中国青年脑卒中发病危险因素的 Meta分析

王云霞,卢祖洵,张 蕲,汪志宏

脑卒中是一种高发病率、高致残率的疾病,严重威胁着人类的生命与健康。在世界范围内我国属于脑卒中高发地区,而近年来脑卒中的发生呈现年轻化趋势[1]。一般认为脑卒中发生时,年龄 ＜45岁为青年脑卒中[2]。有关研究表明,我国人群 35～45岁青年脑卒中发病率男性为 18/10万 ～142/10万,女性为 23/10万 ～95/10万[3]。青年脑卒中的发生直接导致了青年人群生命质量的降低和社会劳动力的丧失,给家庭和社会带来了沉重的经济和精神负担。本研究采用循证医学中 Meta分析的方法对中国青年人群脑卒中发病的危险因素的研究结果进行系统评价,探讨青年脑卒中发病的危险因素,为制定青年脑卒中的预防干预策略提供理论依据。

1 资料与方法

1.1 文献选择标准 纳入标准:(1)研究对象为 15～45岁的青年 (病例和对照组均为中国青年),且按公认的标准被诊断为脑卒中;(2)研究目的为探讨中国青年人群脑卒中发病的危险因素,暴露定义基本相似;(3)实验设计为病例 -对照研究或分为病例组和对照组,且按照两组进行暴露因素比较的现况或回顾性研究;(4)有研究开展的年限或文章公开发表的时间;(5)对样本大小有明确的规定;(6)原始数据提供 OR值和 95%可信区间 (95%CI)或通过数据可计算出 OR值和 95%CI。排除标准:参考 Lichtenstein[4]的标准和自定义标准对文献进行质量评估,对质量较差、报告重复、数据不完整及计算有误的文献进行剔除。

1.2 检索方法 采用国际公认的系统评价检索策略。检索数据库包括中国期刊全文数据库 (2003—2009年)、维普(VIP)期刊全文数据库 (1989—2009年)、万方数据库(1981—2009年),同时辅以文献追溯等收集国内发表的以及学位论文中关于中国青年脑卒中发病危险因素研究的文献。将“青年”、 “危险因素 ”与 “卒中”、 “脑血管病”、“脑血栓 ”、“脑梗死”、“脑出血”之一作为检索式,采用主题词与关键词相结合的方法进行检索。

1.3 统计学方法 应用国际循证医学协作网提供的统计软件Revman 4.2对所收集到的数据进行异质性检验及合并 OR值和95%CI的计算。(1)当纳入研究异质性检验结果 P＞0.05时,采用固定效应模型 (fixed effects model)做 Meta分析;当纳入研究异质性检验结果 P≤0.05时,采用随机效应模型 (random effects mode1)。(2)输出合并的 OR值及95%CI,并对合并统计量进行检验,采用 Z检验。若 P≥0.05多个研究合并统计量无统计学意义;若 P＜0.05合并统计量具有统计学意义。(3)当纳入文献数 ＞5时,采用漏斗图 (funnel plot)分析潜在的发表偏倚。(4)运用敏感性分析检测 Meta分析结果的稳定性:①随机效应模型与固定效应模型结果的比较;②纳入文献数 ＞5时,排除漏斗图中明显偏离 95%CI的点进行 Meta分析,所得结果与纳入全部文献时的分析结果进行比较[5]。

2 结果

2.1 纳入文献的基本情况 根据上述检索策略,共检索到文献 457篇,按照纳入和排除标准进行筛选,最后进入本研究的文献共 12篇[6-17],其中 1篇为匹配病例 -对照研究,其余文献为成组设计。累积病例 2 869例,对照 13 592例。纳入文献的基本情况详见表 1。

表 1 入选文献基本情况Table 1 Information about studies included

2.2 主要危险因素的 Meta分析 根据纳入文献的研究内容以及各危险因素可参考的文献数目,本研究选择了家族史、高血压、高血脂、吸烟、饮酒和肥胖 6个危险因素进行系统评价。

2.2.1 异质性检验 对各危险因素的参考文献进行异质性检验,发现高血脂和肥胖与青年脑卒中发病关系的文献一致性较好 (P＞0.05),采用固定效应模型;关于家族史、高血压、吸烟和饮酒与青年脑卒中发病关系的文献存在异质性 (P＜0.05),采用随机效应模型。

2.2.2 Meta分析结果 结果显示,家族史、高血压、高血脂、吸烟和饮酒的合并 OR值均大于 1,且经过 Z检验均有统计学意义,为中国青年脑卒中发病的危险因素。肥胖的合并OR值为 2.03,但 95%CI包含 “1”,故本研究尚不能认为肥胖是中国青年脑卒中发病的危险因素 (见表 2)。

表 2 中国青年脑卒中发病危险因素的 Meta分析Table 2 Meta-analysis of risk factors of stroke among the youth in China

2.2.3 发表性偏倚和敏感性分析 以各参考文献的 OR值为横坐标,以 OR值对数的标准误为纵坐标分别绘制各因素与中国青年脑卒中发病关系的漏斗图。结果显示,饮酒与青年脑卒中发病关系的漏斗图对称性较好,而家族史、高血压、高血脂和吸烟的漏斗图对称性较差,提示存在发表性偏倚。对研究资料分别采用固定效应模型和随机效应模型进行计算,其结果的一致性可在一定程度上反映合并结果的可靠性[18]。研究结果表明,高血压、高血脂、吸烟、饮酒和肥胖与中国青年脑卒中的关系采用两种效应模型所得结果非常接近;两种效应模型所得结果均表明,家族史为中国青年脑卒中的危险因素,但两结果效应强度相差较大,提示该结果稳定性较差 (见表 3)。另外,为了了解个别研究对合并结果的影响,本研究将各因素漏斗图中偏离 95%CI的点剔除后重新进行 Meta分析。结果表明,剔除偏离 95%CI的研究后,家族史、高血压和饮酒的参考文献异质性消除,各漏斗图对称性有所改善;将各因素的OR值与未剔除文献时进行比较,除家族史的合并 OR值变化较大外,其他各危险因素 OR值变化较小 (见表 4)。

表 3 固定效应模型和随机效应模型结果比较Table 3 Comparison of results from fixed and random effects models

表 4 剔除部分文献后的 Meta分析结果Table 4 Meta-analysis resultsafter some studies deleted

3 讨论

Meta分析将相同研究问题的多个研究结果视为一个多中心研究的结果,运用多中心研究的统计方法进行综合分析和评价,可在节省研究费用和时间的情况下增大样本含量,提高检验效能[19]。目前,国内许多研究人员运用病例 -对照的方法或思想对青年脑卒中发病的危险因素进行了研究,但各研究结果有所不同,本研究在复习、整理以往研究结果的基础上,运用循证医学的方法,对青年脑卒中发病的主要危险因素进行了系统评价。

国内研究认为,在中青年脑血管病的危险因素中,高血压占首要地位,其次为高血脂、吸烟、酗酒等[20]。国外有研究指出,青年脑卒中最普遍的原因是早期动脉硬化,最常见的危险因素是高血压、高血脂、吸烟和卒中家族史[21]。我国 65岁以下脑卒中发病危险因素的 Meta分析表明,高血压病的 OR值为 7.12,排在各危险因素之首[22]。本研究高血压作为青年脑卒中危险因素的 OR值为 6.60,居第一位。高血脂和吸烟与青年脑卒中关系的合并 OR值分别为 4.86、2.20。45岁以下脑卒中吸烟和高脂血症是最常见的危险因素,发病高峰在 40岁以上的患者高脂血症占 35%[23]。本研究饮酒与青年脑卒中关系的合并 OR值为 2.51。饮酒与脑卒中呈量效关系,适量饮酒可降低冠心病和缺血性脑卒中事件;而酗酒或过量饮酒则可增加脑卒中的发病率[24]。有关资料表明 24 h内饮酒量超过 40 g乙醇是脑梗死的一个独立危险因素[25];而长期大量饮酒不仅能使血压水平提高,还可以改变血液中的某些成分,导致血小板功能低下及纤溶活性增高;同时可导致脑深穿支小动脉内膜纤维素样坏死、玻璃样变及微动脉瘤形成而诱发卒中[26]。肥胖的 OR值为 1.48,但其 95%CI包含 “1”,因此,本次研究尚不能证实肥胖与青年脑卒中发病的关系。尽管如此,合理饮食、加强锻炼、保持适当体质量对脑卒中危险因素的正向作用是肯定的,保持适当体质量应当作为健康生活方式的一部分。家族史作为青年脑卒中危险因素的 OR值为 5.91,但敏感性分析显示,该结果稳定性较差。虽然两种效应模型的结果均表明,家族史为青年脑卒中发生的危险因素,但两结果效应强度相差较大,同时,剔除偏离 95%CI的点后进行分析所得结果也有较大的变化。该结果不稳定的原因可能为:(1)存在发表偏倚;(2)纳入文献样本含量相差较大,文献存在异质性。

从传统意义上来讲,脑卒中是一种老年性疾病,但近年来,45岁以下青年脑卒中的发病率呈上升趋势,青年缺血性脑卒中占全部缺血性脑卒中的 3%～20%[27-28]。青年脑卒中与老年脑卒中的危险因素有所不同。研究资料显示,中青年组饮酒、吸烟的比例明显高于老年组,而高血压、糖尿病低于老年组[29]。Zeiler等[30]的研究结果也表明,老年脑卒中患者高血压、糖尿病、高胆固醇和高三酰甘油有着较高的比例。与老年脑卒中相比,青年脑卒中具有更大的可干预性。因此,应对青年人进行宣传教育,倡导健康生活方式,使青年人树立健康意识,杜绝不良的生活习惯,从而降低青年脑卒中的危险因素,延缓脑卒中的发病年龄。

本研究的不足之处:(1)纳入文献数量较少,样本含量相差较大;(2)脑卒中的发病类型较多,但由于可纳入文献较少,本研究放弃了对不同类型脑卒中危险因素的分层分析,在一定程度上影响了分析结果的准确性;(3)Meta分析本身的局限性。Meta分析为二次分析,存在发表偏倚、定位偏倚等,其分析结果的真实性和有效性也在很大程度上依赖于原始文献的质量。

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