糖尿病神经病变和睡眠呼吸暂停综合症之间的关系:一个荟萃分析

文摘

的目标是。盛行的睡眠呼吸暂停综合征(SAS)已经发表在糖尿病患者。然而,糖尿病神经病变(DN)是否会导致高发病率是有争议的。我们这项研究的目的是比较普遍的SAS患者与没有DN。方法。横断面研究进行了系统的文献搜索,报道的数量DN和SAS患者使用MEDLINE(从1966年到2012年11月5日)和EMBASE(从1974年到2012年11月5日)。优势比(ORs)相关的SAS DN与Mantel-Haenszel方法汇集。结果。数据来自5合格的研究(包括6个数据集,880名参与者,429例)。总的来说,集中或患者的SAS的DN的价格相比non-DN患者显著(或(95% CI),−1.95 (1.03 - -3.70))。SAS的集中或者是1.90(0.97 - -3.71)在2型糖尿病患者。扣除1型糖尿病患者的数据,或高或在年轻患者(平均年龄< 60年)比≥60年其中或仍然显著(3.82;95%置信区间,2.24 - -6.51和1.17;95%可信区间,0.81 - -1.68)。结论。目前的荟萃分析表明协会的一些元素与SAS在2型糖尿病神经病变。还需要进一步的调查来说明协会是否也适用于1型糖尿病患者。

1。介绍

睡眠呼吸暂停综合征(SAS)的特点是夜间睡眠不足,睡眠碎片,和间歇性缺氧,导致睡眠质量差和白天嗜睡(1,2]。SAS的流行,特别是阻塞性睡眠呼吸暂停,与肥胖患病率的增加显著增加,这是上呼吸道梗阻的主要原因通常观察到睡觉时打鼾(3]。SAS不仅会导致生活质量下降由于困倦但也有临床后果,包括高血压、糖尿病、心血管疾病、和突然死亡(1,2,4]。

最近的一项荟萃分析表明,阻塞性睡眠呼吸暂停与未来2型糖尿病的风险增加,(5)清楚地表明,糖尿病患者有较高的SAS相比那些没有糖尿病的患病率。SAS的更高的患病率是部分解释为更高的肥胖患病率糖尿病患者比那些没有糖尿病(6,7]。糖尿病性神经病(DN) (8,9)被认为是SAS的存在,因为它的另一个解释是diabetes-specific [10]。然而,流行病学研究结果对DN与sa之间的关系不一致(11]。本荟萃分析的因此,我们的目的是比较普遍的SAS患者之间没有DN。

2。材料和方法

2.1。搜索策略

电子文献搜索(MEDLINE,从1966年1月至2012年11月和EMBASE,从1974年1月至2012年11月)进行了研究调查DN和情景应用程序之间的关系。研究关键词相关的糖尿病、神经病变和睡眠呼吸暂停综合使用布尔逻辑算符”和“网上(见补充材料http://dx.doi.org/10.1155/2013/150371)。我们添加了一个手动搜索使用参考列表相关的文章。重复此过程,直到没有额外的文章可以被识别。没有语言的限制。

包容的荟萃分析,研究必须满足以下条件:(1)所有糖尿病患者;(2)使用横断面设计;和(3)的病例数和noncases SAS数据根据DN的患病率。然而,我们有限的荟萃分析研究sa的存在是由工具,如缺氧呼吸暂停指数(AHI)或呼吸紊乱指数(RDI)或脉搏血氧测量计算血氧饱和度下降指数(ODI:稀释事件数量≥4% /小时)。因此,我们排除了一个研究[12因为SAS的存在被认定为睡觉时呼吸暂停的存在和另一项研究13因为SAS的标准并不明确。我们也排除了研究,没有指定类型的糖尿病(12,14- - - - - -17因为神经病变的特点,如严重,导致1型糖尿病和2型糖尿病是不同的18]。

2.2。数据提取

的两个独立调查人员(Kazuya藤和Kodama Satoru)确定合格的研究和审查所有相关文章,包括所有相关数据提取和研究质量的评估。差异被第三个调查员解决(裕仁宋)。我们从每个出版以下数据提取:第一作者的姓名、出版时间、地理区域、类型的糖尿病,(即参与者的特征。,age (mean), body mass index (mean), and duration of diabetes (mean)), proportion of men, definitions of SAS, number of SAS categories, type of DN (autonomic or peripheral), definitions of DN, number of participants and cases, and adjustment for age and sex or for obesity-related variables. Quality assessment was conducted by modifying the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) for case-control studies so that it would be applicable to this meta-analysis [19]。补充材料2显示了这一评估中使用的问题。每一个“是”的回答是授予一个点,以8为尽可能高的分数。研究质量评价的总授予点如下:低(< 4分)、高(≥4分)。

2.3。数据合成

优势比(ORs)汇集了DN与SAS与Mantel-Haenszel用DerSimonian和Laird的随机影响模型方法(20.]。这个模型认为之间的异构性评估平方(21]。为主,在池DN和情景应用程序之间的关系,我们优先SAS诊断使用AHI如果数据异常的患病率AHI与海外开发(22]。此外,优先分配给轻微的SAS数据情况下,如果能够根据提供多个数据的严重性SAS使用AHI或海外开发(22- - - - - -24]。

通过以下指定分析分层存在可能影响研究结果:平均年龄(≥60或< 60年);意思是BMI(≥30公斤/米²或< 30公斤/米²);亚洲国家(或非亚洲);类型的DN(自主、外围或未知);和研究质量(高或低)。探索研究特点的影响SAS的风险,进行了多元回归分析,每个“我们上面描述的输入作为解释变量和日志或作为因变量。发表偏倚是统计评估使用Egger的回归测试25]。一个双边值小于0.05在统计学上意义重大。所有与占据分析进行软件版本11(美国占据公司,大学城,TX)。

3所示。结果

3.1。文学研究

补充材料3显示文献搜索的细节。首先,270年引文被确定。其中,根据标题和摘要237篇文章被排除在外。四十篇文章,包括7文章从手动搜索,获得包括更详细的审查。综述后,35被排除在外的原因补充材料3所示。最后,5在这个荟萃分析中符合条件的研究。

3.2。研究特点

5的特征选择的研究包括6个数据集,880名参与者,DN 442例,429例情景应用程序如表所示1。所有5研究包括雄性和雌性(22- - - - - -24,26,27]。参与者的平均年龄在60年3研究[22,24,26),60岁或以上2研究[23,27]。两项研究[24,27)是亚洲以外地区的亚洲地区和3 (22,23,26]。平均持续时间超过10年5研究[22- - - - - -24,26,27]。三项研究[22,24,26)使用AHI诊断SAS,而1研究[27海外开发使用。一项研究[23农村发展研究所)使用。在5包括研究、1 (22)和3 (23,26,27]调查参与者自主神经病变和周围神经病变。根据NOS规模,研究被认为是高质量的22,26,27),另2被认为是低质量的23,24)(补充材料2)。一项研究(22)分别允许的估计或SAS基于1型和2型糖尿病。这些口服补液盐分别汇集后的整体分析。我们首先计算或1型糖尿病和2型糖尿病,然后计算或仅为2型糖尿病,因为我们只获得数据从一个研究1型糖尿病。

3.3。总体估计睡眠呼吸暂停综合征的患病率与糖尿病神经病变有关

图1显示了SAS与DN人的联合估计。整个池或SAS的DN参与者non-DN参与者比为1.95 (95% CI, 1.03 - -3.69;)。然而,在协会的力量之间的异构性是非常重要的(;)。不包括一个数据集后,1型糖尿病患者表达或SAS 4.76,整个池或SAS的DN参与者non-DN参与者比为1.90 (95% CI, 0.97 - -3.71在那些与2型糖尿病(图)2)。

3.4。敏感性分析

表2和补充材料4显示分层和多元回归分析的结果在许多重要的研究特点探索异质性的起源和这些特征对研究结果的影响。统计更强的关联DN和SAS患病率显著在年轻的参与者(平均年龄< 60年)相比,那些≥60年。数据具有统计上的显著差异(3.82;95%置信区间,2.24 - -6.51和1.17;95%置信区间,0.81 - -1.68;)(补充材料4和表2)。

3.5。发表偏倚

症的测试显示没有发表偏倚的整体分析和研究2型糖尿病(和、职责)。

4所示。讨论

目前的荟萃分析表明,DN患者SAS患病率约2倍高于没有神经病变的糖尿病患者。每10年老化的风险增加1.24倍的SAS在一般人群28]。如果这些数据是应用于当前的结果,DN个人会估计开发情景应用程序30多年没有神经病变的糖尿病患者比。分层分析的另一个主要发现是,DN的影响在SAS的患病率显著的研究目标相对年轻的糖尿病患者(或= 3.8)与目标相对老年病人(或= 1.2)。这个结果可以解释为DN和情景应用程序之间的关系是杰出的年轻糖尿病人口老化的影响相对较弱,而一个DN和情景应用程序之间的联系可能是蒙面的老化的影响更多的老年病人。因此,建议DN的发生与盛行的SAS不考虑老化的影响。

观察性研究的荟萃分析原则上不能证明因果关系。然而,有可能机制为什么自主和外围DN可能导致SAS的进展。之间的关联损伤自主神经功能障碍和SAS的报道。障碍在中央一代已在自主呼吸运动障碍,如Shy-Drager综合症,可能导致崩溃的上呼吸道(29日]。另一个机制是减少交感传入神经从肺或有限公司₂全身交感神经活动控制通气的输出可能会导致一个增强应对血碳酸过多症(30.]。这种反常呼吸控制可能占中央睡眠呼吸暂停(12]。另一方面,损伤周围神经功能障碍和情景应用程序之间的关系也被报道。咽部感觉神经的损伤,无法弥补受损上呼吸道通过保护性反射,从而增加上呼吸道扩张肌肉活动,最终导致咽崩溃和阻塞性睡眠呼吸暂停(31日]。这个障碍是观察广义神经病变,如[腓骨肌萎缩32]。有趣的是,恶化的反应保护上呼吸道是已知的与衰老33]。另一个可能的机制是,痛苦的周围神经病变可能扰乱睡眠。然而,很明显,具体机制阐明DN和情景应用程序之间的关系应该是未来的研究。

研究的局限性。有关此荟萃分析的一些局限性需要得到解决。首先,这包括荟萃分析不能访问个人数据在每一个研究,因为它是学习型但不是基于单独的。因此,它是不可能完全控制混杂因素链接DN和SAS。此外,不幸的是,调整可能残余混杂因素(如认知心脏衰竭、吸烟、血糖控制,和血脂异常)(1,34- - - - - -36在每个包括研究普遍不高。例如,更高的慢性心力衰竭或血糖控制不良患病率在DN患者比没有DN患者(1,34- - - - - -36]。这些混杂因素调整的失败可能是负责明显DN和情景应用程序之间的联系。第二,横断面研究的荟萃分析没有能力区分一个接触的结果。我们讨论了SAS DN与事件的可能性。然而,反向协会不能排除。最近的一项荟萃分析表明,阻塞性睡眠呼吸暂停与2型糖尿病的风险增加(5]。因此,患者有可能情景应用程序已经开发了糖尿病,在稍后的时间,开发的DN由于贫穷的糖尿病护理。第三,一些随机选择的研究参与者。也许不足以确定外部有效性以来这些研究中的主题可能不代表糖尿病患者的平均数量。

总之,目前的荟萃分析的结果提出一个关联的元素与SAS在2型糖尿病神经病变。还需要进一步的调查来澄清协会是否真正的1型糖尿病患者。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突与本文有关。

作者的贡献

裕仁宋有完全访问所有的数据研究和负责数据的完整性和数据分析的准确性。研究成员,极大地推动了这项工作如下。研究概念和设计是由Kazuya藤,Satoru玉和裕仁宋。采集的数据是由Kazuya藤,Sakiko吉泽章,糙斑Horikawa。分析和解释数据是由Kazuya藤,Satoru玉和Osamu韩愈。起草这份手稿是由Kazuya藤,Satoru玉亚由美Sugawara, Sakiko吉泽章,带头人Chika Horikawa亚由美Sugawara,玲子Hirasawa,和Osamu韩愈。关键的修订手稿的重要知识内容是由Kazuya藤,Satoru玉仁禧马诺,Osamu汉语,裕仁宋。统计分析是由Kazuya藤和Satoru玉。行政、技术或材料支持是由Kazuya藤和Satoru玉。研究监督是由Osamu韩愈和裕仁宋。

确认

这项工作是由卫生部支持部分,劳动力,和福利,日本。宋博士和小玉的接受者科研补助金和博士后研究奖学金,分别从日本促进社会科学(jsp)。这个工作也是财务支持的日本心血管研究基金会和卫生部,劳动和福利、日本。然而,这些赞助商没有参与研究设计、收集、分析和解释数据,撰写报告,并决定提交出版的报告。谢谢女士也扩展到Satomi Fukuya为她优秀的秘书协助。

补充材料

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