HIV感染者疲劳发病率的Meta分析

郁 艳，翁文佳，王新宇，黄晓婕，张 明，高艳青

随着联合抗反转录病毒疗法（combination antiretroviral therapy, cART）出现，AIDS逐渐成为一种慢性病，与之相关的抑郁、焦虑、疲劳、认知障碍等也越来越受到关注。其中HIV相关疲劳发作频繁，可长期存在，无法通过简单的休息来缓解，会导致患者失业、社会孤立、自我护理活动减少等，给患者带来了极大的痛苦[1]。它也是HIV感染者低存活率的前兆，限制患者生活自理能力，甚至有可能致残[1-3]。

目前HIV感染者疲劳发病率的流行病学调查结果相差较大[4]，且癌症、脑卒中、帕金森病、炎症性肠病等其他慢性疾病的疲劳重要性逐步得到认识和研究。因此本研究汇总分析了相关研究，其中绝大多数都是在门诊招募接受治疗的HIV感染者，排除了住院患者和患有冠状动脉缺血、心力衰竭、癌症等严重合并症的参与者，旨在全面了解HIV相关疲劳的患病情况，引起医务人员的重视，从生理、心理、社会等方面帮助HIV感染者减轻疲劳。

1 资料与方法

1.1 资料来源 检索Pubmed、Embase、Cochrane library和PsycINFO数据库中发表的所有关于HIV感染者疲劳发病率的文献。检索词包括：“HIV”“HIV infections” “AIDS”和“fatigue”，检索时间截至2021年7月。以PubMed为例，其具体检索策略见图1。此外，结合手工检索，以纳入更多文章。本研究已在PROSPERO（CRD42021242631）上完成注册。

图1 PubMed 检索策略Table 1 Search strategy in PubMed

1.2 纳入与排除标准 文献纳入标准：①参与者有HIV感染，年龄＞18岁；②提供疲劳发病率或可以计算的数据；③有标准的评估疲劳严重程度的测量工具；④样本量≥100的观察性研究，如病例对照研究、横断面研究或队列研究。文献排除标准：①重复发表的文献；②数据不全、不可靠；③综述，评论，专家意见，会议摘要等；④参与者患有以疲劳为特征的共病，如肾病、癌症或多发性硬化症，以及孕妇等。

1.3 数据提取及质量评价 2名调查人员独立进行数据提取和质量评价，如有问题双方协商或咨询其他人员。从纳入的研究中摘录以下信息：论文的第一作者、发表时间、调查国家、研究对象特征、样本数、疲劳发病率和男女人数等。参照纽卡斯尔-渥太华量表对病例对照以及队列研究进行质量评价。参照美国卫生保健质量和研究机构（Agency for Healthcare Research and Quality, AHRQ）评分对横断面研究进行质量评价，共11条项目，总分0～11分，0～3分为低质量文献，4～7分为中质量文献，8～11分为高质量文献[5]。

1.4 统计学处理 使用Stata 16.0软件进行Meta分析。因为纳入文献的部分发病率不在0.3～0.7范围之内，故采用双反正弦法对原始数据进行转换，再根据公式P=[sin(tpda/2)]2进行还原。用I2和Q检验评估各研究之间的统计学异质性。若P＜0.10且I2＞50%，则认为研究之间的异质性有统计学意义，采用随机效应模型；反之，则采用固定效应模型。采用敏感性分析和亚组分析探索异质性来源。通过Begg检验和 Egger检验分析发表偏倚，当P＞0.05时，提示无发表偏倚。

2 结 果

2.1 文献筛选结果 文献基本情况采用系统综述和Meta分析优先报告的条目（preferred reporting items for systematic reviews and Meta-Analyses,PRISMA）原则和流程进行文献筛选，共检索到相关文献6005篇，最终根据纳入标准纳入23篇[6-28]。文献筛选流程见图2。研究共包括8213个样本量，其中疲劳人数为4758人。

图2 文献筛选流程图Figure 2 Flow chart of literature screening

2.2 纳入文献的基本特征及质量评价 纳入文献的作者、发表年份、国家、研究纳入的患者年龄、样本量、文献质量评分等基本信息见表1。

表1 纳入文献的基本信息Table 1 Basic information of the included literature

续表1

2.3 合并效应量 因为各研究之间存在异质性（I2=98.27%，P＜0.001），故采用随机效应模型进行分析。结果显示，HIV感染者疲劳合并发病率为62%（95% CI：53%～70%）。见图3。

图3 HIV感染者疲劳发病率森林图Figure 3 Forest plot of fatigue incidence in people who living with HIV

2.4 亚组分析 按照年龄、性别等类别进行亚组分析，结果显示年龄较小、接受cART较少、睡眠障碍和抑郁患者占比高的研究中HIV感染者的疲劳发病率明显更高（P均＜0.05）。而疲劳发病率高低与HIV感染者性别、基线CD4+T淋巴细胞计数、样本量、确诊HIV感染时间无统计学关联，见表2。

表2 HIV感染者疲劳发病率亚组分析情况Table 2 Subgroup analysis of fatigue incidence in people who living with HIV

续表2

2.5 敏感性分析 用逐一剔除单个研究的方法进行敏感性分析，数据的稳健性较好，去掉任何1个数据，HIV感染者疲劳发病率与剔除前总发病率未发生明显改变，见图4。

图4 HIV感染者疲劳发病率敏感性分析Figure 4 Sensitivity analysis of fatigue incidence in people who living with HIV

2.6 发表偏倚分析 行Begg检验和Egger检验，结果显示，Begg检验（Z=0.320，P=1.249），Egger检验（Z=0.730，P=0.466），且漏斗图无明显不对称，因此研究不存在发表偏倚，见图5。

图5 纳入文献的发表偏倚漏斗图Figure 5 Funnel plot of publication bias in the included literature

3 讨 论

本研究结果显示，HIV感染者疲劳发病率为62%（95% CI：53%～70%），考虑到一般人群疲劳发病率在20%～25%之间[29]，HIV感染者报告的较高疲劳发病率表明，疲劳是一种重要的共病，需要医疗保健提供者给予足够的关注。鉴于这些患者的高发病率以及疲劳对生活质量的负面影响，有必要采取预防措施，对患者进行教育、干预和进一步的临床评估。

在一些研究中，没有观察到年龄和疲劳之间的联系[3，25，30]。需要注意的是，在本研究中，亚组分析结果显示年长的参与者比年轻的参与者疲劳发病率更低，这与Sabranski等[27]的研究结果一致。这可能是因为年长的HIV感染者对身体健康功能下降有着更好的耐受性，他们也有更多的时间和经验来调整适应治疗，以及焦虑、抑郁随着年龄增长减少所致[31-32]。

在cART应用广的人群中，HIV感染者疲劳发病率明显降低，这与cART可以抑制病毒复制，促进免疫重建，改善HIV感染者预后和提高生活质量相关，因此有必要对cART进行大力推广应用。此外，本研究发现CD4+T淋巴细胞计数与疲劳无关，这与大多数研究结果一致[7，20-21]。这可能是因为本研究纳入的文献中，大多数参与者都应用了cART且CD4+T淋巴细胞计数＞200 cell/mm3，他们使用的抗反转录病毒药物可以控制病毒复制和慢性炎症，使相关的机会性感染和疾病不易发生，因而减轻了HIV相关的疲劳风险[33]。

有抑郁共病的HIV感染者疲劳发病率更高，这与之前的研究一致[14-16]。抑郁与疲劳有很强的相关性，抑郁也是未来疲劳状态的预测因素。疲劳和抑郁具有潜在的共同的中枢神经系统通路，它们不可避免地互为因果[10，34-35]。同样地，睡眠障碍也与疲劳相关，睡眠障碍是疲劳1年随访时的预测指标[36]。这就意味着治疗HIV相关疲劳需要结合患者的心理和睡眠状况进行综合治疗。在对HIV感染者的日常护理中，要及早发现疲劳及其潜在的原因，可以对患者进行教育，控制危险因素，并在出现或倾向于这些情况时进行治疗。

在评估HIV感染者的疲劳严重程度时，纳入研究使用的量表都是经过验证的标准量表，具有良好的内部一致性和测试信度，量表评分越高，表示患者的疲劳越严重。在所有量表中，FSS量表和HRFS量表是最值得关注和推广的。FSS量表因为条目少和敏感度高，是评估疲劳最常用和最广为人知的量表，除了AIDS，也广泛应用于癌症、帕金森病、多发性硬化、系统性红斑狼疮等其他疾病中。HRFS量表则是由56个条目组成的，专门针对HIV相关疲劳开发的量表，对HIV感染者疲劳的严重程度、相关因素和不良后果进行了详尽而全面的评估。研究发现，翻译后的HRFS量表中文版也具有较好的效度和信度，适合在中国HIV感染者中使用[37]。

本研究存在一些不足，因为原始数据的局限性，本研究无法确定病毒载量、疾病分期、教育水平和工作情况等因素对HIV感染者疲劳发病率的影响。此外，由于纳入研究使用的疲劳评估量表没有统一，故无法对HIV感染者的疲劳严重程度进行分级和相关因素分析，希望在未来能进行更深入的研究。

综上所述，HIV感染者疲劳发病率为62%，这与年龄较小、接受cART较少、睡眠障碍和抑郁密切相关。医疗工作者应警惕疲劳的发生，建立全程管理体系，从生理、心理、社会等方面给予HIV感染者帮助，以提升患者生活质量。