賈心予 馬元 吳楨珍 吉寧飛 黃茂

南京醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院呼吸與危重癥醫(yī)學(xué)科 210029

目前，新型冠狀病毒肺炎(COVID-19)疫情已蔓延至全球200多個(gè)國(guó)家和地區(qū)。截至2021年3月27日，全球累計(jì)確診人數(shù)已超1億2 000萬(wàn)，累計(jì)死亡人數(shù)超過(guò)279.4萬(wàn)，病死率約為2.33%。新型冠狀病毒，即嚴(yán)重急性呼吸綜合征冠狀病毒2(severe acute respiratory syndrome coronavirus 2，SARS-Co V-2)是一種β屬的冠狀病毒，可引起非典型肺炎，是已知的第7種可感染人類的冠狀病毒[1]。人群普遍易感，傳染性強(qiáng)，傳染源主要為SARS-Co V-2感染的患者。

COVID-19患者尤其是重癥患者易出現(xiàn)凝血功能障礙，多數(shù)COVID-19患者的血小板計(jì)數(shù)處于正常范圍或輕度升高，部分COVID-19患者會(huì)出現(xiàn)血小板減少，且重癥患者和非重癥患者的血小板水平存在差異。有研究表明重癥患者血小板減少發(fā)生率為57.7%，非重癥患者發(fā)生率為31.6%[2]，死亡患者發(fā)生率達(dá)57.1%[3]。血小板減少可能為重癥COVID-19患者重要的血液學(xué)改變，既往研究表明嚴(yán)重急性呼吸系統(tǒng)綜合征(severe acute respiratory syndrome，SARS)患者也會(huì)出現(xiàn)血小板減少[4]，SARS-Co V引起血小板減少主要有以下兩種潛在機(jī)制：病毒通過(guò)與CD13或CD66a受體結(jié)合，直接入侵造血細(xì)胞及骨髓基質(zhì)細(xì)胞引起造血抑制；也可通過(guò)生成自身抗體或免疫復(fù)合物等免疫介導(dǎo)造成細(xì)胞損害[5]。與SARS-Co V相似，SARS-Co V-2也通過(guò)血管緊張素轉(zhuǎn)換酶2(angiotensin converting enzyme 2，ACE2)作為其受體進(jìn)而感染人體引起非典型肺炎[6]。但目前COVID-19患者的血小板減少機(jī)制尚不明確，且關(guān)于重癥和非重癥COVID-19患者血小板水平差異的研究多為早期臨床研究，仍存爭(zhēng)議。本文通過(guò)系統(tǒng)評(píng)價(jià)和薈萃分析對(duì)COVID-19病情嚴(yán)重程度與血小板減少的關(guān)系進(jìn)行綜述。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與檢索策略 對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了系統(tǒng)的文獻(xiàn)檢索，包括Pub Med、EMBASE以及Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)，篩選國(guó)內(nèi)外涉及新型冠狀病毒肺炎的臨床研究，并追溯其相關(guān)參考文獻(xiàn)以納入其他可能符合條件的文獻(xiàn)。共進(jìn)行了兩輪檢索，在第一輪檢索時(shí)使用了下列關(guān)鍵詞：“2019-nCo V”、“COVID-19”和“SARS-Co V-2”，為避免文獻(xiàn)遺漏，并未采用“血小板”等相關(guān)關(guān)鍵詞限制。檢索時(shí)限截至2020年3月15日，檢索沒(méi)有語(yǔ)言限制。為增加文獻(xiàn)數(shù)量，在第二輪檢索時(shí)使用了以下關(guān)鍵詞：“platelet”、“severity”、“severe”、“2019-nCo V”、“COVID-19”和“SARS-Co V-2”。檢索時(shí)限截至2020年9月30日，檢索語(yǔ)言限制為英文。

1.2 納入與排除標(biāo)準(zhǔn)

1.2.1 納入標(biāo)準(zhǔn) (1)受試者COVID-19診斷明確；(2)受試者可分為重癥組和非重癥組；(3)可獲取受試者血小板計(jì)數(shù)的相關(guān)指標(biāo)。

1.2.2 排除標(biāo)準(zhǔn) (1)重復(fù)發(fā)表文獻(xiàn)；(2)無(wú)法獲得全文且無(wú)詳細(xì)摘要；(3)文獻(xiàn)類型為社論、綜述或指南等；(4)研究方法為病因研究、機(jī)制研究或動(dòng)物研究等；(5)無(wú)法提取必要數(shù)據(jù)。

1.3 資料提取 由兩位研究者獨(dú)立篩選文獻(xiàn)并提取資料，存在意見(jiàn)分歧時(shí)與第三位研究者討論決定。資料提取內(nèi)容包括第一作者姓名、研究國(guó)家、研究地區(qū)、多或單中心研究、樣本數(shù)量、研究對(duì)象性別及年齡、重癥的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、研究設(shè)計(jì)、研究時(shí)限、血小板水平的截?cái)嘀?、連續(xù)型變量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)類型以及文獻(xiàn)質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果。

1.4 質(zhì)量評(píng)價(jià) 使用Newcastle-Ottawa Scale文獻(xiàn)質(zhì)量評(píng)價(jià)量表對(duì)納入原始研究的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，該量表主要包括研究對(duì)象的選擇、研究可比性和結(jié)果評(píng)估3個(gè)部分[7]。針對(duì)隊(duì)列研究：(1)暴露隊(duì)列的代表性(0～1分)；(2)非暴露隊(duì)列選擇的合理性(0～1分)；(3)暴露因素的確定(0～1分)；(4)研究開(kāi)始時(shí)所有研究對(duì)象是否發(fā)生目標(biāo)疾病(0～1分)；(5)混雜因素的控制(0～2分)；(6)結(jié)局評(píng)價(jià)的描述(0～1分)；(7)隨訪時(shí)間是否充分以觀察結(jié)局發(fā)生(0～1分)；(9)隊(duì)列隨訪的充分性(0～1分)。滿分為9分，得分超過(guò)6分視為研究質(zhì)量較高。這項(xiàng)工作由兩位研究者獨(dú)立完成，并通過(guò)討論達(dá)成一致結(jié)論。

1.5 數(shù)據(jù)提取與統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 采用Stata軟件(version 14.1)和Rev Man軟件(version 5.3)進(jìn)行meta分析。對(duì)于二分類變量，計(jì)算OR和95%CI，而對(duì)于連續(xù)型變量，計(jì)算SMD和95%CI。當(dāng)血小板計(jì)數(shù)以中位數(shù)表示時(shí)，將其視為正態(tài)分布并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為x-±s形式。采用Cochran'sQ檢驗(yàn)分析評(píng)價(jià)異質(zhì)性，采用I2衡量異質(zhì)性的大小，I2值超過(guò)50%被定義為有異質(zhì)性。當(dāng)納入研究之間存在顯著異質(zhì)性時(shí)，采用隨機(jī)效應(yīng)模型；否則，采用固定效應(yīng)模型。對(duì)統(tǒng)計(jì)模型的穩(wěn)定性進(jìn)行敏感性分析，即依次剔除單個(gè)研究后重新進(jìn)行meta分析，估計(jì)綜合效應(yīng)大小。此外，根據(jù)病情嚴(yán)重性的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了亞組分析，以探索異質(zhì)性的來(lái)源。最后通過(guò)繪制漏斗圖和采用Begg、Egger法量化檢測(cè)判斷發(fā)表偏倚。P＜0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 文獻(xiàn)檢索結(jié)果 從Pub Med、Web of Science以及EMBASE數(shù)據(jù)庫(kù)中初步檢索出3 135篇文獻(xiàn)，從參考文獻(xiàn)中納入9篇文獻(xiàn)，去除重復(fù)后共剩余1 335篇文獻(xiàn)，閱讀標(biāo)題和全文后，由于重復(fù)發(fā)表、研究?jī)?nèi)容與主題不相關(guān)、研究類型以及文獻(xiàn)類型不相符等原因去除了1 191篇文獻(xiàn)，經(jīng)過(guò)全文閱讀后，去除87篇文獻(xiàn)，主要原因?yàn)檠芯績(jī)?nèi)容不相符，無(wú)法提取必要數(shù)據(jù)，文獻(xiàn)類型為綜述、述評(píng)及指南等，最終共納入57篇文獻(xiàn)[2，8-63]。對(duì)其中的21篇文獻(xiàn)進(jìn)行二分類變量的meta分析，48篇文獻(xiàn)進(jìn)行連續(xù)型變量的meta分析，篩選流程及結(jié)果見(jiàn)圖1。納入的57篇文獻(xiàn)均為回顧性研究，其中有46篇文獻(xiàn)來(lái)自中國(guó)，另外11篇分別來(lái)自美國(guó)、巴基斯坦、土耳其、意大利、伊朗和新加坡。每個(gè)研究的樣本量從12到1 099不等，共分析了10 979例研究對(duì)象，其中重癥患者3 306例，非重癥患者7 673例，重癥患者的分組標(biāo)準(zhǔn)包括入院時(shí)臨床分型(重型或危重型)、進(jìn)入ICU、使用機(jī)械通氣、發(fā)生ARDS以 及 死 亡。其 中Guan等[2]、Aggarwal等[8]和Zhang等[54]的研究中以入院時(shí)達(dá)到復(fù)合終點(diǎn)(包括進(jìn)入ICU、使用機(jī)械通氣、休克或死亡)作為病情嚴(yán)重的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，Xu等[48]的研究以癥狀超過(guò)10 d作為病情嚴(yán)重的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。進(jìn)行二分類變量meta分析的21篇文獻(xiàn)的血小板減少截?cái)嘀捣謩e為100、125和150，單位以×109/L表示。進(jìn)行連續(xù)型變量meta分析的48篇文獻(xiàn)中，有15篇文獻(xiàn)的血小板水平以x-±s進(jìn)行描述，有32篇以中位數(shù)進(jìn)行描述，有1篇文獻(xiàn)以均數(shù)和中位數(shù)分別進(jìn)行描述。納入研究的基本特征見(jiàn)表1。

圖1 文獻(xiàn)納入流程圖

表1 文獻(xiàn)一般信息表

續(xù)表1

2.2 質(zhì)量評(píng)價(jià) 采用Newcastle-Ottawa Scale文獻(xiàn)質(zhì)量評(píng)價(jià)量表對(duì)納入原始研究的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，12個(gè)研究得分為8分，10個(gè)研究得分為7分，20個(gè)研究得分為6分，14個(gè)研究得分為5分，1個(gè)研究得分為4分。

2.3 二分類變量的森林圖結(jié)果 21篇文獻(xiàn)共4 536例研究對(duì)象的森林圖結(jié)果顯示重癥COVID-19患者發(fā)生血小板減少的人數(shù)較非重癥組更多，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(OR=2.51，95%CI：1.93～3.26，P＜0.001)。納入的25個(gè)研究結(jié)果之間存在異質(zhì)性(P=0.003，I2=49%)，故采用隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行meta分析(圖2)。敏感性分析結(jié)果提示結(jié)果穩(wěn)定，逐項(xiàng)剔除納入的各項(xiàng)研究后，各合并效應(yīng)量無(wú)明顯改變，結(jié)果與剔除前總體趨勢(shì)一致(圖3)。為探究異質(zhì)性的來(lái)源，我們對(duì)病情嚴(yán)重程度的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)一步開(kāi)展亞組分析發(fā)現(xiàn)，按病情嚴(yán)重性分組的研究中2組間的血小板水平有顯著性差異(OR=2.64，95%CI：2.07～3.36，P＜0.001，I2=21%，P異質(zhì)性=0.22)。按疾病預(yù)后分組的研究中2組間的血小板水平差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(OR=2.44，95%CI：1.41～4.24，P=0.001，I2=64%，P異質(zhì)性=0.002)。最 后 對(duì) 納 入 研究進(jìn)行漏斗圖分析，結(jié)果顯示漏斗圖對(duì)稱性較好。

圖2 新型冠狀病毒肺炎患者病情嚴(yán)重程度與血小板減少二分類變量的森林圖

圖3 新型冠狀病毒肺炎患者病情嚴(yán)重程度與血小板減少二分類變量的敏感性分析結(jié)果圖

通過(guò)Begg法對(duì)上述漏斗圖的對(duì)稱性進(jìn)行量化檢驗(yàn)，結(jié)果顯示P=0.294，故認(rèn)為本研究不存在發(fā)表偏倚(圖4)。

圖4 新型冠狀病毒肺炎患者病情嚴(yán)重程度與血小板減少二分類變量的Begg法檢驗(yàn)發(fā)表偏倚結(jié)果圖

2.4 連續(xù)型變量的森林圖結(jié)果 48篇文獻(xiàn)共8 468例研究對(duì)象的森林圖結(jié)果顯示重癥COVID-19患者的血小板計(jì)數(shù)水平較非重癥組更低，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(SMD=-24.60，95%CI：-30.98～-18.22，P＜0.001)。納入的53個(gè)研究結(jié)果間存在異質(zhì)性(P＜0.001，I2=65%)，故采用隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行meta分析(圖5)。敏感性分析結(jié)果提示結(jié)果穩(wěn)定，逐項(xiàng)剔除納入的各項(xiàng)研究后，各合并效應(yīng)量無(wú)明顯改變，結(jié)果與剔除前總體趨勢(shì)一致(圖6)。為探究異質(zhì)性的來(lái)源，我們對(duì)病情嚴(yán)重程度的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)一步開(kāi)展亞組分析發(fā)現(xiàn)，按病情嚴(yán)重性分組的研究中2組間的血小板水平差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(SMD=-24.00，95%CI：-32.26～-15.63，P＜0.001，I2=66%，P異質(zhì)性＜0.001)。按疾病預(yù)后分組的研究中2組間的血小板水平差異有 統(tǒng) 計(jì) 學(xué) 意 義(SMD=-25.01，95%CI：-35.18～-14.85，P＜0.001，I2=66%，P異質(zhì)性＜0.001)。但亞組中均仍存在異質(zhì)性。最后對(duì)納入研究進(jìn)行漏斗圖分析，結(jié)果顯示漏斗圖對(duì)稱性較好。通過(guò)Egger法對(duì)上述漏斗圖的對(duì)稱性進(jìn)行量化檢驗(yàn)，結(jié)果顯示P=0.141，故認(rèn)為本研究不存在發(fā)表偏倚(圖7)。

圖5 新型冠狀病毒肺炎患者病情嚴(yán)重程度與血小板減少連續(xù)型變量的森林圖

圖6 新型冠狀病毒肺炎患者病情嚴(yán)重程度與血小板減少連續(xù)型變量的敏感性分析結(jié)果圖

圖7 新型冠狀病毒肺炎患者病情嚴(yán)重程度與血小板減少連續(xù)型變量的Egger法檢驗(yàn)發(fā)表偏倚結(jié)果圖

3 討論

二分類變量的meta分析結(jié)果顯示重癥患者發(fā)生血小板減少的人數(shù)更多，連續(xù)型變量的meta分析結(jié)果顯示重癥患者的血小板計(jì)數(shù)水平更低，兩者的結(jié)果相一致，即重癥COVID-19患者更易發(fā)生血小板減少。

與SARS患者發(fā)生血小板減少相仿[5]。有研究表明COVID-19患者也會(huì)出現(xiàn)血小板減少，但其發(fā)生率不一，血小板計(jì)數(shù)＜100×109/L患者占5%，＜125×109/L患者占12%，＜150×109/L患者占36.2%[64]，其中重癥患者血小板水平降低的發(fā)生率較高[2，12]。其相關(guān)機(jī)制主要為血小板生成減少及血小板消耗、破壞增多。血小板生成減少的機(jī)制包括：(1)人體的造血干細(xì)胞、巨核細(xì)胞和血小板通常高表達(dá)CD13，病毒通過(guò)與CD13或CD66a受體結(jié)合直接侵入造血細(xì)胞或感染骨髓基質(zhì)細(xì)胞等，損傷巨核細(xì)胞和血小板，加重細(xì)胞凋亡，進(jìn)而引起血小板生成減少[4]；(2)結(jié)構(gòu)分析表明SARS-Co V-2可能與ACE2受體結(jié)合而感染人體[65]。近年來(lái)越來(lái)越多的證據(jù)表明ACE2在心血管、腎臟和呼吸系統(tǒng)中具有生理和病理作用[66]，與急性肺損傷的發(fā)生或嚴(yán)重程度密切相關(guān)[67]。肺是巨核細(xì)胞動(dòng)態(tài)釋放血小板的器官之一，約占血小板總生成量的50%[68]。COVID-19患者肺損害可使肺部巨核細(xì)胞破壞增多，導(dǎo)致血小板生成減少。血小板消耗、破壞增多的機(jī)制包括：(1)與SARS、中東呼吸系統(tǒng)綜合征等病毒感染性疾病易引起細(xì)胞因子風(fēng)暴[69-70]相同。有研究發(fā)現(xiàn)COVID-19患者血漿中多種細(xì)胞因子濃度明顯升高，且危重癥患者升高的程度顯著高于普通患者[23，71]，細(xì)胞因子風(fēng)暴會(huì)導(dǎo)致免疫過(guò)度激活，通過(guò)自身抗體或免疫復(fù)合物等免疫介導(dǎo)造成細(xì)胞損害和血小板破壞增多；(2)同時(shí)，免疫過(guò)度激活會(huì)釋放大量炎癥因子，促進(jìn)血小板過(guò)度活化和血小板-單核細(xì)胞聚集形成[72]，在損傷部位形成血栓，進(jìn)一步導(dǎo)致血小板消耗及破壞增加。

本研究亞組分析結(jié)果提示，血小板減少不僅與病情嚴(yán)重程度有關(guān)，同時(shí)與患者的預(yù)后密切相關(guān)。部分回顧性研究結(jié)果表明死亡患者的血小板計(jì)數(shù)中位數(shù)明顯低于幸存者[22，33，56]。Liu等[31]對(duì)383例患者資料進(jìn)行回顧性分析后發(fā)現(xiàn)，入院時(shí)血小板計(jì)數(shù)的基線水平和住院期間血小板水平的動(dòng)態(tài)變化均與住院死亡率密切相關(guān)。入院時(shí)血小板減少患者的死亡率是無(wú)血小板減少患者的3倍，血小板每增加50×109/L，死亡率降低40%。但對(duì)于ICU、ARDS以及需要輔助供氧患者的血小板計(jì)數(shù)減少情況，目前尚未得到統(tǒng)一的結(jié)果[10，34，39，52]。

血小板是一種無(wú)核血細(xì)胞，在止血和血栓形成中均發(fā)揮著重要作用。同時(shí)，血小板還通過(guò)與內(nèi)皮細(xì)胞的相互作用來(lái)調(diào)節(jié)血管功能以及維護(hù)血管內(nèi)皮完整性。血小板減少可導(dǎo)致出血風(fēng)險(xiǎn)增加，不利于相關(guān)有創(chuàng)操作的進(jìn)行。一項(xiàng)關(guān)于COVID-19患者神經(jīng)系統(tǒng)表現(xiàn)的研究發(fā)現(xiàn)有1.1%的重癥患者發(fā)生腦出血，輕癥患者未出現(xiàn)[73]。此外，血小板減少會(huì)導(dǎo)致凝血系統(tǒng)紊亂。重癥COVID-19患者血小板相關(guān)參數(shù)的改變與凝血酶原時(shí)間延長(zhǎng)、D-二聚體增加和纖維蛋白原減少相關(guān)，持續(xù)高凝狀態(tài)會(huì)促進(jìn)血栓形成，最終導(dǎo)致多器官功能衰竭。一項(xiàng)關(guān)于重癥COVID-19患者肺組織活檢的研究證實(shí)了肺部微血栓形成[74]，同時(shí)也有研究表明大多數(shù)COVID-19死亡病例中可能存在彌散性血管內(nèi)凝血[3，23]。

目前已有部分meta分析的研究結(jié)果佐證了本研究的觀點(diǎn)[75-76]，但大多僅納入早期臨床數(shù)據(jù)結(jié)果，本研究在既往研究的基礎(chǔ)上，對(duì)近期臨床文獻(xiàn)進(jìn)行了進(jìn)一步檢索，因納入文獻(xiàn)數(shù)量較大，結(jié)果相對(duì)更為可靠。但本研究仍存在一些局限性：(1)連續(xù)型變量的meta分析中有部分文獻(xiàn)的血小板水平以中位數(shù)的形式表示，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換可能會(huì)造成誤差。(2)納入的研究設(shè)計(jì)均為回顧性研究，且有部分研究在全部患者尚未全部出院時(shí)即開(kāi)展并最終發(fā)表，文獻(xiàn)質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果提示僅有22篇為高質(zhì)量研究，更多高質(zhì)量的臨床研究亟待納入。(3)亞組分析結(jié)果提示各亞組間仍存在異質(zhì)性，由于所獲得的信息有限，未能完全確定異質(zhì)性的主要來(lái)源。(4)為了擴(kuò)大文獻(xiàn)納入數(shù)量，我們進(jìn)行了兩輪篩選，由于第二輪篩選時(shí)文獻(xiàn)數(shù)量較多，增加了關(guān)鍵詞及語(yǔ)言限制，這可能會(huì)造成部分相關(guān)文獻(xiàn)的遺漏。

總而言之，COVID-19的重癥患者更易發(fā)生血小板減少。對(duì)于未來(lái)的研究方向，我們認(rèn)為應(yīng)該著重于以下幾點(diǎn)：(1)需要進(jìn)一步確定血小板減少的截?cái)嘀狄愿玫陌l(fā)揮臨床價(jià)值。(2)血小板計(jì)數(shù)對(duì)凝血障礙的評(píng)估價(jià)值有限，重癥患者血小板計(jì)數(shù)的動(dòng)態(tài)變化仍需進(jìn)一步探討。(3)亟需更多大樣本、高質(zhì)量臨床研究來(lái)進(jìn)一步證實(shí)我們的結(jié)論。目前的研究表明血小板計(jì)數(shù)＜50×109/L的患者比例較小，且很少有血小板減少引起重要器官出血的報(bào)道，但在臨床上我們?nèi)孕枰鹬匾?，防治出血是必要的，并且在面?duì)血小板計(jì)數(shù)偏低的患者應(yīng)盡量避免有創(chuàng)性操作，動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)血小板水平的變化，以便深入了解患者當(dāng)前的臨床狀態(tài)和及早預(yù)判疾病的轉(zhuǎn)歸結(jié)果，依病情可考慮進(jìn)行血小板輸注。對(duì)于危重癥患者出凝血功能障礙的臨床管理，需及早重視，從而進(jìn)一步降低患者的死亡風(fēng)險(xiǎn)。

利益沖突所有作者均聲明不存在利益沖突