文將被檢索，並由相同的研究人員進一步評估納入。任何分歧都將通過討論和協商一致來解決。如果未能達成後者，將向團隊的第三名成員(YFF)尋求仲裁。選擇研究的內部評級者協議將使用非加權科恩kappa統計進行評估。14日15
評估方法質量和數據報告
兩名獨立的評估人員(JKT和JJN)將使用患病率研究偏倚風險工具(在線)補充附錄3）16使用全文出版物評估每項研究的方法學質量和偏倚風險。對於每一項，他們將分配1(是)或0(否)的分數，並將各個項目的分數相加，生成0到10之間的總體質量分數。根據總體得分，我們將研究分為低(>8)、中等(6-8)或高(≤5)偏倚風險。偏倚風險評分將以表格形式呈現，並使用加權科恩kappa統計來評估評級者之間的協議。17 18
數據提取與管理
檢索結果將使用引文管理軟件EndNote X7.2.1進行編輯。本署會使用數據提取表收集下列資料:
一般信息:第一作者姓名、出版年份、參賽者入選年份、國家、出版類型、出版語言(全文)。
研究特色:研究設計、環境(醫院、人群和急診科)、樣本量、平均或中位年齡、年齡範圍、男性參與者比例、急性、慢性和複發性頭痛的比例、使用的神經影像學類型(CT或MRI，無對比和/或有對比)、MRI磁場功率(0.35、0.5、1.5或3特斯拉)、資格或讀取圖像的人(放射科醫生和神經放射科醫生)、進行臨床評估的人員資質(全科醫生、急診醫生和神經科醫生)、HIV陽性比例、發熱患者比例、頭部外傷患者比例、頭痛臨床診斷和分型標準、偏頭痛比例。
神經係統檢查正常患者的神經影像學表現。
數據綜合，包括異質性評估
將使用STATA軟件(V.13)分析數據。采用科恩kappa (κ)係數評估納入研究和數據提取的評價者之間的一致性。18研究特定的估計將從點估計和適當的分母確定，假設為二項分布。然後，在使用Freeman-Tukey雙反正弦變換穩定個別研究的方差後，將通過隨機效應薈萃分析彙總特定研究的估計，以獲得各研究患病率的總體彙總估計。19異質性將通過χ2用I²值量化Cochrane的Q統計量檢驗，假設I²值為25%、50%和75%，分別代表低、中、高異質性。20.如果檢測到顯著的異質性，將進行亞組分析以檢測其可能的來源。可視化分析漏鬥圖和Egger’s檢驗來檢測發表偏倚。21所有檢驗均為雙側檢驗，P<0.05為統計學意義。
結果報告和報告
最終的係統回顧和薈萃分析將遵循《流行病學觀察研究的薈萃分析》報告指南。22研究選擇過程將使用流程圖進行總結。將描述排除研究的原因。數量數據將酌情以彙總表和森林圖的形式提出。將報告每項合格研究的質量得分和偏倚風險。
道德和傳播
該係統綜述和薈萃分析將基於倫理上認可的研究數據。因此，不需要倫理批準。這項研究的最終報告將以科學論文的形式發表在同行評議的期刊上。調查結果將在會議上進一步介紹，並提交有關衛生當局。我們還計劃監測有關這一主題的出版物，並相應地更新審查報告。
參考文獻
腳注
貢獻者BK、UFN、JJN、JK-T:研究概念。BK和UFN:手稿起草。YFF、JGZ、JJN、JK-T:稿件的批判性修改。BK、YFF、UFN、JGZ、JJN、JK-T:最終批準發布的版本。JK-T:評審保證人。
資金這項研究沒有得到任何來自公共、商業或非營利部門的資助機構的具體資助。
相互競爭的利益沒有宣布。
病人的同意不是必需的
出處和同行評審不是委托;外部同行評議。
數據共享聲明該研究沒有其他未發表的日期。