慢性颈部疼痛与认知功能

该研究是在________大学伦理委员会的伦理批准下进行的（批准号：111/2023，批准日期：09/12/2023），旨在调查慢性颈部疼痛个体的认知功能和功能状态之间的关系。 该研究遵循《赫尔辛基宣言》的原则。 使用“相关性”进行功效分析，样本量的效应大小为 0.5。 本研究中采用的统计检验是点双列模型，分析类型是“先验：计算所需样本量”，使用 G*Power 3.1.9.2 版本（德国杜塞尔多夫的 Heinrich-Heine-Universität）。 对于事后功效分析测试，使用功能限制和 TMT-A 测试分数之间的 r 值。 经确定，该研究有 29 名参与者，功效为 90%。

值得注意的是，所有参与该研究的个人都提供了书面知情同意书。 该研究涉及年龄在 18 岁至 65 岁之间的个体，这些个体在静息时颈部疼痛且 VAS 评分为 3 或以上至少 3 个月。 确保这些人在放射学检查中没有任何神经缺陷或病理发现，例如骨折、脱位、肿瘤或感染。 该研究的排除标准包括患有神经或精神疾病、导致意识丧失的头部外伤史、癫痫、神经外科干预史、颅内高压、癌症、糖尿病、痴呆、脑功能障碍、抑郁症等心理问题的个体。由专科医生诊断出的焦虑症并正在接受这些疾病的治疗，以及文盲的人。

疼痛严重程度的评估 该研究使用两种不同的方法评估了慢性颈部疼痛患者所经历的颈部疼痛程度：Price 等人开发的 10 厘米视觉模拟量表 (VAS)。 普莱斯等人。 1983）和由 Bolton 等人开发的伯恩茅斯颈部疼痛问卷（BNPQ）（Bolton & Humphreys 2002）。 参与者被要求在 10 厘米水平线上指出他们的颈部疼痛程度，其中 0 表示无疼痛，10 表示在休息时、夜间和活动期间疼痛难以忍受。 BNPQ 根据疼痛强度、家庭和社交生活参与度、抑郁、焦虑、运动恐惧症、上周疼痛应对技巧以及其他相关因素来评估颈部疼痛患者。 该问卷由 7 个问题组成，要求个人对每个问题进行 0 到 10 分的评分。 总分范围为0至70，分数越高表明颈部疼痛越严重。 特尔西等人。进行了一项研究，以评估问卷在土耳其人群中的有效性和可靠性。

认知状态评估 研究中使用蒙特利尔认知评估 (MoCA) 和追踪测试 (TMT) 评估了患有慢性颈部疼痛的个体的认知状态。 MoCA 是一种检测轻度认知障碍的工具，由 Nasreddine 等人开发（Nasreddine 等人，2005）。 Selekler 等人确定了其土耳其语的有效性和可靠性。 总分范围为0～30，其中26分及以上表明认知状态正常。 TMT是一种认知评估工具，可评估各种认知功能，包括视觉-运动协调、概念扫描、运动速度、计划、数字知识、抽象思维、基于刺激的物理特征的反应倾向、设定切换、注意力和认知能力。移动。 问卷分为两部分，A部分和B部分。A部分评估精神运动速度和注意力，而B部分评估执行功能，如设定切换、视觉扫描速度和视觉警觉性。 土耳其语问卷的有效性和可靠性由 Türkeş 等人进行。 （Türkeş 等人，2015 年）。

功能状态评估 实施利润颈部绘图问卷（ProFitMap-Neck）来评估患有慢性颈部疼痛的个体的症状和功能限制。 该问卷由26个项目组成，包括疼痛、紧张、感觉和平衡，对每种症状的频率和严重程度进行评分，产生两个单独的分数：症状频率分数和症状严重程度分数。 功能限制量表评估进行举重和穿 T 恤等活动的难度，得出的功能限制分数范围为 0-100。 分数的增加表明功能状态的改善（Björklund et al. 2012）。

稳定器生物反馈用于评估深层颈屈肌的耐力。 仰卧位的患者将稳定器放置在颈部区域，并被指示慢慢点头，模拟“是”的动作。 测试范围为20毫米汞柱至30毫米汞柱，压力每增加2毫米汞柱需要不间断地持续10秒。 激活分数和表现指数是通过评估患者在特定压力水平下在 10 秒间隔内执行和维持 10 次重复的能力来确定的。 激活分数的最大值为 10 mmHg，而性能指数的最大值为 100 (Jull, O'Leary & Falla 2008)。 为了评估颈伸肌的耐力，在俯卧时使用 10 厘米的带子将 2 公斤的重物固定在 C6 水平的参与者身上。 以秒为单位测量并记录他们保持头部直立位置的最长时间（Andias、Neto & Silva 2018）。 此外，使用颈屈肌耐力测试评估颈屈肌的耐力。 根据这项测试，记录了一个人以仰卧钩状姿势将头部抬起并保持在大约 2.5 厘米高度、双手放在腹部、下巴缩回的最长时间（Domenech 等，2011）。

统计分析根据正态性假设，连续变量的描述性统计以平均值和标准差或中位数和四分位数的形式呈现。 对于分类变量，给出了频率 (%)。 所有报告的 p 值都是双尾的。 使用 IBM SPSS Statistics for Windows v.23.0 分析数据。 进行检查以确定是否满足数据正态分布的假设。 结果支持使用 Pearson 相关系数，但某些变量除外，其中使用了 Spearman 相关系数。 建立了 p < 0.05 的显着性水平（Fitzgerald 等人，2016）。 2004）。