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    藥師干預(yù)對2型糖尿病患者臨床結(jié)局影響的meta分析

    2022-11-15 06:47:00李杰陳曉菲張衛(wèi)施曉卉倪磊蔣志濤徐子寒柳春娣張家港市中醫(yī)醫(yī)院藥學(xué)部江蘇張家港215600
    中南藥學(xué) 2022年9期
    關(guān)鍵詞:藥師異質(zhì)性血糖

    李杰,陳曉菲,張衛(wèi),施曉卉,倪磊,蔣志濤,徐子寒,柳春娣(張家港市中醫(yī)醫(yī)院藥學(xué)部,江蘇 張家港 215600)

    2 型糖尿?。╰ype 2 diabetes patients,T2DM)是一組因胰島素分泌不足或胰島素抵抗,以高血糖為特征的代謝性疾病。2019年我國的糖尿病人數(shù)已達(dá)到1.164 億,位居全球第一[1]。糖尿病及并其發(fā)癥不僅降低了患者生活質(zhì)量,增加了醫(yī)療費(fèi)用支出,更給我國的衛(wèi)生資源帶來了巨大壓力[2]。鑒于糖尿病的疾病特征,最新版中國2 型糖尿病防治指南指出以醫(yī)師、護(hù)師、營養(yǎng)師、運(yùn)動師為主的多學(xué)科管理團(tuán)隊(duì)能夠從多維度有效控制血糖并延緩并發(fā)癥發(fā)生,但并未關(guān)注藥師的作用[3]。多項(xiàng)研究顯示,藥師可通過解決患者的藥物相關(guān)問題(drug related problems,DRP)、強(qiáng)化患者關(guān)于糖尿病知識的記憶、提高患者用藥依從性等方式,改變患者血糖控制不佳的狀況[4-5]。本文旨在評價國內(nèi)外藥師對2 型糖尿病患者進(jìn)行干預(yù)的臨床療效,從而評價藥師作為多學(xué)科管理團(tuán)隊(duì)中的一員在糖尿病管理中發(fā)揮的重要作用。

    1 資料與方法

    1.1 檢索策略

    計(jì)算機(jī)檢索PubMed、Cochrane Library、Web of Science、Embase、知網(wǎng)、萬方、維普等數(shù)據(jù)庫。檢索時限均為2000年1月—2021年8月。中文檢索詞為“藥師”“臨床藥師”“2 型糖尿病”“干預(yù)”“管理”;英文檢索詞為“Pharmacist”“Clinical Pharmacist”“Diabetes type 2”“Diabetes mellitus type 2”“Type 2 diabetes”“Intervention”“Management”。

    1.2 納入標(biāo)準(zhǔn)

    ① 研究對象:確診2 型糖尿病的患者;②研究類型:隨機(jī)對照試驗(yàn)(randomized controlled trial,RCT);③ 主要結(jié)局指標(biāo):糖化血紅蛋白(HbA1c);④ 次要結(jié)局指標(biāo):空腹血糖(FBG)、血糖達(dá)標(biāo)率(HbA1c <7%)、收縮壓(SBP)、舒張壓(DBP)、總膽固醇(TC)、三酰甘油(TG)、低密度脂蛋白膽固醇(LDL-C)、高密度脂蛋白膽固醇(HDL-C)、體質(zhì)量指數(shù)(BMI)、用藥依從性等。

    1.3 排除標(biāo)準(zhǔn)

    ① 非隨機(jī)對照試驗(yàn);② 未報(bào)告結(jié)局指標(biāo)的研究;③ 非英文、非中文發(fā)表的研究;④ 綜述、回顧性研究、病例報(bào)告、臨床試驗(yàn)研究;⑤ 無法獲取原文的研究;⑥ 妊娠糖尿病或糖尿病合并妊娠患者。

    1.4 文獻(xiàn)篩選與資料提取

    由兩名研究者檢索文獻(xiàn)并進(jìn)行篩選,排除不相關(guān)文獻(xiàn),剩余文獻(xiàn)進(jìn)行全文閱讀并進(jìn)一步排除不符合納入標(biāo)準(zhǔn)的文獻(xiàn)。篩選完成后由兩名研究者各自對相關(guān)資料進(jìn)行提取,提取資料包括納入研究的基本信息、各研究的基線特征、干預(yù)措施以及結(jié)局指標(biāo)等,并交叉核對結(jié)果。如出現(xiàn)意見不統(tǒng)一,與第三位研究者共同商議并達(dá)成共識。

    1.5 納入研究的偏倚風(fēng)險(xiǎn)分析

    采用Cochrane 手冊推薦的RCT 偏倚風(fēng)險(xiǎn)評價工具進(jìn)行質(zhì)量評價。由兩名研究者獨(dú)立進(jìn)行,如出現(xiàn)意見不統(tǒng)一,與第三位研究者共同商議并達(dá)成共識。

    1.6 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

    采用RevMan 5.4 版軟件進(jìn)行meta 分析。采用I2檢驗(yàn)進(jìn)行異質(zhì)性分析,對異質(zhì)性小的研究(P>0.1,I2≤50%)采用固定效應(yīng)模型;對異質(zhì)性較大的研究(P≤0.1,I2>50%)先通過亞組分析探究異質(zhì)性來源,若異質(zhì)性對結(jié)果無實(shí)質(zhì)性影響,則采用隨機(jī)效應(yīng)模型。連續(xù)型變量采用均數(shù)差(mean difference,MD),二分類變量采用比值比(odds ratio,OR)表示合并效應(yīng)量。區(qū)間估計(jì)采用95%置信區(qū)間(confidence interval,CI),P<0.05 表示差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。對無法進(jìn)行meta 分析的結(jié)局指標(biāo)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)。采用Stata 軟件分析發(fā)表偏倚和敏感性,Egger’s 和Begg’s 檢驗(yàn)方法檢測發(fā)表偏倚。

    2 結(jié)果

    2.1 文獻(xiàn)篩選結(jié)果

    根據(jù)制訂的檢索策略共獲得文獻(xiàn)1567 篇,包括295 篇中文文獻(xiàn)、1272 篇英文文獻(xiàn),剔除重復(fù)文獻(xiàn)后得1181 篇。通過閱讀標(biāo)題、摘要和全文,排除不符合納入標(biāo)準(zhǔn)的文獻(xiàn),最終納入文獻(xiàn)20 篇,均為RCT 研究。文獻(xiàn)篩選流程見圖1。

    圖1 文獻(xiàn)篩選流程圖Fig 1 Literature screening process

    2.2 納入文獻(xiàn)的基本特征與質(zhì)量評價

    最終納入文獻(xiàn)20 篇[6-25],文獻(xiàn)基本特征見表1,均為RCT,研究樣本量65 ~322 例,干預(yù)時長從5 ~22 個月。偏倚風(fēng)險(xiǎn)質(zhì)量評估結(jié)果見圖2,20 個研究的隨機(jī)化方法描述均較為清楚且報(bào)道了失訪和退出情況,8 個研究描述了分配方案隱藏,20 個研究的實(shí)施偏倚風(fēng)險(xiǎn)較高,數(shù)據(jù)資料均較為完整,無選擇性報(bào)告,其他偏倚來源尚不清楚。納入文獻(xiàn)質(zhì)量偏上。

    表1 納入文獻(xiàn)基本特征 (±s)Tab 1 Characteristics of the included studies (±s)

    表1 納入文獻(xiàn)基本特征 (±s)Tab 1 Characteristics of the included studies (±s)

    注:⑴ HbA1c; ⑵ FBG;⑶ 血糖達(dá)標(biāo)率(blood glucose compliance rate)(HbA1c <7%);⑷ SBP;⑸ DBP;⑹ TC;⑺ TG;⑻LDL-C;⑼HDL-C;⑽ BMI;⑾用藥依從性(medication compliance)。

    納入研究對照/干預(yù)研究對象干預(yù)時長及隨訪頻率結(jié)局指標(biāo)樣本量年齡Ting 2021[6]63/6852.2±11.38/51.5±11.27>18 歲,2 型糖尿病患者,HbA1c >7%,至少服用一種降糖藥共1年,第1、3、6、12 個月隨訪⑴⑾Javaid 2019[7]52/8350.4±7.7/50.3±10.5>18 歲,2 型糖尿病患者,HbA1c >8%共9 個月,每3 個月隨訪1次⑴⑶⑷⑸⑹⑺⑻⑼⑽⑾Michiels 2019[8]162/160 66.3±10.9/65.1±11.4>18 歲,2 型糖尿病患者,HbA1c >7%共1年,隨訪7 次,前6 個月每月隨訪1 次,第12 個月隨訪1 次⑴⑶⑷⑸⑻Goruntla 2019[9]155/151 59.2±8.7/57.4±8.918 ~75 歲,2 型糖尿病患者,使用口服降糖藥或者胰島素共1年,第3、6 個月隨訪1次⑴⑷⑺⑻⑽⑾Withidpanyawong 2019[10]92/8858.13±10.10/60.53±10.71 >30 歲,2 型糖尿病患者,HbA1c >7%,使用口服降糖藥共9 個月,每3 個月隨訪⑴⑷⑸⑹⑺⑻⑼⑽⑾Sarayani 2018[11]44/4056.7±11.5/53.4±10.32 型糖尿病患者,HbA1c >7%,使用口服降糖藥共16 次電話隨訪,第3、9個月記錄指標(biāo)⑴⑹⑺⑻⑼⑾Ayadurai 2018[12]65/4955±8.9/58±10>21 歲,2 型糖尿病患者,HbA1c >8%或FBG >7 mmol·L-1 或餐后2 h 血糖>8.5 mmol·L-1共8 個月,隨訪5 次⑴⑶⑷⑸⑹⑺⑻⑼⑽Korcegez 2017[13]77/7562.22±9.54/61.80±10.38 2 型糖尿病患者,HbA1c >7%,至少使用一種降糖藥共22 個月,隨訪12 個月,每月1 次⑴⑵⑷⑸⑹⑺⑻⑼⑽⑾Shao 2017[14]99/100 59.20±10.34/58.86±10.59 >18 歲,確診3 個月以上的2 型糖尿病患者,至少使用一種降糖藥共6 個月,每個月隨訪1 次 ⑴⑵⑶⑷⑸⑹⑺⑻⑼⑽⑾Lim 2016[15]37/3955.62±1.49/57.00±1.562 型糖尿病患者,HbA1c >8%共1年,隨訪8 次⑴⑵⑷⑸⑽⑾Chen 2016[16]50/5072.16±6.6/72.76±5.9≥65 歲,2 型糖尿病患者,HbA1c >9%共8 個月,每個月隨訪1 次 ⑴Butt 2016[17]33/3357.12±10.78/57.42±7.17 2 型糖尿病患者,HbA1c >8%共6 個月,第3、6 個月隨訪 ⑴⑵⑶⑹⑺⑻⑼⑽⑾Jahangard 2015[18] 40/4555.9±8.7/57.3±8.62 型糖尿病患者,HbA1c >7%,使用口服降糖藥(胰島素排除)共5 個月,每個月隨訪1 次 ⑴⑷⑸⑽⑾Xin 2015[19]113/114 59.2±14.2/58.8±14.4≥18 歲,2 型糖尿病患者,過去18 個月未使用過胰島素共12 個月,每個月隨訪1 次 ⑴⑶⑾Wishah 2015[20]54/5253.2±11.2/52.9±9.6≥18 歲,2 型糖尿病患者,HbA1c >6.5%的初診患者,或HbA1c >7%的確診患者共6 個月,第3、6 個月隨訪 ⑴⑵⑹⑺⑻⑼⑽⑾Mour?o 2013[21]50/5061.3±9.9/60.0±10.2≥18 歲,2 型糖尿病患者,餐后2 h 血糖≥10 mmol·L-1,HbA1c >7%共6 個月,每個月隨訪1 次 ⑴⑵⑷⑸⑹⑺⑻⑼⑽Ali 2012[22]63/6566.8±10.2/66.4±12.7>18 歲,2 型糖尿病患者,HbA1c >7%,使用口服降糖藥共12 個月,前2 個月每月隨訪1 次,后面每3 個月隨訪1 次⑴⑵⑷⑸⑹⑺⑻⑼⑽⑽Phumipamorn 2008[23]67/6355.90±13.67/52.27±11.15 ≥18 歲,2 型糖尿病患者,HbA1c >7%共10 個月,每2 個月隨訪1次⑴⑹⑺⑻⑼⑾Fornos 2006[24]56/5664.9±10.9/62.4±10.52 型糖尿病患者,使用口服降糖藥2 個月以上共13 個月,每個月隨訪1 次 ⑴⑵⑶⑷⑸⑹⑺⑻⑼⑽Choe 2005[25]29/3652.2±11.2/51.0±9.0<70 歲,2 型糖尿病患者共24 個月,每個月隨訪1 次 ⑴

    圖2 納入文獻(xiàn)的質(zhì)量評價Fig 2 Quality evaluation of included literature

    2.3 干預(yù)措施

    藥師采用的干預(yù)措施包括:患者教育和咨詢、定期隨訪、藥物治療方案優(yōu)化(其他醫(yī)護(hù)人員討論制訂修改藥物治療方案)、提供藥物配送服務(wù)、識別并幫助解決DRP 等,見表2。其中,患者教育和咨詢、定期隨訪是最常見的干預(yù)措施。

    表2 藥師對糖尿病患者的干預(yù)措施Fig 2 Pharmacist intervention for diabetic patients

    2.4 Meta 分析結(jié)果

    2.4.1 HbA1c 下降值 共納入20 項(xiàng)研究[6-25],各研究間異質(zhì)性顯著(I2=78%,P<0.000 01)。分析20 個研究的納入標(biāo)準(zhǔn),按照患者基線HbA1c 不同進(jìn)行亞組分析,采用隨機(jī)效應(yīng)模型分析,結(jié)果見圖3。藥師干預(yù)組降低HbA1c 的幅度更大[MD=0.97,95%CI=(0.78,1.17),P<0.000 01]。亞組分析顯示,對基線HbA1c >8%組的患者,藥師干預(yù)組HbA1c 的降低幅度比對照組更大[MD=1.30,95%CI=(0.75,1.85),P<0.000 01];對基線HbA1c >7%組的患者,藥師干預(yù)組降低HbA1c 的效果優(yōu)于對照組[MD=0.80,95%CI=(0.52,1.08),P<0.000 01]; 納入標(biāo)準(zhǔn)未對HbA1c 作要求組,藥師干預(yù)組降低HbA1c 的效果仍優(yōu)于對照組[MD=1.00,95%CI=(0.60,1.39),P<0.000 01]。對此meta 分析進(jìn)行敏感性分析,將納入的20 個研究逐一剔除后,雖然MD值及95%CI有細(xì)小變化,但并沒有產(chǎn)生質(zhì)的變化,對結(jié)論影響不大,提示結(jié)果較為可靠。

    圖3 HbA1c 下降值的meta 分析Fig 3 Meta-analysis of HbA1c decline

    2.4.2 FBG 下降值 共納入8項(xiàng)研究[13-15,17,20-22,24],各研究間異質(zhì)性較明顯(I2=94%,P=0.003),進(jìn)行敏感性分析發(fā)現(xiàn),其中1 項(xiàng)研究[15]與其他7項(xiàng)研究相比差異較為顯著。剔除該研究后,其余7 項(xiàng)研究異質(zhì)性明顯降低(I2=50%)。上述7 項(xiàng)RCTs 的meta 分析結(jié)果見圖4,藥師干預(yù)組降低FBG 的效果優(yōu)于對照組[MD=1.50,95%CI=(0.93,2.08),P<0.000 01]。

    圖4 FBG 下降值的meta 分析Fig 4 Meta-analysis of FBG decline

    2.4.3 血糖達(dá)標(biāo)率 共納入7 項(xiàng)研究[7-8,12,14,17,19,24],各研究間無明顯異質(zhì)性(I2=31%,P=0.19),采用固定效應(yīng)模型分析,結(jié)果見圖5。藥師干預(yù)下患者的血糖達(dá)標(biāo)率要優(yōu)于對照組[OR=0.31,95%CI=(0.23,0.41),P<0.000 01]。

    圖5 血糖達(dá)標(biāo)率的meta 分析Fig 5 Meta-analysis of blood glucose compliance rate

    2.4.4 SBP 下降值 共納入12 項(xiàng)研究[7-10,12-15,18,21-22,24],各研究間異質(zhì)性較明顯(I2=91%,P<0.000 01),采用隨機(jī)效應(yīng)模型分析,結(jié)果見圖6。藥師干預(yù)下患者的SBP 降低幅度要大于對照組[MD=8.52,95%CI=(4.84,12.21),P<0.000 01]。對此meta 分析進(jìn)行敏感性分析,將納入的12 個研究逐一剔除后,雖然MD值及95%CI有細(xì)小變化,但并沒有產(chǎn)生質(zhì)的變化,對結(jié)論影響不大,提示本meta 分析結(jié)果較為可靠。

    圖6 SBP 下降值的meta 分析Fig 6 Meta-analysis of SBP decline

    2.4.5 DBP 下降值 納入11 項(xiàng)研究[7-8,10,12-15,18,21-22,24],各研究間異質(zhì)性較明顯(I2=81%,P<0.000 01),采用隨機(jī)效應(yīng)模型分析,結(jié)果見圖7。藥師干預(yù)下患者的DBP 降低幅度要大于對照組[MD=2.51,95%CI=(0.78,4.25),P=0.005]。對此meta 分析進(jìn)行敏感性分析,將納入的11 個研究逐一剔除后,雖然MD值及95%CI有細(xì)小變化,但并沒有產(chǎn)生質(zhì)的變化,對結(jié)論影響不大,提示本meta 分析結(jié)果較為可靠。

    圖7 DBP 下降值的meta 分析Fig 7 Meta-analysis of DBP decline

    2.4.6 TC 下降值 納入12 項(xiàng)研究[7,10-14,17,20-24],各研究間異質(zhì)性較明顯(I2=82%,P<0.000 01),采用隨機(jī)效應(yīng)模型分析,結(jié)果見圖8。藥師干預(yù)組降低TC 的效果要優(yōu)于對照組[MD=0.37,95%CI=(0.09,0.65),P=0.009]。對此meta 分析進(jìn)行敏感性分析,將納入的12 個研究逐一剔除后,雖然MD值及95%CI有細(xì)小變化,但并沒有產(chǎn)生質(zhì)的變化,對結(jié)論影響不大,提示本meta 分析結(jié)果較為可靠。

    圖8 TC 下降值的meta 分析Fig 8 Meta-analysis of TC decline

    2.4.7 TG 下降值 本文共納入13 項(xiàng)研究提供了TG 數(shù)據(jù)[7,9-14,17,20-24],各研究間異質(zhì)性較明顯(I2=82%,P<0.000 01),進(jìn)行敏感性分析發(fā)現(xiàn),其中1 項(xiàng)研究[7]與其他12 項(xiàng)研究相比差異較為顯著。剔除該研究后,其余研究異質(zhì)性明顯降低(I2=41%)。余下12 項(xiàng)RCTs 的meta 分析結(jié)果見圖9,兩組對TG 的改善效果相當(dāng)[MD=0.06,95%CI=(-0.01,0.13),P=0.11]。

    圖9 TG 下降值的meta 分析Fig 9 Meta-analysis of TG decline

    2.4.8 LDL-C 下降值 納入14 項(xiàng)研究[7-14,17,20-24],各研究間異質(zhì)性較?。↖2=39%,P=0.06),采用固定效應(yīng)模型分析,結(jié)果見圖10。藥師干預(yù)組降低LDL-C 的效果要優(yōu)于對照組[MD=0.20,95%CI=(0.12,0.28),P<0.000 01]。

    圖10 LDL-C 下降值的meta 分析Fig 10 Meta-analysis of LDL-C decline

    2.4.9 HDL-C 增長值 本文共納入12 項(xiàng)RCTs進(jìn)行meta 分析,各研究間異質(zhì)性較明顯(I2=77%,P<0.000 01),進(jìn)行敏感性分析發(fā)現(xiàn),其中1 項(xiàng)研究[7]與其他12 項(xiàng)研究相比差異較為顯著。剔除該研究后,其余研究異質(zhì)性明顯降低(I2=42%)。余下11 項(xiàng)RCTs 的meta 分析結(jié)果見圖11,兩組對HDL-C 的改善效果相當(dāng)[MD=0.00,95%CI=(-0.03,0.03),P=1.00]。

    圖11 HDL-C 增長值的meta 分析Fig 11 Meta-analysis of HDL-C growth value

    2.4.10 BMI 下降值 本文共納入13 項(xiàng)相關(guān)研究[7,9-10,12-15,17-18,20-22,24],各研究間異質(zhì)性較?。↖2=45%,P=0.04),采用固定效應(yīng)模型分析,結(jié)果見圖12。藥師干預(yù)組對BMI 的控制效果與對照組相當(dāng)[MD=0.16,95%CI=(-0.03,0.35),P=0.11]。

    圖12 BMI 下降值的meta 分析Fig 12 Meta-analysis of BMI decline

    2.4.11 用藥依從性 有13 項(xiàng)研究描述了患者用藥依從性變化情況。由于不同文獻(xiàn)用藥依從性評價方法不同,故采用描述性分析。結(jié)果顯示,所有研究中在藥師干預(yù)下患者的用藥依從性均能得到改善。

    2.5 發(fā)表偏倚

    采用Stata 15.0 版軟件對HbA1c 下降值的結(jié)果進(jìn)行偏倚風(fēng)險(xiǎn)分析,Begg’s 秩相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果為Z=1.01,P=0.315;Egger’s 檢驗(yàn)結(jié)果為t=1.50,P=0.152,提示不存在發(fā)表偏倚。

    3 討論

    Meta 分析結(jié)果表明,在藥師的積極干預(yù)下,患者的HbA1c、FBG、SBP、DBP、TC 和LDL-C均明顯降低,血糖達(dá)標(biāo)率、用藥依從性均顯著提升,TG、HDL-C 和BMI 變化并無顯著性差異。本研究與文獻(xiàn)報(bào)道[26-29]均表明,藥師對2 型糖尿病患者進(jìn)行積極干預(yù),能夠改善患者的血糖、血壓及部分血脂水平。對2 型糖尿病患者而言,最重要的預(yù)防目標(biāo)是延緩并發(fā)癥的進(jìn)展、降低致殘率和病死率,改善生存質(zhì)量。強(qiáng)化血糖、血壓及血脂控制可以降低糖尿病微血管和大血管病變及心血管死亡風(fēng)險(xiǎn),給患者帶來明顯受益。一項(xiàng)10年期的RCT 研究表明,強(qiáng)化血糖控制能使糖尿病患者微血管疾病風(fēng)險(xiǎn)降低24%,心肌梗死風(fēng)險(xiǎn)降低15%,全因死亡風(fēng)險(xiǎn)降低13%[30];另一項(xiàng)RCT 研究證實(shí),平均隨訪8年后,強(qiáng)化血壓控制相較于對照組,能降低糖尿病患者32%的死亡風(fēng)險(xiǎn)[31],44%的中風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)及37%的微血管疾病風(fēng)險(xiǎn);另一項(xiàng)研究結(jié)果顯示,4年間積極的調(diào)脂治療,每1000 人中至少阻止了37 次主要心血管事件,急性冠心病事件減少了36%,卒中發(fā)生率減少了48%[32]。因此,藥師能夠通過改善糖尿病患者的血糖、血壓、血脂水平,延緩并發(fā)癥的進(jìn)展,提升患者生活質(zhì)量。

    多學(xué)科管理團(tuán)隊(duì)對以糖尿病為代表的慢性病進(jìn)行協(xié)同診治被證實(shí)是行之有效的模式。2020年2月,國家衛(wèi)健委頒布的《關(guān)于加強(qiáng)醫(yī)療機(jī)構(gòu)藥事管理促進(jìn)合理用藥的意見》,要求二級以上醫(yī)療機(jī)構(gòu)拓展藥學(xué)服務(wù)范圍,將藥師納入家庭醫(yī)師簽約服務(wù)團(tuán)隊(duì)[33]。2021年9月,江蘇省衛(wèi)健委頒布的《關(guān)于印發(fā)江蘇省家庭藥師居家藥學(xué)服務(wù)實(shí)施方案的通知》要求家庭醫(yī)師簽約團(tuán)隊(duì)中須配有藥師,負(fù)責(zé)保證合理用藥[34]。盡管政府相關(guān)部門已認(rèn)識到了藥師在慢性病管理中的積極作用,并出臺了一系列指導(dǎo)性的規(guī)劃和建議,但就當(dāng)下而言,社會大眾甚至相當(dāng)一部分的醫(yī)療工作者還未認(rèn)識到藥師的價值,在實(shí)際操作中將藥師納入聯(lián)合管理團(tuán)隊(duì)的醫(yī)療機(jī)構(gòu)少之又少。本研究通過系統(tǒng)評價,論證了藥師干預(yù)能顯著改善糖尿病患者的多項(xiàng)臨床指標(biāo)。當(dāng)下我國的醫(yī)師資源存在巨大缺口,醫(yī)師為患者提供綜合管理的時間并不寬裕,藥師加入糖尿病聯(lián)合管理團(tuán)隊(duì)參與治療,能使患者得到更加優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療服務(wù),也為當(dāng)下我國藥學(xué)服務(wù)轉(zhuǎn)型提供了方向。

    本研究尚存在一定局限性:① 由于納入研究數(shù)量較多,且在患者樣本量、人種、入組標(biāo)準(zhǔn)、干預(yù)措施、干預(yù)時長、隨訪頻率等各方面存在差異,導(dǎo)致多項(xiàng)結(jié)局指標(biāo)在系統(tǒng)評價時顯示存在顯著異質(zhì)性,雖然根據(jù)臨床特征進(jìn)行了亞組分析或敏感性分析,但仍可能影響結(jié)論的可靠性;② 所有研究對方案實(shí)施者及受試者的盲法提示高風(fēng)險(xiǎn)偏倚,這可能與干預(yù)措施在實(shí)際執(zhí)行中難以做到盲法有關(guān);③ 大部分研究在國外進(jìn)行,僅有3 篇在國內(nèi)開展,分析得到的結(jié)果能否轉(zhuǎn)化為可供中國參考的證據(jù),有待進(jìn)一步討論;④ 檢索文獻(xiàn)語言限定為中、英文,可能存在納入研究選擇偏倚。盡管本研究存在上述局限,但我們在進(jìn)行系統(tǒng)評價的過程中盡量減少了偏倚的產(chǎn)生。

    基于本次系統(tǒng)評價,藥師積極干預(yù)2 型糖尿病患者的治療,能夠改善患者的血糖、血壓及部分血脂水平,從而延緩并發(fā)癥的發(fā)生,提高患者的生活品質(zhì)。但以上結(jié)論受納入研究方法學(xué)質(zhì)量和樣本質(zhì)量限制,研究結(jié)果有待加強(qiáng)驗(yàn)證,后期將持續(xù)納入更多設(shè)計(jì)嚴(yán)格、長期隨訪的大樣本RCT 進(jìn)一步評價藥師干預(yù)糖尿病的有效性。

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