材料和方法
数据源和搜索策略
所有分析均根据PRISMA指南进行[7]以及用于系统审查干预措施的科克伦手册。PRISMA指南侧重于随机试验，但PRISMA声明规定，“PRISMA也可以用作报告其他类型研究的系统综述的基础”。使用PubMed、ScienceDirect、SinoMed和国家知识基础设施数据库搜索文献。截至2013年4月，使用关键词POCD和S-100β、NSE、IL-1β、IL-6、IL-8、TNF-α进行搜索。所选的所有文章仅包括人体研究。在相关研究的参考列表中搜索其他报告。尚未发布标准化审查协议。
研究选择
包括测量POCD活体受试者炎症标记物浓度的原始研究。纳入标准如下：1.）病例对照研究，包括非POCD受试者作为对照；2.）人体受试者；3.）明确的诊断标准，如混淆评估方法[8]韦氏成人智力量表的数字-符号替代测试（作为注意力的测量）[2,9]和基于DSM-III标准的诊断，使用Mini-Metal State检查进行检查[10,11]等等。
如果出现以下情况，则排除研究：1）文章为病例报告；2.）试验测量了额外刺激后外周血细胞的炎症标记物浓度；3.）试验没有根据POCD状态对结果进行分组；4.）日期格式不可用。
数据提取
三名独立评分员检查了每一篇检索到的文章。结果在评分员之间进行了比较，关于纳入的任何分歧均以协商一致的方式解决。对每篇相关文章的方法和结果部分进行分析，并提取POCD组和非POCD组的细胞因子浓度指标，其格式为：平均值（标准差，SD）、中位数（四分位间距，IQR）或中位数（范围，R）。如果数据以无法提取平均值和标准偏差的格式呈现，则尝试向出版物的相应作者请求这些措施。如果数据以中位数（R）格式表示，我们的模拟表明，公式“R/4”是中等规模样本（15<n≤70）标准偏差（方差）的最佳估计值。对于大样本（n>70），公式“R/6”给出了标准偏差的最佳估计值[12]. 如果数据以中位数（IQR）格式表示，则使用公式“IQR/1.35”计算标准偏差[13].
质量得分评估
三位作者使用纽卡斯尔-渥太华量表（NOS）独立评估了纳入研究的质量[14]. NOS的范围在零到九颗星之间。根据病例对照研究的3个主要组成部分计算质量分数：选择研究组（0-4星）、研究组的可比性（0-2星）和确定感兴趣的暴露（0-3星）。得分为七星或更高的研究被认为是高质量的。分歧已按上述方式解决。(表S2)
统计分析
使用随机效应模型（DerSimonian和Laird方法）计算每个结果的标准化平均差（SMD）和95%置信区间（95%CI）。如果预期存在显著异质性，则随机效应模型更可取，因为它们假设并解释了不确定性估计中的可变潜在效应，包括研究内和研究间方差。Q统计量是使用齐方检验计算的，以量化组合结果之间的异质性。显著的Q统计量表明了联合试验特征的多样性。使用I计算不一致性2指数来确定异质性的影响。
为了确定异质性的潜在来源，在对照受试者年龄和性别匹配的研究中，在排除炎症共病受试者的研究中以及在使用可比分析方法的研究中进行了计划的亚组分析。对SMD与术前外周炎症标记物、年龄和性别进行了计划研究水平的荟萃回归分析。敏感性分析用于调查每个个体研究对总体荟萃分析总结估计的影响。
使用漏斗图和艾格检验评估发表偏倚的风险。漏斗图用于根据样本量绘制成分研究的影响大小，Egger检验用于检测漏斗图中的偏度，以及数据中的出版偏差。研究中检查了选择性报告偏差的风险。当组间差异不显著时，使用Altman的置信区间描述方法。荟萃回归分析（使用metareg）用于测试效应大小是否受特定研究设计特征的影响。使用STATA 12.0版进行分析（德克萨斯州大学城STATA Corporation，2012）
结果
文献检索结果
我们纳入了13项符合条件的研究[2,8–11,15–22]在我们的荟萃分析中(表S1). 在这项荟萃分析中，我们包括7项关于S-100β的研究，3项关于IL-1β的研究、5项关于IL-6的研究、4项关于TNF-α的研究和6项关于NSE的研究。显示了研究选择程序。
细胞因子浓度
在检测S-100β时，POCD受试者的外周血炎症标志物浓度（SMD[95%CI]）明显高于非POCD受试验者（1.377[0.423，2.331]，p值<0.001 N[POCD/非POCD]=178/391,7项研究，和IL-6（1.614[0.603,2.624]，p值<0.001，N[POCD/非POCD]=91/99，5项研究，，但在检测NSE、IL-1β或TNF-α时则没有。()
外周血S-100β的研究。S-100β森林图显示了外周血S-100β与术后认知功能障碍（POCD）之间关系的随机效应荟萃分析结果。标准化平均差显示在水平轴上；阳性值表示POCD患者的血清水平较高；阴性值表示对照组受试者的血清水平较高。虚线位于总体标准化平均差值处。CI，置信区间；SMD，标准化平均差。
外周血IL-6的研究。IL-6森林图显示了外周血IL-6浓度与POCD之间关联的随机效应荟萃分析结果。标准化平均差显示在水平轴上；阳性值表示患者血清水平较高；阴性值表示对照组受试者的血清水平较高。虚线位于总体加权平均差值处。CI，置信区间；SMD，标准化平均差。
表1
每个测量的外周炎症标记物的比较结果总结。
| 主要影响
| 异质性
|
|---|
| 细胞因子 | 研究 | N（P/NP） | SMD公司 | 95%置信区间 | Z轴 | 第页 | 芝加哥2
| 数据流 | 第页 | 我2
|
|---|
| S-100β | 7 | 178/391 | 1.377 | 0.423, 2.331 | 2.83 | 0.005 | 117.35 | 6 | 0 | 94.9% |
| 白介素-6 | 5 | 91/99 | 1.614 | 0.603,2.624 | 3.13 | 0.002 | 43.78 | 4 | 0 | 90.9% |
| NSE公司 | 6 | 156/347 | 0.377 | -0.042,0.796 | 1.76 | 0.078 | 20.84 | 5 | 0.001 | 76.0% |
| IL-1β | 三 | 47/70 | 0.612 | -0.439，1.662 | 1.14 | 0.254 | 14.19 | 2 | 0.001 | 85.9% |
| 肿瘤坏死因子-α | 4 | 86/105 | 0.374 | -0.341,1.089 | 1.03 | 0.305 | 16.31 | 三 | 0.001 | 81.6% |
异质性调查
以每毫升象形图或每毫升毫克数比较所有炎症标志物浓度；然而，在所有的比较中都发现了显著的异质性。对于NSE，一个I276%的指数表明中度异质性，但我们观察到血浆NSE浓度升高与POCD之间没有显著关系（在5项研究中，p值=0.078，POCD/非POCD=135/282）。S-100β和IL-6与POCD状态显著相关，但异质性较高（S-100β：χ2=117.35（[d.f.=6]），p值=0.000，I2=94.9%, τ2=1.5417; 对于IL-6：χ2=43.78（[d.f.=4]，p值=0.000，I2= 90.9%, τ2= 1.190) ().
敏感性分析
进行敏感性分析以确定异质性的主要来源。对于所有炎症标记物，没有一项研究定性地改变了SMD，对其“省略”分析的点估计不在“组合”分析的置信区间之外。相对于“组合”分析，其“省略”的元分析估计在显著性上有所不同。这些表明该荟萃分析的结果是稳定的。
元回归
采用荟萃回归分析评估术前和术后外周血中所研究炎症标记物浓度之间的相关性。只有当术前和术后外周血浓度至少有五次不同研究的测量值，并且在没有显著SMD的情况下具有显著SMD或显著异质性时，我们才进行此分析。荟萃回归分析发现，POCD患者的SMD与术前IL-6外周血浓度之间存在显著正相关（系数=0.0587，p值=0.038，5项研究，和). SMD与术前S-100β外周血浓度无相关性（系数=9.554，p值=0.290，6项研究，和).
应用荟萃回归分析POCD患者术前IL-6血浓度与血浆IL-6 SMD的相关性。5项研究中术前IL-6外周血浓度与外周血IL-6 SMD的曲线图显示了一条拟合的随机效应回归线。（5项研究，系数=0.0587，p值=0.038）系数。，系数。
表2
术后和术前S-100β和IL-6外周炎症浓度SMD的荟萃复发。
| 细胞因子 | 研究次数 | τ2 | 我2物件 | 调整后R2
| 系数。 | 标准误差。 | t吨 | P> |t（t）| | [95%置信区间] |
|---|
| S100β#
| 6 | 2.106 | 94.27% | 9.22% | 9.554 | 7.839 | 1.22 | 0.290 | -12.21,31.32 |
| 白介素-6##
| 5 | 0.2118 | 61.02% | 87.46% | 0.0587 | 零点零一六六 | 3.54 | 0.038 | 0.0059 0 .1114 |
所有受试者术前S-100β血浓度与血浆S-100βSMD的相关性（采用荟萃回归）。在6项研究中，术前S-100β外周血浓度与外周血S-100βSMD的曲线图显示出随机效应的荟萃回归线。（6项研究，系数=9.554，p值=0.290）系数。，系数。
出版和选择性报道偏见
如漏斗图所示，未检测到发表偏倚的显著风险，在外周血S-100β、NSE和炎症细胞因子（包括IL-1β、IL-6和TNF-α）的研究中，未发现效应大小与样本大小之间存在显著相关性。然而，只有在荟萃分析中包含至少10项研究时，才建议使用漏斗图不对称性测试。因此，采用Egger检验来评估不对称性和发表偏见。结果表明，没有证据表明发表偏倚：同时报告负面结果表明报告偏倚的风险较低；大多数被纳入的研究检测了多种生物标志物，大多数研究报告至少有一个显著比较，也报告了至少一个非显著比较。()
表3
艾格关于出版和选择性报道偏见的测试结果。
| | 艾格检验（偏差）
|
|---|
| 细胞因子 | 系数 | 95%置信区间 | t吨 | 第页 |
| S-100β | 5.998 | -6.389,18.39 | 1.24 | 0.268 |
| 白介素-6 | 10.19 | -1.384 ,21.76 | 2.80 | 0.068 |
| NSE公司 | -0.3398 | -2.997,2.317 | 0.74 | 0.517 |
| IL-1β | 23.19 | -35.50,81.87 | 5.02 | 0.125 |
| 肿瘤坏死因子-α | -4.995美元 | -40.44,30.45 | -0.61 | 0.606 |
讨论
van Harten及其同事的一项研究表明，免疫反应是心脏POCD最重要的病因之一[23]. Buvanendran还发现心脏和非心脏POCD与炎症反应有关[24]. 在这个荟萃分析中，我们旨在阐明炎症因子与POCD之间的关系。我们的结果表明，IL-6和S-100β是POCD相关的促炎标记物。尽管个别研究中报告了阳性和阴性结果，但该荟萃分析加强了临床证据，即POCD伴有外周炎症反应。由于可用的研究数量有限，其他促炎细胞因子，如IL-10和IL-8，没有参与该分析。
POCD患者和对照组患者的IL-1和TNF-α浓度无显著差异。手术后，老年患者经常患有POCD，在身体恢复后可能会持续很长时间。手术引起的组织损伤可激活外周固有免疫系统，从而释放炎症介质[25].
IL-1β是一种促炎细胞因子，在许多中枢神经系统疾病中有助于神经炎症[26]以及脑内炎症反应的发展，以及TNF-α和IL-6[5,27]. 在大鼠中，IL-1β信使RNA（mRNA）在术后第1天和第3天显著增加，在第1天检测到蛋白表达增加。术后第1天TNF-αmRNA显著增加，但蛋白表达没有增加[28].
由于样本量小和研究之间的显著异质性，我们的研究结果可能无法被解释为真正的负面结果。其他证据表明POCD具有炎症活性，这可能是外周促炎标记物诱导POCD的机制。在小鼠模型中，Barrientos及其同事证明，手术时单一脑干内注射白细胞介素-1受体拮抗剂（IL-1RA）足以阻止行为缺陷和神经炎症反应。外周注射相同剂量的IL-1RA未能产生保护作用。这些数据有力地支持了IL-1β在POCD中的中枢而非外周特殊作用[29].
全麻手术后，TNF-α是第一个释放的细胞因子，其浓度在手术后30分钟达到峰值（p值<0.05）。Terrando解释说TNF-α在认知能力下降中很重要。TNF-α是IL-1的上游，刺激其在大脑中的产生。外周阻断TNF-α可以限制IL-1的释放，并防止手术诱导认知功能下降小鼠模型的神经炎症和认知功能下降[30]. Belarbi发现TNF-α合成抑制剂DT（3,6'dithiothalidomide）可以显著逆转由慢性神经炎症引起的海马依赖性认知障碍。这些结果表明，TNF-α是慢性神经炎症诱导的神经元功能障碍和认知功能障碍的关键介质，其靶向合成可能是几种人类神经退行性疾病的有效治疗方法[31].
虽然POCD是大手术的常见并发症，但其发病机制尚不清楚。然而，包括高龄、麻醉持续时间、第二次手术、低教育水平、术后感染和呼吸道并发症在内的几个危险因素的作用已经被确定[4]. 载脂蛋白E4（ApoE4）等位基因是阿尔茨海默病的已知危险因素[32]一项大型研究发现，在接受吸入麻醉剂治疗的老年患者中，ApoE4等位基因和POCD之间存在着强烈的相关性[33]. 然而，尽管样本量很大，但McDonagh及其同事未能发现认知能力下降与ApoE4基因型之间的关联。同样，他们也没有发现围手术期B型利钠肽、CRP、D-二聚体、基质金属蛋白酶-9、NSE或S-100β水平与POCD或ApoE4基因型之间的相关性[34].
临床相关的β-淀粉样蛋白生成和聚集浓度是阿尔茨海默病发病机制的关键因素[35]. 这些发现表明，老年患者体内的这种积聚可能会增加POCD的风险。Wan等人认为，手术可能会引起老年患者的星形胶质细胞增生、β-淀粉样蛋白积聚和τ磷酸化，这可能与认知能力下降有关[36].
脂多糖（LPS）来自革兰氏阴性菌，是一种内毒素，可以引起强烈的免疫反应。当LPS结合CD14/Toll-like受体4/MD时2复杂的是，它可以刺激炎症细胞分泌多种细胞因子。一些研究检查了脂多糖和POCD之间的关系[6,37].
观察研究无法明确推断因果关系。因此，还应考虑促炎细胞因子浓度增加是POCD病理学结果的可能性。Cibelli及其同事研究了在骨科手术小鼠模型中，手术创伤引起的全身炎症是否会引发海马炎症和随后的记忆损伤。他们的研究表明炎症在POCD的发病机制中起着关键作用，米诺环素（一种非特异性炎症抑制剂）对手术动物的保护作用证明了这一点[5].
通过外周和中枢免疫细胞之间的串扰，外周促炎信号可以通过血脑屏障（BBB）积极传播[37]. 外周产生的细胞因子可以通过饱和转运蛋白穿过血脑屏障[38,39]或通过血管内皮细胞之间的空间被动扩散[40]. 小胶质细胞作为中枢神经系统的固有免疫细胞，在脑炎症和炎性神经变性中起着重要作用。越来越多的证据表明，小胶质细胞在调节致病过程和随后的修复过程中发挥着关键作用[41,42]. Guy C.Brown发现，在发生脑炎症时，激活伴随着细胞的部分聚集和迁移、增殖以及促炎细胞因子的表达和释放，包括TNF-α、IL-1β和IL-6。这些细胞因子激活了其他小胶质细胞和星形胶质细胞[43]. 小胶质细胞可能分泌多种炎症介质和神经毒性因子[44]. 外周炎症标记物可能直接或间接引起CNS炎症反应。当中枢神经系统发生过度炎症反应时，外周源性炎症标记物可能通过干扰神经元活动影响认知功能，从而影响突触连接的功能，或通过引起神经元毒性和神经元变性，从而导致认知功能受损[2].
S-100β蛋白已被用作各种疾病中神经元损伤的标志物[45]. S-100β属于钙结合蛋白家族。主要由星形胶质细胞表达，在脑组织中发现细胞内和细胞外[46]. 由于膜完整性功能紊乱和/或血脑屏障通透性增加，神经系统受损后，血液和脑脊液中S-100β通常升高。因此，S-100β蛋白可能是POCD的潜在标记物。
Li及其同事发现，全髋关节置换术全身麻醉后，血清促炎标志物IL-6和S-100β水平升高，这些升高可能与POCD的发生有关[2].在我们的荟萃分析中，我们提供了统计证据来支持这种关联。研究表明，增强S-100β通过RAGE上调小胶质细胞环氧合酶-2的表达[47]在患有阿尔茨海默病的患者中，环氧合酶-2抑制剂阻碍了神经炎症并诱导认知功能改善[48]. 李瑞林表示，RAGE信号转导通路介导S-100β诱导的神经炎症，这可能在术后认知功能下降的发病机制中起到关键作用。它还可以激活核因子κB（NF-kB）信号通路，引起炎症前介质（如IL-1β）的上调[49]. 炎症与脑组织损伤之间的关系很难区分因果关系。在大鼠大脑中，实验性蛛网膜下腔出血[50]和全前脑缺血[51]诱导炎症基因通路的上调，如转录因子NF-κB所示。此外，局灶性脑缺血不仅引起局部炎症，还引起广泛的脑炎症[52].
POCD是一个日益严重且被低估的问题，没有明确的病因。在全球范围内，专家们专注于发现POCD发生的风险因素，并制定预防措施以降低其发病率[53–55]，但迄今为止结果并不一致。利用报告术前平均IL-6水平的研究亚组进行的荟萃回归分析表明，一些炎症标志物的术后水平可能对POCD的发生有贡献。在Cibelli模型中，术后海马中的IL-6血浆水平和转录水平似乎增加。IL-6促进IL-1β介导炎症并导致海马依赖性记忆障碍[5].哈德茨表明术后IL-6和CRP浓度升高与冠状动脉手术后认知功能的短期和中期损害相关[56]. 为了模拟生理急性期反应，对一名健康年轻人输注IL-6后的炎症反应与认知功能障碍之间的关系进行了研究，结果表明，自我报告的浓度和认知能力明显下降[57]. 荟萃回归分析也表现出同样的趋势。对促炎细胞因子IL-6的海马表达的评估证实，与成年小鼠相比，老年小鼠的这些炎症基因的基础表达更高，这与先前的报告一致，这些报告显示，老化前体小胶质细胞[58].
随着全球老龄化的发展，寻求新的预防措施和治疗策略以在一生中保持大脑高级功能具有重要的经济和医学意义[59]. 近年来，许多研究表明，多种策略，包括有氧运动、艺术治疗和热量限制，可以提高认知健康[60–62]. 寻找脑功能储备的生物标志物及其增强方法有助于提高围手术期脑功能恢复。IL-6可能是指导POCD预防和治疗的生物标志。人们对炎症靶向治疗越来越感兴趣。
目前关于外周炎症标志物在POCD中的作用的荟萃分析有几个方法学局限性。文献检索仅限于非刺激性细胞因子（IL-1β、IL-6、TNF-α）、NSE和S-100β；然而，其他炎症标记物（如IL-10、高迁移率族蛋白框1（HMGB-1）、NF-κB）也具有信息性[63,64]. 该荟萃分析还受到大多数比较中实质性不一致的限制，因此必须使用随机效应模型，该模型为大多数炎症标记物（例如S-100β、IL-6、IL-1β和TNF-α）产生更大的置信区间。大多数研究报告了较大的标准偏差，表明炎症标记物浓度存在无法解释的实质性诱导间差异。研究了一些潜在的异质性来源，包括检测方法、年龄、性别和医学共病。
本研究还受到POCD分类诊断的限制；因此，无法系统地研究POCD的严重性影响。报告术前平均IL-6和S-100β蛋白水平的研究亚组的荟萃回归分析表明，一些炎症标记物的术前水平可能导致了异质性。
此外，在横断面研究中，无法区分持续升高和随机升高，不同细胞因子的分泌模式和半衰期的差异可能会对其测量浓度产生重大影响。大多数炎症标记物立即达到术后峰值[30]，但峰值血药浓度并不总是预测预后的最有价值的指标[10]. 一项研究发现，早期和明显的炎症标记物释放在临床上并不重要，但POCD患者4-48小时后的增加明显高于无POCD患者[9].
酶联免疫吸附试验（ELISA）技术的差异被视为异质性的潜在来源；然而，在样品的采集和处理过程中，许多其他分析参数和方法学上的差异可能是导致异质性的原因。
漏斗图和Egger的测试并未表明存在出版偏见。然而，许多观察性研究没有在临床试验数据库中注册，因此无法确定未发表文献的范围，也无法排除研究和结果水平上的偏见影响。此外，本文主要基于英文和中文发表的研究，其他语言发表的文献可能存在偏见。
总之，我们的荟萃分析提供了证据，证明POCD确实与IL-6和S-100β的浓度相关。此外，荟萃回归显示IL-6可能是一个指标，指导POCD的预防和治疗。由于POCD是一种常见的术后并发症，且与多种因素有关，因此进一步研究炎症反应调控途径，以及IL-6和基因多态性的特异性贡献是必要的和有意义的。
