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Projektlaufzeit:
01.02.2024 - 31.01.2026
Antragsteller/in:
Prof. Dr. Susan Armijo-Olivo
Drittmittelgeber/F?rderlinie:
BMBF
Fakult?t:
Wirtschafts- und Sozialwissenschaften
F?rdersumme:
236.779,64 €
Projektzusammenfassung:

Nackenschmerz (NP) ist ein weit verbreitetes Gesundheitsproblem. Nacken- und R¨¹ckenschmerzen geh?ren weltweit zu den h?ufigsten Ursachen f¨¹r Behinderungen. Konservative Interventionen wie
Bewegungstherapie, manuelle Therapie und Medikamente z?hlen zur Standardversorgung f¨¹r NP. Es ist jedoch unklar, welche Behandlung bzw. Kombination von Behandlungen die wirkungsvollste darstellt. Die
meisten Evidenzen hinsichtlich des Nutzens der genannten Therapien basieren auf einem Vergleich mit Placebo- oder Kontrollbehandlungen. In der Praxis jedoch m¨¹ssen Kliniker im Direktvergleich abw?gen,
welche der Therapien die optimale Patientenversorgung darstellt. Es gibt nur wenige wissenschaftliche Untersuchungen, in denen diese Therapien direkt miteinander verglichen werden, was klinische
Entscheidungen deutlich erschwert. Eine neue statistische Methode (Network meta-analysis, NMA) kann Interventionen miteinander vergleichen, obgleich es keine oder nur wenige Studien mit direktem Vergleich
gibt. F¨¹r den Nachweis, welche Behandlung oder deren Kombination bei NP am wirksamsten ist, ist eine NMA essentiell. In keiner der bis dato ver?ffentlichten ?bersichtsarbeiten oder Netzwerk-Metaanalysen
wurden die am h?ufigsten eingesetzten konservativen Behandlungen bei NP in einer Gesamtanalyse miteinander verglichen. Dies stellt eine gro?e Evidenzl¨¹cke dar. In der nun geplanten Studie soll mithilfe
von NMA eine Einstufung von g?ngigen Behandlungsans?tzen hinsichtlich Wirksamkeit und Sicherheit bei NP erstellt werden. Zudem soll herausgefunden werden, welche Art von Patienten am wahrscheinlichsten
von einer bestimmten Behandlung profitieren. Hierf¨¹r wird die bestverf¨¹gbare Studienlage im Kontext von NP einbezogen. Als prim?re Zielvariablen werden Schmerz und die k?rperliche Funktionsf?higkeit
untersucht. Die Ergebnisse der Analyse werden ?rzten und Therapeuten helfen, klinische Entscheidungen zu optimieren und die Versorgung von Patienten mit NP zu verbessern.
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