邹琴 王博龙

(宜春学院化学与生物工程学院，宜春 336000)

肥胖威胁人类健康，已成为21世纪世界公共卫生面临的重大挑战[1]。儿童肥胖问题更是日趋严重，发生率逐年攀升，美国儿童和青少年中肥胖的患病率约为17%，而且还在持续增长[2]。自20世纪90年代以来，我国儿童的超重和肥胖率也在不断攀升，1985—2005年，我国主要大城市0～7岁儿童肥胖检出率由0.9%增长至3.2%；1985—2014年，我国7岁以上学龄儿童超重率也由2.1%增至12.2%，肥胖率则由0.5%增至7.3%[3]。儿童期的过度肥胖可持续到成年期，能造成心脑血管疾病、Ⅱ型糖尿病、癌症、脂肪肝、退行性关节炎等疾病[4]。导致儿童肥胖的原因极为复杂，发病机制尚不十分清楚，但已知与遗传因素和非遗传因素(饮食、运动、药物、心理因素、父母教育水平、生活方式、喂养方式、出生体重、经济收入和睡眠时间等)有关，非遗传因素对肥胖的发生有着重要的影响。近年来有关早期抗生素暴露与儿童肥胖风险的相关性逐渐引起专家关注，相关研究结果陆续报道，Ajslev等[5-8]的4项研究认为早期抗生素暴露可增加儿童超重或肥胖的风险，而Murphy等[9-10]的2项研究报告则否认早期抗生素暴露与儿童肥胖风险的关联性，有关早期抗生素暴露与儿童肥胖风险有无关联尚不明确。本研究通过制定严格的纳入和排除标准，对有关早期抗生素暴露与儿童肥胖风险的队列研究进行Meta分析，旨在系统评价早期抗生素暴露与儿童肥胖风险的相关性。

1 资料与方法

1.1 纳入标准

(1)研究主题为早期抗生素暴露与儿童肥胖风险的相关性，早期包括产前、婴儿期(0～1岁)和幼儿期(1～3岁)；(2)研究类型：队列研究，随访时间≥2年；(3)抗生素作为暴露因素，结局指标为超重、肥胖、BMIz值或体重z值；(4)文献中直接提供了相对危险度(risk ratio, RR)或均数差(mean difference, MD)及其95%可信区间(confindence interval,CI)或者能从文中提供的数据计算出来。

1.2 排除标准

(1)同一研究重复发表的文献；(2)非队列研究设计或人群随访时间＜2年；(3)研究结果不能提供所需要的数据信息；(4)综述、评论类文献。

1.3 检索策略

以“抗生素”、“儿童肥胖”、“超重”、“体重指数”“队列研究”为中文检索词，以“antibiotic”，“childhood obesity”，“overweight”，“BMI”及“cohort study”为英文检索词。计算机检索PubMed、CNKI、维普期刊和万方数据库，查找所有考察抗生素暴露对儿童肥胖风险的文献，检索时限从建库到2017年9月。同时手工检索相关专业杂志并追溯纳入文献的参考文献。

1.4 文献筛选及资料提取

由2位研究者根据上述检索策略，独立筛选文献、提取资料、并交叉核对，如遇分歧，讨论解决，必要时提交第三方裁定。资料提取内容包括研究作者及年份、研究地点、研究设计类型、抗生素暴露时间及随访时间、调整的混杂因素及调整后结局指标的RR、OR值。如果一项研究报告了多次随访的数据，使用最长随访时间的数据。

1.5 文献质量评价

采用Newcastle-Ottawa Scale(NOS)量表[11]对所纳入的研究进行质量评价。评价标准共9分：①研究对象选择，包括暴露组的代表性、未暴露组的代表性、暴露因素的确定、肯定研究起始时尚无需要观察的结局指标4个方面，共4分；②组间可比性，包括设计和统计时考虑暴露组和未暴露组的可比性，共2分；③结果测量，包括结局指标的评价、随访时间足够长、暴露组和未暴露组随访的完整性3个方面，共3分。本研究将得分≥7分定为高质量研究。

1.6 统计分析

采用Stata 12.0软件进行Meta分析。通过χ2检验和I2检验对同类研究间的异质性进行评价，若I2≤50%，P≥0.10，说明研究间存在异质性的可能性小，使用固定效应模型；若I2＞50%，P＜0.10，说明研究间具有异质性，则对其异质性来源进行分析。队列研究采用RR、MD作为分析效应量，计算其95%CI；根据暴露时间和性别进行亚组分析；敏感性分析为依次剔除单个研究后重新进行Meta分析，估计综合效应大小；发表偏倚通过绘制漏斗图直观判断和采用Egger回归法进行量化检测，检验标准为α=0.05，若α＞0.05，说明不存在明显的发表偏倚。

2 结果

2.1 文献检索结果

初步检索得到相关文献532篇，阅读文题和摘要，剔除重复以及与研究目的无关文献501篇，剩余31篇，然后阅读全文进一步排除不符合纳入标准或无法提取数据的16篇研究(9项无法提取数据的研究，4项不符合纳入标准的研究和3项横断面研究)，最终纳入15篇队列研究[5-10,12-20]进行Meta分析。文献筛选流程及结果见图l。

2.2 纳入研究的基本特征及质量评价

图1 文献筛选流程图Fig.1 The flow chart of the literature screening

纳入15项队列研究，发表时间从2011—2017年，共465648例研究对象。7项研究[5,7-8,13-14,16-17]以超重为结局指标；7项研究[6-8,12-13,15,18-19]以肥胖为结局指标；7项研究[8-9,12,14,17-18,20]以BMIz值为结局指标；2项研究[10,14]以体重z值为结局指标。4项研究[5,7,13,17]分析了性别因素对早期抗生素暴露与儿童肥胖关系的影响。4项研究[12-13,16,20]的抗生素暴露时间为产前；8项研究[5-10,15,19-20]的抗生素暴露时间为婴儿期；4项研究[6,14,17-18]的抗生素暴露时间为幼儿期。所有研究的设计和统计分析均考虑了混杂因素的影响，并在计算结果时进行了调整。纳入研究的NOS评分为7～9分，质量较高。纳入研究的基本特征及评分见表1。

2.3 Meta分析结果

2.3.1 超重

(1)6篇队列研究[5,7-8,13-14,17]评估了早期抗生素暴露与儿童超重风险的相关性，各研究间没有明显的异质性(I2=0，P=0.461)，选择RR作为合并统计量，采用固定效应模型进行Meta分析。结果显示：早期抗生素暴露将增加儿童超重的风险，结果具有统计学意义(RR=1.20，95%CI1.08～1.32，P＜0.001)。按照研究人群的抗生素暴露时间进行亚组分析，结果显示：产前、婴儿期、幼儿期抗生素暴露都将增加儿童超重的风险(产前：RR=1.27，95%CI1.09～1.44；婴儿期：RR=1.16，95%CI0.99～1.34；幼儿期：RR=1.03，95%CI0.56～1.50)，见图2。(2)以性别为亚组对4项队列研究[5,7,13,17]进行分析，结果显示男孩、女孩都有超重风险，结果具有统计学意义(男孩：RR=1.35，95%CI1.17～1.53；女孩：RR=1.17，95%CI1.00～1.33)，见图3。

表1 纳入研究的基本特征及质量评价Tab.1 Basic characteristics and quality evalution of included studies

2.3.2 肥胖

7篇队列研究[6,8,12-13,15,18-19]评估了早期抗生素暴露与儿童肥胖风险的相关性，各研究间没有明显的异质性(I2=41.2%，P=0.117)，选择RR作为合并统计量，采用固定效应模型进行Meta分析。结果显示：早期抗生素暴露将增加儿童肥胖风险，结果具有统计学意义(RR=1.23，95%CI1.19～1.27，P＜0.001)。按照研究人群的抗生素暴露时间进行亚组分析，结果显示：产前、婴儿期、幼儿期抗生素暴露都将增加儿童肥胖的风险(产前：RR=1.38，95%CI1.11～1.64；婴儿期：RR=1.25，95%CI1.21～1.29；幼儿期：RR=1.14，95%CI1.05～1.22)，见图4。

2.3.3 BMIz值

6篇队列研究[5,8,11-12,17,19]评估了早期抗生素暴露与儿童BMIz值的关系，各研究间没有明显的异质性(I2=0,P=0.717)，选择MD作为合并统计量，采用固定效应模型进行Meta分析。结果显示：早期抗生素暴露将增加儿童BMIz值评分，结果具有统计学意义(MD=0.06，95%CI0.03～0.08，P＜0.001)。按照研究人群的抗生素暴露时间进行亚组分析，结果显示：婴儿期、幼儿期抗生素暴露都将增加儿童BMIz值评分(婴儿期：MD=0.07，95%CI0.03～0.11；幼儿期：MD=0.05，95%CI0.01～0.08)；产前抗生素暴露没有统计学意义(产前：MD=0.05，95%CI-0.41～0.51)，由于纳入研究的文献只有1篇，结果有待商榷(图5)。

2.3.4 体重z值

2篇队列研究[10-11]评估了早期抗生素暴露与儿童体重z值的关系，各研究间没有明显的异质性(I2=0，P=0.523)，选择MD作为合并统计量，采用固定效应模型进行Meta分析。结果显示：早期抗生素暴露将增加儿童体重z值评分，结果具有统计学意义(MD=0.07，95%CI0.02～0.11，P=0.007)，见图6。

2.4 敏感性分析

图2 儿童超重风险的Meta分析森林图Fig.2 Forest plot of childhood overweight risk

图3 以性别为亚组分析儿童超重风险的Meta分析森林图Fig.3 Forest plot of childhood overweight risk (subgroup analyses by gender)

图4 儿童肥胖风险的Meta分析森林图Fig.4 Forest plot of childhood obesity risk

图5 儿童BMI z值的Meta分析森林图Fig.5 Forest plot of childhood BMI z-score

图6 儿童体重z值的Meta分析森林图Fig.6 Forest plot of childhood weight z-score

对各结局指标纳入研究逐个剔除进行敏感性分析，异质性未发生改变。结果如表2所示：超重的效应量RR范围为1.15～1.22，95%CI范围为0.99～1.37；肥胖的效应量RR范围为1.16～1.25，95%CI范围为1.09～1.21；BMIz值的效应量MD范围为0.05～0.06，95%CI范围为0.02～0.10，差异均具有统计学意义。各合并效应量无明显改变，结果与剔除前总体趋势一致。敏感性分析表明结果稳健性好。

2.5 发表偏倚分析

对15篇文献进行发表偏倚检验，各研究效应的漏斗图视觉观察相对对称。采用Egger回归法定量对主要结局指标(超重、肥胖、BMIz值)纳入文献进行分析，Bias一行中P＞∣t∣结果分别为0.422、0.472和0.481，各检验结果均大于0.05，提示不存在发表偏倚。

表2 敏感性分析Tab.2 Sensitivity analysis

3 讨论

儿童肥胖率持续上升已成为全球儿童健康的一大挑战，降低儿童肥胖率势在必行，而明确儿童肥胖相关危险因素，特别是非遗传因素有助于我们制定有效的预防干预措施。早在20世纪50年代，抗生素就被发现能够促进家畜体重增加，且早期应用比晚期应用效果显著[21]。抗生素是婴幼儿的常见用药，且常常使用不恰当，有关抗生素早期暴露是否会增加儿童肥胖风险的争议也从未停息。2016年《Gastroenterology》及《JAMA》杂志上的两项关于儿童肥胖与抗生素相关性的最新研究结果也大不相同，刊登在《Gastroenterology》上的Scott等[18]的研究表明，儿童接受3种以上抗生素出现早期肥胖的风险更高，且暴露量越大，关联比例越大。但《JAMA》杂志上的Gerber等[10]的研究评估了抗生素产前暴露对儿童体重的影响，未发现抗生素与肥胖关联。国内复旦大学王和兴等[22]的一项横断面研究显示儿童肥胖与兽用抗生素或主要用于动物的抗生素暴露有明显的关联性，而与主要用于人的抗生素则未显示出有意义的联系。基于上述研究结论分歧较大的原因，有必要采用Meta分析来系统评价早期抗生素暴露与儿童肥胖风险的相关性。

本Meta分析纳入了15个队列研究，同类研究间的没有异质性。纳入文献的NOS平均得分为8分，整体质量较高；进行了亚组分析和敏感性分析，进一步对结果的可靠性进行了论证。研究结果显示：无论暴露时间在产前、婴儿期还是幼儿期，早期抗生素暴露都会增加儿童超重和肥胖风险，根据现有资料进行亚组分析，发现超重风险增加与早期抗生素暴露对象的性别无关。此外，早期抗生素暴露也会增加儿童BMIz值和体重z值的评分。

既然Meta分析显示早期抗生素暴露与儿童肥胖密切相关，那么有没有抗生素增加儿童超重和肥胖风险的科学依据？现代研究发现早期抗生素暴露增加儿童肥胖风险的机理与下列因素有关：(1)长期应用抗生素可导致肠道菌群失调甚至紊乱[23-25]，而食物的消化程度、热量的吸收程度、物质代谢等都与人体肠道菌群有着密切的联系，Cox等[26]将接受过青霉素处理的小鼠与正常小鼠的肠道菌群移植到另两组无菌小鼠的肠道内，结果移植了青霉素处理组的小鼠在体重和脂肪增长上都快于另一组。(2)抗生素不仅影响肠道菌群构成，还影响到人体肝脏的脂质代谢、骨密度、胰岛素敏感性等[27-29]。由此可见，早期抗生素暴露增加儿童肥胖风险是有科学证据的，这就提醒人们在婴幼儿中要谨慎使用抗生素，必要时采取一些预防措施，如补充ω-3脂肪酸[30]、肠道碱性磷酸酶[31]等，防止肠道菌群紊乱及其带来的儿童肥胖风险。

本研究的局限性：(1)尽管对主题相关文章进行了全面的检索，但由于亚洲地区的相关研究几乎空缺，所纳入的研究人群主要来自于欧洲(7篇)和北美洲(7篇)，因此，将结论外推至我国及亚洲地区可能会稍有偏差。(2)纳入的部分研究并未全部校正传统的肥胖危险因素，故可能存在混杂偏倚。(3)纳入的大部分研究没有明确随访期间有无抗生素暴露以及其对研究结果所带来的影响。(4)各研究中暴露的抗生素种类、剂量也不大相同，它们对儿童肥胖的影响也可能不同。(5)纳入的部分研究未明确肥胖儿童的抗生素暴露方式，而临床短期冲击暴露与来自饮食、环境中的长期小剂量暴露可能会存在不同影响。

综上所述，早期抗生素暴露会增加儿童肥胖风险，儿童使用抗生素需谨慎。鉴于纳入原始文献的质量和样本来源的局限性, 更确切的结论尚需要更大样本、更高质量的临床研究来进一步验证。