越野行走對心血管疾病預后影響的 meta 分析_《中國循證醫學雜志》

作者：

章志偉 ¹ , 王夢雪 ¹ , 楊家鵬 ¹ , 徐星陽 ¹ ,  金輝 ²

1. 東南大學醫學院（南京 210009）;
2. 東南大學公共衛生學院（南京 210009）;

關鍵詞：

越野行走心血管疾病預后現場干預試驗 meta 分析系統評價

DOI：

10.7507/1672-2531.201711095

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摘要 全文 圖表 視頻 參考文獻 施引文獻 補充材料

目的系統評價越野行走對心血管疾病預后的影響。方法計算機檢索 PubMed、Web of Science、EMbase、The Cochrane Library、CBM、CNKI 和 VIP 數據庫，搜集越野行走對心血管疾病預后影響的干預性研究，檢索時限均從建庫至 2018 年 6 月。由 2 名研究者獨立篩選文獻、提取資料并評價納入研究的偏倚風險后，采用 RevMan 5.3 軟件進行 meta 分析。結果最終納入 9 個研究，包括 328 例患者。meta 分析結果顯示：與對照組相比，越野行走組的低密度脂蛋白（LDL）［MD=–11.38，95%CI（–17.51，–5.25），P=0.000 3］、甘油三酯（TG）［MD=–21.14，95%CI（–32.33，–9.96），P=0.000 2］、收縮壓（SBP）［MD=–7.96，95%CI（?11.45，–4.46），P<0.000 01］及血清總膽固醇（TC）、舒張壓（DBP）、體重指數（BMI）均有明顯好轉（P<0.05）。但兩組 HDL 的差異無統計學意義。結論本研究結果顯示越野行走可使心血管疾病患者的預后指標有一定改善，但其長期的效果尚不清楚。受納入研究數量和質量的限制，上述結論尚待更多高質量研究予以驗證。

引用本文： 章志偉, 王夢雪, 楊家鵬, 徐星陽, 金輝. 越野行走對心血管疾病預后影響的 meta 分析. 中國循證醫學雜志, 2019, 19(2): 147-155. doi: 10.7507/1672-2531.201711095 復制

現代生活中，隨著人們體力活動的減少及缺乏鍛煉，肥胖、心血管等相關疾病的發病率越來越高^[1]。越野行走（北歐式行走）起源于芬蘭，是一種使用兩支手杖行走的運動，運動方式包括平地走、山地走和手杖操。越野行走是一種結構化的物理活動，使用一對特定的類似越野滑雪桿的手杖，在行走中，肩部、軀干和腹部肌肉同時介入，對心血管功能的提高有較大幫助。有研究顯示，作為一種簡單、安全的鍛煉方式，越野行走能有效降低肥胖、心血管等疾病的發病率^[2]。目前，有關越野行走的研究日漸增多，但尚無關于越野行走與心血管疾病患者預后相關性的系統評價，已有研究的結果也不盡相同。因此本文系統評價越野行走對心血管疾病患者的預后影響，以期為改善疾病預后提供參考依據。

1 資料與方法

1.1 納入與排除標準

1.1.1 研究類型

現場干預試驗，包括自身前后對照試驗和隨機對照試驗（randomized controlled trial，RCT）。

1.1.2 研究對象

心血管系統疾病患者，包括：高血壓、冠心病、心力衰竭、動脈硬化、肥胖及糖尿病等。患者的種族、國籍、病程不限。

1.1.3 干預措施

試驗組采用越野行走方式；對照組采用正常行走方式。

1.1.4 結局指標

主要指標為心血管疾病不良事件發生率。次要指標包括：高密度脂蛋白（high density lipoprotein，HDL）、低密度脂蛋白（low density lipoprotein，LDL）、甘油三酯（triglyceride，TG）、血清總膽固醇（total cholesterol，TC）、收縮壓（systolic blood pressure，SBP）、舒張壓（diastolic blood pressure，DBP）、體重指數（body mass index，BMI）。

1.1.5 排除標準

① 非中、英文文獻；② 重復發表的研究；③ 綜述、系統評價、會議摘要；④ 無法得到原始數據的研究。

1.2 文獻檢索策略

計算機檢索 PubMed、Web of Science、EMbase、The Cochrane library、CBM、CNKI 和 VIP 數據庫，搜集越野行走對心血管疾病預后影響的干預性研究，檢索時限均從建庫至 2018 年 6 月。中文檢索詞包括：越野行走、北歐式行走、心血管疾病、心臟疾病等。英文檢索詞包括：Nordic walking、pole walking、pole striding、cardiovascular disease、heart disease 等。同時手工檢索綜述類文章并追溯納入研究的參考文獻以補充獲得相關文獻。以 PubMed 數據庫為例，其具體檢索策略見框 1。

圖選項

納入研究	國家	研究設計類型	例數		研究對象	干預措施		隨訪時間	結局指標
納入研究	國家	研究設計類型	T	C	研究對象	T	C	隨訪時間	結局指標
Latosik 2014^[4]	波蘭	自身前后對照	15	15	收縮性高血壓的絕經后女性患者	越野行走 1 周 3 次	越野行走前	8 周	①②③④⑤⑥⑦
Kawamoto 2015^[5]	日本	RCT	36	36	動脈硬化患者	越野行走 1 周 3 次	正常行走 1 周 3 次	12 周	①③⑤⑥⑦
Vehi 2016^[6]	西班牙	自身前后對照	23	23	慢性缺血性心臟病患者	越野行走 1 周 2 次	越野行走前	1 年	①②③⑤⑥⑦
Hagner-Derengowska 2015^[7]	美國	RCT	69	20	外周動脈疾病患者	越野行走 1 周 3 次	正常行走 1 周 3 次	24 周	①②③④⑦
Bulinska 2016^[8]	波蘭	RCT	21	31	心力衰竭患者	越野行走 1 周 7 次	正常行走 1 周 7 次	12 周	⑦
Rybicki 2015^[9]	波蘭	自身前后對照	13	13	冠心病后康復患者	越野行走	越野行走前	短期	⑤⑥
Sentinelli 2014^[10]	意大利	RCT	10	10	Ⅱ型糖尿病及代謝綜合征女性患者	越野行走 1 周 3 次	正常行走 1 周 3 次	12 周	①②③④⑦
Hagner-Derengowska 2015^[11]	波蘭	自身前后對照	32	32	超重和肥胖患者	越野行走 1 周 5 次	越野行走前	10 周	①②③⑦
Figard-Fabre 2011^[12]	意大利	自身前后對照	12	12	肥胖中年女性	越野行走 1 周 3 次	越野行走前	12 周	⑤⑥⑦
T：試驗組；C：對照組；RCT：隨機對照試驗；①：HDL；②：LDL；③：TG；④：TC；⑤：SBP；⑥：DBP；⑦：BMI。

納入研究	隨機方法	分配隱藏	盲法		結局數據的完整性	選擇性報告研究結果	其它偏倚來源
納入研究	隨機方法	分配隱藏	患者與研究者	結局測量者	結局數據的完整性	選擇性報告研究結果	其它偏倚來源
Kawamoto 2015^[5]	計算機隨機	密封信封	否	不清楚	完整	否	受試者選擇偏倚
Hagner-Derengowska 2015^[7]	不清楚	不清楚	否	不清楚	完整	否	不清楚
Bulinska 2016^[8]	計算機隨機	密封信封	否	不清楚	不完整	否	不清楚
Sentinelli 2014^[10]	計算機隨機	密封信封	否	不清楚	完整	否	不清楚

亞組（隨訪時間）	納入研究數	異質性檢驗結果		效應模型	meta 分析結果
亞組（隨訪時間）	納入研究數	P 值	I² 值	效應模型	MD（95%CI）	P 值
HDL
≥12 周	4^{[5-7, 10]}	0.16	42%	固定	1.41（–1.29，4.10）	0.31
<12 周	2^{[4, 11]}	0.56	12%	固定	4.83（–1.21，10.87）	0.12
LDL
≥12 周	4^{[5-7, 10]}	0.05	62%	隨機	–12.51（–24.66，–0.37）	0.004
<12 周	2^{[4, 11]}	0.96	0%	固定	–16.14（–29.25，–3.03）	0.02
TG
≥12 周	4^{[5-7, 10]}	0.71	0%	固定	–18.41（–34.20，–2.62）	0.02
<12 周	2^{[4, 11]}	0.60	0%	固定	–23.89（–39.74，–8.05）	0.003
SBP
≥12 周	2^{[5, 6]}	0.12	58%	固定	–9.60（–14.34，–4.86）	<0.000 1
<12 周	2^{[4, 9]}	0.21	36%	固定	–6.00（–11.17，–0.83）	0.02
DBP
≥12 周	2^{[5, 6]}	0.14	55%	固定	–7.20（–14.60，0.20）	0.06
<12 周	2^{[4, 9]}	0.46	0%	固定	–3.65（–6.41，–0.89）	0.01
BMI
≥12 周	6^{[5-8, 10, 12]}	0.82	0%	固定	–1.18（–2.33，–0.03）	0.04
<12 周	2^{[4, 11]}	0.53	0%	固定	–1.40（–3.28，0.49）	0.15
HDL，高密度脂蛋白；LDL，低密度脂蛋白；TG，甘油三酯；SBP，收縮壓；DBP，舒張壓；BMI，體重指數。

亞組（地區）	納入研究數	異質性檢驗結果		效應模型	meta 分析結果
亞組（地區）	納入研究數	P 值	I² 值	效應模型	MD（95%CI）	P 值
HDL
日本	1^[5]	–	–	–	–2.00（–7.23，3.23）	0.45
美國	1^[7]	–	–	–	4.50（0.22，3.23）	0.04
歐洲	4^{[4, 6, 10, 11]}	0.39	0%	固定	2.08（–1.62，5.76）	0.27
LDL
日本	1^[5]	–	–	–	–3.00（–12.96，6.96）	0.56
美國	1^[7]	–	–	–	–22.70（–37.21，–8.19）	0.002
歐洲	4^{[4, 6, 10, 11]}	0.35	8%	固定	–13.99（–23.19，–4.78）	0.003
TG
日本	1^[5]	–	–	–	–2.00（–39.59，35.59）	0.92
美國	1^[7]	–	–	–	–23.10（–44.31，–1.89）	0.03
歐洲	4^{[4, 6, 10, 11]}	0.85	0%	固定	–22.96（–44.31，–1.89）	0.001
TC
美國	1^[7]	–	–	–	–20.30（–36.97，–3.63）	0.02
歐洲	2^{[4, 10]}	0.41	0%	固定	–4.54（–26.44，17.37）	0.68
SBP
日本	1^[5]	–	–	–	–7.00（–12.77，–1.23）	0.02
歐洲	3^{[4, 6, 9]}	0.09	58%	隨機	–9.13（–16.03，–2.23）	0.009
DBP
日本	1^[5]	–	–	–	–2.00（–11.60，7.60）	0.68
歐洲	3^{[4, 6, 9]}	0.04	70%	隨機	–5.53（–9.89，–1.17）	0.01
BMI
日本	1^[5]	–	–	–	–0.90（–7.63，5.83）	0.79
美國	1^[7]	–	–	–	–1.90（–3.59，–0.21）	0.03
歐洲	6^{[4, 6, 8, 10-12]}	0.89	0%	固定	–0.90（–2.13，0.32）	0.15
HDL：高密度脂蛋白；LDL：低密度脂蛋白；TG：甘油三酯；TC：血清總膽固醇；SBP：收縮壓；DBP：舒張壓；BMI：體重指數；–：不涉及。

亞組（次/周）	納入研究數	異質性檢驗結果		效應模型	meta 分析結果
亞組（次/周）	納入研究數	P 值	I² 值	效應模型	MD（95%CI）	P 值
SBP
3	2^{[4, 5, 12]}	0.81	0%	固定	–7.84（–12.14，–3.55）	0.000 3
2	2^{[6, 9]}	0.03	78%	隨機	–8.90（–20.22，2.43）	0.12
DBP
3	2^{[4, 5, 12]}	0.03	73%	隨機	–5.66（–12.87，1.55）	0.12
2	2^{[6, 9]}	0.04	77%	隨機	–6.96（–12.48，–1.45）	0.01
SBP：收縮壓；DBP：舒張壓。

1.	Tschentscher M, Niederseer D, Niebauer J. Health benefits of Nordic walking: a systematic review. Am J Prev Med, 2013, 44(1): 76-84.
2.	Girold S, Rousseau J, Le Gal M, et al. Nordic walking versus walking without poles for rehabilitation with cardiovascular disease: Randomized controlled trial. Ann Phys Rehabil Med, 2017, 60(4): 223-229.
3.	Morgan RL, Thayer KA, Santesso N, et al. Evaluation of the risk of bias in non-randomized studies of interventions (ROBINS-I) and the’target experiment’concept in studies of exposures: Rationale and preliminary instrument development. Environ Int, 2018, 120: 382-387.
4.	Latosik E, Zubrzycki IZ, Ossowski Z, et al. Physiological Responses Associated with Nordic-walking training in systolic hypertensive postmenopausal women. J Hum Kinet, 2014, 43: 185-190.
5.	Kawamoto R, Kohara K, Katoh T, et al. Brachial-ankle pulse wave velocity is a predictor of walking distance in community-dwelling adults. Aging Clin Exp Res, 2015, 27(2): 187-193.
6.	Vehí C, Falces C, Sarlat Mà, et al. Nordic walking for cardiovascular prevention in patients with ischemic heart disease or metabolic syndrome. Med Clin (Barc), 2016, 147(12): 537-539.
7.	Collins EG, O’connell S, McBurney C, et al. Comparison of walking with poles and traditional walking for peripheral arterial disease rehabilitation. J Cardiopulm Rehabil Prev, 2012, 32(4): 210-218.
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10.	Sentinelli F, La Cava V, Serpe R, et al. Positive effects of Nordic Walking on anthropometric and metabolic variables in women with type 2 diabetes mellitus. Sci Sports, 2015, 30(1): 25-32.
11.	Hagner-Derengowska M, Ka?u?ny K, Hagner W, et al. The influence of a ten-week Nordic walking training-rehabilitation program on the level of lipids in blood in overweight and obese postmenopausal women. J Phys Ther Sci, 2015, 27(10): 3039-3044.
12.	Figard-Fabre H, Fabre N, Leonardi A, et al. Efficacy of Nordic walking in obesity management. Int J Sports Med, 2011, 32(6): 407-414.
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14.	Bombieri F, Schena F, Pellegrini B, et al. Walking on four limbs: A systematic review of Nordic Walking in Parkinson disease. Parkinsonism Relat Disord, 2017, 38: 8-12.
15.	Fritschi JO, Brown WJ, Laukkanen R, et al. The effects of pole walking on health in adults: a systematic review. Scand J Med Sci Sports, 2012, 22(5): e70-e78.
16.	Keast ML, Slovinec D’Angelo ME, Nelson CR, et al. Randomized trial of Nordic walking in patients with moderate to severe heart failure. Can J Cardiol, 2013, 29(11): 1470-1476.
17.	Jastrzebski D, Ochman M, Ziora D, et al. Pulmonary rehabilitation in patients referred for lung transplantation. Adv Exp Med Biol, 2013, 755: 19-25.

納入研究	①	②	③	④	⑤	⑥	⑦
Latosik 2014^[4]	中	中	低	低	低	低	中
Vehi 2016^[6]	低	高	低	低	低	低	不清楚
Rybicki 2015^[9]	低	中	低	低	低	中	低
Hagner-Derengowska 2015^[11]	低	中	低	低	低	低	中
Figard-Fabre 2011^[12]	高	中	低	低	低	低	低
① 混雜因素偏倚；② 受試者選擇偏倚；③ 干預分類偏倚；④ 干預偏離偏倚；⑤ 數據缺失偏倚；⑥ 結局測量偏倚；⑦ 選擇性報道偏倚。

納入研究	①	②	③	④	⑤	⑥	⑦
Latosik 2014^[4]	中	中	低	低	低	低	中
Vehi 2016^[6]	低	高	低	低	低	低	不清楚
Rybicki 2015^[9]	低	中	低	低	低	中	低
Hagner-Derengowska 2015^[11]	低	中	低	低	低	低	中
Figard-Fabre 2011^[12]	高	中	低	低	低	低	低
① 混雜因素偏倚；② 受試者選擇偏倚；③ 干預分類偏倚；④ 干預偏離偏倚；⑤ 數據缺失偏倚；⑥ 結局測量偏倚；⑦ 選擇性報道偏倚。

納入研究	①	②	③	④	⑤	⑥	⑦
Latosik 2014^[4]	中	中	低	低	低	低	中
Vehi 2016^[6]	低	高	低	低	低	低	不清楚
Rybicki 2015^[9]	低	中	低	低	低	中	低
Hagner-Derengowska 2015^[11]	低	中	低	低	低	低	中
Figard-Fabre 2011^[12]	高	中	低	低	低	低	低
① 混雜因素偏倚；② 受試者選擇偏倚；③ 干預分類偏倚；④ 干預偏離偏倚；⑤ 數據缺失偏倚；⑥ 結局測量偏倚；⑦ 選擇性報道偏倚。

《中國循證醫學雜志》

越野行走對心血管疾病預后影響的 meta 分析

摘要 全文 圖表 視頻 參考文獻 施引文獻 補充材料

1 資料與方法

1.1 納入與排除標準

1.1.1 研究類型

1.1.2 研究對象

1.1.3 干預措施

1.1.4 結局指標

1.1.5 排除標準

1.2 文獻檢索策略

1.3 文獻篩選與資料提取

1.4 納入研究的風險偏倚評價

1.5 統計分析

2 結果

2.1 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結果

2.3 meta 分析結果

2.3.1 有效性

2.3.1.1 LDL

2.3.1.2 TG

2.3.1.3 SBP

2.3.1.4 DBP

2.3.1.5 BMI

2.3.1.6 TC

2.3.1.7 HDL

2.3.2 亞組分析

2.3.3 敏感性分析

2.3.4 發表偏倚

3 討論

1 資料與方法

1.1 納入與排除標準

1.1.1 研究類型

1.1.2 研究對象

1.1.3 干預措施

1.1.4 結局指標

1.1.5 排除標準

1.2 文獻檢索策略

1.3 文獻篩選與資料提取

1.4 納入研究的風險偏倚評價

1.5 統計分析

2 結果

2.1 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結果

2.3 meta 分析結果

2.3.1 有效性

2.3.1.1 LDL

2.3.1.2 TG

2.3.1.3 SBP

2.3.1.4 DBP

2.3.1.5 BMI

2.3.1.6 TC

2.3.1.7 HDL

2.3.2 亞組分析

2.3.3 敏感性分析

2.3.4 發表偏倚

3 討論

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