中药治疗单纯性肥胖患者有效性和安全性的meta 分析

刘珍秀，郭俊瑞，金 昕，张晓天，陶 枫

（1.上海中医药大学附属曙光医院，上海 201203；2.上海中医药大学附属上海市中医医院，上海 200071）

肥胖是由于体内脂肪细胞体积增大和/或数量增加引起体脂肪量占体质量百分比增高，局部表现为异常脂肪沉积的一种影响健康的状态［1］。肥胖在全球范围广泛流行，我国患病率不断攀升［2，3］。不仅成人，青少年超重和肥胖的检出率也在逐年增加［4］。相比正常体重者，肥胖人群发生脑梗死、心衰、高血压、糖尿病、骨关节病等多种慢性疾病、甚至恶性肿瘤的风险明显增加［2，5］。作为一种多因素的复杂疾病，肥胖需要药物、饮食、运动、手术等多种方式综合管理，上述手段在实施过程中也暴露出一些短板［6，7］。中医药治疗肥胖历史悠久，《黄帝内经》中便有“脂人”、“肉人”、“膏人”等相关记载［7］，中医使用草药、针灸、埋线、耳穴、推拿等多种手段［8，9］。采用辨证与辨病相结合，从肝、脾、胃、肺经入手，多选用甘、寒、温味中药，寒温兼顾，以健脾化痰，疏肝解表为主要治法［10，11］。有学者整理截止2010 年见刊的随机对照试验，系统评价疗效和安全性后发现，相比生活方式干预，中药减重的有效率增加了84%［12］。然而，该文也指出中药减重存在干预周期短、有效率定义宽泛、试验质量低（Jadad 评分多＜3分）等缺点。近年来，中药治疗单纯性肥胖的临床文献不断涌现，中药的减重机制也在深入挖掘［13-15］。有鉴于此，对2010 年至今中药治疗肥胖随机对照试验（randomized controlled trial，RCT）的文献进行研究，评价其有效性和安全性。

1 资料与方法

1.1 文献检索

1.1.1 文献来源 中文数据库选择中国生物医学文献服务系统、知网、万方、维普数据库；英文文献搜索引擎选择The Cochrane Library、PubMed、MEDLINE 以及Web of Science。文献发表时间为2010 年3 月1 日～2020 年6 月31 日。

1.1.2 检索策略 采用对象+干预手段+类型的组合进行检索，对象的备选主题词包括肥胖症、减肥、体重控制、超重、体重降低，干预手段的备选主题词包括中草药、中药组方、中药、药用植物、植物提取物、中药提取物、植物疗法和中西医结合，类型的备选主题词包括随机对照试验、控制临床试验、临床试验和试验。英文医学主题词与中文主题词对应，主题词之间以“OR”连接。

1.2 纳入标准

1.2.1 研究类型 RCT，语言为中文或英文，盲法不做要求。

1.2.2 研究对象 年龄≥18 周岁，体重指数（Body mass index，BMI）≥25 kg/m2的受试者，干预周期≥8 周，性别、种族、病程及病例来源不限。

1.2.3 干预措施 中药组采取中药或中药提取物，允许辅助治疗（针刺、限制热卡摄入、运动等）；对照组采用空白对照/安慰剂/生活方式管理/其它。

1.2.4 质量评价标准 采用Cochrane 系统评价手册［16］偏倚风险工具进行评价，内容包括随机系列的产生、分配隐藏、对研究者和受试者施盲、研究结局盲法的评价、结局数据的完整性、选择性报告研究结果及其他来源7 个方面。

1.3 排除标准

（1）动物、细胞实验；（2）个案报道、荟萃分析等非随机对照试验；（3）研究对象为高血压、糖尿病等疾病合并肥胖；（4）结局指标为分类资料；（5）试验结果不全且无法获得完整数据；（6）重复发表文献。

1.4 结局指标

有效性：体重（kg）、BMI（kg/m2）、腰围（cm）、体脂肪量（kg）、体脂率（%）、空腹血糖（mmol/L）、总胆固醇（mmol/L）、甘油三酯（mmol/L）、高密度脂蛋白（mmol/L）、低密度脂蛋白（mmol/L）；安全性：不良事件发生情况。

1.5 资料提取

两名研究者根据标题及摘要独立筛选文献并交叉核对，若存在分歧，则由第三方协助解决。对于重复的文献，选取原始出版物进行核对。纳入文献提取内容：（1）研究的基本描述（地点、出版时间、作者等）；（2）研究人群的基本信息（年龄、性别等）；（3）干预和控制的措施（人数、药物名称或组成、干预时间、辅助治疗等）；（4）偏倚评价（选取Cochrane系统评价手册提及的要素）；（5）结局指标（具体指标、测量方式等）；（6）不良事件报告。

1.6 数据分析

采用Review Manager5.3 软件评估偏移及治疗效果，漏斗图说明发表偏移；森林图说明治疗效果强度。计量资料采用均数差（Mean different，MD）作为效应统计量（各效应量提供95%的可信区间），P＜0.05 为差异具有统计学意义；MD负值表示中药组的疗效比对照组更大，高密度脂蛋白除外。对纳入的研究以I2值进行临床异质性评估。若各研究间无或低异质性（I2≤50%），则采用固定效应模型；若具有高异质性（I2＞50%），应用随机效应模型。

2 结果

2.1 检索结果

依据检索策略，共检索文献1 423 篇，筛除重复文献后剩余1 046 篇；阅读题目、摘要以及全文，依据纳入排除标准筛选，最终纳入16 个研究。筛选过程见图1。

图1 文献筛选流程Fig 1 Literature screening process

2.2 研究基本特征及质量评价

共纳入文献16 篇［17-32］，其中6 篇来自中国，10 篇来自其他国家；共纳入1 284 例患者，干预组691 例，对照组593 例。11 项研究的干预措施为中药复方，5篇为单药提取物，其他研究基本特征详见表1。6 项研究使用随机数字表法分组，10 篇研究未提及随机序列产生方法；文献均提及盲法，7 项研究未提及数据完整性及是否存在选择性报告，具体质量评价详见表2。

表1 纳入文献的基本特征Tab 1 Basic characteristics of the included literature

表2 研究基本特征及质量评价Tab 2 Basic characteristics and quality evaluation of the included studies

2.3 Meta 分析结果

2.3.1 有效性评价

2.3.1.1 体重（kg） 13 个RCT［17，19，21-27，29-32］报告了体重变化，其中试验组542 例，对照组475 例，随机效应模型的meta 分析显示中药组降低体重的效果更优［MD= - 1.99，95%CI（- 2.94，- 1.03），P＜0.05］，差异具有统计学意义，1 个RCT 显示体重下降程度试验组不及对照组。见图2。

图2 中药组与对照组治疗超重肥胖人群体重改变的meta 分析Fig 2 Meta-analysis of body weight change in overweight and obese people treated with traditional Chinese medicine and the control group

2.3.1.2 BMI（kg/m2） 16 个RCT［17-32］报告了BMI的变化，其中试验组691 例，对照组593 例，随机效应模型的Meta 分析显示中药组降低BMI 的效果更优［MD= - 0.78，95%CI（- 1.02，- 0.54），P＜0.05］，差异具有统计学意义。见图3。

图3 中药组与对照组治疗超重肥胖人群BMI 改变的meta 分析Fig 3 Meta-analysis of BMI changes in overweight and obese people treated with traditional Chinese medicine and control group

2.3.1.3 腰围（cm） 12 个RCT［17，21-27，29-32］报告了腰围的变化，其中试验组469 例，对照组451 例，随机效应模型的meta 分析显示中药组减少腰围的效果更优［MD=-2.70，95%CI（-3.81，-1.59），P＜0.05］，差异具有统计学意义。见图4。

图4 中药组与对照组治疗超重肥胖人群腰围改变的meta 分析Fig 4 Meta-analysis of changes in waist circumference in overweight and obese people in the traditional Chinese medicine group and the control group

2.3.1.4 体脂肪量（kg） 6 个RCT［17，21，22，26，27，31］报告了体脂量的变化，其中试验组239 例，对照组239例，随机效应模型的meta 分析显示中药组降低体脂量的效果更优［MD=-1.23，95%CI（-2.37，-0.18），P＜0.05］，差异具有统计学意义。见图5。

图5 中药组与对照组治疗超重肥胖人群体脂肪量改变的meta 分析Fig 5 Meta-analysis of changes in fat mass in overweight and obese people in the traditional Chinese medicine group and the control group

2.3.1.5 体脂率（%） 8 个RCT［21，22，24，26，27，29，31，32］报告了体脂率的变化，其中试验组299 例，对照组290例，固定效应模型的meta 分析显示中药组降低体脂率的效果更优［MD=-0.84，95%CI（-1.14，-

0.53），P＜0.05］，差异具有统计学意义。见图6。

图6 中药组与对照组治疗超重肥胖人群体脂率改变的meta 分析Fig 6 Meta-analysis of the changes in the fat percentage of the overweight and obese people in the traditional Chinese medicine group and the control group

2.3.1.6 空腹血糖（mmol/L） 8 个RCT［17，21-23，25，26，30，32］报告了空腹血糖的变化，其中试验组286 例，对照组279 例，随机效应模型的meta 分析显示中药组降低空腹血糖的效果更优［MD=-0.19，95%CI（-0.5，-0.13），P＜0.05］，差异具有统计学意义，但差异较小。见图7。

图7 中药组与对照组治疗超重肥胖人群空腹血糖改变的meta 分析Fig 7 Meta-analysis of fasting blood glucose changes in overweight and obese people in the traditional Chinese medicine group and control group

2.3.1.7 血脂（mmol/L） 11 个RCT［17，18，22，23，25-27，29-32］报告了甘油三酯、总胆固醇、高密度脂蛋白的变化，试 验 组 391 例 ，对 照 组 380 例 ；10 个RCT［17，18，23，25-27，29-32］报告了低密度脂蛋白胆固醇的变化，试验组391 例，对照组380 例。固定效应模型的meta 分析显示中药组降低总胆固醇［MD=-0.14，95%CI（-0.26，-0.02），P＜0.05］；甘油三酯［MD=-0.05，95%CI（-0.09，-0.01），P＜0.05］；低密度脂蛋白［MD=-0.12，95%CI（-0.20，-0.03），P＜0.05］效果更优。高密度脂蛋白［MD=0.02，95%CI（-0.01，0.05），P＜0.05］方面，证据不足以说明中药组有效。见图8～11。

图8 中药组与对照组治疗超重肥胖人群总胆固醇改变的meta 分析Fig 8 Meta-analysis of changes in total cholesterol in overweight and obese people in the traditional Chinese medicinegroup and the control group

图9 中药组与对照组治疗超重肥胖人群甘油三酯改变的meta 分析Fig 9 Meta-analysis of changes in triglyceride in overweight and obese people in the traditional Chinese medicine group and the control group

图10 中药组与对照组治疗超重肥胖人群低密度脂蛋白改变的meta 分析Fig 10 Meta-analysis of changes in low-density lipoprotein in overweight and obese people in the traditional Chinese medicine group and the control group

图11 中药组与对照组治疗超重肥胖人群高密度脂蛋白改变的meta 分析Fig 11 Meta-analysis of changes in high-density lipoprotein in overweight and obese people in the traditional Chinese medicine group and the control group

2.3.2 亚组分析 以研究周期12 周划分为两个亚组，6 项研究治疗周期小于12 周，10 项研究的超过12 周。研究周期≥12 周组在体脂百分比下降幅度高于小于12 周期组（P＜0.05），在BMI、腰围方面下降幅度低于后者（P＜0.05）。见表3。

表3 中药组与对照组比较治疗超重肥胖人群以随访周期为亚组的分析结果Tab 3 The analysis results of the Chinese medicine group compared with the control group in the treatment of overweight and obese people with the follow-up period as the subgroup

2.3.3 安全性评价 纳入分析的RCT 中，6 个RCT［17，19，23-25，29］报告了不良事件，治疗组报告18 例（1.40%），主要为胃肠道反应以及头痛等；对照组报告7 例（0.54%），主要为食欲下降及皮疹；2 个RCT报告的不良事件未区分治疗组及对照组；总不良反应的发生率为2.18%。

2.4 敏感性分析

采用逐一剔除方式进行敏感性分析，异质性结果未发生明显变化，均为原异质性，结果较为稳定。当剔除Lee 2014、Stern 2015、阮家安2019 时异质性降低，提示上述三篇可能是本研究异质性来源。

2.5 发表偏移

针对中药组及对照组两组比较的体重及BMI绘制漏斗图，结果显示基本均呈对称的倒漏斗图，左右分布对称，存在发表偏倚的可能性较小。见图12。

图12 中药组与对照组治疗超重肥胖人群体重及BMI 改变的漏斗图Fig 12 The funnel plot of the changes in body weight and BMI in the overweight and obese people in the traditional Chinese medicine group and the control group

3 讨论

中医药治疗肥胖有许多手段，既有药膳、气功、导引等生活方式干预，又有针刺、艾灸、推拿、埋线等非药物干预，其中中药（复方、提取物、单方）干预仍是目前最主要的治疗方式［33］。Sui 等［34］2012 年发表的关于中药和针刺治疗肥胖的纳入96 个RCT 的meta 分析显示：中药治疗肥胖在降低体重和BMI 方面具有疗效，与安慰剂组相比，体重下降MD=3.19（2.08，4.30），BMI 下降均数差为1.2（0.56，1.84）。本研究纳入该文之后发表的16 个RCT，经meta 分析显示：体重下降MD=1.99（1.02，2.94），BMI 下降MD=0.78（0.54，1.02）。两项meta 分析都说明的中药减重疗效是肯定的。奥利司他减重有效性的meta 分析显示：与安慰剂相比较，体重下降MD=2.85（2.24，3.47），BMI 下降MD=1.29（0.49，2.08）；与空白组对比，体重下降MD=2.80（-0.13，5，72，），BMI 下降MD=0.86（-0.30，2.03）［35］与之相比，中药可以取得相仿减重疗效。体重下降百分比是更有意义的减重评价指标，指南将减重达标设定为体重下降7%～10%［36］。本研究纳入的16 项RCT 中，体重下降百分比最大为6.4%，最小为1.4%，中位数为3.7%。这提示：中药单一疗法的疗效尚未达到指南要求，临床运用时应结合行为认知治疗等其它体重管理方式以提高疗效。鉴于体重反弹的问题，指南要求将减重RCT 的研究周期设定为3～6 个月［36］。研究周期短历来是中药减重RCT 的短板，Sui 等［34］meta 分析研究周期为2～16 周，本研究纳入的RCT 中研究周期为8～54 周，这方面有了一定程度的改善。亚组分析也发现研究周期≥12 周RCT降低体脂量、体脂率疗效似乎更优，研究数量较少，因此暂且不能得出可靠结论。遗憾的是，本研究纳入的RCT 中，过半试验未获得研究原始数据，无法就BMI 分层比较不同肥胖程度患者接受中药治疗后减重疗效差异。

纳入的RCT 中采用复方干预的有11 篇，单一中药提取物干预的有5 篇，可见，复方干预仍是目前中药减重的主要手段。其中共涉及药物72 味，出现频次前十的中药为荷叶、决明子、茯苓、甘草、陈皮、泽泻、芍药、山楂、枳壳、大黄；药味运用较为分散，构成比均＜7%。药物归经趋于脾、胃、肝、肺经，功效分类以补虚药、理气药、利水渗湿药、清热药为主。中药减重的主要活性成分为皂苷、多糖、生物碱，通过抑制食欲，增加饱腹感，减少能量摄入；减少外源脂质的消化和吸收；减少内源性脂质的合成；促进脂质的氧化和消耗以及改善脂质代谢紊乱等机制发挥作用［36］。本研究纳入试验中的高频草药中，荷叶的生物碱及多糖可以增强肠蠕动，促进外源胆固醇向胆汁酸的转化；决明子的苷类可以与胆固醇结合进而阻断肝肠循环并减少胆固醇的吸收，从而达到减轻体重的作用；大黄可以通过降低血液血糖水平，改善β 细胞功能，从而减轻体重和BMI。

研究表明中药可以调节改善糖脂代谢［37，38］。中药提取物可以下调脂肪形成途径中相关基因的表达而抑制脂肪积累，调控甘油磷脂代谢通路中基因靶点［39-41］。然而，研究未发现减重中药可以明显改善肥胖患者的糖脂代谢。这可能与纳入的RCT 重点关注减重疗效，研究对象的基线糖脂代谢紊乱并不严重有关。研究结果也存在一定局限：（1）文献质量评价结果提示纳入文献质量参差不齐，未提及分配隐藏、随机序列产生方式，可能会造成选择性偏倚；（2）有4 个RCT 存在样本量较小的情况，可能存在发表偏倚；（3）各RCT 结局指标表达方式不同，在转换过程中可能存在数据误差。

综上，中药减重具有肯定疗效，安全性较好，调节糖脂代谢的作用尚未确定，需要更多高质量的文献进一步验证。

作者贡献度说明：

刘珍秀、郭俊瑞：筛选文献并整合数据；金昕：提供文献判定及技术支持；刘珍秀：文章撰写，陶枫：文章审定。

本文不涉及利益冲突。