源自风暴统计网一键统计分析与绘图的网站近期浙江中医药大学附属第一医院浙江省中医院吴建浓教授团队开展了一项临床试验试验成果发表在《The American Journal of Gastroenterology》期刊医学一区IF 8.1上。本研究旨在通过一项严格标准化的随机对照试验评估耳穴压豆AA在治疗功能性消化不良FD 失眠中的疗效和安全性同时探讨其潜在机制。临床试验研究设计研究于2024年5月至2025年1月从中国浙江省中医院招募患者。PPopulation研究对象纳入18岁或以上、匹兹堡睡眠质量指数PSQI评分大于7、符合Rome IV标准诊断为功能性消化不良和失眠的82名患者。IIntervention试验组耳穴压豆AA在耳甲区域迷走神经丰富区粘贴王不留行籽石竹科植物麦蓝菜Vaccaria segetalis的成熟种子。参与者被要求每天手动刺激每个穴位 3 次上午、下午和晚上每次 30 秒交替在右耳和左耳区域进行直到耳朵变红或对压力敏感。每次治疗间隔一天持续2周并每周1次医院强化治疗20-25分钟。CComparison对照组假耳穴压豆SAA在耳垂区域迷走神经分布少同样操作方式和持续时间。OOutcome结局主要结果是反应率定义为在第2周匹兹堡睡眠质量指数得分降低至少50%最小临床重要改善定义为减少 4 分最小临床重要差异定义为减少 3 分。次要结局指标包括 8 周时的反应率、通过活动记录仪测量的睡眠参数、FD 症状、生活质量、心理健康状况和自主神经功能。SStudy design研究类型前瞻性、随机、假对照临床试验。耳穴压豆AA耳穴压豆AA是一种源于中医的传统疗法通过刺激耳廓中的迷走神经传入通路来作用于中枢神经系统。研究结果1.主要结局指标分析在主要疗效指标方面经过2周治疗AA组在匹兹堡睡眠质量指数PSQI评分反应率显著高于SAA组。第2周时达到PSQI反应率即PSQI评分改善≥50%的患者比例在AA组为53.7%显著高于SAA组的29.3%组间差异为-24.4个百分点95% CI -35.6至-13.2P0.001显示出AA的优势。PSQI 较基线变化显示AA组PSQI平均下降约6.6分[95%CI-7.4至-5.8]超过MCII阈值4分提示具有明确临床意义。2.次要结局指标分析次要指标分析显示AA干预对多种症状有显著积极影响。 与SAA组相比18周时反应率第8周时AA组的反应率48.8%而SAA组仅为22.0%组间差异为-26.8个百分点差异依然显著。2睡眠参数与SAA组相比AA组患者第2周睡眠潜伏期SL、睡眠后觉醒时间WASO缩短更多总睡眠时间TST增加更多睡眠效率SE改善更多差异显著。3FD症状与生活质量与SAA组相比AA组在第2周和第8周FDSD评分降低更多消化不良指数SF-NDI改善更多 高唤醒量表HAS评分降低更多。在第8周时焦虑自评SAS评分降低更多抑郁自评SDS评分降低更多。4自主神经功能HRV指标如HF成分、SDNN等提示迷走活性增强。不良事件发生均为轻度局部反应皮肤发红、刺激、局部疼痛无严重不良事件。总体安全性与对照相当依从性80%。结论在FD合并失眠患者中2周耳穴压豆较假刺激可显著提高睡眠应答率且疗效可维持至治疗后第8周。另外耳穴压豆疗法显著改善了主客观睡眠质量缓解了消化不良症状提高了生活质量并减少了负面情绪。该干预安全性良好、操作便捷、可居家自我管理具备作为FD合并失眠非药物治疗方案之一的临床应用潜力。参考文献Shen MY, Li ZJ, Zhou R, Lou QY, Ying ZK, Liu S, et al. Efficacy and Safety of Auricular Acupressure for Insomnia in Patients With Functional Dyspepsia: A Randomized Controlled Trial. Am J Gastroenterol. 2025. doi:10.14309/ajg.0000000000003880.关于郑老师团队及公众号【因果推断与机器学习】未来医学科研的大势所趋临床、护理、公卫的朋友们2026年将是诸位因果推断方法革新的一年。郑老师团队推出“因果推断与机器学习”训练营丰富的因果推断方法教学课程理论结合R语言实操覆盖从基础到进阶的完整链条欢迎参加模块一理论1.流行病任务与因果推断2.因果推断与偏倚控制模块二回归与G方法3.回归的方法及其应用4.G方法及实践模块三倾向得分5.倾向得分方法6.倾向得分加权模块四机器学习7.机器学习理论8. 机器学习与 G方法9.机器学习与倾向得分模块五双重稳健估计方法10.双重稳健方法11.双重机器学习模块六TMLE方法12.TMLE 方法13.机器学习与 TMLE方法模块七缺失数据填补与因果推断14.缺失数据填补与机器学习15.缺失数据填补后双重稳健估计模块八中介分析与因果中介16.中介分析与因果中介17.双重稳健估计下的中介分析模块九处理效应异质性分析18.处理异质性分析方法19.因果森林方法报名训练营请添加郑老师助教微信咨询微信aq566665