动态动脉硬化指数与冠心病相关性的Meta分析

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随着社会经济的飞速发展和生活水平的日益提高，我国居民的生活方式发生了变化，冠状动脉性心脏病(coronary heart disease，CHD)，简称冠心病，其发病率及死亡率呈上升态势，已成为严重威胁人类健康的重大公众问题[1]。众所周知，动脉硬化是冠心病发生发展的基本病理基础，同时也是冠心病发生和死亡的独立预测因子。因此，通过评价动脉硬化程度来评估病人冠状动脉的病变程度具有现实意义。在这一背景下，动态动脉硬化指数(ambulatory arterial stiffness index，AASI)应运而生。AASI利用24 h动态血压监测的数值，通过计算收缩压(SBP)与舒张压(DBP)之间的动态变化关系来反映动脉的弹性功能[2]，这一指标能否确切地反映动脉硬化程度，特别是反映冠状动脉的病变程度，目前各研究报道结果并不一致，仍有待进一步考量。本研究对有关AASI与冠心病相关性的文献进行Meta分析，为进一步指导临床治疗、判断预后提供循证医学证据。

1 资料与方法

1.1 纳入与排除标准

1.1.1 研究类型 纳入2006年—2016年公开发表的关于AASI与冠心病的文献。要求可提取样本含量、均数和标准差。排除重复发表、病例诊断标准不明确、质量较差、文献纳入研究对象过少、综述和无法获取相关数据的文献。

1.1.2 研究对象 冠心病组为通过冠状动脉造影证实或经临床确诊为冠心病的病人；进一步将冠心病病人根据病变支数分为单支病变组、双支病变组(左主干病变记为双支病变)和三支病变组。对照组为年龄、性别与冠心病组病人相当的非冠心病者。排除有严重肝、肾疾病及其他心脏病者。

1.1.3 AASI检测方法 采用全自动动态血压监测仪测量24 h血压，日间至少每30 min监测1次血压，夜间至少每60 min监测1次血压，要求有效血压读数达到应测次数的80%以上。利用所测得的血压数据，分析计算DBP与SBP之间的动态变化关系，以SBP为自变量，DBP为因变量，进行线性回归分析，计算出斜率β，AASI=1-回归斜率(β)。

1.2 检索策略 以“动态动脉硬化指数”“冠心病”为中文检索词，检索中国期刊全文数据库(CNKI)、万方数据库、维普中文科技期刊全文数据库(VIP)、中国生物医学文献数据库(CBM)；以“ambulatory arterial stiffness index、 coronary heart disease”为英文检索词，检索PubMed、Embase、the Cochrane Library等英文数据库的相关文献，并手工检索纳入研究的参考文献。检索时间设定为从2006年—2016年。

1.3 文献筛选 由两名评价员独立阅读所获文献，在排除明显不符合纳入标准的研究后，对可能符合纳入标准的研究通过阅读全文，以确定是否真正符合纳入标准。如遇分歧通过讨论解决或由第三方裁定。

1.4 提取数据 提取各研究的发表信息，纳入研究对象的基线资料、检测方法、检测数据。如文献资料数据不全，应尽可能与原作者联系获取。

1.5 统计学处理 采用从Cochrane协作网下载的Review Manager 5.3软件进行Meta分析。效应量采用平均差(MD)及其95%可信区间(CI)为统计量，先对所纳入的研究进行异质性检验，若异质性可接受(P>0.05)，则采用固定效应模型进行分析；若异质性较大(P≤0.05)，则采用随机效应模型进行分析。以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结 果

2.1 纳入文献的基本情况 根据文献纳入及排除标准，筛选获得纳入本研究的文献共17篇。包括4 912例研究对象，其中冠心病组2 256例，对照组2 656例。纳入研究的基本情况见表1。

表1 纳入研究的基本情况

2.2 Meta分析结果

2.2.1 冠心病组与正常对照组AASI比较 共纳入10项研究。各研究结果间统计学异质性较大(P<0.05，I2=82%)，故采用随机效应模型。Meta分析结果显示：冠心病组与对照组AASI比较差异有统计学意义[MD=0.05，95%CI(0.03，0.06)，P<0.000 01]，冠心病组AASI高于对照组。详见图1。

图1 冠心病组与正常对照组AASI比较的森林图

2.2.2 单支病变组与正常对照组AASI比较 共纳入9项研究，各研究结果间统计学异质性可接受(P=0.67，I2=0%)，故采用固定效应模型。Meta分析结果显示：单支病变组与对照组AASI比较差异无统计学意义[MD=0.01，95%CI(-0.01，0.03)，P=0.29]，尚不能说明单支病变组AASI高于对照组。详见图2。

图2 单支病变组与正常对照组AASI比较的森林图

2.2.3 双支病变组与正常对照组AASI比较 共纳入7项研究，各研究结果间统计学异质性较小(P=0.09，I2=45%)，故采用固定效应模型。Meta分析结果显示：双支病变组与正常对照组AASI比较差异有统计学意义[MD=0.06，95%CI(0.03，0.09)，P<0.000 1]，双支病变组AASI高于正常对照组。详见图3。

图3 双支病变组与正常对照组AASI比较的森林图

2.2.4 三支病变组与正常对照组AASI比较 共纳入7项研究，各研究结果间统计学异质性较小(P=0.29，I2=18%)，故采用固定效应模型。Meta分析结果显示：三支病变组与对照组AASI比较差异有统计学意义[MD=0.09，95%CI(0.07，0.12)，P<0.000 01]，三支病变组AASI高于正常对照组。详见图4。

图4 三支病变组与正常对照组AASI比较的森林图

2.2.5 双支病变组与单支病变组AASI比较 共纳入7项研究，各研究结果间统计学异质性较小(P=0.38，I2=6%)，故采用固定效应模型。Meta分析结果显示：双支病变组与单支病变组AASI比较差异有统计学意义[MD=0.05，95%CI(0.02，0.07)，P=0.000 8]，双支病变组AASI高于单支病变组。详见图5。

图5 双支病变组与单支病变组AASI比较的森林图

2.2.6 三支病变组与单支病变组AASI比较 共纳入7项研究，各研究结果间统计学异质性较小(P=0.39，I2=5%)，故采用固定效应模型。Meta分析结果显示：三支病变组与单支病变组AASI比较差异有统计学意义[MD=0.08，95%CI(0.05，0.10)，P<0.000 01]，三支病变组AASI高于单支病变组。详见图6。

图6 三支病变组与单支病变组AASI比较的森林图

2.2.7 三支病变组与双支病变组AASI比较 共纳入7项研究，各研究结果间统计学异质性较小(P=0.98，I2=0%)，故采用固定效应模型。Meta分析结果显示：三支病变组与双支病变组AASI比较差异有统计学意义[MD=0.03，95%CI(0.01，0.06)，P=0.010]，三支病变组AASI高于双支病变组。详见图7。

图7 三支病变组与双支病变组AASI比较的森林图

2.3 发表偏倚 经计算失安全系数(Nfs0.05)为193.68(P<0.05)，即为排除发表偏倚，最少需加入约190余篇未发表的无统计学意义的“阴性研究”才能推翻AASI与冠心病有较强相关性的结论。失效安全系数较大，提示结果可靠性较好，偏性影响较小。

3 讨 论

动脉硬化的发病机制复杂，目前尚未完全阐明，其中“内皮损伤反应学说”得到较多专家学者的认同，该学说认为：各种危险因素在不同的阶段都损伤动脉内膜，而粥样硬化性病变的形成是动脉对内皮、内膜损伤做出的炎症 -纤维增生性反应的结果。动脉硬化是动脉硬化性心血管疾病(ASCVD)发生和死亡的独立预测因子，通过无创的动脉硬化检测，可以早期发现并及时干预动脉硬化的进程，对预防动脉粥样硬化斑块的进一步形成乃至冠心病的发生发展都具有重要意义。2006年，有研究提出一种通过分析24 h动态血压监测数值来计算反应动脉硬化程度的指标AASI，其原理在于，健康人的血管富有弹性，当SBP升高时，DBP也就相应升高[2,20]；但对于存在动脉硬化的病人，随着动脉弹性的下降，当SBP升高时，DBP升高不明显甚至降低。利用24 h动态血压监测数值，分析DBP与SBP之间动态的变化关系，计算得出AASI。与脉搏波传导速度(PWV)不同，这一指标反映的是全身整体血管的硬化程度。一项包含11 291例高血压病人的研究表明：AASI可独立于年龄、性别、吸烟等危险因素，预测心血管死亡及致死性卒中[21]。Bastos等[22]进行了一项包含1 200例病人的研究表明：AASI与PWV、分层心血管风险有关，可以预测心血管事件及卒中。另外，1篇包含51例病人横断面研究的Meta分析表明：AASI与动脉血管功能有关，可以预测心血管事件[23]。除预测心血管事件外，仍有研究报道AASI与高血压病人靶器官损伤有关，包括颈动脉内膜中层厚度、尿微量白蛋白、肌酐清除率、左心室肥厚等[24 -25]。

本研究对有关AASI与冠心病相关性的文献进行Meta分析。结果显示：冠心病组与正常对照组AASI比较差异有统计学意义，说明AASI与冠心病存在相关性。且随着冠状动脉病变程度的加重，AASI与冠心病的相关性越强。值得注意的是，单支病变组与正常对照组AASI比较差异无统计学意义，其原因可能在于AASI并不是一个直接反映动脉硬化的指标，受个体差异及不同测量参数等多种因素的影响较大。

在评价AASI与冠心病的相关性的过程中，部分研究存在较大的异质性，这可能与研究对象的人群特征、动态血压监测仪型号、操作人员技术水平等差异有关。本Meta分析纳入文献以中文及英文文献为主，可能会漏检其他语种的文献。另外，本次纳入的文献对因果关系的证明缺乏说服力，只能表明两者之间有一定的关联，因此还需要纳入大样本、多中心、前瞻性、随机试验进一步证明或排除两者之间的因果关系。