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维持性血液透析病人肌少症风险预测模型的系统评价

2024-12-16 116 上传者：管理员

摘要：目的:系统评价维持性血液透析病人肌少症风险预测模型，为临床实践提供依据。方法:检索中国知网(CNKI)、万方数据库(WanFang)、维普数据库(VIP)、CBM、The Cochrane Library、PubMed、Web of Science、Embase数据库中有关维持性血液透析病人肌少症风险预测模型的研究，检索时限为建库至2023年11月30日，由2名研究者独立筛选文献，并根据CHARMS清单和PROBAST评估工具进行资料提取及评价纳入文献偏倚风险和适用性。结果:共纳入14篇文献，包含19个模型，曲线下面积(AUC)为0.712～0.955,进入模型次数最多的预测因子是年龄、性别、体质指数、握力、营养状况等，纳入研究偏倚风险都较高，模型适用性方面，1篇为低适用性。结论:我国维持性血液透析病人肌少症风险预测模型研究处于快速发展阶段，预测性能较好，但偏倚风险较高，未来应注重模型开发的规范性，注重外部验证和临床实践转化研究，以期为临床提供优化、便利的个性化预测模型。

关键词：
MHD
系统评价
维持性血液透析
肌少症
预测模型
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维持性血液透析(maintenance hemodialysis, MHD)是终末期肾病病人应用最广泛的肾脏替代疗法[1]。但MHD病人由于长期透析使体内蛋白质和结合氨基酸大量丢失，加之久坐、久躺等使活动量大大减少，肌少症的发生风险明显增加[2]。肌少症(sarcopenia)是一种以肌肉质量减少，肌力及肌肉功能减退为特征的进行性、全身性骨骼肌疾病[3-4]。维持性血液透析病人的肌少症患病率高达13.5%～56.6%[5],其与跌倒、骨折、失能等不良结局有关[6],严重降低了病人生活质量。且已有研究证明肌少症与MHD病人的死亡率和心血管事件密切相关[7],因此早期识别MHD病人肌少症的高危人群至关重要。亚洲肌少症工作组(AWGS 2019)推荐采取进一步的策略，以便在没有先进诊断设备的情况下早期识别肌少症风险病人，及时干预[8],预测模型能有效解决这个问题，它是以疾病的预测因子为基础，通过直观数据准确预测个体发生某种疾病的概率[9]。目前，已开展多项MHD病人肌少症风险预测模型的研究，但尚未见关于模型的系统综述。本研究旨在系统地评价维持性血液透析病人肌少症风险预测模型的偏倚风险及适用性，为模型的优化、临床应用和科学研究提供参考。本系统评价已在PROSPERO注册，注册号CRD42023481206。

1、资料与方法

1.1 文献检索策略

计算机检索中国知网(CNKI)、万方数据库(WanFang)、维普数据库(VIP)、CBM、The Cochrane Library、PubMed、Web of Scinence数据库，检索时限为建库至2023年11月30日，采用主题词和自由词组合，并对纳入研究的参考文献进行手工检索。中文检索词：血液透析、血透、肾透析、维持性血液透析、血液净化、肌少症、骨骼肌减少症、肌肉减少症、肌肉减少、少肌症、低肌肉质量、低肌肉力量、低身体机能、预测、预警、预测模型、风险评估、风险评分、列线图；英文检索词：MHD、hemodialysis、renal dialysis、blood dialysis、sarcopenia、muscular atrophy、less muscle disease、sarcopenia、muscular atrophy、less muscle disease、predict* model、risk prediction、risk score、risk assessment、nomogram。

1.2 纳入和排除标准

1.2.1 纳入标准

1)研究对象为接受维持性血液透析病人，年龄≥18岁；2)研究内容为肌少症风险预测模型的构建、验证研究；3)研究类型包括队列研究、横断面研究或病例对照研究。

1.2.2 排除标准

1)动物或细胞分析水平研究；2)会议摘要等非正式发表文献；3)模型包含的预测变量<2个；4)无法获取全文或完整数据。

1.3 文献筛选与资料提取

运用Endnote及Excel软件进行文献资料的管理和数据提取。由2名研究者独立进行，并进行双人核对，出现分歧时，则与第3名研究者讨论决定。根据预测模型研究系统评价的关键评估和数据提取清单(critical appraisal and data extraction for systematic reviews of prediction modelling studies, CHARMS)[10]进行数据提取。

1.4 文献的偏倚风险与适用性

由2名研究者根据风险预测模型研究偏倚风险评估工具PROBAST(Prediction Model Risk of Bias Assessment Tool)[11]独立进行质量评价，如遇分歧，则与第3名研究者讨论决定。偏倚风险评估包括研究对象、预测因子、结果和分析4个领域，共20个信号问题，每个信号问题均采用是/可能是，否/可能否，未提供信息回答；每个领域的偏倚风险和研究整体偏倚风险评为“低”,“高”,或“不清楚”。适用性评估包括研究对象、预测因子、结局3个领域，未设置相关信号问题，将整体的适用性评为“低”“高”或“不清楚”。

2、结果

2.1 文献筛选流程和结果

检索获得相关文献769篇，经过剔除重复182篇、阅读题目和摘要初筛剔除545篇、阅读全文复筛剔除25篇，最终纳入14篇[12-25]。

2.2 纳入文献的基本特征

纳入的14篇文献中，6篇中文[12-17],8篇英文[18-25],其中中国发表12篇，日本和西班牙各1篇，发表时间集中于2021—2023年。前瞻性队列研究3篇[12,21,24],回顾性队列研究4篇[16-17,21,23],病例对照研究6篇[13-14,16,19-20,22],横断面研究1篇[18]。多中心研究4篇[18-19,21,25],其余为单中心研究。10篇文献预测结局为肌少症，4篇文献[14,21,23-24]为肌肉质量下降。

2.3 模型建立情况

纳入的14篇研究共包含19个预测模型，其中Liao等[22]、Lin等[24]及Sánchez-Tocino等[25]分别构建4、2、2预测模型。模型基本特征见表1。

表1维持性血液透析病人肌少症风险预测模型构建的基本情况

2.4 预测模型性能及预测因子

纳入的14项研究均报道了模型构建和(或)模型验证的区分度指标，受试者工作特征曲线下面积(area under the curve, AUC)为0.712～0.955。最终模型包含3～9个变量，出现频次最高的预测因子包括年龄、性别、体质指数、握力、营养状况等。模型性能及预测因子具体见表2。

表2维持性血液透析病人肌少症风险预测模型性能及预测因子

2.5 预测模型偏倚风险与适用性评价

2.5.1 偏倚风险评价

14项研究均为高偏倚风险。研究对象领域：4项[15,17,23,25]回顾性研究，其模型在建立和验证过程中存在更高的偏倚风险，秦红菊等[12]将失访病人列为排除标准，可能存在选择偏倚，故以上研究评为“高风险”。预测因子领域：6项研究[12,17-19,21,25]偏倚风险不清楚，原因是由不同的测量人员测定主观判断的预测因子或是在多中心医疗机构进行数据收集，可能由于测量方法的不同造成偏倚，且其中Sánchez等[25]研究未报告预测因子评估是否采用盲法。结局领域：4项研究[12,18,21,23]预测因子包含四肢骨骼肌量、肌肉力量、步行速度和结局指标概念有重复，会使模型性能被乐观估计，故评为“高风险”;宝群等[15]研究未报告结果是否在不知道预测因子信息的情况下确定的；Xie等[18]为横断面研究，预测因子评估和结果确定的时间间隔信息未明确，存在高偏倚风险。分析领域：所有研究偏倚风险均较高，原因如下：1)对于模型构建研究，11项研究应变量事件数(events per varable, EPV)<10,建模样本量严重不饱和，3项研究[13,24-25]建模组结果事件数量未说明；2)2项研究[17,22]将连续变量进行分类变量转换，未事先说明分组依据。3)在缺失数据方面，3项研究[14,17,19]说明在收集数据时保证数据完整，3项研究[20-22]通过插补方式进行了缺失值处理，其余研究均未提供相关信息。4)关于变量的选取，有1项研究[25]未描述变量选择方式。5)模型性能评估方面，3项研究[22,24-25]未报告是否评估模型的校准度；5项研究[14,17,19,24-25]未报告是否进行内部验证，3项研究[17,24-25]未报告是否进行模型验证，没有研究同时报告内、外部验证。

2.5.2 适用性评价

仅有1项研究[16]以中青年病人来构建模型，评为适用性低，其余研究在各领域总体的适用性均较高。

3、讨论

3.1 维持性血液透析病人肌少症预测模型处于快速发展阶段，仍存在不足

从本研究可以看出，我国MHD病人肌少症风险预测模型的开发较多，且集中于近3年，处于快速发展阶段。本研究纳入的所有模型均显示区分度>0.7,提示模型具有较好的鉴别能力，能有效预测肌少症的发生，并且大部分研究均进行了校准和内部验证，增加了模型的可靠性，其中3项研究[17,19-20]绘制了DCA临床决策曲线，显示病人净获益高，具有一定的临床实用性。模型的呈现大多以列线图形式，操作简单，结果直观、形象，便于临床操作。亚洲肌少症工作组[8]和欧洲老年人肌少症工作组[3]发表的共识均指出，肌少症的发病和诊断存在性别差异，而大多数研究将男性和女性使用相同的危险因素构建模型，这可能降低模型在临床实践中的使用效能[26-27],本研究纳入的文献中，Liao等[22]和Lin等[24]基于不同性别，构建个性化的预测模型，对今后的研究具有启示作用。纳入的模型总体偏倚风险较高，部分研究[14,21,23-24]的预测结局为肌肉质量降低，虽为肌少症的关键部分，但并不全面，今后应统一测评标准，减少异质性。研究方法学部分不够严谨，回顾性和横断面研究设计增加了研究对象选择偏倚，样本量不足、应变量事件数低等可能使模型过度拟合，连续变量转换不恰当、缺失数据处理欠妥当等，使预测能力下降，且大多数模型未进行外部验证，临床可重复性和外推性仍需进一步探讨[28]。

3.2 模型预测因子的筛选尚需进一步探讨

本研究中纳入的文献涉及多方面的预测因子，包括一般资料(年龄、身高、体质指数、体重、臂围、腿围、透析龄等)、主观评价(营养状况、认知功能、体力活动等)和客观指标(相角、血清肌酐、磷水平、超敏C反应蛋白等),较为分散，因此本研究未进行定量分析。重复出现的因子主要为年龄、性别、体质指数、握力、营养状况等，临床医护人员应对以上预测因子的变化趋势保持高度敏感和持续关注。此外，4项研究[12,18,21,23]的预测因子为肌少症概念中的部分，可能使模型被乐观估计，使预测不准确；全身水分[24]及血液检验指标等的测量需要借助仪器设备，增加了工作负担和经济负担；营养状况等主观评分受测量人员影响大。因此，建议研究者根据已有的临床实践知识，结合循证Meta分析[29]或数据挖掘[22]等方式，筛选出测量准确易获取、测量成本低、可靠性强的候选变量。

3.3 维持性血液透析病人肌少症预测模型未来发展趋势和挑战

预测模型是近年临床研究领域的热点，通过早期筛查和识别高危人群，有助于医护人员制定针对性的预防措施，改善病人结局，提高医疗资源的使用率。在模型开发方面，今后研究者应严格参照PROBAST[30],规范报告研究条目，把关研究过程的质量控制，尽可能减少偏倚风险；可根据血液透析不同类别人群肌少症的特征，构建准确和个性化的预测工具，增加模型的可靠性；并且应扩大样本数据来源，在全国范围内开展多中心、多地区、大样本的前瞻性队列研究，结合数据挖掘等新兴技术筛选预测因子，并进行内部及外部验证。在模型应用方面，注重实施科学，基于利益相关者分析在我国文化背景下预测模型临床转化的促进及阻碍因素，可根据性能较好的预测模型开发相应的计算小程序或可视化图谱等，为临床医护人员提供便利。

3.4 局限性

本研究存在以下局限性：由于制定的纳排标准和研究者的主观判断等，可能导致部分研究被遗漏，存在发表偏倚；各模型的预测因子差异大，模型性能评定存在一定的异质性，本研究仅对纳入文献进行了定性评价，未来有待进一步开展定量整合；部分研究未完整报告模型的性能，这可能会影响研究对各模型性能的评价结果。

4、小结

本研究共纳入14项研究，结果显示我国目前关于维持性血液透析病人肌少症风险的预测模型开发处于快速发展阶段，内部验证表现出较好的预测能力，但存在较高的偏倚风险，未来研究应遵循模型开发与报告规范，进行大样本、多中心的外部验证，以期为临床提供更优化、便利的预测模型，这对于血液透析病人肌少症的预防和干预具有重要意义。

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文章来源:熊玲玲,谷续洁,黎芮彤,等.维持性血液透析病人肌少症风险预测模型的系统评价[J].全科护理,2024,22(23):4380-4385.