闲暇时间体力活动降低了风险中风成人：使用荟萃分析的解读逆异质性模型

抽象

目的。应用更强大的和额外的分析所报道的闲暇时间体力活动（LTPA）和中风之间的统计学显著的关联以前的荟萃分析。方法。以前的荟萃分析，其中包括代表269594名男女25-84岁，其中检查LTPA和事故中风之间的关联9项前瞻性队列研究的再分析。随访时间范围从7.7〜32.0年。从每个研究相对危险度（RR）使用逆异质性模型合并。异质性使用Q统计检验，使用的不一致一世²和小书房影响使用土井地块和LFK指数。还进行影响和累积荟萃分析。结果。采用低LTPA作为参考，中度LTPA与在风险在男性统计学显著减少中风（RR = 0.79，95％CI = 0.65〜0.95），女性的趋势（RR = 0.88，95％CI =关联0.78〜1.0）。高LTPA用在男性（RR = 0.72，95％CI = 0.60〜0.86）和女性（RR = 0.78，95％CI = 0.66〜0.92）的风险统计显著减少中风有关。无统​​计学观察显著异质性和不一致性低。然而，观察到潜在的小学习效果。随着各研究删除一次，结果仍具有统计学显著。至少2005年以来累积荟萃分析表明，在结果的稳定性。结论。闲暇时间体力活动与中风的男性和女性的风险降低有关。然而，观察到小的影响的研究表明，结果可能被夸大的可能性。

1.简介

脑血管病是一个重大的公共卫生问题全世界。在2013年，卒中（出血性和缺血）是所有死亡全球（11.8％）的第二大最常见的原因，后缺血性心脏疾病（14.8％）1，2]。此外，相比于1990年，相对于人的绝对数量总体行程负担影响全世界也增加[1，2]。根据ICD-10编码160-169，在美国（美国），脑血管疾病是死亡率的第五大原因，到2015年，估计有140323人死亡（所有死亡人数的5.2％）3]。此外，估计有720万个美国成年人20岁及以上的报告说，在2014年中风，估计为2.7％，总患病[4]。此外，大约有795,000人（46.5％为男性，53.5％为女性）在2015年经历了一个新的或复发性卒中，其中大部分为缺血[4]。不出意外，中风的费用也高。例如，期间2013至14年，在美国的行程中，每年直接和间接费用估计为$ 40.1十亿，从$ 36.7十亿到$ 94.3十亿，预计2015年翻番至2030年之间。4]。在27个欧洲国家，中风的年度经济成本估计为$ 30.7十亿[五]。

一个用于预防中风的主要非药物方法之一是体力活动，尤其是闲暇时间体力活动（LTPA）4]。为了支持这一论点，有荟萃分析以前的系统评价，包括闲暇时间体力活动（LTPA）和事故致死性和非致死性卒中（缺血性或出血）报告之间的关联进行审查的基础上，随机效应模型，在中风的相对风险度（RR）为中等和高LTPA的男性结果统计学显著减少（中度= 27％;高= 29％）和高LTPA在妇女（22％）[6]。观察到女性中度LTPA（11％），用于统计上显著下降趋势。对于所有分析，发现对于任何基于贝格的测试不对称的分析无统计学显著小的影响研究（发表偏倚等）7]。然而，由于该刊物的时间[6]，更稳健的模型，逆异质性（IVhet）模型已被开发用于汇集的总数据的元分析的结果[8]。此外，替代建议目前可用于评估小学习效果[9]，以及被认为是用于评估小学习效果[更强大的一个非常新的定性和定量的方法10]。此外，试图根据荟萃分析的结果，得出结论，当此之前的荟萃分析（1）没有报告研究间的异质性和不一致性的结果，一个重要的考虑[6]，（2）与每个研究从模型一次，看是否有一项研究中对结果的方向上的显著效果删除未进行影响分析，一个重要的因素给定的效应大小的有限数量的报道（N = 13），和（3）未进行累积荟萃分析，年度排名，考察随着时间的累积结果[11]。因此，考虑到需要提供有关LTPA对偶发性卒中，主要的公共健康问题的潜在利益更稳健的估计，这短短的研究的目的是从这个以前的荟萃分析利用数据[6]和应用上LTPA和中风发病率之间的相关性更健壮以及额外的分析。

2。材料和方法

2.1。数据源

数据本简要沟通，从先前公布的系统评价得出与前瞻性队列研究，包括的LTPA对成人中风的风险的影响考试的荟萃分析，详情已在别处描述6]。简单地说，有荟萃分析此之前的系统评价包括在的269594名男性和女性25至84的初始种群检查LTPA和致死或非致死性卒中（出血性或缺血性）的相对危险度（RR）之间的关联9个前瞻性队列研究岁 [6]。随访时间从7.7〜32岁不等（平均值±SD = 13.4±7.8，中位数= 11.1）[6]。物理活性用各种方法进行评估，并在原始荟萃分析如任一低（参考），中度，或高被分类，具有最低和最高水平之间的类别的闲暇时间汇集到表示中等LTPA [6]。这创造了两组比较，中度与低，高与低，与数据男女[单独报告6]。

2.2。数据综合

2.2.1。影响大小计算

合并用于目前的研究中的影响的大小直接从先前报道RR和95％置信区间检查LTPA和中风[之间的关联提取6]。影响大小是根据性别（男性和女性）和比较式报道（中度与低PA和高与低PA）。

2.2.2。影响大小池

最近开发的IVhet模型[8使用]到池RR结果LTPA和中风的风险之间的关联。原来的文章中提供了关于该模型的细节[8]。简言之，IVhet模型是计算权重的是总和为1的每个研究计算汇集的RR的方差是由（1）计算的拟似然模型，（2）从所有的研究集中效果，和（3）[8]。它已被证明是比Dersimonian和莱尔德[传统随机效应模型更稳健8]。对于目前的研究中，所有分析均使用对数变换进行，然后再转化为RR的演示。双尾α值≤0.05和不重叠的95％置信区间被认为是统计学显著。结果随后与基于在原来的荟萃分析中使用的随机效应模型先前报道的结果[8]。异质性和不一致性，其结果不是在原来的荟萃分析报告[8]分别使用Q检查和一世²统计量，分别与α值≤0.10对于Q认为代表统计学显著研究间的异质性。对于一世²，不一致性被认为是非常低（<25％），低（25％至<50％），中度（50％至<75％），或大（75％）[12]。绝对研究间的异质性报道的tau蛋白的平方（ ）。根据斯特恩等人的一般准则小研究效果（发表偏倚等）进行了研究。[9]。此外，使用了最近开发和强硬的手段提供了一个图形（DOI曲线）和定量[路易斯古屋 - 金森（LFK）指数]检查潜在的小书房作用[10]。的±1路易斯古屋-金森指数，±1和±2之间，和>±2被认为是代表没有，次要的，以及主要不对称，分别[13]。鉴于少数纳入研究，影响分析，从模型中删除每个研究一次，以进行查看是否有对整体结果产生影响。此外，累积的荟萃分析，年度排名，是为了考察发现随时间的影响进行。使用元XL，5.3版[进行所有的分析13]。

3.结果

3.1。中度与低闲暇时间体力活动

中等之间的关联与低LTPA的森林图显示在图1和补充文件1。总体而言，适中LTPA用在风险统计学显著RR减少17％的中风（p值= 0.002）相关联。统计学观察显著的异质性，但不一致被认为是低的。牛头平方为0.01。小学习的效果被认为是主要的（LFK指数，-3.44，补充文件2）。与从模型一旦被删除每个研究，结果仍具有统计学显著，范围从RR减少了18％（RR = 0.82，95％CI = 0.71〜0.95）至15％（RR = 0.85，95％CI 0.78至0.92）（补充文件3和4）。累积荟萃分析，年度排名，显示的结果一直保持自2005年统计显著稳定（补充文件五和6）。当根据性别分配，在统计学上显著RR减少了21％（P = 0.01）在男人中观察到，而对于统计上显著RR减少12％的趋势（p = 0.05）在妇女中观察到（图1和补充文件1）。男女子组之间汇集95％CI重叠（图1和补充文件1）。相比于使用不太可靠的随机效应模型[先前的荟萃分析6]，男性的RR减少体积较小6％（21％对27％）与更广泛的95％CI（30％对23％）。对于女性来说，RR减少是大致相同的（12％比11％）与用于95％CI（22％对21％）类似的宽度。

3.2。高与低闲暇时间体力活动

高与低LTPA之间的关联的森林图显示在图2和补充文件7。总体而言，高LTPA用在风险统计学显著RR减少25％的中风（P <0.001）相关联。没有观察到统计学显著异质性和不一致性被认为是低的。牛头平方为0.01。小学习的效果被认为是主要的（LFK指数，-3.00，补充文件8）。

与从模型一旦被删除每个研究，结果仍具有统计学显著，范围从RR减少27％（RR = 0.73，95％CI = 0.65〜0.83）至24％（RR = 0.76，95％CI 0.67至0.86）（补充文件9和10）。累积荟萃分析，年度排名，显示的结果一直保持自2005年统计显著稳定（补充文件11和12）。当根据性别分配，在统计学上减少RR的28％（P = 0.01）在男人中观察到，而在统计学上显著RR减少了22％（P = 0.05）在妇女中观察到（图2和补充文件7）。的两个子组之间汇集95％CI重叠（图2和补充文件7）。相比于使用不太可靠的随机效应模型[先前公布的荟萃分析6]，男性的RR减少大约为整体RR（28％对29％）以及95％CI的宽度（26％对24％）相同。对于女性来说，RR减少是两个整体的RR（22％）和为95％CI（26％）的宽度是相同的。

4。讨论

4.1。总体结论

目前的荟萃分析的总体结果表明，这两个中等和高LTPA降低中风的成年人RR。这些发现是通过（1）在男性和女性中观察到的统计显著的影响，（2）缺乏统计学显著异质性和/或不一致的;（3）缺乏对整体结果的任何一项研究的影响力，并支持（4）结果自至少2005年。与此相反的稳定性，观察到的主要的不对称表明的小研究效果，可能出版物偏差的存在。这意味着，目前的研究结果可能是真实的效果估计过高，包括可能的方向，在男性和女性中，高LTPA和事故中风之间的关联。虽然调整了这种不对称性存在的方法，没有强烈推荐[9]。

从调查组的角度来看，目前的研究提供了比以前的荟萃分析更强大的信息相对于LTPA和事故卒中之间的关联6]。更具体地，行程的RR和中度LTPA男性之间的关联为约6％，在当前的荟萃分析以下。此外，目前的研究发现，有没有在以前的荟萃分析中观察到小的影响的研究[6]。因此，尽管这两项研究表明，中等和高LTPA减少事故中风的风险，目前的研究结果都比较保守和稳健。

4.2。研究的意义

有研究至少有两个含义。首先，给出的结果的大约13年的稳定，有可能无法从公共卫生的角度来看，需要继续对体力活动对偶发性卒中的成年男性和女性的影响进行研究。然而，需要精密医学研究，以确定运动的适宜剂量预防脑卒中在个人的层面。其次，需要有一个有效的，用户友好的方式进一步研究调整对小的影响研究（发表偏倚等），在发表的研究的一大难题[14]，包括中风研究[15]。

4.3。实践意义

尽管无法审查在任的团体或个人水平体力活动的剂量 - 反应关系，它会出现合理的建议，坚持到现在的运动量准则将在群体水平上降低中风的风险[16]。这包括每周150分钟中等强度活动（快走，等）的，每周75分钟剧烈强度有氧运动（跑步等），或中度和剧烈强度有氧活性的可比组合[的16]。

4.4。优势和潜在的局限性

从我们的角度看，至少有三个优势，目前的研究。首先，一个更强大的模型，该模型IVhet [8]中，使用在有关LTPA和中风的男性和女性发病率更有效的结果到达。其次，使用更可靠的方法，以提供小型研究影响既有定性和定量检测[10]。三，附加统计数据没有评估和/或在原来的荟萃分析报告[6]提供男性和女性对于LTPA更强大的信息和中风。（1）上的异质性和不一致性这些包括的数据，（2）每个研究对总体结果的影响，以及（3）的研究结果的随时间的稳定性。

虽然有几个优势，当前的研究中，至少有四个潜在的局限性。首先，如报道在原来的荟萃分析[6]，无法检查这两个之间缺血性和出血性中风也可以分别取得了不同的结果。然而，先前和LTPA和中风的早期综合分析工作中发现之间无统计学差异显著两个[17，18]。第二，由于该数据是基于不同的体力活动问卷自我报告，对损害结果的可能性存在[19]。第三，前面的[6]和当前的荟萃分析仅限于LTPA，因此，没有考虑职业的体力活动。第四，由于目前的研究结果是基于汇总数据，对生态谬误的可能性[20]。

5。结论

这项研究的结果表明，LTPA与中风的男性和女性的风险降低有关。然而，观察到小的影响的研究表明，结果可能被夸大的可能性。

数据可用性

用来支持这项研究的结果的数据是可用的，请相应的作者。

泄露

内容完全是作者的责任，并不一定代表西弗吉尼亚大学的官方意见。这个手稿的早期版本在檀香山，夏威夷的美国心脏协会国际中风会议上提出作为一个抽象的2019 2月6日。

利益冲突

作者有没有利益冲突。

补充材料

补充文件1：使用IVhet模型中度与低闲暇时间体力活动和致死或非致死性卒中（出血性或缺血性）的相对危险之间的关联森林情节。黑色方块表示日志规模相对危险度（RR中），而方形的左和右的极端代表了在RR相应的95％置信区间。黑钻石中间的代表在RR而钻石的左，右的极端代表相应的95％置信区间。补充文件2：整体业绩的土井情节中度与低闲暇时间体力活动。补充文件3：整体效果的中度与每个研究低闲暇时间体力活动的影响分析图从模型一旦删除，并从最大的整体RR排名到最小的降低。补充文件4：整体效果的中度与每个研究低闲暇时间体力活动的影响分析图（对数刻度）从模型一旦删除，并从最大的整体RR排名到最小的降低。补充文件5：累积荟萃分析，排名由去年的整体RR结果中度与低闲暇时间体力活动。补充文件6：累积荟萃分析，排名由去年，总RR（对数刻度）结果的中度与低闲暇时间体力活动。补充文件7：使用IVhet模型Forest图高与低的闲暇时间体力活动和致死或非致死性卒中（出血性或缺血性）的相对风险之间的关联。黑色方块表示日志规模相对危险度（RR中），而方形的左和右的极端代表了在RR相应的95％置信区间。 The middle of the black diamonds represents the In RR while the right and left extremes of the diamond represent the corresponding 95% confidence intervals. Supplementary File 8: Doi plot of overall results for high versus low leisure time physical activity. Supplementary File 9: Influence analysis of overall results for high versus low leisure time physical activity with each study deleted from the model once and ranked from largest to smallest reductions in the overall RR. Supplementary File 10: Influence analysis of overall results for high versus low leisure time physical activity with each study deleted from the model once and ranked from largest to smallest reductions in the overall RR on the log scale. Supplementary File 11: Cumulative meta-analysis, ranked by year, of overall RR results for high versus low leisure time physical activity. Supplementary File 12: Cumulative meta-analysis, ranked by year, of overall RR (log scale) results for high versus low leisure time physical activity.（补充材料）

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