The Prevalence of Hyperuricemia among Children and Adolescents in China: a Meta-analysis

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2024.0614

Abstract

Abstract:

Background

The estimation of the prevalence of hyperuricemia in children and adolescents is extremely important for understanding the disease burden of hyperuricemia and the rational allocation of corresponding health resources.

Objective

To systematically analyze the prevalence of hyperuricemia in children and adolescents in China.

Methods

The prevalence of hyperuricemia in Chinese children and adolescents was searched by CNKI, Wanfang Data, VIP, PubMed, Embase, Web of Science, and Scopus databases published before 2024-08-31. Meta-analysis was performed using Stata 17.0 software, and subgroup analyses were performed on the prevalence of hyperuricemia by survey time, survey area, gender, age, body mass index, data source, and sample size.

Results

A total of 39 papers were included, with a total sample size of 156 006 cases, and the prevalence of hyperuricemia in children and adolescents in China was 20.93% (95%CI=17.77%-24.10%). The results of subgroup analysis showed that the prevalence of hyperuricemia was higher in children and adolescents who were boys (prevalence=24.42%, 95%CI=19.87%-28.97%), 12-19 years old (prevalence=32.20%, 95%CI=22.35%-42.06%), overweight/obesity (prevalence=38.78%, 95%CI=27.79%-49.78%), South (prevalence=31.59%, 95%CI=25.54%-37.64%) and surveyed from 2017-2023 (prevalence=26.74%, 95%CI=22.34%-31.14%) (P<0.05). The results of the analysis of different age groups by gender showed that the prevalence of hyperuricemia was significantly higher among boys in the age group of 12-19 years (prevalence=46.79%, 95%CI=37.51%-56.07%) (P<0.05) .

Conclusion

The overall prevalence of hyperuricemia in children and adolescents in China is high, and the rate of increase in prevalence accelerates significantly after puberty, which should be emphasized.

Key words: Hyperuricemia, Child, Adolescent, Prevalence, Meta-analysis

摘要：

背景

儿童青少年高尿酸血症（HUA）患病率的估计对于了解HUA的疾病负担及相应的卫生资源的合理分配极为重要。

目的

系统分析中国儿童青少年HUA的患病率。

方法

检索中国知网、万方数据知识服务平台、维普网、PubMed、Embase、Web of Science和Scopus数据库建库至2024-08-31发表的关于中国儿童青少年HUA患病率的相关研究，然后对文献进行筛选、提取数据和质量评价，所有步骤由2位研究员独立进行，数据双机录入并交叉核对。使用Stata17.0软件进行Meta分析，并按照调查时间、调查地区、性别、年龄、BMI、数据来源和样本量对HUA患病率进行亚组分析。

结果

共纳入39篇文献，总样本量为156 006例，中国儿童青少年HUA患病率为20.93%（95%CI=17.77%~24.10%）。亚组分析结果显示，男生（患病率=24.42%，95%CI=19.87%~28.97%）、12~19岁（患病率=32.20%，95%CI=22.35%~42.06%）、超重/肥胖（患病率=38.78%，95%CI=27.79%~49.78%）、南方（患病率=31.59%，95%CI=25.54%~37.64%）、调查时间为2017—2023年（患病率=26.74%，95%CI=22.34%~31.14%）的儿童青少年HUA患病率更高（P<0.05）。不同年龄段不同性别分析结果显示，12~19岁年龄段的男生（患病率=46.79%，95%CI=37.51%~56.07%）HUA患病率明显更高（P<0.05）。

结论

我国儿童青少年HUA的总体患病率较高，且青春期后男生HUA患病率更高，应该引起重视。

关键词: 高尿酸血症, 儿童, 青少年, 患病率, Meta分析

CLC Number:

R 589

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Figures/Tables 7

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第一作者	发表年份（年）	调查时间（年）	调查地区	年龄（岁）	样本量（例）	高尿酸血症（例）	患病率（%）	质量评分（分）
赵晓倩^[7]	2023	2017—2018	山东	6~11	1 201	109	9.08	7
张双霞^[8]	2023	2021	广东	6~18	4 797	1 522	31.73	9
李乐慧^[9]	2023	2016—2018	内蒙古	3~18	2 206	448	20.31	10
胡梅新^[10]	2023	2019	云南	10~15	430	253	58.84	6
王丽芳^[13]	2023	2019	北京	14~17	217	81	37.33	6
刘玉茹^[14]	2023	2019	北京	9.7±2.3	527	68	12.90	10
李凡^[15]	2023	2021	广东	7~17	4 466	1 492	33.41	9
胡启发^[16]	2023	2021	广东	6~17	4 807	1 537	31.97	9
郭雪梅^[17]	2023	2017—2021	四川	6~17	15 739	3 174	20.17	7
孙青^[18]	2022	2017—2018	山东	7~18	3 609	627	17.37	9
李紫琳^[19]	2022	2017—2018	山东	6~11	1 344	127	9.45	7
陈京蓉^[20]	2022	2016—2017	重庆	7~17	1 544	301	19.49	10
曹宁^[21]	2022	2016—2018	内蒙古	6~17	2 175	459	21.10	10
TIAN^[22]	2022	2016—2017	江苏	7~17	3 025	892	29.49	10
SHI^[23]	2022	2016—2017	全国	7~17	54 269	15 834	29.18	9
CAI^[24]	2022	2015，2017—2018	宁夏	10~18	1 486	443	29.81	7
张冬梅^[25]	2021	2016—2018	山东	7~15	1 658	208	12.55	6
饶甲环^[26]	2021	2019—2020	北京	8~18	10 609	2 710	25.54	10
江南^[27]	2021	2015—2019	北京	6~14	1 483	220	14.83	10
郭丹丹^[28]	2021	2019	北京	6~15	3 398	434	12.77	10
戴铖钧^[29]	2021	2013—2018	浙江	8~17	3 081	418	13.57	7
雷伊玲^[30]	2020	2013	广东	7~10	502	120	23.90	9
ZHOU^[31]	2020	2018	江苏	13~16	1 070	406	37.94	6
LU^[32]	2020	2017—2018	山东	13~19	9 371	2 376	25.35	10
赵静^[33]	2019	2015	北京	6~14	554	49	8.84	8
吴琴^[34]	2019	2018	江苏	13~16	509	188	36.94	6
刘玉茹^[35]	2019	2015	北京	9.3±2.4	532	43	8.08	8
李楠^[36]	2019	2015	天津	3~6	4 073	317	7.78	7
邓鹭^[37]	2019	2017	广东	15~18	1 612	812	50.37	6
陈新春^[38]	2019	2012—2017	河北	4~15	1 000	135	13.50	8
郭丹丹^[39]	2018	2015	北京	5~15	3 566	260	7.29	9
陈旭东^[40]	2018	2017	北京	6~14	557	39	7.00	10
赵颖慧^[41]	2017	2016	北京	6~14	558	209	37.46	8
张之晗^[42]	2017	2016	河北	7~12	795	41	5.16	6
LI^[43]	2017	2015	天津	3~6	4 073	413	10.14	8
庄婧誉^[44]	2016	2014	黑龙江	10~18	1 640	377	22.99	6
刘慧婷^[45]	2016	2013—2014	山西	10~11	808	32	3.96	8
于丽华^[46]	2014	—	山东	7~15	1 200	128	10.67	7
薄慧^[47]	2011	2010	天津	7~17	1 515	196	12.94	6

第一作者	发表年份（年）	调查时间（年）	调查地区	年龄（岁）	样本量（例）	高尿酸血症（例）	患病率（%）	质量评分（分）
赵晓倩^[7]	2023	2017—2018	山东	6~11	1 201	109	9.08	7
张双霞^[8]	2023	2021	广东	6~18	4 797	1 522	31.73	9
李乐慧^[9]	2023	2016—2018	内蒙古	3~18	2 206	448	20.31	10
胡梅新^[10]	2023	2019	云南	10~15	430	253	58.84	6
王丽芳^[13]	2023	2019	北京	14~17	217	81	37.33	6
刘玉茹^[14]	2023	2019	北京	9.7±2.3	527	68	12.90	10
李凡^[15]	2023	2021	广东	7~17	4 466	1 492	33.41	9
胡启发^[16]	2023	2021	广东	6~17	4 807	1 537	31.97	9
郭雪梅^[17]	2023	2017—2021	四川	6~17	15 739	3 174	20.17	7
孙青^[18]	2022	2017—2018	山东	7~18	3 609	627	17.37	9
李紫琳^[19]	2022	2017—2018	山东	6~11	1 344	127	9.45	7
陈京蓉^[20]	2022	2016—2017	重庆	7~17	1 544	301	19.49	10
曹宁^[21]	2022	2016—2018	内蒙古	6~17	2 175	459	21.10	10
TIAN^[22]	2022	2016—2017	江苏	7~17	3 025	892	29.49	10
SHI^[23]	2022	2016—2017	全国	7~17	54 269	15 834	29.18	9
CAI^[24]	2022	2015，2017—2018	宁夏	10~18	1 486	443	29.81	7
张冬梅^[25]	2021	2016—2018	山东	7~15	1 658	208	12.55	6
饶甲环^[26]	2021	2019—2020	北京	8~18	10 609	2 710	25.54	10
江南^[27]	2021	2015—2019	北京	6~14	1 483	220	14.83	10
郭丹丹^[28]	2021	2019	北京	6~15	3 398	434	12.77	10
戴铖钧^[29]	2021	2013—2018	浙江	8~17	3 081	418	13.57	7
雷伊玲^[30]	2020	2013	广东	7~10	502	120	23.90	9
ZHOU^[31]	2020	2018	江苏	13~16	1 070	406	37.94	6
LU^[32]	2020	2017—2018	山东	13~19	9 371	2 376	25.35	10
赵静^[33]	2019	2015	北京	6~14	554	49	8.84	8
吴琴^[34]	2019	2018	江苏	13~16	509	188	36.94	6
刘玉茹^[35]	2019	2015	北京	9.3±2.4	532	43	8.08	8
李楠^[36]	2019	2015	天津	3~6	4 073	317	7.78	7
邓鹭^[37]	2019	2017	广东	15~18	1 612	812	50.37	6
陈新春^[38]	2019	2012—2017	河北	4~15	1 000	135	13.50	8
郭丹丹^[39]	2018	2015	北京	5~15	3 566	260	7.29	9
陈旭东^[40]	2018	2017	北京	6~14	557	39	7.00	10
赵颖慧^[41]	2017	2016	北京	6~14	558	209	37.46	8
张之晗^[42]	2017	2016	河北	7~12	795	41	5.16	6
LI^[43]	2017	2015	天津	3~6	4 073	413	10.14	8
庄婧誉^[44]	2016	2014	黑龙江	10~18	1 640	377	22.99	6
刘慧婷^[45]	2016	2013—2014	山西	10~11	808	32	3.96	8
于丽华^[46]	2014	—	山东	7~15	1 200	128	10.67	7
薄慧^[47]	2011	2010	天津	7~17	1 515	196	12.94	6

亚组	纳入文献（篇）	异质性检验		效应模型	Meta分析
亚组	纳入文献（篇）	I²值（%）	P值	效应模型	患病率（95%CI）（%）	P值
性别						0.004
男	34^{[7，8，10，13，14，16，17，18，20，22，24，25，26，27，28，29，30，31，32，33，34，35，36，37，38，39，40，41，42，43，44，45，46，47]}	99.4	<0.001	随机	24.42（19.87~28.97）
女	34^{[7，8，10，13，14，16，17，18，20，22，24，25，26，27，28，29，30，31，32，33，34，35，36，37，38，39，40，41，42，43，44，45，46，47]}	98.7	<0.001	随机	16.68（14.10~19.27）
年龄						<0.001
0~11岁	11^{[7，8，16，17，18，20，25，27，30，36，38]}	96.1	<0.001	随机	12.23（10.07~14.38）
12~19岁	8^{[8，16，17，18，20，25，27，38]}	99.3	<0.001	随机	32.20（22.35~42.06）
地区分布						<0.001
南方	9^{[8，10，15，16，17，20，29，30，37]}	99.5	<0.001	随机	31.35（24.72~37.99）
北方	29^{[7，9，13，14，18，19，21，22，24，25，26，27，28，31，32，33，34，35，36，38，39，40，41，42，43，44，45，46，47]}	99.2	<0.001	随机	18.38（14.25~20.50）
BMI						0.001
正常	16^{[7，9，10，18，19，20，26，27，31，33，34，35，37，39，41，43]}	99.5	<0.001	随机	17.98（13.12~22.84）
超重/肥胖	17^{[7，8，9，10，18，19，20，26，27，31，33，34，35，37，39，41，43]}	99.6	<0.001	随机	38.78（27.79~49.78）
调查时间						<0.001
2010—2016年	11^{[30，33，35，36，39，41，42，43，44，45，47]}	99.3	<0.001	随机	13.16（9.93~16.38）
2017—2023年	17^{[7，8，10，13，14，15，16，17，18，19，26，28，31，32，34，37，40]}	99.4	<0.001	随机	26.74（22.34~31.14）
数据来源						0.184
学校	33^{[7，8，9，10，13，14，15，16，18，19，20，21，22，23，24，26，27，28，30，31，32，33，35，36，37，39，40，41，42，43，44，45，47]}	99.6	<0.001	随机	21.52（17.81~25.23）
医院	6^{[17，25，29，34，38，46]}	99.6	<0.001	随机	17.56（13.03~22.08）
样本量例						0.251
<1 000例	11^{[10，13，14，30，33，34，35，40，41，42，45]}	99.0	<0.001	随机	21.26（14.05~29.19）
1 000~5 000例	24^{[7，8，9，15，16，18，19，20，21，22，24，25，27，28，29，31，36，37，38，39，43，44，46，47]}	99.5	<0.001	随机	19.99（15.99~24.00）
>5 000	4^{[17，23，26，32]}	99.5	<0.001	随机	25.06（20.60~29.53）