飲水型砷中毒患病率與性別差異關(guān)聯(lián)的Meta分析

吳　軍, 楊　梅, 劉嘉鳴, 鄭玉建

(新疆醫(yī)科大學(xué)1公共衛(wèi)生學(xué)院， 2基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院， 烏魯木齊　830011)

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飲水型砷中毒患病率與性別差異關(guān)聯(lián)的Meta分析

吳軍1, 楊梅2, 劉嘉鳴1, 鄭玉建1

(新疆醫(yī)科大學(xué)1公共衛(wèi)生學(xué)院，2基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院， 烏魯木齊830011)

目的探討不同性別人群飲水型砷中毒患病率是否存在差異。方法檢索1999-2016年國內(nèi)飲水型砷中毒流行病學(xué)調(diào)查相關(guān)文獻，行質(zhì)量評價后按照一定標(biāo)準(zhǔn)篩選文獻，納入與飲水型砷中毒患病性別分布有關(guān)的19 篇文獻，應(yīng)用固定效應(yīng)模型或隨機效應(yīng)模型進行綜合定量分析，開展合并效應(yīng)估計值OR及其95%可信區(qū)間的估計和倒漏斗圖分析。結(jié)果經(jīng)Meta分析一致性檢驗，各研究結(jié)果存在明顯異質(zhì)性(χ2=261.67，I2=93%，P<0.000 01)，支持隨機效應(yīng)模型，其合并效應(yīng)量OR值及其95%可信區(qū)間為1.36[1.18,1.57]。由于結(jié)果不滿足固定效應(yīng)模型條件，未進行倒漏斗圖分析。Meta分析顯示慢性砷暴露下男性砷中毒患病率高于女性。結(jié)論高砷病區(qū)人群中砷中毒患病率存在性別差異。男性對砷致病損的敏感性強于女性，男性可能是砷暴露人群易患砷中毒的危險因素之一。

砷中毒； 患病率； 性別差異； Meta分析

砷及砷化合物是世界衛(wèi)生組織確定的致癌物。地方性砷中毒是長期從飲用水或燃砷煤污染空氣、糧食等介質(zhì)接觸過量砷而引起的一種地方病，其中飲用含高砷的水是人體接觸砷的主要途徑之一。目前，全世界范圍內(nèi)超過2億人口的飲水安全面臨著高砷的威脅[1]。我國多地區(qū)的人群流調(diào)結(jié)果認(rèn)為不同性別人數(shù)砷中毒檢出率存在差異，男性高于女性[2]。一地多年研究也認(rèn)為飲水型地方性砷中毒人群患病率為男性高于女性[3]。動物實驗證實雌激素及其受體可能在砷及其致癌效應(yīng)的性別差異的過程中起著重要的作用[4]。但仍可能存在未知混雜因素影響砷中毒患病或發(fā)病，不同病區(qū)的報道不一致。目前，關(guān)于長期砷暴露是否會影響并導(dǎo)致不同性別個體間砷中毒發(fā)生與發(fā)展存在差異仍無定論。為進一步探究飲水型砷中毒人群患病率有無性別差異，本研究采用 Meta 分析綜合評價了相關(guān)調(diào)查研究資料，現(xiàn)報道如下。

1　材料與方法

1.1文獻和人群的選擇標(biāo)準(zhǔn)本研究納入文獻均為橫斷面調(diào)查，調(diào)查設(shè)計合理且指標(biāo)明確，分析翔實。選擇飲水型砷暴露病區(qū)人群，人群數(shù)量不限，剔除重復(fù)發(fā)表、方法質(zhì)量低、數(shù)據(jù)不全的文獻。本研究所選文獻的對象均為所調(diào)查村內(nèi)生活飲水中砷含量超過生活飲用水標(biāo)準(zhǔn)的地區(qū)，且連續(xù)居住半年以上的全部居民。

1.2文獻檢索方法計算機檢索萬方科技期刊全文數(shù)據(jù)庫、中國學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)(CNKI)、中國生物醫(yī)學(xué)文獻數(shù)據(jù)庫(CBM)、維普期刊資源整合服務(wù)平臺、Web of Science和PUBMED。手工檢索與本研究密切相關(guān)的其他文獻。中文檢索關(guān)鍵詞為砷中毒、性別、流行病調(diào)查、患病率等。英文檢索詞包括Arsenic、Arsenic poisoning、Arsenicism、arseniasis、Gender、Sexuality、Sex。

1.3砷中毒人群患病情況調(diào)查重點分析連續(xù)居住半年以上的不同性別高砷暴露人群的患病情況，砷中毒患者診斷均采用《地方性砷中毒診斷標(biāo)準(zhǔn)》(WS/T211-2001)。

1.4質(zhì)量評價與數(shù)據(jù)提取采用統(tǒng)一數(shù)據(jù)提取表，由2名評價員分別獨立提取文獻數(shù)據(jù)，再行互換核對，必要時致電原文作者核實研究具體實施細節(jié)，如遇分歧即展開組內(nèi)討論或由第三方協(xié)助解決。

1.5統(tǒng)計學(xué)方法采用RevMan 5.3統(tǒng)計軟件進行統(tǒng)計學(xué)分析。本研究納入研究的測量資料均為無序分類資料，故采用合并效應(yīng)量OR值及其95%CI，系統(tǒng)分析不同性別人群的砷中毒患病率。先針對各文獻進行異質(zhì)性檢驗，計算χ2及I2評價文獻異質(zhì)性，若文獻間同質(zhì)則采用固定效應(yīng)模型，反之則采用隨機效應(yīng)模型。擬繪制森林圖，并采用漏斗圖分析評價發(fā)表偏倚。

2　結(jié)果

2.1文獻描述和數(shù)據(jù)提取本研究共納入國內(nèi)19篇研究飲水型砷暴露與不同性別砷中毒人群患病率關(guān)系的文章[2-3,5-21]，具體文獻情況見表1。

2.2Meta分析結(jié)果本研究共納入19篇文獻，均報道了飲水砷暴露下不同性別砷中毒人群的患病率， 共累計男性暴露人數(shù) 113 044 人， 男性患病人數(shù) 9 140人； 女性暴露人數(shù) 110 434，女性患病人數(shù) 7 012 人。不同性別人群砷中毒患病率間的比較，見圖 1和圖2。

經(jīng)一致性檢驗，各文獻間存在異質(zhì)性(χ2=261.67，I2=93%,P<0.000 01)，故采用隨機效應(yīng)模型進行分析。合并的效應(yīng)估計值OR為1.36，95%CI為1.18～1.57，不包括1，不同性別組間差異有統(tǒng)計學(xué)意義(Z=4.21，P<0.000 1)，表明長期砷暴露條件下男性砷中毒患病率高于女性，在飲水砷暴露人群中男性患病的可能性是女性人群的1.36倍。

3　討論

Meta分析可綜合多個研究目的和類型相同的研究，獲得相對樣本含量較大的研究結(jié)果，降低單個研究樣本含量較小、隨機誤差較大對研究結(jié)果造成的影響，提供更為可信的危險因素評價結(jié)論[22]。

飲水型砷暴露對病區(qū)人群的健康危害已經(jīng)引起了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。諸多文獻報道了男性與女性砷中毒個體病情存在差異,女性發(fā)生皮膚色素異常的危險性低于男性(OR=0.255)[23]。不同性別砷暴露人群患病率及病情的差異提示男性和女性間的DNA甲基化、砷甲基化代謝、基礎(chǔ)代謝、行為習(xí)慣等環(huán)節(jié)與砷中毒機制有關(guān)。相關(guān)動物實驗也證實DNA甲基化、甲基供體合成、砷毒性具有性別依賴方式[24]，不同性別砷暴露大鼠體內(nèi)砷代謝程度及甲基化進程存在差異[25]。本研究結(jié)果提示長期高砷暴露所致的慢性砷中毒患病率存在性別差異，且男性患病率明顯高于女性。性別尤其是男性是砷中毒發(fā)病風(fēng)險的危險因素之一，探究砷中毒患病或發(fā)病的性別差異有利于闡明砷中毒發(fā)生機制；有助于相關(guān)病區(qū)采取針對性的有效干預(yù)措施，保護和促進砷中毒地區(qū)居民健康。

以往研究將砷中毒地區(qū)男性和女性的患病率進行比較，發(fā)現(xiàn)砷中毒的男性患病率普遍高于女性，但有些報道由于研究設(shè)計不嚴(yán)謹(jǐn)、分層不統(tǒng)一或數(shù)據(jù)信息不全，使得研究結(jié)果易產(chǎn)生誤差，且難以相互比較。本研究采用Meta分析方法對納入的19篇文獻進行綜合定量分析，降低了混雜因素的干擾，較為客觀地比較了男性和女性的砷中毒患病率。

由于固定效應(yīng)模型才能采用倒漏斗圖分析，而本研究Meta 分析結(jié)果不滿足該前提，因此無倒漏斗圖。本次Meta分析只納入19篇文獻，文獻數(shù)量不多，可能存在發(fā)表偏倚；由于水砷國標(biāo)的不同及為減少人種及地區(qū)差異的影響，增強可比性，本研究僅納入了發(fā)表語言為中文的研究，可能存在語言偏倚。此外，各研究間存在異質(zhì)性，可能是民族、年齡、生活方式等因素不同所致。因此，今后砷中毒人群現(xiàn)場流調(diào)應(yīng)開展按砷暴露水平、民族、年齡等分層、分組后的研究，使結(jié)果更具科學(xué)性，也便于后續(xù)研究者引用和比較。

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(本文編輯張巧蓮)

Relationship between prevalence rate of arseniasis and gender differences among population exposed to arsenic from drinking water: a Meta-analysis

WU Jun1， YANG Mei2， LIU Jiaming1， ZHENG Yujian1

(1CollegeofPublicHealth，2CollegeofBasicMedicine，XinjiangMedicalUniversity，

Urumqi830011，China)

ObjectiveTo investigate whether there is any correlation between prevalence rate of arseniasis exposure from drinking water and gender differences. MethodsNineteen papers about relation between prevalence rate of arseniasis from drinking water and gender differences published from 1999 to 2016 on this topic were collected， and the data were quantitatively analyzed with random or fixed effect models. The pooled odds ratio and 95%CI were calculated，and the published bias was assessed qualitatively by funnel plots. ResultsMeta-analysis showed these papers were inhomogeneous (χ2=261.67，I2=93%，P<0.000 01). Therefore a random effect model was used. The combined OR (OR=1.36; 95%CI: 1.18-1.57) suggested the prevalence rate of arseniasis in male group was higher than in female group. Due to the Meta analysis results do not met the conditions, funnel plots were not analyzed. ConclusionThere were existed correlation between prevalence rate of arseniasis exposure from drinking water and gender differences，and the sensitivity of male were stronger than that of female in terms of arsenic pathogenic damage. gender differences may be a risk factor for male.

arseniasis； prevalence rate； gender differences； Meta-analysis

國家自然科學(xué)基金(81560513)； 國家自然科學(xué)基金(81260410)； 教育部高校博士點專項科研基金(20126517120003)

吳軍(1972-)，男，教授，博士，研究方向：砷中毒發(fā)病機制。

鄭玉建，男，博士，教授，博士生導(dǎo)師,研究方向：環(huán)境與健康，E-mail：zhyujian6@hotmail.com。

R994.6

A

1009-5551(2016)06-0682-04

10.3969/j.issn.1009-5551.2016.06.005

表1飲水型砷中毒不同性別患病率比較的納入文獻作者發(fā)表年份男性調(diào)查人數(shù)患病人數(shù)患病率/%女性調(diào)查人數(shù)患病人數(shù)患病率/%1趙新華等[2]2005124678706.98119336445.402夏雅娟等[3]201636393008.2433652176.453荊玉蘭等[5]2013365902180.60343712830.824劉曉莉等[6]20087054135819.25553473913.355張明訪等[7]20121882834.412345571.156于丹丹等[8]20122316528.142405322.087王三祥等[9]200849761202.4146731402.998張德利等[10]20067643101313.2595619199.619王正輝等[11]2003426985520.02538777213.4010索利婭等[12]2011475210932346008741911賈從英等[13]2010857789.11298503.8512安永清等[14]2003346339.53378297.6713鄧斌等[15]20041863619.351892613.7614梁秀芬等[16]201014644220915.0813439176913.1615李生梅等[17]20114006215.53539436.6316王祥[18]20091261766.031150817.0417佟建冬等[19]200084581621.928023891.1118胡興中等[20]1999258046718.1027831615.7919陸永華等[21]2009809425.19811151.85

2016-03-12]