中国口腔白斑恶变率的Meta分析

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0303

中国全科医学 ›› 2023, Vol. 26 ›› Issue (05): 621-628.DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0303

中国口腔白斑恶变率的Meta分析

杨玲¹, 侯黎莉²^,^*(), 陈卫宏¹, 翁夕媚¹, 罗莎莎³, 夏佳琳¹

1．610075　四川省成都市，成都中医药大学护理学院
2．200011　上海市，上海交通大学医学院附属第九人民医院护理部
3．610072　四川省成都市，成都中医药大学附属医院护理部

收稿日期:2022-02-24 修回日期:2022-06-25 出版日期:2023-02-15 发布日期:2022-11-17
通讯作者: 侯黎莉
作者贡献：杨玲、侯黎莉、罗莎莎负责文章的构思与设计；杨玲、陈卫宏负责文献检索；杨玲、夏佳琳负责数据提取与统计分析；陈卫宏、夏佳琳负责文献质量评价；杨玲负责论文撰写；罗莎莎负责论文修订；翁夕媚进行英文修订；侯黎莉对文章整体负责。
基金资助:
"科技创新行动计划"长三角科技创新共同体领域项目(21002411300)

Malignant Transformation Rate in Chinese Patients with Oral Leukoplakia: a Meta-analysis

YANG Ling¹, HOU Lili²^,^*(), CHEN Weihong¹, WENG Ximei¹, LUO Shasha³, XIA Jialin¹

1. School of Nursing, Chengdu University of TCM, Chengdu 610075, China
2. Nursing Department, Shanghai Ninth People's Hospital, Shanghai Jiaotong University School of Medicine, Shanghai 200011, China
3. Nursing Department, Hospital of Chengdu University of TCM, Chengdu 610072, China

Received:2022-02-24 Revised:2022-06-25 Published:2023-02-15 Online:2022-11-17
Contact: HOU Lili

摘要/Abstract

摘要： 背景口腔癌具有较高的发病率，大多数口腔癌是由口腔潜在恶性疾患造成，口腔白斑是常见的口腔潜在恶性病变。口腔白斑恶变不仅会影响患者的身心健康，而且会给患者家庭和社会带来沉重的经济负担。由于受到样本量、地区差异等因素的限制，我国口腔白斑患者恶变的流行病学特征结果不一。目的系统评价中国人群口腔白斑的恶变率。方法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、Cochrane Library，获取有关中国人群口腔白斑恶变率的队列研究，检索时限均为建库至2022年2月，由2名研究员独立筛选文献，对纳入的研究进行质量评价与数据提取，采用Stata 15.0软件进行统计学分析。结果最终纳入30篇队列研究，包括109 047例患者。Meta分析结果显示，我国口腔白斑患者恶变率为9.0%〔95%CI（7.0%，11.3%）〕。亚组分析结果显示，男性患者口腔白斑恶变率为7.6%〔95%CI（5.1%，10.6%）〕，女性患者口腔白斑恶变率为13.2%〔95%CI（9.5%，17.4%）〕；<60岁患者口腔白斑恶变率为12.3%〔95%CI（9.2%，15.7%）〕，≥60岁患者口腔白斑恶变率为17.9%〔95%CI（13.8%，22.5%）〕；舌部口腔白斑患者的恶变率为16.2%〔95%CI（11.0%，22.2%）〕，其他部位口腔白斑患者的恶变率为6.1%〔95%CI（3.2%，9.6%）〕。结论当前证据表明，中国人群口腔白斑的恶变率较高，女性、年龄≥60岁、舌部口腔白斑恶变率较高。

关键词: 口腔白斑, 恶变率, Meta分析, 队列研究, 中国

Abstract:

Background

Oral cancer is highly prevalent, which is often caused by oral potentially malignant disorders, and oral leukoplakia is the most common. The malignant transformation of oral leukoplakia not only affects the physical and mental health of patients, but also imposesa heavy economic burden on the patient's families and society. Due to limited sample size, regional differences and other factors, the epidemiological characteristics of malignant transformation in Chinese patients with oral leukoplakia in China are various.

Objective

To perform a systematic review of the malignant transformation rate of oral leukoplakia in Chinese patients.

Methods

Databases of CNKI, SinoMed, CQVIP, Wanfang Data, PubMed, Web of Science, Embase and Cochrane Library were searched to identify cohort studies about malignant transformation rate of oral leukoplakia in Chinese patients included from inception to February 2022. Two researchers separately screened the cohort studies, evaluated the qualities and extracted data. Meta-analysis was conducted using Stata 15.0.

Results

Thirty cohort studies including 109 047 patients were finally included. Meta-analysis revealed that the malignant transformation rate of oral leukoplakia in Chinese patients was 9.0%〔95%CI (7.0%, 11.3%) 〕. The results of subgroup analysis revealed that the malignant transformation rate was 7.6% in male patients〔95%CI (5.1%, 10.6%) 〕, and was 13.2% in female patients〔95%CI (9.5%, 17.4%) 〕. The malignant transformation rate of oral leukoplakia in patients aged <60 years was 12.3%〔95%CI (9.2%, 15.7%) 〕, and was 17.9% in those aged ≥60 years 〔95%CI (13.8%, 22.5%) 〕. The malignant transformation rate of tongue leukoplakia was 16.2%〔95%CI (11.0%, 22.2%) 〕, and that of leukoplakia of other parts of the oral cavity was 6.1%〔95%CI (3.2%, 9.6%) 〕.

Conclusion

Current evidence shows that the malignant transformation rate of oral leukoplakia in Chinese patients is relatively high, female, age ≥ 60 years, tongue oral leukoplakia malignant rate is higher.

Key words: Oral leukoplakia, Malignant transformation rate, Meta-analysis, Cohort study, China

杨玲,侯黎莉,陈卫宏,等. 中国口腔白斑恶变率的Meta分析[J]. 中国全科医学, 2023, 26(05): 621-628. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0303.
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图/表 8

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第一作者	发表时间（年）	调查地区	研究时间	年龄	恶变例数/样本量
陈蔚华^[13]	2015	南昌	2006年3月—2014年10月	10~87岁，平均52岁	8/170
王宇峰^[14]	2011	上海	1978年1月—2009年9月	15~91岁，平均51.2岁	66/576
褚青松^[15]	2009	沧州	1988年12月—2004年8月	14~80岁，平均52.2岁	14/150
葛化冰^[16]	1999	北京	1981年12月—1998年8月	14~83岁，平均52.4岁	14/211
武文妍^[17]	2018	上海	2000年1月—2015年12月	－	41/2 628
高岩^[18]	2012	北京	1984年1月—2010年12月	29~83岁，平均51.2岁	85/1 832
蓝爱仙^[19]	2009	北京	1980年11月—2007年12月	14~84岁，平均（53.3±13.9）岁	52/409
刘宏伟^[20]	2007	北京	1976年12月—2006年10月	－	30/436
关晓兵^[21]	2001	北京	—	23~83岁	13/110
史慧宝^[22]	1992	上海	1976年—1991年6月	32~84岁，平均53.4岁	32/235
庞玲娟^[23]	2007	广州	2002—2004年	－	3/61
汪说之^[24]	1985	湖北	1962年1月—1981年12月	－	8/313
胡碧琼^[25]	1985	北京	平均2.8年	－	9/261
冯淑梅^[26]	2008	吉林	2004年9月—2007年9月	45~86岁	18/156
符攀峰^[27]	2017	河南	2013年3月—2015年10月	19~81岁，平均（50.3±21.9）岁	14/85
YANG^[28]	2021	台湾	2002年9月—2020年9月，男：平均（5.4±3.8）年，女：平均（5.91 ± 4.7）年	23~83岁，平均（53.0±11.9）岁	32/485
YANG^[29]	2021	台湾	2002年9月—2019年10月，平均（54.9±54.4）个月	25~83岁，平均（52.2±11.7）岁	12/144
YANG^[30]	2020	台湾	2002年7月—2017年9月，平均（42.5±35.2）个月	65~83岁，平均（71.2±4.9）岁	8/69
CHIANG^[31]	2020	台湾	2012—2018年	－	22/350
WU^[32]	2019	上海	2000—2015年，平均5.5年	－	41/2 628
CHUANG^[33]	2018	台湾	2004—2009年	18~94岁	161/5 142
WANG^[34]	2018	台湾	平均（4.6±3.3）年	18~65岁，平均（45.8±10.7）岁	102/1 898
YANG^[35]	2017	台湾	13年	－	30/191
LIU^[36]	2012	上海	1990—2010年，平均5.1年	21~83岁，平均（54.1±11.6）岁	57/320
LIU^[37]	2011	上海	1996—2009年	平均（59.8±13.3）岁	11/53
LIU^[38]	2010	上海	1978—2008年，平均5.3年	21~84岁，平均（52.7±11.2）岁	39/218
SHIU^[39]	2000	台湾	1988—1998年	－	60/435
LIU^[11]	2011	上海	1978—2008年，平均5.1年	15~83岁，平均（52.8±12.2）岁	36/115
LEE^[40]	2006	台湾	1997年1月—2004年6月	19~93岁，平均（50.0±12.1）岁	135/1 046
YANG^[41]	2011	台湾	2002—2008年，平均（3.4±1.3）年	23~82岁，平均（49.7±12.2）岁	13/114

第一作者	发表时间（年）	调查地区	研究时间	年龄	恶变例数/样本量
陈蔚华^[13]	2015	南昌	2006年3月—2014年10月	10~87岁，平均52岁	8/170
王宇峰^[14]	2011	上海	1978年1月—2009年9月	15~91岁，平均51.2岁	66/576
褚青松^[15]	2009	沧州	1988年12月—2004年8月	14~80岁，平均52.2岁	14/150
葛化冰^[16]	1999	北京	1981年12月—1998年8月	14~83岁，平均52.4岁	14/211
武文妍^[17]	2018	上海	2000年1月—2015年12月	－	41/2 628
高岩^[18]	2012	北京	1984年1月—2010年12月	29~83岁，平均51.2岁	85/1 832
蓝爱仙^[19]	2009	北京	1980年11月—2007年12月	14~84岁，平均（53.3±13.9）岁	52/409
刘宏伟^[20]	2007	北京	1976年12月—2006年10月	－	30/436
关晓兵^[21]	2001	北京	—	23~83岁	13/110
史慧宝^[22]	1992	上海	1976年—1991年6月	32~84岁，平均53.4岁	32/235
庞玲娟^[23]	2007	广州	2002—2004年	－	3/61
汪说之^[24]	1985	湖北	1962年1月—1981年12月	－	8/313
胡碧琼^[25]	1985	北京	平均2.8年	－	9/261
冯淑梅^[26]	2008	吉林	2004年9月—2007年9月	45~86岁	18/156
符攀峰^[27]	2017	河南	2013年3月—2015年10月	19~81岁，平均（50.3±21.9）岁	14/85
YANG^[28]	2021	台湾	2002年9月—2020年9月，男：平均（5.4±3.8）年，女：平均（5.91 ± 4.7）年	23~83岁，平均（53.0±11.9）岁	32/485
YANG^[29]	2021	台湾	2002年9月—2019年10月，平均（54.9±54.4）个月	25~83岁，平均（52.2±11.7）岁	12/144
YANG^[30]	2020	台湾	2002年7月—2017年9月，平均（42.5±35.2）个月	65~83岁，平均（71.2±4.9）岁	8/69
CHIANG^[31]	2020	台湾	2012—2018年	－	22/350
WU^[32]	2019	上海	2000—2015年，平均5.5年	－	41/2 628
CHUANG^[33]	2018	台湾	2004—2009年	18~94岁	161/5 142
WANG^[34]	2018	台湾	平均（4.6±3.3）年	18~65岁，平均（45.8±10.7）岁	102/1 898
YANG^[35]	2017	台湾	13年	－	30/191
LIU^[36]	2012	上海	1990—2010年，平均5.1年	21~83岁，平均（54.1±11.6）岁	57/320
LIU^[37]	2011	上海	1996—2009年	平均（59.8±13.3）岁	11/53
LIU^[38]	2010	上海	1978—2008年，平均5.3年	21~84岁，平均（52.7±11.2）岁	39/218
SHIU^[39]	2000	台湾	1988—1998年	－	60/435
LIU^[11]	2011	上海	1978—2008年，平均5.1年	15~83岁，平均（52.8±12.2）岁	36/115
LEE^[40]	2006	台湾	1997年1月—2004年6月	19~93岁，平均（50.0±12.1）岁	135/1 046
YANG^[41]	2011	台湾	2002—2008年，平均（3.4±1.3）年	23~82岁，平均（49.7±12.2）岁	13/114

亚组		纳入文献数量（篇）	异质性检验		效应模型	Meta分析结果
亚组		纳入文献数量（篇）	I²（%）	P值	效应模型	恶变率（%）	95%CI（%）	Z值	P值
性别
	男	14^{[13，14，15，16，18，19，22，23，24，28，36，37，38，40]}	88.22	<0.001	随机效应模型	7.6	（5.1，10.6）	9.20	<0.001
	女	14^{[13，14，15，16，18，19，22，23，24，28，36，37，38，40]}	81.06	<0.001	随机效应模型	13.2	（9.5，17.4）	11.00	<0.001
年龄
	<60岁	5^{[14，23，36，38，40]}	58.31	<0.001	随机效应模型	12.3	（9.2，15.7）	12.18	<0.001
	≥60岁	4^{[14，36，37，38]}	48.63	0.120	固定效应模型	17.9	（13.8，22.5）	13.26	<0.001
恶变部位
	舌部	9^{[13，14，22，23，24，36，37，38，40]}	81.57	<0.001	随机效应模型	16.2	（11.0，22.2）	9.56	<0.001
	其他部位	8^{[13，14，22，23，24，37，38，40]}	76.05	<0.001	随机效应模型	6.1	（3.2，9.6）	5.98	<0.001

亚组		纳入文献数量（篇）	异质性检验		效应模型	Meta分析结果
亚组		纳入文献数量（篇）	I²（%）	P值	效应模型	恶变率（%）	95%CI（%）	Z值	P值
性别
	男	14^{[13，14，15，16，18，19，22，23，24，28，36，37，38，40]}	88.22	<0.001	随机效应模型	7.6	（5.1，10.6）	9.20	<0.001
	女	14^{[13，14，15，16，18，19，22，23，24，28，36，37，38，40]}	81.06	<0.001	随机效应模型	13.2	（9.5，17.4）	11.00	<0.001
年龄
	<60岁	5^{[14，23，36，38，40]}	58.31	<0.001	随机效应模型	12.3	（9.2，15.7）	12.18	<0.001
	≥60岁	4^{[14，36，37，38]}	48.63	0.120	固定效应模型	17.9	（13.8，22.5）	13.26	<0.001
恶变部位
	舌部	9^{[13，14，22，23，24，36，37，38，40]}	81.57	<0.001	随机效应模型	16.2	（11.0，22.2）	9.56	<0.001
	其他部位	8^{[13，14，22，23，24，37，38，40]}	76.05	<0.001	随机效应模型	6.1	（3.2，9.6）	5.98	<0.001

中国口腔白斑恶变率的Meta分析

Malignant Transformation Rate in Chinese Patients with Oral Leukoplakia: a Meta-analysis

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陈蔚华^[13]	是	是	是	是	不清楚	是	是	是	是
王宇峰^[14]	是	是	是	是	不清楚	是	是	是	是
褚青松^[15]	是	是	是	是	不清楚	是	是	是	是
葛化冰^[16]	是	是	是	是	不清楚	是	是	是	是
武文妍^[17]	是	是	是	是	不清楚	是	是	是	是
高岩^[18]	是	是	是	是	不清楚	是	是	是	是
蓝爱仙^[19]	是	是	是	是	不清楚	是	是	是	是
刘宏伟^[20]	是	是	是	是	不清楚	是	是	是	是
关晓兵^[21]	是	是	是	是	不清楚	是	是	是	是
史慧宝^[22]	是	是	是	是	不清楚	是	是	是	是
庞玲娟^[23]	是	是	否	是	不清楚	是	是	是	是
汪说之^[24]	是	是	是	是	不清楚	是	是	是	是
胡碧琼^[25]	是	是	是	是	不清楚	是	是	是	是
冯淑梅^[26]	是	是	是	是	不清楚	是	是	是	是
符攀峰^[27]	是	是	是	是	不清楚	是	是	是	是
YANG^[28]	是	是	是	是	不清楚	是	是	是	是
YANG^[29]	是	是	是	是	不清楚	是	是	是	是
YANG^[30]	是	是	是	是	不清楚	是	是	是	是
CHIANG^[31]	是	是	否	是	不清楚	是	是	是	是
WU^[32]	是	是	是	是	不清楚	是	是	是	是
CHUANG^[33]	是	是	是	是	不清楚	是	是	是	是
WANG^[34]	是	是	是	是	不清楚	是	是	是	是
YANG^[35]	是	是	是	是	不清楚	是	是	是	是
LIU^[36]	是	是	是	是	不清楚	是	是	是	是
LIU^[37]	是	是	是	是	不清楚	是	是	是	是
LIU^[38]	是	是	是	是	不清楚	是	是	是	是
SHIU^[39]	是	是	是	是	不清楚	是	是	是	是
LIU^[11]	是	是	是	是	不清楚	是	是	是	是
LEE^[40]	是	是	否	是	不清楚	是	是	是	是
YANG^[41]	是	是	是	是	不清楚	是	是	是	是

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[13]	李雪妮, 刘格婧, 刘永铭. 司美格鲁肽治疗心力衰竭疗效和安全性的Meta分析[J]. 中国全科医学, 2026, 29(24): 3509-3519.
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[15]	杨文娟, 辛传伟, 张美玲. 《2024版中国老年人潜在不适当用药（PIM-China）标准》更新解读[J]. 中国全科医学, 2026, 29(24): 3409-3415.