内翻推力的普遍性：一项系统评价和荟萃分析

《Osteoarthritis and Cartilage》：The prevalence of varus thrust: A systematic review and Meta-analysis

　　湖南沈|妮可·德索萨|克莱尔·E·希尔|马妮·J·麦凯|胡坤|王志勇|米莱娜·西米奇
悉尼肌肉骨骼健康，悉尼健康科学学院，医学与健康学院，悉尼大学，新南威尔士州悉尼，澳大利亚

**摘要**
**目的**
确定有无膝关节骨关节炎（OA）的成年人中内翻推力的患病率，包括在临床相关亚组中的情况。次要目的是探讨内翻推力的患病率是否随年龄、体重指数（BMI）和膝关节疼痛程度而变化（在数据充足的情况下）。

**方法**
按照PRISMA指南进行了系统评价。从研究开始到2025年1月21日，搜索了五个电子数据库和Google Scholar。纳入了使用临床观察方法评估成人步态过程中内翻推力的研究。两名独立审查员筛选研究、提取数据并评估方法学质量。

**结果**
总共纳入了16项研究。在有膝关节OA的人群中，20.6%的膝关节（95% CI：15.4%-27.0%）和26.9%的个体（95% CI：21.6%-32.9%）存在内翻推力。只有两项研究纳入了没有膝关节OA的成年人或自我报告为健康的群体，因此无法对该组进行荟萃分析。在有膝关节OA的人群中，内翻对齐的人群中内翻推力的患病率为34.9%（95% CI：27.6%-43.0%），并且随着放射学上OA严重程度的增加而增加，在K/L等级4的人群中达到54.3%。男性中的总体患病率数值上高于女性，但亚组间的差异没有统计学意义。

**结论**
内翻推力在有临床研究的膝关节OA人群中普遍存在，尤其是在内翻对齐和放射学上OA更严重的人群中。关于没有膝关节OA的成年人的证据仍然有限，整个OA谱系中的普遍率尚未得到充分了解。

**1. 引言**
膝关节骨关节炎（OA）是一种常见的慢性关节疾病，尤其是在老年人中，由机械、炎症和代谢因素相互作用导致关节损伤和功能障碍 [1]。全球范围内，40岁以上成年人中有22.9%（95% CI：19.8%-26.1%）受到影响 [2]。在结构诊断后，大约15%的患者在一年内病情迅速进展 [3]，通常伴有疼痛加剧、活动能力下降和生活质量下降 [4]。关节置换是晚期OA的常见治疗方法 [1]，但相对于有效的非手术治疗方法来说常常被过度使用 [5] 且成本高昂 [6]。这突显了需要早期干预以延缓或预防病情进展、缓解症状、保持功能和支持日常生活。因此，识别和修改OA进展的风险因素对于减少长期疾病负担至关重要。

内翻推力是与膝关节OA结构进展相关的公认生物力学特征 [7]。Chang等人于2004年首次描述了这一现象，将其定义为与膝关节OA进展相关的步态偏差 [8]，即“在行走的站立阶段，膝关节向外侧弯曲的动态表现，即当肢体承重时内翻突然出现（或现有内翻突然加重），而在行走的非承重（摆动）阶段回到較少的内翻对齐状态” [8]。在一个包含45-79岁成年人的大型美国队列中，36.7%的膝关节OA患者和32.1%的没有膝关节OA的患者出现了内翻推力 [9]。内翻推力发生在站立阶段，此时膝关节负荷达到体重的2.1至3.5倍 [10] [11]，可能对关节造成较大机械应力。在有膝关节OA的人群中，与没有内翻推力的人群相比，其存在使膝关节内侧OA在两年内的进展风险几乎增加了一倍 [7] [8]。内翻推力还具有症状相关性。最近的一项荟萃分析发现，有内翻推力的人出现疼痛的可能性是没有内翻推力的人的3.84倍 [12]。这些发现支持了在膝关节OA的风险分层和疾病监测中识别内翻推力的临床价值。

尽管可以通过临床观察在步态过程中检测到内翻推力 [8] [9] [13] [14] [15]，但也通过三维（3D）运动捕捉 [16] [17] [18] [19] 和运动传感器 [20] [21] 对其进行了量化。然而，这些定量方法尚未标准化，通常使用不同的阈值，并且缺乏正式的准确性和可靠性验证，限制了研究之间的可比性，导致定义和患病率估计的一致性较差。因此，尽管依赖于临床判断，临床观察仍然是临床和流行病学研究中识别内翻推力最常用的方法 [22]。基于一致检测方法对内翻推力患病率有清晰的理解对于制定膝关节OA的二级预防策略非常重要。迄今为止，尚无系统评价研究有无膝关节OA的成年人中的内翻推力患病率。尽管几项大型流行病学研究报告了患病率 [9] [13] [14] [23] [24] [25]，但现有证据来源于有限数量的队列和国家，而且包括多个来源队列，这些队列涵盖了不同的人群，包括已确诊的膝关节OA患者、有膝关节OA风险的人群以及自我报告为健康的人。患病率也是用不同的分析单位（每人每膝）报告的，且临床重要的特征（如性别、静态对齐和放射学严重程度）尚未系统地综合分析。在不同出版时期和临床背景下生成的估计值进一步加剧了流行病学文献的分散性。目前尚不清楚现有数据是否能充分描述整个膝关节OA谱系或全球各地区的内翻推力患病率。因此，需要进行系统评价以澄清临床相关亚组中的患病率，评估当前证据基础的代表性，并确定需要进一步开展的主要研究，特别是在没有膝关节OA的成年人中。

**2. 方法**
本系统评价遵循了《系统评价和荟萃分析首选报告项目》（PRISMA）指南 [26] 进行。该计划于2025年1月21日在Open Science Framework上进行了前瞻性注册（https://osf.io/rf6jp）。

**2.1. 入选标准**
纳入了评估步态过程中内翻推力的研究。符合条件的研究需满足以下要求：
（1）涉及18岁及以上的参与者；
（2）使用临床观察方法评估行走过程中的内翻推力（如Chang等人所述）；
（3）将膝关节作为主要研究部位；
（4）报告内翻推力的患病率数据；
（5）是基于步态观察定义内翻推力的同行评审文献。

排除了以下研究：
（1）使用人工或人工智能模型生成的模拟数据的；
（2）使用二维（2D）或三维（3D）运动数据的定量或模型分析来识别内翻推力的；
（3）涉及之前进行过手术干预（如关节置换）、影响步态的神经系统疾病或其他可能影响内翻推力评估的肌肉骨骼疾病的患者；
（4）是摘要、会议论文、论文或预印本。

**2.2. 信息来源**
为了最大限度地识别潜在的相关研究，与经验丰富的图书管理员合作为每个数据库制定了系统的搜索策略。搜索范围涵盖了Scopus、Web of Science、通过Ovid的MEDLINE、Embase以及从研究开始到2025年1月21日的前1,188条Google Scholar记录。完整的数据库特定搜索策略见补充附录A。最终数据集导入Covidence，两名独立审查员识别并删除了重复记录。

**2.3. 搜索策略**
围绕两个核心术语“varus”和“thrust”构建了搜索策略：
- Scopus、Web of Science和Google Scholar的搜索词为：“varus” AND “thrust”；
- MEDLINE的搜索词为：“varus*.mp. AND thrust*.mp.”；
- Embase的搜索词为：“(varus* and thrust*).mp.”。完整的数据库特定搜索策略见补充附录A。

**2.4. 筛选程序**
由两名审查员（HS和ND）独立进行标题/摘要和全文筛选。分歧由第三名审查员（MS）解决，他们独立评估研究并与初始审查员讨论以达成一致。

**2.5. 数据提取**
开发了一个标准化的Excel电子表格用于数据提取。两名审查员（HS和ND）独立从纳入的研究中提取数据，并定期开会完善电子表格。提取的变量包括招募方法、内翻推力定义、行走方案、人口统计特征（年龄、性别和BMI）、OA严重程度、内翻对齐、膝关节疼痛评分、内翻推力分类、可靠性评估（内部或内部评估者间一致性，包括kappa值）以及内翻推力患病率。

**2.6. 质量评估**
两名审查员独立使用Loney等人开发的八项关键评估工具 [27] 来评估研究质量。该工具涵盖了研究设计、样本框架、样本量、适当的无偏测量、响应率、结果和研究对象，最高分为8分。分歧通过讨论解决，如有必要，咨询第三名审查员（MS）。

**2.7. 荟萃分析**
患病率定义为在每项研究中评估时表现出内翻推力的个体比例，而不是在步态周期的特定阶段。因此，估计值是根据步态评估时是否识别到内翻推力来合成的，而不是其发生的确切时间 [28]。当至少有三项研究可用时，使用随机效应模型在Comprehensive Meta-Analysis (CMA 4, USA) 中计算点患病率、95%置信区间（CI）和95%预测区间（PI） [29] [30]。使用DerSimonian-Laird方法估计研究间方差（τ2）。比例在logit转换尺度上进行分析，然后将合并的估计值及其对应的95% CI和PI转换回原始比例尺度。由于没有纳入的研究包含零事件单元，因此没有进行连续性校正。分别评估有膝关节OA的个体和没有膝关节OA或自我报告为健康的成年人的患病率。由于报告不一致，还根据患病率是按每人还是每膝报告的情况进行了单独分析。当有足够的研究进行合并时，对性别、静态膝关节对齐（内翻 vs 非内翻）和放射学OA严重程度（K/L等级<2, 2, 3, 4）进行了分类亚组分析。对于每个亚组，使用随机效应模型估计合并患病率，并使用Q检验评估亚组间差异。只有当至少有十项研究报告这些数据时，才计划对连续变量（年龄、BMI和膝关节疼痛程度）进行元回归分析，以满足基于回归的分析假设 [31]。使用I2统计量量化异质性，0-40%表示低异质性，30-60%表示中等异质性，50-90%表示显著异质性，75-100%表示非常显著异质性 [31]。

在此评价中，“重复队列”指的是同一名称或来源队列在多个纳入报告中的重复出现，而“重叠报告”指的是被认为来自同一潜在队列或来源人群的报告，因此可能存在完全或部分参与者重叠并对合并分析做出重复贡献。为了减少重复计算，任何合并分析中只纳入了一份潜在重叠报告中的患病率估计值。通过比较名称队列或来源人群、招募设置和地点、报告的伦理批准、作者组、资格标准、样本特征以及报告是否代表相同或密切相关的招募波次来评估潜在的重叠。当同一队列或来源人群的多个报告包含相似或可能重叠的样本时，我们保留了具有最相关结果定义和最低重复数据风险的报告。当报告在其他方面可比较时，我们优先保留样本量最大的出版物，或者如果样本量相同，则保留最新的出版物。这种评估是为每个元分析单独进行的。

**3. 结果**
数据库搜索共识别出2,389条记录，去除重复记录后剩余1,808条。经过标题和摘要筛选后，评估了186篇全文文章的符合条件的情况。16项研究被纳入系统评价（图1），研究特征总结见表1。13项研究（7,858名参与者）被纳入荟萃分析。当同一队列产生多个报告时，只保留了一个独立的数据集以进行定量综合，以避免重复计数。因此，所有合并的荟萃分析结果均基于13项独立研究 [8] [9] [13] [14] [15] [23] [24] [25] [32] [33] [34] [35] [36]。

**图1.**系统评价首选报告项目（PRISMA）研究流程图。表1. 系统评价中包含的研究特征。

| 研究参考 | 人口 | 年龄 | 性别 | %F | 参与者地区（国家）| 队列 | 患病率 | 质量（8分制） |
|-------------------|----------------|-----------|---------|------------|-------------|---------------|---------------------|
| Chang等，2004 [8] | 222名膝关节OA患者 | 68（10.7%） | 73% | 美国 | 膝关节关节炎的机械因素（MAK） | 17% |
| Chang等，2013 [32] | 236名膝关节OA患者 | 64.9（10.4%） | 76% | 美国 | 膝关节关节炎的机械因素（MAK） | 25%（19%的膝关节） |
| Chang等，2010 [9] | 202名膝关节OA患者 | 63.4（9.1%） | - | 美国 | 膝关节OA有影像学证据组 | 61.0（8.9%） |
| Chang等，2010 [9] | 202名膝关节OA患者 | 57.5% | - | 美国 | 膝关节OA无影像学证据组 | 58.7% |
| USAOsteoarthritis Initiative (OAI) | 36.7% | - | 32.1% | 美国 | 膝关节OA有影像学证据组 | |
| Fukutani等，2016 [34] | 284名膝关节OA患者 | 73.4（7.1%） | 72.4（7.0%） | 日本 | - | |
| Fukutani等，2016 [34] | 284名膝关节OA患者 | 80% | - | 日本 | - | |
| Kyoto大学伦理委员会批准（批准号E1923） | 16% | 5 | 日本 | - | - |
| Gudhe等，2015 [36] | 60名膝关节OA患者 | - | 印度 | 32% | |
| Iijima等，2019 [15] | 207名膝关节OA患者 | 73.1 | 20.7% | 日本 | Kyoto大学伦理委员会批准（批准号E1923） |
| Iijima等，2015 [37] | 266名膝关节OA患者 | 72.7 | 77.8% | 日本 | Kyoto大学伦理委员会批准（批准号E1923） |
| Iijima等，2017 [38] | 171名膝关节OA患者 | 73.4 | 19% | 日本 | Kyoto大学伦理委员会批准（批准号E1923） |
| Iijima等，2020 [39] | 205名膝关节OA患者 | 68.1 | 22.2% | 日本 | Kyoto大学伦理委员会批准（批准号C1297） |
| Lo等，2012 [33] | 82名膝关节OA患者 | 65.1 | 60% | 美国 | - | |
| Ohi等，2018 [35] | 88名膝关节OA患者 | 75.3 | 74.4 | 日本 | - | |
| Palad等，2018 [23] | 46名（3-9岁） | 59名（10-19岁） | 252名（20-59岁） | 40.9 | 澳大利亚 | |
| Sharma等，2017 [24] | 479名膝关节OA患者 | 61.2 | 25.4% | 美国 | USAOsteoarthritis Initiative (OAI) | |
| Wink等，2017 [13] | 1007名膝关节OA患者 | 67.4 | 66.4 | 美国 | Multicenter Osteoarthritis Study (MOST) | |
| Wink等，2019 [25] | 1623名膝关节OA患者 | 67.3 | 59.9% | 美国 | Multicenter Osteoarthritis Study (MOST) | |
| Wink等，2019 [14] | 1623名膝关节OA患者 | 67.3 | 59.9% | 美国 | Multicenter Osteoarthritis Study (MOST) | |

3.2. 偏倚风险
方法学质量在8分制中 ranged from 4 to 8（表1）。所有研究（k=16）均报告了研究环境和标准的内翻推力分类方法。93.8%的研究（k=15）使用了适当的抽样方法[8]，[9]，[13]，[14]，[15]，[23]，[24]，[25]，[32]，[33]，[34]，[35]，[37]，[38]，[39]，并使用标准化的临床观察程序来评估内翻推力[8]，[9]，[13]，[14]，[15]，[23]，[24]，[25]，[32]，[34]，[35]，[36]，[37]，[38]，[39]。然而，关于评估者培训、临床经验、盲法处理和评估者数量的报告并不一致，这限制了对观察者相关测量偏倚的评估。87.5%的研究（k=14）使用了无偏样本框架[8]，[9]，[13]，[14]，[15]，[23]，[24]，[25]，[32]，[33]，[35]，[37]，[38]，[39]，75%（k=12）报告了足够的响应率[8]，[9]，[15]，[23]，[24]，[32]，[33]，[34]，[35]，[36]，[37]，[38]，50%（k=8）包括了300多名参与者[8]，[9]，[13]，[23]，[24]，[25]，[32]，12.5%（k=2）报告了置信区间[23]，[35]。

3.3. 无膝关节OA人群中的内翻推力患病率
由于只有两项研究（k=2），因此无法对无膝关节OA或自报健康的成年人进行内翻推力患病率的荟萃分析。然而，这些研究共包括了2,138名参与者，方法学质量相对较高（7/8和8/8），与许多膝关节OA研究相当或略高。其中一项研究包括1,566名61.0岁（标准差8.9岁）的成年人，他们有膝关节OA的风险但无影像学证据，报告的膝关节患病率为27.3%，个人患病率为32.1%[9]。另一项研究包括572名20岁以上的成年人，他们自报健康，报告的个人患病率为31.0%[23]。

3.4. 膝关节OA患者中的内翻推力患病率
荟萃分析结果显示（图2），在膝关节OA患者中，20.6%的膝关节存在内翻推力（95%置信区间：15.4%-27.0%，95%概率区间：0.4%-94.9%，k=3，n=6,761，I2=86.6%），26.9%的个体存在内翻推力（95%置信区间：21.6%-32.9%，95%概率区间：12.1%-49.5%，k=7，n=3,900，I2=91.2%）。

3.5. 不同OA严重程度下的内翻推力患病率
使用Kellgren-Lawrence（K/L）分级对OA严重程度进行分类。不同K/L分级下的内翻推力患病率存在差异[13]，[32]，[33]，[34]，[39]（图5）。在随机效应模型下，合并患病率为：K/L <2时为16.0%（95%置信区间：9.1%-26.4%，95%概率区间：1.0%-77.3%，k=4，n=892，I2=85.2%）[13]，[32]，[34]，[39]；K/L grade 2时为17.1%（95%置信区间：11.4%-24.9%，95%概率区间：3.6%-53.0%，k=5，n=663，I2=79.8%）；K/L grade 3时为35.5%（95%置信区间：29.6%-41.9%，95%概率区间：23.8%-49.2%，k=5，n=309，I2=11.9%）；K/L grade 4时为54.3%（95%置信区间：40.8%-67.1%，95%概率区间：20.0%-85.0%，k=5，n=140，I2=46.5%）。组间差异具有统计学意义（Qbetween=31.841，df=3，p<0.001）。

3.6. 膝关节OA患者中男性和女性的内翻推力患病率
膝关节OA男性患者的內翻推力患病率为33.3%（95%置信区间：22.8%-45.7%，95%概率区间：7.0%-76.6%，k=5，n=1,068，I2=83.4%），女性患者为21.6%（95%置信区间：15.5%-29.3%，95%概率区间：5.9%-54.7%，k=5，n=1,765，I2=86.8%）[9]，[32]，[33]，[34]，[39]（图3）。尽管合并患病率在男性中数值上更高，但在随机效应模型下组间差异无统计学意义（Qbetween=3.049，df=1，p=0.081）。在涉及无膝关节OA的成人个体研究中，男性患病率为36.9%，女性为28.6%[9]。没有研究在真正的一般人群样本中报告性别特定的内翻推力患病率。最接近的例子是Palad等（2018）的研究，该研究招募了自报健康的参与者；20岁以上人群中，男性患病率为34.6%，女性为28.6%[23]。

3.7. 膝关节内翻和对齐方式不同的人群中的内翻推力患病率
根据荟萃分析（图4），膝关节OA且内翻对齐的患者中，内翻推力患病率为34.9%（95%置信区间：27.6%-43.0%，95%概率区间：11.1%-69.7%，k=4，n=4,254，I2=77.0%），无内翻对齐的膝关节OA患者中为10.3%（95%置信区间：5.1%-20.0%，95%概率区间：0.3%-80.3%，k=4，n=2,700，I2=91.8%）。组间差异具有统计学意义（Qbetween=12.743，df=1，p<0.001）。

关于年龄、BMI和膝痛，九项研究提供了相关的亚组数据[8]，[9]，[14]，[23]，[25]，[32]，[33]，[37]，[39]，这些数据数量少于进行荟萃回归所需的10项研究。因此未进行荟萃回归[30]。个别研究表明，内翻推力可能随年龄增长而减少[9]，[32]，[33]，[37]，[39]，但随着BMI增加而增加[9]，[32]，[33]，[37]，[39]。

4. 讨论
膝关节OA患者在步态过程中常见内翻推力，影响超过四分之一的患者（26.9%）。多处合并分析显示异质性较大，应谨慎解读，因为患病率荟萃分析中的高I2值可能反映了人群特征、临床环境和研究环境的差异，而不仅仅是不一致性。较宽的预测区间进一步表明，实际患病率可能在不同的环境和时间点有所差异。在膝关节OA患者中，基于膝关节的患病率估计通常低于基于个体的估计，这可能反映了双侧内翻推力较单侧更常见[32]，[35]，[39]。研究时期、环境和参与者特征的差异也可能导致合并估计和某些亚组比较的异质性和变异性，因为这些因素在当前的亚组分析中未被考虑。尽管仅发现了两项针对无膝关节OA或自报健康成年人的研究，但两项研究报告的个人患病率估计与膝关节OA荟萃分析的结果相似。这些发现应谨慎解读。首先，这两项研究都不能代表一般人群：一项包括有膝关节OA风险但无影像学证据的成年人，另一项包括自报健康的成年人。其次，无膝关节OA人群中存在内翻推力表明，这种步态模式可能不仅限于疾病晚期，也可能出现在疾病早期。从生物力学角度来看是合理的，因为内翻推力是膝关节内侧间隙过度负荷的标志，可能导致早期组织损伤。纵向研究表明，内翻推力与已确诊的膝关节OA的进展以及有或无膝关节OA风险的成年人中新发和加重的MRI病变有关，尽管关于新发膝关节OA的证据有限。因此，本综述无法确定内翻推力在疾病发生前是否无关紧要，或是否有助于OA的发展，现有证据不足以得出其在疾病发生前是良性的结论。这种不确定性强调了需要对无膝关节OA的成年人进行更多纵向研究的必要性。

本综述主要应被视为对所研究膝关节OA人群中内翻推力频率的描述性总结，而不是因果推断的基础。在患病率研究中，合并估计受病例定义、疾病阶段、招募环境和分析单位的影响[40]，[41]。这一点尤其重要，因为大多数纳入的研究招募的是已确诊膝关节OA的参与者，而只有两项研究提供了无膝关节OA的成年人的数据。因此，合并估计最好被视为当前临床研究膝关节OA队列的最佳总结，而更广泛的OA范围内的患病率尚未得到充分描述。由于无膝关节OA的成年人研究数量有限且存在异质性，因此无法得出关于更广泛人群分布或疾病发生前预后的明确结论。尽管本综述综合了来自全面搜索的所有符合条件的研究，但可用证据主要集中在少数几个国家的研究队列中，且大多数研究招募的是已确诊膝关节OA的参与者，而非涵盖更广泛OA范围的社区样本。招募环境、人群特征、地理位置和数据收集时期的差异可能导致合并估计的异质性。因此，这些发现最好被视为目前研究队列的最可靠总结，而不是全球范围内的确切患病率估计。需要更多来自代表性不足地区的、不同人群组和无膝关节OA的成年人的研究，才能得出更具代表性的全球患病率估计。随着OA严重程度的增加，内翻推力的患病率更高，这为这些估计提供了背景信息。观察到了明显的梯度分布，严重膝关节炎（K/L等级4）的患病率最高，其次是K/L等级3、2和<2。这一模式与先前的文献基本一致，这些文献表明，较为严重的膝关节炎与更大的被动内翻-外翻松弛度以及步态时更大的膝关节前平面运动相关，这两者都与膝关节炎中的关节不稳定有关[42]、[43]。然而，由于本综述汇总的是患病率而非纵向预后数据，这些发现应被视为描述性关联，而非因果关系的证据。目前尚不清楚干预措施是否可以减少内翻推力，或者减少内翻推力是否能够减缓膝关节炎的进展。内翻推力是否可改变仍是一个重要的研究问题。

我们的荟萃分析显示，男性中内翻推力的总体患病率（33.3%，95% CI：22.8%-45.7%）高于女性（21.6%，95% CI：15.5%-29.3%），尽管组间差异在统计学上并不显著（Qbetween=3.049，df=1，p=0.081）。尽管这种模式在生物力学上是合理的，但仍需谨慎解读。男性在行走时产生的膝关节内旋力矩比女性大（校正了体重和身高后）[44]、[45]，这可能反映了更大的膝关节力矩臂，从而导致更倾向于内翻推力。有研究将较高的膝关节内旋力矩与内翻推力的存在联系起来[8]。这种模式也可能反映了男性在静态状态下有更大的内翻对齐[46]、[47]。在本综述中，具有内翻对齐的个体中内翻推力的患病率更高，这与文献中提到的内翻错位与较高的膝关节外旋力矩和更严重的膝关节炎程度相关的内容一致[48]。然而，男性和女性患病率估计之间的差异也可能反映了各研究特征的不同，而不仅仅是性别因素。由于各研究中关于年龄、BMI、膝关节炎严重程度或招募背景的资料报告不一致，我们无法确定涉及更多女性参与者的研究与涉及更多男性参与者的研究是否存在系统性差异。

在患有膝关节炎的个体中，具有内翻对齐的个体中内翻推力的总体患病率显著高于没有内翻对齐的个体（Qbetween=12.743，df=1，p<0.001）。然而，这一发现应谨慎解读，因为内翻对齐仅在与膝关节炎相关的研究中报告，并且在不同研究中的定义并不一致。一些研究将内翻对齐定义为髋-膝-踝（HKA）角度大于0°[8]、[24]，而其他研究则使用解剖轴角度（AAA）小于182°[34]、[37]、校正后的AAA小于179°[35]、[38]或校正后的AAA小于178°[33]。为了避免误分类，我们保留了每项原始研究中报告的病例数量，而不是采用统一定义。由于静态内翻对齐和放射学上的膝关节炎严重程度可能存在关联，并且分别在不同亚组模型中进行了分析，因此这些发现不应被解释为其中任何一个因素单独解释了内翻推力的患病率。具有内翻对齐的膝关节中较高的患病率部分可能是由于膝关节炎严重程度的差异共同作用的结果，反之亦然。

本综述的一个主要优点是使用了预定义的核心搜索词在五个主要数据库中进行了全面的搜索。仅包括了经过同行评审的文献。这是首次系统地估算内翻推力患病率，并按膝关节炎严重程度、性别和内翻对齐情况汇总研究结果的综述。该综述遵循了PRISMA指南，进行了前瞻性注册，并在所有阶段都进行了独立的重复审查。纳入研究的方法学质量相对较高，平均得分为6分（满分为8分）。综合这些特点，这些结果合理地总结了目前研究的临床膝关节炎队列中的内翻推力患病率。然而，由于可用证据主要集中在少数几个来源队列中，其中一些队列提供了多份报告，因此在涉及代表性不足的群体和没有膝关节炎的成年人中进行更多基础研究后，才能得出更具普遍性的患病率估计。

本综述也存在一些局限性。我们仅纳入了根据Chang等人（2004年）定义内翻推力的研究。虽然这提高了研究之间的一致性和可比性，但也可能排除了使用其他或类似定义的相关研究。此外，临床观察受截止值判断的影响，因为分类仍然依赖于评估者的判断。因此，患病率估计可能会因评估者的培训、临床经验、评估者数量以及可靠性程序的使用而有所不同。由于这些细节在不同研究中报告不一致，尽管限制了观察性定义的纳入范围，但仍可能存在一定的测量误差。

总之，内翻推力是一种常见的步态异常，出现在超过四分之一的膝关节炎患者中。其患病率随膝关节炎结构严重程度的增加而增加，在具有内翻对齐的个体中更为常见。尽管男性中的总体患病率在数值上高于女性，但组间差异在统计学上并不显著。先前的研究表明，内翻推力是膝关节内侧间隙过度负荷的标志[32]、[49]，并与膝关节炎的进展[7]、[8]以及疼痛加重[14]、[25]有关。未来的研究应确定内翻推力是否可改变，确定最佳的定量监测方法，并确定减少内翻推力是否能够改善症状和疾病进展。需要在代表性不足的群体和没有膝关节炎的成年人中进行更多研究，以明确当前患病率估计的普遍性。

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本研究未获得任何资金支持。

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