前言

肠促胰素[包括二肽基肽酶-4（DPP-4）抑制剂和胰高血糖素样肽-1（GLP-1）受体激动剂]¹是治疗2型糖尿病的重要选择药物。美国糖尿病协会（ADA）与欧洲糖尿病研究协会（EASD）推荐这2类药物为治疗2型糖尿病的二线药物²。肠促胰素可有效控制血糖^3,4,5，降低体重和血压，且低血糖发生风险很小^{4,5,6,7,8,9,10,11}。

但近期一项大型随机试验（SAVOR-TIMI 53研究¹²，纳入已经确诊或者有心血管疾病风险的2型糖尿病患者）发现：沙格列汀可能增加患者的死亡风险（沙格列汀比安慰剂：5.1%比4.6%）。作为回应，2015年，美国食品药品监督管理局（FDA）发布以下声明：观察到沙格列汀可能增加全因死亡风险——基于800例观察到的死亡事件的意向治疗（ITT）研究分析表明全因死亡风险增加[风险比（HR）=1.11, 95.1%可信区间（CI）：0.96~1.27]——考虑治疗后删失患者的敏感性分析表明有升高全因死亡风险的趋势——在心血管和非心血管相关死亡中也观察到这种趋势¹³。

这一观察结果引起对肠促胰素类药物治疗是否与死亡风险增加有关的担忧，然而来自其他大型试验的结果却不一致。TECOS¹⁴和EXAMINE¹⁵试验——评价西格列汀和阿格列汀的效果——发现不增加死亡风险。来自观察性研究的证据也不一致^{16,17,18,19,20,21}。因此，本研究开展随机对照试验（RCT）的系统性综述和meta分析来评价2型糖尿病患者使用肠促胰素类药物对死亡风险的影响。

方法

按照PRISMA声明报告RCT的系统性综述和meta分析²²。

纳入标准

纳入2型糖尿病患者使用GLP-1受体激动剂或DPP-4抑制剂与使用安慰剂、生活方式改变或其他降糖药物治疗相比的RCT。合格研究报告≥12周的随访时间，且明确报告全因死亡数据。

文献检索

检索Medline、Embase和Cochrane临床对照试验中心注册库(CENTRAL)来查找相关研究，检索时间为各数据库建库起至2017年2月18日，无语言限制。采用主题词（如MeSH主题词）和自由词相结合的方式检索可能合格的研究（附件1，见网站bmj.com）。同时检索美国临床试验注册平台ClinicalTrials.gov来查找其他相关临床试验，并核对所有纳入的已发表文献的死亡数据。该试验注册平台记录了美国食品和药品监督管理局修订法案（FDAAA 801）第801节要求的所有Ⅱ~Ⅳ期药物试验²³，通常包括不良事件的详细列表²⁴。

文献筛选

2名经过方法学培训的研究者使用具有详细说明的标准化的、经预试验测试的表格独立重复地筛选题目、摘要和全文，纳入合格的文献，评价纳入文献的偏倚风险，并提取数据。如遇分歧，研究者通过讨论或第三方协助评判解决。

偏倚风险评价

2名研究者使用修订的Cochrane偏倚风险评价工具独立地评价RCT的偏倚风险，该工具包含的回复选项为"确定或可能是"（归为低偏倚风险）或"确定或可能否"（归为高偏倚风险），这是已被验证的方法^25,26,27。该工具包括以下条目：随机序列产生方法；分配方案隐藏；对受试者、医疗干预实施者、结局评价者和评判者施盲；结果数据不完整；选择性结果报告和其他偏倚来源（详情见www.evidencepartners.com/resources/methodological-resources/）。

数据提取

对于RCT，研究者提取信息包括：纳入研究的基本特征（如作者姓名、出版年份、研究设计、样本量、随访时间）、干预特征（如基线治疗、治疗类型、剂量和研究治疗时间）、患者特征[如年龄、性别、2型糖尿病病程、心血管疾病、体质指数（BMI）、基线糖化血红蛋白（HbA_1c）、空腹血糖（FPG）]、死亡结局（即每个治疗组的死亡人数和用于分析的患者数）。如果发表的文献未报告死亡人数，而ClinicalTrials.gov上相应的注册试验报告死亡数据，则提取注册报告中的结果数据。在试验的延伸阶段，如果初始治疗措施被转换，则提取治疗转换之前的结果数据。对于具有多个随访时间点、数据或报告的试验，则提取随访时间最长的结果数据²⁸。

数据分析和证据质量评价

使用治疗组和对照组报告的数据对所有纳入试验进行meta分析。由于很多试验中事件发生率较低，采用Peto法作为主要分析方法来合并研究间的效应估计²⁹。分析时，排除各研究组均未发生死亡事件的研究。

采用敏感性分析评价其他分析方法对结果的影响：效应量选择[Mantel-Hanszel（M-H）比值比（OR）对M-H RR]；合成方法（Peto法对M-H法）；统计模型（M-H固定效应模型对M-H随机效应模型）；用M-H法合并时（对排除零事件试验），用0.5对零试验进行连续性校正^30,31；合并分析≥2例死亡事件数的试验（即排除零事件或仅有1个事件的试验）。

采用漏斗图和Egger法检测纳入研究以及排除≤1例死亡事件研究的发表偏倚。

采用Cochrane χ²检验和I²统计量检验统计学异质性。根据评价亚组效应可信度的标准³²，预先设定6个亚组假设来解释研究间全因死亡效应估计的变异：基线心血管疾病风险（低风险比高风险比风险不清楚，低风险患者的效应量大）；肠促胰素类型（DPP-4抑制剂比GLP-1受体激动剂，GLP-1受体激动剂的效应量大）；随访时间（≤52周比>52周，长随访时间的效应量大）；对照组类型（安慰剂比其他降糖药物，安慰剂的效应量大）；治疗模式（单一治疗比联合用药，联合用药的效应量大）；单个肠促胰素类药物（不同肠促胰素类药物）。在至少有10个试验可供分析时，采用单变量随机效应meta回归对6个亚组假设进行分析。并且对基线心血管疾病风险、肠促胰素类型、随访时间、对照类型以及治疗模式进行多元meta回归分析。为探索一个明显亚组效应的一致性，使用来自6个大型心血管结局试验的数据（GLP-1受体激动剂或DPP-4抑制剂比安慰剂），另外按肠促胰素药物类型开展2个单因素探索性亚组分析（一个是全因死亡，另一个是心血管事件）。

使用GRADE方法评价证据质量，并计算结局指标的绝对效应估计³³。为计算死亡风险的绝对增加值，利用大型队列研究（该研究纳入的患者之前未患心肌梗死或卒中）的数据来估算基线死亡风险。¹⁶

患者参与

没有患者参与研究问题的制定或者结果测量，也没有患者参与研究方案的设计与研究实施。未要求任何患者对研究结果解释和撰写提出建议。没有计划将研究结果传递给研究参与者以及相关的患者人群。

结果

初检出相关文献19 250篇，阅读题目和摘要后，1 187篇文献进入全文筛选，最终纳入189个RCT，总共155 145例2型糖尿病患者（图1）。

图1　文献筛选流程图

纳入研究的基本特征

189个RCT均由医药企业资助。其中126个RCT纳入低心血管疾病风险的2型糖尿病患者（纳入文献明确报告排除某些确诊的心血管疾病患者），55个RCT纳入心血管疾病风险不清楚的患者（纳入文献未报告是否排除心血管疾病风险的患者），8个RCT纳入高风险或确诊的心血管疾病患者，其中包括6个大型心血管结局试验（附件2表A-B，见网站bmj.com）。

这6个大型心血管结局试验（TECOS试验¹⁴、LEADER试验³⁴、SUSTAIN-6试验³⁵、ELIXA试验³⁶、SAVOR-TIMI 53试验¹²以及EXAMINE试验¹⁵）纳入3 297~16 492例基线有高风险或已有心血管疾病的2型糖尿病患者，中位随访时间为1.5~3.8年，评价的是6种肠促胰素（西格列汀、利拉鲁肽、索马鲁肽、利西拉肽、沙格列汀及阿格列汀）中的一种与安慰剂的比较。这些试验纳入相似患者：平均年龄范围为60.3~65.0岁，平均BMI范围为29.5~32.8 kg/m²，平均HbA_1c范围为7.2%~8.7%，平均FPG范围为8.2~8.7 mmol/L，平均或中位糖尿病病程范围为7.2~13.9年（附件2表A，见网站bmj.com）。

183个其他RCT中，153个RCT是Ⅲ期临床试验。随访时间范围为12~234周（随访时间中位数为24周，四分位数间距为24~52周），患者平均年龄范围为49.7~74.9岁，平均或中位BMI范围为21.7~37.1 kg/m²，平均HbA_1c范围为6.6%~10.2%，平均FPG值范围为6.2~12.2 mmol/L，平均或中位糖尿病病程范围为1.0~15.9年（附件2表A，见网站bmj.com）；其中119个RCT评价的是DPP-4抑制剂，68个RCT评价GLP-1受体激动剂，4个RCT同时评价DPP-4抑制剂和GLP-1受体激动剂；130个RCT中对照组为安慰剂，69个RCT中对照组为其他降糖药物，16个RCT中对照组同时包括安慰剂和其他降糖药物；71个RCT使用肠促胰素类药物作为单一疗法，121个RCT使用联合用药法，9个RCT同时给予2种治疗方案（附件2表C，见网站bmj.com）。

偏倚风险评价

6个大型心血管结局试验均采用了正确的随机序列产生方法，实施了分配方案隐藏，对患者和医疗干预实施者实施盲法，无选择报告偏倚，其中5个试验（83.3%）结果数据完整。6个大型心血管结局试验的组间基线均衡。

183个其他RCT中，177个RCT（96.7%）采用了正确的随机序列产生方法，170个RCT（92.9%）实施了分配方案隐藏，155个RCT（84.7%）对患者和医疗干预实施者实施盲法。各试验组间均衡。仅47个RCT（25.7%）结果数据完整（附件2表D，见网站bmj.com）。

对全因死亡风险的影响

189个RCT中，77个RCT（40.7%）报告在研究过程中无死亡发生。其他112个RCT（59.3%）报告在151 614例患者中发生3 888例死亡事件，其中3 592例（92.4%）来自6个大型心血管结局试验。

meta分析结果显示，肠促胰素类药物与对照组相比，死亡风险在组间的差异无统计学意义[1 925/84 136比1 963/67 478；OR=0.96，95%CI：0.90~1.02，I²=0%；率差（RD）=比对照低3/1 000，95%CI（比对照低7/1 000~比对照高1/1 000）/5年·1 000例患者；中等质量证据，由于GLP-1受体激动剂与DPP-4抑制剂之间的不一致性而降级]（图2和表1）。肠促胰素与安慰剂/未使用相应药物比较的RCT在meta分析中占97%权重，肠促胰素与其他降糖药物比较的RCT在meta分析中占4%权重。

图2　肠促胰素与对照组相比的全因死亡风险

漏斗图和统计检测均无证据表明存在发表偏倚（图3，Egger检验P=0.21）。对排除≤1例死亡事件研究进行发表偏倚检测，得出类似结果（附件3图A，Egger检验P=0.33）。敏感性分析显示未发现明显的差异：效应量选择（M-H RR=0.95，95% CI：0.90~1.01）；合成方法（M-H OR=0.95，95%CI：0.89~1.01）；统计模型（随机效应模型M-H OR=0.95，95%CI：0.89~1.02）；M-H法合并对零事件试验时，用0.5来进行连续性校正（M-H OR=0.95，95%CI：0.89~1.01）；合并分析≥2例死亡事件数的试验（Peto OR=0.96，95%CI：0.90~1.02）（表2）。

图3　肠促胰素与对照组相比的死亡风险漏斗图

单因素meta回归显示，死亡风险与6个预先设定的亚组假设均无关联（随访时间P=0.38；基线心血管疾病风险P=0.20；肠促胰素类型P=0.52；对照组类型P=0.05；治疗模式P=0.80；单个肠促胰素类药物P=0.86；表3）。针对6个大型心血管结局试验的补充亚组分析显示，肠促胰素类型对全因死亡（交互作用P=0.09；GLP-1受体激动剂比安慰剂：654/9 350比730/9 355；M-H OR=0.89，95% CI：0.80~0.99；DPP-4抑制剂比安慰剂：1 120/18 313比1 088/18 230；M-H OR=1.02，95% CI：0.91~1.14；图4）和复合心血管事件（交互作用P=0.19；GLP-1受体激动剂比安慰剂：1 113/9 350比1 229/9 355；M-H OR=0.88，95% CI：0.74~1.04；DPP-4抑制剂比安慰剂：1 527/18 313比1 527/18 230；M-H OR=0.99，95% CI：0.92~1.07；图5）的影响存在同样的趋势。

多元meta回归显示，在调整随访时间、基线心血管疾病风险、对照组类型以及治疗模式因素后，GLP-1受体激动剂可能降低死亡风险，但DPP-4抑制剂未发现类似结果（交互作用P=0.01）。

讨论

结果及解释

本系统综性述和meta分析研究结果不支持肠促胰素类药物增加2型糖尿病患者死亡风险的假设。该发现可以减轻患者和医生的压力，并驳斥由SAVOR-TIMI研究带来的有关升高死亡风险的担忧。

在单因素meta回归分析中，6个预先设定的假设均无差异效应，然而多元meta回归结果则提示GLP-1受体激动剂可能降低患者死亡风险，然而DPP-4抑制剂未发现类似结果。当采用以下11条标准³²评价上述亚组效应可信度时，以下方面支持该假设：该亚组分析是6个预先设定的亚组假设之一；这些特征在基线时测量；基于多元meta回归的交互作用检验有统计学意义，且针对6个心血管结局试验的补充亚组分析发现了类似趋势；亚组分析结果似乎与相关结局一致（例如心血管事件，图5）；此外，就生物学原理而言，动物实验和人体随机对照试验结果均提示GLP-1受体激动剂在持久降低HbA_1C37、体重和血压方面优于DPP-4抑制剂^38,39。

另一方面，该亚组分析是基于试验之间的比较；分析结果并不稳健（亚组效应仅出现在多元meta回归分析中，并未在单因素回归中显现，多元meta回归存在过度拟合的高风险——6个大型心血管结局试验共占总体92.5%的权重），且未预先设定；GLP-1受体激动剂明显降低死亡风险的效应既小且具临界意义。因此，该亚组假设的可信度较低。

优势和局限

本研究的优势在于通过系统、严格的方法纳入关于肠促胰素类药物对死亡风险影响的RCT研究；开展了有限数量的预先设定的亚组分析来探究死亡风险的差异；采用了GRADE方法评估证据质量，并得出肠促胰素类药物不增加死亡风险的证据（表1）。

本研究也存在局限。首先，纳入文献可能选择性地报告死亡数据，这可能产生选择性偏倚风险；为减轻该偏倚，同时检索ClinicalTrials.gov上的报告记录，补充未报告的死亡数据，并最终纳入23篇注册研究报告。其次，无法评估该类药物的长期效应：在纳入的189个研究中，仅有40个研究随访时间超过52周，且大样本研究中最长的随访时间为3.8年。亚组分析结果提示GLP-1受体激动剂与DPP-4抑制剂效应可能存在差异，但该假设的可信度较低。查找到11个GLP-1受体激动剂与DPP-4抑制剂直接比较的试验^{40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50}，但获得的信息有限——6 736名患者中发生15例死亡事件——因此评估结果无参考意义。

与其他研究的比较

3个已发表的meta分析研究^51,52,53报告了GLP-1受体激动剂与安慰剂或其他降糖药物比较，对2型糖尿病患者全因死亡风险的影响。一项meta分析研究，纳入了33个随访时间超过12周的试验，其中有9个试验报告了至少1例死亡事件，研究结果显示GLP-1受体激动剂看起来不增加死亡风险（OR=0.89，95%CI：0.26~1.78）⁵¹；另一项meta分析研究纳入了33个随访时间超过24周的临床试验，其中有14个试验报告了至少1例死亡事件，发现类似结果（M-H OR=0.89，95%CI：0.46~1.70）⁵²。另一项最近发表的meta分析研究，纳入了5个报告死亡结局的试验，结果发现GLP-1受体激动剂对死亡风险无影响（RR=0.90，95%CI：0.70~1.15）⁵³。与上述研究相比，本研究结果主要基于大型心血管结局试验，提示GLP-1受体激动剂可能降低有高风险或已有心血管疾病患者的死亡风险。

4个已发表的meta分析研究报告了DPP-4抑制剂与安慰剂或其他降糖药物相比，对2型糖尿病患者死亡风险的影响^54,55,56,57。Monami等⁵⁴发表的一项meta分析，纳入了41个随访时间超过12周的试验，其中有18个试验报告了至少1例死亡事件，结果显示DPP-4抑制剂不增加患者死亡风险（OR=0.78，95%CI:0.40~1.51）。Savarese等⁵⁵发现，不管随访时间长短，DPP-4抑制剂对死亡风险无影响（随访时间<29周时，RR=1.06，95%CI：0.56~2.01；随访时间≥29周时，RR=1.01，95%CI：0.91~1.13）。Wu等⁵⁶发表的一项meta分析，纳入了43个RCT，报告在50 982名患者中发生了1 228例死亡事件，发现类似结果（RR=1.01，95%CI：0.91~1.13）。最后一个研究，同样由Savarese等⁵⁷发起，纳入了66个样本量超过200名患者且至少报告了1例死亡事件的试验，同样未发现DPP-4抑制剂对死亡风险存在影响（OR=1.01，95%CI：0.93~1.09）。相较之下，本研究纳入了122个较小的试验和3个大型心血管结局试验，结果的CI显著减小，且提示DPP-4抑制剂对死亡风险影响甚微或无影响。

与这些研究相比，本研究纳入了大量的额外研究（38个关于GLP-1受体激动剂和56个关于DPP-4抑制剂的额外RCT）并进行了更为全面的分析。增加的大型心血管结局试验提供了对死亡风险更可靠的评估结果，且亚组分析提出了2类肠促胰素类药物效应存在差异的可能性——虽然亚组假设的可信度较低³²。

结论

当前证据不支持肠促胰素类药物增加2型糖尿病患者死亡风险的假设。需要大型、设计严谨、随访时间充足的随机对照试验进一步明确证实或驳斥GLP-1受体激动剂与DPP-4抑制剂对全因死亡影响的可能差异。