中国维持性血液透析患者衰弱患病率及影响因素的Meta分析

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0687

摘要/Abstract

摘要： 背景慢性肾脏疾病成为全球关注的重点问题，而我国肾病患病率为全球最高。约有89.5%的患者需要进行血液透析。近年来，维持性血液透析（MHD）患者衰弱的患病率明显上升，严重影响了患者的生活质量及预后。目的通过Meta分析探讨我国MHD患者衰弱患病率及影响因素。方法系统检索中国知网、维普网、中国生物医学文献数据库、万方数据知识服务平台、Web of Science、PubMed、Cochrane Library、Embase、CINAHL数据库中有关中国MHD患者衰弱患病率及影响因素的横断面研究和队列研究，检索时限为建库至2023年7月。由2名研究者独立进行文献筛选、资料提取及质量评价，使用Stata 15.0软件进行Meta分析。结果纳入32篇文献，包括6 746例患者，其中衰弱患者2 566例，涉及影响因素37项。Meta分析结果显示：我国MHD患者衰弱患病率为37.4%（95%CI=30.3%~44.5%）。年龄（OR=1.09，95%CI=1.06~1.13）、年龄>60岁（OR=3.81，95%CI=2.31~6.30）、女性（OR=2.13，95%CI=1.47~3.08）、独居（OR=2.42，95%CI=1.22~4.80）、睡眠（OR=1.28，95%CI=1.08~1.50）、抑郁（OR=1.97，95%CI=1.26~3.08）、透析龄（OR=3.25，95%CI=1.82~5.79）、社会支持（低水平）（OR=1.99，95%CI=1.39~2.86）、合并并发症（OR=1.79，95%CI=1.40~2.30）、营养不良（OR=1.17，95%CI=1.07~1.28）、Charlson合并症指数（CCI）（OR=1.32，95%CI=1.01~1.71）、C反应蛋白（CRP）（OR=1.15，95%CI=1.09~1.21）、血红蛋白（Hb）<110 g/L（OR=2.70，95%CI=1.67~4.36）、合并糖尿病（OR=2.16，95%CI=1.48~3.16）、合并脑血管疾病（OR=2.66，95%CI=1.85~3.82）、合并冠心病（OR=3.50，95%CI=2.15~5.70）是MHD衰弱的危险因素（P<0.05）；高经济收入（OR=0.02，95%CI=0.01~0.14）、社会支持（高水平）（OR=0.86，95%CI=0.76~0.97）、营养良好（OR=0.47，95%CI=0.26~0.85）、日常生活能力（ADL）（OR=0.80，95%CI=0.70~0.91）、血清白蛋白（ALB）（OR=0.84，95%CI=0.77~0.91）、Hb≥110 g/L（OR=0.70，95%CI=0.54~0.90）、25-羟维生素D[25-（OH）VD]（OR=0.69，95%CI=0.49~0.98）是MHD衰弱的保护因素（P<0.05）。结论我国MHD患者衰弱患病率处于较高水平，其中年龄、女性、独居、经济收入、睡眠、抑郁、透析龄、社会支持、合并并发症、营养风险评分、ADL、CCI、CRP、ALB、Hb、25-（OH）VD、合并糖尿病、合并脑血管疾病和合并冠心病为我国MHD患者衰弱的主要影响因素，今后需要对血液透析衰弱的患者做到早筛查、早干预，减缓或避免其发生。

关键词: 维持性血液透析, 衰弱, 影响因素, 中国, Meta分析

Abstract:

Background

Chronic kidney disease has become a major global concern, and the prevalence of kidney disease in China is the highest in the world. About 89.5% of patients require hemodialysis. In recent years, the prevalence of frailty in maintenance hemodialysis (MHD) patients has risen significantly, seriously affecting the quality of life and prognosis of patients.

Objective

To explore the prevalence of frailty and the influencing factors of maintenance hemodialysis patients in China through Meta-analysis.

Methods

Cross-sectional and cohort studies on the prevalence and influencing factors of frailty in Chinese MHD patients were systematically searched in CNKI, VIP, CBM, Wanfang Data, Web of Science, PubMed, Cochrane Library, Embase, and CINAHL databases. The search deadline was from the respective databases to July 2023. Literature screening, data extraction and quality assessment were performed independently by two researchers. Stata 15.0 was used for meta-analysis.

Results

Thirty-two papers were included, and including 6 746 patients, among which 2 566 experienced frailty, involving 37 influencing factors. Meta-analysis showed that the prevalence of frailty in MHD patients in China was 37.4% (95%CI=30.3%-44.5%). Age (OR=1.09, 95%CI=1.06-1.13), age>60 years (OR=3.81, 95%CI=2.31-6.30), female (OR=2.13, 95%CI=1.47-3.08), living alone (OR=2.42, 95%CI=1.22-4.80), sleep (OR=1.28, 95%CI=1.08-1.50), depression (OR=1.97, 95%CI=1.26-3.08), age on dialysis (OR=3.25, 95%CI=1.82-5.79), social support (low level) (OR=1.99, 95%CI=1.39-2.86), comorbidities (OR=1.79, 95%CI=1.40-2.30), malnutrition (OR=1.17, 95%CI=1.07-1.28), Charlson Comorbidity Index (CCI) (OR=1.32, 95%CI=1.01-1.71), C-reactive protein (CRP) (OR=1.15, 95%CI=1.09-1.21), hemoglobin (Hb<110 g/L) (OR=2.70, 95%CI=1.67-4.36), comorbid diabetes (OR=2.16, 95%CI=1.48-3.16), comorbid cerebrovascular disease (OR=2.66, 95%CI=1.85-3.82), comorbid coronary heart disease (OR=3.50, 95%CI=2.15-5.70) were risk factors for frailty MHD (P<0.05) ; economic income (OR=0.02, 95%CI=0.01-0.14), social support (high level) (OR=0.86, 95%CI=0.76-0.97), well nutrition (OR=0.47, 95%CI=0.26-0.85), ability to perform activities of daily living (ADL) (OR=0.80, 95%CI=0.70-0.91), serum albumin (ALB) (OR=0.84, 95%CI=0.77-0.91), Hb≥110 g/L (OR=0.70, 95%CI=0.54-0.90), 25-hydroxyvitamin D[25- (OH) VD] (OR=0.69, 95%CI=0.49-0.98) were protective factors for MHD frailty (P<0.05) .

Conclusion

The prevalence of frailty in MHD patients in China is at a high level, in which age, female, living alone, economic income, sleep, depression, age on dialysis, social support, comorbidities, nutritional risk scores, ADL, CCI, CRP, ALB, Hb, 25- (OH) VD, comorbid diabetes mellitus, comorbid cerebrovascular disease, and comorbid coronary heart disease are mainly factors influencing of MHD frailty patients in China, and in the future, there is a need for early screening and intervention to slow down or avoid the occurrence of hemodialysis frailty in patients.

Key words: Maintenance hemodialysis, Frailty, Influencing factors, China, Meta-analysis

中图分类号:

R 459.5　R 364

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图/表 11

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#2	（ "Frailty" [Mesh]）OR（frail[Title/Abstract] OR frailty[Title/Abstract] OR frailty syndrome[Title/Abstract]OR weakness[Title/Abstract]OR debility [Title/Abstract] OR asthenia [Title/Abstract] OR hyposthenia [Title/Abstract] OR fragile*[Title/Abstract]）
#3	（ "Risk Factors" [Mesh]）OR（factor[Title/Abstract] OR risk factors[Title/Abstract] OR influence factors[Title/Abstract] OR associated factors[Title/Abstract] OR relevant factors [Title/Abstract] OR predicted factor[Title/Abstract] OR reason[Title/Abstract]）
#4	#1 AND #2 AND #3

序号	检索策略
#1	（ "Renal Dialysis" [Mesh]）OR（Hemodialysis[Title/Abstract] OR Renal Dialysis[Title/Abstract]OR maintenance hemodialysis[Title/Abstract] OR Extracorporeal Dialyses* [Title/Abstract] OR blood dialysis[Title/Abstract]OR hemodiafiltration[Title/Abstract] OR MHD[Title/Abstract]）
#2	（ "Frailty" [Mesh]）OR（frail[Title/Abstract] OR frailty[Title/Abstract] OR frailty syndrome[Title/Abstract]OR weakness[Title/Abstract]OR debility [Title/Abstract] OR asthenia [Title/Abstract] OR hyposthenia [Title/Abstract] OR fragile*[Title/Abstract]）
#3	（ "Risk Factors" [Mesh]）OR（factor[Title/Abstract] OR risk factors[Title/Abstract] OR influence factors[Title/Abstract] OR associated factors[Title/Abstract] OR relevant factors [Title/Abstract] OR predicted factor[Title/Abstract] OR reason[Title/Abstract]）
#4	#1 AND #2 AND #3

第一作者	发表年份（年）	研究类型	研究地区	年龄（岁）	平均年龄（岁）	总样本量（男/女）	衰弱例数（例）	患病率（%）	评估工具	影响因素	质量评价（分）
陈琰^[12]	2017	横断面研究	浙江	28~91	63.65±14.50	127（75/52）	36	28.35	①	1、16、17、23	7
杜兰玉^[13]	2018	横断面研究	河南	—	63.76±6.54	380（212/168）	168	44.21	①	1、15、16、17、28	8
蔡康琴^[14]	2019	横断面研究	四川	24~89	56.77±15.24	201（91/110）	90	44.78	②	2、13、14、17	8
段瑞^[15]	2019	横断面研究	广东	≥18	59.03±16.14	100（62/38）	30	30.00	②	4、12、13、14、18、29	7
叶丽钦^[16]	2019	横断面研究	江苏	≥60	67	237（130/107）	163	68.78	①	9、10、14、15	7
王凯^[17]	2020	横断面研究	山西	≥60	73.06±5.85	92（31/61）	31	33.70	①	7、16、17、18、20	8
陈凌云^[18]	2021	横断面研究	上海	≥18	—	156（59/97）	112	71.79	②	1、2、3、4、9、12	7
范炯同^[19]	2021	横断面研究	河北	≥18	57.05±13.67	460（271/189）	137	29.78	②	1、2、10、13、14、15、17、18	8
王云^[20]	2021	横断面研究	江苏	≥18	52.2±13.3	176（92/84）	11	6.25	②	1、6、7、10、11、12	6
马巧霞^[21]	2021	横断面研究	山西	≥18	69.63±10.92	98（63/35）	27	27.55	①	1、16、18、34	6
周雨婷^[22]	2021	横断面研究	海南	≥60	69.17±2.31	315（174/141）	132	41.90	③	1、15、17	8
吴淑琳^[23]	2021	横断面研究	山东	≥60	68.61±7.59	264（158/106）	95	35.98	①	4、7、14、17、18	7
黄莉娟^[24]	2022	横断面研究	江苏	≥18	57.50±13.60	195（112/83）	75	38.46	③	1、13、17、20	6
江山秀^[25]	2022	横断面研究	浙江	≥18	—	320（186/134）	102	31.88	①	1、10、22、23	7
李克佳^[26]	2022	横断面研究	北京	≥18	70.32±14.22	145（86/59）	25	17.24	②	2、3、13、14、15、18	6
高梦琳^[27]	2022	横断面研究	四川	—	51.01±12.88	141（83/58）	13	9.22	②	2、6	7
张海滨^[28]	2022	横断面研究	北京	22~85	60.82±13.51	163（89/74）	91	55.83	②	1、17、19、35	6
张宇红^[29]	2022	横断面研究	福建	≥ 65	74.45±6.12	60（34/26）	29	48.33	④	1、23	6
赵文一^[30]	2022	横断面研究	天津	18~75	—	152（78/74）	83	54.61	②	1、9、18	6
朱亚杰^[31]	2023	横断面研究	陕西	≥60	67.45±8.39	146（91/55）	27	18.49	②	1、2、24、37	9
李海燕^[32]	2023	横断面研究	河南	18~70	56.94±10.64	389（247 /142）	131	33.68	②	—	7
杨亮^[33]	2023	横断面研究	安徽	≥18	59.25±13.82	222（134/88）	85	38.29	②	1、4、12、17	6
张园^[34]	2023	横断面研究	河北	≥18	57.34±15.18	384（239/145）	80	20.83	②	1、13、17、36	6
解巧丽^[35]	2023	横断面研究	安徽	≥60	—	130（73/57）	52	40.00	①	13、14、17	7
CHEN^[36]	2020	横断面研究	台湾	—	66	270（149/121）	103	38.15	—	1、2、18、21、22	6
FU^[37]	2021	队列研究	北京	≥60	60.5±12.7	208（113/95）	53	25.48	①	17、18、31、32、33	7
GUO^[38]	2021	横断面研究	浙江	≥18	31±7.63	196（99/97）	92	46.94	①	1、2、5、6、7、8、10、12	5
GUO^[39]	2022	队列研究	北京	≥60	71.65±5.89	204（113/91）	147	72.06	①	1、2、17、21、26、27	7
YAO^[40]	2020	横断面研究	广东	—	61.95±13.64	300（184/116）	225	75.00	③	1、7、8、15、21	6
WANG^[41]	2022	横断面研究	江苏	≥18	55.6±13.5	185（88/97）	72	38.92	③	17 、30	7
WEI^[42]	2021	横断面研究	上海	≥18	59.77±10.55	143（99/44）	38	26.57	②	5、25	6
YUAN^[43]	2020	横断面研究	四川	≥18	53.2±14.4	187（98/89）	11	5.88	②	1、6、7、10、11、12	7

第一作者	发表年份（年）	研究类型	研究地区	年龄（岁）	平均年龄（岁）	总样本量（男/女）	衰弱例数（例）	患病率（%）	评估工具	影响因素	质量评价（分）
陈琰^[12]	2017	横断面研究	浙江	28~91	63.65±14.50	127（75/52）	36	28.35	①	1、16、17、23	7
杜兰玉^[13]	2018	横断面研究	河南	—	63.76±6.54	380（212/168）	168	44.21	①	1、15、16、17、28	8
蔡康琴^[14]	2019	横断面研究	四川	24~89	56.77±15.24	201（91/110）	90	44.78	②	2、13、14、17	8
段瑞^[15]	2019	横断面研究	广东	≥18	59.03±16.14	100（62/38）	30	30.00	②	4、12、13、14、18、29	7
叶丽钦^[16]	2019	横断面研究	江苏	≥60	67	237（130/107）	163	68.78	①	9、10、14、15	7
王凯^[17]	2020	横断面研究	山西	≥60	73.06±5.85	92（31/61）	31	33.70	①	7、16、17、18、20	8
陈凌云^[18]	2021	横断面研究	上海	≥18	—	156（59/97）	112	71.79	②	1、2、3、4、9、12	7
范炯同^[19]	2021	横断面研究	河北	≥18	57.05±13.67	460（271/189）	137	29.78	②	1、2、10、13、14、15、17、18	8
王云^[20]	2021	横断面研究	江苏	≥18	52.2±13.3	176（92/84）	11	6.25	②	1、6、7、10、11、12	6
马巧霞^[21]	2021	横断面研究	山西	≥18	69.63±10.92	98（63/35）	27	27.55	①	1、16、18、34	6
周雨婷^[22]	2021	横断面研究	海南	≥60	69.17±2.31	315（174/141）	132	41.90	③	1、15、17	8
吴淑琳^[23]	2021	横断面研究	山东	≥60	68.61±7.59	264（158/106）	95	35.98	①	4、7、14、17、18	7
黄莉娟^[24]	2022	横断面研究	江苏	≥18	57.50±13.60	195（112/83）	75	38.46	③	1、13、17、20	6
江山秀^[25]	2022	横断面研究	浙江	≥18	—	320（186/134）	102	31.88	①	1、10、22、23	7
李克佳^[26]	2022	横断面研究	北京	≥18	70.32±14.22	145（86/59）	25	17.24	②	2、3、13、14、15、18	6
高梦琳^[27]	2022	横断面研究	四川	—	51.01±12.88	141（83/58）	13	9.22	②	2、6	7
张海滨^[28]	2022	横断面研究	北京	22~85	60.82±13.51	163（89/74）	91	55.83	②	1、17、19、35	6
张宇红^[29]	2022	横断面研究	福建	≥ 65	74.45±6.12	60（34/26）	29	48.33	④	1、23	6
赵文一^[30]	2022	横断面研究	天津	18~75	—	152（78/74）	83	54.61	②	1、9、18	6
朱亚杰^[31]	2023	横断面研究	陕西	≥60	67.45±8.39	146（91/55）	27	18.49	②	1、2、24、37	9
李海燕^[32]	2023	横断面研究	河南	18~70	56.94±10.64	389（247 /142）	131	33.68	②	—	7
杨亮^[33]	2023	横断面研究	安徽	≥18	59.25±13.82	222（134/88）	85	38.29	②	1、4、12、17	6
张园^[34]	2023	横断面研究	河北	≥18	57.34±15.18	384（239/145）	80	20.83	②	1、13、17、36	6
解巧丽^[35]	2023	横断面研究	安徽	≥60	—	130（73/57）	52	40.00	①	13、14、17	7
CHEN^[36]	2020	横断面研究	台湾	—	66	270（149/121）	103	38.15	—	1、2、18、21、22	6
FU^[37]	2021	队列研究	北京	≥60	60.5±12.7	208（113/95）	53	25.48	①	17、18、31、32、33	7
GUO^[38]	2021	横断面研究	浙江	≥18	31±7.63	196（99/97）	92	46.94	①	1、2、5、6、7、8、10、12	5
GUO^[39]	2022	队列研究	北京	≥60	71.65±5.89	204（113/91）	147	72.06	①	1、2、17、21、26、27	7
YAO^[40]	2020	横断面研究	广东	—	61.95±13.64	300（184/116）	225	75.00	③	1、7、8、15、21	6
WANG^[41]	2022	横断面研究	江苏	≥18	55.6±13.5	185（88/97）	72	38.92	③	17 、30	7
WEI^[42]	2021	横断面研究	上海	≥18	59.77±10.55	143（99/44）	38	26.57	②	5、25	6
YUAN^[43]	2020	横断面研究	四川	≥18	53.2±14.4	187（98/89）	11	5.88	②	1、6、7、10、11、12	7

项目	纳入研究数量（篇）	I²值（%）	效应模型	患病率（95%CI）（%）	P值
研究区域
北方	13^{[13,17,19,21,23,26,28,30,31,32,34,37,39]}	96.33	随机	36.0（27.6~44.5）	<0.001
南方	19^{[12,14,15,16,18,20,22,24,25,27,29,33,35,36,38,40,41,42,43]}	98.44	随机	38.3（27.6~49.0）	<0.001
研究工具
Fried	11^{[12,13,16,17,21,23,25,35,37,38,39]}	95.95	随机	41.5（31.7~51.2）	<0.001
Tilburg	4^{[22,24,40,41]}	97.62	随机	48.7（29.4~67.9）	<0.001
FRAIL	15^{[14,15,18,19,20,26,27,28,30,31,32,33,34,42,43]}	97.78	随机	30.7（21.5~39.9）	<0.001
FI	1^[29]			48.3（35.2~61.6）	<0.001
研究年份
2020年以前	9^{[12,13,14,15,16,17,36,40,43]}	98.84	随机	41.0（23.1~58.9）	<0.001
2020年以后	23^{[18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,37,38,39,41,42]}	97.13	随机	35.9（28.7~43.2）	<0.001
研究类型
横断面研究	30^{[12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,38,40,41,42,43]}	97.80	随机	36.6（29.5~43.8）	<0.001
队列研究	2^[37,39]			47.9（43.6~52.1）	<0.001