中國青年腦卒中發病危險因素的 Meta分析

王云霞,盧祖洵,張 蘄,汪志宏

腦卒中是一種高發病率、高致殘率的疾病,嚴重威脅著人類的生命與健康。在世界范圍內我國屬于腦卒中高發地區,而近年來腦卒中的發生呈現年輕化趨勢[1]。一般認為腦卒中發生時,年齡 ＜45歲為青年腦卒中[2]。有關研究表明,我國人群 35～45歲青年腦卒中發病率男性為 18/10萬 ～142/10萬,女性為 23/10萬 ～95/10萬[3]。青年腦卒中的發生直接導致了青年人群生命質量的降低和社會勞動力的喪失,給家庭和社會帶來了沉重的經濟和精神負擔。本研究采用循證醫學中 Meta分析的方法對中國青年人群腦卒中發病的危險因素的研究結果進行系統評價,探討青年腦卒中發病的危險因素,為制定青年腦卒中的預防干預策略提供理論依據。

1 資料與方法

1.1 文獻選擇標準 納入標準:(1)研究對象為 15～45歲的青年 (病例和對照組均為中國青年),且按公認的標準被診斷為腦卒中;(2)研究目的為探討中國青年人群腦卒中發病的危險因素,暴露定義基本相似;(3)實驗設計為病例 -對照研究或分為病例組和對照組,且按照兩組進行暴露因素比較的現況或回顧性研究;(4)有研究開展的年限或文章公開發表的時間;(5)對樣本大小有明確的規定;(6)原始數據提供 OR值和 95%可信區間 (95%CI)或通過數據可計算出 OR值和 95%CI。排除標準:參考 Lichtenstein[4]的標準和自定義標準對文獻進行質量評估,對質量較差、報告重復、數據不完整及計算有誤的文獻進行剔除。

1.2 檢索方法 采用國際公認的系統評價檢索策略。檢索數據庫包括中國期刊全文數據庫 (2003—2009年)、維普(VIP)期刊全文數據庫 (1989—2009年)、萬方數據庫(1981—2009年),同時輔以文獻追溯等收集國內發表的以及學位論文中關于中國青年腦卒中發病危險因素研究的文獻。將“青年”、 “危險因素 ”與 “卒中”、 “腦血管病”、“腦血栓 ”、“腦梗死”、“腦出血”之一作為檢索式,采用主題詞與關鍵詞相結合的方法進行檢索。

1.3 統計學方法 應用國際循證醫學協作網提供的統計軟件Revman 4.2對所收集到的數據進行異質性檢驗及合并 OR值和95%CI的計算。(1)當納入研究異質性檢驗結果 P＞0.05時,采用固定效應模型 (fixed effects model)做 Meta分析;當納入研究異質性檢驗結果 P≤0.05時,采用隨機效應模型 (random effects mode1)。(2)輸出合并的 OR值及95%CI,并對合并統計量進行檢驗,采用 Z檢驗。若 P≥0.05多個研究合并統計量無統計學意義;若 P＜0.05合并統計量具有統計學意義。(3)當納入文獻數 ＞5時,采用漏斗圖 (funnel plot)分析潛在的發表偏倚。(4)運用敏感性分析檢測 Meta分析結果的穩定性:①隨機效應模型與固定效應模型結果的比較;②納入文獻數 ＞5時,排除漏斗圖中明顯偏離 95%CI的點進行 Meta分析,所得結果與納入全部文獻時的分析結果進行比較[5]。

2 結果

2.1 納入文獻的基本情況 根據上述檢索策略,共檢索到文獻 457篇,按照納入和排除標準進行篩選,最后進入本研究的文獻共 12篇[6-17],其中 1篇為匹配病例 -對照研究,其余文獻為成組設計。累積病例 2 869例,對照 13 592例。納入文獻的基本情況詳見表 1。

表 1 入選文獻基本情況Table 1 Information about studies included

2.2 主要危險因素的 Meta分析 根據納入文獻的研究內容以及各危險因素可參考的文獻數目,本研究選擇了家族史、高血壓、高血脂、吸煙、飲酒和肥胖 6個危險因素進行系統評價。

2.2.1 異質性檢驗 對各危險因素的參考文獻進行異質性檢驗,發現高血脂和肥胖與青年腦卒中發病關系的文獻一致性較好 (P＞0.05),采用固定效應模型;關于家族史、高血壓、吸煙和飲酒與青年腦卒中發病關系的文獻存在異質性 (P＜0.05),采用隨機效應模型。

2.2.2 Meta分析結果 結果顯示,家族史、高血壓、高血脂、吸煙和飲酒的合并 OR值均大于 1,且經過 Z檢驗均有統計學意義,為中國青年腦卒中發病的危險因素。肥胖的合并OR值為 2.03,但 95%CI包含 “1”,故本研究尚不能認為肥胖是中國青年腦卒中發病的危險因素 (見表 2)。

表 2 中國青年腦卒中發病危險因素的 Meta分析Table 2 Meta-analysis of risk factors of stroke among the youth in China

2.2.3 發表性偏倚和敏感性分析 以各參考文獻的 OR值為橫坐標,以 OR值對數的標準誤為縱坐標分別繪制各因素與中國青年腦卒中發病關系的漏斗圖。結果顯示,飲酒與青年腦卒中發病關系的漏斗圖對稱性較好,而家族史、高血壓、高血脂和吸煙的漏斗圖對稱性較差,提示存在發表性偏倚。對研究資料分別采用固定效應模型和隨機效應模型進行計算,其結果的一致性可在一定程度上反映合并結果的可靠性[18]。研究結果表明,高血壓、高血脂、吸煙、飲酒和肥胖與中國青年腦卒中的關系采用兩種效應模型所得結果非常接近;兩種效應模型所得結果均表明,家族史為中國青年腦卒中的危險因素,但兩結果效應強度相差較大,提示該結果穩定性較差 (見表 3)。另外,為了了解個別研究對合并結果的影響,本研究將各因素漏斗圖中偏離 95%CI的點剔除后重新進行 Meta分析。結果表明,剔除偏離 95%CI的研究后,家族史、高血壓和飲酒的參考文獻異質性消除,各漏斗圖對稱性有所改善;將各因素的OR值與未剔除文獻時進行比較,除家族史的合并 OR值變化較大外,其他各危險因素 OR值變化較小 (見表 4)。

表 3 固定效應模型和隨機效應模型結果比較Table 3 Comparison of results from fixed and random effects models

表 4 剔除部分文獻后的 Meta分析結果Table 4 Meta-analysis resultsafter some studies deleted

3 討論

Meta分析將相同研究問題的多個研究結果視為一個多中心研究的結果,運用多中心研究的統計方法進行綜合分析和評價,可在節省研究費用和時間的情況下增大樣本含量,提高檢驗效能[19]。目前,國內許多研究人員運用病例 -對照的方法或思想對青年腦卒中發病的危險因素進行了研究,但各研究結果有所不同,本研究在復習、整理以往研究結果的基礎上,運用循證醫學的方法,對青年腦卒中發病的主要危險因素進行了系統評價。

國內研究認為,在中青年腦血管病的危險因素中,高血壓占首要地位,其次為高血脂、吸煙、酗酒等[20]。國外有研究指出,青年腦卒中最普遍的原因是早期動脈硬化,最常見的危險因素是高血壓、高血脂、吸煙和卒中家族史[21]。我國 65歲以下腦卒中發病危險因素的 Meta分析表明,高血壓病的 OR值為 7.12,排在各危險因素之首[22]。本研究高血壓作為青年腦卒中危險因素的 OR值為 6.60,居第一位。高血脂和吸煙與青年腦卒中關系的合并 OR值分別為 4.86、2.20。45歲以下腦卒中吸煙和高脂血癥是最常見的危險因素,發病高峰在 40歲以上的患者高脂血癥占 35%[23]。本研究飲酒與青年腦卒中關系的合并 OR值為 2.51。飲酒與腦卒中呈量效關系,適量飲酒可降低冠心病和缺血性腦卒中事件;而酗酒或過量飲酒則可增加腦卒中的發病率[24]。有關資料表明 24 h內飲酒量超過 40 g乙醇是腦梗死的一個獨立危險因素[25];而長期大量飲酒不僅能使血壓水平提高,還可以改變血液中的某些成分,導致血小板功能低下及纖溶活性增高;同時可導致腦深穿支小動脈內膜纖維素樣壞死、玻璃樣變及微動脈瘤形成而誘發卒中[26]。肥胖的 OR值為 1.48,但其 95%CI包含 “1”,因此,本次研究尚不能證實肥胖與青年腦卒中發病的關系。盡管如此,合理飲食、加強鍛煉、保持適當體質量對腦卒中危險因素的正向作用是肯定的,保持適當體質量應當作為健康生活方式的一部分。家族史作為青年腦卒中危險因素的 OR值為 5.91,但敏感性分析顯示,該結果穩定性較差。雖然兩種效應模型的結果均表明,家族史為青年腦卒中發生的危險因素,但兩結果效應強度相差較大,同時,剔除偏離 95%CI的點后進行分析所得結果也有較大的變化。該結果不穩定的原因可能為:(1)存在發表偏倚;(2)納入文獻樣本含量相差較大,文獻存在異質性。

從傳統意義上來講,腦卒中是一種老年性疾病,但近年來,45歲以下青年腦卒中的發病率呈上升趨勢,青年缺血性腦卒中占全部缺血性腦卒中的 3%～20%[27-28]。青年腦卒中與老年腦卒中的危險因素有所不同。研究資料顯示,中青年組飲酒、吸煙的比例明顯高于老年組,而高血壓、糖尿病低于老年組[29]。Zeiler等[30]的研究結果也表明,老年腦卒中患者高血壓、糖尿病、高膽固醇和高三酰甘油有著較高的比例。與老年腦卒中相比,青年腦卒中具有更大的可干預性。因此,應對青年人進行宣傳教育,倡導健康生活方式,使青年人樹立健康意識,杜絕不良的生活習慣,從而降低青年腦卒中的危險因素,延緩腦卒中的發病年齡。

本研究的不足之處:(1)納入文獻數量較少,樣本含量相差較大;(2)腦卒中的發病類型較多,但由于可納入文獻較少,本研究放棄了對不同類型腦卒中危險因素的分層分析,在一定程度上影響了分析結果的準確性;(3)Meta分析本身的局限性。Meta分析為二次分析,存在發表偏倚、定位偏倚等,其分析結果的真實性和有效性也在很大程度上依賴于原始文獻的質量。

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