大豆蛋白在慢性肾脏病中作用的Meta分析

2021-03-06方吕贵任翼郭传饶向荣

临床肾脏病杂志 2021年2期

方吕贵任翼郭传饶向荣

1中国中医科学院广安门医院南区肾病科，北京 102600；2北京中医药大学研究生院 100029；3中国中医科学院广安门医院，北京 100053

慢性肾脏病(chronic kidney disease，CKD)作为全球公共卫生问题，目前尚无特效药物，相关治疗主要以延缓其进展及治疗并发症、合并症为目的。而作为CKD的基础治疗，优化饮食结构对延缓CKD进展以及高脂血症、高磷血症、高血糖等均很重要，这其中优质蛋白为主的低蛋白饮食为非常重要的方面。大豆蛋白作为优质蛋白对CKD患者是获益的[1]。但仍有CKD患者将大豆蛋白归入非优质蛋白类，不敢进食。本研究将大豆蛋白在CKD患者中的相关临床研究进行Meta分析，将大豆蛋白对CKD患者Scr、BUN、肾小球滤过率(glomerular filtration rate，GFR)、尿蛋白定量、低密度脂蛋白胆固醇(low-density lipoprotein cholesterol，LDL-C)、血磷的影响进行汇总，为大豆蛋白在CKD患者饮食结构中的重要性提供参考依据。

资料与方法

一、检索方法

检索PubMed、Embase、Cochrane图书馆，中国知网(CNKI)，中国科学技术杂志，维普(VIP)，万方中文数据库和中国生物医学(CBM)数据库(建库时间致2020年6月30日)。检索策略：(大豆、豆制品、大豆蛋白粉、大豆蛋白)+(慢性肾功能不全、慢性肾脏疾病、慢性肾脏病)+临床试验。由于我们研究人员的语言限制，只纳入以英文和中文发表的研究。纳入公开发表的临床试验全文文献：(1)研究对象18岁以上被诊断患有CKD的患者，无论是否透析。(2)治疗组：大豆蛋白占总蛋白的30%以上。对照组包括普通饮食或动物蛋白饮食。(3)试验包括随机对照、随机交叉对照或平行设计试验。(4)以Scr、BUN、GFR、蛋白尿定量、LDL-C和血磷为指标。排除同一研究多次发表的文献；数据不完整的文献。

二、文献筛选及质量评价

两位研究者分别参照纳排标准和质量评价标准，独立筛选文献、进行资料提取，遇见分歧通过讨论并和第三位研究者协商解决。参照文献偏倚风险评估(Cochrane Collaboration)标准对纳入文献的质量进行评价，偏倚风险包括随机序列生成，分配隐藏、盲法、不完整的数据结果、选择性报告和其他偏倚。在每个项目中存在偏倚风险被评定为“低风险”，“高风险”和“不清楚”。运用Jadad量表进行质量评分[2]：描述不恰当或未描述相关部分计 0 分，有描述但描述方法不严谨或含糊不清计 1 分，描述恰当计 2 分，0～2 分为低质量研究，3～5 分为高质量研究。

三、数据提取与分析

1.数据提取包括第一作者姓名、发表年份、研究地点、作者联系方式、文章来源、参与者人数、干预类型：饮食蛋白和大豆蛋白百分比、治疗时间、研究设计、试验质量、结果。主要疗效指标为Scr和蛋白尿，次要疗效指标为BUN，GFR，LDL-C和血磷。

2.数据分析采用Review Manager 5.3进行分析。连续变量采用95%置信区间(CI)的平均差异(MD)或标准平均差异(SWD)表示，P<0.05为差异有统计学意义。各研究间的异质性采用χ2检验，异质性的程度使用I2统计量度：当I2<50%时，采用固定效应模型汇总数据；当50%

结果

一、文献检索和筛选结果

总共检索到82篇文献。删除重复文献后，对62篇文献进行筛选标题和摘要后，有20篇文献纳入全文阅读评估，最终选取了9篇文献。(图1)

图1 文献检索和筛选结果

二、纳入文献的基本特征和质量评价

本研究纳入9篇文献[3-11]，涉及5个国家，共纳入受试者429例，其中试验组211例，对照组218例，所纳入研究的基线数据具有可比性。纳入研究涉及随机对照、随机交叉对照、非随机对照三类，随机分组方法未进行描述，对随机隐藏和盲法未详细描述。从Jadad评分结果看，高质量的研究文献有3篇。(表1、2)

表1 纳入的大豆蛋白对慢性肾脏病作用的文献特征

三、大豆蛋白对Scr、BUN、GFR、蛋白尿、LDL-C和血磷水平的影响

1.纳入文献的Scr比较共纳入8篇文献，试验组189例，对照组198例。研究结果间同质性好(I2=20% )，因此采用固定效应模型。分析显示两组Scr差异具有统计学意义[SMD=-0.33，95%CI(-0.54，-0.13)，P=0.001]，提示试验组对Scr的降低作用优于对照组。(图2)

图2 纳入文献两组间血肌肝比较的森林图

2.纳入文献的24 h尿蛋白定量的比较纳入6篇文献，试验组71例，对照组77例。I2=90%，固定效应模型和随机效应模型结果相同，故采用随机效应模型进行分析。分析显示两组24 h尿蛋白定量差异没有统计学意义[SMD=-0.77，95%CI(-1.95，0.41)，P=0.2]，提示在对24 h尿蛋白定量的影响上，两组差异没有统计学意义(图3)。由于I2=90%，显示异质性较大，进行敏感性分析，去除“Azadbakht，2008”后，I2=73%，合并结果为[SMD=-0.22，95%CI(-1.03，0.58)，P=0.58]，结合森林图和敏感性分析结果显示，异质性可能来源于“Azadbakht，2008”。

图3 纳入文献两组间24 h尿蛋白定量比较的森林图

3.纳入文献的BUN比较纳入8项研究，试验组189例，对照组198例。I2=70%，采用随机效应模型进行分析。分析显示两组BUN差异具有统计学意义[SMD=-0.45，95%CI(-0.89，-0.01)，P=0.05]，提示在BUN上，试验组在降低BUN上优于对照组(图4)。敏感性分析，去除权重最大的“Liu，2014”，I2=60%，[SMD=-0.57，95%CI(-1.05，-0.08)，P=0.02]，考虑该项研究可能为异质性来源。

图4 纳入文献两组间尿素氮比较的森林图

4.纳入文献的GFR比较纳入7篇文献，试验组177例，对照组178例。I2=75%，固定效应模型和随机效应模型结果相同，故采用随机效应模型进行分析。分析显示两组GFR差异没有统计学意义[MD=-4.22，95%CI(-10.62，2.18)，P=0.2]，提示在对GFR的影响上两组差异无统计学意义(图5)。敏感性分析，去除“Sandra R，2004”，I2=1%，[MD=-2.12，95%CI(-4.85，0.60)，P=0.13]，考虑“Sandra R，2004”可能为异质性来源。

5.纳入文献的LDL-C比较纳入5篇文献，试验组86例，对照组84例。研究结果间同质性好(I2=24% )，采用固定效应模型。分析显示两组LDL-C差异具有统计学意义[SMD=-0.79，95%CI(-1.10，-0.47)，P<0.00001]，提示试验组对LDL-C的降低作用优于对照组(图6)。

6.纳入文献的血磷比较纳入51篇文献，试验组51例，对照组56例。I2=55%，采用随机效应模型进行分析。分析显示两组血磷差异没有统计学意义[SMD=-0.47，95%CI(-1.07，0.14)，P=0.13]，提示在对血磷影响上两组差异无统计学意义(图7)。敏感性分析，去除低质量研究“Mao，2014”和“Zhang，2018”后，I2=1%，[SMD=-0.38，95%CI(-0.99，0.23)，P=0.22]，考虑该两项低质量研究可能是异质性来源。

表2 纳入文献的方法学质量评价结果

图7 纳入文献两组间血磷比较的森林图

四、发表偏倚

由于本研究的文献数量有限，暂不使用倒漏斗图评估发表偏倚。

讨论

一、大豆蛋白对CKD患者相关疗效指标的影响

本研究结果显示大豆蛋白饮食对Scr、BUN、LDL-C较对照组有明显降低作用，差异具有统计学意义(P<0.05)，而对GFR、24 h尿蛋白定量、血磷的影响与对照组比较差异无统计学意义。虽然在大豆蛋白饮食对血磷的影响上本研究结果与既往研究有差异，但大豆蛋白作为优质蛋白值得CKD患者食用，尤其是对素食者，其相关食品价格低廉、口感多样也是其优点。

优化饮食结构是延缓CKD进展的重要方面。低蛋白和低磷饮食已被证明可以有效地减缓CKD的进展，饮食结构的调整必须保证总能量摄入充足且蛋白质和磷不能摄入过多[12-13]。此外，饮食蛋白质种类对CKD患者的血压、血脂、血糖的影响可能不同。有研究认为植物蛋白较动物蛋白的氮和磷含量更低，更容易降低CKD患者血压，并且饱和脂肪含量低，血糖更好控制[14-15]。而大豆蛋白作为优质蛋白且其多种食用形式，无论从营养上还是喜好角度来说都是CKD患者的良好选择。在2014年，有研究者分析大豆蛋白对CKD患者的影响，结果提示食用大豆蛋白对CKD患者的Scr、三酰甘油、血磷有降低作用[16]。还有研究发现大豆蛋白饮食对CKD患者炎症因子、氧化应激因子有降低作用，推测大豆蛋白可能具有抗炎性，且炎症因子与CKD患者心血管事件相关[17]。但炎症因子相关指标并未纳入本研究的疗效指标，可继续关注相关研究进展。

二、纳入文献的方法学质量

本研究共纳入9篇临床研究文献进行meta分析，其中随机对照研究3篇，随机交叉对照研究4篇，非随机对照研究2篇。文献数量较少，未对不同随机对照研究进行亚组分析。所有研究均未交代随机化方法，其中2篇非随机对照研究采用按照患者意愿的方式进行分组。改良Jadad评分为5分的文献1篇。纳入文献不足 10 篇，未使用漏斗图评估发表偏倚。