乌司他丁对严重烧伤患者肾功能保护疗效meta研究

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1、乌司他丁对严重烧伤患者肾功能保护疗效Meta研究　　摘要：目的对应用乌司他丁保护严重烧伤后肾功能的临床疗效进行系统评价。方法应用计算机检索中国生物医学文献数据库（CBM，1979/2013.3）、重庆维普中文科技期刊全文数据库（VIP，1989/2013.3）、万方数据库（1982/2013.3）、清华同方数据库（CNKI，1979/2013.3）、Pubmed、EMBASE和Cochrane图书馆（1948～2013.3），以”乌司他丁”和”烧伤”为中文检索词，英文检索词包括”ulinastatin”和”Burn”，并辅以手工检索，收集乌司他丁对严重烧伤患者临床治疗的随机对照试

2、验（RCTs），同时查阅纳入文献的参考文献，以补充可能遗漏的研究，评价纳入研究的方法学质量并进行资料提取后，采用RevMan5.1软件进行Meta分析。结果共纳入10个随机对照研究，包括504例严重烧伤患者。Meta分析结果显示：乌司他丁治疗组第1、2个24h尿量均大于对照组（P均小于0.00001）；治疗后第3d血液中的尿素氮（BUN）、肌酐（Cr）乌司他丁治疗组与对照组差异均有统计学意义（P分别为0.01和0.0005）7；治疗后第7d血液中的BUN和Cr乌司他丁治疗组与对照组对比均降低（P分别为0.001和0.0006）；治疗后血IL-6及TNF-α水平乌司他丁治疗组均小于

3、对照组（P分别为P20%TBSA的烧伤成年患者；②患者烧伤深度均按”三度四分法”诊断，烧伤面积按”中国九分法”估计[11]；③治疗组和对照组的基本情况无统计学差异；④治疗时间2w以内。排除标准：①非随机对照试验；②合并心、肺、肝、肾和其它脏器功能衰竭患者；③因对乌司他丁过敏不能接受该项干预措施或存在危及生命疾病的患者；④对照组与治疗组中均使用乌司他丁。1.2.3干预措施治疗组为常规治疗加用乌司他丁（均为注射液剂型，剂量、给药次数及疗程接近），对照组为常规治疗，常规治疗包括抗休克、抗感染、加强营养、创面处理、补液及相关对症治疗。1.2.4疗效判定指标①治疗后第1、2个24h尿量；②

4、治疗后第3d和第7d的BUN；③治疗后第3d和第7d的Cr；④治疗后血液中IL-6和TNF-α水平。1.3文献筛选试验和质量评价由两名评价员分别独立对所获文献题目、摘要进行初筛，对初筛纳入文献阅读全文进行复筛，后交叉核对。意见不统一时则共同讨论确定是否纳入文献。方法学质量评价采用改良的Jadad量表质量评价标准（1～3分为低质量，4～7分为高质量）：①随机序列的产生：恰当（2分）、不清楚（1分）、不恰当（0分）。②随机化隐藏：恰当（2分）、不清楚（1分）、不恰当或未使用（07分）。③实施盲法：恰当（2分）、不清楚（1分）、不恰当（0分）。④退出或失访：描述充分（1分）、未描述（0

5、分）。1.4资料提取两位作者分别独立完成文献的数据表格收集整理工作。阅读全文后进行资料提取的内容包括：文献作者的发表年限和研究对象的年龄、烧伤程度、治疗方案等，以及两治疗组结局指标。如在数据提取过程中有争议之处，经讨论或在第三研究者协助解决下取得一致。　　1.5统计学分析用Cochrane协作网提供的RevMan5.1分析软件包进行Meta分析。首先对纳入研究进行异质性分析，然后根据异质来源对各研究行亚组分析。经检验无异质性的研究结果采用固定效应模型合并分析，存在异质性的则采用随机效应模型合并分析，了解总效应并对产生异质性的原因进一步分析。若研究间存在临床或方法学异质性，则不进行

6、合并分析，仅作描述性分析。分析结果如果是连续变量采用标准均数差（standardmeandifference，SMD）表示，分类变量则采用相对危险度（relativerisk，RR）表示，结果均给出95%可信区间（95%CI），发表偏倚采用漏斗图显示。2结果2.1文献评价结果共检索到关于乌司他丁治疗严重烧伤的文献286篇，经剔除重复，阅读题目、文摘和全文，以及排除非随机对照实验和动物实验等步骤，最终纳入10篇文献，共包括504例患者，其中实验组254例，对照组250例。72.2方法学质量评价在纳入的10篇文献中，都提到了随机化的方法，其中2篇采用随机数字表法；在是否随机化隐藏、是

7、否采用盲法及对失访者的记录方面，10篇文献均未提及。根据改良Jadad量表评分，2项研究≥4分，为高质量研究；其余8研究≤3分，为低质量研究，见表1。2.3纳入研究基本特征共纳入10项研究，烧伤面积不完全一致，使用乌司他丁的剂量、疗程及观察指标存在差异，以不同结局指标做分层分析，见表2。2.4Meta分析结果2.4.1第1、2个24h尿量有2个研究提供了第1、2个24h尿量的数据[13，19]，异质性检验显示各研究间均无异质性（P均为0.99，I2均为0%），故采用固定效应模型合