HIV感染者疲勞發病率的Meta分析

郁 艷，翁文佳，王新宇，黃曉婕，張 明，高艷青

隨著聯合抗反轉錄病毒療法（combination antiretroviral therapy, cART）出現，AIDS逐漸成為一種慢性病，與之相關的抑郁、焦慮、疲勞、認知障礙等也越來越受到關注。其中HIV相關疲勞發作頻繁，可長期存在，無法通過簡單的休息來緩解，會導致患者失業、社會孤立、自我護理活動減少等，給患者帶來了極大的痛苦[1]。它也是HIV感染者低存活率的前兆，限制患者生活自理能力，甚至有可能致殘[1-3]。

目前HIV感染者疲勞發病率的流行病學調查結果相差較大[4]，且癌癥、腦卒中、帕金森病、炎癥性腸病等其他慢性疾病的疲勞重要性逐步得到認識和研究。因此本研究匯總分析了相關研究，其中絕大多數都是在門診招募接受治療的HIV感染者，排除了住院患者和患有冠狀動脈缺血、心力衰竭、癌癥等嚴重合并癥的參與者，旨在全面了解HIV相關疲勞的患病情況，引起醫務人員的重視，從生理、心理、社會等方面幫助HIV感染者減輕疲勞。

1 資料與方法

1.1 資料來源 檢索Pubmed、Embase、Cochrane library和PsycINFO數據庫中發表的所有關于HIV感染者疲勞發病率的文獻。檢索詞包括：“HIV”“HIV infections” “AIDS”和“fatigue”，檢索時間截至2021年7月。以PubMed為例，其具體檢索策略見圖1。此外，結合手工檢索，以納入更多文章。本研究已在PROSPERO（CRD42021242631）上完成注冊。

圖1 PubMed 檢索策略Table 1 Search strategy in PubMed

1.2 納入與排除標準 文獻納入標準：①參與者有HIV感染，年齡＞18歲；②提供疲勞發病率或可以計算的數據；③有標準的評估疲勞嚴重程度的測量工具；④樣本量≥100的觀察性研究，如病例對照研究、橫斷面研究或隊列研究。文獻排除標準：①重復發表的文獻；②數據不全、不可靠；③綜述，評論，專家意見，會議摘要等；④參與者患有以疲勞為特征的共病，如腎病、癌癥或多發性硬化癥，以及孕婦等。

1.3 數據提取及質量評價 2名調查人員獨立進行數據提取和質量評價，如有問題雙方協商或咨詢其他人員。從納入的研究中摘錄以下信息：論文的第一作者、發表時間、調查國家、研究對象特征、樣本數、疲勞發病率和男女人數等。參照紐卡斯爾-渥太華量表對病例對照以及隊列研究進行質量評價。參照美國衛生保健質量和研究機構（Agency for Healthcare Research and Quality, AHRQ）評分對橫斷面研究進行質量評價，共11條項目，總分0～11分，0～3分為低質量文獻，4～7分為中質量文獻，8～11分為高質量文獻[5]。

1.4 統計學處理 使用Stata 16.0軟件進行Meta分析。因為納入文獻的部分發病率不在0.3～0.7范圍之內，故采用雙反正弦法對原始數據進行轉換，再根據公式P=[sin(tpda/2)]2進行還原。用I2和Q檢驗評估各研究之間的統計學異質性。若P＜0.10且I2＞50%，則認為研究之間的異質性有統計學意義，采用隨機效應模型；反之，則采用固定效應模型。采用敏感性分析和亞組分析探索異質性來源。通過Begg檢驗和 Egger檢驗分析發表偏倚，當P＞0.05時，提示無發表偏倚。

2 結 果

2.1 文獻篩選結果 文獻基本情況采用系統綜述和Meta分析優先報告的條目（preferred reporting items for systematic reviews and Meta-Analyses,PRISMA）原則和流程進行文獻篩選，共檢索到相關文獻6005篇，最終根據納入標準納入23篇[6-28]。文獻篩選流程見圖2。研究共包括8213個樣本量，其中疲勞人數為4758人。

圖2 文獻篩選流程圖Figure 2 Flow chart of literature screening

2.2 納入文獻的基本特征及質量評價 納入文獻的作者、發表年份、國家、研究納入的患者年齡、樣本量、文獻質量評分等基本信息見表1。

表1 納入文獻的基本信息Table 1 Basic information of the included literature

續表1

2.3 合并效應量 因為各研究之間存在異質性（I2=98.27%，P＜0.001），故采用隨機效應模型進行分析。結果顯示，HIV感染者疲勞合并發病率為62%（95% CI：53%～70%）。見圖3。

圖3 HIV感染者疲勞發病率森林圖Figure 3 Forest plot of fatigue incidence in people who living with HIV

2.4 亞組分析 按照年齡、性別等類別進行亞組分析，結果顯示年齡較小、接受cART較少、睡眠障礙和抑郁患者占比高的研究中HIV感染者的疲勞發病率明顯更高（P均＜0.05）。而疲勞發病率高低與HIV感染者性別、基線CD4+T淋巴細胞計數、樣本量、確診HIV感染時間無統計學關聯，見表2。

表2 HIV感染者疲勞發病率亞組分析情況Table 2 Subgroup analysis of fatigue incidence in people who living with HIV

續表2

2.5 敏感性分析 用逐一剔除單個研究的方法進行敏感性分析，數據的穩健性較好，去掉任何1個數據，HIV感染者疲勞發病率與剔除前總發病率未發生明顯改變，見圖4。

圖4 HIV感染者疲勞發病率敏感性分析Figure 4 Sensitivity analysis of fatigue incidence in people who living with HIV

2.6 發表偏倚分析 行Begg檢驗和Egger檢驗，結果顯示，Begg檢驗（Z=0.320，P=1.249），Egger檢驗（Z=0.730，P=0.466），且漏斗圖無明顯不對稱，因此研究不存在發表偏倚，見圖5。

圖5 納入文獻的發表偏倚漏斗圖Figure 5 Funnel plot of publication bias in the included literature

3 討 論

本研究結果顯示，HIV感染者疲勞發病率為62%（95% CI：53%～70%），考慮到一般人群疲勞發病率在20%～25%之間[29]，HIV感染者報告的較高疲勞發病率表明，疲勞是一種重要的共病，需要醫療保健提供者給予足夠的關注。鑒于這些患者的高發病率以及疲勞對生活質量的負面影響，有必要采取預防措施，對患者進行教育、干預和進一步的臨床評估。

在一些研究中，沒有觀察到年齡和疲勞之間的聯系[3，25，30]。需要注意的是，在本研究中，亞組分析結果顯示年長的參與者比年輕的參與者疲勞發病率更低，這與Sabranski等[27]的研究結果一致。這可能是因為年長的HIV感染者對身體健康功能下降有著更好的耐受性，他們也有更多的時間和經驗來調整適應治療，以及焦慮、抑郁隨著年齡增長減少所致[31-32]。

在cART應用廣的人群中，HIV感染者疲勞發病率明顯降低，這與cART可以抑制病毒復制，促進免疫重建，改善HIV感染者預后和提高生活質量相關，因此有必要對cART進行大力推廣應用。此外，本研究發現CD4+T淋巴細胞計數與疲勞無關，這與大多數研究結果一致[7，20-21]。這可能是因為本研究納入的文獻中，大多數參與者都應用了cART且CD4+T淋巴細胞計數＞200 cell/mm3，他們使用的抗反轉錄病毒藥物可以控制病毒復制和慢性炎癥，使相關的機會性感染和疾病不易發生，因而減輕了HIV相關的疲勞風險[33]。

有抑郁共病的HIV感染者疲勞發病率更高，這與之前的研究一致[14-16]。抑郁與疲勞有很強的相關性，抑郁也是未來疲勞狀態的預測因素。疲勞和抑郁具有潛在的共同的中樞神經系統通路，它們不可避免地互為因果[10，34-35]。同樣地，睡眠障礙也與疲勞相關，睡眠障礙是疲勞1年隨訪時的預測指標[36]。這就意味著治療HIV相關疲勞需要結合患者的心理和睡眠狀況進行綜合治療。在對HIV感染者的日常護理中，要及早發現疲勞及其潛在的原因，可以對患者進行教育，控制危險因素，并在出現或傾向于這些情況時進行治療。

在評估HIV感染者的疲勞嚴重程度時，納入研究使用的量表都是經過驗證的標準量表，具有良好的內部一致性和測試信度，量表評分越高，表示患者的疲勞越嚴重。在所有量表中，FSS量表和HRFS量表是最值得關注和推廣的。FSS量表因為條目少和敏感度高，是評估疲勞最常用和最廣為人知的量表，除了AIDS，也廣泛應用于癌癥、帕金森病、多發性硬化、系統性紅斑狼瘡等其他疾病中。HRFS量表則是由56個條目組成的，專門針對HIV相關疲勞開發的量表，對HIV感染者疲勞的嚴重程度、相關因素和不良后果進行了詳盡而全面的評估。研究發現，翻譯后的HRFS量表中文版也具有較好的效度和信度，適合在中國HIV感染者中使用[37]。

本研究存在一些不足，因為原始數據的局限性，本研究無法確定病毒載量、疾病分期、教育水平和工作情況等因素對HIV感染者疲勞發病率的影響。此外，由于納入研究使用的疲勞評估量表沒有統一，故無法對HIV感染者的疲勞嚴重程度進行分級和相關因素分析，希望在未來能進行更深入的研究。

綜上所述，HIV感染者疲勞發病率為62%，這與年齡較小、接受cART較少、睡眠障礙和抑郁密切相關。醫療工作者應警惕疲勞的發生，建立全程管理體系，從生理、心理、社會等方面給予HIV感染者幫助，以提升患者生活質量。