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    新型冠狀病毒肺炎患者病情嚴(yán)重程度與血小板減少關(guān)系的meta分析

    2021-07-06 06:44:06賈心予馬元吳楨珍吉寧飛黃茂
    國際呼吸雜志 2021年11期
    關(guān)鍵詞:分析研究

    賈心予 馬元 吳楨珍 吉寧飛 黃茂

    南京醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院呼吸與危重癥醫(yī)學(xué)科 210029

    目前,新型冠狀病毒肺炎(COVID-19)疫情已蔓延至全球200多個(gè)國家和地區(qū)。截至2021年3月27日,全球累計(jì)確診人數(shù)已超1億2 000萬,累計(jì)死亡人數(shù)超過279.4萬,病死率約為2.33%。新型冠狀病毒,即嚴(yán)重急性呼吸綜合征冠狀病毒2(severe acute respiratory syndrome coronavirus 2,SARS-Co V-2)是一種β屬的冠狀病毒,可引起非典型肺炎,是已知的第7種可感染人類的冠狀病毒[1]。人群普遍易感,傳染性強(qiáng),傳染源主要為SARS-Co V-2感染的患者。

    COVID-19患者尤其是重癥患者易出現(xiàn)凝血功能障礙,多數(shù)COVID-19患者的血小板計(jì)數(shù)處于正常范圍或輕度升高,部分COVID-19患者會(huì)出現(xiàn)血小板減少,且重癥患者和非重癥患者的血小板水平存在差異。有研究表明重癥患者血小板減少發(fā)生率為57.7%,非重癥患者發(fā)生率為31.6%[2],死亡患者發(fā)生率達(dá)57.1%[3]。血小板減少可能為重癥COVID-19患者重要的血液學(xué)改變,既往研究表明嚴(yán)重急性呼吸系統(tǒng)綜合征(severe acute respiratory syndrome,SARS)患者也會(huì)出現(xiàn)血小板減少[4],SARS-Co V引起血小板減少主要有以下兩種潛在機(jī)制:病毒通過與CD13或CD66a受體結(jié)合,直接入侵造血細(xì)胞及骨髓基質(zhì)細(xì)胞引起造血抑制;也可通過生成自身抗體或免疫復(fù)合物等免疫介導(dǎo)造成細(xì)胞損害[5]。與SARS-Co V相似,SARS-Co V-2也通過血管緊張素轉(zhuǎn)換酶2(angiotensin converting enzyme 2,ACE2)作為其受體進(jìn)而感染人體引起非典型肺炎[6]。但目前COVID-19患者的血小板減少機(jī)制尚不明確,且關(guān)于重癥和非重癥COVID-19患者血小板水平差異的研究多為早期臨床研究,仍存爭議。本文通過系統(tǒng)評價(jià)和薈萃分析對COVID-19病情嚴(yán)重程度與血小板減少的關(guān)系進(jìn)行綜述。

    1 資料與方法

    1.1 數(shù)據(jù)來源與檢索策略 對相關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行了系統(tǒng)的文獻(xiàn)檢索,包括Pub Med、EMBASE以及Web of Science數(shù)據(jù)庫,篩選國內(nèi)外涉及新型冠狀病毒肺炎的臨床研究,并追溯其相關(guān)參考文獻(xiàn)以納入其他可能符合條件的文獻(xiàn)。共進(jìn)行了兩輪檢索,在第一輪檢索時(shí)使用了下列關(guān)鍵詞:“2019-nCo V”、“COVID-19”和“SARS-Co V-2”,為避免文獻(xiàn)遺漏,并未采用“血小板”等相關(guān)關(guān)鍵詞限制。檢索時(shí)限截至2020年3月15日,檢索沒有語言限制。為增加文獻(xiàn)數(shù)量,在第二輪檢索時(shí)使用了以下關(guān)鍵詞:“platelet”、“severity”、“severe”、“2019-nCo V”、“COVID-19”和“SARS-Co V-2”。檢索時(shí)限截至2020年9月30日,檢索語言限制為英文。

    1.2 納入與排除標(biāo)準(zhǔn)

    1.2.1 納入標(biāo)準(zhǔn) (1)受試者COVID-19診斷明確;(2)受試者可分為重癥組和非重癥組;(3)可獲取受試者血小板計(jì)數(shù)的相關(guān)指標(biāo)。

    1.2.2 排除標(biāo)準(zhǔn) (1)重復(fù)發(fā)表文獻(xiàn);(2)無法獲得全文且無詳細(xì)摘要;(3)文獻(xiàn)類型為社論、綜述或指南等;(4)研究方法為病因研究、機(jī)制研究或動(dòng)物研究等;(5)無法提取必要數(shù)據(jù)。

    1.3 資料提取 由兩位研究者獨(dú)立篩選文獻(xiàn)并提取資料,存在意見分歧時(shí)與第三位研究者討論決定。資料提取內(nèi)容包括第一作者姓名、研究國家、研究地區(qū)、多或單中心研究、樣本數(shù)量、研究對象性別及年齡、重癥的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、研究設(shè)計(jì)、研究時(shí)限、血小板水平的截?cái)嘀?、連續(xù)型變量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)類型以及文獻(xiàn)質(zhì)量評價(jià)結(jié)果。

    1.4 質(zhì)量評價(jià) 使用Newcastle-Ottawa Scale文獻(xiàn)質(zhì)量評價(jià)量表對納入原始研究的質(zhì)量進(jìn)行評估,該量表主要包括研究對象的選擇、研究可比性和結(jié)果評估3個(gè)部分[7]。針對隊(duì)列研究:(1)暴露隊(duì)列的代表性(0~1分);(2)非暴露隊(duì)列選擇的合理性(0~1分);(3)暴露因素的確定(0~1分);(4)研究開始時(shí)所有研究對象是否發(fā)生目標(biāo)疾病(0~1分);(5)混雜因素的控制(0~2分);(6)結(jié)局評價(jià)的描述(0~1分);(7)隨訪時(shí)間是否充分以觀察結(jié)局發(fā)生(0~1分);(9)隊(duì)列隨訪的充分性(0~1分)。滿分為9分,得分超過6分視為研究質(zhì)量較高。這項(xiàng)工作由兩位研究者獨(dú)立完成,并通過討論達(dá)成一致結(jié)論。

    1.5 數(shù)據(jù)提取與統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 采用Stata軟件(version 14.1)和Rev Man軟件(version 5.3)進(jìn)行meta分析。對于二分類變量,計(jì)算OR和95%CI,而對于連續(xù)型變量,計(jì)算SMD和95%CI。當(dāng)血小板計(jì)數(shù)以中位數(shù)表示時(shí),將其視為正態(tài)分布并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為x-±s形式。采用Cochran'sQ檢驗(yàn)分析評價(jià)異質(zhì)性,采用I2衡量異質(zhì)性的大小,I2值超過50%被定義為有異質(zhì)性。當(dāng)納入研究之間存在顯著異質(zhì)性時(shí),采用隨機(jī)效應(yīng)模型;否則,采用固定效應(yīng)模型。對統(tǒng)計(jì)模型的穩(wěn)定性進(jìn)行敏感性分析,即依次剔除單個(gè)研究后重新進(jìn)行meta分析,估計(jì)綜合效應(yīng)大小。此外,根據(jù)病情嚴(yán)重性的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了亞組分析,以探索異質(zhì)性的來源。最后通過繪制漏斗圖和采用Begg、Egger法量化檢測判斷發(fā)表偏倚。P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

    2 結(jié)果

    2.1 文獻(xiàn)檢索結(jié)果 從Pub Med、Web of Science以及EMBASE數(shù)據(jù)庫中初步檢索出3 135篇文獻(xiàn),從參考文獻(xiàn)中納入9篇文獻(xiàn),去除重復(fù)后共剩余1 335篇文獻(xiàn),閱讀標(biāo)題和全文后,由于重復(fù)發(fā)表、研究內(nèi)容與主題不相關(guān)、研究類型以及文獻(xiàn)類型不相符等原因去除了1 191篇文獻(xiàn),經(jīng)過全文閱讀后,去除87篇文獻(xiàn),主要原因?yàn)檠芯績?nèi)容不相符,無法提取必要數(shù)據(jù),文獻(xiàn)類型為綜述、述評及指南等,最終共納入57篇文獻(xiàn)[2,8-63]。對其中的21篇文獻(xiàn)進(jìn)行二分類變量的meta分析,48篇文獻(xiàn)進(jìn)行連續(xù)型變量的meta分析,篩選流程及結(jié)果見圖1。納入的57篇文獻(xiàn)均為回顧性研究,其中有46篇文獻(xiàn)來自中國,另外11篇分別來自美國、巴基斯坦、土耳其、意大利、伊朗和新加坡。每個(gè)研究的樣本量從12到1 099不等,共分析了10 979例研究對象,其中重癥患者3 306例,非重癥患者7 673例,重癥患者的分組標(biāo)準(zhǔn)包括入院時(shí)臨床分型(重型或危重型)、進(jìn)入ICU、使用機(jī)械通氣、發(fā)生ARDS以 及 死 亡。其 中Guan等[2]、Aggarwal等[8]和Zhang等[54]的研究中以入院時(shí)達(dá)到復(fù)合終點(diǎn)(包括進(jìn)入ICU、使用機(jī)械通氣、休克或死亡)作為病情嚴(yán)重的評估標(biāo)準(zhǔn),Xu等[48]的研究以癥狀超過10 d作為病情嚴(yán)重的評估標(biāo)準(zhǔn)。進(jìn)行二分類變量meta分析的21篇文獻(xiàn)的血小板減少截?cái)嘀捣謩e為100、125和150,單位以×109/L表示。進(jìn)行連續(xù)型變量meta分析的48篇文獻(xiàn)中,有15篇文獻(xiàn)的血小板水平以x-±s進(jìn)行描述,有32篇以中位數(shù)進(jìn)行描述,有1篇文獻(xiàn)以均數(shù)和中位數(shù)分別進(jìn)行描述。納入研究的基本特征見表1。

    圖1 文獻(xiàn)納入流程圖

    表1 文獻(xiàn)一般信息表

    續(xù)表1

    2.2 質(zhì)量評價(jià) 采用Newcastle-Ottawa Scale文獻(xiàn)質(zhì)量評價(jià)量表對納入原始研究的質(zhì)量進(jìn)行評估,12個(gè)研究得分為8分,10個(gè)研究得分為7分,20個(gè)研究得分為6分,14個(gè)研究得分為5分,1個(gè)研究得分為4分。

    2.3 二分類變量的森林圖結(jié)果 21篇文獻(xiàn)共4 536例研究對象的森林圖結(jié)果顯示重癥COVID-19患者發(fā)生血小板減少的人數(shù)較非重癥組更多,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(OR=2.51,95%CI:1.93~3.26,P<0.001)。納入的25個(gè)研究結(jié)果之間存在異質(zhì)性(P=0.003,I2=49%),故采用隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行meta分析(圖2)。敏感性分析結(jié)果提示結(jié)果穩(wěn)定,逐項(xiàng)剔除納入的各項(xiàng)研究后,各合并效應(yīng)量無明顯改變,結(jié)果與剔除前總體趨勢一致(圖3)。為探究異質(zhì)性的來源,我們對病情嚴(yán)重程度的評價(jià)指標(biāo)進(jìn)一步開展亞組分析發(fā)現(xiàn),按病情嚴(yán)重性分組的研究中2組間的血小板水平有顯著性差異(OR=2.64,95%CI:2.07~3.36,P<0.001,I2=21%,P異質(zhì)性=0.22)。按疾病預(yù)后分組的研究中2組間的血小板水平差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(OR=2.44,95%CI:1.41~4.24,P=0.001,I2=64%,P異質(zhì)性=0.002)。最 后 對 納 入 研究進(jìn)行漏斗圖分析,結(jié)果顯示漏斗圖對稱性較好。

    圖2 新型冠狀病毒肺炎患者病情嚴(yán)重程度與血小板減少二分類變量的森林圖

    圖3 新型冠狀病毒肺炎患者病情嚴(yán)重程度與血小板減少二分類變量的敏感性分析結(jié)果圖

    通過Begg法對上述漏斗圖的對稱性進(jìn)行量化檢驗(yàn),結(jié)果顯示P=0.294,故認(rèn)為本研究不存在發(fā)表偏倚(圖4)。

    圖4 新型冠狀病毒肺炎患者病情嚴(yán)重程度與血小板減少二分類變量的Begg法檢驗(yàn)發(fā)表偏倚結(jié)果圖

    2.4 連續(xù)型變量的森林圖結(jié)果 48篇文獻(xiàn)共8 468例研究對象的森林圖結(jié)果顯示重癥COVID-19患者的血小板計(jì)數(shù)水平較非重癥組更低,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(SMD=-24.60,95%CI:-30.98~-18.22,P<0.001)。納入的53個(gè)研究結(jié)果間存在異質(zhì)性(P<0.001,I2=65%),故采用隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行meta分析(圖5)。敏感性分析結(jié)果提示結(jié)果穩(wěn)定,逐項(xiàng)剔除納入的各項(xiàng)研究后,各合并效應(yīng)量無明顯改變,結(jié)果與剔除前總體趨勢一致(圖6)。為探究異質(zhì)性的來源,我們對病情嚴(yán)重程度的評價(jià)指標(biāo)進(jìn)一步開展亞組分析發(fā)現(xiàn),按病情嚴(yán)重性分組的研究中2組間的血小板水平差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(SMD=-24.00,95%CI:-32.26~-15.63,P<0.001,I2=66%,P異質(zhì)性<0.001)。按疾病預(yù)后分組的研究中2組間的血小板水平差異有 統(tǒng) 計(jì) 學(xué) 意 義(SMD=-25.01,95%CI:-35.18~-14.85,P<0.001,I2=66%,P異質(zhì)性<0.001)。但亞組中均仍存在異質(zhì)性。最后對納入研究進(jìn)行漏斗圖分析,結(jié)果顯示漏斗圖對稱性較好。通過Egger法對上述漏斗圖的對稱性進(jìn)行量化檢驗(yàn),結(jié)果顯示P=0.141,故認(rèn)為本研究不存在發(fā)表偏倚(圖7)。

    圖5 新型冠狀病毒肺炎患者病情嚴(yán)重程度與血小板減少連續(xù)型變量的森林圖

    圖6 新型冠狀病毒肺炎患者病情嚴(yán)重程度與血小板減少連續(xù)型變量的敏感性分析結(jié)果圖

    圖7 新型冠狀病毒肺炎患者病情嚴(yán)重程度與血小板減少連續(xù)型變量的Egger法檢驗(yàn)發(fā)表偏倚結(jié)果圖

    3 討論

    二分類變量的meta分析結(jié)果顯示重癥患者發(fā)生血小板減少的人數(shù)更多,連續(xù)型變量的meta分析結(jié)果顯示重癥患者的血小板計(jì)數(shù)水平更低,兩者的結(jié)果相一致,即重癥COVID-19患者更易發(fā)生血小板減少。

    與SARS患者發(fā)生血小板減少相仿[5]。有研究表明COVID-19患者也會(huì)出現(xiàn)血小板減少,但其發(fā)生率不一,血小板計(jì)數(shù)<100×109/L患者占5%,<125×109/L患者占12%,<150×109/L患者占36.2%[64],其中重癥患者血小板水平降低的發(fā)生率較高[2,12]。其相關(guān)機(jī)制主要為血小板生成減少及血小板消耗、破壞增多。血小板生成減少的機(jī)制包括:(1)人體的造血干細(xì)胞、巨核細(xì)胞和血小板通常高表達(dá)CD13,病毒通過與CD13或CD66a受體結(jié)合直接侵入造血細(xì)胞或感染骨髓基質(zhì)細(xì)胞等,損傷巨核細(xì)胞和血小板,加重細(xì)胞凋亡,進(jìn)而引起血小板生成減少[4];(2)結(jié)構(gòu)分析表明SARS-Co V-2可能與ACE2受體結(jié)合而感染人體[65]。近年來越來越多的證據(jù)表明ACE2在心血管、腎臟和呼吸系統(tǒng)中具有生理和病理作用[66],與急性肺損傷的發(fā)生或嚴(yán)重程度密切相關(guān)[67]。肺是巨核細(xì)胞動(dòng)態(tài)釋放血小板的器官之一,約占血小板總生成量的50%[68]。COVID-19患者肺損害可使肺部巨核細(xì)胞破壞增多,導(dǎo)致血小板生成減少。血小板消耗、破壞增多的機(jī)制包括:(1)與SARS、中東呼吸系統(tǒng)綜合征等病毒感染性疾病易引起細(xì)胞因子風(fēng)暴[69-70]相同。有研究發(fā)現(xiàn)COVID-19患者血漿中多種細(xì)胞因子濃度明顯升高,且危重癥患者升高的程度顯著高于普通患者[23,71],細(xì)胞因子風(fēng)暴會(huì)導(dǎo)致免疫過度激活,通過自身抗體或免疫復(fù)合物等免疫介導(dǎo)造成細(xì)胞損害和血小板破壞增多;(2)同時(shí),免疫過度激活會(huì)釋放大量炎癥因子,促進(jìn)血小板過度活化和血小板-單核細(xì)胞聚集形成[72],在損傷部位形成血栓,進(jìn)一步導(dǎo)致血小板消耗及破壞增加。

    本研究亞組分析結(jié)果提示,血小板減少不僅與病情嚴(yán)重程度有關(guān),同時(shí)與患者的預(yù)后密切相關(guān)。部分回顧性研究結(jié)果表明死亡患者的血小板計(jì)數(shù)中位數(shù)明顯低于幸存者[22,33,56]。Liu等[31]對383例患者資料進(jìn)行回顧性分析后發(fā)現(xiàn),入院時(shí)血小板計(jì)數(shù)的基線水平和住院期間血小板水平的動(dòng)態(tài)變化均與住院死亡率密切相關(guān)。入院時(shí)血小板減少患者的死亡率是無血小板減少患者的3倍,血小板每增加50×109/L,死亡率降低40%。但對于ICU、ARDS以及需要輔助供氧患者的血小板計(jì)數(shù)減少情況,目前尚未得到統(tǒng)一的結(jié)果[10,34,39,52]。

    血小板是一種無核血細(xì)胞,在止血和血栓形成中均發(fā)揮著重要作用。同時(shí),血小板還通過與內(nèi)皮細(xì)胞的相互作用來調(diào)節(jié)血管功能以及維護(hù)血管內(nèi)皮完整性。血小板減少可導(dǎo)致出血風(fēng)險(xiǎn)增加,不利于相關(guān)有創(chuàng)操作的進(jìn)行。一項(xiàng)關(guān)于COVID-19患者神經(jīng)系統(tǒng)表現(xiàn)的研究發(fā)現(xiàn)有1.1%的重癥患者發(fā)生腦出血,輕癥患者未出現(xiàn)[73]。此外,血小板減少會(huì)導(dǎo)致凝血系統(tǒng)紊亂。重癥COVID-19患者血小板相關(guān)參數(shù)的改變與凝血酶原時(shí)間延長、D-二聚體增加和纖維蛋白原減少相關(guān),持續(xù)高凝狀態(tài)會(huì)促進(jìn)血栓形成,最終導(dǎo)致多器官功能衰竭。一項(xiàng)關(guān)于重癥COVID-19患者肺組織活檢的研究證實(shí)了肺部微血栓形成[74],同時(shí)也有研究表明大多數(shù)COVID-19死亡病例中可能存在彌散性血管內(nèi)凝血[3,23]。

    目前已有部分meta分析的研究結(jié)果佐證了本研究的觀點(diǎn)[75-76],但大多僅納入早期臨床數(shù)據(jù)結(jié)果,本研究在既往研究的基礎(chǔ)上,對近期臨床文獻(xiàn)進(jìn)行了進(jìn)一步檢索,因納入文獻(xiàn)數(shù)量較大,結(jié)果相對更為可靠。但本研究仍存在一些局限性:(1)連續(xù)型變量的meta分析中有部分文獻(xiàn)的血小板水平以中位數(shù)的形式表示,數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換可能會(huì)造成誤差。(2)納入的研究設(shè)計(jì)均為回顧性研究,且有部分研究在全部患者尚未全部出院時(shí)即開展并最終發(fā)表,文獻(xiàn)質(zhì)量評價(jià)結(jié)果提示僅有22篇為高質(zhì)量研究,更多高質(zhì)量的臨床研究亟待納入。(3)亞組分析結(jié)果提示各亞組間仍存在異質(zhì)性,由于所獲得的信息有限,未能完全確定異質(zhì)性的主要來源。(4)為了擴(kuò)大文獻(xiàn)納入數(shù)量,我們進(jìn)行了兩輪篩選,由于第二輪篩選時(shí)文獻(xiàn)數(shù)量較多,增加了關(guān)鍵詞及語言限制,這可能會(huì)造成部分相關(guān)文獻(xiàn)的遺漏。

    總而言之,COVID-19的重癥患者更易發(fā)生血小板減少。對于未來的研究方向,我們認(rèn)為應(yīng)該著重于以下幾點(diǎn):(1)需要進(jìn)一步確定血小板減少的截?cái)嘀狄愿玫陌l(fā)揮臨床價(jià)值。(2)血小板計(jì)數(shù)對凝血障礙的評估價(jià)值有限,重癥患者血小板計(jì)數(shù)的動(dòng)態(tài)變化仍需進(jìn)一步探討。(3)亟需更多大樣本、高質(zhì)量臨床研究來進(jìn)一步證實(shí)我們的結(jié)論。目前的研究表明血小板計(jì)數(shù)<50×109/L的患者比例較小,且很少有血小板減少引起重要器官出血的報(bào)道,但在臨床上我們?nèi)孕枰鹬匾?,防治出血是必要的,并且在面對血小板?jì)數(shù)偏低的患者應(yīng)盡量避免有創(chuàng)性操作,動(dòng)態(tài)監(jiān)測血小板水平的變化,以便深入了解患者當(dāng)前的臨床狀態(tài)和及早預(yù)判疾病的轉(zhuǎn)歸結(jié)果,依病情可考慮進(jìn)行血小板輸注。對于危重癥患者出凝血功能障礙的臨床管理,需及早重視,從而進(jìn)一步降低患者的死亡風(fēng)險(xiǎn)。

    利益沖突所有作者均聲明不存在利益沖突

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