不同運動處方對機體白細胞及其分類計數影響的元分析

呂金鳳，胡冰倩，王竹影

(南京師范大學 體育科學學院，江蘇 南京 210046)

免疫系統是一個復雜的網絡系統，在不同細胞和分子的共同努力下保護機體的健康，它的功能是直接有效的回應炎癥、感染分子或抗原的攻擊[1]。因此，免疫系統活化是抵抗癌癥或感染的重要保障，主要依賴于免疫細胞和免疫分子。白細胞是免疫系統中重要的免疫細胞，不僅參與機體“第一道防線”，還參與細胞免疫、體液免疫[2]。白細胞由淋巴細胞、單核細胞和顆類細胞組成，它們通過不同的機制和方式，消除過敏原，消滅病原體并參加免疫反應，產生抗體等，從而保證機體的正常生理功能[3]。有研究表明：機體白細胞數目的上升或下降與運動時間、運動強度有關[4]，流行病學認為大強度運動使白細胞下降，形成“開窗戶”效應[5]；循證醫學證明：長時間急性運動后抑制淋巴細胞的增值能力，效應量為-0.18，95%置信區間為-0.21～-0.16[6]，而長期運動對機體白細胞的影響至今還存在分歧。因此，為了探索周期性運動對機體白細胞的影響，本研究擬選擇SCI期刊上近20年來所有關于運動對白細胞影響的文獻，對納入的研究進行元分析。不僅對各研究結果之間的一致性進行評價，還對小樣本的臨床研究增加統計效能和效應值估計的精準度。綜合評定不同運動處方對白細胞的影響，為人們進行體育鍛煉提供合理的運動強度、運動時間等參數，達到增加免疫的效果，并為后續的研究提供理論基礎。

1 研究方法

本研究遵循系統評價、meta分析的Cochrane報告手冊和PRISMA指導方針，PRISMA不是質量清單，為了增加報告的透明性，提供了一個27項建議指南，按照PRISMA指南進行綜述[7]。

1.1 納入排除標準

1.1.1 研究設計。年限1997年1月—2017年，選擇隨機對照實驗(RCT)、自身對照實驗、對照實驗，并正式發表在外文期刊上的文獻，。

1.1.2 研究對象。年齡>16歲，性別不限，無精神異常、嚴重感知覺障礙、嚴重的肺疾病和有癥狀的心血管疾病。

1.1.3 干預措施。必須在對照組的基礎上施加一項運動，如果是自身對照實驗也要施加一項運動，對運動方式無要求。

1.1.4 檢驗指標。選擇能反映機體白細胞變化的指標，根據對文獻的初步研究，確定以下指標：白細胞數目(WBC)、中性粒細胞、淋巴細胞。

1.1.5 排除標準。①系統綜述類、調查類研究；②重復、質量差的文獻；③急性運動和動物實驗的文獻；④數據來源不清，轉換不了平均數與標準差的研究。

1.2 檢索策略

檢索的外文數據庫包括EBSCOhost、Springer Link、Sports Discus、Science DirectPubMed以及Web of Science，英文檢索詞是Exercise、physical activity、immune、immune response、leukocyte等,在各數據庫中反復組合，收集所有運動對白細胞影響的文獻。文獻追溯：通過閱讀相關系統評價或meta分析文獻所納入的研究，并對其進行追溯查找。

1.3 文獻篩選

檢索數據庫查找符合要求的文獻，匯總導入到Endnote中進行排重。先安排2位研究員獨立按照納入標準篩選文獻，并根據題目和摘要查找合格文獻，下載全文；其次通讀全文，判斷合格文獻；最后,2位研究員將納入的文獻進行對比,若意見不一,可協商或第三人決定。

1.4 資料提取

對合格的文獻進行信息提取,2位研究員獨立提取文獻信息,文獻信息包括:①一般資料:作者信息、出版年限以及研究地區;②實驗對象年齡和性別比、實驗組與對照組的樣本比、實驗處方、實驗周期;③結局指標:白細胞(WBC)、中性粒細胞、淋巴細胞。

1.5 質量評價

運用Revman5.3軟件中Cochrane風險偏倚評估工具[11]主要從6個領域評價納入文獻方法學質量，如選擇性偏倚、測量性偏倚、隨訪性偏倚、報告性偏倚、實施性偏倚以及其他偏倚。對每條指標采用“低度偏倚(low risk of bias)”、“偏倚不確定性(unclear risk of bias)”、“高度偏倚(high risk of bias)”進行判定。將納入的文獻質量分為三個等級：A級(滿足4個或以上條目低風險)、B級(滿足2個或3個條目低風險)、C級(滿足1個或沒有條目低風險，有可能發生偏移)。

1.6 統計學處理

采用Revman5.3軟件進行元分析，通過卡方檢驗文獻間是否存在異質性(檢驗標準為a=0.1)，若P<0.1，說明各研究間存在異質性；P≥0.1，則認為各研究間是同質的。為了確保檢驗的合理性，再通過I2定量分析研究間的異質性，I2<50%異質性可以接受，采用固定效應模型合并效應量，I2≥50%，則采用隨機效應模型合并效應量。使用亞組分析判斷研究間異質性來源，敏感性分析檢驗元分析結果的穩定性，最后采用Egger法檢驗各研究間發表性偏倚。所有分析均選擇SMD和95%置信區間(95%CI)為效應尺度進行合并效應量。

2 結 果

2.1 文獻檢索與篩選

從各數據庫中共檢索到1 254篇文獻，通過逐步篩選，最終納入9篇隨機對照實驗進行研究[9-17]，其中8篇研究文獻來源于國外，1篇文獻來源于臺灣，篩選流程見圖1。

圖1 研究納入文獻篩選流程圖

第一作者 發表年限研究地區年齡(歲)實驗周期樣本量T/C男/女 干預措施 結局指標Passos[12]Miles [13]Geest [14]Chen[15]Woods[16]Amy[17]Wang[18]John[19]Rahim[20]2014 2003 2017 20161999 20152011 2014 2016巴西 美國荷蘭馬來西亞美國澳大利亞臺灣英國馬來西亞30～5518～3081.9±1.920.9±1.665±0.848.6±6.621.5±0.755.8±1029.7±5.34月6月1周8周6月12周4周6月8周2134209/914/1516/1010/1044/4111/115/16 0/34 11/918/015/1426/020/00/850/22一周3次一次50min 75%RM抗阻訓練70±10%HRmax步行抗阻訓練一周3次,一次3組10～20個60%～65%VO2max有氧,一周3次,一次40min70%～85%HRmax抗阻,一周2～3次,一次60min50%HRmax鍛煉,一周5次,一次30min65%～85%HRmax有氧,一周3次,一次30min80%～95%HRmax有氧舞蹈,一周3次,一次1h①②③①②③ ①②③①③①③①②③① ③

注：T：表示實驗組，C：表示對照組；①：白細胞，②：中性粒細胞，③：淋巴細胞

2.2 納入研究的基本特征、方法質量學評價

納入的9篇研究文獻中，研究對象共計292名；其中6篇研究屬于隨機對照實驗，3篇研究屬于自身對照實驗；納入研究的基本情況見表1。圖2為納入研究文獻方法學質量評價圖，根據質量評價標準，由圖2可知，文獻質量為A級的2篇，為B級的4篇，C級3篇。

圖2 納入文獻方法學質量評價圖

2.3 meta分析結果

2.3.1 運動對白細胞總數目影響。共有7篇研究(221名實驗對象)描述了實驗后白細胞的變化情況，元分析結果可知，Q=9.35，df=6，I2=35.8%，P=0.155，表明各研究間異質性可接受，應采用固定效應模型進行元分析，結果如圖3，SMD=-0.24，95%CI：-0.49～0.003，P=0.052，表明差異不具有統計學意義。

為了加強結果的穩健性及可靠性，對其進行敏感性分析。敏感性分析是通過改變某些影響meta分析結果的因素，如納入標準、研究質量的高低、失訪情況和不同的效應量等，重新進行meta分析之后并與改變條件之前的meta分析進行比較，觀察合并結果前后是否發生變化，從而判斷原meta分析結果的穩健性。本研究采用逐個剔除單項研究，觀察剩余研究的合并效應量與總效應量差異的敏感性分析方法，又稱影響分析。如圖4中，-0.24的垂直實線表示總的效應量，左右兩條垂直實線表示總的效應量95%CI的上下限(-0.49，0.003)，每個研究對應的圓圈代表剔除該研究后剩余研究合并效應量的SMD，橫線代表其95%CI范圍。由圖4可知，逐個剔除研究后的效應量均在總的效應量的95%CI之內，因此對總合并效應量影響不大，可接受，加強了原meta分析結果，使其更具說服力和可靠性。

圖3 不同運動處方對白細胞影響的meta分析森林圖

圖4 metaninf命令完成的敏感性分析森林圖

2.3.2 運動對中性粒細胞影響。共有5篇研究文獻描述了運動后中性粒細胞的變化情況，meta分析結果可知，Q=9.08，df=5，I2=55.9%，P=0.059，說明研究間存在異質性差異，應選擇隨機效應模型進行分析，結果見圖5，SMD=-0.25，95%CI：-0.69～0.20，說明其差異不具有統計學意義。

為了探究研究間異質性的來源，對可能引起異質性的研究特征實驗周期及實驗強度為亞組進行分析，亞組分析結果如表2所示，實驗周期≥3個月與高強度訓練的亞組中不存在異質性，同質性好，效應量及95%置信區間分別為-0.42(-0.772～-0.068)、-0.466(-0.792～-0.14)，且具有統計學意義，其余組別不僅存在異質性，其差異還沒有統計學意義(P>0.05)。為了進一步加強結果穩定性進行敏感性分析，當剔除2017年Geest的文獻后，Q=0.65，df=3，I2=0%，P=0.886，研究間不存在異質性，合并效應量SMD=-0.449，95%CI：-0.757～-0.141，P=0.004，說明剔除該文獻后，具有統計學意義。

圖5 不同運動處方對中性粒細胞影響的meta分析森林圖

研究特征試驗數SMD(95%CI)I2(%) P值 SMD的P值實驗周期實驗強度<3個月≥3個月中等強度高強度322 3-0.108(-0.954～0.738) -0.42 (-0.772～-0.068)0.206(-0.676 ～1.088)-0.466(-0.792～-0.14) 69.9 060.1 0 0.036 0.756 0.013 0.7570.8030.0190.6460.005

2.3.3 運動對淋巴細胞影響。由于淋巴細胞計數儀器和方式不同，為了統一計算應選擇效應量SMD及其95%CI。共有7篇研究文獻(228名實驗對象)描述了運動后淋巴細胞的變化情況，進行meta分析結果可知，Q=15.22，df=6，I2=60.6%，P=0.019，說明各研究間存在異質性，從圖6可知，SMD=0.24，95%CI：-0.16～0.65，P=0.244，說明實驗后兩組之間不具有統計學意義。

為了探究各研究間異質性來源，對可能引起異質性因素實驗周期與實驗強度為亞組合并效應量，meta分析結果見表3，實驗周期與實驗強度的亞組中，運動鍛煉均表現出淋巴細胞總數沒有變化(P>0.05)，實驗周期≥3個月和高強度訓練的亞組中研究間的異質性可忽略，說明異質性差異來源另幾篇文獻。為了進一步探索研究間的異質性來源于哪篇文獻，敏感性分析剔除2011年Wang的文獻時，剩余研究合并效應量，Q=7.42，df=5，I2=32.6%，P=0.191，研究間異質性較小，SMD=0.35，95%CI：0.035～0.665，P=0.029，說明其差異有統計學意義。

表3 不同運動處方對淋巴細胞影響的亞組分析一覽表

圖6 不同運動處方對淋巴細胞影響的meta分析森林圖

2.4 發表性偏倚

本研究采用Egger線性回歸法檢驗其發表性偏倚，Egger法通過發表性偏倚的檢測統計量為截距a，其所對應的t值和P值，再通過其95%置信區間是否包含0，判斷是否有發表性偏倚。若截距a對應P<0.05或95%置信區間未包含0，說明有發表性偏倚；反之，暗示無發表偏倚。結果如表4所示，白細胞、中性粒細胞和淋巴細胞的P值均大于0.05，95%置信區間均包含0，因此，本研究不存在發表性偏倚。

表4 各指標研究文獻的發表偏倚檢驗

3 討 論

眾所周知，運動能有效降低心血管疾病、2型糖尿病等慢性非傳染性疾病的犯病風險，增加免疫力[18]。然而運動鍛煉方式不同會引起不同的免疫反應，主要依賴于運動持續時間、強度及頻率。許多研究人員發現低、中等強度鍛煉能提高免疫力，相反，大強度訓練降低免疫力，增加感染風險[19]。因此，本研究探討不同運動處方對機體白細胞及其亞群計數的影響，并為人們提供合理有效的運動處方。

運動鍛煉對機體白細胞總數目的分析結果顯示，與對照組相比，運動鍛煉后機體血液中白細胞總數沒有顯著變化(P>0.05)。為了加強原結果的可靠性，進行敏感性分析結果發現，逐個剔除研究文獻后，其meta分析結果還在95%CI以內，原研究結果較穩定可信。運動鍛煉對中性粒細胞的meta分析結果顯示，運動鍛煉未能使機體中性粒細胞百分比產生變化(P>0.05)，且研究間異質性較大。為了降低研究間的異質性，以實驗周期和實驗強度為亞組進行分析，結果顯示，實驗周期大于3個月和高強度訓練組的研究間同質性好，且明顯降低中性粒細胞數目，分別降低了0.42、0.466個標準差，中等強度訓練對機體中性粒細胞沒有明顯變化，說明高強度訓練損害機體免疫功能，易受細菌或病毒感染。敏感性分析結果顯示，當剔除2017年Geest的文獻后，研究間同質性好，運動鍛煉能明顯降低中性粒細胞百分比，降低了0.449個標準差，說明研究間的異質性來源是Geest文獻。追蹤原研究文獻發現，該研究實驗對象屬于高齡老人(81.0±1.2歲)，運動時間為1周，運動方式為步行。實驗周期短與高齡老人生理機能嚴重衰退，可能是造成該研究與其他研究不一致的原因。中性粒細胞數目約占白細胞總數的50%～70%，中性粒細胞運動鍛煉后減少的可能機制是高強度運動訓練使機體產生大量乳酸，乳酸會誘導黏附分子的表達，可能會影響中性粒細胞和吞噬細胞的擴散[20]；長期中大強度運動使中老年人肌肉輕微損傷，產生炎癥反應，促使外周血中的中性粒細胞向肌肉組織中轉移，使外周血中的中性粒細胞含量下降[21]；運動開始后促使血液中的兒茶酚胺濃度和糖皮質激素增加，從而快速動員中性粒細胞、單核細胞和淋巴細胞進入外周血循環，運動結束后，隨著血液中的兒茶酚胺和腎上腺素的減少，使血液循環中白細胞和中性粒細胞下降，導致機體免疫防御能力短時間內降低，患病風險增加[22]。

淋巴細胞約占白細胞總數的20%～30%，由T細胞、B細胞、殺傷性淋巴細胞和NK細胞組成。淋巴細胞作為免疫反應的重要參與者，T細胞是細胞免疫中主要的免疫細胞，可分泌各種細胞因子，作用于其它的淋巴細胞和單核細胞，識別病原體和信息傳遞的功能；B細胞是體液免疫的主要參與者，可分泌IgA、IgG和IgM直接作用于抗原上，清除抗原；NK細胞也反映機體細胞免疫功能水平的一個重要指標，參與機體清除病原微生物的有關免疫應答。本研究表明，運動鍛煉未能使機體淋巴細胞數目發生變化(P>0.05)，且異質性較大。以實驗周期和實驗強度為亞組變量，分析結果發現兩組中運動鍛煉均不能對機體淋巴細胞數目有影響(P>0.05)，但研究發現實驗周期越長各研究間同質性較好，高強度訓練組異質性較低，可接受。經過敏感性分析剔除2011年Wang的文獻后發現，運動鍛煉明顯提高機體淋巴細胞數目(P<0.05)，提高了0.35個標準差。本研究通過亞組分析、敏感性分析研究間異質性的來源，使研究間同質性較好，其結果更加可信。運動鍛煉提高淋巴細胞的原因可能是運動后外周血B細胞、CD3+、CD4+細胞百分比升高，有利于正向免疫系統平衡[23]；長期運動后血液中白介素1(IL-1)、白介素2(IL-2)和白介素12(IL-12)濃度明顯提高，IL-2不僅維持T細胞在體外增長，并激活其調節功能，同時促進B細胞的增殖能力，IL-1和IL-12輔助Th1細胞活化，促進CD4+T細胞向Th1細胞分化，有利于提高吞噬細胞活性，并提高NK細胞的殺傷能力[24]。因此，淋巴細胞升高不僅增加機體細胞免疫的調控能力，同時在適應性免疫應答的過程中發揮更重要作用，說明運動鍛煉能提高機體淋巴細胞的免疫功能，增加機體抵抗各種病毒感染的能力。

本研究繼續追蹤原研究文獻，根據效果量的大小，為機體提供能增加免疫力的更有效的運動處方。運動方式：抗阻訓練，運動周期：8周，運動頻率：一周3次，運動強度：中等強度，每次3組，每組重復10～20次。每組之間允許被試休息3～5min，此處方沒有個性化，所有參與者統一實施。

本研究的局限與啟示：1)各研究運動強度、運動時間和運動頻率不一，可能會增加各研究間的異質性；2)由于研究地區不一、實驗對象有種族差異，對指標的測量方式及表示單位不同，可能使各指標產生差異；3)納入9篇RCT研究，發現國內學者很少在SCI期刊上發表這類文章，說明國內對實驗性研究還有很大的進步空間。

4 結 論

運動鍛煉對機體血液中白細胞、中性粒細胞、淋巴細胞含量沒有影響；敏感性分析剔除相關文獻后還發現，運動鍛煉使機體中性粒細胞降低、淋巴細胞數目升高，且同質性較好，使該結果更可靠。