中性粒細胞與淋巴細胞比值對冠心病患者預測價值的Meta分析

張朝義 劉澤森 孟康

冠狀動脈粥樣硬化性心臟病(冠心病)是由全身和局部炎癥引起的一種代謝性疾病[1]。越來越多的證據表明，炎癥在動脈粥樣硬化的發病機制和進展中起著重要作用，參與了許多事件，如內皮損傷，斑塊形成及其破壞[2-3]。大量的研究已經證明炎癥標志物如WBC計數，紅細胞沉降率，hs-CRP和IL-6與心血管疾病顯著相關[4-5]。最近的研究發現，中性粒細胞與淋巴細胞的比率(NLR)是一種潛在的新的生物標志物，它可以識別出未來心血管事件的危險個體[6]。高NLR綜合了中性粒細胞增加和淋巴細胞減少預測風險的能力，它應該比單獨的參數更具預測性[7]。

因此，我們對文獻進行了Meta分析，目的是確定所有有用的證據，以闡明NLR作為冠心病患者的預后風險因素，對住院及遠期的全因死亡風險和MACE的預測價值。

資料與方法

1.納入/排除標準 (1)納入標準：①研究類型：隊列研究和病例-對照研究；②研究對象：確診為冠心病的患者，不對性別、年齡、種族、職業、人種進行限制；③暴露因素：冠心病；④結局指標：在急性期或隨訪期間評估以下臨床結果中的至少一項：主要不良心血管事件(adversecardiovascularevents，MACE)發生或死亡。

(2)排除標準：①非中文或英文；②無法獲取全文；③會議論文、通訊、述評等文章；④多次發表或數據相同的研究，選取方法學質量更高、數據更全的研究。

2.文獻檢索策略 計算機檢索 PubMed、EMbase、萬方和知網數據庫，搜集研究冠心病與中性粒細胞與淋巴細胞比率(NLR)相關性的隊列研究和病例-對照研究，檢索時限均為建庫至2018年8月30日。主題詞擴展檢索“coronary heart disease”“coronary disease” AND “neutrophil to lymphocyte ratio” “NLR”，“冠心病”AND “中性粒細胞/淋巴細胞比”。檢索過程中根據實際情況調整邏輯關系以保證查全，同時手工檢索納入研究的參考文獻。

3.文獻篩選和資料提取 兩位研究者(XXX，XXXX)獨立提取研究數據(研究題目，第一作者，發表年份)和患者特征(研究對象數，平均年齡，年齡，隨訪時間和冠心病類型)以及臨床結果(死亡，不良心血管事件)。當遇分歧通過討論達成一致。

4.納入研究的偏倚風險評價 由兩位研究者(XXX、XXXX)按照紐卡斯-渥太華量表(the newcastle-ottawa scale，NOS)[8]獨立評價納入研究的偏倚風險，并交叉核對結果，若遇分歧協商解決，仍不能達成一致則與第三方(XXX)討論解決。

5.統計分析 采用R 3.5.1軟件進行Meta分析，首先采用Q檢驗和I2檢驗對納入研究間的異質性進行檢驗，檢驗水準設為α＝0.05，若P＞0.1且I2＜50%，表明各研究間存在的異質性在可接受范圍之內，采用固定效應模型進行Meta分析；若P≤0.1或I2≥50%，表明各研究間異質性較大，使用隨機效應模型進行Meta分析，并采用亞組分析對異質性可能來源進行分析；采用逐個除去單個研究的方法進行敏感性分析，觀察每一個研究對合并后效應量的影響程度。采用OR為效應量，并計算其95%CI，然后計算效應量對數值的標準誤，最后采用效應量的對數值及其標準誤進行合并。采用Egger法和Begg法[9]進行發表偏倚檢測，P＜0.05則認為存在發表偏倚，并繪制相應的漏斗圖。

結 果

1.文獻篩選流程及結果 我們從PubMed、EM-base、CNKI、萬方和維普數據庫中按照檢索策略確定了1 578項潛在相關研究。剔除重復文章后剩余1 350項研究。閱讀標題和摘要后，使用預先確定的納入和排除標準，排除了1 198項研究；其余152項研究全部檢索，以用作詳細評估。在152項檢索的研究中，有128項被排除在外，其中無可用數據的126篇，重復數據2篇。最終這篇Meta分析一共納入了24項研究。文獻篩選流程見圖1。

2.納入研究的基本特征 納入研究的基本特征見表1。樣本量最小為160，最大為3 005，納入研究的總體樣本量為16 401。在所納入的24項研究中，20項為前瞻性研究，4項為回顧性研究。其中有21項以死亡為終點，13項報告了死亡和MACE數據。NLR值分為兩組的研究有12個，按三分位數分組的研究數量有11個，按四分位數分組的研究有1個。NOS得分均為6分以上。

3.Meta分析結果 (1)NLR和全因死亡率

表1 納入研究基本特征

圖1 文獻篩選流程圖

共計21個研究評估了CHD患者NLR與總體死亡率(4 430例高NLR患者和6 179例低NLR患者)之間的關系。異質性檢驗結果顯示，納入研究間存在較大異質性(I2＝70.4%，P＜0.001)，因此采用隨機效應模型進行Meta分析。Meta分析結果顯示，高NLR值導致死亡風險顯著增加(OR＝4.53，95%CI：3.19～6.43，P＜0.001，圖 2)。

在這組患者中，有11項研究中評估了CHD患者NLR與院內死亡率(2 592例患有高NLR的患者和3 585例患有低NLR的患者)。高NLR值顯著與較高的院內死亡率相關(OR＝4.14，95%CI：3.20～5.37，P＜0.001，圖 3)，研究中異質性較低(I2＝39%，P＝0.09)。15項研究評估了CHD患者NLR與遠期死亡率之間的關系(3 374例患有高NLR的患者和4 929例患有低NLR的患者)。納入研究的中位隨訪時間為31(12，40)個月。高NLR值與較高的遠期死亡率顯著相關(OR＝4.97，95%CI：3.25～7.61，P＜0.001，圖4)。研究中的異質性是顯著的(I2＝74%，P＜0.001)。

(2)NLR和MACE率風險 在16項研究中評估了CHD患者NLR與MACE風險(4 441例高NLR患者和5 762例低NLR患者)之間的關系。異質性檢驗結果顯示，納入研究間存在較大異質性(I2＝88%，P＜0.001)，因此采用隨機效應模型進行Meta分析。與低NLR患者的MACE風險相比，高NLR患者的 MACE 風險更高(OR＝3.52，95%CI：2.53～4.89，P＜0.001，圖 5)。

(3)亞組分析 13項研究報告了CHD患者PCI后NLR與死亡率的關系(總患者：7 137；2 825例具有高NLR和4 312例具有低NLR)。我們發現，與低NLR患者相比，高NLR患者的術后死亡風險顯著增加(OR＝3.49，95%CI：2.38～5.13，P＜0.001)，見圖6。研究中有顯著的異質性(I2＝62%，P＜0.001)。8項研究報告冠心病患者PCI后MACE率與NLR相關(總患者：5 311；高NLR為2 025，低NLR為3 286)。與低NLR患者相比，高NLR患者的術后 MACE風險顯著增加(OR：3.44，95%CI：2.21～5.34，P＜0.001)，見圖 7。 研究中的異質性是非常顯著的(I2＝87%；P＜0.001)。

圖2 CHD患者NLR與總體死亡率關系的Meta分析結果

圖3 CHD患者NLR與院內死亡率關系的Meta分析結果

圖4 CHD患者NLR與遠期死亡率關系的Meta分析結果

圖5 CHD患者NLR與MACE風險關系的Meta分析結果

圖6 CHD患者PCI后NLR與死亡率風險關系的Meta分析結果

(3)敏感性分析和發表偏倚檢測結果 由于對CHD患者NLR與院內死亡率關系的Meta分析不存在異質性，所以僅對CHD患者NLR與總體死亡率、遠期死亡率以及MACE風險關系的Meta分析所涉及的文獻進行敏感性分析，結果見圖8。CHD患者NLR與總體死亡率、遠期死亡率和MACE風險關系的Meta分析的合并效應量(OR)95%CI的最小下限分別為3.19、3.26和2.53，均＞1。而三者敏感性分析所得到的合并效應量(OR)95%CI的最小下限分別為3.01、2.98和 2.38，均＞1。 由此得出：始終存在OR＞1且差異有統計學意義，敏感性分析結果穩定且始終與原Meta分析結果保持一。

上述四個Meta分析的發表偏倚的檢測結果見表2。CHD患者NLR與總體死亡率關系以及其與遠期死亡率關系的Meta分析，兩者用Egger法檢測到發表偏倚均有P＜0.05。對于剩余2個Meta分析，均未檢測到發表偏倚(均有P＞0.05)。

圖7 CHD患者PCI后NLR與MACE風險關系的Meta分析結果

圖8 剔除單項研究的敏感性分析森林圖 A：CHD患者NLR與總體死亡率關系的敏感性分析森林圖；B：CHD患者NLR與遠期死亡率關系的敏感性分析森林圖；C：CHD患者NLR與MACE風險關系的敏感性分析森林圖

表2 發表偏倚Egger法檢測結果

討 論

在本次Meta分析中，系統性的研究了NLR對冠心病患者住院期間及長期預后的價值。我們共納入了24項研究，共有13 125例患者。冠心病患者納入研究的匯總結果發現，入院時測量的高NLR與較高的死亡率和MACE相關。而且，與NLR低的患者相比，高NLR患者的總體死亡率、院內和遠期死亡率以及MACE風險似乎都有所增加。在研究中我們發現NLR高的冠心病患者總體死亡風險和住院全因死亡風險分別是NLR低的冠心病患者的4.53和4.14倍；遠期死亡風險、MACE發生風險分別是NLR低的冠心病患者的4.97和3.52倍。由此可以得出，高NLR可以很高的識別冠心病患者住院期間和長期隨訪中的高危患者。

中性粒細胞是抵抗入侵病原體的第一道防線。淋巴細胞是WBC的異質亞群，包括促動脈粥樣硬化細胞和促炎細胞，它們也參與免疫系統的調節途徑[34]。在動脈粥樣硬化中，已經描述了嗜中性粒細胞的促炎功能反應與心血管危險因素相關。中性粒細胞在早期和既定血管損傷以及急性血管病變中的作用已經確立[35-36]。它們是第一個參與斑塊形成的炎癥細胞，吸引白細胞，促進泡沫細胞形成，它們可能通過分泌許多炎癥介質(例如，彈性蛋白酶，髓過氧化物酶和氧自由基，促進斑塊破壞)促進斑塊不穩定[37]。此外，根據危險信號，中性粒細胞胞外陷阱的釋放可能引發巨噬細胞產生細胞因子，激活Th-17細胞，擴增動脈粥樣硬化斑塊中的免疫細胞募集，并可能直接導致內皮細胞功能障礙，動脈粥樣硬化斑塊負荷和血栓形成[38]。STEMI冠狀動脈中性粒細胞胞外陷阱負荷與ST段抬高分辨率呈負相關，與梗塞面積呈正相關[39]。

PCI后，觀察到中性粒細胞功能改變，與手術過程中氧自由基的釋放和細胞表面β2整合素Mac-1的上調一致[40]。球囊受損動脈的再狹窄與中性粒細胞浸潤有關[41]，不同類型的支架可能不同地調節中性粒細胞反應。裸金屬支架置入后24～48 h，中性粒細胞表面的Mac-1活化加速，再狹窄患者更為顯著[42]。相比之下，在西羅莫司洗脫支架術后，Mac-1的活化被抑制[43]。

此外，在這種情況下，NLR可能是比其他白細胞參數更可靠的短期和長期生存的獨立預測因子，因為血液標本的體外處理可能會影響個體亞型的白細胞絕對數量，而不影響NLR[44]。

盡管存在潛在的混雜因素和不同的潛在病理生理機制，但我們的Meta分析結果對臨床實踐也具有重要意義。在高NLR患者中，嚴格的監測可能有助于早期識別MACE，并有助于做出與治療相關的決定，以防止其他并發癥或死亡。另一方面，入院時低NLR與較低的MACE風險和總體死亡率(長期和住院死亡率)相關，因此可以減少平均住院時間。值得注意的是，在接受PCI的患者中，入院時高NLR患者的死亡風險增加，而NLR低的患者則相反。因此，為了使這一特定患者亞組的并發癥最小化，則需要密切監測。然而，對于具有不同風險特征的患者，在時間和位置方面的充分監測仍有待確定。

NLR可以添加到其他潛在預測因子或評分，例如GRACE和SYNTAX風險評分[45]，以更好地定義這些患者的短期和長期預后。

我們的研究有一些潛在的局限性，由于我們進行了研究水平的Meta分析，不能排除不同NLR水平患者的基線特征和其他相關危險因素的重要差異。此外，納入研究的納入和排除標準略有不同，不同研究中高和低NLR的定義不同，并且使用I2統計量計算的研究之間的異質性不可忽略。因此，綜合研究結果可能是不恰當的。然而，所有有異質性的分析均使用隨機效應模型進行，該模型考慮了研究之間的一些差異。此外，大多數研究發現NLR和終點事件之間存在顯著的正相關關系，并且只有研究中的關聯大小似乎是不同的。