引用本文: 朱潔云, 羅毅灃, 王霄玲, 鐘枝梅, 李倩, 李柏成, 張劍鋒. BMI 與慢性阻塞性肺病患者死亡率相關性的 Meta 分析. 中國循證醫學雜志, 2019, 19(7): 811-817. doi: 10.7507/1672-2531.201903069 復制
版權信息: ?四川大學華西醫院華西期刊社《中國循證醫學雜志》版權所有,未經授權不得轉載、改編
慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)是以持續性氣流受限為特征的疾病,其患病率和死亡率在世界范圍均呈上升趨勢,目前已成為全球第三大死因[1, 2]。眾所周知,在一般人群中,超重和肥胖與較高的死亡風險相關。然而多項研究報道[3-5],與正常體重相比,超重和肥胖 COPD 患者全因死亡率更低,這一現象被稱為“肥胖悖論”[6]。近年來,體重指數(body mass index,BMI)與 COPD 死亡率之間的關系越來越受到人們關注,國內外也有眾多文獻報道了 BMI 與 COPD 死亡率的相關性,但單個研究樣本量較小、隨訪時間不統一,且報道結果也不完全一致。2012 年,Cao 等[7]的 Meta 分析結果顯示超重和肥胖對 COPD 患者有保護作用,最近一項納入 13 個隊列研究、涉及 285 960 例 COPD 患者的 Meta 分析結果也表明,與正常體重相比,超重和肥胖的 COPD 患者全因死亡率較低[8]。但這兩個 Meta 分析納入研究均為國外研究,缺乏國內數據支持。由于飲食習慣、生活方式、人種、醫療條件等不同,上述結論是否適用于我國 COPD 患者尚不明確。因此,本研究對近年來國內外已公開發表的有關 BMI 與 COPD 死亡率相關性的隊列研究進行系統評價,探討 BMI 與 COPD 死亡率的相關性,以期為更好地評估 COPD 患者的預后提供依據。
1 資料與方法
1.1 納入與排除標準
1.1.1 研究類型
隊列研究(回顧性或前瞻性)。
1.1.2 研究對象
根據肺功能標準確診為 COPD 的患者。
1.1.3 暴露因素
根據 BMI 分組,至少分為 2 組,包括正常體重組。國內研究按我國成人 BMI 標準:BMI≤18.5 kg/m2 為低體重,18.5~23.9 kg/m2 為正常體重,24.0~27.9 kg/m2 為超重,≥28 kg/m2 為肥胖。國外研究按 WHO 推薦標準:BMI≤18.5 kg/m2 為低體重,18.5~24.9 kg/m2 為正常體重,25.0~29.9 kg/m2 為超重,≥30 kg/m2 為肥胖。因不同地區對低體重 BMI 的界定差異較大,故亦納入低體重標準為 BMI≤20 kg/m2 的研究。
1.1.4 結局指標
全因死亡率。
1.1.5 排除標準
① 非中、英文文獻;② 重復報道的文獻;③ 無相關結局指標的文獻;④ 分析數據不全或缺失,聯系原作者也無法獲得數據的文獻。
1.2 文獻檢索策略
計算機檢索 PubMed、EMbase、The Cochrane Library、CNKI、WanFang Data 和 VIP 數據庫,搜集 BMI 與 COPD 死亡率相關的隊列研究,檢索時限均從建庫至 2019 年 2 月。同時追溯納入文獻的參考文獻。中文檢索詞包括:慢性阻塞性肺疾病、COPD、體重指數、體質指數、BMI、肥胖、死亡率、預后等;英文檢索詞包括:chronic obstructive pulmonary disease、COPD、BMI、body mass index、obesity、obese、mortality、prognosis 等。以 PubMed 為例,其具體檢索策略見框 1。
 
														1.3 文獻篩選與數據提取
由 2 名研究者獨立篩選文獻、提取資料并交叉核對。如有分歧,則通過討論或與第三方協商解決。文獻篩選時首先閱讀文題,在排除明顯不相關的文獻后,進一步閱讀摘要和全文以確定是否納入。如有需要,通過郵件、電話聯系原始研究作者獲取未確定但對本研究非常重要的信息。資料提取內容包括:① 基本信息:第一作者、發表時間、研究所在地、樣本量、性別比例、年齡、研究類型、隨訪時間;② 所關注的結局指標和結果測量數據;③ BMI 的分組情況;④ 偏倚風險評價的相關要素。
1.4 納入研究的偏倚風險評價
由 2 名研究者采用 NOS 量表獨立評價納入研究的偏倚風險,并交叉核對結果。
1.5 統計分析
采用 RevMan 5.3 軟件進行 Meta 分析。計數資料采用風險比(risk ratio,RR)為分析統計量,并提供其 95%CI。納入研究結果間的異質性采用χ2 檢驗進行分析(檢驗水準為 α=0.1),同時結合I2 定量判斷異質性大小。若各研究結果間無統計學異質性,則采用固定效應模型進行 Meta 分析;若各研究結果間存在統計學異質性,則進一步分析異質性來源,在排除明顯臨床異質性的影響后,采用隨機效應模型進行 Meta 分析。Meta 分析的水準設為α=0.05。明顯的臨床異質性采用亞組分析或敏感性分析等方法進行處理,或只行描述性分析。
2 結果
2.1 文獻篩選流程及結果
初檢共獲得相關文獻 1 793 篇,經逐層篩選后,最終納入 14 個隊列研究[4, 9-21],包括 494 060 例 COPD 患者。文獻篩選流程及結果見圖 1。
 圖1
				文獻篩選流程及結果
						
				圖1
				文獻篩選流程及結果
			
									*所檢索的數據庫及檢出文獻數具體如下:PubMed(
2.2 納入研究的基本特征
見表 1。
 表1
                納入研究的基本特征
			
						表1
                納入研究的基本特征
		 	
		 			 			2.3 納入研究的偏倚風險評價結果
見表 2。
 表2
                納入研究的偏倚風險評價結果(分)
			
						表2
                納入研究的偏倚風險評價結果(分)
		 	
		 			 			2.4 Meta 分析結果
2.4.1 BMI 與 COPD 全因死亡率的相關性
納入的 14 個研究[4, 9-21]比較了低體重與正常體重 COPD 患者的全因死亡率,納入的 8 個研究[4, 9, 13, 15, 16, 18, 20, 21]比較了超重或肥胖與正常體重 COPD 患者的全因死亡率。隨機效應模型 Meta 分析結果顯示:與正常體重患者相比,低體重 COPD 患者的全因死亡率更高[RR=1.40,95%CI(1.15,1.71),P=0.000 8](圖 2),超重[RR=0.65,95%CI(0.54,0.79),P<0.000 1]或肥胖[RR=0.37,95%CI(0.20,0.67),P=0.001]COPD 患者的全因死亡率更低(圖 3 和圖 4),其差異均有統計學意義。
 圖2
				低體重與正常體重 COPD 患者死亡率比較的 Meta 分析
						
				圖2
				低體重與正常體重 COPD 患者死亡率比較的 Meta 分析
			
														 圖3
				超重與正常體重 COPD 患者死亡率比較的 Meta 分析
						
				圖3
				超重與正常體重 COPD 患者死亡率比較的 Meta 分析
			
														 圖4
				肥胖與正常體重 COPD 患者死亡率比較的 Meta 分析
						
				圖4
				肥胖與正常體重 COPD 患者死亡率比較的 Meta 分析
			
														2.4.2 亞組分析
按隨訪時間(<5 年或≥5 年)、研究類型(回顧性或前瞻性)進行亞組分析。結果顯示:隨訪<5 年亞組分析結果與整體結果基本一致。隨訪≥5 年亞組,低體重[RR=1.30,95%CI(0.91,1.85),P=0.15]、肥胖[RR=0.26,95%CI(0.04,1.88),P=0.18]COPD 患者與正常體重患者死亡率的差異無統計學意義;超重患者的死亡率略低于正常體重患者[RR=0.71,95%CI(0.53,0.94),P=0.02],差異有統計學意義。按納入研究類型進行亞組分析結果與整體結果基本一致。結果見表 3。
 表3
                BMI 與 COPD 患者死亡率相關性 Meta 分析的亞組分析結果
			
						表3
                BMI 與 COPD 患者死亡率相關性 Meta 分析的亞組分析結果
		 	
		 			 			2.4.3 敏感性分析
采用逐一剔除各個研究的方法進行敏感性分析,結果均未發生明顯改變,提示結果較穩定。剔除 Yamauchi 等[4]與 Yang 等[12]2 個研究后,低體重組異質性顯著降低;剔除 Chailleux 等[18]研究后超重組異質性顯著降低,說明這 3 個研究可能是異質性的主要來源,但研究結果并未發生方向性改變。
2.5 發表偏倚
針對低體重與正常體重 COPD 患者比較的全因死亡率結局指標繪制漏斗圖,結果顯示,各研究點左右分布基本對稱,提示存在發表偏倚的可能性較小(圖 5)。
 圖5
				針對低體重與正常體重 COPD 患者全因死亡率的漏斗圖
						
				圖5
				針對低體重與正常體重 COPD 患者全因死亡率的漏斗圖
			
														3 討論
COPD 是一種以持續性氣流受限為特征的可以預防和治療的疾病,在我國 40 歲及以上人群中 COPD 患病率高達 9.9%[22]。有研究[23, 24]報道,與高 BMI 相比,低 BMI 人群的 COPD 患病率更高。多項隊列研究[4, 9, 14, 21]表明,低 BMI 的 COPD 患者全因死亡率較高,而高 BMI 的 COPD 患者的全因死亡率較低。
BMI 與全因死亡風險負相關的情況也存在于心力衰竭、慢性腎臟病、2 型糖尿病、肺動脈高壓等疾病中[25, 26],這一現象被稱為“肥胖悖論”,首先由 Gruberg 等[27]提出。“肥胖悖論”的具體機制尚不明確,可能的機制為低體重使肌肉組織減少,累及膈肌和呼吸肌,使呼吸肌萎縮、功能降低,長期做功易出現呼吸肌疲勞甚至呼吸衰竭,增加死亡的風險[28]。而肥胖本身與呼吸困難有關,肥胖 COPD 患者更傾向于早期就診、早期治療,從而降低因延誤治療導致病情加重和死亡的風險。也有研究[29]報道 BMI 與肺功能惡化呈負相關,與正常體重相比,低體重 COPD 患者急性加重頻率更高,超重和肥胖患者急性加重頻率較低,肥胖患者肺氣腫發生率也較低[30],說明肥胖對 COPD 患者有積極的保護作用,而低體重是 COPD 預后不良的危險因素。因此 BMI 是預測 COPD 患者預后和長期生存率的有用指標[31, 32]。
本 Meta 分析結果顯示:低體重的 COPD 患者全因死亡率較高,超重或肥胖的 COPD 患者全因死亡率較低,這與 Guo 等[8]的 Meta 分析基本一致。本 Meta 分析納入了國內外研究,并按隨訪時間和納入研究類型進行亞組分析,同時逐一剔除每項研究后進行敏感性分析,結果未發生明顯改變,說明本研究結果較可靠、代表性更好。本研究亞組分析結果還提示,隨訪時間≥5 年時,組間的差異減少,其可能的原因為:COPD 是一種慢性消耗性疾病,隨著病程的延長,原超重或肥胖的 COPD 患者的 BMI 也會逐漸降低,即各體重組 COPD 患者的 BMI 差異減少,從而導致死亡率的組間差異減少。
本研究的局限性:①納入研究多為回顧性研究,不能排除混雜因素的影響,偏倚風險較高;② 本研究只檢索中英文文獻,有可能存在語言偏倚;③ 各研究的 BMI 分組不統一,可能導致臨床異質性,但受納入研究數量限制,無法按此進行亞組分析,影響結果的準確性。
綜上所述,當前證據表明,低體重 COPD 患者的全因死亡率較高,超重或肥胖 COPD 患者的全因死亡率較低。因此,對低 BMI 的 COPD 患者,營養干預應與其他治療相伴而行。受納入研究質量和數量的影響,上述結論仍需大樣本、多中心、高質量的前瞻性隊列研究予以證實。
利益沖突聲明 無利益沖突。
慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)是以持續性氣流受限為特征的疾病,其患病率和死亡率在世界范圍均呈上升趨勢,目前已成為全球第三大死因[1, 2]。眾所周知,在一般人群中,超重和肥胖與較高的死亡風險相關。然而多項研究報道[3-5],與正常體重相比,超重和肥胖 COPD 患者全因死亡率更低,這一現象被稱為“肥胖悖論”[6]。近年來,體重指數(body mass index,BMI)與 COPD 死亡率之間的關系越來越受到人們關注,國內外也有眾多文獻報道了 BMI 與 COPD 死亡率的相關性,但單個研究樣本量較小、隨訪時間不統一,且報道結果也不完全一致。2012 年,Cao 等[7]的 Meta 分析結果顯示超重和肥胖對 COPD 患者有保護作用,最近一項納入 13 個隊列研究、涉及 285 960 例 COPD 患者的 Meta 分析結果也表明,與正常體重相比,超重和肥胖的 COPD 患者全因死亡率較低[8]。但這兩個 Meta 分析納入研究均為國外研究,缺乏國內數據支持。由于飲食習慣、生活方式、人種、醫療條件等不同,上述結論是否適用于我國 COPD 患者尚不明確。因此,本研究對近年來國內外已公開發表的有關 BMI 與 COPD 死亡率相關性的隊列研究進行系統評價,探討 BMI 與 COPD 死亡率的相關性,以期為更好地評估 COPD 患者的預后提供依據。
1 資料與方法
1.1 納入與排除標準
1.1.1 研究類型
隊列研究(回顧性或前瞻性)。
1.1.2 研究對象
根據肺功能標準確診為 COPD 的患者。
1.1.3 暴露因素
根據 BMI 分組,至少分為 2 組,包括正常體重組。國內研究按我國成人 BMI 標準:BMI≤18.5 kg/m2 為低體重,18.5~23.9 kg/m2 為正常體重,24.0~27.9 kg/m2 為超重,≥28 kg/m2 為肥胖。國外研究按 WHO 推薦標準:BMI≤18.5 kg/m2 為低體重,18.5~24.9 kg/m2 為正常體重,25.0~29.9 kg/m2 為超重,≥30 kg/m2 為肥胖。因不同地區對低體重 BMI 的界定差異較大,故亦納入低體重標準為 BMI≤20 kg/m2 的研究。
1.1.4 結局指標
全因死亡率。
1.1.5 排除標準
① 非中、英文文獻;② 重復報道的文獻;③ 無相關結局指標的文獻;④ 分析數據不全或缺失,聯系原作者也無法獲得數據的文獻。
1.2 文獻檢索策略
計算機檢索 PubMed、EMbase、The Cochrane Library、CNKI、WanFang Data 和 VIP 數據庫,搜集 BMI 與 COPD 死亡率相關的隊列研究,檢索時限均從建庫至 2019 年 2 月。同時追溯納入文獻的參考文獻。中文檢索詞包括:慢性阻塞性肺疾病、COPD、體重指數、體質指數、BMI、肥胖、死亡率、預后等;英文檢索詞包括:chronic obstructive pulmonary disease、COPD、BMI、body mass index、obesity、obese、mortality、prognosis 等。以 PubMed 為例,其具體檢索策略見框 1。
 
														1.3 文獻篩選與數據提取
由 2 名研究者獨立篩選文獻、提取資料并交叉核對。如有分歧,則通過討論或與第三方協商解決。文獻篩選時首先閱讀文題,在排除明顯不相關的文獻后,進一步閱讀摘要和全文以確定是否納入。如有需要,通過郵件、電話聯系原始研究作者獲取未確定但對本研究非常重要的信息。資料提取內容包括:① 基本信息:第一作者、發表時間、研究所在地、樣本量、性別比例、年齡、研究類型、隨訪時間;② 所關注的結局指標和結果測量數據;③ BMI 的分組情況;④ 偏倚風險評價的相關要素。
1.4 納入研究的偏倚風險評價
由 2 名研究者采用 NOS 量表獨立評價納入研究的偏倚風險,并交叉核對結果。
1.5 統計分析
采用 RevMan 5.3 軟件進行 Meta 分析。計數資料采用風險比(risk ratio,RR)為分析統計量,并提供其 95%CI。納入研究結果間的異質性采用χ2 檢驗進行分析(檢驗水準為 α=0.1),同時結合I2 定量判斷異質性大小。若各研究結果間無統計學異質性,則采用固定效應模型進行 Meta 分析;若各研究結果間存在統計學異質性,則進一步分析異質性來源,在排除明顯臨床異質性的影響后,采用隨機效應模型進行 Meta 分析。Meta 分析的水準設為α=0.05。明顯的臨床異質性采用亞組分析或敏感性分析等方法進行處理,或只行描述性分析。
2 結果
2.1 文獻篩選流程及結果
初檢共獲得相關文獻 1 793 篇,經逐層篩選后,最終納入 14 個隊列研究[4, 9-21],包括 494 060 例 COPD 患者。文獻篩選流程及結果見圖 1。
 圖1
				文獻篩選流程及結果
						
				圖1
				文獻篩選流程及結果
			
									*所檢索的數據庫及檢出文獻數具體如下:PubMed(
2.2 納入研究的基本特征
見表 1。
 表1
                納入研究的基本特征
			
						表1
                納入研究的基本特征
		 	
		 			 			2.3 納入研究的偏倚風險評價結果
見表 2。
 表2
                納入研究的偏倚風險評價結果(分)
			
						表2
                納入研究的偏倚風險評價結果(分)
		 	
		 			 			2.4 Meta 分析結果
2.4.1 BMI 與 COPD 全因死亡率的相關性
納入的 14 個研究[4, 9-21]比較了低體重與正常體重 COPD 患者的全因死亡率,納入的 8 個研究[4, 9, 13, 15, 16, 18, 20, 21]比較了超重或肥胖與正常體重 COPD 患者的全因死亡率。隨機效應模型 Meta 分析結果顯示:與正常體重患者相比,低體重 COPD 患者的全因死亡率更高[RR=1.40,95%CI(1.15,1.71),P=0.000 8](圖 2),超重[RR=0.65,95%CI(0.54,0.79),P<0.000 1]或肥胖[RR=0.37,95%CI(0.20,0.67),P=0.001]COPD 患者的全因死亡率更低(圖 3 和圖 4),其差異均有統計學意義。
 圖2
				低體重與正常體重 COPD 患者死亡率比較的 Meta 分析
						
				圖2
				低體重與正常體重 COPD 患者死亡率比較的 Meta 分析
			
														 圖3
				超重與正常體重 COPD 患者死亡率比較的 Meta 分析
						
				圖3
				超重與正常體重 COPD 患者死亡率比較的 Meta 分析
			
														 圖4
				肥胖與正常體重 COPD 患者死亡率比較的 Meta 分析
						
				圖4
				肥胖與正常體重 COPD 患者死亡率比較的 Meta 分析
			
														2.4.2 亞組分析
按隨訪時間(<5 年或≥5 年)、研究類型(回顧性或前瞻性)進行亞組分析。結果顯示:隨訪<5 年亞組分析結果與整體結果基本一致。隨訪≥5 年亞組,低體重[RR=1.30,95%CI(0.91,1.85),P=0.15]、肥胖[RR=0.26,95%CI(0.04,1.88),P=0.18]COPD 患者與正常體重患者死亡率的差異無統計學意義;超重患者的死亡率略低于正常體重患者[RR=0.71,95%CI(0.53,0.94),P=0.02],差異有統計學意義。按納入研究類型進行亞組分析結果與整體結果基本一致。結果見表 3。
 表3
                BMI 與 COPD 患者死亡率相關性 Meta 分析的亞組分析結果
			
						表3
                BMI 與 COPD 患者死亡率相關性 Meta 分析的亞組分析結果
		 	
		 			 			2.4.3 敏感性分析
采用逐一剔除各個研究的方法進行敏感性分析,結果均未發生明顯改變,提示結果較穩定。剔除 Yamauchi 等[4]與 Yang 等[12]2 個研究后,低體重組異質性顯著降低;剔除 Chailleux 等[18]研究后超重組異質性顯著降低,說明這 3 個研究可能是異質性的主要來源,但研究結果并未發生方向性改變。
2.5 發表偏倚
針對低體重與正常體重 COPD 患者比較的全因死亡率結局指標繪制漏斗圖,結果顯示,各研究點左右分布基本對稱,提示存在發表偏倚的可能性較小(圖 5)。
 圖5
				針對低體重與正常體重 COPD 患者全因死亡率的漏斗圖
						
				圖5
				針對低體重與正常體重 COPD 患者全因死亡率的漏斗圖
			
														3 討論
COPD 是一種以持續性氣流受限為特征的可以預防和治療的疾病,在我國 40 歲及以上人群中 COPD 患病率高達 9.9%[22]。有研究[23, 24]報道,與高 BMI 相比,低 BMI 人群的 COPD 患病率更高。多項隊列研究[4, 9, 14, 21]表明,低 BMI 的 COPD 患者全因死亡率較高,而高 BMI 的 COPD 患者的全因死亡率較低。
BMI 與全因死亡風險負相關的情況也存在于心力衰竭、慢性腎臟病、2 型糖尿病、肺動脈高壓等疾病中[25, 26],這一現象被稱為“肥胖悖論”,首先由 Gruberg 等[27]提出。“肥胖悖論”的具體機制尚不明確,可能的機制為低體重使肌肉組織減少,累及膈肌和呼吸肌,使呼吸肌萎縮、功能降低,長期做功易出現呼吸肌疲勞甚至呼吸衰竭,增加死亡的風險[28]。而肥胖本身與呼吸困難有關,肥胖 COPD 患者更傾向于早期就診、早期治療,從而降低因延誤治療導致病情加重和死亡的風險。也有研究[29]報道 BMI 與肺功能惡化呈負相關,與正常體重相比,低體重 COPD 患者急性加重頻率更高,超重和肥胖患者急性加重頻率較低,肥胖患者肺氣腫發生率也較低[30],說明肥胖對 COPD 患者有積極的保護作用,而低體重是 COPD 預后不良的危險因素。因此 BMI 是預測 COPD 患者預后和長期生存率的有用指標[31, 32]。
本 Meta 分析結果顯示:低體重的 COPD 患者全因死亡率較高,超重或肥胖的 COPD 患者全因死亡率較低,這與 Guo 等[8]的 Meta 分析基本一致。本 Meta 分析納入了國內外研究,并按隨訪時間和納入研究類型進行亞組分析,同時逐一剔除每項研究后進行敏感性分析,結果未發生明顯改變,說明本研究結果較可靠、代表性更好。本研究亞組分析結果還提示,隨訪時間≥5 年時,組間的差異減少,其可能的原因為:COPD 是一種慢性消耗性疾病,隨著病程的延長,原超重或肥胖的 COPD 患者的 BMI 也會逐漸降低,即各體重組 COPD 患者的 BMI 差異減少,從而導致死亡率的組間差異減少。
本研究的局限性:①納入研究多為回顧性研究,不能排除混雜因素的影響,偏倚風險較高;② 本研究只檢索中英文文獻,有可能存在語言偏倚;③ 各研究的 BMI 分組不統一,可能導致臨床異質性,但受納入研究數量限制,無法按此進行亞組分析,影響結果的準確性。
綜上所述,當前證據表明,低體重 COPD 患者的全因死亡率較高,超重或肥胖 COPD 患者的全因死亡率較低。因此,對低 BMI 的 COPD 患者,營養干預應與其他治療相伴而行。受納入研究質量和數量的影響,上述結論仍需大樣本、多中心、高質量的前瞻性隊列研究予以證實。
利益沖突聲明 無利益沖突。
 
        

 
                 
				 
																   	
                                                                    
                                                                    
                                                                    
                                                                    
                                                                    
                                                                 
																   	
                                                                    
                                                                    
																	 
                                                                    
                                                                        
                                                                        
                                                                         
																   	
                                                                    
                                                                    
																	 
																   	
                                                                    
                                                                    
																	 
																   	
                                                                    
                                                                    
																	