康暄 張延紅 王蒙 葛曉春 李宏利
糖尿病是一個全球性的衛(wèi)生保健問題,根據(jù)國際糖尿病聯(lián)盟提供的最新事實和數(shù)據(jù),全球有4.63億人患有糖尿病,3.74億人患2型糖尿病[1]的風(fēng)險增加,其中高達(dá)20%~60%的糖尿病患者會患上痛性糖尿病周圍神經(jīng)病變[2]。痛性糖尿病周圍神經(jīng)病變(PDN)是以疼痛癥狀為主要特征的糖尿病周圍神經(jīng)病變[3],其致殘性高導(dǎo)致身體功能下降,經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)增加,引起心理和社會限制。此外還可導(dǎo)致焦慮、抑郁和睡眠障礙[4-6],嚴(yán)重影響患者生活質(zhì)量。目前的流行病學(xué)調(diào)查顯示其患病率差異性較大,可能受研究樣本、評估工具、地區(qū)等因素的影響。國內(nèi)外對PDN的影響因素研究較多,但結(jié)果存在較大差異。因此,本研究通過meta分析有關(guān)PDN患病率及影響因素的文獻(xiàn),旨在明確PDN的患病率及影響因素,為我國開展相關(guān)研究和臨床早期預(yù)防提供依據(jù)。
計算機(jī)檢索Pubmed、Embase、Cochrane Library、Web of Science、CNKI、萬方醫(yī)學(xué)網(wǎng)、VPI和CBM,收集建庫至2021年4月有關(guān)PDN患病率及影響因素的中、英文文獻(xiàn)。采用主題詞和自由詞相結(jié)合的方式。英文檢索詞包括 :“diabetes mellitus/ diabet” “diabetic neuropathies/ neuropathy” “pain” “prevalence/epidemiology” “risk factors/relative factors/influence factors/correlative factors/relevant factors”等。中文檢索詞包括:“糖尿病/痛性糖尿病周圍神經(jīng)病變/糖尿病性神經(jīng)病理性疼痛” “患病率/發(fā)生率” “影響因素/危險因素/相關(guān)因素”等。并采用文獻(xiàn)追溯法進(jìn)行手工檢索,以補(bǔ)充獲取相關(guān)文獻(xiàn),盡可能查到詳盡資料。
納入條件:年齡≥18歲,明確診斷的糖尿病患者;橫斷面研究;有效的評估為PDN的文獻(xiàn)(使用評估量表或臨床訪談);提供PDN患病率和影響因素的相關(guān)數(shù)據(jù);語言為漢語或英語。排除條件:綜述、個案、重復(fù)發(fā)表的研究;無法獲取全文或數(shù)據(jù)不全的文獻(xiàn)。
均由2名研究人員同時獨(dú)立進(jìn)行,當(dāng)存在不一致時,通過討論后由第三方進(jìn)行裁決。質(zhì)量評價采用美國衛(wèi)生保健質(zhì)量和研究機(jī)構(gòu) (AHRQ )推薦的橫斷面研究質(zhì)量評價標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評估[7],得分越高文獻(xiàn)質(zhì)量越好。數(shù)據(jù)提取的內(nèi)容包括:第一作者姓名、發(fā)表時間、地區(qū)、PDN評估方法 、年齡、性別 、樣本量、影響因素的相關(guān)數(shù)據(jù)等 。
應(yīng)用 RevMan 5.3軟件進(jìn)行統(tǒng)計分析。效應(yīng)量用OR(95%CI)表示,P<0.05 為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。異質(zhì)性檢驗采用I2檢驗和Q檢驗,當(dāng)I2<50%且P>0.100時,各研究間具有同質(zhì)性,采用固定效應(yīng)模型分析;反之提示研究間異質(zhì)性較大,使用隨機(jī)效應(yīng)模型。通過亞組分析和敏感性分析來探討異質(zhì)性來源。采用漏斗圖分析發(fā)表偏倚。
共檢索到相關(guān)文獻(xiàn)1668篇,根據(jù)納入和排除條件篩選文獻(xiàn),最終納入19 篇,其中中文1篇,英文18 篇。中國大陸地區(qū)1篇,中國臺灣地區(qū)2篇。研究樣本量44 293例。具體篩選過程見圖1。
圖1 文獻(xiàn)檢索流程圖
表1 納入研究的基本特征與質(zhì)量評價
2.3.1 PDN總體患病率分析結(jié)果納入的19項研究報道的 PDN 患病率為10%~65.3%。異質(zhì)性檢驗結(jié)果顯示,文獻(xiàn)存在顯著異質(zhì)性(I2=100%,P=0.000),故采用隨機(jī)效應(yīng)模型,meta分析結(jié)果顯示,PDN患病率為23.1%(95%CI13.8%~35.1%),見圖2。敏感性分析結(jié)果顯示,固定效應(yīng)模型的合并患病率為27%,結(jié)果相近,逐一剔除文獻(xiàn)后,合并患病率無明顯改變,因此,本研究結(jié)果穩(wěn)健可靠。顯示兩側(cè)基本對稱,無發(fā)表偏倚。漏斗圖見圖3。
圖2 PDN患病率meta分析森林圖
圖3 納入文獻(xiàn)的漏斗圖
2.3.2 不同亞組PDN患病率的meta分析結(jié)果按評估工具、地區(qū)、樣本量進(jìn)行亞組分析,結(jié)果見表2。納入文獻(xiàn)共使用5種評估標(biāo)準(zhǔn)。使用S-LANSS量表測得PDN患病率最高為35.5%,其次是DN4量表為29.1%, MNSI量表為25.4%,同時使用MNSI量表和DN4量表最低為3.8%,僅1篇文獻(xiàn)使用臨床訪談,測得PDN患病率為23.6%。亞洲地區(qū)(27.5%)高于非亞洲地區(qū)(17.4%)。樣本量>1000例(17.4%)低于樣本量≤1000例(26.5%)。
表2 PDN患病率亞組meta分析結(jié)果
2.3.3 影響因素
(1)性別:共10項研究[9-12,14-15,17,19,20,25-26]報告了性別對PDN患病率的影響。各研究間異質(zhì)性較?。↖2=41%,P=0.08),采用固定效應(yīng)模型,meta分析結(jié)果顯示:女性PDN患病率高于男性 [OR=1.49, 95%CI(1.37,1.61),P=0.000],見圖 4。
圖4 性別與PDN患病率關(guān)系的meta分析
(2)年齡:共5項研究[10-11,15,19,22]報告了年齡對PDN患病率的影響。其中3項研究異質(zhì)性較大(I2=78%,P=0.01),采用隨機(jī)效應(yīng)模型,meta分析結(jié)果顯示:[OR=1.54, 95%CI(0.87, 2.73)],即年齡≥60歲與其他年齡段相比發(fā)生PDN的可能性無差異。另外2項研究I2=46%,P=0.18)異質(zhì)性較小,采用固定效應(yīng)模型,meta分析結(jié)果顯示:年齡≥65歲的患病率高于<65歲的糖尿病患者[OR=1.7, 95%CI(1.48, 1.96),P=0.000],見圖5、圖6。
圖5 年齡≥60歲患者與PDN患病率關(guān)系的meta分析
圖6 年齡≥65歲患者與PDN患病率關(guān)系的meta分析
(3)病程:共4項研究[10,15,17,22]報告了病程對PDN患病率的影響。各研究間存在顯著異質(zhì)性(I2=93%,P=0.000),采用隨機(jī)效應(yīng)模型,meta分析結(jié)果顯示:病程≥10年患病率高于病程<10年的 患 者[OR=2.19,95%CI(1.12,4.29),P=0.020],見圖7。
圖7 病程與PDN患病率關(guān)系的meta分析
(4)BMI:共7項 研 究[9-11,17,19,22,25]報 告 了BMI對PDN患病率的影響。各研究間存在異質(zhì)性(I2=82%,P=0.000),采用隨機(jī)效應(yīng)模型,meta分析結(jié)果顯示:BMI≥30的患病率高于BMI<30的患者[OR=1.75,95%CI(1.27,2.4),P=0.001],見圖8。
(5)HbA1c:共 4項 研 究[11,15,25,26]報 告 了HbA1c對PDN患病率的影響。各研究間異質(zhì)性較?。↖2=12%,P=0.030),采用固定效應(yīng)模型, meta分析結(jié)果顯示:HbA1c≥7 %患病率高于HbA1c<7 %的患者[OR=1.33, 95%CI(1.04,1.70),P=0.020],見圖9。
圖9 HbA1c與PDN患病率關(guān)系的meta分析
(6)HBP: 共 3項研究[11-12,22]報告了HBP對PDN患病率的影響。各研究間異質(zhì)性較大(I2=85%,P=0.001),采用隨機(jī)效應(yīng)模型,meta分析結(jié)果顯示:合并有HBP的糖尿病患者PDN患病率高于未合并HBP的糖尿病患者 [OR=2.05,95%CI(1.16,3.62),P=0.010],見圖10。
圖10 HBP與PDN患病率關(guān)系的meta分析
(7)吸煙: 共8項研究[9-10,12,14,17,19-20,22]報告了吸煙對PDN患病率的影響。各研究間存在異質(zhì)性(I2=91%,P=0.000),采用隨機(jī)效應(yīng)模型,meta分析結(jié)果顯示:吸煙與不吸煙患者發(fā)生PDN的可能性無差異[OR=1.05,95%CI(0.70,1.56),P=0.830],見圖11。
圖11 吸煙與PDN患病率關(guān)系的meta分析
(8)運(yùn)動 : 共2項研究[15,22]報告了運(yùn)動對PDN患病率的影響。各研究間存在異質(zhì)性(I2=61%,P=0.110),采用隨機(jī)效應(yīng)模型,meta分析結(jié)果顯示:規(guī)律運(yùn)動可以降低PDN的發(fā)生率[OR=0.56,95%CI(0.32,0.97),P=0.040],見圖12。
圖12 運(yùn)動與PDN患病率關(guān)系的meta分析
(9)糖尿病類型:共3項研究[9-11]報告了糖尿病類型對PDN患病率的影響。各研究間異質(zhì)性較大(I2=91%,P=0.000),采用隨機(jī)效應(yīng)模型,meta分析結(jié)果顯示:糖尿病類型不影響PDN的患病率[OR=1.010,95%CI(0.50, 2.03),P=0.980],見圖13。
圖13 糖尿病類型與PDN患病率關(guān)系的meta分析
對納入文獻(xiàn)≥10篇的影響因素(性別使用漏斗圖進(jìn)行偏倚風(fēng)險分析,如圖14所示,漏斗圖左右基本對稱,無發(fā)表偏倚。
圖14 性別發(fā)表偏倚分析漏斗圖
本研究得出PDN的患病率為23.1%,與Didier等[11]調(diào)查的20.3%基本一致。PDN的患病率較高,但是并未引起足夠的重視。日本的一項研究[27]顯示,只有36.4%的患者被醫(yī)師承認(rèn)他們患有PDN,患者由于缺少對PDN相關(guān)知識的了解,不知道疼痛與糖尿病有關(guān),很少將他們的癥狀報告給醫(yī)師,導(dǎo)致它的診斷普遍不足。我國作為世界上糖尿病患病人數(shù)最多的國家,對PDN的相關(guān)研究較少,缺少PDN患病的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),國內(nèi)現(xiàn)有的文獻(xiàn)對PDN的診斷標(biāo)準(zhǔn)不一致,多為小樣本單中心。
通過亞組分析和敏感性分析異質(zhì)性可能來源于地區(qū)、樣本量和評估工具等。亞洲地區(qū)患病率大于非亞洲地區(qū),可能與生活方式、飲食和衛(wèi)生保健政策、經(jīng)濟(jì)條件、文化差異等有關(guān)。樣本量的大小對異質(zhì)性有一定的影響,樣本量≥1000例的PDN患病率低。目前PDN的診斷方法多采用量表評估,亞組分析顯示不同的評估標(biāo)準(zhǔn)對研究結(jié)果的異質(zhì)性有一定的影響。建議未來的相關(guān)研究可以統(tǒng)一診斷標(biāo)準(zhǔn),提高各研究間的可比性。量表帶有很強(qiáng)的主觀性,建議可以與神經(jīng)電生理檢查配合使用,以增強(qiáng)客觀可信度。
本研究顯示,女性發(fā)生PDN的可能性高于男性,這與既往研究結(jié)果[10,12,15]一致。Abbott等[28]對英國社區(qū)人群調(diào)查發(fā)現(xiàn)女性與男性相比,疼痛癥狀的風(fēng)險增加了50%??赡艿脑蚴翘幚硖弁吹闹袠胁煌?,也可能受雌激素或心理社會因素等的影響。高齡是PDN發(fā)生的危險因素,這與Sang等[16]對韓國的一項多中心、大樣本橫斷面研究的結(jié)果一致。糖尿病病程超過10年P(guān)DN發(fā)生的可能性更高,這一發(fā)現(xiàn)已被其他研究所證實[29-34]。糖尿病病程影響PDN的機(jī)制尚不清楚,可能的原因是長時間持續(xù)的慢性高血糖會導(dǎo)致多種生化途徑激活,從而誘導(dǎo)神經(jīng)元氧化應(yīng)激,導(dǎo)致神經(jīng)缺血和損傷[35]。BMI≥30 與PDN的發(fā)生顯著相關(guān),這與Jambart等[10]、Aslam等[14]的研究結(jié)果一致,PDN患病率隨BMI的增加呈線性增加。HbA1c≥7 %發(fā)生 PDN的可能性更高,這可能與HbA1c≥7 %時會增加葡萄糖代謝并產(chǎn)生各種神經(jīng)損害物質(zhì)有關(guān)。共病高血壓是PDN發(fā)生的危險因素,這與已有的研究結(jié)果一致[22,32,36-37]。對嚙齒類動物的研究表明,高血壓對糖尿病神經(jīng)病變的累加效應(yīng)損害了雪旺細(xì)胞和軸突周圍的髓鞘[38],從而解釋了高血壓與PDN之間的關(guān)系。規(guī)律運(yùn)動被報道為一個保護(hù)因素[39-40],這與本研究的結(jié)論一致,這可能與運(yùn)動能改善患者糖代謝和神經(jīng)傳導(dǎo)有關(guān)。