腦脊液腫瘤壞死因子α檢測對細菌性腦膜炎與病毒性腦膜炎鑒別診斷價值的Meta分析

鄧敏峰，龍 曼，柯以銓

細菌性腦膜炎是中樞神經系統感染的常見類型，具有較高的病死率和后遺癥發生率，早期快速診斷、及時治療是影響患者預后的重要因素[1]。目前，對細菌性腦膜炎的診斷主要依靠患者臨床特點、腦脊液常規及血生化檢測，隨著抗生素的廣泛應用，細菌性腦膜炎患者腦脊液呈典型改變者逐漸減少，而腦脊液的不典型改變使得細菌性腦膜炎的診斷相當困難，與病毒性腦膜炎很難鑒別[2]。腫瘤壞死因子α(TNF-α)是介導感染、創傷等炎癥反應的重要細胞因子，腦脊液TNF-α水平在細菌性腦膜炎患者中顯著升高，而在病毒性腦膜炎患者中則無明顯升高，此可作為鑒別診斷的指標[3-23]。但目前有關腦脊液TNF-α檢測鑒別診斷細菌性腦膜炎與病毒性腦膜炎的研究存在著樣本量小、敏感度及特異度差異較大的問題，本研究采用Meta分析的方法綜合評價腦脊液TNF-α檢測對細菌性腦膜炎與病毒性腦膜炎的鑒別診斷價值。

1 資料與方法

1.1 檢索策略 計算機檢索PubMed、EMBase、Cochrane Library外文數據庫、中國生物醫學文獻數據庫、中國期刊全文數據庫、維普網、萬方數據庫，檢索時間為建庫至2012年9月。英文檢索詞：“meningitis”，“tumor necrosis factor-α”；中文檢索詞：“腦脊液”，“感染”，“腫瘤壞死因子α或TNF-α”。為避免漏查文獻，在計算機檢索的同時結合手工檢索對檢索到文獻的參考文獻進行二次檢索。

1.2 文獻納入與排除標準 納入標準：(1)研究對象為細菌性腦膜炎與病毒性腦膜炎患者；(2)可直接或間接獲得腦脊液TNF-α用于鑒別診斷的真陽性、假陽性、真陰性及假陰性值；(3)可直接或間接獲得腦脊液TNF-α的陽性閾值。排除標準：(1)研究對象僅包含細菌性腦膜炎或病毒性腦膜炎患者；(2)無法獲取TNF-α用于鑒別診斷的相關數據。

1.3 資料提取及文獻質量評價 提取資料包括：作者、國家、患者人群、樣本量、腦脊液TNF-α檢測方法及其陽性閾值、真陽性、假陽性、真陰性及假陰性值。根據診斷類文獻系統質量評價條目(QUADAS)對納入的文獻進行質量評價，評價結果分為“是”、“否”、“不清楚”[24]。QUADAS共包括14個條目：條目1：病例譜是否包含了各種病例及易混淆的疾病病例？條目2：研究對象的納入標準是否明確？條目3：金標準是否能準確區分有病無病狀態？條目4：金標準和待評價試驗檢測的間隔時間是否足夠短，以避免出現疾病病情的變化？條目5：是否所有的樣本或隨機選擇的樣本均接受了金標準試驗？條目6：是否所有病例無論待評價試驗的結果如何均接受了相同的金標準試驗？條目7：金標準試驗是否獨立于待評價試驗，即待評價試驗不包含在金標準中？條目8：待評價試驗的操作是否描述得足夠清楚且可重復？條目9：金標準試驗的操作是否描述得足夠清楚且可重復？條目10：待評價試驗的結果判讀是否是在不知曉金標準試驗結果的情況下進行的？條目11：金標準試驗的結果判讀是否是在不知曉待評價試驗結果的情況下進行的？條目12：當解釋試驗結果時，可獲得的臨床資料是否與實際應用中可獲得的臨床資料一致？條目13：是否報告了難以解釋的中間試驗結果？條目l4：對退出研究的病例是否進行了解釋？評價過程由2名研究員獨立進行，遇有分歧時通過討論解決，若獲得7個以上“是”則認為文獻質量較好，反之則質量較差。

1.4 統計學方法 應用Meta-Disc 1.4軟件進行Meta分析，繪制綜合受試者工作特征(SROC)曲線以估計試驗的總診斷精度。通過計算敏感度對數與(1-特異度)對數的Spearman相關系數、χ2檢驗、I2檢驗進行異質性分析，以I2>50%表示研究間存在統計學異質性，采用隨機效應模型，反之則采用固定效應模型[25]。將納入文獻逐一排除并進行敏感性分析，根據研究變量(國家、研究人群、TNF-α檢測方法)進行亞組分析，各亞組間曲線下面積(AUC)的比較采用Z檢驗。以P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 納入文獻的基本特征及質量評價 根據納入及排除標準，最終納入21篇文獻[3-23]，研究對象包括558例細菌性腦膜炎及651例病毒性腦膜炎患者，文獻篩選流程見圖1。納入的21篇文獻中英文文獻10篇，中文文獻11篇；研究對象僅為兒童的文獻14篇，研究對象包含成人的文獻7篇；TNF-α檢測方法采用酶聯免疫吸附試驗(ELISA)的文獻13篇，采用放射免疫法的文獻6篇，采用免疫發光法及化學發光法的文獻各1篇；TNF-α陽性閾值最小為6.7 pg/ml，最大為35 ng/ml，中位數為100 pg/ml(見表1)；20篇文獻質量評價結果較好，1篇文獻質量評價結果較差(見表2)。

2.2 異質性檢驗及敏感性分析 閾值效應引起的異質性檢驗：計算敏感度對數與(1-特異度)對數的Spearman相關系數=0.049，P=0.834，SROC示散點不呈肩臂狀分布(見圖2)，提示不存在由閾值效應引起的異質性。非閾值效應引起的異質性檢驗：合并敏感度的χ2=54.67，I2=63.4%；合并特異度的χ2=48.87，I2=59.1%，提示存在非閾值效應引起的異質性。敏感性分析結果顯示，逐一排除單個文獻后繪制的SROC曲線AUC與排除前相比無明顯差異，納入的21篇文獻穩定性好，結果可信。

2.3 Meta分析結果 納入文獻存在非閾值效應引起的異質性，采用隨機效應模型，Meta分析結果顯示，腦脊液TNF-α檢測鑒別診斷細菌性腦膜炎與病毒性腦膜炎的合并敏感度為0.80，95%CI為(0.76，0.83)；合并特異度為0.92，95%CI為(0.89，0.94)；合并陽性似然比為7.55，95%CI為(5.26，10.83)；合并陰性似然比為0.26，95%CI為(0.21，0.32)；合并診斷比值比為38.52，95%CI為(23.08，64.29)，見圖3。SROC的AUC為0.9174(SE=0.0182)，Q*為0.8504(SE=0.0207)，見圖2。

圖1 文獻篩選流程圖

表1 納入文獻的基本特征

注：ELISA=酶聯免疫吸附試驗，TNF-α=腫瘤壞死因子α

表2 納入文獻的QUADAS質量評價

注：A為合并靈敏度，B為合并特異度，C為合并陽性似然比，D為合并陰性似然比，E為合并診斷比值比；散點表示每個納入文獻的效應量，散點大小反映了該文獻的相對權重，每條橫線為95%可信區間；菱形及垂直虛線表示多個文獻合并的效應量及可信區間

注：散點表示每個納入文獻的效應量，散點大小反映了該文獻的相對權重；中間曲線是多個文獻的合并曲線，內外兩條曲線是95%CI

2.4 亞組分析 按照納入研究的國家(中國與外國)、研究人群(兒童與兒童和成人)、TNF-α檢測方法(ELISA與非ELISA)進行亞組分析，在外國進行的9個研究和人群為兒童和成人的7個研究均無統計學異質性(I2≤50%)，而其他亞組均存在統計學異質性(I2>50%)；各亞組腦脊液TNF-α檢測鑒別診斷細菌性腦膜炎與病毒性腦膜炎AUC比較，差異均無統計學意義(P>0.05，見表3)。

表3 腦脊液TNF-α檢測鑒別診斷細菌性腦膜炎與病毒性腦膜炎的亞組分析結果

3 討論

細菌性腦膜炎與病毒性腦膜炎的鑒別診斷一直是臨床上的難題，隨著經驗性抗生素的應用、神經外科手術中各種植入物的置入，細菌性腦膜炎患者的臨床表現及腦脊液改變越來越不典型。細菌性腦膜炎同時表現為發熱、意識改變及頸項強直者僅有44%[26]，而腦脊液細胞計數增多的患者中細菌性腦膜炎所占比例僅為4%[27]。單憑臨床表現、腦脊液細胞計數對于細菌性腦膜炎診斷的準確性較低[28]。近年來，大量研究揭示了腦脊液TNF-α檢測在診斷顱內感染方面的作用，但相關研究存在著樣本量小、敏感度及特異度差異較大的問題。因此，本研究采取Meta分析方法綜合定量評價腦脊液TNF-α檢測對細菌性腦膜炎與病毒性腦膜炎的鑒別診斷價值，為臨床提供循證醫學證據。

異質性檢驗是Meta分析前必要的工作，本研究制定了嚴格的文獻納入和排除標準，以盡量減少異質性來源。對閾值效應引起的異質性檢驗結果顯示，各研究間是同質的；對非閾值效應引起的異質性檢驗結果顯示，各研究間存在統計學異質性，即排除診斷閾值不同引起的異質性后，存在因研究人群、試驗條件、標準試驗、年齡等引起的異質性。因此，本研究采用亞組分析的方法尋找異質性來源，對國家、研究人群、TNF-α檢測方法3個主要影響因素進行分組后分析，發現不論采用何種TNF-α檢測方法，腦脊液TNF-α檢測對中國與外國人群、兒童與成人和兒童細菌性腦膜炎與病毒性腦膜炎患者具有同等的鑒別診斷價值。也就是說，國家、研究人群、TNF-α檢測方法不是異質性來源，需進一步通過敏感性分析來尋找異質性來源。敏感性分析結果顯示，未發現剔除某一篇文獻后對Meta分析結果造成較大影響，所納入的21篇文獻穩定性好。由此可推斷，納入文獻間的異質性并不是由于單篇文獻所占權重較大引起的，因此，分析異質性的來源可能有以下兩個方面：(1)回顧性研究易增加研究的異質性；(2)各納入文獻出自的雜志水平參差不齊，導致異質性增加。還有一點值得考慮，即各研究間本沒有異質性，只是因為統計分析方法不同而產生所謂的“統計學異質性”，或研究間確實存在異質性，只是無法獲知其來源，這在Meta分析中是很常見的現象。

本研究采用QUADAS對納入研究進行質量評價，QUADAS是目前循證醫學中專門用于診斷性試驗系統評價的質量評估工具。本研究所納入的文獻質量總體水平較高，但在所有文獻中，條目9“金標準檢測方法的步驟是否清晰且操作具有重復性？”的評價結果均為“否”或“不清楚”，無一篇為“是”，這可能與金標準(細菌涂片及細菌培養)在臨床檢測過程中已成為一種規范，無需特別描述等情況有關。

本研究采用Meta分析的方法對納入研究予以加權定量合并，發現腦脊液TNF-α檢測診斷細菌性腦膜炎的合并敏感度為80%(漏診率為20%)，合并特異度為92%(誤診率為8%)，合并陽性似然比為7.55，說明腦脊液TNF-α檢測診斷細菌性腦膜炎結果為陽性的機會是非細菌性腦膜炎的7.55倍；合并陰性似然比為0.26，說明腦脊液TNF-α檢測診斷細菌性腦膜炎結果為陰性的機會是非細菌性腦膜炎26%；合并診斷比值比為38.52，SROC的AUC為0.9174。因SROC的 AUC越接近1.0診斷效能越高，越接近0.5診斷效能越低[29]，說明腦脊液TNF-α檢測對細菌性腦膜炎與病毒性腦膜炎具有較高的鑒別診斷效能。

綜上所述，本研究的優勢在于：(1)納入研究數量較多，細菌性腦膜炎與病毒性腦膜炎患者樣本量充足；(2)敏感性分析結果顯示單一研究對總體結果無顯著影響，研究結果具有較好的穩定性。局限性在于：(1)納入研究質量參差不齊，且多為回顧性的研究，未完全遵循QUADAS[30]；(2)不能完全排除納入研究間因地域、研究人群、TNF-α檢測方法、實驗條件及陽性閾值不同引起的臨床及方法學異質性；(3)尚不能排除發表偏倚對研究結果的影響，而對于TNF-α陽性閾值的確定尚需進行設計更嚴謹、前瞻性的、大樣本、多中心的臨床試驗。

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