中国老年人血脂异常患病率的Meta分析

陈曾丽，蒋运兰，卢宇彤，李洁，廖诗沁，刘明婷

国家统计局近期发布的数据显示，截至2019年底，中国≥60岁老年人口已达2.53亿，占总人口的18.1%［1］。2021—2050年是加速老龄化阶段。到2050年，中国≥60岁老年人口将达4亿，占总人口30%以上［2］。人口老龄化是社会发展的重要趋势，也是今后较长一段时期内中国的基本国情［2］。老年人随着年龄的增长，体内各脏器的生理功能逐渐下降，罹患疾病的风险也随之增加。近年来，中国老年人血脂异常的患病率较前明显上升。血脂异常是冠状动脉粥样硬化性心脏病、心肌梗死、缺血性脑卒中等心脑血管疾病的重要危险因素［3］。因此，了解中国老年人血脂异常流行情况，并积极采取健康管理措施控制血脂异常，对于促进中国老年人健康老化具有重要意义［4-5］。目前，针对中国老年人血脂异常的多中心、大样本流行病学调查较少，虽然有研究者对中国老年人血脂异常的患病情况进行了探讨，但受样本量、研究设计方案、调查地域、调查对象群体特征等因素的影响，调查结果也存在着较大差异。基于此，本研究采用Meta分析对中国老年人血脂异常患病率进行系统评价，旨在为血脂异常及心脑血管疾病的早期防治及卫生政策的制定提供科学依据。

1 资料与方法

1.1 纳入与排除标准 纳入标准：（1）研究类型为横断面研究；（2）研究对象为中国≥60岁老年人群；（3）结局指标为血脂异常患病率，包括血脂异常总体患病率、高胆固醇（TC）血症患病率、高三酰甘油（TG）血症患病率、高低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）血症患病率、低高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）血症患病率。排除标准：（1）以住院或门诊患者作为研究对象的文献；（2）未明确报告血脂异常诊断标准或依据的文献；（3）研究数据有误或无法完整提取的文献；（4）重复发表的文献；（5）综述、评论或会议记录；（6）非中、英文文献。

1.2 文献检索策略 于2021年5月，计算机检索中国知网、中国生物医学文献数据库、维普中文科技期刊全文数据库、万方数据知识服务平台、PubMed、Web of Science、EmBase、The Cochrane Library，检索有关中国老年人血脂异常的横断面研究，检索时限均为建库至2021年5月。此外，检索纳入文献的参考文献，以补充获取相关文献。检索策略采用主题词与自由词相结合的方式。英文检索词包括：dyslipidemia、dyslipoproteinemia、blood lipids、blood fat、serum lipids、epidemiology、prevalence、incidence、detection rate、China、Chinese、the aged、the old、aged、aging、elders、the elderly等。中文检索词包括：血脂异常、血脂水平、流行病学、患病率、分布、调查、老年、老年人。

1.3 文献筛选和资料提取 由2名研究者独立筛选文献、提取资料并交叉核对。如遇分歧，则通过讨论或与第3方协商解决。文献筛选时首先通过阅读文题和摘要，在排除明显不相关的文献后，进一步阅读全文以确定是否纳入。资料提取内容主要包括：第一作者、发表年份、地区、抽样方式、样本量、年龄、性别分布、城乡分布、血脂异常诊断标准、主要结局指标。

1.4 纳入研究的偏倚风险评价 由2名研究者采用美国卫生保健质量和研究机构（AHRQ）推荐的横断面研究质量评价量表［6］独立评价纳入研究的偏倚风险，并交叉核对结果。如遇分歧，则通过讨论或与第3方协商解决。AHRQ共包括11个条目，每个条目均采用“是”“否”“不清楚”进行评价，计分方式为“是”计1分、“否”或“不清楚”计0分，各条目得分相加为总分（0～11分）。设定评分0～3分为低质量，4～7分为中等质量，8～11分为高质量。最终纳入中、高质量文献。

1.5 统计学方法 采用Stata 15.1软件进行统计分析，计算中国老年人血脂异常患病率及其95%可信区间（CI）。纳入研究结果间的异质性采用χ2检验进行分析（检验水准为α=0.10），同时结合I2定量判断异质性大小。若各研究结果间异质性I2<50%且P>0.100，则采用固定效应模型进行Meta分析；若各研究结果间异质性I2>50%且P≤0.100，则认为各研究结果间存在异质性，根据性别［7］、年龄［8］和地区（按照经济地理要素）［9］进行亚组分析进一步寻找异质性来源，若无法排除异质性，则采用随机效应模型进行Meta分析。Meta分析的检验水准设为α=0.05。运用漏斗图、Begg's检验和Egger's检验进行发表偏倚评价。采用敏感性分析来评价分析结果的稳定性和可靠性。

2 结果

2.1 文献筛选流程及结果 初检获得中文文献2 134篇、英文文献661篇，经逐层筛选后，最终纳入19个横断面研究［10-28］，包括101 831例研究对象，45 785例老年血脂异常患者。文献筛选流程见图1。

图1 文献筛选流程Figure 1 Flow chart of literature searching and screening

2.2 纳入研究的基本特征与偏倚风险评价结果 纳入研究基本特征、偏倚风险评价结果分别见表1～2。

表1 纳入的中国老年人血脂异常患病率横断面研究的基本特征Table 1 Basic characteristics of included cross-sectional studies about dyslipidemia prevalence in Chinese older adults

表2 纳入的中国老年人血脂异常患病率横断面研究的偏倚风险评价结果Table 2 Bias risk assessment results of included cross-sectional studies about dyslipidemia prevalence in Chinese older adults

2.3 Meta分析结果

2.3.1 血脂异常总患病率 随机效应模型Meta分析结果显示，中国老年人血脂异常患病率为47.0%〔95%CI（40.0%，54.0%）〕（I2=99.8%，P<0.001），见图2。不同类型血脂异常患病率上，高TC血症患病率为19.7%〔95%CI（13.8%，25.5%）〕（I2=99.8%，P<0.001）、 高TG血 症 患 病 率为20.8%〔95%CI（16.2%，25.4%）〕（I2=99.7%，P<0.001）、高LDL-C血症患病率为15.3%〔95%CI（10.7%，19.8%）〕（I2=99.8%，P<0.001），低HDL-C血症患病率为20.2%〔95%CI（7.9%，32.4%）〕（I2=99.8%，P<0.001）。

图2 中国老年人血脂异常患病率Meta分析的森林图Figure 2 Forest plot of overall prevalence of dyslipidemia in Chinese older adults

2.3.2 亚组分析 以性别、年龄和地区作为分组因素进行亚组分析，各亚组均存在较高的异质性，故采用随机效应模型合并效应量。亚组分析结果显示：（1）男性高LDL-C血症患病率高于女性；女性血脂异常总体患病率、高TC血症患病率、高TG血症患病率、低HDL-C血症患病率均高于男性（P<0.001），见表3。（2）年龄方面，老年人血脂异常患病率随年龄增长呈下降趋势（P<0.001）；60～69岁老年人高TC血症患病率、高LDL-C血症患病率均高于70～79与≥80岁老年人，70～79岁老年人高TG血症患病率、低HDL-C血症患病率均高于60～69与≥80岁老年人，≥80岁老年人各类血脂异常患病率均低于60～69、70～79岁老年人（P<0.001），见表4。（3）西部地区老年人高TG血症患病率高于东部地区老年人；东部地区老年人血脂异常总体患病率、高TC血症患病率、高LDL-C血症患病率、低HDL-C血症患病率均高于西部地区老年人（P<0.001），见表5。

表3 中国不同性别老年人血脂异常患病率的Meta分析Table 3 Sex-specific analysis of dyslipidemia prevalence in Chinese older adults

表4 中国不同年龄段老年人血脂异常患病率的Meta分析Table 4 Age group-specific analysis of dyslipidemia prevalence in Chinese older adults

表5 中国不同地区老年人血脂异常患病率的Meta分析Table 5 Region-specific analysis of dyslipidemia prevalence in Chinese older adults

2.4 发表偏倚分析 采用漏斗图和Begg's法和 Egger's法对所有研究进行发表偏倚检验，漏斗图示各研究点基本对称分布于轴线两侧，见图3；Begg's法检验（Z=0.280，P=0.780）和Egger's检验（t=1.160，P=0.261）结果均提示存在发表偏倚的可能性较小。

图3 纳入的中国老年人血脂异常患病率横断面研究的发表偏倚图Figure 3 Publication bias assessment of included cross-sectional studies about dyslipidemia prevalence in Chinese older adults

2.5 敏感性分析 采用逐一剔除单个研究的方法进行敏感性分析，结果显示，合并血脂异常患病率在46.5%和49.5%之间，与47.0%相较，无明显改变，提示Meta分析结果的稳定性较好，见图4。

图4 中国老年人血脂异常患病率的敏感性分析(依次排除单个研究)Figure 4 Leave-one-out sensitivity analysis for included cross-sectional studies about dyslipidemia prevalence in Chinese older adults

3 讨论

本研究对来自全国11个省（自治区、直辖市）的19个研究进行了汇总分析，共纳入调查对象101 831例，包含血脂异常老年人45 785例。AHRQ量表评价结果显示，纳入研究评分在6～8分，表明纳入研究质量在中等以上。Meta分析结果显示，中国老年人血脂异常总体患病率高达47.0%，虽然明显低于欧美国家的60.3%［29］，但与2015年中国《中国居民营养与慢性病状况报告（2015）》中报告的中国成人血脂异常总体患病率为40.4%相比，仍有所上升［30］。鉴于血脂异常可使老年人患心血管疾病的风险大幅增加，故应早期采取综合性干预措施对老年人血脂异常进行防控［31］。异质性检验结果提示，本研究纳入的19个研究间存在较大的异质性。究其原因：一方面可能与中国不同地区的地理气候环境、饮食文化、风俗习惯及医疗水平等存在明显差异有关；另一方面纳入研究在研究时间、设计、规模和评估工具上的差异性也可能是异质性的来源。考虑到各研究间老年人血脂异常患病率差异较大一定程度上可能影响研究结果的可靠性［32］，因此，本研究依据纳入研究的特征按性别、年龄、地区对老年人血脂异常患病率进行了亚组分析。

3.1 性别亚组分析 老年女性除高LDL-C血症患病率低于老年男性外，血脂异常总体患病率及其他各型血脂异常患病率均高于老年男性。女性绝经后雌激素水平的下降可引起肝脏中3-羟基-3-甲基戊二酸单酰辅酶A还原酶（HMGR）活性增强，进而使血浆胆固醇水平升高，从而引发机体糖、脂代谢紊乱［33-34］。男性高LDL-C血症患病率较高的原因可能是：随着年龄的升高，老年男性体内血清睾酮水平逐渐下降，而血清睾酮与LDL-C呈负相关［35］。同时有研究表明，吸烟可导致血清LDL-C水平升高，且对血清LDL-C水平的影响效应存在持续性。与老年女性相较，老年男性吸烟率较高，这也可能是其高LDL-C血症的患病率高于女性的重要原因［36］。未来，基层医务人员应重点关注老年女性、吸烟男性的血脂水平，鼓励其接受定期的健康指导和健康体检，旨在通过早期筛查、严密监测、早期干预以降低其血脂异常的发生风险。

3.2 年龄段亚组分析 本研究发现，老年人血脂异常总体患病率随年龄增长呈下降趋势，且≥80岁老年人各型血脂异常患病率均低于其他2个年龄段老年人，这可能与老年人衰老程度的加深密切相关。老年人随着年龄的增长，身体功能逐渐下降（主要表现在胃肠道消化吸收功能下降，肝细胞合成脂质/转运脂质入血能力减退，脂代谢有关酶类活性降低等方面），再加上摄入食物的总量亦在不断减少，导致老年人血脂异常的患病率随年龄的增长呈现下降趋势［37］。同时高龄老年人慢性病共病患病率较高，这也导致其常同时服用多种药物。研究发现，多重用药亦可引起或加重血脂代谢紊乱［38］。因此，基层医务人员在强化对低龄、中龄老年人血脂异常风险评估的同时，应为社区老年人普及合理用药相关知识，从而通过控制血脂异常等心血管疾病的主要危险因素，降低老年人心血管临床事件发生风险。

3.3 地区亚组分析 东部地区老年人除高TG血症患病率低于西部地区老年人外，血脂异常总体患病率及其他各型血脂异常患病率均高于西部地区老年人，这可能与东部地区经济发达，人均收入高，居民生活质量较高，且居民膳食中脂肪摄入占饮食总热量的比重较高有关。基于此，东部地区基层血脂管理应重点围绕促进老年人养成健康的生活方式和饮食习惯展开，可通过持续开展多种形式的健康教育活动，强化家庭医生为签约家庭成员提供健康随访服务，提高居民健康意识和健康素养，指导居民平衡膳食（尤其是鼓励社区老年人减少脂肪及饱和脂肪酸摄入）、合理营养、科学锻炼，进而改善东部地区老年人血脂异常患病率高这一现状。

综上所述，中国老年人血脂异常患病率较高。不同性别、年龄段、地区老年人血脂异常总体患病率及各型血脂异常患病率存在差异。本研究亦存在局限性：（1）受限于单个率Meta分析的特点，纳入文献间存在较高的异质性，虽然本研究依据纳入研究的特征按性别、年龄、地区进行了亚组分析，但仍不能降低研究间的异质性，这可能一定程度上影响了研究结果的准确性；（2）纳入研究为横断面研究，受研究设计所限，选择、测量等偏倚不可避免；（3）部分纳入文献质量较低。未来仍需采用随机抽样的方式，开展大样本、多中心的流行病学调查，以对本研究结果进行验证。

作者贡献：陈曾丽负责文章构思与设计、论文撰写、英文修订，并对文章整体负责，监督管理；蒋运兰负责文章可行性分析、论文修订、质量控制及审校；卢宇彤、李洁负责文献/资料收集；廖诗沁、刘明婷负责文献/资料整理。

本文无利益冲突。