药物涂层球囊治疗冠状动脉小血管原发病变疗效的meta分析

覃胜德, 徐广马, 罗美凤, 等. 药物涂层球囊治疗冠状动脉小血管原发病变疗效的meta分析[J]. 临床心血管病杂志, 2023, 39(11): 863-869. doi: 10.13201/j.issn.1001-1439.2023.11.009
引用本文: 覃胜德, 徐广马, 罗美凤, 等. 药物涂层球囊治疗冠状动脉小血管原发病变疗效的meta分析[J]. 临床心血管病杂志, 2023, 39(11): 863-869. doi: 10.13201/j.issn.1001-1439.2023.11.009
QIN Shengde, XU Guangma, LUO Meifeng, et al. Efficacy of drug-coated balloon in the treatment of coronary small vessel disease: a meta-analysis[J]. J Clin Cardiol, 2023, 39(11): 863-869. doi: 10.13201/j.issn.1001-1439.2023.11.009
Citation: QIN Shengde, XU Guangma, LUO Meifeng, et al. Efficacy of drug-coated balloon in the treatment of coronary small vessel disease: a meta-analysis[J]. J Clin Cardiol, 2023, 39(11): 863-869. doi: 10.13201/j.issn.1001-1439.2023.11.009

药物涂层球囊治疗冠状动脉小血管原发病变疗效的meta分析

  • 基金项目:
    广西科技计划项目(No:桂科AD17129026);广西医疗卫生适宜技术开发与推广应用项目(No:S2018022)
详细信息

Efficacy of drug-coated balloon in the treatment of coronary small vessel disease: a meta-analysis

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  • 目的 通过meta分析评价药物涂层球囊(DCB)与普通球囊血管成形术(POBA)或药物洗脱支架(DES)对冠状动脉小血管原发病变(SVD)的治疗效果。方法 检索Cochrane Library、PubMed、Web of Science、Embase、CBM、中国知网、万方、维普数据库,检索时限为建库至2023年4月。采用RevMan 5.3和Stata 15.1软件进行meta分析和发表偏倚检验,根据不同的对照措施分亚组进行分析。结果 共纳入14篇RCT,包括3 354例患者。Meta分析显示,与POBA相比,DCB可降低SVD患者的靶病变血运重建(TLR)和再狭窄(BR)发生率,减少晚期管腔丢失(LLL)和管腔直径狭窄度(DS),增加最小管腔直径(MLD);但对主要不良心血管事件(MACE)和靶血管血运重建(TVR)发生率的影响,差异无统计学意义。与DES相比,DCB可降低SVD患者的MACE发生率,减少LLL和MLD,增加DS;但对TLR、TVR和BR发生率的影响,差异无统计学意义。结论 与POBA和DES相比,DCB可在一定程度上改善SVD患者的预后,减少LLL,但仍需纳入更多大样本、高质量的RCT来验证其对其他结局指标的影响。
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  • 图 1  文献筛选流程图

    Figure 1.  The flow chart of literature Screening

    图 2  DCB对SVD患者MACE发生率影响的森林图

    Figure 2.  The forest map of the impact of DCB on the incidence of MACE in SVD patients

    图 3  DCB对SVD患者TLR发生率影响的森林图

    Figure 3.  The forest map of the impact of DCB on the incidence of TLR in SVD patients

    图 4  DCB对SVD患者TVR发生率影响的森林图

    Figure 4.  The forest map of the impact of DCB on the incidence of TVR in SVD patients

    图 5  DCB对SVD患者LLL影响的森林图

    Figure 5.  The forest map of the impact of DCB on LLL in SVD patients

    图 6  DCB对SVD患者MLD影响的森林图

    Figure 6.  The forest map of the impact of DCB on MLD in SVD patients

    图 7  DCB对SVD患者DS影响的森林图

    Figure 7.  The forest map of the impact of DCB on DS in SVD patients

    图 8  DCB对SVD患者BR发生率影响的森林图

    Figure 8.  The forest map of the impact of DCB on the incidence of BR in SVD patients

    图 9  MACE和TVR相关研究的漏斗图

    Figure 9.  Funnel plots of MACE and TVR related studies

    表 1  纳入研究的基本特征

    Table 1.  Basic characteristics of included studies

    纳入研究 国家 研究类型 平均年龄
    (T/C)/岁
    平均RVD
    (T/C)/mm
    样本量
    (T/C)/例
    干预措施
    (T/C)
    造影/临床
    随访/月
    结局指标
    Qian 2023[10] 中国 多中心RCT 63.8/63.3 2.03/2.09 181/87 PCB/POBA 9/12 ①③④⑤⑥⑦
    Cortese 2023[11] 意大利 多中心RCT 64/66 2.0~2.75/
    2.0~2.75
    102/101 PCB/DES -/36 ①②
    Xu 2022[12] 中国 多中心RCT 61.3/61.6 1.99/2.05 105/101 PCB/POBA 9/12 ②④⑤⑥⑦
    Farah 2022[13] 瑞士、德国
    和奥地利
    多中心RCT 67.5/67.5 2.0~2.75/
    2.0~2.75
    229/179 PCB/DES 12/12 ①③
    王振磊2022[14] 中国 RCT 65.6/65.5 - 50/50 PCB/DES 6/6 ①④⑤⑥
    张雷2021[15] 中国 RCT 68.9/69.1 - 55/55 PCB/DES 6/9 ①②④⑤⑥⑦
    Li 2021[16] 中国 多中心RCT 59.9/59.9 2.11/2.17 109/86 PCB/DES 9/9 ④⑤⑥⑦
    Cortese 2020[17] 意大利 多中心RCT 64/66 2.23/2.18 108/106 PCB/DES 6/12 ①②④⑤⑥⑦
    Tian 2020[18] 中国 多中心RCT 60.1/60.5 2.42/2.42 115/109 PCB/DES -/24 ②③
    Jeger 2020[19] 德国、瑞士
    和奥地利
    多中心RCT 67.2/68.4 2~3/2~3 349/345 PCB/DES -/36 ①③
    Tang 2018[20] 中国 多中心RCT 60.1/60.5 2.11/2.21 116/114 PCB/DES 9/12 ②③④⑤⑥⑦
    Funatsu 2017[21] 日本 多中心RCT 68/69 2.0~2.75/
    2.0~2.75
    98/40 PCB/POBA 6/6 ②④⑤⑥⑦
    Naganuma 2015[22] 意大利 多中心RCT 64.8/66.4 2.41/2.41 90/92 PEB/PES 12/12 ①②③
    Latib 2012[23] 意大利 多中心RCT 64.8/66.4 2.41/2.41 90/92 PEB/PES 6/6 ①②③④⑤⑥⑦
    注:T为试验组,C为对照组;RVD为参考血管直径;PCB为紫杉醇涂层球囊,POBA为普通球囊血管成形术,PEB为紫杉醇洗脱球囊,PES为紫杉醇洗脱支架;结局指标中,①为MACE,②为TLR,③为TVR,④为LLL,⑤为MLD,⑥为DS,⑦为BR。
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    表 2  纳入研究的偏倚风险评价结果

    Table 2.  Bias risk assessment results for included studies

    纳入研究 随机方法 盲法 分配隐藏 结果数据的完整性 选择性报告研究结果 其他偏倚来源 总体偏倚风险
    Qian 2023[10] 计算机随机 单盲 采用IWRS进行随机化并根据其发送的分组信息对患者进行相应治疗 有失访,ITT分析 不清楚 低风险
    Cortese 2023[11] 不清楚 单盲 不清楚 有失访 不清楚 不清楚
    Xu 2022[12] 计算机随机 单盲 患者和治疗医生知道
    分组分配,结果评估者
    对分配方案不知情
    有失访 不清楚 低风险
    Farah 2022[13] 计算机随机 双盲 不清楚 有失访 不清楚 低风险
    王振磊2022[14] 不清楚 不清楚 不清楚 无失访 不清楚 不清楚
    张雷2021[15] 不清楚 不清楚 不清楚 无失访 不清楚 不清楚
    Li 2021[16] 不清楚 不清楚 不清楚 有失访,ITT分析 不清楚 不清楚
    Cortese 2020[17] 计算机随机 不清楚 不清楚 有失访 不清楚 低风险
    Tian 2020[18] 不清楚 单盲 不清楚 有失访 不清楚 不清楚
    Jeger 2020[19] 计算机随机 单盲 不清楚 有失访 不清楚 低风险
    Tang 2018[20] 计算机随机 单盲 不清楚 有失访,ITT分析 不清楚 低风险
    Funatsu 2017[21] 计算机随机 不清楚 不清楚 有失访 不清楚 低风险
    Naganuma 2015[22] 不清楚 单盲 不清楚 有失访 不清楚 不清楚
    Latib 2012[23] 不清楚 单盲 不清楚 有失访 不清楚 不清楚
    注:IWRS为交互式Web响应系统。
    下载: 导出CSV
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出版历程
收稿日期:  2023-06-23
刊出日期:  2023-11-13

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