李世超，申 梁，王春花，童艷飛，張 冀

（湖北文理學院附屬醫(yī)院 襄陽市中心醫(yī)院醫(yī)學檢驗部，湖北 襄陽 441021）

目前，常用的嚴重急性呼吸系統(tǒng)綜合征冠狀病毒2（severe acute respiratory syndrome corona virus 2，SARS-CoV-2）快速檢測技術主要有兩大類：核酸檢測和抗原/抗體檢測，其中核酸檢測是診斷新型冠狀病毒肺炎（corona virus disease 2019，COVID-19）的常規(guī)方法和確診依據，但因樣本取材與保存問題、病毒載量、核酸提取及檢測試劑盒質量差異等因素導致假陰性率較高[1]。因此，我國國家衛(wèi)生健康委員會發(fā)布的《新型冠狀病毒肺炎診療方案（試行第七版）》[2]中將血清學抗體檢測納入COVID-19的確診標準中，SARS-CoV-2特異性IgM抗體多在發(fā)病3～5 d后呈陽性，IgG抗體滴度恢復期較急性期有4倍及以上升高，并將發(fā)病7 d后SARS-CoV-2特異性IgM和IgG抗體仍為陰性作為疑似病例排除標準。有研究結果顯示，SARSCoV-2 IgM抗體和IgG抗體對COVID-19有較高的輔助診斷價值[3]。本研究擬通過檢索相關文獻報道并進行Meta分析，探討SARS-CoV-2抗體對COVID-19的輔助診斷價值。

1 材料和方法

1.1 文獻檢索

由2名研究者獨立檢索PubMed、Embase、Cochrane Library、中國知網（CNKI）、萬方和維普數據庫中公開發(fā)表的所有文獻。中文檢索詞為：新型冠狀病毒肺炎、COVID-19、SARSCoV-2、2019nCOV、IgM、IgG、全血、血漿、血清和血液，英文檢索詞為：COVID-19、Coronavirus disease 2019、Novel coronavirus pneumonia、SARS-CoV-2、2019nCOV、IgM、IgG、plasma、serum和blood。檢索時間限定為2020年4月2日前，語種限定為英語或漢語。

1.2 文獻納入和排除標準

納入標準：（1）所有COVID-19患者必須經SARS-CoV-2核酸檢測確診；（2）采用IgM或IgG抗體檢測作為輔助診斷方法；（3）對照組診斷明確；（4）納入的研究中有明確的敏感性和特異性；（5）納入研究的類型是病例對照試驗。排除標準：（1）研究提供的數據不充分；（2）會議、綜述及病例報告；（3）動物及細胞研究。

1.3 數據提取與質量評價

由2位研究者獨立篩選以下信息：作者、發(fā)表日期、患者來源、患者年齡分布、確診患者和健康者的病例數、抗體類型、抗體檢測方法、試劑生產廠家以及真陽性（true positive，TP）、假陽性（false positive，FP）、假陰性（false negative，FN）、真陰性（true negative，TN）例數。采用診斷性研究質量評估量表（Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies，QUADAS）[4]評估納入研究的質量。

1.4 統(tǒng)計學方法

采用Stata 12.0軟件計算合并敏感性、特異性、診斷比值比（diagnostic odds ratio，DOR）和相應的95%可信區(qū)間（confidence interval，CI），評估SARS-CoV-2 IgM抗體和IgG抗體對COVID-19的診斷價值。采用綜合受試者工作特征（summary receiver operating characteristic，SROC）曲線分析是否存在閾值效應，如果存在閾值效應將可能產生顯著的異質性。采用Deeks漏斗圖、Begg's檢驗和Egger's檢驗評估是否存在發(fā)表偏移。若各研究間存在較大的異質性，則采用隨機效應模型進行合并分析；若各研究間異質性較小，則采用固定效應模型進行合并分析。

2 結果

2.1 數據提取和質量評價

共檢索到251篇文獻，排除219篇（101篇重復文獻、118篇不相關的文獻）。剩余32篇文獻根據納入標準排除21篇（16篇非診斷性文獻、5篇缺少有效數據）。最終，有11篇文獻[5-15]可用于后續(xù)Meta分析。納入文獻的過程見圖1。

11篇文獻共22個研究，納入1 117例COVID-19患者和731名健康對照者，所有COVID-19患者均經過核酸檢測確診。納入文獻的QUADAS評分為11～13分，表明納入的文獻質量較高。11篇文獻涉及的作者、發(fā)表日期、患者來源、年齡分布、COVID-19組和對照組的病例數、抗體類型、試劑生產廠商、抗體檢測方法、TP例數、FP例數、FN例數、TN例數和QUADAS評分見表1。

圖1 文獻篩選流程及結果

2.2 異質性分析

SARS-CoV-2 IgM抗體診斷COVID-19的合并敏感性、合并特異性和DOR值的I2值分別為87.8%、60.4%和68.0%，均＞50%；SARS-CoV-2 IgG抗體診斷COVID-19的合并敏感性、特異性和DOR值的I2值分別為92.5%、54.7%和50.5%，均＞50%；見表2。表明納入文獻存在明顯的異質性，因此采用選擇隨機效應模型進行合并效應量分析。SARS-CoV-2 IgM抗體和IgG抗體診斷COVID-19的合并效能指標見表2。SROC曲線分析結果顯示，曲線不呈現“肩-臂”曲線分布，表明不存在閾值效應，見圖2。

表1 納入文獻基本信息

2.3 不同檢測方法之間合并敏感性和合并特異性分析

根據抗體檢測方法的不同分別分組，結果顯示化學發(fā)光法的合并敏感性高于膠體金法，合并特異性無明顯差異，見表3。亞組分析顯示，檢測SARS-CoV-2 IgM抗體的化學發(fā)光法和膠體金法的I2值分別為96.3%和93.1%。檢測SARS-CoV-2 IgG抗體的化學發(fā)光法和膠體金法的I2值分別為91.9%和93.6%。不同抗體檢測方法之間的異質性較大。

2.4 發(fā)表偏移分析

SARS-CoV-2 IgM抗體和IgG抗體Begg's檢驗和Egger's檢驗的P值分別為0.386、0.167和1.00、0.963，結果顯示納入的文獻均無發(fā)表偏移（P＞0.05），且Deeks漏斗圖也提示無明顯的發(fā)表偏移，見圖3。

圖2 SARS-CoV-2抗體診斷COVID-19的SROC曲線

2.5 敏感性分析

當SARS-CoV-2 IgM抗體和IgG抗體敏感性分析的合并效應量（95%CI）分別為4.56（3.17～6.56）、5.51（3.54～8.58）時，顯示每剔除1項研究后對合并效應量的影響均較小，表明本研究結果可信度高。見圖4。

表3 化學發(fā)光法和膠體金法分組分析的合并效能指標分析

圖3 Deeks漏斗圖

圖4 SARS-CoV-2 IgM抗體和IgG抗體的敏感性分析

3 討論

COVID-19是傳染性極強的新型呼吸道疾病。早期診斷和治療對阻止COVID-19的傳播、控制疾病轉歸、改善預后都有非常重要的作用。目前，COVID-19的診斷仍以SARS-CoV-2核酸陽性為確診依據，但核酸檢測有較高的假陰性率，這給COVID-19的早期診斷和疫情防控帶來不確定因素[1]。

相對于SARS-CoV-2核酸檢測，SARSCoV-2抗體檢測敏感性更高，且假陰性較少。同時抗體（IgM和IgG）定量檢測能更準確地判斷疾病的進程和所處的階段，特別是IgM抗體水平的升高和降低是COVID-19病情進展和轉歸的敏感指標，IgG抗體可能是SARS-CoV-2感染患者對SARS-CoV-2產生長期免疫功能的標志，也是未來疫苗研發(fā)和應用判斷的重要指標[16]。

本研究共納入了11篇文獻，但由于相關研究對SARS-CoV-2 IgM和IgG抗體的檢測方法和試劑生產廠商分別進行了研究，因此共產生了22項研究。本研究結果顯示，SARS-CoV-2 IgM抗體和IgG抗體的合并敏感性分別為0.82和0.83，合并特異性分別為0.97和0.98，DOR值分別為139.95和213.02，AUC均為0.98。由此可見，SARS-CoV-2抗體有較高的診斷價值和鑒別診斷價值，假陰性率極低，可以更好地排除疑似患者，提示IgM和IgG抗體檢測對COVID-19的診斷價值較高。

本研究結果還顯示，不同文獻之間存在一定的異質性，SROC曲線中并不呈“肩-臂”曲線分布，表明不存在閾值效應。敏感性分析結果顯示，每剔除1項研究后對合并效應量的影響均較小，表明異質性并非來源于某項研究。按檢測方法的不同進行了分組分析，結果顯示，化學發(fā)光法的合并敏感性高于膠體金法，不同檢測方法之間的異質性均較大，可見異質性與檢測方法的關系不大，抗體檢測方法不是異質性的來源。

綜上所述，SARS-CoV-2 IgM抗體和IgG抗體對COVID-19有較高的輔助診斷和鑒別診斷價值。本研究還有一定的局限之處：首先，樣本量的大小存在一定的局限性，李泉等[5]和鄭培明等[10]納入的確診患者均少于30例，因此可能會出現小樣本效應；其次，雖然Begg's檢驗、Egger's檢驗和Deeks漏斗圖結果表明不存在發(fā)表偏移，但本研究僅檢索了中文和英文數據庫，因此發(fā)表偏移仍然可能存在；最后，納入文獻的患者來源可能有地域的差異。