2型糖尿病患者合并冠心病的危险因素的Meta分析

田 磊

2型糖尿病患者合并冠心病的危险因素的Meta分析

田 磊

目的对2型糖尿病合并冠心病的危险因素进行分析，为2型糖尿病患者的冠心病预防提供依据。方法检索中国期刊全文数据库（CNKI），外文数据库EMBASE、MEDLINE，对入选的文献应用STATA软件进行Meta分析。结果TG因素的中文研究合并SMD值为0.59（P=0.000），英文研究合并SMD值为0.01（P=0.921）；TC因素的中文研究合并SMD值为0.41（P=0.000），英文研究合并SMD值为0.19（P=0.025）；年龄因素的中文研究合并SMD值为0.443（P=0.003），英文研究合并SMD值为0.31（P=0.000）；HDL因素的中文研究合并SMD值为-0.473（P=0.006），英文研究合并SMD值为-0.51（P=0.000）；吸烟因素的中文研究合并RR值为0.957（P=0.701），英文研究合并RR值为1.606（P=0.000）；冠心病家族史因素的合并RR值为1.134（P=0.361）。在敏感性分析中，得到了类似的结果。结论合并冠心病组的TC、年龄因素显著高于对照组患者，而HDL则显著较低，说明TC、年龄、HDL是2型糖尿病患者诱发冠心病的显著性影响因素。

2型糖尿病；冠心病；Meta分析

糖尿病（DM）是一种较为严重的慢性代谢性疾病，是导致慢性并发症特别是血管并发症的病理基础之一。而研究发现2型糖尿病并发冠心病（CHD）已成为患者致死、致残的主要原因。有研究表明，2型糖尿病患者死于心脏病的危险是未患2型糖尿病患者的2～4倍[1]。2型糖尿病已经被视为冠心病的等危症。

国内外学者对于究竟是哪些因素导致了2型糖尿病患者诱发冠心病进行了很多研究，主要是基于特定人群的生化指标、生活习惯等方面的研究，但并没有得出一致性的结论。本文通过对其中一些关于生化指标以及生活习惯指标的研究进行Meta分析，通过对文献的评价来探讨2型糖尿病患者合并冠心病的高危因素。并为社区探索2型糖尿病高危人群筛查指标以及冠心病的预防提供依据。

1 资料与方法

1.1 资料来源检索中文期刊全文数据库CNKI（2000～2012年），外文数据库EMBASE、MEDLINE（2000～2012年），中文以“2型糖尿病”和“冠心病”，“糖尿病”和“冠心病”，“糖尿病”、“冠心病”和“危险因素”为关键词；英文以“Type 2 diabetes”和“Coronary disease”，“Diabetes mellitus”和“Coronary disease”，“Diabetes mellitus”、“Coronary disease”和“Risk factors”为关键词，收集期间发表的有关糖尿病合并冠心病危险因素分析的病例对照研究文献资料。根据以上标准，共检索出中文文献48篇，英文文献31篇，共计79篇。

1.2 文献入选及排除标准2000年至今在国内外杂志公开发表的文献。文献为独立的病例对照研究，分为2型糖尿病合并冠心病组及2型糖尿病组，以评价2型糖尿病和2型糖尿病合并冠心病的各项指标为目的的文献，排除试验目的不符合本文研究目的的文献，排除2型糖尿病合并其它心血管疾病的文献，排除重复发表的文献。

根据以上标准，共排除文献63篇。其中33篇文献研究目的与本研究目的不一致；20篇文献研究的疾病不符，非2型糖尿病和冠心病；5篇文献的疾病分组不是2型糖尿病合并冠心病组及2型糖尿病组；4篇文献入选指标不是本研究要求的危险因素指标；1篇文献重复发表。经过进一步筛选，入选本次Meta分析的文献共有16篇。其中中文文献12篇，英文文献4篇。

1.3 分析危险因素的确定根据各文献研究的危险因素反映内容的一致性，选择TG（甘油三酯）、TC（总胆固醇）等五项生化指标以及冠心病家族史和吸烟等作为危险因素进行分析。

1.4 分析方法

1.4.1 统计分析本研究应用Stata 11.0对2型糖尿病合并冠心病的危险因素进行Meta分析。连续变量采用标准化均数差法（SMD）作为效应尺度，并用95%可信区间（95%Confidence Interval,95%CI）表达；计数变量采用危险比（RR值）作为效应尺度，并用95%可信区间表达。合并进行Meta分析前，先利用卡方分布进行异质性检验。当各研究间无统计学异质性时（P≥0.05），采用固定效应模型做Meta分析；当各研究间存在临床异质性时（P＜0.05），应讨论可能产生异质性的原因，分亚组进行分析，或采用随机效应模型做Meta分析。

1.4.2 发表偏倚分析采用漏斗图分析的方法，对纳入文献的发表偏倚进行分析讨论。

1.4.3 敏感性分析为了研究各种不确定性对结果的影响，选择不同的效应模型（固定效应模型或随机效应模型）来对得到的结论进行验证。

2 分析结果

2.1 纳入文献数据汇总本研究从被选择的文献中提取出相应的数据，具体见表1（生化指标单位：mmol/l）。

2.2 Meta分析结果

2.2.1 合并组与对照组TG因素的比较纳入TG因素比较的文献共有15篇，其中，合并组697例，对照组1220例。在合并分析前，应进行同质性检验。检验结果表明：卡方=64.00（d.f.=14），P=0.000，I2=78.1%，说明入选文献具有异质性。考虑可能是由于选择的人群不同带来的中英文文献之间的差异，所以将中英文研究分亚组分别进行合并分析。英文文献不存在异质性，应使用固定效应模型。Meta分析结果表明：森林图的菱形图案与垂直线相交，合并SMD=0.012（P=0.921）。分析结果表明，合并组与对照组在TG因素上没有显著的统计学差异。中文文献在分亚组合并后仍然存在异质性，分析后未找到产生异质性的原因，故选择随机效应模型进行合并，结果显示，合并组和对照组在TG因素上有显著的统计学差异。两个亚组的TG因素都是合并组高于对照组，但显著程度并不一致（见图1）。

表1 纳入本研究的文献的相关数据

2.2.2 合并组与对照组吸烟因素的比较纳入吸烟因素比较的文献共有6篇，其中，合并组319例，对照组892例。在合并分析前，应进行同质性检验。检验结果表明：卡方=22.62（d.f.=5），P=0.000，I2=77.9%，说明入选文献具有异质性。考虑可能是由于选择的人群不同带来的中英文文献之间的差异，所以将中英文研究分亚组分别进行合并分析。英文文献不存在异质性，应使用固定效应模型。Meta分析结果表明：森林图的菱形图案在垂直线的右侧，合并SMD=1.72（P=0.000）。分析结果表明，合并组与对照组在吸烟因素上有显著的统计学差异。中文文献在分亚组合并后不存在异质性，应当使用固定效应模型进行Meta分析。Meta分析结果表明：森林图的菱形图案与垂直线相交，合并SMD=0.985（P=0.903）。分析结果表明，合并组与对照组在吸烟上没有显著的统计学差异（见图2）。

2.2.3 合并组与对照组TC因素的比较纳入TC因素比较的文献共有15篇，其中，合并组764例，对照组1400例。在合并分析前，应进行同质性检验。检验结果表明：卡方=50.20（d.f.=14），P=0.000，I2=70.1%，说明入选文献具有异质性。考虑可能是由于选择的人群不同带来的中英文文献之间的差异，所以将中英文研究分亚组分别进行合并分析。英文文献不存在异质性，应使用固定效应模型。Meta分析结果表明：森林图的菱形图案在垂直线的右侧，合并SMD=0.191（P=0.000）。分析结果表明，合并组与对照组在TC因素上有显著的统计学差异。中文文献在分亚组合并后仍然存在异质性，分析后未找到产生异质性的原因，故选择随机效应模型进行合并，结果显示，合并组和对照组在TC因素上有显著的统计学差异。两个亚组的TC因素都是合并组高于对照组（见图3）。

2.2.4 合并组与对照组家族史因素的比较纳入家族史因素比较的文献共有4篇，其中，合并组231例，对照组504例。在合并分析前，应进行同质性检验。检验结果表明：卡方=0.63（d.f.=3），P=0.890，I2=0.0%，说明入选文献不具有异质性，应当使用固定效应模型进行Meta分析。Meta分析结果表明：森林图的菱形图案与垂直线相交，合并RR值=1.134（P=0.361）。分析结果表明，合并组与对照组在家族史因素上没有显著的统计学差异（见图4）。

2.2.5 合并组与对照组年龄因素的比较纳入年龄因素比较的文献共有14篇，其中，合并组609例，对照组1187例。在合并分析前，应进行同质性检验。检验结果表明：卡方=46.44（d.f.=14），P=0.000，I2=69.9%，说明入选文献具有异质性，考虑可能是由于选择的人群不同带来的中英文文献之间的差异，所以将中英文研究分亚组分别进行合并分析。英文文献不存在异质性，应使用固定效应模型。Meta分析结果表明：森林图的菱形图案在垂直线的右侧，合并SMD=0.31（P=0.000）。分析结果表明，合并组与对照组在年龄因素上有显著的统计学差异。中文文献在分亚组合并后仍然存在异质性，分析后未找到产生异质性的原因，故选择随机效应模型进行合并，结果显示，合并组和对照组在年龄因素上有显著的统计学差异，两个亚组得出的结论一致。（见图5）。

2.2.6 合并组与对照组HDL因素的比较纳入HDL因素比较的文献共有12篇，其中，合并组578例，对照组1131例。在合并分析前，应进行同质性检验。检验结果表明：卡方=53.66（d.f.=11），P=0.000，I2=79.5%，说明入选文献具有异质性，考虑可能是由于选择的人群不同带来的中英文文献之间的差异，所以将中英文研究分亚组分别进行合并分析。英文文献不存在异质性，应使用固定效应模型。Meta分析结果表明：森林图的菱形图案在垂直线的左侧，合并SMD=-0.510（P=0.000）。分析结果表明，合并组与对照组在HDL因素上有显著的统计学差异。中文文献在分亚组合并后仍然存在异质性，分析后未找到产生异质性的原因，故选择随机效应模型进行合并，结果显示，合并组和对照组在HDL因素上有显著的统计学差异，两个亚组得出的结论一致。（见图6）。

2.2.7 合并组与对照组BMI指数因素的比较纳入BMI指数因素比较的文献共有9篇，其中，合并组397例，对照组689例。由于文献中只给出了BMI指数的均值和标准差，无法计算其OR值，不能进行合并分析。其中的6个研究[7,8,10,11,12,16]显示，合并组与对照组在BMI指数因素上没有显著的统计学差异。

图1 合并组与对照组TG因素分析的森林图

图2 合并组与对照组吸烟分析的森林图

图3 合并组与对照组TC因素分析的森林图

图4 合并组与对照组家族史因素分析的森林图

图5 合并组与对照组年龄因素分析的森林图

图6 合并组与对照组HDL因素分析的森林图

图7 TG因素数据漏斗图

2.3 发表性偏倚分析通过Meta分析的漏斗图分析显示，各项研究的效应点基本呈现对称分布，没有明显的发表偏倚（仅以TG因素数据漏斗图为例见图7，其它漏斗图从略）。

2.3.1 敏感性分析为了判断Meta分析结果的稳定性，本研究采用了不同的效应模型进行敏感性分析，具体结果见表2。

表2 不同的效应模式敏感性分析

从表2可以看到，通过更换不同的效应模型而做出的敏感性分析，得到的P值较为接近。各种因素在两种不同的效应模型中得出的结论是一致的。

2.4 结论合并冠心病组的TC、年龄因素显著高于对照组患者，而HDL则显著较低，说明TC、年龄、HDL是糖尿病患者诱发冠心病的显著性影响因素。而BMI和冠心病家族史因素显示合并组与对照组无显著性差异，并不是影响2型糖尿病患者诱发冠心病的显著因素。此外，TG、吸烟因素在亚组分析时两组得出的结论显著性不一致，在英文文献的分析中合并冠心病组显著高于对照组患者。可能是由于人群选择带来的差异。结论可能存在一定程度的偏倚，需要更进一步的研究。

3 讨论

冠心病是2型糖尿病的常见慢性并发症之一，冠心病所致死亡是2型糖尿病患者的主要死亡原因。从本文研究的结论中可以看出，相对于对照组，合并冠心病组的TG、TC、年龄因素显著偏大，HDL因素显著偏小，上述因素都是2型糖尿病患者诱发冠心病的重要危险因素。其中TG、HDL等的变化带来的血脂异常，通常称为三联症[14]。这是并发冠心病的常见症状。而由于2型糖尿病和冠心病都属于生活方式疾病，所以生活习惯如吸烟等对这两种疾病的影响显得尤为重要。因此，社区医院在对2型糖尿病患者进行慢性病管理时，应对年龄偏大，有吸烟习惯，TG、TC水平偏高，HDL水平偏低的患者给予更多的关注，通过一系列措施使其血脂水平保持正常，并通过宣传教育等手段对于有吸烟等不良生活习惯的患者提供帮助，以减少冠心病这一严重的2型糖尿病并发症出现的概率，这对于社区2型糖尿病患者的筛查以及冠心病的预防有着重要的意义。

另外，有国外的研究指出，地域与人群的不同、平时的饮食结构和习惯等因素可能也是导致2型糖尿病患者诱发冠心病的高危因素，但也没有一致性的结论。本文由于篇幅有限，其它的危险因素还需要进一步研究。

本文通过Meta分析系统评价了影响2型糖尿患者诱发冠心病的危险因素。在指标的选取上，国内的文献无论是单一的临床研究还是系统评价研究，大多关注患者的生化指标，而患者的生活习惯和方式作为重要的因素往往被忽视。本文尽管只涉及到两个非生化因素指标，但对于社区指导2型糖尿病患者预防冠心病还是有一定积极的意义。

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R541.4;R587.1

A

1673-5846(2013)04-0033-06

中国药科大学国际医药商学院国际贸易教研室，江苏南京 211198

田磊，男，中国药科大学国际医药商学院国际贸易教研室。研究方向：卫生经济学，药物经济学。E-mail：cputianlei@163.com。