維生素D水平與成人死亡風險的量效關系研究*

孫 勤 ,張 敏& ,張 韜, 陳 平, 陳 樹Δ, 鄧紹平

1.四川省醫學科學院·四川省人民醫院 老年內分泌科(成都 610072)；2.成都中醫藥大學·第二臨床醫學院 (成都 610075)；3.四川省醫學科學院·四川省人民醫院 糖尿病中心(成都 610072)

近年來，人們對維生素D產生了越來越大的興趣，研究表明其除參與骨代謝外，對人體健康也有廣泛作用。維生素D在人體皮膚合成或攝入后進入血液，被維生素D結合蛋白轉運到肝臟，在肝臟中被轉變為25-羥維生素D(25OHD)。 25OHD是循環中存在最多的代謝物，可反映機體維生素D的營養水平，因此其血清濃度已被公認為是反映維生素D狀態的最合理指標。目前多數機構和專家認為：血清25OHD<20 μg/L(50 nmol/L)為維生素D缺乏；20～30 μg/L(50～75 nmol/L)為維生素D不足；>30 μg/L(>75 nmol/L)為維生素D充足；<10 μg/L(<25 nmol/L)為維生素D嚴重缺乏[1-2]。

既往研究[3-4]顯示,維生素D濃度和全因死亡風險呈顯著負相關，在冠狀動脈疾病、淋巴瘤、上消化道腫瘤和呼吸衰竭中尤為突出[5]。最近一些研究[6-8]指出維生素D濃度過量將導致死亡率增加。因此，維生素D與成人全因死亡風險的關系存在爭議。本研究檢索文獻完成了25OHD與成人全因死亡風險的劑量-效應meta分析，現報道如下。

1 資料與方法

1.1 研究資料

國內外公開發表的有關25OHD濃度對成人全因死亡率影響的病例對照研究、隊列研究或橫斷面研究。

1.2 文獻資料檢索

由3位研究者分別獨立進行文獻檢索。從 Elsevier-Science Direct、Springer、EMBASE、Ovid、PubMed、Web of Science、中國知網(CNKI)、維普(VIP)、萬方數據庫及中國生物醫藥文獻數據庫，收集有關維生素D水平與成人全因死亡率的關系。其中英文關鍵詞為：“全因死亡率/all cause mortality”、“死亡率/mortality”、“死亡/death”、“生存/survival”、“25-羥維生素D /25OHD”、“維生素D/vitamin D”。檢索時間從2000年1月1日至 2017年12月31日。通過閱讀標題和摘要選擇可能的入選文獻。重復閱讀全文，對納入研究的參考文獻和相關研究進行全面篩選，以確定納入文獻。同時對相關文獻的參考文獻進行二次擴大文獻追溯。

1.3 納入和排除標準

納入標準：1)研究對象為一般人群或疾病穩定期患者，年齡>18歲； 2)暴露因素: 25OHD至少有3種水平等級的具體數值; 3)結局指標為全因死亡； 4)研究類型為隊列研究、病例對照研究、橫斷面研究；5)語言限中文、英文; 6)報告了每個25OHD水平組的關鍵效應值：全因死亡人數、隨訪人數、隨訪時間、RR/OR及95%CI等。7)一項研究的樣本與另一項研究的樣本重合時，取樣本量相對較大的文獻納入研究。

排除標準：1)無法獲取全文的摘要、會議記錄及綜述文獻；2)文章中沒有使用或不能明確是否使用血清25OHD濃度作為評估人體維生素D營養狀態的指標；3)因補充活性維生素D制劑(骨化三醇、阿法骨化醇)不會影響血清25OHD濃度，但可能影響全因死亡風險，故剔除研究對象隨訪期內補充活性維生素D制劑的文獻；4)原文未提供每個25OHD水平組的關鍵效應值，且通過聯系作者也無法獲得這些數據。

1.4 文獻信息提取

提取的數據包括第一作者，發表年份，研究對象所屬地區(國籍)，研究對象總人數、年齡(平均值)、性別比，提取不同濃度25OHD中死亡人數、隨訪人數、暴露水平、RR值(OR值)、95%CI等。數據提取由2位研究者(孫勤、張韜)重復進行，然后交叉核對。如有分歧，提交第3位研究者(張敏)仲裁。

1.5 文獻質量評價

采用Newcastle-Ottawa Scale (NOS)文獻質量評價量表評估觀察性研究的原始文獻質量，0～3、4～5和6～9分分別代表低、中、高質量的研究。

1.6 統計學方法

應用 RevMan 5.3軟件及 Stata 12.0軟件進行統計學分析。在每項研究中報告了血清25OHD與全因死亡率的效應值大小，由于巢式病例對照研究的OR值、HR值與RR相似，本研究使用RR作為所有參考文獻的共同風險估計。在納入的研究中，部分研究者使用ng/mL作為25OHD的度量單位，本研究統一換算為nmol/L(1 ng/mL=2.5 nmol/L)。

本研究采用常規 Meta分析，使用Stata 12.0 軟件，劑量反應 Meta 分析使用 R 3.2.2軟件，文獻中的效應指標OR、RR、HR值均直接視為RR值。在meta分析過程中，根據是否存在明顯的異質性來決定是采用固定效應模型還是隨機效應模型，通過2檢驗和I2值來評價異質性，當P≥0.1、I2≤50%時，則認為異質性可以接受，采用固定效應模型進行 meta 分析；當P<0.1、I2>50% 時，則認為異質性不可以接受，采用隨機效應模型進行meta分析，并分析異質性可能產生的原因。檢驗水準α設定為0.05。

2 結果

2.1 文獻檢索納入結果

初檢共獲得相關文獻1 376篇，經逐層篩選，最終獲得22篇符合要求的研究納入系統評價(圖1)。采用Newcastle-Ottawa Scale (NOS)文獻質量評價量表評價原始文獻質量，納入的文獻均為高質量研究(表1)。

圖1 文獻篩選流程及結果

納入研究地區平均年齡/歲隨訪時間/年 死亡/總 觀察人數女性/%25OHD/(nmol/L)NOS評分/分Durup D, 2012 [6]丹麥51.03.17 586/123 15165.298.76Micha lsson K, 2010 [7]瑞典71.012.7660/1 3120.069.37Dror Y, 2013 [8]以色列>45.04.416 213/422 82269.048.97Semba RD,2009 [9]美國73.86.5100/714100.050.97Fang F, 2011[10]美國63.79.9595/1 8220.066.37Kritchevsky SB, 2012 [11]美國74.78.5691/2 63851.264.48Villase or A, 2013[12]美國55.89.2174/1 265100.061.98Ford E S, 2011[13]美國45.83.5347/7 52152.460.67Ford E S, 2015[14]美國43.714.51 792/10 7950.075.07Daraghmeh A H, 2016[15]美國54.120.02 698/10 51755.895.77Schmutz E A, 2016[16]美國43.414.53 890/15 99851.270.66Vrieling A, 2011[17]德國63.45.8183/1 295100.044.97Krause R, 2012[18]德國70.510.03 010/6 51841.446.26Sch ttker B, 2013[19]德國62.05.01 083/9 57856.247.37Hutchinson M S, 2010[20]挪威58.911.7798/4 75161.952.37Tretli S, 2012[21]挪威56.535.0399/65860.963.56Holter J C, 2016[22]挪威66.05.072/24149.037.46Visser M, 2006[23]荷蘭≥65.06.0167/1 26041.852.86Fedirko V, 2012[24]歐洲多中心62.26.1541/1 20250.458.57khaw K T, 2014[25]歐洲多中心62.85.02 776/14 64155.856.67Lin S W, 2012[26]中國56.524.0793/1 10145.031.76Chien K L, 2015[27]中國 臺灣60.29.6559/1 82045.051.97

2.2 血清25OHD濃度對成人全因死亡風險的影響

納入系統評價的原始研究共有641 620名調查對象，其血清25OHD濃度中位數為5.0～240.1 nmol/L，隨訪時間3～35 年，隨訪期間死亡45 127例。GLST法評估線性檢驗結果顯示:2= 160.5,P<0.001, 表明25OHD與全因死亡率呈非線性劑量反應關系。擬合曲線顯示25OHD與全因死亡率為L型關系(圖2)，Meta分析顯示血清25OHD濃度每升高25 nmo/L時，全因死亡風險下降11%(RR=0.89，95%CI：0.86～0.92)(圖3)。亞組分析提示：25OHD濃度升高伴隨研究對象死亡風險下降這一特點不受人群的年齡和隨訪年限影響，但不同地域的研究對象血清25OHD濃度與全因死亡風險的關系，差異有統計學意義(P<0.05)(表2)。

圖2 25OHD濃度與全因死亡風險劑量-效應曲線圖

圖3 25OHD濃度與全因死亡風險森林圖

亞組 全因死亡率nRR95%CII2/%地區 北美洲110.900.85～0.9485 歐洲80.850.79～0.9292 亞洲30.930.80～1.0894年齡/歲 ≥6560.800.72～0.9083 <65150.910.88～0.9586 無法歸類10.830.82～0.84隨訪時間/年 0～30.870.82～0.9297 5～110.880.84～0.9373 >1080.900.82～0.9895

2.3 發表偏倚分析

對納入的22項研究進行漏斗圖分析，兩側大致對稱，結果顯示，無明顯發表偏倚存在(圖4)。

圖4 25OHD濃度與全因死亡率漏斗圖

3 討論

盡管不少研究指出維生素D缺乏導致死亡風險升高，但其中許多細節并不清晰和完善，本研究系統評價了血清25OHD濃度與成人全因死亡風險的量效關系，旨在深入理解維生素D營養狀態與機體健康的關系。

本研究評估25OHD濃度與全因死亡率的關系，由于納入研究中對25OHD的范圍(缺乏、不足、正常、過量)使用了不同的截斷值，因此本研究使用了Greenland[28]和Orsini等[29]提出的方法對25OHD濃度與死亡進行了劑量-效應meta分析：1) 將各暴露水平組的組中值作為劑量點值，若是開區間(如最低暴露水平和最高暴露水平)，采取最低劑量的0.5倍和最高劑量的1.2倍作為劑量點值。 2) 先用相應回歸模型計算出每單個研究中25OHD每增加25 nmol/L，人群全因死亡風險的效應值，再結合擬合優度檢驗結果選擇相應模型合并上一步計算出的每項研究的死亡風險效應值, 再采用回歸參數檢驗判斷是否存在線性關系,當P>0.05 時, 呈線性關系，反之為非線性關系，并擬合圖形[30]。結果提示25OHD濃度與全因死亡率存在負性的非線性關系。

Zhang等[31]指出25OHD濃度每升高25 nmo/L，心血管疾病死亡風險下降10%。本研究發現25OHD濃度與全因死亡風險呈負相關，25OHD濃度每升高25 nmo/L時，全因死亡風險下降11%；此外，本研究更深入的亞組分析有兩點值得注意：1)與北美洲和歐洲不同，亞洲地區的研究對象中未發現25OHD濃度與全因死亡風險的相關性(OR=0.93，95%CI：0.80～1.08)，這可能是因為亞洲地區相關研究過少造成的，但結果的偏差是否真的存在人種選擇性差異有待于進一步的研究。2)>65歲人群中，25OHD濃度每升高25 nmo/L，全因死亡風險下降20%(OR=0.8，95%CI：0.72～0.90)，顯著高于<65歲人群的獲益水平，這提示老年人群的健康對維生素D缺乏可能更敏感。

許多機制可以解釋維生素D不足導致全因死亡率增加：1)維生素D受體及其自身激酶存在于大多數人類細胞和組織中，表明維生素D在“非骨骼”生理過程中起關鍵作用[32]。2) 盡管存在一定爭議，部分研究者認為人體機體維生素D濃度與白細胞端粒長度呈正相關，這與年齡相關細胞代謝紊亂密切聯系，強調了維生素D對于機體長壽、良好預后的積極作用[33-35]。總之，活化的維生素D可能影響細胞生長、增殖、凋亡和免疫系統功能等一系列生物學反應[36-37]，維持恰當的25OHD濃度有助于機體健康長壽。

盡管本研究及前述類似研究未發現25OHD濃度與全因死亡風險的“拐點”，但我們并不認為25OHD濃度越高，全因死亡風險越低；研究[7]指出25OHD濃度>98nmol/L后，死亡風險反而增加。近期中華醫學會骨質疏松和骨礦鹽疾病分會發布的《維生素D及其類似物臨床應用共識》指出：對維生素D缺乏所有成年人，應補充以使血清25OHD水平達30 μg/L(75 nmol/L)，但血清25OHD濃度超過150 μg/L(375 nmol/L)則可能出現維生素D中毒[2]。維生素D中毒可能引發高鈣血癥, 進而導致動脈硬化、高血壓、各種結石癥和腎功能損害，這可能縮短預期壽命[14]。

但我們的meta分析存在一定不足。當評價25OHD濃度與全因死亡率關系時，盡管納入的原始文獻針對年齡、性別、體重、是否吸煙飲酒等進行矯正，但不同文獻矯正的因子并不完全一致，且影響全因死亡率的因素極多(如社會地位、潛在疾病等)，無法完全排除這些潛在因素對人體全因死亡率的間接影響。本研究限制原始文獻語言為中文、英文，因而在文獻檢索中剔除了其他語言的文獻，可能對整體結果有一定程度的影響。納入研究中以我國人群為研究對象、符合納入標準的原始文獻極少，因此本研究部分結果適用于中國人群應十分謹慎。

總之，本meta分析顯示25OHD濃度不足或缺乏導致成人全因死亡率風險增加，這種負性關系在老年人群中更突出。有meta分析指出補充維生素D3可以減少成人全因死亡風險，因此維持適宜濃度25OHD可能是降低成人全因死亡風險的有效手段。本研究證實了25OHD濃度與全因死亡風險的負性關系，亞組分析使這種負性關系顯得更為復雜，值得在未來深入研究。