★ 何蓓蓓 黃方肇 邱家明（. 江西中醫(yī)藥大學經(jīng)濟與管理學院 南昌 330004；2. 宜春學院 江西 宜春 336000）

高血壓是常見的慢性病之一，在社會老齡化和城市化進程不斷加快的背景下，我國高血壓病患病人數(shù)持續(xù)增加。據(jù)推測，目前我國高血壓患病人數(shù)約2.45億［1］。高血壓是引發(fā)心腦血管疾病的重要影響因素，一旦引發(fā)腦卒中、腦梗死等心血管疾病，將對家庭和社會造成較大疾病負擔。家庭醫(yī)生是居民健康的“守門人”，在高血壓的防治中起著不可替代的重要作用。2016年，國務院醫(yī)改辦、原國家衛(wèi)生計生委等多部門聯(lián)合發(fā)布《關于推進家庭醫(yī)生簽約服務的指導意見》（國醫(yī)改辦發(fā)〔2016〕1號）提到，家庭醫(yī)生的服務對象應“優(yōu)先覆蓋老年人、孕產(chǎn)婦、兒童、殘疾人等人群，以及高血壓、糖尿病、結(jié)核病等慢性疾病和嚴重精神障礙患者等”［2］。故在此背景下，本研究收集家庭醫(yī)生對居民高血壓干預的相關文獻進行Meta分析，為家庭醫(yī)生對居民高血壓進一步的預防與控制提供參考依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 檢索策略 在中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫、維普中國科技期刊數(shù)據(jù)庫以“高血壓”和“家庭醫(yī)生”為主題，檢索時間為2016-2019年進行文獻檢索；在萬方數(shù)據(jù)庫以“高血壓管理效果”為主題，“家庭醫(yī)生簽約服務”為題名或關鍵詞，檢索2016―2019年的文獻。在Pubmed數(shù)據(jù)庫以“Hypertension”AND“C ommunity”AND“general practitioner”AND“China”為主題，檢索時間為2016―2019年。

1.2 納入與排除標準 納入標準：（1）研究對象僅為高血壓病患者；（2）患者簽約了家庭醫(yī)生服務；（3）研究類型為隨機對照試驗，分為干預組和對照組，干預組在常規(guī)治療基礎上采用家庭醫(yī)生干預措施，對照組只進行常規(guī)治療；（4）研究樣本量、結(jié)局觀察人數(shù)有詳細說明；（5）包含所需要的連續(xù)型結(jié)局變量（收縮壓和舒張壓）。

排除標準：（1）研究對象為非高血壓病患者及患有高血壓合并其他疾病的患者；（2）沒有進行隨機對照試驗；（3）研究對象為特定人群，如：孕婦、兒童、老年人等；（4）重復發(fā)表的論文；（5）缺乏分析所需要的結(jié)局變量，非連續(xù)型變量；（6）綜述、報道及政策類文獻；（7）質(zhì)量較差（Jadad量表評分3分以下）的文獻。

1.3 數(shù)據(jù)提取 由兩位研究人員獨立閱讀文獻題目和摘要，排除明顯不相關文獻。之后通讀全文確定文獻納排標準，各自獨立篩選后對于兩者有歧義的文獻，由第三人再次判斷。采用Jadad量表對文獻進行評分，排除低質(zhì)量文獻，確定最終納入研究的文獻。兩位研究人員對納入文獻進行數(shù)據(jù)提取，收集文獻中高血壓患者接受家庭醫(yī)生干預及普通社區(qū)干預后的收縮壓/舒張壓作為結(jié)局指標。

1.4 統(tǒng)計學分析 使用Stata 14.0軟件對最終納入研究的文獻進行Meta分析。采用Q檢驗進行異質(zhì)性檢驗，當I2>50%，P<0.05時，說明多個研究存在統(tǒng)計學異質(zhì)性，采用隨機效應模型；當I2<50%，P<0.05時，說明多個研究具有同質(zhì)性，采用固定效應模型。計量資料以標準均數(shù)差（SMD）和95%CI表示；采用剔除單項研究對總體合并效應量的影響進行敏感性分析，采用Egger’s檢驗對納入的研究進行發(fā)表偏倚檢驗。

2 結(jié)果

2.1 文獻檢索結(jié)果 通過檢索，初步得到文獻2046篇，導入NoteExpress去重，然后閱讀題目、摘要，排除明顯與主題無關的文獻；剩余文獻通讀全文，排除不符合納入標準的文獻，再根據(jù)Jadad量表對篩選出的文獻進行評分，排除低質(zhì)量文獻，最終納入研究的文獻共14篇。具體文獻篩選步驟如圖1。

2.2 文獻的一般特征 根據(jù)Jadad評分量表對隨機對照試驗進行質(zhì)量評分，1～2分為低質(zhì)量，3～5分為高質(zhì)量。評價結(jié)果見表1。

圖1 文獻篩選流程圖

表1 納入Meta分析文獻一般特征

2.3 家庭醫(yī)生簽約服務對高血壓影響的Meta分析

2.3.1 對收縮壓的影響分析 最終納入Meta分析的文獻共14篇，共納入5245組試驗，其中，對照組2365例，試驗組2880例。采用Q檢驗進行進行異質(zhì)性檢驗，結(jié)果為I2=92.2%，P＜0.001，存在統(tǒng)計學異質(zhì)性，故采用隨機效應模型。Meta分析結(jié)果，SMD=-1.09，95%CI為 -1.34～-0.84，見圖 2。Z 檢驗顯示，家庭醫(yī)生干預的高血壓患者的收縮壓低于常規(guī)干預高血壓患者的收縮壓，差異具有統(tǒng)計學意義（Z=8.40，P<0.001），即家庭醫(yī)生干預對降低社區(qū)高血壓患者的收縮壓具有積極作用。

圖2 家庭醫(yī)生簽約服務對收縮壓影響的Meta分析

2.3.2 對舒張壓的影響分析 最終納入Meta分析的文獻共14篇，納入的試驗共5245例，其中，對照組2365例，試驗組2880例。采用Q檢驗進行異質(zhì)性檢驗，結(jié)果顯示，I2=85.5%，P<0.001，存在統(tǒng)計學異質(zhì)性，采用隨機效應模型。Meta分析結(jié)果顯示，SMD=-1.45，95%CI為-1.65～-1.26。Z檢驗顯示，經(jīng)過家庭醫(yī)生干預的高血壓患者的舒張壓低于進行常規(guī)干預的高血壓患者的舒張壓，差異具有統(tǒng)計學意義（Z=14.62，P<0.001），表明家庭醫(yī)生提供的服務能夠有效降低社區(qū)高血壓患者的舒張壓。

圖3 家庭醫(yī)生簽約服務對舒張壓影響的Meta分析

2.3.3 敏感性分析 以家庭醫(yī)生干預后社區(qū)居民收縮壓及舒張壓的變化情況為指標進行敏感性分析，逐個剔除單項研究，對剩余研究進行合并，了解單項研究對合并效應量的影響程度。結(jié)果顯示，以收縮壓為指標時，有兩篇文獻異質(zhì)性較大。去除兩篇文獻后，收縮壓落在95%CI=-1.28～-1.16。舒張壓落在95%CI=-1.39～-1.27，結(jié)果較為穩(wěn)定。

2.3.4 發(fā)表偏倚 采用Egger’s線性回歸對納入的14篇研究文獻進行發(fā)表偏倚檢驗。以家庭醫(yī)生干預后社區(qū)居民收縮壓的變化情況為指標進行Egger’s檢驗，結(jié)果顯示不存在發(fā)表偏倚（t=1.43，P=0.178，95%CI為-1.28～6.18）。以家庭醫(yī)生干預后社區(qū)居民舒張壓的變化情況為指標進行Egger’s檢驗，結(jié)果顯示不存在發(fā)表偏倚（t=-1.26，95%CI為 -4.16～1.11，P=0.232）。

3 討論

高血壓是我國患病人數(shù)最多的慢性疾病，也是引發(fā)居民心腦血管疾病的最主要危險因素。近年來，我國相關部門陸續(xù)出臺各類文件，對居民高血壓的預防與控制進行明確規(guī)定。如《中國防治慢性病中長期規(guī)劃（2017—2025年）》提出了“高血壓患者管理人數(shù)”和“高血壓患者規(guī)范管理率”的階段管理目標［18］。《國民營養(yǎng)計劃（2017—2030年）》提出了到2030年全國人均每日食鹽攝入量降低 20% 的目標［19］。

我國在2016年正式實施家庭醫(yī)生政策。家庭醫(yī)生以社區(qū)為基礎，以家庭為單位，為社區(qū)內(nèi)的居民提供基本的醫(yī)療衛(wèi)生服務，對防控高血壓等慢性疾病具有重要意義。家庭醫(yī)生的干預是在高血壓患者接受藥物治療的基礎上，通過評估患者健康狀態(tài)，為患者建立電子健康檔案，制定個性化的管理方案進行；同時采用微信宣傳、社區(qū)講座等方式對高血壓患者進行健康教育，并定期對患者進行隨訪，根據(jù)患者的身體狀態(tài)及時更改管理方案。

本研究將家庭醫(yī)生對居民高血壓干預的效果進行Meta分析，干預組與對照組的差異均具有統(tǒng)計學意義（均P<0.01），表明家庭醫(yī)生服務對居民高血壓的控制具有積極作用。對文獻進行敏感性分析，以收縮壓為評價指標，剔除兩篇文獻后，結(jié)果較為穩(wěn)定；以舒張壓為指標，結(jié)果較為穩(wěn)定。采用Egger’s線性回歸進行發(fā)表偏倚檢驗，結(jié)果顯示納入研究的文獻不存在明顯的發(fā)表偏倚。

但本次研究仍然存在一些不足。本次以文獻中干預后的收縮壓和舒張壓為研究指標進行分析，存在一定的異質(zhì)性，通過敏感性分析未能完全找出異質(zhì)性的原因，對研究結(jié)果的解釋需要更加謹慎。本次研究檢索的數(shù)據(jù)庫有限，最終納入的文獻以中文為主，英文文獻不符合標準均被排除。因此，需要更多高質(zhì)量的研究來證明家庭醫(yī)生對居民高血壓的干預效果。