薏苡附子败酱散为主方治疗盆腔炎性疾病疗效Meta分析

2020-09-15 02:15徐莺韬鞠儒锦
中国民族民间医药 2020年16期
关键词:薏苡性疾病附子

徐莺韬 鞠儒锦 鄢 宁 余 洁

1.湖南中医药大学,湖南 长沙 410208;2.广东省江门市五邑中医院,广东 江门 529000

盆腔炎性疾病是临床上常见的一组女性上生殖道感染性疾病,包括子宫内膜炎、输卵管炎等,主要临床表现为下腹疼痛、阴道分泌物异常、月经不调等,若未得到及时、有效的治疗,该病可转为慢性期,成为盆腔炎性疾病后遗症,使病情缠绵难愈,严重影响女性生活质量和身心健康[1]。目前西医主要采取抗生素治疗,有一定的临床效果,但盆腔炎性疾病发病时间长使得长期炎性浸润,进一步导致盆腔局部的结缔组织粘连、局部血运不佳,且病原菌容易产生耐药性,使得抗菌药无法完全清除病灶[2]。中医学认为盆腔炎性疾病属“带下病”“妇人腹痛”“热入血室”等范畴,人体正气亏虚且邪热侵入胞宫,瘀结于胞脉,严重影响气血运行,致下焦邪热壅盛,损伤血脉是盆腔炎性疾病主要的病因病机[3]。近几年中医在治疗盆腔炎性疾病方面取得很大的优势,主要体现在可有效改善临床症状,降低抗菌药耐药性,并降低该病的复发率,且治疗方法较多,患者依从性较强[4]。薏苡附子败酱散是《金匮要略》里面的经典方,由薏苡仁、附子、败酱草组成,该方原为治疗肠痈,现代临床进一步扩大其临床应用范围[5],现检索发现许多文献报道薏苡附子败酱散为主方治疗盆腔炎性疾病疗效显著,但样本量欠统一,欠缺说服力。因此本研究采用Meta分析对薏苡附子败酱散为主方治疗盆腔炎性疾病进行系统评价,分析该方治疗盆腔炎性疾病的疗效及安全性,为临床工作提供一定参考。

1 资料与方法

1.1 文献选择

1.1.1 纳入标准 ①研究对象:患者临床诊断为盆腔炎性疾病,诊断符合《妇产科学》[6]中盆腔炎性疾病相关诊断标准、《2014年版盆腔炎症性疾病诊治规范》[7]、《中药新药治疗盆腔炎的临床研究指导原则》[8]、《中医病证诊断疗效标准》[9]等均可纳入研究;②研究类型包含盲法及非盲法的随机对照实验(RCTs);③干预措施:实验组采用薏苡附子败酱散为主方治疗,对照组采用临床常规治疗;④结局指标:主要指标为临床有效率,次要指标可选症候积分评估、C反应蛋白变化、复发率、不良反应等。

1.1.2 排除标准 非随机对照实验或未明确表明为随机对照实验;重复发表的文献;无法获取数据且联系作者后仍然不能获取的。

1.2 检索策略 运用计算机系统检索中国知网数据库(CNKI)、万方数据库(WanFang Data)、维普全文期刊数据库(VIP)、中国生物医学数据库(CBM)、临床注册中心及PubMed、Embase、Cochrane图书馆等英文数据库,检索时限为自建库以来至2020年2月,中文检索词包括“盆腔炎性疾病”“薏苡附子败酱散”“Pelvic inflammatory disease”“Yiyifuzibaijiangsan等,检索采用主题词与自由词结合的方式,并先经预检索制定检索策略,以期能将所有符合纳入标准的文献收集。

1.3 文献筛选和质量评价 由三位研究者分别独立进行初步筛选文献数据并对文献质量进行评分,如果遇到分歧,可进行全员讨论,最终决定是否纳入。数据内容包括:文献的基本信息、样本量、患者年龄、病程、疗程、干预措施、结局指标等。文献质量评价采用改良Jadad 评分量表对纳入文献进行评分[10],评分内容包括:随机方法、随机隐藏、盲法使用、失访退出。每个项目按恰当、不清楚、不恰当划分0~2分,总得分为0~7分,总分4~7分为高质量研究,1~3分为低质量研究。

1.4 统计学方法 采用Cochrane提供的RevMan5.3版软件进行Meta分析。应用95%可信区间(CI),二分类变量使用相对风险度(RR)作为效应指标,连续变量的则使用均差(MD)作为效应指标。纳入研究先用χ2检验来检验其异质性,以P=0.1为检验水准,同时结合I2判定研究的异质性大小。当I2<50%时,说明研究结果间异质性较小,采用固定效应模型进行分析;当I2≥50%时,说明研究结果间异质性较大,应分析异质性来源,如果异质性来源明显,可进行亚组分析或敏感性分析;相反,则采用随机效应模型分析。如若异质性来源未能找到,可进行描述性分析。

2 结果

2.1 文献筛选与纳入结果 通过计算机与人工检索初步检索出160篇文献,其中中文数据库160篇,英文数据库0篇,根据文献选择标准并排除重复、结局指标不一致等文献,经逐层筛选,最终纳入9篇文献[11-19]。

2.2 纳入文献的基本特征及文献质量评价 本次研究共纳入9个符合文献选择标准的的RCTs,均是中文文献,共纳入757例患者:实验组439例,对照组318例。纳入文献一般情况见表1。根据改良Jadad 评分量表,9项纳入的RCTs中,得分在3~4分,文献质量较低,有5项提到使用随机数字表,1项提到使用随机分组表,4项未提到使用的随机方法,均未写明随机隐藏情况,所有研究数据完整,无失访退出,均不清楚是否存在其他偏倚。见表2。

表1 纳入文献基本详情

表2 纳入文献Jadad评分

3 Meta结果分析

3.1 临床有效率 纳入的9篇文献均报告了临床有效率[(痊愈+有效+显效)/总例数×100%],经过异质性检验,I2=51%>50%,且Q检验的P=0.04<0.1,提示本次研究选择的文献之间有异质性,需要进行异质性查找。经敏感性分析查找异质原因,发现王碧芬等2015、王紫娟2015及王淑云2013这3篇文献对本研究的异质性产生影响较大,剔除上诉3篇文献后,结果显示余下6篇文献不存在异质性(I2=0%<50%且P=0.49>0.1),排除之后,选择固定效应模型继续进行Meta分析。6个研究汇总的RR值为1.15,95%置信区间为(1.07~1.23),且具有统计学意义(Z=3.91,P<0.05),提示薏苡附子败酱散为主方治疗盆腔炎性疾病优于对照组。具体情况如图3所示。

3.2 发表偏倚检验 通过绘制漏斗图考察本次研究是否存在发表偏倚,漏斗图对称意味着不存在发表偏倚,反之则存在发表偏倚,根据临床有效率(如图4所示)所绘制的漏斗图可知存在发表偏倚,原因考虑本次纳入文献的样本量较小以及文献质量较低。

图3 临床有效率森林图

图4 临床有效率漏斗图

3.3 中医证候评分 有3篇文献比较了中医证候积分,但3篇文献具体评分差异较大,故不纳入综合分析。3篇文献均指出薏苡附子败酱散为主方治疗盆腔炎性疾病时,对降低中医症状评分明显优于对照组,均为P<0.05,具有统计学意义。

3.4 C-反应蛋白 有2篇文献提供了C-反应蛋白数据统计(P<0.05),研究结果间无异质性(I2=0%,P=0.84),采用固定效应模型进行分析,结果显示与对照组比较,实验组的C-反应蛋白水平降低更明显,差别具有统计学意义[取95%置信区间,MD=-2.11(-2.47,-1.75),P<0.05]。如图5所示。

图5 C-反应蛋白比较森林图

3.5 复发率 有3篇文献报告了复发率,其中冯杰等2019只给出了实验组比对照组复发率低的结论,并未给出详细数据,故不纳入统计分析。其余2篇研究结果间没有异质性(I2=0%,P=0.53),因此采用固定效应模型进行Meta分析,结果显示薏苡附子败酱散为主方治疗盆腔炎性性疾病在降低复发率方面优于对照组[基于95%的置信区间,RR=0.14(0.03,0.75),Z=2.28,P=0.02<0.05]。如图6所示。

图6 复发率比较森林图

3.6 体征积分及血流学改变 刘伟平等 2020中对盆腔炎性性疾病后遗症制定了体征积分表,并经研究统计得出结论:薏苡附子败酱散为主方治疗盆腔炎性性疾病后遗症体征积分明显低于对照组(P<0.05);王碧芬等 2015中比较了治疗前后血液流变学的变化,结论表明薏苡附子败酱散为主方治疗盆腔炎性性疾病可降低血液流变学指标,且效果优于对照组(P<0.05)。

3.7 不良反应 有2篇文献提及了不良反应,其中张婉 2015中文字说明了实验组和对照组均未出现不良反应;刘伟平等 2020中报告了1例实验组的患者在服药过程中出现轻微的胃脘部不适,予停药后2 d症状消失,且继续服用后未再出现不适。

4 讨论

盆腔炎性疾病是临床常见的妇科炎性疾病,由于女性生殖器官处于盆腔的最低位置,当受到衣原体、支原体、厌氧菌等病原体感染时,炎性分泌物多聚集在此处,且该处血液循环不佳,使得炎性因子吸收缓慢,药物亦难以达到有效浓度以杀死病原体,因此盆腔炎性性疾病常反复发作,迁延难愈[20]。西医治疗主要以抗生素为主,长期使用容易产生耐药性使得治疗效果下降。《金匮要略》记载:“肠痈之为病,其身甲错……此为肠内有痈脓,薏苡附子败酱散主之”。方中薏苡仁可利湿排脓,败酱草清热解毒,而附子温经祛湿止痛,现代研究表明[21-23],附子通过抑制炎症介质而发挥消炎作用;薏苡仁具有消炎镇痛的功效,对乙型溶血链球菌、金黄色葡萄球菌等有良好的抗菌作用;败酱草也具有良好的抗菌效果,能一定程度地抑制白色葡萄球菌、溶血性链球菌等。

本研究通过分析评价薏苡附子败酱草为主方治疗盆腔炎性疾病的疗效。Meta分析结果表明:与常规治疗相比,薏苡附子败酱草为主方治疗盆腔炎性性疾病效果显著,能有效降低中医证候积分,复发率也明显下降,在改善C-反应蛋白水平方面也优于对照组。但本次研究纳入样本量较小,且文献质量欠佳,因此关于薏苡附子败酱草为主方治疗盆腔炎性疾病的疗效需要更高质量和大样本实验的进一步研究。与此同时,由于中药剂型特殊因而在研究中难以实施盲法,所以研究人员应尽可能在设计随机方法、保持数据完整性等方面严格控制,以期得到更科学可靠的数据,为薏苡附子败酱散在盆腔炎性疾病方面的应用提供更高质量的证据。

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