Feasibility of Functional Movement Screen in Predicting Sports Injury: A Meta Analysis of Prospective Cohort Study
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摘要:目的 运用meta分析的方法系统性回顾功能性动作筛查（functional movement screen，FMS）对运动损伤的预测效果。方法 运用STATA 15.0软件的MIDAS模块对纳入的21篇中英文文献的27组数据的真阳性数、假阳性数、真阴性数、假阴性数进行提取，对灵敏度、特异度的合并效应值进行估计，并利用汇总受试者操作特征（summary receiver operating characteristic，sROC）曲线的曲线下面积（area under curve，AUC）和Fagan列线图估计FMS的诊断准确度。采用单因素meta回归对异质性来源进行分析，通过Deeks'漏斗图不对称试验检验发表偏倚。结果 灵敏度的合并效应值为0.40[95%置信区间（95%CI）0.32~0.48]，特异度的合并效应值为0.80（95%CI 0.74~0.85），灵敏度和特异度Q检验的P < 0.01，表明均存在一定异质性。正、负概率比的汇总预测试概率为50%，得出的正、负测试概率分别为67%和43%，AUC值为0.68（95%CI 0.63~0.72），均说明诊断准确性一般。对于灵敏度，文献类型和损伤风险阈值可能是异质性来源（P < 0.05）；对于特异度，样本量、观察周期、文献质量、研究对象可能是异质性来源（P < 0.05）。Deeks'漏斗图显示纳入的21篇文献P=0.06 < 0.1，说明可能存在发表偏倚。结论 FMS综合评分与运动损伤之间关联强度的证据水平不足以支持其可以直接作为运动损伤的预测工具。Abstract:Objective Meta-analysis was used to systematically review the predictive effect of functional movement screen(FMS) on sports injury.Methods The MIDAS module of STATA 15.0 software was used to estimate sensitivity and specificity of 21 Chinese and Enghish literatures as well as 27 groups of data including true positive, false positive, true negative and false negative values, and to aggregate the summary receiver operating characteristic(sROC), area under curve (AUC) and Fagan nomogram to estimate the diagnostic accuracy of FMS. The sources of heterogeneity were analyzed by meta-regression analysis.Deeks' funnel diagram asymmetry test was used to test publication bias.Results The combined value of sensitivity is 0.40 (95% CI 0.32-0.48), and the combined effect value of specificity is 0.80 (95% CI 0.74-0.85). The P values of sensitivity and specificity Q test are less than 0.01, indicating some heterogeneity. The aggregate predictive test probability of positive/negative likelihood ratio (LR) is 50%, and the positive/negative test probability 67% and 43% respectively, the AUC 0.68 (95% CI 0.63-0.72), all indicating a general diagnostic accuracy. For sensitivity, literature type and injury risk thresholds may be sources of heterogeneity (P < 0.05). For specificity, sample size, observation period, literature quality, and study object may be sources of heterogeneity (P < 0.05). Deeks' funnel plot showed that P=0.06 < 0.1 for the 21 included literatures, indicating the possible existence of publication bias.Conclusion The evidence level of correlation strength between FMS comprehensive score and subsequent injury is insufficient to support the idea that FMS comprehensive score can be directly used as a tool for sports injury prediction.
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Keywords:
- functional movement screen /
- sports injury /
- meta-analysis /
- prospective cohort study
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图 2 FMS用于损伤风险评价的meta分析
注：FMS表示功能性动作筛查，F表示女性，M表示男性，SC表示短周期训练，LC表示长周期训练，TI表示重度损伤，OI表示中度损伤，AI表示轻度损伤，CI表示置信区间。
Figure 2. Meta-analysis of the diagnosis of FMS for injury risk prediction
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图 3 FMS用于损伤风险评价的meta分析Fagan列线
注：FMS表示功能性动作筛查。
Figure 3. Fagan nomogram of the diagnosis of FMS for injury risk prediction
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图 4 FMS预测损伤风险的sROC曲线
注：FMS表示功能性动作筛查，sROC表示总受试者操作特征曲线，AUC表示曲线下面积，CI表示置信区间。
Figure 4. sROC curve of FMS predicting risk of injury
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图 5 单因素meta回归的亚组分析
注：*表示P < 0.05，**表示P < 0.01，***表示P < 0.001；Ob-period≥1表示观察周期≥1 a/赛季，Ob-period < 1表示观察周期 < 1 a/赛季；DRT表示损伤风险阈值。
Figure 5. Subgroup analysis diagram of univariate meta-regression
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图 6 评估文献发表偏倚的Deeks’漏斗图
Figure 6. Deeks' funnel plot to estimate the presence of publication bias
表 1 纳入文献特征
Table 1 Characteristics of included literatures
作者（年份） 男 女 样本量 失访人数 年龄/岁 研究对象 观察周期 损伤风险阈值/分 受伤定义 TP FP FN TN 备注 Hotta等[37]（2015） 101 0 84 17 20.0±1.1 大学田径运动员 6个月 ≤14 TL（≥4周）、创伤除外 11 32 4 37 McGill等[23]（2015） 53 0 53 NR 37.9±5 特遣部队精英警察 5 a ≤14 除旅行、滑倒、摔倒和其他意外引起的背伤 4 13 10 26 Bushman等[21]（2016） 2 476 0 2 476 590 18~57 轻步兵旅（美国陆军） 6个月 ≤14 由于过度使用引起的受伤并且寻求医生帮助 308 283 442 743 AI 256 335 278 937 OI 110 481 612 573 TI O'Connor等[38]（2011） 874 0 874 NR（0） 长周期：23.0±2.6，短周期：21.7±2.6 美国海军陆战队军官候选人 68 d：n=447；38 d：n=427 ≤14 由于过度使用引起的受伤并且寻求医生帮助 19 17 131 260 LC 23 34 97 293 SC Knapik等[39]（2015） 770 275 1 045 NR 18±0.7 美国海岸警卫队学员 8周 男≤14, 女≤11 任何损伤并寻求医生帮助 41 80 27 127 女 31 80 112 547 男 Chorba等[24]（2010） 0 38 38 0 19±1.2 大学生三大球运动员 1个赛季 ≤14 寻求医生帮助 11 5 8 14 Dossa等[25]（2014） 31 0 31 11 16~20 少年冰球运动员 1个赛季 ≤14 TL（≥1次比赛） 5 3 5 7 Kiesel等[40]（2014） 238 0 238 NR NR 职业足球运动员 1个赛季 ≤14 肌肉骨骼损伤（不包括挫伤）导致训练或季前赛的任何时间损失 16 24 44 154 Kiesel等[41]（2007） 46 0 46 NR（0） NR 职业足球运动员 约4.5个月 ≤14 TL（≥3周）的严重损伤 7 3 6 30 Mokha等[42]（2016） 20 64 84 NR（0） 男：20.4±1.3，女：19.1±1.2 大学足球、排球、橄榄球运动员 1学年 ≤14 ①由于参加校内练习、力量训练或比赛而造成的损伤；②需要治疗或就医的；③由于受伤而进行了至少24 h的康复训练，或需要进行保护性夹板或胶带包扎，以便继续参加体育活动 10 19 28 27 Everard等[43]（2018） 132 0 132 NR 22.4±4.2 男性新兵 16周 ≤14 TL（≥1次训练） 10 32 18 72 Cosio-Lima等[44]（2016） 31 0 31 NR 28±4 男性海事安全应变考生 2个月 ≤14 由训练造成的任何损伤 8 2 5 16 Alemany等[1]（2017） 2 153 0 2 134 19 25±1.3 男兵 6个月 ≤14 需就医的过度使用所致的骨骼肌肉损伤及运动创伤 221 260 479 1 174 Duke等[45]（2017） 73 0 68 5 22.0±3.0 男子橄榄球联盟球员 3个月 ≤14 比赛或训练所导致的任何身体不适 17 1 31 19 Martin等[46]（2017） 27 0 27 NR（0） 13~18 高中板球运动员 1个赛季 ≤14 TL（≥1 d）、任何身体损伤 2 6 8 11 Smith等[47]（2017） 89 0 89 NR（0） 23.2±4.4 优秀男子足球运动员 1个赛季 ≤14 TL（非接触性损伤） 5 9 35 40 Clay等[48]（2016） 0 37 37 NR（0） 18岁以上 女大学生一级赛艇运动员 1个赛季 ≤14 TL（≥1 d） 7 1 17 12 Tee等[36]（2016） NR NR 62（重复测试） NR（0） NR 职业橄榄球联盟球员 6个月 ≤13 TL（≥28 d）的严重损伤 16 15 10 49 周亢亢等[49]（2017） 19 62 81 NR（0） NR 中国高水平乒乓球运动员 将近0.5 a ≤12 满足以下①②中的1条，同时满足③④。①在训练或队内比赛（队内循环、队内教学赛等）中因运动损伤连续缺席正常技战术训练课和体能训练课1周；②在赛季中因运动损伤连续缺席2场以上（包括2场）超级联赛或公开赛；③运动员就自己出现的伤病情况寻求医务保障人员的帮助；④伤病是在训练或比赛中发生的 30 5 8 38 蒋清华[50]（2017） NR NR 49 NR（0） 20.04±1.55 泉州市高校中长跑运动员 1 a ≤16 任何损伤或疼痛 16 7 9 17 高晓嶙等[51]（2017） 28 90 118 0 女：20.2±2.8，男：21.1±2.9 现役国家队、省队橄榄球运动员 1 a 女≤13.5，男≤15.5 ①除直接接触以外的其他机制引起的；②需要医疗干预；③导致1 d或多天不能参加与运动有关的活动 42 1 39 24 总体 10 1 4 10 男 35 1 32 13 女 注：年龄数据以平均数±标准差形式表示；NR表示未明确报道；NR（0）表示若未明确报告失访人数，但可从结果推断，则括号内数字为失访人数；TL表示损失训练或比赛的时间，从公布的信息看，损伤的定义并不明确；TP表示真阳性数；FP表示假阳性数；FN表示假阴性数；TN表示真阴性数；AI表示轻度损伤；OI表示中度损伤；TI表示重度损伤；LC表示长周期训练；SC表示短周期训练。 
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表 2 队列研究质量评价
Table 2 Quality evaluation form for cohort studies
作者（年份） 样本代表性 组间比较 风险量度 可比性的保持 结果测量 被试参与完整性 总体质量 Hotta等[37]（2015） * ** ** ** ** ** 高质量 McGill等[23]（2015） * ** ** * ** ** 可接受 Bushman等[21]（2016） ** ** ** ** ** ** 高质量 O'Connor等[38]（2011） ** ** ** ** ** ** 高质量 Knapik等[39]（2015） ** * ** * ** ** 可接受 Chorba等[24]（2010） * * ** * ** ** 低质量 Dossa等[25]（2014） * * ** * ** ** 低质量 Kiesel等[40]（2014） * * ** * ** ** 低质量 Kiesel等[41]（2007） * * ** * ** ** 低质量 Mokha等[42]（2016） * * ** * ** ** 低质量 Everard等[43]（2018） ** * ** ** ** ** 高质量 Cosio-Lima等[44]（2016） * * ** * ** ** 低质量 Alemany等[1]（2017） ** * ** * ** ** 可接受 Duke等[45]（2017） * * ** * * ** 低质量 Martin等[46]（2017） * * ** * * ** 低质量 Smith等[47]（2017） * ** ** * ** ** 可接受 Clay等[48]（2016） * ** ** ** ** ** 高质量 Tee等[36]（2016） * ** ** ** ** * 可接受 周亢亢等[49]（2017） * ** ** ** ** ** 高质量 蒋清华[50]（2017） * ** ** * * ** 低质量 高晓嶙等[51]（2017） * * ** ** ** ** 可接受 注：*表示不满足；**表示满足。
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