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    巢式病例對照研究文獻(xiàn)案例分享

    2020-01-07 20:59:12鄭麗娜劉麗萍
    中國卒中雜志 2020年9期
    關(guān)鍵詞:巢式細(xì)胞膜隊(duì)列

    鄭麗娜,劉麗萍

    2019年Arterioscler Thromb Vasc Biol發(fā)表了一篇巢式病例對照研究“Association Between Fatty Acids of Blood Cell Membranes and Incidence of Coronary Heart Disease——A Case-Control Study Nested in the PREDIMED Trial”。通過該研究探討巢式病例對照研究的相關(guān)內(nèi)容。

    1 研究介紹

    1.1 研究背景 脂肪酸作為細(xì)胞膜的主要成分,一旦從細(xì)胞膜上釋放,可轉(zhuǎn)化為生物活性分子,對一些疾病具有調(diào)控作用。大量證據(jù)表明心肌細(xì)胞細(xì)胞膜中?;拈L鏈ω-3脂肪酸是冠心病中缺血性損傷心肌的主要保護(hù)因子。研究證實(shí),紅細(xì)胞膜中的ω-3狀態(tài)是心肌細(xì)胞膜ω-3含量的良好替代標(biāo)志物。最近2項(xiàng)大型流行病學(xué)研究報(bào)道,紅細(xì)胞膜中具有高比例長鏈飽和脂肪酸(very long chain saturated fatty acid,VLCSFA;C20:0,C22:0,C24:0)的受試者心臟驟停的風(fēng)險(xiǎn)較低,并且可能有較低的冠心病患病風(fēng)險(xiǎn)。本研究旨在探究血細(xì)胞膜中脂肪酸基線水平和1年變化與具有心血管疾病高風(fēng)險(xiǎn)的老年人群發(fā)生冠心病事件之間的關(guān)系。

    1.2 研究方法 本研究是基于一項(xiàng)多中心、單盲、對照研究的巢式病例對照研究,共納入7447例有心血管疾病高風(fēng)險(xiǎn)的參與者。由評審委員會(huì)裁定發(fā)生的冠心病事件,最終有280例發(fā)生了冠心病事件,其中,僅136例具有基線血細(xì)胞樣本(入院第2天空腹采血)。每個(gè)病例選擇兩個(gè)對照(272例),病例組和對照組在年齡、性別、BMI、干預(yù)和在研究中的持續(xù)時(shí)間方面均匹配。將其中211例接受了1年隨訪的受試者(70例病例vs141例對照)納入1年變化分析。

    通過氣相色譜測定血樣中的脂肪酸譜,每種脂肪酸的量表示為樣品中總脂肪酸的百分比。收集飽和脂肪酸、多不飽和脂肪酸、單不飽和脂肪酸、ω-3指數(shù)、極長鏈脂肪酸等變量信息。

    1.3 研究結(jié)果 在基線,相比對照組,發(fā)生冠心病事件的受試者2型糖尿病患病率和吸煙者比例均較高(均P<0.05)。病例組和對照組血細(xì)胞膜中脂肪酸的基線比較,VLCSFA水平,特別是C22:0,C24:0,C22:4n6,C22:5n6,C24:1n9在病例組中顯著低于對照組,而C18:1n9cis和C20:1n9的水平在病例組中更高。

    對病例組136例患者的基線脂肪酸進(jìn)行分析,其中模型1為未校正模型,模型2校正了基線中存在顯著差異的吸煙與糖尿病兩個(gè)混雜因素,兩個(gè)模型結(jié)果均顯示了C20:1n9每增加1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差(standard deviation,SD)與冠心病事件風(fēng)險(xiǎn)增加顯著相關(guān),而VLCSFA、C22:0和C24:0每增加1個(gè)SD與冠心病事件風(fēng)險(xiǎn)降低顯著相關(guān)。對病例組70例患者1年后脂肪酸變化水平進(jìn)行分析,結(jié)果顯示1年的脂肪酸水平變化與冠心病事件發(fā)生之間無明顯相關(guān)性。

    校正年齡、吸煙、BMI、飲酒、休息時(shí)間-體力活動(dòng)和2型糖尿病等混雜因素后的橫斷面分析顯示,C22:0與IL-10呈負(fù)相關(guān),Spearman偏相關(guān)系數(shù)(rs)為-0.16,在C24:0和IL-10之間也觀察到類似趨勢,但未達(dá)到顯著水平(rs=-0.14)。以上2種VLCSFA與其他炎癥標(biāo)志物(IFN-γ,IL-1b,IL-6,IL-8)之間無明顯相關(guān)性。而C20:1n9與上述任何一種炎癥標(biāo)志物均無明顯相關(guān)性。進(jìn)一步校正IL-10基線水平后,C22:0與IL-10的1年變化水平呈負(fù)相關(guān)。

    校正年齡、性別、BMI、吸煙、休息時(shí)間-體力活動(dòng),血脂異常和高血壓等混雜因素后橫斷面分析顯示,VLCSFA(OR0.43,95%CI0.23~0.82)、C24:0(OR0.35,95%CI0.17~0.70)與2型糖尿病顯著相關(guān)。C22:0與2型糖尿病也可觀察到類似趨勢。

    1.4 研究結(jié)論 地中海區(qū)域心血管疾病高風(fēng)險(xiǎn)的老年人群中,冠心病事件與C22:0和C24:0水平呈負(fù)相關(guān),與C20:1n9水平呈正相關(guān)。

    2 Q&A

    Q1:什么是巢式病例對照研究?其優(yōu)勢及在臨床研究中的作用是什么?

    A1:巢式病例對照研究(nested case control study,NCCS),又稱隊(duì)列內(nèi)病例對照研究。它往往是基于大規(guī)模的隨訪數(shù)據(jù),如隊(duì)列研究或登記型研究,其病例和對照人群均源于同一個(gè)全隊(duì)列,以所有的隊(duì)列作為一個(gè)整體人群。其研究步驟為:①根據(jù)研究目的確定研究隊(duì)列人群(注意:人群進(jìn)入隊(duì)列時(shí)均沒有發(fā)生目標(biāo)疾病,和隊(duì)列研究相同);②收集隊(duì)列內(nèi)每個(gè)成員的相關(guān)信息和生物標(biāo)本;③預(yù)定期間的隨訪;④確定隨訪期內(nèi)發(fā)生某疾病的全部病例,組成病例組;⑤隨訪結(jié)束時(shí)尚未發(fā)生所研究疾病的人群隨機(jī)匹配一個(gè)或多個(gè)對照(如1∶1、1∶2等);⑥對收集的兩組成員相關(guān)生物標(biāo)本進(jìn)行必要的化驗(yàn);⑦統(tǒng)計(jì)分析,計(jì)算發(fā)病率、OR等。該研究優(yōu)勢為:病例和對照均來自同一隊(duì)列,可比性好,且兩組的暴露資料等均在疾病診斷前收集,一旦結(jié)果提示暴露與疾病的相關(guān)性,這種相關(guān)性符合因果關(guān)系推斷的時(shí)間順序,觀察偏倚也能得到很好地控制。此類研究設(shè)計(jì)尤其適用于包括復(fù)雜的化學(xué)或生化分析研究因素的前瞻性研究。

    Q2:本研究在數(shù)據(jù)處理上采用了1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差作為增量單位來分析與結(jié)果的相關(guān)性,該方法是否適用于其他類型研究?

    A2:本研究由于其研究內(nèi)容(脂肪酸)的特殊性,將不同種類脂肪酸含量用其在總脂肪酸中的百分比來表示,并分析了基于1個(gè)SD增量,發(fā)生冠心病事件的風(fēng)險(xiǎn)變化。但SD是針對具體研究的,當(dāng)在另一個(gè)背景下更換一組研究對象時(shí),其脂肪酸的SD值即發(fā)生改變,因此不可能重復(fù)該研究并期望找到相同的結(jié)果。此外,在常規(guī)臨床研究中的變量大多數(shù)有具體單位及固定范圍,故采用1個(gè)SD增量對于臨床醫(yī)師來說是沒有意義的。如血糖或血壓的單位是明確的,如果研究結(jié)果提示增加10 mm Hg(1 mm Hg=133.32 Pa)的收縮壓會(huì)增加腦出血風(fēng)險(xiǎn),這可在另一項(xiàng)研究中證實(shí),臨床醫(yī)師可參考這些數(shù)值作為治療目標(biāo)。然而,如果結(jié)論是1個(gè)SD增量,這樣的結(jié)論難以重復(fù)且基本沒有臨床應(yīng)用價(jià)值。故認(rèn)為采用標(biāo)準(zhǔn)差作為增量單位來分析與結(jié)果的相關(guān)性的作用是有限的,且難以適用于其他類型的研究。

    Q3:在進(jìn)行回歸分析時(shí),如何挑選校正因素來設(shè)計(jì)不同模型?

    A3:回歸分析主要用于尋找某疾病發(fā)生的危險(xiǎn)因素、校正混雜因素預(yù)測疾病發(fā)生等?;貧w分析有明確的結(jié)局變量(因變量)和解釋變量(自變量),一些自變量對結(jié)局有較大的影響,但并非此次研究的主要目的,此時(shí)需設(shè)計(jì)模型對其進(jìn)行校正。故校正因素的選擇主要取決于研究目的。一般模型1通常為未校正或校正一些不可干預(yù)的基本信息(如人口學(xué)特征)后的結(jié)果;模型2可加入一些在基線分析中存在顯著差異的變量,或一些臨床上普遍認(rèn)可的危險(xiǎn)因素(盡管基線信息分析中未提示兩組間存在顯著差異),均可進(jìn)行校正;模型3可在模型2的基礎(chǔ)上再加入一些新型標(biāo)志物進(jìn)行校正后分析。

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