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幽门螺杆菌与非酒精性脂肪性肝病关系的Meta分析
DOI: 10.12449/JCH240713
利益冲突声明：本文不存在任何利益冲突。
作者贡献声明：喻余珍负责设计论文框架，起草论文；喻余珍、邱烈旺负责实验操作，研究过程的实施；喻余珍负责数据收集，统计学分析，绘制图表；邱烈旺负责论文修改；何平负责拟定写作思路，指导撰写文章并最后定稿。
Association between Helicobacter pylori and nonalcoholic fatty liver disease： A Meta-analysis
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摘要:
目的 探讨幽门螺杆菌（HP）感染与非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）二者的关系。 方法 本研究根据PRISMA指南完成，PROSPERO注册号：CRD42023408932。检索PubMed、Cochrane Library、Web of Science、Embase、CBM、万方、中国知网、维普等数据库成立截至2023年6月的相关文献。选择纳入有明确HP检测标准及NAFLD评估标准，与此同时采用多因素分析评估二者相关性的病例对照研究、横断面研究及队列研究。选择优势比（OR）及其95%CI作为效应量，采用STATA 15.0软件进行Meta分析。 结果 共纳入33项原始研究，包含236 514例受试者。Meta分析结果提示，HP与NAFLD高患病率相关（OR=1.25，95%CI：1.16～1.35，P<0.05，I2=93.7%），在样本量、HP诊断方式、原始研究质量、受试者健康状况、原始研究类型方面分别行亚组分析，未找到明确的异质性来源。以样本量、HP诊断方式、原始研究质量、受试者健康状况、原始研究类型为协变量行Meta回归分析，结果提示受试者健康状况、原始研究类型可能为异质性来源。敏感性分析提示总体结果稳定，漏斗图及Egger检验未提示明显发表偏倚。 结论 在总体人群中，HP与NAFLD高患病率相关，仍需要大规模的前瞻性队列研究具体和全面地评价HP与NAFLD之间的相关性。 Abstract:Objective To investigate the association between Helicobacter pylori infection and nonalcoholic fatty liver disease （NAFLD）. Methods This study was conducted acoording to the PRISMA guideline， with a PROSPERO registration number of CRD42023408932. Databases including PubMed， the Cochrane Library， Web of Science， Embase， CBM， Wanfang Data， CNKI， and VIP were searched for related articles published up to June 2023. This study was conducted for the case-control studies， cross-sectional studies， and cohort studies that included clear detection criteria for HP and evaluation criteria for NAFLD and performed the multivariate analysis to investigate the association between HP infection and NAFLD. Odds ratio （OR） and its 95% confidence interval （CI） were selected as the effect measures， and STATA 15.0 software was used to perform the Meta-analysis. Results A total of 33 primary studies were included， with 236 514 subjects in total. The Meta-analysis showed that HP was associated with the high prevalence rate of NAFLD （OR=1.25， 95%CI： 1.16 — 1.35， P<0.05， I2=93.7%）. Subgroup analysis was conducted in terms of sample size， the diagnostic method for HP， the quality of primary study， the health status of subjects， and the type of primary study， but no clear source of heterogeneity was found. The Meta-regression analysis was conducted with the covariates of sample size， the diagnostic method for HP， the quality of primary study， the health status of subjects， and the type of primary study， and the results showed that the health status of subjects and the type of primary study might be the sources of heterogeneity. Sensitivity analysis showed that the overall results were stable， and funnel plots and the Egger test showed no significant publication bias. Conclusion HP is associated with the high prevalence rate of NAFLD in the general population， and large-scale prospective cohort studies are still needed to specifically and comprehensively evaluate the association between HP and NAFLD. -
Key words:
- Helicobacter Pylori /
- Non-alcoholic Fatty Liver Disease /
- Meta-analysis
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目前全球非酒精性脂肪性肝病（non-alcoholic fatty liver disease，NAFLD）患病率已达32.4%，是最为流行的慢性肝病之一［1］。最新数据［2］表明，近30年（1990—2019年）NAFLD患病率增长10.5%～16%，NAFLD相关死亡率由1.75%增长到2.18%。NAFLD的发生发展过程主要分为4个阶段：单纯性脂肪肝（simple fatty liver，SFL）、脂肪性肝炎（non-alcoholic steatohepatitis，NASH）、肝纤维化和肝硬化。其中，不健康的饮食和久坐的行为方式［3］、2型糖尿病［4］、腹型肥胖［5］是影响其发生发展的重要危险因素。然而，在行为方式中，除了饮食和运动外，睡眠作为重要环节亦不容忽视。近年来对于睡眠在各种慢性疾病中的作用研究逐渐增多，尤其是发现睡眠和昼夜节律对参与食欲调节及能量代谢的激素有较大影响，睡眠障碍可增加肥胖和2型糖尿病的患病风险［6］。NAFLD作为代谢紊乱相关疾病，睡眠是否影响以及如何影响NAFLD的发生发展，目前说法不一。本研究基于团队已建立的队列资源，拟分析不同睡眠情况与NAFLD发生发展的关系，探讨NAFLD的睡眠相关危险因素，旨在为NAFLD的预防和治疗提供思路。
1. 资料与方法
1.1 研究对象
选取2022年6月—2023年6月首都医科大学附属北京友谊医院通州门诊部体检且问卷资料完整的人群（健康体检队列）1 893例，2022年6月—2023年6月于首都医科大学附属北京友谊医院就诊的脂肪肝患者（脂肪肝门诊队列）203例。根据《非酒精性脂肪性肝病防治指南（2018年更新版）》（以下简称《指南》）［7］，排除以下人群：（1）未行腹部B超检查者；（2）HBsAg阳性或在病史中填写既往有HBV感染史者；（3）酗酒者，折合乙醇量男性
1.2 分组及方法
将B超无脂肪肝表现的研究对象纳入非脂肪肝组（non-NAFLD组）（n=1 122），B超显示有脂肪肝且ALT<1.5倍正常值上限（ULN）的研究对象纳入SFL组（n=624），B超显示有脂肪肝且ALT
1.3 资料收集
收集纳入研究对象的年龄、性别、身高、体质量、既往病史等一般情况，以及于本院统一进行的实验检查指标。所有研究对象均需填写包含匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）量表的调查问卷。
1.4 PSQI评价标准
PSQI是经过验证和使用最为广泛的睡眠障碍评估量表之一［10］，主要用于评定受试者最近1个月的睡眠质量，分为7项，分别是睡眠质量、入睡时间、睡眠时间、睡眠效率、睡眠紊乱、催眠药物、日间功能障碍，每项按0～3等级计分，等级越高，状况越差。累计各成分得分为PSQI总分，总分范围为0～21分，得分越高，表示睡眠质量越差，其中0～5分为睡眠情况很好（0级），6～10分为睡眠情况尚可（1级），11～15分为睡眠情况一般（2级），16～21分为睡眠情况很差（3级）。
1.5 统计学方法
采用SAS 9.2软件进行统计学分析。计量资料符合正态分布的以
2. 结果
2.1 一般资料
non-NAFLD、SFL和NASH组在年龄、性别、文化程度、吸烟、糖尿病、高血压等一般资料方面差异均有统计学意义（P值均<0.001）。3组在BMI、ALT、TG、HDL-C水平上均具有统计学差异（P值均<0.05）（表1）。
表 1 3组间一般资料比较Table 1. The comparison of general information in three groups指标 non-NAFLD组（n=1 122） SFL组（n=624） NASH组（n=122） 统计值 P值 年龄（岁） 39.58±7.71 42.78±7.74 38.94±10.04 F=35.88 <0.001 男［例（%）］ 550（49.02） 506（81.09） 82（67.21） χ2=175.40 <0.001 本科以上学历［例（%）］ 721（64.26） 335（53.69） 35（28.69） χ2=65.90 <0.001 吸烟［例（%）］ 87（7.75） 131（20.99） 25（20.49） χ2=68.57 <0.001 糖尿病［例（%）］ 12（1.07） 58（9.29） 22（18.03） χ2=105.83 <0.001 高血压［例（%）］ 72（6.42） 147（23.56） 36（29.51） χ2=127.79 <0.001 BMI（kg/m2） 22.88±2.74 27.11±3.19 31.94±10.04 F=639.40 <0.001 ALT（U/L） 16.00（12.00～22.00） 27.00（19.00～39.00） 94.00（83.00～115.00） χ2=649.38 <0.001 TG（mmol/L） 0.89（0.69～1.22） 1.65（1.18～2.36） 1.84（1.34～2.30） χ2=552.89 <0.001 HDL-C（mmol/L） 1.41（1.21～1.63） 1.13（1.01～1.29） 1.15（0.97～1.29） χ2=383.33 0.002 2.2 3组间睡眠情况比较
non-NAFLD、SFL和NASH组在PSQI量表总评分分级以及其包含的7个睡眠因素的0～3分分级中的人数比例比较，差异均有统计学意义（P值均<0.05）（图1）。
图 1 3组PSQI量表总分及因子分比较Figure 1. The comparison of the PSQI total score and each factor scores in three groups2.3 NAFLD的睡眠危险因素分析
在单因素分析中显示，与non-NAFLD组比较，除睡眠时间短可增加NAFLD的患病风险（P<0.007），其余各因子分比较，差异均无统计学意义（P值均>0.007）。通过年龄、性别校正后，睡眠总体情况差（P<0.05）、入睡时间长、睡眠时间短、睡眠紊乱严重（P值均<0.007）是NAFLD患病的危险因素。随后通过年龄、性别、文化程度、吸烟、糖尿病、高血压、BMI、TG、HDL-C多因素校正后，PSQI总分和各个因子分比较，差异均无统计学意义（P值均>0.007）（表2）。
表 2 睡眠情况与NAFLD的关联分析Table 2. The association between sleep condition and NAFLD变量 患病率 单因素模型 年龄性别校正模型 多因素校正模型 OR（95%CI） P值 OR（95%CI） P值 OR（95%CI） P值 PSQI总分 697/1 763 Ref Ref Ref 49/105 1.34（0.90～1.99） 0.148 1.67（1.09～2.56） 0.019 0.75（0.41～1.38） 0.360 睡眠质量 590/1 435 Ref Ref Ref 156/433 0.81（0.65～1.01） 0.058 0.90（0.71～1.13） 0.357 0.67（0.48～0.93） 0.017 入睡时间 580/1 497 Ref Ref Ref 166/371 1.28（1.02～1.61） 0.035 1.61（1.26～2.07） <0.001 1.02（1.00～1.04） 0.414 睡眠时间 648/1 695 Ref Ref Ref 98/173 2.11（1.54～2.90） <0.001 2.19（1.56～3.08） <0.001 1.05（0.65～1.70） 0.834 睡眠效率 670/1 671 Ref Ref Ref 76/197 0.94（0.69～1.27） 0.683 0.93（0.67～1.29） 0.655 0.71（0.46～1.11） 0.133 睡眠紊乱 665/1 701 Ref Ref Ref 81/167 1.47（1.07～2.02） 0.018 1.69（1.20～2.39） 0.003 1.03（0.64～1.67） 0.903 催眠药物使用 729/1 818 Ref Ref Ref 17/50 0.77（0.43～1.39） 0.386 0.92（0.49～1.74） 0.806 0.65（0.28～1.51） 0.317 日间功能障碍 463/1 117 Ref Ref Ref 283/751 0.85（0.71～1.03） 0.103 1.02（0.83～1.25） 0.862 0.85（0.65～1.12） 0.241 2.4 NAFLD不同程度分组的危险因素分析
在单因素分析中，SFL的睡眠质量与non-NAFLD组比较，差异有统计学意义（P<0.007），而在多因素校正模型中，与non-NAFLD组比较，SFL的PSQI总分和各因子分数均无统计学差异（P值均>0.007）。在单因素分析中，与non-NAFLD组比较，睡眠总体情况差（P<0.05）、入睡时间长、睡眠时间短、睡眠紊乱严重（P值均<0.007）与NASH患病密切相关。在年龄性别校正模型中显示，与non-NAFLD相比，睡眠总体情况差（P<0.05）、入睡时间长、睡眠时间短、睡眠紊乱严重（P值均<0.007）与NASH患病密切相关。在多因素校正模型中，与non-NAFLD组比较，入睡时间长、睡眠时间短和睡眠紊乱严重（P值均<0.007）是NASH患病的危险因素（表3）。
表 3 睡眠情况与NAFLD不同程度的关联分析Table 3. The association between sleep condition and different severity in NAFLD变量 患病率 单因素模型 年龄性别校正模型 多因素校正模型 OR（95%CI） P值 OR（95%CI） P值 OR（95%CI） P值 SFL vs non-NAFLD PSQI总分 594/1 763 Ref Ref Ref 30/105 0.96（0.61～1.52） 0.865 1.14（0.70～1.86） 0.600 0.67（0.36～1.25） 0.208 睡眠质量 507/1 435 Ref Ref Ref 117/433 0.70（0.55～0.90） 0.005 0.78（0.60～1.00） 0.054 0.63（0.45～0.89） 0.008 入睡时间 507/1 497 Ref Ref Ref 94/371 0.79（0.61～1.04） 0.089 0.96（0.72～1.28） 0.769 0.84（0.74～1.43） 0.059 睡眠时间 568/1 695 Ref Ref Ref 56/173 1.38（0.96～1.98） 0.083 1.29（0.88～1.90） 0.199 0.83（0.50～1.37） 0.470 睡眠效率 560/1 671 Ref Ref Ref 64/197 0.95（0.69～1.30） 0.731 0.91（0.64～1.29） 0.601 0.74（0.47～1.15） 0.181 睡眠紊乱 577/1 701 Ref Ref Ref 47/167 0.98（0.68～1.42） 0.920 1.06（0.72～1.58） 0.760 0.83（0.50～1.38） 0.466 催眠药物使用 610/1 818 Ref Ref Ref 14/50 0.76（0.40～1.43） 0.390 0.90（0.46～1.78） 0.769 0.68（0.29～1.59） 0.378 日间功能障碍 401/1 117 Ref Ref Ref 223/751 0.78（0.64～0.95） 0.055 0.94（0.76～1.17） 0.562 0.81（0.61～1.07） 0.140 NASH vs non-NAFLD PSQI总分 103/1 763 Ref Ref Ref 19/105 3.51（2.01～6.14） <0.001 4.16（2.35～7.37） <0.001 1.31（0.54～3.15） 0.547 睡眠质量 83/1 435 Ref Ref Ref 39/433 1.43（0.96～2.15） 0.081 1.53（1.02～2.30） 0.042 1.02（0.59～1.78） 0.938 入睡时间 50/1 497 Ref Ref Ref 72/371 6.44（4.36～9.53） <0.001 7.35（4.92～10.99） <0.001 4.04（2.33～7.03） <0.001 睡眠时间 80/1 695 Ref Ref Ref 42/173 7.33（4.72～11.39） <0.001 8.54（5.40～13.52） <0.001 3.53（1.83～6.82） <0.001 睡眠效率 110/1 671 Ref Ref Ref 12/197 0.90（0.48～1.69） 0.748 0.98（0.52～1.84） 0.953 0.42（0.17～1.03） 0.058 睡眠紊乱 88/1 701 Ref Ref Ref 34/167 4.65（2.96～7.32） <0.001 5.06（3.19～8.03） <0.001 2.96（1.48～5.93） 0.002 催眠药物使用 119/1 818 Ref Ref Ref 3/50 0.83（0.25～2.75） 0.763 1.05（0.31～3.52） 0.939 0.42（0.07～2.45） 0.335 日间功能障碍 62/1 117 Ref Ref Ref 60/751 1.35（0.93～1.97） 0.114 1.45（0.99～2.11） 0.056 1.23（0.75～2.01） 0.412 3. 讨论
我国近20年（1999—2018年）NAFLD患者数量快速增长，特别是在年轻人群中［12］，且NAFLD与肝外肿瘤、糖尿病、心血管疾病和代谢综合征的发病率呈正相关，提示需要提高认识并采取积极行动，以控制NAFLD在中国的大流行［13］。行为方式的改变是NAFLD目前最好的干预方法［14］，但更多关注集中于行为方式中的饮食和运动［15］。
近年来，随着对睡眠的广泛关注，很多学者发现睡眠障碍相关因素是NAFLD的危险因素。一项包含了18篇文献的Meta分析［16］显示，NAFLD患者可能有更严重的白天嗜睡和更短的睡眠时间。尤其是阻塞型呼吸睡眠暂停与NAFLD的发生和发展密切相关，且独立于肥胖等其他共同危险因素［17］。Wang等［18］调查了中国22 807例参与者，发现晚睡与NAFLD患病率增加有显著相关性。Zarean等［19］在伊朗包括9 151名参与者的队列研究中发现，在控制了社会人口学、生活方式、临床和生物学变量后，NAFLD患者与睡眠效率（RR=0.92，95%CI：0.88～0.96）和安眠药使用（RR=1.48，95%CI：1.17～1.88）存在较强相关性。而本研究与以上结论尚有不同，通过本团队建立的健康体检队列和脂肪肝门诊队列进行单因素分析发现，睡眠时间短增加了NAFLD的患病风险，而在进行一般情况、高血压、糖尿病、体质量、血脂等多因素校正后，睡眠障碍相关因素与NAFLD患病无密切关联，这与Liu等［20］近期发表的文献结论一致。
现有针对NASH与睡眠关系的研究较少，本研究发现无论单因素、年龄性别校正模型还是多因素校正模型均显示，入睡时间长、睡眠时间短和严重的睡眠紊乱是NASH患病的危险因素，而与SFL无密切关联，说明睡眠障碍因素在SFL发展为NASH的过程中起到了较为重要的作用。
然而，本研究仅为横断面研究，所得结论只能说明相关性而无明确因果关系，后续队列持续收集资料后将对纵向数据进行归纳整理，讨论睡眠与SFL和NASH的因果关系。其次，本研究作为观察性研究，基线中各因素的差异提示可能存在潜在混杂因素，笔者团队采用了多因素校正模型的结果作为主要评价模型，以避免混杂因素导致的虚假关联。再次，本研究根据《指南》提出当ALT水平升高时更倾向于出现了NASH的描述，将本研究中ALT
本研究根据NAFLD不同严重程度分为两个阶段——SFL和NASH，分别讨论其睡眠相关的危险因素，发现睡眠问题对于SFL的发生可能不存在显著影响，而对于SFL发展为NASH发挥了重要作用，提示在未来“既病防变”中需要更加关注睡眠问题带来的危害，积极宣教，降低NAFLD进展的疾病负担。
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表 1 检索策略
Table 1. Search strategy
搜索编号 检索词及检索字段 1 Helicobacterpylori ［MeSH］ 幽门螺杆菌［ti，ab，kw］OR 幽门螺旋菌［ti，ab，kw］OR 幽门螺旋杆菌［ti，ab，kw］OR 螺旋菌［ti，ab，kw］ OR Helicobacterpylori［ti，ab，kw］OR Helicobacterpylon［ti，ab，kw］ 2 Helicobactor pylori［ti，ab，kw］OR Campylobacterpylori［ti，ab，kw］ OR Campylobacterpylorisubsp. Pylori［ti，ab，kw］ OR Campylobacterpyloris［ti，ab，kw］ OR H. Pylori［ti，ab，kw］ OR Helicobacternemestrinae［ti，ab，kw］ OR Helicobacterspp［ti，ab，kw］ OR HP［ti，ab，kw］ 3 #1 OR #2 4 non-alcoholic fatty liver disease ［MeSH］ 非酒精性脂肪肝［ti，ab，kw］OR 非酒精性脂肪肝病［ti，ab，kw］OR 单纯性脂肪肝［ti，ab，kw］OR 非乙醇性脂肪肝［ti，ab，kw］OR 非乙醇性脂肪性肝病［ti，ab，kw］OR 非酒精性脂肪性肝病［ti，ab，kw］ 5 非酒精性肝［ti，ab，kw］OR NAFLD［ti，ab，kw］OR fatty liver ［ti，ab，kw］OR fatty liver， nonalcoholic ［ti，ab，kw］OR fatty livers， nonalcoholic ［ti，ab，kw］OR NAFL［ti，ab，kw］OR NASH［ti，ab，kw］OR nonalcoholic fatty liver disease ［ti，ab，kw］OR nonalcoholic hepatosteatosis ［ti，ab，kw］OR nonalcoholic liver steatosis ［ti，ab，kw］OR nonalcoholic steatotic hepatopathy［ti，ab，kw］OR nonalcoholic fatty livers ［ti，ab，kw］OR nonalcoholic FLD［ti，ab，kw］OR nonalcoholic hepatic steatosis ［ti，ab，kw］OR nonalcoholic hepatosteatosis ［ti，ab，kw］OR nonalcoholic liver steatosis ［ti，ab，kw］OR nonalcoholic steatohepatitis ［ti，ab，kw］OR steatohepatitides， nonalcoholic ［ti，ab，kw］OR steatohepatitis，nonalcoholic ［ti，ab，kw］ 6 #4 OR #5 7 #3 AND #6 注：ti，题目；ab，摘要；kw，关键词。 
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表 2 文章基本数据提取
Table 2. Article basic data extraction table
第一作者 年份 OR 95%CI 受试者来源 国家及 地区 样本量（例） NAFLD诊断方式 HP诊断方式 数据采集时间 研究类型 Kim［12］ 2017 1.16 1.05～1.3 HP感染者 韩国 17 028 超声 HP IgG酶联免疫吸附试验 2005年1月—2013年12月 队列研究 Abdel-Razik［13］ 2018 1.08 1.02～1.25 HP感染者 埃及 369 超声联合肝脂肪变性指数和脂肪肝指数计算 粪便抗原检测 2015年5月—2017年12月 队列研究 Abo-Amer［14］ 2020 1.029 0.60～1.46 门诊就诊者 发展中 国家 646 超声（瞬时弹性成像） 粪便抗原检测 2019年6月— 10月 横断面研究 Wernly［15］ 2022 0.96 0.82～1.13 筛查结直肠癌的无症状患者 奥地利 5 338 超声 组织学活检 2010年2月—2020年3月 横断面研究 张玲［16］ 2017 15.09 10.0～22.8 住院患者 乌鲁木齐 712 超声 14C呼气试验 2014年10月—2015年10月 病例对照 郑华波［17］ 2019 1.18 0.88～1.59 HP感染者 武汉 2 063 超声 13C呼气试验 2011年1月—2012年12月 队列研究 Wang［18］ 2022 1.016 0.96～1.07 体检者 武汉 71 633 超声 13C呼气试验 2015年1月—2019年12月 横断面研究 郭月欢［20］ 2022 1.721 1.29～2.3 体检者 安徽 960 超声 14C呼气试验 2019年5月—2021年6月 病例对照 Yan［21］ 2021 1.35 1.02～1.79 体检者 大理 1 185 超声 13C呼气试验 2017年1月—2019年6月 横断面研究 杨文［22］ 2020 2.733 1.38～5.4 住院患者 潍坊 160 超声 13C呼气试验 2019年1月— 7月 病例对照 Xu［23］ 2020 1.664 1.55～1.79 体检者 北京 7 803 超声 HP IgG、IgM酶联免疫吸附试验 2012年—2015年 横断面研究 王砚砚［24］ 2019 3.66 3.01～4.31 门诊及住院患者 大连 520 超声 14C呼气试验 2013年10月—2017年10月 病例对照 Jiang［25］ 2019 1.27 1.07～1.5 体检者 唐山 4 081 超声 13C呼气试验 2015年 横断面研究 侯莉［26］ 2018 1.516 1.28～2.35 体检及门诊患者 镇江 43 216 超声 13C呼气试验 2012年12月—2016年12月 横断面研究 Kang［27］ 2018 1.17 0.95～1.43 全国人口 调查 美国 5 404 超声 HP IgG酶联免疫吸附试验 1988年—1994年第三次全国健康与营养调查 横断面研究 郭丽琳［28］ 2016 1.115 1.1～1.14 体检者 四川 6 737 超声 14C呼气试验 2015年3月— 6月 横断面研究 刘安楠［29］ 2014 1.265 1.12～1.4 体检者 北京 14 373 超声 14C呼气试验 2011年 横断面研究 朱曼［30］ 2020 1.472 1.13～1.93 体检者 吉林 2 179 B超联合FibroTouch检查提示CAP值≥240 dB/m HP IgG酶联免疫吸附试验 2015年8月—2018年9月 横断面研究 张雪［31］ 2020 1.614 1.35～1.93 体检者 宁夏 3 947 超声 14C呼气试验 2018年1月—12月 横断面研究 王海玉［32］ 2017 4.041 1.88～8.67 体检者 陕西 856 超声 HP IgG酶联免疫吸附试验 2016年3月— 6月 横断面研究 柏小芬［33］ 2015 0.568 0.38～0.86 体检及住院患者 暨南 1 031 超声 HP IgG酶联免疫吸附试验 2014年9月—2015年1月 横断面研究 Wang［34］ 2021 0.221 0.07～0.74 体检者（≥ 20岁女性） 北京 1 898 超声 13C呼气试验 2018年7月—10月 横断面研究 许雪峰［35］ 2022 1.867 0.7～5.0 住院患者（糖尿病） 福建 920 超声 快速尿素酶 试验 2018年1月— 9月 病例对照 彭程［36］ 2019 1.031 0.47～2.28 体检者 徐州 317 超声 14C呼气试验 2016年４月—2018年８月 横断面研究 续表
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表 3 亚组分析结果
Table 3. Subgroup analysis results
组别 OR（95%CI） I2值 P值 样本量（随机效应模型） <5 000例组 1.42（1.12～1.81） 94.2% 0.004 ≥5 000例组 1.14（1.07～1.21） 91.5% <0.001 受试者健康状况（随机效应模型） 健康组 1.16（1.09～1.23） 88.6% <0.001 不健康组 1.67（1.16～2.43） 96.9% 0.006 HP诊断方式1）（随机效应模型） 尿素呼气试验组 1.28（1.18～1.39） 94.0% <0.001 血清学抗体组 1.24（0.97～1.58） 92.0% 0.080 粪便抗原检测组 1.08（0.98～1.19） 0.0% 0.140 研究类型（随机效应模型） 病例对照组 2.77（1.25～6.13） 97.5% 0.012 横断面研究组 1.14（1.08～1.21） 87.9% <0.001 队列研究组 1.12（1.04～1.20） 0.0% 0.002 文章质量（随机效应模型） 高质量组 1.20（1.10～1.31） 91.7% <0.001 中质量组 1.17（1.04～1.32） 78.1% 0.010 低质量组 2.53（1.21～5.30） 94.7% 0.014 注：1）因组织学活检诊断HP、快速尿素酶试验仅1项研究，故不进行其分组。
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表 4 Meta回归分析结果
Table 4. Meta regression analysis results
分组依据 P值 样本量 0.507 受试者健康状况 0.009 HP诊断方式 0.196 研究类型 0.002 文章质量 0.772
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第一作者 年份 OR 95%CI 受试者来源 国家及 地区 样本量（例） NAFLD诊断方式 HP诊断方式 数据采集时间 研究类型 Yu［37］1） 2018 地区人口 浙江 20 389 超声 13C呼气试验 2015年1月—12月 横断面研究 分组1 1.053 1.02～1.09 分组2 1.067 1.01～1.09 分组3 1.165 1.02～1.49 分组4 1.183 1.09～1.56 张瑜［38］ 2020 0.901 0.74～1.10 体检者 深圳 5 889 超声 13C呼气试验 2018年3月—2019年12月 病例对照 Han［39］ 2021 0.96 0.78～1.19 体检者 首尔 1 784 CAP HP IgG酶联免疫吸附试验 2018年1月—12月 横断面研究 Liu［40］ 2021 体检者 四川 超声 13C呼气试验 2018年2月—2019年6月 横断面研究 男性 1.048 0.87～1.26 3 089 女性 0.901 0.69～1.18 2 576 Fan［41］ 2018 1 0.7～1.3 体检者 上海 21 456 超声 14C呼气试验 2013年5月—2014年6月 横断面研究 Cai［42］ 2018 0.94 0.70～1.27 体检者 武汉 2 051 超声 14C呼气试验 2016年6月—12月 横断面研究 陈长喜［43］ 2016 1.09 0.94～1.27 体检者 宁波 5 159 超声 14C呼气试验 2013年3月—11月 横断面研究 罗超［44］ 2021 1.641 0.33～8.16 体检者 湖南 178 超声 14C呼气试验 2020年1月— 6月 横断面研究 帕孜热·赛福丁［45］ 2016 0.887 0.70～1.08 体检者 新疆 2 323 超声 13C、14C呼气试验 2012年5月—2014年5月 横断面研究 注：CAP，受控衰减参数。1）分组1：白细胞<5.30×109/L；分组2：白细胞≥5.30×109/L～6.0×109/L；分组3：白细胞≥6.0×109/L～7.0×109/L；分组4：白细胞≥7.0×109/L。
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