引用本文： 韋國華, 蔣明勇, 金臘梅. Presepsin對膿毒癥診斷價值的Meta分析. 中國循證醫學雜志, 2016, 16(3): 286-291. doi: 10.7507/1672-2531.20160046 復制
隨著全球人口老齡化進一步加劇，慢性疾病的發病率與比重與日俱增。慢性病老年患者往往住院時間較長且易發生院內感染，而使用抗生素治療反復不愈的院感不可避免地導致了耐藥菌的增加，同時也伴隨著膿毒癥（sepsis）的發病率逐年攀升 [1]。膿毒癥的診斷基本條件為同時存在全身炎癥反應綜合征（systemic inflammatory response syndrome，SIRS）與感染 [2]。但由于SIRS標準過于敏感，缺乏特異性，如創傷、大手術、胰腺炎等諸多因素均可引起SIRS，這些非感染性炎癥明顯干擾了標志物在膿毒癥中的應用，因此該標準一直存在爭議。為此，研究者一直致力于探索更可靠的標志物來明確膿毒癥早期診斷問題。目前，雖然已證實C反應蛋白（CRP）、降鈣素原（PCT）、可溶性髓細胞觸發受體1（sTREM-1）、白細胞分化抗原64（CD64）等標志物與膿毒癥有較好的相關性，但仍不夠理想 [3, 4]。Presepisn是近年來被廣泛關注的一種新型標志物，來源于白細胞分化抗原14（cluster of differentiation 14，CD14）。后者是主要表達于單核/巨噬細胞的一類白細胞分化抗原，是Toll受體4（TLR4）的共受體，參與識別病原分子并啟動固有免疫應答。CD14存在膜CD14（mCD14）與可溶性CD14（sCD14）兩種亞型，sCD14可被血液中的蛋白酶降解，其中由N端64個氨基酸構成片段被稱為Presepsin [5, 6]。盡管國內外研究廣泛報道Presepsin的診斷價值，但仍然缺乏文獻對其準確評價。因此，本研究旨在應用Meta分析方法探討Presepsin對膿毒癥的診斷價值，為臨床選擇合理的診斷方法提供循證醫學證據。
1 資料與方法
1.1 納入與排除標準
1.1.1 研究類型
有關Presepsin診斷膿毒癥的診斷性試驗。
1.1.2 研究對象
以膿毒癥確診患者為病例組，非膿毒癥或僅出現SIRS患者為對照組。
1.1.3 診斷方法
膿毒癥診斷金標準為同時存在SIRS與感染（包括病原學證據或臨床感染證據） [2]。待評價方法為從患者血清中檢測Presepsin，并根據濃度高低來鑒別是否存在膿毒癥。
1.1.4 結局指標
敏感度（Sen）、特異度（Spe）、陽性似然比（+LR）、陰性似然比（-LR）、綜合受試者工作特征曲線（SROC）下面積（AUC）。
1.1.5 排除標準
① 非中、英文文獻；② 兒科研究；③ 不能獲得完整的診斷四格表數據的文獻；④ 重復發表的文獻。
1.2 文獻檢索
計算機檢索PubMed、EMbase、Web of Science、WanFang Data、VIP和CNKI數據庫，搜集關于Presepsin診斷膿毒癥的診斷性試驗，檢索時限均為從建庫至2015年6月。此外，追溯納入研究的參考文獻，以補充獲取相關文獻。英文檢索詞包括：Presepsin、sCD14-st soluble CD14 subtype；中文檢索詞包括：可溶性白細胞、分化抗原14亞型等。以PubMed為例，其具體檢索策略見框1。
框 1 PubMed檢索策略
#1 sCD14-ST #2 presepsin #3 solube CD14 subtype #4 #1 OR #2 OR #3
1.3 文獻篩選與資料提取
由2位評價員獨立篩選文獻和提取資料，并交叉核對，如遇分歧，則咨詢第三方協助判斷，缺乏的資料盡量與作者聯系予以補充。文獻篩選時首先閱讀文題和摘要，在排除明顯不相關文獻后，進一步閱讀全文進行復篩，以決定最終是否納入。采用自制的資料提取表提取資料，提取內容主要包括：① 納入研究的基本信息，包括：作者、發表年限、國籍等；② 研究對象的基線特征：患者來源、樣本量、平均年齡、性別比等；③ 試驗相關要素：如測定方法、試劑來源；④ 結局指標：包括真陽性值（true positive，TP）、真陰性值（true negative，TN）、假陽性值（false positive，FP）、假陰性值（false negative，FN）等；⑤ 診斷性試驗偏倚風險評價的基本要素。
1.4 納入研究的偏倚風險評價
由2名評價員獨立采用QUADAS-2（Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies-2）工具 [7]評價納入研究的偏倚風險，如遇分歧，則與第三名評價員協商決定。
1.5 統計分析
采用Stata 13.0軟件進行統計分析。首先采用 Spearman 相關系數檢驗是否存在閾值效應 [8]。若不存在閾值效應，則通過計算 Cochrane-Q值和I2值檢查非閾值效應所導致的異質性 [9]，并采用固定效應模型（無異質性時）或隨機效應模型（有異質性時）進行合并分析 [10]，計算合并的Sen、Spe、+LR、-LR、DOR，繪制SROC曲線，并計算AUC。若存在閾值效應，則僅計算DOR，通過繪制SROC曲線并計算曲線下面積來判斷其診斷價值。Meta分析的檢驗水準為α=0.05。采用Deeks對稱性檢驗來檢測納入文獻是否存在發表偏倚 [11]。
2 結果
2.1 文獻檢索結果
初檢出325篇文獻，經逐層篩選，最終納入19篇文獻 [12-30]，包括中文5篇，英文14篇，共3 201例受試者，4 140份標本。文獻篩選流程見圖 1。納入的19個研究中，3個對患者多次取樣，最終統計分析按實際樣本量計算標志物診斷價值。
圖1
文獻篩選流程及結果
2.2 納入研究的基本特征與偏倚風險評價
表1
納入研究基本特征
圖2
納入研究的偏倚風險評價
2.3 Meta分析結果
2.3.1 合并分析結果
結果見圖 3～5。Presepsin診斷膿毒癥的SROC AUC=0.91[95%CI（0.88，0.93）]，Sen合并=0.85[95%CI（0.79，0.90）]，Spe合并=0.83[95%CI（0.76，0.87）]，DOR合并=27[95%CI（14，52）]，在假定驗前概率在20%的情況下，陽性似然比與陰性似然比分別為5與0.21。
圖3
Presepsin診斷膿毒癥敏感度和特異度的Meta分析
圖4
Presepsin診斷膿毒癥的SROC曲線
圖5
Presepsin診斷膿毒癥的Fagan線圖
2.3.2 亞組分析
① 以對照組不同分亞組：膿毒癥與無感染性SIRS對比，包括12個研究：SROC AUC=0.91[95%CI（0.88，0.93）]，Sen合并=0.86[95%CI（0.79，0.91）]，Spe合并=0.82[95%CI（0.72，0.88）]。膿毒癥與非膿毒癥（對照組包括SIRS以外患者）對比，包括7個研究：SROC AUC=0.90[95%CI（0.87，0.92）]，Sen合并=0.84[95%CI（0.72，0.92）]，Spe合并=0.84[95%CI（0.76，0.89）]。② 以研究地理位置不同分亞組：其中來自歐洲研究共7個，均為高亞索人種，SROC AUC=0.86[95%CI（0.83，0.89）]，Sen合并=0.87[95%CI（0.79，0.92）]，Spe合并=0.71[95%CI（0.61，0.80）]。來自亞洲研究共12個，均為亞洲人種，SROC AUC=0.90[95%CI（0.88，0.93）]，Sen合并=0.84[95%CI（0.75，0.90）]，Spe合并=0.87[95%CI（0.83，0.89）]。
2.3.3 異質性分析
我們選擇地理因素（研究來自歐洲或亞洲）、對照類型（SIRS或非膿毒癥）、樣本量、平均年齡、研究質量評分作為變量，分析研究異質性來源，Meta回歸分析結果顯示：地理因素（P＜0.01）與受試者年齡（P＜0.01）可能是研究間異質性來源，本研究中來自亞洲與年齡相對較小患者顯示更好的診斷價值。
2.4 發表偏倚
漏斗圖對稱性檢驗P=0.09＞0.05，提示發表偏倚不明顯。但漏斗圖顯示，樣本較大結果偏左上角，提示較大樣本的研究結果提示Presepsin診斷價值相對較低。而漏斗圖基底部7個研究較分散，提示在本研究中樣本量小于110例的研究的診斷價值差異較大（圖 6）。
圖6
發表偏倚漏斗圖
3 討論
此前，雖然已有Presepsin相關的系統評價 [31]，但該研究只納入了8篇英文文獻，本研究考慮到中國的診斷價值與其他國家的異同，在原有基礎上加入了中文文獻，同時還納入了最新發表的Presepsin相關研究。Meta分析結果表明，Presepsin診斷膿毒癥的SROC AUC為0.91，敏感度為0.86，特異度為0.82，展現出較好的診斷價值。Fagan圖顯示，在假定驗前概率為20%的情況下，陽性驗后概率為47%，陰性驗后概率為5%，陽性似然比與陰性似然比分別為5與0.21，提示Presepsin對膿毒癥有中度的診斷價值。這一結果優于Wacker等 [32]對PCT的研究和Wu等 [33]對sTREM-1的相關研究。雖然Presepsin結果比后兩種標志物更好，但多數研究證實這3種標志物診斷價值無明顯統計學差異；另外，臨床上較常用的標志物為CRP與IL-6，我們的統計結果顯示，其AUC分別為0.78與0.75，相比Presepsin、PCT和sTREM-1診斷價值稍差。CD64的AUC為0.92，表現出較好的診斷價值，但檢測CD64需要流式細胞儀與專業技術人員，臨床上開展較為困難，而床旁檢測標志物更容易被醫務人員接受 [34]。
亞組分析表明，亞洲的研究顯示出更高的診斷價值（AUC 0.90 vs. 0.86），中國與日本也存在這種情況（AUC 0.96 vs. 0.83），我們認為這可能是由研究數量較少且質量不夠高所致，目前沒有研究證實Presepsin在不同人群中的診斷價值存在差異。此外，Presepsin在年齡較小患者診斷價值更高，7個研究的患者平均年齡在60歲以下，AUC值為0.94；11個研究的平均年齡在60歲以上，AUC值為0.89。有研究證實急性腎功能衰竭患者中Presepsin明顯升高影響膿毒癥診斷，老年患者也存在一定腎功能與其他器官功能減退，可能會影響Presepsin代謝，但有待進一步實驗證實 [21]。
本研究的局限性：① 部分研究樣本量較小，使試驗結果出現較大差異，并且總體結果向試驗者期望結果偏倚；② 納入患者局限在一定的病種，使研究群體不具廣泛的代表性；③ 納入研究實施盲法不夠充分，包括對膿毒癥判定不受標志物結果影響與標志物測定不受臨床資料影響兩方面；④ 部分研究多次取樣，在取樣過程中，受抗生素與其他治療措施影響，可能會影響試驗結果。
綜上所述，Presepsin作為一種新型診斷膿毒癥標志物，展現出較好的診斷價值。但受納入研究質量的限制，上述結論尚需開展更多高質量的研究予以驗證。
隨著全球人口老齡化進一步加劇，慢性疾病的發病率與比重與日俱增。慢性病老年患者往往住院時間較長且易發生院內感染，而使用抗生素治療反復不愈的院感不可避免地導致了耐藥菌的增加，同時也伴隨著膿毒癥（sepsis）的發病率逐年攀升 [1]。膿毒癥的診斷基本條件為同時存在全身炎癥反應綜合征（systemic inflammatory response syndrome，SIRS）與感染 [2]。但由于SIRS標準過于敏感，缺乏特異性，如創傷、大手術、胰腺炎等諸多因素均可引起SIRS，這些非感染性炎癥明顯干擾了標志物在膿毒癥中的應用，因此該標準一直存在爭議。為此，研究者一直致力于探索更可靠的標志物來明確膿毒癥早期診斷問題。目前，雖然已證實C反應蛋白（CRP）、降鈣素原（PCT）、可溶性髓細胞觸發受體1（sTREM-1）、白細胞分化抗原64（CD64）等標志物與膿毒癥有較好的相關性，但仍不夠理想 [3, 4]。Presepisn是近年來被廣泛關注的一種新型標志物，來源于白細胞分化抗原14（cluster of differentiation 14，CD14）。后者是主要表達于單核/巨噬細胞的一類白細胞分化抗原，是Toll受體4（TLR4）的共受體，參與識別病原分子并啟動固有免疫應答。CD14存在膜CD14（mCD14）與可溶性CD14（sCD14）兩種亞型，sCD14可被血液中的蛋白酶降解，其中由N端64個氨基酸構成片段被稱為Presepsin [5, 6]。盡管國內外研究廣泛報道Presepsin的診斷價值，但仍然缺乏文獻對其準確評價。因此，本研究旨在應用Meta分析方法探討Presepsin對膿毒癥的診斷價值，為臨床選擇合理的診斷方法提供循證醫學證據。
1 資料與方法
1.1 納入與排除標準
1.1.1 研究類型
有關Presepsin診斷膿毒癥的診斷性試驗。
1.1.2 研究對象
以膿毒癥確診患者為病例組，非膿毒癥或僅出現SIRS患者為對照組。
1.1.3 診斷方法
膿毒癥診斷金標準為同時存在SIRS與感染（包括病原學證據或臨床感染證據） [2]。待評價方法為從患者血清中檢測Presepsin，并根據濃度高低來鑒別是否存在膿毒癥。
1.1.4 結局指標
敏感度（Sen）、特異度（Spe）、陽性似然比（+LR）、陰性似然比（-LR）、綜合受試者工作特征曲線（SROC）下面積（AUC）。
1.1.5 排除標準
① 非中、英文文獻；② 兒科研究；③ 不能獲得完整的診斷四格表數據的文獻；④ 重復發表的文獻。
1.2 文獻檢索
計算機檢索PubMed、EMbase、Web of Science、WanFang Data、VIP和CNKI數據庫，搜集關于Presepsin診斷膿毒癥的診斷性試驗，檢索時限均為從建庫至2015年6月。此外，追溯納入研究的參考文獻，以補充獲取相關文獻。英文檢索詞包括：Presepsin、sCD14-st soluble CD14 subtype；中文檢索詞包括：可溶性白細胞、分化抗原14亞型等。以PubMed為例，其具體檢索策略見框1。
框 1 PubMed檢索策略
#1 sCD14-ST #2 presepsin #3 solube CD14 subtype #4 #1 OR #2 OR #3
1.3 文獻篩選與資料提取
由2位評價員獨立篩選文獻和提取資料，并交叉核對，如遇分歧，則咨詢第三方協助判斷，缺乏的資料盡量與作者聯系予以補充。文獻篩選時首先閱讀文題和摘要，在排除明顯不相關文獻后，進一步閱讀全文進行復篩，以決定最終是否納入。采用自制的資料提取表提取資料，提取內容主要包括：① 納入研究的基本信息，包括：作者、發表年限、國籍等；② 研究對象的基線特征：患者來源、樣本量、平均年齡、性別比等；③ 試驗相關要素：如測定方法、試劑來源；④ 結局指標：包括真陽性值（true positive，TP）、真陰性值（true negative，TN）、假陽性值（false positive，FP）、假陰性值（false negative，FN）等；⑤ 診斷性試驗偏倚風險評價的基本要素。
1.4 納入研究的偏倚風險評價
由2名評價員獨立采用QUADAS-2（Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies-2）工具 [7]評價納入研究的偏倚風險，如遇分歧，則與第三名評價員協商決定。
1.5 統計分析
采用Stata 13.0軟件進行統計分析。首先采用 Spearman 相關系數檢驗是否存在閾值效應 [8]。若不存在閾值效應，則通過計算 Cochrane-Q值和I2值檢查非閾值效應所導致的異質性 [9]，并采用固定效應模型（無異質性時）或隨機效應模型（有異質性時）進行合并分析 [10]，計算合并的Sen、Spe、+LR、-LR、DOR，繪制SROC曲線，并計算AUC。若存在閾值效應，則僅計算DOR，通過繪制SROC曲線并計算曲線下面積來判斷其診斷價值。Meta分析的檢驗水準為α=0.05。采用Deeks對稱性檢驗來檢測納入文獻是否存在發表偏倚 [11]。
2 結果
2.1 文獻檢索結果
初檢出325篇文獻，經逐層篩選，最終納入19篇文獻 [12-30]，包括中文5篇，英文14篇，共3 201例受試者，4 140份標本。文獻篩選流程見圖 1。納入的19個研究中，3個對患者多次取樣，最終統計分析按實際樣本量計算標志物診斷價值。
圖1
文獻篩選流程及結果
2.2 納入研究的基本特征與偏倚風險評價
表1
納入研究基本特征
圖2
納入研究的偏倚風險評價
2.3 Meta分析結果
2.3.1 合并分析結果
結果見圖 3～5。Presepsin診斷膿毒癥的SROC AUC=0.91[95%CI（0.88，0.93）]，Sen合并=0.85[95%CI（0.79，0.90）]，Spe合并=0.83[95%CI（0.76，0.87）]，DOR合并=27[95%CI（14，52）]，在假定驗前概率在20%的情況下，陽性似然比與陰性似然比分別為5與0.21。
圖3
Presepsin診斷膿毒癥敏感度和特異度的Meta分析
圖4
Presepsin診斷膿毒癥的SROC曲線
圖5
Presepsin診斷膿毒癥的Fagan線圖
2.3.2 亞組分析
① 以對照組不同分亞組：膿毒癥與無感染性SIRS對比，包括12個研究：SROC AUC=0.91[95%CI（0.88，0.93）]，Sen合并=0.86[95%CI（0.79，0.91）]，Spe合并=0.82[95%CI（0.72，0.88）]。膿毒癥與非膿毒癥（對照組包括SIRS以外患者）對比，包括7個研究：SROC AUC=0.90[95%CI（0.87，0.92）]，Sen合并=0.84[95%CI（0.72，0.92）]，Spe合并=0.84[95%CI（0.76，0.89）]。② 以研究地理位置不同分亞組：其中來自歐洲研究共7個，均為高亞索人種，SROC AUC=0.86[95%CI（0.83，0.89）]，Sen合并=0.87[95%CI（0.79，0.92）]，Spe合并=0.71[95%CI（0.61，0.80）]。來自亞洲研究共12個，均為亞洲人種，SROC AUC=0.90[95%CI（0.88，0.93）]，Sen合并=0.84[95%CI（0.75，0.90）]，Spe合并=0.87[95%CI（0.83，0.89）]。
2.3.3 異質性分析
我們選擇地理因素（研究來自歐洲或亞洲）、對照類型（SIRS或非膿毒癥）、樣本量、平均年齡、研究質量評分作為變量，分析研究異質性來源，Meta回歸分析結果顯示：地理因素（P＜0.01）與受試者年齡（P＜0.01）可能是研究間異質性來源，本研究中來自亞洲與年齡相對較小患者顯示更好的診斷價值。
2.4 發表偏倚
漏斗圖對稱性檢驗P=0.09＞0.05，提示發表偏倚不明顯。但漏斗圖顯示，樣本較大結果偏左上角，提示較大樣本的研究結果提示Presepsin診斷價值相對較低。而漏斗圖基底部7個研究較分散，提示在本研究中樣本量小于110例的研究的診斷價值差異較大（圖 6）。
圖6
發表偏倚漏斗圖
3 討論
此前，雖然已有Presepsin相關的系統評價 [31]，但該研究只納入了8篇英文文獻，本研究考慮到中國的診斷價值與其他國家的異同，在原有基礎上加入了中文文獻，同時還納入了最新發表的Presepsin相關研究。Meta分析結果表明，Presepsin診斷膿毒癥的SROC AUC為0.91，敏感度為0.86，特異度為0.82，展現出較好的診斷價值。Fagan圖顯示，在假定驗前概率為20%的情況下，陽性驗后概率為47%，陰性驗后概率為5%，陽性似然比與陰性似然比分別為5與0.21，提示Presepsin對膿毒癥有中度的診斷價值。這一結果優于Wacker等 [32]對PCT的研究和Wu等 [33]對sTREM-1的相關研究。雖然Presepsin結果比后兩種標志物更好，但多數研究證實這3種標志物診斷價值無明顯統計學差異；另外，臨床上較常用的標志物為CRP與IL-6，我們的統計結果顯示，其AUC分別為0.78與0.75，相比Presepsin、PCT和sTREM-1診斷價值稍差。CD64的AUC為0.92，表現出較好的診斷價值，但檢測CD64需要流式細胞儀與專業技術人員，臨床上開展較為困難，而床旁檢測標志物更容易被醫務人員接受 [34]。
亞組分析表明，亞洲的研究顯示出更高的診斷價值（AUC 0.90 vs. 0.86），中國與日本也存在這種情況（AUC 0.96 vs. 0.83），我們認為這可能是由研究數量較少且質量不夠高所致，目前沒有研究證實Presepsin在不同人群中的診斷價值存在差異。此外，Presepsin在年齡較小患者診斷價值更高，7個研究的患者平均年齡在60歲以下，AUC值為0.94；11個研究的平均年齡在60歲以上，AUC值為0.89。有研究證實急性腎功能衰竭患者中Presepsin明顯升高影響膿毒癥診斷，老年患者也存在一定腎功能與其他器官功能減退，可能會影響Presepsin代謝，但有待進一步實驗證實 [21]。
本研究的局限性：① 部分研究樣本量較小，使試驗結果出現較大差異，并且總體結果向試驗者期望結果偏倚；② 納入患者局限在一定的病種，使研究群體不具廣泛的代表性；③ 納入研究實施盲法不夠充分，包括對膿毒癥判定不受標志物結果影響與標志物測定不受臨床資料影響兩方面；④ 部分研究多次取樣，在取樣過程中，受抗生素與其他治療措施影響，可能會影響試驗結果。
綜上所述，Presepsin作為一種新型診斷膿毒癥標志物，展現出較好的診斷價值。但受納入研究質量的限制，上述結論尚需開展更多高質量的研究予以驗證。
