引用本文： 李云云, 巢健茜, 宋龍, 縱蒙蒙. 健康教育對我國高血壓患者服藥依從性影響的貝葉斯Meta分析. 中國循證醫學雜志, 2014, 14(2): 211-215. doi: 10.7507/1672-2531.20140037 復制
高血壓作為常見慢性疾病，是全球范圍內的重大公共衛生問題之一。長期高血壓是多種心血管疾病的重要危險因素，并影響重要臟器如心、腦、腎的功能，最終導致這些器官的功能衰竭[1]。目前，高血壓的治療和控制主要依賴降壓藥物，而現有降壓藥物仍以口服劑型為主，大部分患者需長期或終生服藥。隨著藥物的不斷更新換代，理論上現有降壓藥物能使90%以上高血壓患者的血壓控制在正常水平，但在實際的高血壓患者人群中，血壓正常率并不高[2]。究其原因，患者能否遵醫囑按時、按量、長期堅持服藥，直接影響到血壓能否得到有效控制，這除了與患者自身的健康觀念、知識水平、受教育程度密切相關外，是否得到醫護人員的專業指導也是重要影響因素之一。國內許多研究結果已顯示健康教育能明顯改善高血壓患者的服藥依從性。為全面探討二者的相關性，我們對近15年來國內公開發表的相關隨機對照試驗進行了貝葉斯Meta分析。
1 資料與方法
1.1 納入與排除標準
1.1.1 研究類型
隨機對照試驗（RCT），文種限中文，無論是否使用盲法。
1.1.2 研究對象
高血壓診斷符合1999年世界衛生組織/國際高血壓學會標準：以患者在3次不同時間安靜狀態下測量的血壓均值為準，收縮壓≥140 mmHg、舒張壓≥90 mmHg。
1.1.3 干預措施
試驗組采用高血壓相關知識健康教育，其具體形式不限；對照組進行常規護理和一般健康教育。
1.1.4 結局指標
患者的服藥依從性。
1.1.5 排除標準
①重復發表；②原文未提供相關數據且無法向作者索取。
1.2 檢索策略
計算機檢索CBM、CNKI、WanFang Data和VIP數據庫，收集健康教育對我國高血壓患者服藥依從性影響的RCT，檢索時限為1998～2013年。檢索策略采用主題詞與自由詞相結合的方式，經反復預檢后確定，必要時追溯納入文獻的參考文獻。以CNKI為例，其具體檢索策略見框?1。
1.3 文獻篩選與資料提取
由2位研究者按照納入與排除標準獨立進行文獻篩選和資料提取，如遇分歧，討論解決。資料提取內容主要包括：①一般資料：文題、作者姓名、發表日期；②研究特征：研究樣本量、研究對象的一般情況、各組患者的基線可比性、健康教育方法、健康教育時間；③結局指標：試驗組與對照組服藥依從例數等。如研究報告的資料不全，則進一步與該研究作者聯系，若最終未獲得相關數據，則剔除該項研究。
1.4 納入研究的方法學質量評價
參考Cochrane系統評價員手冊5.1.0 [3]中對RCT的偏倚風險評價工具評價納入研究的方法學質量。
1.5 統計分析
采用Stata 10.0軟件進行異質性檢驗，各研究結果間的異質性采用χ2檢驗并結合P值判斷。如各研究結果間無統計學異質性（P＞0.1），則采用固定效應模型進行Meta分析。如存在統計學異質性（P≤0.1），則首先分析異質性來源，對有臨床異質性者根據其來源進行亞組分析或敏感性分析，對無明顯臨床異質性者采用隨機效應模型進行Meta分析，對異質性過大者僅行描述性分析。使用WinBUGS 14軟件應用馬爾可夫鏈－蒙特卡羅（Markov chain Monte Carlo，MCMC）方法模擬參數的后驗分布，進行服藥依從性的貝葉斯Meta分析。
2 結果
2.1 文獻檢索結果與納入研究的基本特征
初檢出932篇文獻，經逐層篩選后，最終納入19個RCT [4-22]，共3 751例患者。文獻篩選流程及結果見圖 1，納入研究的基本特征見表 1。
圖1
文獻篩選流程及結果
表1
納入研究的基本特征
2.2 納入研究的方法學質量評價
見表 2。
表2
納入研究的方法學質量評價
2.3 貝葉斯Meta分析結果
各研究結果間存在統計學異質性（χ2=144.38，P＜0.001），采用隨機效應模型進行Meta分析。WinBUGS 14運行隨機效應模型代碼共進行25 000次迭代，前5 000次用于“退火”以消除初始值的影響，得到模型基本收斂，見圖 2。
圖2
參數的迭代歷史圖
貝葉斯Meta分析結果見表 3。其結果顯示試驗組的高血壓患者服藥依從性優于對照組，兩組差異具有統計學意義[OR=4.46，95%CI（3.698，5.358）]。
表3
貝葉斯Meta分析結果
3 討論
3.1 研究結果小結
本研究納入的19篇文獻雖異質性較大，但研究來源廣泛，結果利于推廣。在本系統評價中，以世界衛生組織/國際高血壓學會定義的高血壓患者為納入標準篩選患者，且干預措施為健康教育，著重探討其與常規治療比較對于高血壓患者服藥依從性的影響。結果顯示，通過健康教育改善高血壓患者的高血壓知識結構，可顯著提高高血壓患者的服藥依從性。
3.2 貝葉斯Meta分析的優勢
貝葉斯Meta分析是近年來基于貝葉斯統計發展起來的一種新型Meta分析方法，主要采用MCMC方法、使用WinBUGS軟件進行。其優勢在于，經典統計學派的統計量往往不易找到其精確的有限樣本分布，模型參數的不確定性常被忽略，或由點估計代替，或為了計算簡便可行而采用大樣本漸近分布做出統計推斷，而貝葉斯方法可直接計算精確的有限樣本分布，并不依賴于漸近理論，且充分考慮了模型的不確定性，不受限于經典統計學派的前提假設，可以結合先驗信息、樣本信息及總體信息，獲得后驗分布并在其基礎上方便地得到效應量的合并值、研究間方差等參數及95%CI。因此貝葉斯Meta分析被認為更可靠、更合理[23]。
3.3 本研究的局限性
本研究的局限在于納入的19篇文獻中除2篇描述了錯誤的隨機方法外，其余均未詳細描述隨機序列的產生方法和和分配隱藏方法，且只報告了在年齡、性別等一般基線資料的可比性，難以評估組間可比性的真實性，從而導致Meta分析結果的可靠性降低。另外，本系統評價僅對服藥依從性這一個結局進行了評價，基于是否報告該結局進行文獻篩選可能導致對是否存在選擇性報告結果的誤判。
3.4 對未來研究的啟示
我們在綜合文獻資料時發現：健康教育的主要實施者存在較大差異，有的社區衛生服中心由全科醫生等醫務人員實施健康教育，有的醫院是護理人員在護理干預中實施健康教育；另外，健康教育的方法也各不相同。如何充分發揮健康教育的效果，如何在健康教育者與患者之間建立良好關系，如何制定個體化的健康教育方案及如何充分發揮社會支持系統的作用等方面的研究尚存在很多問題，需要今后進一步探討
高血壓作為常見慢性疾病，是全球范圍內的重大公共衛生問題之一。長期高血壓是多種心血管疾病的重要危險因素，并影響重要臟器如心、腦、腎的功能，最終導致這些器官的功能衰竭[1]。目前，高血壓的治療和控制主要依賴降壓藥物，而現有降壓藥物仍以口服劑型為主，大部分患者需長期或終生服藥。隨著藥物的不斷更新換代，理論上現有降壓藥物能使90%以上高血壓患者的血壓控制在正常水平，但在實際的高血壓患者人群中，血壓正常率并不高[2]。究其原因，患者能否遵醫囑按時、按量、長期堅持服藥，直接影響到血壓能否得到有效控制，這除了與患者自身的健康觀念、知識水平、受教育程度密切相關外，是否得到醫護人員的專業指導也是重要影響因素之一。國內許多研究結果已顯示健康教育能明顯改善高血壓患者的服藥依從性。為全面探討二者的相關性，我們對近15年來國內公開發表的相關隨機對照試驗進行了貝葉斯Meta分析。
1 資料與方法
1.1 納入與排除標準
1.1.1 研究類型
隨機對照試驗（RCT），文種限中文，無論是否使用盲法。
1.1.2 研究對象
高血壓診斷符合1999年世界衛生組織/國際高血壓學會標準：以患者在3次不同時間安靜狀態下測量的血壓均值為準，收縮壓≥140 mmHg、舒張壓≥90 mmHg。
1.1.3 干預措施
試驗組采用高血壓相關知識健康教育，其具體形式不限；對照組進行常規護理和一般健康教育。
1.1.4 結局指標
患者的服藥依從性。
1.1.5 排除標準
①重復發表；②原文未提供相關數據且無法向作者索取。
1.2 檢索策略
計算機檢索CBM、CNKI、WanFang Data和VIP數據庫，收集健康教育對我國高血壓患者服藥依從性影響的RCT，檢索時限為1998～2013年。檢索策略采用主題詞與自由詞相結合的方式，經反復預檢后確定，必要時追溯納入文獻的參考文獻。以CNKI為例，其具體檢索策略見框?1。
1.3 文獻篩選與資料提取
由2位研究者按照納入與排除標準獨立進行文獻篩選和資料提取，如遇分歧，討論解決。資料提取內容主要包括：①一般資料：文題、作者姓名、發表日期；②研究特征：研究樣本量、研究對象的一般情況、各組患者的基線可比性、健康教育方法、健康教育時間；③結局指標：試驗組與對照組服藥依從例數等。如研究報告的資料不全，則進一步與該研究作者聯系，若最終未獲得相關數據，則剔除該項研究。
1.4 納入研究的方法學質量評價
參考Cochrane系統評價員手冊5.1.0 [3]中對RCT的偏倚風險評價工具評價納入研究的方法學質量。
1.5 統計分析
采用Stata 10.0軟件進行異質性檢驗，各研究結果間的異質性采用χ2檢驗并結合P值判斷。如各研究結果間無統計學異質性（P＞0.1），則采用固定效應模型進行Meta分析。如存在統計學異質性（P≤0.1），則首先分析異質性來源，對有臨床異質性者根據其來源進行亞組分析或敏感性分析，對無明顯臨床異質性者采用隨機效應模型進行Meta分析，對異質性過大者僅行描述性分析。使用WinBUGS 14軟件應用馬爾可夫鏈－蒙特卡羅（Markov chain Monte Carlo，MCMC）方法模擬參數的后驗分布，進行服藥依從性的貝葉斯Meta分析。
2 結果
2.1 文獻檢索結果與納入研究的基本特征
初檢出932篇文獻，經逐層篩選后，最終納入19個RCT [4-22]，共3 751例患者。文獻篩選流程及結果見圖 1，納入研究的基本特征見表 1。
圖1
文獻篩選流程及結果
表1
納入研究的基本特征
2.2 納入研究的方法學質量評價
見表 2。
表2
納入研究的方法學質量評價
2.3 貝葉斯Meta分析結果
各研究結果間存在統計學異質性（χ2=144.38，P＜0.001），采用隨機效應模型進行Meta分析。WinBUGS 14運行隨機效應模型代碼共進行25 000次迭代，前5 000次用于“退火”以消除初始值的影響，得到模型基本收斂，見圖 2。
圖2
參數的迭代歷史圖
貝葉斯Meta分析結果見表 3。其結果顯示試驗組的高血壓患者服藥依從性優于對照組，兩組差異具有統計學意義[OR=4.46，95%CI（3.698，5.358）]。
表3
貝葉斯Meta分析結果
3 討論
3.1 研究結果小結
本研究納入的19篇文獻雖異質性較大，但研究來源廣泛，結果利于推廣。在本系統評價中，以世界衛生組織/國際高血壓學會定義的高血壓患者為納入標準篩選患者，且干預措施為健康教育，著重探討其與常規治療比較對于高血壓患者服藥依從性的影響。結果顯示，通過健康教育改善高血壓患者的高血壓知識結構，可顯著提高高血壓患者的服藥依從性。
3.2 貝葉斯Meta分析的優勢
貝葉斯Meta分析是近年來基于貝葉斯統計發展起來的一種新型Meta分析方法，主要采用MCMC方法、使用WinBUGS軟件進行。其優勢在于，經典統計學派的統計量往往不易找到其精確的有限樣本分布，模型參數的不確定性常被忽略，或由點估計代替，或為了計算簡便可行而采用大樣本漸近分布做出統計推斷，而貝葉斯方法可直接計算精確的有限樣本分布，并不依賴于漸近理論，且充分考慮了模型的不確定性，不受限于經典統計學派的前提假設，可以結合先驗信息、樣本信息及總體信息，獲得后驗分布并在其基礎上方便地得到效應量的合并值、研究間方差等參數及95%CI。因此貝葉斯Meta分析被認為更可靠、更合理[23]。
3.3 本研究的局限性
本研究的局限在于納入的19篇文獻中除2篇描述了錯誤的隨機方法外，其余均未詳細描述隨機序列的產生方法和和分配隱藏方法，且只報告了在年齡、性別等一般基線資料的可比性，難以評估組間可比性的真實性，從而導致Meta分析結果的可靠性降低。另外，本系統評價僅對服藥依從性這一個結局進行了評價，基于是否報告該結局進行文獻篩選可能導致對是否存在選擇性報告結果的誤判。
3.4 對未來研究的啟示
我們在綜合文獻資料時發現：健康教育的主要實施者存在較大差異，有的社區衛生服中心由全科醫生等醫務人員實施健康教育，有的醫院是護理人員在護理干預中實施健康教育；另外，健康教育的方法也各不相同。如何充分發揮健康教育的效果，如何在健康教育者與患者之間建立良好關系，如何制定個體化的健康教育方案及如何充分發揮社會支持系統的作用等方面的研究尚存在很多問題，需要今后進一步探討
