中國成人哮喘患病率的 Meta 分析_《中國循證醫學雜志》

作者：

廖小剛 ¹ ,  朱愛勇 ^2,3 , 王欣國 ² , 王菲 ¹

1. 上海中醫藥大學研究生院（上海 201203）;
2. 上海健康醫學院（上海 201318）;
3. 上海中醫藥大學（上海 201203）;

關鍵詞：

中國成人哮喘患病率 Meta 分析系統評價橫斷面研究

DOI：

10.7507/1672-2531.202003207

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摘要 全文 圖表 視頻 參考文獻 施引文獻 補充材料

目的系統評價中國大陸成人（≥14 歲）哮喘的患病率。方法計算機檢索 PubMed、Web of Science、CENTRAL、CINAHL、WanFang Data、CBM、CNKI 和 VIP 數據庫，搜集有關中國成人哮喘患病率的橫斷面研究，檢索時限均為 2000 年 1 月至 2019 年 12 月。由 2 名研究者獨立篩選文獻、提取數據并評價納入研究的偏倚風險后，采用 Stata 15.0 軟件進行 Meta 分析。結果共納入 67 個橫斷面研究，包括 1 381 673 例研究對象，19 871 例成年哮喘患者。Meta 分析結果顯示，中國成人哮喘患病率為 1.81%［95%CI（1.59%，2.01%）］。亞組分析結果顯示，中國男、女性哮喘患病率分別為 1.87% 和 1.76%；東北、中部、東部、西部地區哮喘患病率分別為 2.16%、1.34%、1.63%、2.23%；15～40 歲、41～60 歲、>60 歲的哮喘患病率分別為 0.73%、1.53%、2.81%；文盲、小學、初中、高中、大專及以上哮喘患病率分別為 3.07%、1.69%、1.46%、1.01%、0.98%；農林牧業人員、工人、公職人員、商業與服務業人員、軍人和其他職業哮喘患病率分別為 2.23%、2.10%、1.17%、1.45%、1.09%、1.41%；漢族和其他民族哮喘患病率分別為 1.41% 、1.59%；城市、農村哮喘患病率分別為 2.03%、1.99%；2000～2005 年、2006～2010 年、2011～2015 年、2016～2019 年哮喘患病率分別為 1.22%、2.07%、2.25%、2.62%。結論中國大陸成人哮喘患病率較高，且研究報道的哮喘患病率有逐年升高的趨勢。受年齡、性別、地區、學歷和職業的影響，哮喘患病率存在差異。

引用本文： 廖小剛, 朱愛勇, 王欣國, 王菲. 中國成人哮喘患病率的 Meta 分析. 中國循證醫學雜志, 2020, 20(10): 1164-1172. doi: 10.7507/1672-2531.202003207 復制

哮喘是一種由多種細胞及細胞組分參與的慢性氣道炎癥，其常伴隨引起氣道反應性增高，導致反復發作的喘息、氣促、胸悶和（或）咳嗽等癥狀，是當今危害人類健康的最常見慢性呼吸道疾病之一。全球每年死于哮喘的患者達 38 萬，哮喘已經成為嚴重的公共衛生問題^[1-3]。世界各國哮喘患病率相差懸殊，從 0.3%～17% 不等^[1-3]，我國的流行病學調查結果也存在較大差異^{[4, 5]}。因此，本研究系統評價 2000 年至今中國成人哮喘患病率，以期為中國哮喘的防治及醫療衛生政策的制定提供依據。

1 資料與方法

1.1 納入和排除標準

1.1.1 研究類型

橫斷面研究。

1.1.2 研究對象

通過支氣管哮喘防治指南及臨床醫生判斷診斷為哮喘的中國大陸成人患者（年齡≥14 歲）。

1.1.3 結局指標

患病率。

1.1.4 排除標準

① 患病率數據無法獲取；② 多次報道或重復發表的文獻僅選擇數據最全、最近更新的研究；③ 非中、英文文獻；④ 對于進行全年齡調查的研究，排除<14 歲患者數據。

1.2 文獻檢索策略

計算機檢索 PubMed、Web of Science、CENTRAL、CINAHL、WanFang Data、CBM、CNKI 和 VIP 數據庫，搜集有關中國成人哮喘患病率的橫斷面研究，檢索時限均為 2000 年 1 月至 2019 年 12 月。追溯納入文獻的參考文獻，以補充獲取相關文獻。檢索采取主題詞和自由詞相結合的方式。中文檢索詞包括：中國、成人、老人、哮喘、支氣管哮喘、氣喘、氣喘癥、哮證、喘息、氣道高反應、支氣管痙攣、呼吸過敏、患病率、發病率、流行病學、流行病學研究、現患調查、發病率研究；英文檢索詞包括：adult、grown man、asthma*、bronchial、bronchial hyper reactivity、respiratory hypersensitivity、wheez*、bronchial spasm、frequency、occurrence、outbreak*、incidence*、morbidit*、incidence*、prevalence*、China 等。以 PubMed 為例，具體檢索策略見框 1。

圖11

圖選項

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1.3 文獻篩選和資料提取

由 2 名研究者獨立篩選文獻、提取資料并交叉核對。如有分歧，則通過討論或與第三方協商解決。文獻篩選時首先閱讀文題，在排除明顯不相關的文獻后，進一步閱讀摘要和全文以確定是否納入。如有需要，通過郵件、電話聯系原始研究作者獲取未確定但對本研究非常重要的信息。資料提取內容包括：第一作者、發表年份、研究地區、年齡、性別、樣本量、患病例數、診斷標準、患病率、職業、婚姻情況、學歷等。

1.4 納入研究的偏倚風險評價

由 2 名研究者獨立評價納入研究的偏倚風險，并交叉核對結果。偏倚風險評價采用美國衛生保健質量和研究機構（Agency for Healthcare Research and Quality，AHRQ）推薦的橫斷面研究偏倚風險評價標準^[6]。

1.5 統計分析

使用 Stata 15.0 軟件進行統計分析，采用雙反正弦轉換法對率進行轉換、合并計算，并提供其 95%CI。納入研究結果間的異質性采用 χ² 檢驗進行分析（檢驗水準為 α=0.1），同時結合 I² 定量判斷異質性大小。若各研究結果間無統計學異質性，則采用固定效應模型進行 Meta 分析；若各研究結果間存在統計學異質性，則進一步分析異質性來源，在排除明顯臨床異質性的影響后，采用隨機效應模型進行 Meta 分析。按人群不同性別、地區、學段、年齡、調查場所、診斷標準、職業、發表時間等進行亞組分析。

2 結果

2.1 文獻篩選流程及結果

初檢共獲得相關文獻 9 843 篇，經逐層篩選，最終納入 67 個橫斷面研究^[7-73]，包括 1 381 673 例研究對象，19 871 例成年哮喘患者。文獻篩選流程及結果見圖 1。

圖1 文獻篩選流程及結果

*所檢索的數據庫及檢出文獻數具體如下：CNKI（n=657）、WanFang Data（n=1 040）、VIP（n=2 382）、CBM（n=4 219）、PubMed（n=1 236）、Web of Science（n=257）、CENTRAL（n=15）和 CINAHL（n=35）

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2.2 納入文獻的基本特征和偏倚風險評價結果

納入文獻的基本特征見表 1，偏倚風險評價結果見表 2。

表1 納入研究的基本特征

表選項

下載CSV

表1 納入研究的基本特征

納入研究	調查范圍	年齡（歲）	抽樣方法	樣本量（例）	哮喘病例數	患病率（%）
高芬2011^[7]	青海省	全年齡	隨機分層整群抽樣	24 341	75	0.31%
鐘訓富2016^[8]	彭州市	>18	隨機抽樣	575	7	1.22%
張平芳2015^[9]	株洲市	>18	隨機抽樣	600	13	2.20%
朱慶2016^[10]	海口市	>18	多階段隨機抽樣	8 000	56	0.70%
王瓊2005^[11]	安徽省	>60	隨機抽樣	767	51	6.65%
劉同賞2011^[12]	青島市	≥16	隨機整群抽樣	6 026	188	3.12%
李繼鵬2015^[13]	昆明市	全年齡	隨機整群不等比抽樣	13 612	172	1.26%
王玨2017^[14]	成都市	全年齡	隨機抽樣	879	26	2.96%
馮秋月2015^[15]	北京市	全年齡	隨機分層及整群抽樣	17 887	40	0.23%
鄭建軍2013^[16]	中山市	>18	隨機整群抽樣	2 000	25	1.25%
張宗義2005^[17]	威海市	全年齡	整群不等比隨機抽樣	4 735	67	1.41%
黎教武2012^[18]	佛山市	≥60	隨機抽樣	391	8	2.05%
湯泰秦2000^[19]	廣東省	全年齡	隨機抽樣	57 541	571	0.99%
尹彥敏2016^[20]	?	≥60	整群抽樣	1 759	79	4.49%
陳秀香2018^[21]	海南省	>18	分層多階段整群抽樣和隨機抽樣	461	14	3.03%
王國斌2002^[22]	河南省	>16	隨機整群抽樣	48 036	392	0.82%
鄭勁平2001^[23]	廣州市	全年齡	隨機整群抽樣	10 800	105	0.97%
傅應云2005^[24]	深圳市	全年齡	隨機分層不等比整群抽樣	5 215	33	0.63%
黃林強2018^[25]	廣西自治區	全年齡	分層整群不等比隨機抽樣法	760	12	1.58%
朱紅2007^[26]	北京市	>40	?	1 638	31	1.89%
陳萍2002^[27]	遼寧省	>15	分層整群不等比隨機抽樣	97 779	1 367	1.39%
錢佳慧2016^[28]	?	≥60	概率比例規模抽樣	7 970	435	5.45%
梁柳娟2003^[29]	南海市	≥60	整群抽樣	2 481	98	3.95%
李現東2006^[30]	開封市	全年齡	隨機分層整體抽樣	10 645	121	1.14%
林耀廣2002^[31]	北京市	?	不等比分層隨機整群抽樣	50 558	630	1.25%
朱永芬2015^[32]	云南省	≥18	按比例概率抽樣	4 275	55	1.30%
梁標2000^[33]	粵西區	全年齡	分層整群不等比隨機抽樣	7 500	45	0.60%
張守貞2005^[34]	棗莊市	>15	分層隨機整群抽樣	7 687	69	0.90%
錢娟娟2011^[35]	上海市	全年齡	多階段分層整群隨機抽樣	4 699	85	1.81%
顧浩平2000^[36]	上海市	>65	?	19 329	79	0.41%
王小平2000^[37]	韶關市	全年齡	分層整群不等比	17 600	81	0.46%
孔靈菲2000^[38]	沈陽市	>60	整群不等比隨機抽樣	3 172	164	5.17%
周琳2006^[39]	吐魯番市	>15	整群隨機抽樣	5 216	73	1.40%
蘇楠2016^[40]	全國 8 省	>15	分層整群不等比隨機抽樣	164 215	2 034	1.24%
叢舒2015^[41]	全國	>18	多階段整群隨機抽樣	98 375	1 338	1.36%
彭義利2003^[42]	河南省	全年齡	分層隨機整群抽樣	22 404	187	0.83%
劉光輝2004^[43]	武漢市	全年齡	隨機抽樣	872	25	2.87%
張善濤2009^[44]	武漢市	>65	?	19 329	79	0.41%
劉來新2007^[45]	新疆自治區	≥60	隨機整群抽樣	1 207	182	15.10%
劉亞鵬2016^[46]	徐州市	≥18	多階段分層抽樣	600	24	2.67%
毛鴻彥2012^[47]	云南省	≥18	按比例概率抽樣	4 801	32	0.67%
趙芝煥2008^[48]	云南省	全年齡	分層整群不等比隨機抽樣對照	78 039	841	1.08%
劉麗2001^[49]	鄭州市	全年齡	隨機分層整群等比例抽樣	4 279	33	0.76%
蘆芳萍2000^[50]	三明市	全年齡	整群抽樣	15 321	102	0.67%
馬倩倩2017^[51]	全國	≥18	多階段分層整群的隨機抽樣	13 619	170	1.25%
王晶2007^[52]	新疆自治區	≥15	隨機分層,整群抽樣	4 840	68	1.40%
夏生林2013^[53]	中山市	≥18	多階段分層隨機抽樣	400	30	7.50%
賀娟梅2015^[54]	渭南地區	全年齡	分層整群不等比隨機抽樣	5 587	360	6.44%
馮曉凱2014^[55]	全國 8 省	>14	分層整群不等比隨機抽樣法	164 215	2 034	1.24%
王文雅2013^[56]	北京市	>14	多階整群隨機抽樣	57 647	687	1.19%
姚紅梅2015^[57]	貴州省	≥18	?	2 357	71	3.01%
楊予2012^[58]	貴州省	全年齡	隨機整群抽樣	18 765	513	2.73%
曹書穎2011^[59]	石家莊市	>14	整群隨機抽樣	2 011	55	2.73%
竇秀莉2009^[60]	青島市	>15	隨機整群抽樣	6 026	188	3.12%
雷鳴2005^[61]	咸寧市	全年齡	分層整群不等比隨機抽樣	11 966	126	1.05%
吳穗清2002^[62]	佛山市	全年齡	整群不等比隨機抽樣	4 735	67	1.41%
張嘯宇2001^[63]	安徽省	≥15	整群隨機抽樣	21 649	290	1.34%
丁勇2000^[64]	廣州市	全年齡	分層整群不等比隨機抽樣	10 800	105	0.97%
Chan-Yeung 2002^[65]	北京市	≥15	隨機抽樣法	22 528	451	2.00%
Ding 2012^[66]	海南省	全年齡	分層整群抽樣	11 698	421	3.60%
Ding 2017^[67]	全國	≥18	隨機分層抽樣	59 935	1 191	1.99%
Fu 2016^[68]	中國 7 市	≥15	分層四階段隨機抽樣	9 974	245	2.46%
Huang 2019^[69]	中國 10 省	≥20	多階段分層整群抽樣	50 991	2 032	4.20%
Shi 2012^[70]	江蘇省	≥18	?	1 486	21	1.40%
Wilson 2008^[71]	遼寧省	≥18	?	31 704	317	1.00%
Wu 2013^[72]	全國 8 省	≥50	概率抽樣設計和五階段整群抽樣	13 157	263	2.00%
Jie 2013^[73]	貴州省	≥18	簡單隨機抽樣	1 207	22	1.80%
?：未報道。

表2 納入研究的偏倚風險評價結果

表選項

下載CSV

表2 納入研究的偏倚風險評價結果

納入研究	①	②	③	④	⑤	⑥	⑦	⑧	⑨	⑩	?	總分（分）
高芬2011^[7]	是	是	是	是	不清楚	是	否	是	否	是	否	7
鐘訓富2016^[8]	是	是	否	是	不清楚	是	否	是	否	否	否	5
張平芳2015^[9]	是	是	是	是	否	是	否	是	否	是	否	7
朱慶2016^[10]	是	是	是	是	否	否	否	是	否	否	否	5
王瓊2005^[11]	是	是	是	不清楚	否	是	否	是	否	否	否	5
劉同賞2011^[12]	是	是	否	是	否	是	否	是	否	否	否	5
李繼鵬2015^[13]	是	是	否	是	否	是	否	是	否	是	否	6
王玨2017^[14]	是	是	是	是	否	是	否	是	否	否	否	6
馮秋月2015^[15]	是	是	是	是	不清楚	是	否	是	否	否	否	6
鄭建軍2013^[16]	是	是	是	是	否	是	否	是	否	否	否	6
張宗義2005^[17]	是	是	是	是	否	是	否	否	否	否	否	5
黎教武2012^[18]	是	是	是	是	否	是	否	否	否	否	否	5
湯泰秦2000^[19]	是	是	是	是	否	是	否	是	否	是	否	7
尹彥敏2016^[20]	是	是	是	是	不清楚	是	否	否	否	是	否	6
陳秀香2018^[21]	是	是	否	是	否	是	否	是	否	否	否	5
王國斌2002^[22]	是	是	是	是	否	是	否	是	否	否	否	6
鄭勁平2001^[23]	是	是	是	是	是	是	是	否	否	否	否	7
傅應云2005^[24]	是	是	是	是	否	是	否	否	否	否	否	5
黃林強2018^[25]	是	是	是	是	否	是	否	否	否	否	否	5
朱紅2007^[26]	是	是	否	是	否	是	否	是	否	否	否	5
陳萍2002^[27]	是	是	是	是	否	是	是	是	否	否	否	7
錢佳慧2016^[28]	是	是	是	是	不清楚	否	否	否	是	否	否	5
梁柳娟2003^[29]	是	是	是	是	否	是	否	否	否	否	否	5
李現東2006^[30]	是	是	是	是	否	是	否	否	否	否	否	5
林耀廣2002^[31]	是	是	是	是	否	是	是	否	否	是	否	7
朱永芬2015^[32]	是	是	否	是	否	是	否	否	否	是	否	5
梁標2000^[33]	是	是	是	是	否	是	否	否	否	是	否	6
張守貞2005^[34]	是	是	是	是	否	是	否	否	否	否	否	5
錢娟娟2011^[35]	是	是	是	是	不清楚	是	否	是	否	是	否	7
顧浩平2000^[36]	是	是	是	是	否	否	否	否	否	是	否	5
王小平2000^[37]	是	是	是	是	否	否	否	否	否	是	否	5
孔靈菲2000^[38]	是	是	是	是	否	是	否	否	否	是	否	6
周琳2006^[39]	是	是	是	是	否	否	否	否	否	否	否	4
蘇楠2016^[40]	是	是	是	是	否	是	否	否	否	是	否	6
叢舒2015^[41]	是	是	是	是	否	是	否	是	否	是	否	7
彭義利2003^[42]	是	是	是	是	否	否	否	否	否	是	否	5
劉光輝2004^[43]	是	是	是	是	否	否	是	否	否	否	否	5
張善濤2009^[44]	是	是	是	是	否	是	否	否	否	否	否	5
劉來新2007^[45]	是	是	否	是	否	是	否	否	否	是	否	5
劉亞鵬2016^[46]	是	是	否	是	否	是	否	是	否	否	否	5
毛鴻彥2012^[47]	是	是	是	是	否	是	否	是	否	否	否	6
趙芝煥200/^[48]	是	是	是	是	否	否	否	是	否	否	否	5
劉麗2001^[49]	是	是	是	是	否	否	否	否	否	否	否	4
蘆芳萍2000^[50]	是	是	是	是	否	否	否	否	否	否	否	4
馬倩倩2017^[51]	是	是	是	是	不清楚	否	否	是	否	否	否	5
王晶2007^[52]	是	是	是	是	否	是	否	否	否	否	否	5
夏生林2013^[53]	是	是	是	是	否	否	否	是	否	是	否	6
賀娟梅2015^[54]	是	是	是	是	否	否	是	是	否	是	否	7
馮曉凱2014^[55]	是	是	是	是	否	是	是	是	是	是	否	9
王文雅2013^[56]	是	是	是	是	是	是	否	是	否	是	否	8
姚紅梅2015^[57]	是	是	是	是	否	否	否	否	否	否	否	4
楊予2012^[58]	是	是	是	是	否	是	否	是	否	是	否	7
曹書穎2011^[59]	是	是	是	是	否	否	否	是	否	是	否	6
竇秀莉2009^[60]	是	是	是	是	否	是	否	是	是	是	否	8
雷鳴2005^[61]	是	是	是	是	否	否	否	否	否	否	否	4
吳穗清2002^[62]	是	是	是	是	否	否	否	否	否	否	否	4
張嘯宇2001^[63]	是	是	是	是	否	是	否	是	否	是	否	7
丁勇2000^[64]	是	是	是	是	否	否	否	否	否	是	否	5
Chan-Yeung 2002^[65]	是	是	是	是	不清楚	是	否	是	否	是	否	7
Ding 2012^[66]	是	是	是	是	否	是	否	否	否	是	否	6
Ding 2017^[67]	是	是	是	是	否	是	否	是	否	是	否	7
Fu 2016^[68]	是	是	是	是	否	是	否	是	否	是	否	7
Huang 2019^[69]	是	是	是	是	否	是	否	否	否	是	否	6
Shi 2012^[70]	是	是	是	是	否	是	否	是	否	是	否	7
Wilson 2008^[71]	是	是	是	是	否	是	否	是	是	是	否	8
Wu 2013^[72]	是	是	是	是	否	是	否	是	否	是	否	7
Jie 2013^[73]	是	是	是	是	否	是	否	否	否	是	否	7
① 是否明確資料來源；② 是否列出了暴露組和非暴露組（病例和對照）的納入及排除標準或參考以往的出版物；③ 是否明確研究對象收集時間；④ 是否明確研究對象具有代表性；⑤ 明確測量變量是否被其他特征掩蓋；⑥ 描述了任何為保證質量而進行的評估；⑦ 結果分析對排除對象的描述；⑧ 描述了如何評價和（或）控制混雜因素的措施；⑨ 闡述了對丟失數據的處理；⑩ 總結了患者的應答率及數據收集的完整性；? 如果有隨訪,查明預期的患者不完整數據所占的百分比或隨訪結果。

2.3 Meta 分析結果

2.3.1 患病率

最終納入 67 個橫斷面研究^[7-73]，包括 1 381 673 例研究對象，19 871 例成年哮喘患者。隨機效應模型 Meta 分析結果顯示，中國大陸成人哮喘患病率為 1.81%［95%CI（1.59%，2.01%）］。

2.3.2 亞組分析

按性別、地區、年齡、學歷、職業身份、民族、居住地、研究發表時間等因素進行亞組分析，匯總結果見表 3。

表3 中國大陸成人哮喘患病率的亞組分析結果

表選項

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表3 中國大陸成人哮喘患病率的亞組分析結果

亞組分析	納入研究數	異質性檢驗結果		效應模型	Meta 分析結果［%（95%CI）］
亞組分析	納入研究數	I² 值	P 值	效應模型	Meta 分析結果［%（95%CI）］
性別
男	26^{[1-4, 12, 15, 21-23, 26, 29, 30, 32-34, 35, 41, 45-47, 49, 50, 54, 57, 59, 62]}	98.5%	<0.001	隨機	1.87（1.47，2.33）
女	26^{[1-4, 12, 15, 21-23, 26, 29, 30, 32-34, 35, 41, 45-47, 49, 50, 54, 57, 59, 62]}	98.4%	0.005	隨機	1.76（1.39，2.18）
地區
東北地區	3^{[21, 32, 65]}	99.0%	<0.001	隨機	2.16（1.26，3.33）
中部地區	10^{[3, 5, 16, 24, 36-38, 43, 55, 57, 62]}	96.3%	<0.001	隨機	1.34（1.01，1.72）
東部地區	28^{[4, 6, 9, 10-15, 17, 18, 20, 23, 26, 31, 40, 44, 47, 50, 53, 54, 58, 60, 64]}	98.2%	<0.001	隨機	1.63（1.32，1.98）
西部地區	15^{[1, 2, 7, 8, 19, 26, 33, 39, 41, 42, 46, 48, 51, 52, 67]}	99.1%	<0.001	隨機	2.23（1.47，3.17）
年齡（歲）
15～40	30^{[1, 4, 5, 8, 11, 12, 15, 16, 19, 21-23, 28, 29, 31, 33-35, 37, 42-46, 48-50, 54-56]}	91.7%	<0.001	隨機	0.73（0.61，0.88）
41～60	33^{[1, 4, 5, 8, 11, 12, 14, 15, 16, 19, 21, 23, 28, 29, 31, 33-35, 37, 42-46, 48-50, 52, 54-56, 60, 62, 63, 66]}	98.7%	<0.001	隨機	1.53（1.19，1.93）
>60	34^{[1, 4, 5, 8, 11, 12, 14-16, 19, 21, 23, 29, 31, 33-35, 37, 42-46, 48-50, 52, 54-56, 60, 62, 63, 66]}	93.8%	0.005	隨機	2.81（2.43，3.28）
學歷
文盲	14^{[15, 25, 34, 35, 45, 50, 51, 57, 62, 63-67]}	97.6%	<0.001	隨機	3.07（2.19，4.12）
小學	8^{[25, 45, 50, 63-67]}	87.5%	<0.001	隨機	1.69（1.35，2.09）
初中	10^{[15, 25, 34, 35, 45, 50, 51, 57, 64, 65]}	99.2%	0.007	隨機	1.46（0.83，2.28）
高中	10^{[15, 25, 34, 35, 45, 50, 51, 57, 61, 62]}	90.5%	<0.001	隨機	1.01（0.68，1.40）
大專及以上	9^{[15, 25, 34, 35, 45, 50, 51, 57, 62]}	92.4%	<0.001	隨機	0.98（0.74，1.57）
職業
農林牧業人員	12^{[1, 4, 13, 21, 29, 35, 42, 48, 50, 60, 66, 67]}	98.4%	0.004	隨機	2.23（1.67，2.92）
工人	11^{[1, 13, 21, 29, 35, 42, 48, 50, 60, 66, 67]}	98.2%	<0.001	隨機	2.10（1.38，3.01）
公職人員	9^{[1, 13, 21, 29, 35, 42, 48, 60, 66]}	93.4%	<0.001	隨機	1.17（0.81，1.60）
商業、服務業人員	10^{[4, 13, 21, 29, 35, 42, 48, 50, 60, 67]}	93.4%	0.004	隨機	1.45（0.99，2.00）
軍人	4^{[21, 29, 42, 50]}	36.1%	<0.001	固定	1.09（0.46，2.03）
其他職業	12^{[1, 3, 4, 21, 29, 35, 42, 48, 50, 60, 66, 67]}	94.9%	<0.001	隨機	1.41（0.98，1.99）
民族
漢族	7^{[15, 33, 35, 42, 50, 62, 67]}	97.5%	<0.001	隨機	1.41（1.08，1.81）
少數民族	7^{[15, 33, 35, 42, 50, 62, 67]}	97.4%	<0.001	隨機	1.59（0.94，2.43）
居住地
城市	7^{[16, 32, 35, 45, 50, 63, 66]}	99.4%	<0.001	隨機	2.03（1.11，3.22）
農村	7^{[16, 32, 35, 45, 50, 63, 66]}	99.1%	<0.001	隨機	1.99（1.28，2.89）
研究發表時間（年）
2000～2005	20^{[5, 11, 13, 16, 18, 21, 23, 25, 27, 28, 30, 31, 32, 36, 37, 43, 44, 55, 59, 65]}	97.8%	<0.001	隨機	1.22（0.99，1.49）
2006～2010	9^{[1, 20, 24, 33, 38, 39, 42, 46, 54]}	98.8%	<0.001	隨機	2.07（1.39，2.92）
2011～2015	15^{[3, 6, 7, 9, 10, 12, 26, 29, 35, 41, 47, 60, 64, 66, 67]}	98.6%	<0.001	隨機	2.25（1.79，2.76）
2016～2019	12^{[2, 4, 8, 14, 15, 19, 22, 34, 40, 45, 61, 63]}	99.5%	<0.001	隨機	2.62（1.73，3.72）

2.4 敏感性分析

采用逐一剔除單個研究的方法進行敏感性分析，結果未發生明顯改變，提示總 Meta 分析結果較穩定。

3 討論

本研究共納入 67 個橫斷面研究。Meta 分析結果顯示，中國成年人哮喘的總患病率為 1.81%［95%CI（1.59%，2.01%）］，與大部分臨床流行病學調查結果存在一定差異，亞組分析發現成年人的年齡、性別、文化教育程度和居住地（城鄉）均是哮喘患病率高低的影響因素。

本研究亞組分析發現：① 男性患病率略高于女性，原因可能與男性吸煙率和肥胖率均高于女性有關。研究表明吸煙是哮喘的危險因素之一，吸煙造成的不良反應機制包括氣道炎癥改變和對皮質類固醇的不敏感性，吸煙可以導致免疫球蛋白 E 水平升高和支氣管高反應性，而戒煙可以有效改善癥狀和肺功能。肥胖是哮喘的主要危險因素之一，目前認為肥胖對呼吸系統影響主要取決于體液改變（細胞因子和脂肪因子失調）和結構改變（總肺容量下降）^{[74, 75]}。脂肪堆積過多會導致肺功能殘余容量、潮氣量減少。此外肥胖被認為是一種促炎狀態，這種狀態可能增加對氣道阻塞和非特異性支氣管高反應性的易感性，同時導致肺功能下降^[76]。② 不同地區哮喘患病率存在一定差異：西部高于東部、中部和東北部，可能的原因如下：我國東部以亞熱帶氣候為主，西部地區以溫帶氣候和高原氣候為主，而低氣溫是哮喘發病的重要危險因素；此外西部地區經濟發展和醫療條件相對東部落后，所以對基礎疾病的篩查能力相對較弱，未能做到早發現、早診斷和早治療，因此哮喘發病率相對較高。③ 年齡越大，哮喘患病率越高。研究表明老齡化是哮喘的危險因素之一，可能與免疫力隨年齡增長而逐漸下降有關，所以年齡越大患哮喘的風險也就越大^[77]。除此之外，哮喘在兒童時期經過治療有自愈的傾向，哮喘癥狀暫時消失，但年齡增長所導致的自身抵抗力下降會增加哮喘復發幾率。④ 學歷越高，哮喘患病率越低。有效控制哮喘的關鍵環節是患者的自我管理和健康教育，而這些環節都與患者的理解和學習能力息息相關，同時文化程度越高的患者一般具有更好的依從性^[78]。⑤ 不同職業哮喘患病率不同。軍人患病率最低，可能與他們規律的生活方式及平時的訓練有關。不同職業的工作環境、生活方式、經濟條件和醫療衛生條件等不同，可能導致哮喘患病率不同。⑥　城市哮喘患病率略高于農村，原因可能與城市工業化程度較高，空氣中含有大量的污染物、廢氣、粉塵并且城市人群與各種化學品、加工類食品接觸更多有關。⑦ 哮喘患病率呈逐年上升趨勢，原因可能與經濟發展迅速、工業化進程加快，導致空氣污染加重有關，同時我國老齡化加快等一系列因素也可能是哮喘患病率近年上升的重要原因。

本研究存在一定的局限性：① 由于單個率 Meta 分析的特點，所納入研究存在較高的異質性；② 在亞組分析中，年齡分組的跨度較大，若能將年齡分組劃分得更為詳細，可能更能揭示不同年齡組流行病學特征；③ 亞組中對于民族的劃分相對籠統，未能體現其他民族成人哮喘患病率的個性差異；④ 納入研究均為橫斷面研究，受研究設計所限，測量、實施等偏倚均無法避免。

綜上所述，中國大陸成人哮喘患者患病率較高，呈逐年上升趨勢，且在西部地區、文化程度較低人群、高齡、農村地區具有較高的患病率。