高血压是最常见的慢性病之一，以血压升高为主要表现，本身并不会对患者造成多大危害，但会引发脑卒中、冠心病，甚至重要靶器官衰竭等高致残和致死的疾病，进而影响患者的生命安全，是全球疾病负担的主要原因^[1]。值得注意的是，高血压是可防可治的，随着降压药的不断更新换代，现有的降血压药能使 > 90 %的高血压患者血压控制在正常水平，从而降低各种心血管疾病的发生风险。因此，控制高血压患者的血压水平对于降低相关并发症的发生率及延长患者的生存时间具有重要意义 ^[2]。但2007年的一项流行病学调查发现，中国15～69岁患者高血压控制率仅为11.6 %，患者的服药依从性差一直被认为是高血压患者血压得不到有效控制的一个主要原因^[3]。为了解中国大陆地区2006 — 2016年高血压患者的服药依从率，为制定合适的公共卫生政策以提高高血压患者的服药依从率提供参考依据，本研究通过收集2006年1月1日 — 2016年12月31日公开发表的关于中国大陆地区高血压患者服药依从率的相关文献，对中国大陆地区高血压患者的服药依从率进行了meta分析。结果报告如下。

在中国知网数据库、万方数据库、维普中国科技期刊数据库和PubMed数据库中检索2006年1月1日 — 2016年12月31日公开发表的相关中、英文文献，末次检索日期为2017年5月6日。中文和英文检索主题词分别为：“高血压/高血压患者”“药物治疗依从性/服药依从性/用药依从性/药物依从性/治疗依从性”“调查研究/流行病学研究”“中国”和“hypertension/high blood pressure/hypertensive patient”“medication adherence/medi-cation compliance/drug compliance/treatment compli-ance”“cross-sectional study/epidemiology”“China”。同时辅以文献追溯法收集更多相关文献。

纳入标准：（1）2006 — 2016年公开发表的横断面研究；（2）研究对象为在社区人群中随机抽取服用 ≥ 1种降压药物的确诊高血压患者；（3）使用Morisky服药依从性量表^[4]评价患者的依从性；（4）文献完整且报告了高血压患者的服药依从率。排除标准：（1）对港、澳、台地区高血压患者进行的横断面研究；（2）新疆、西藏等地区主要针对少数民族或仅针对老年高血压患者进行的研究；（3）数据来源于医院门诊或者住院高血压患者的研究；（4）对高血压患者进行相关干预后评价服药依从性的研究；（5）重复发表、重复收录或者是资料雷同的研究。

收集文献资料，内容包括第一作者、发表年份、研究地点、研究地区、居住地、样本量、服药依从率。由2名研究者对检索到的文献进行纳入排除的判断，然后交叉核对，意见不一致时讨论解决。文献质量评分按照美国卫生保健质量和研究机构（Agency for Healthcare Research and Quality，AHRQ）推荐的11条评价标准^[5]进行评价，以下11条中，“是” = 1分、“否或不清楚” = 0分。内容包括:（1）是否明确了资料的来源；（2）是否列出了暴露组和非暴露组的纳入及排除标准或参考以往的出版物；（3）是否给出了鉴别患者的时间阶段；（4）如果不是人群来源的话，研究对象是否连续；（5）评价者的主观因素是否掩盖了研究对象其他方面情况；（6）描述了任何为保证质量而进行的评估；（7）解释了排除分析的任何患者的理由；（8）描述了如何评价和（或）控制混杂因素的措施；（9）如果可能，解释了分析中是如何处理丢失数据的；（10）总结了患者的应答率及数据收集的完整性；（11）如果有随访，说明预期患者不完整数据所占百分比随访结果。总分 ≥ 8分为高质量研究，6～7分为中等质量研究，≤ 5分为低质量研究。

应用Stata 12.0软件进行统计分析，效应量采用服药依从率及其95 % CI进行描述。采用I²和Q检验评估纳入研究间的异质性；若I² < 50 %，且 Q检验的P > 0.05则说明研究间同质性较好，采用固定效应模型；反之，则采用随机效应模型合并 ^[6]。采用亚组分析方法分析不同居住地、研究地区、发表年份、文献质量高血压患者服药依从率；采用敏感性分析检测meta分析结果的稳定性；采用Begg′s检验和Egger′s检验分析文献是否存在发表偏倚。

共检索出相关文献2 049篇（中文文献2 016篇，英文文献33篇），根据纳入和排除标准进行剔除，最终纳入19篇中文文献，共累计研究对象44 322例。所纳入的文献涉及全国大多数省市，其中东北地区4篇，东部地区9篇，中部地区1篇，西部地区5篇。质量评分为5～11分，其中，15篇文献为高质量研究，3篇为中等质量研究，1篇为低质量研究。

表 1

表 1 文献的基本特征 第一作者 发表年份 研究地点 研究地区 居住地 样本量 服药依从率（%） 质量评分（分） 质量评价 陈文如[7] 2006 广东深圳市 东部 农村 312 43.30 9 高 刘梓廉[8] 2008 广东深圳市 东部 城市 600 36.17 10 高 陆焕章[9] 2009 广东电白县 东部 农村 297 44.80 8 高 李坤[10] 2010 辽宁沈阳市 东北 城市 837 33.90 11 高 刁文丽[11] 2010 辽宁5县 东北 农村 386 22.28 9 高 王大鹏[12] 2010 辽宁沈阳市 东北 城市 208 61.06 6 中等 孙雯雯[13] 2011 天津市 东部 城市 388 22.35 10 高 常慧[14] 2012 辽宁6市县 东北 农村 31 594 33.20 10 高 赵利娟[15] 2012 上海市 东部 城市 120 37.50 6 中等 阮蕾[16] 2012 四川成都市 西部 城市 175 67.43 9 高 阮蕾[16] 2012 四川成都市 西部 农村 139 46.04 9 高 秦林原[17] 2013 甘肃兰州市 西部 农村 101 31.68 11 高 任慧[18] 2013 上海市 东部 城市 1 172 48.40 10 高 王艺英[19] 2014 广东云浮市 东部 城市 218 57.30 5 低 魏威[20] 2014 贵州贵阳市 西部 城市 1 078 55.30 9 高 赵玉珍[21] 2015 云南丽江市 西部 农村 1 017 59.00 9 高 童海宁[22] 2015 天津市 东部 城市 200 30.50 8 高 豆瑜奎[23] 2015 甘肃西和县 西部 农村 1 161 26.70 10 高 刘建华[24] 2016 北京市 东部 农村 213 45.54 7 中等 苏宇[25] 2016 武汉市 中部 未区分 4 106 48.90 10 高 　　注：文献[16]分别对农村和城市进行了研究，文献[25]的研究未区分居住地。

表 1 文献的基本特征

对纳入的19篇中文文献进行异质性检验，文献间存在显著的异质性（I² = 98.4 %，P < 0.001），故采用随机效应模型。meta分析结果显示，中国大陆地区高血压患者服药依从率为42.5 %（95 % CI = 37.4 %～47.6 %）。

图 1

图 1 中国大陆地区高血压患者服药依从率meta分析

亚组分析结果显示，城市高血压患者的服药依从率高于农村高血压患者（χ² = 57.254，P < 0.001）；不同研究地区高血压患者的服药依从率不同（ χ² = 316.846, P < 0.001）；发表年份在2006 — 2011年文献中高血压患者的服药依从率低于发表年份在2012 — 2016年文献中的高血压患者（ χ² = 68.852，P < 0.001）；高质量文献中高血压患者的服药依从率低于中低质量文献中的高血压患者（ χ² = 33.095，P < 0.001）。

表 2

表 2 中国大陆地区不同亚组高血压患者服药依从率比较 组别 文献数 异质性检验结果 效应模型 meta分析 I2值 Q值 P值 依从率 95 % CI P值 居住地 城市 10 97.2 % 322.78 < 0.001 随机 44.5 % 36.3 %～52.8 % < 0.001 农村 9 97.9 % 381.06 < 0.001 随机 38.9 % 29.9 %～47.9 % < 0.001 研究地区 东北 4 96.9 % 96.13 < 0.001 随机 36.9 % 28.4 %～45.4 % < 0.001 东部 9 94.6 % 147.86 < 0.001 随机 40.6 % 33.5 %～47.8 % < 0.001 中西部 6 98.4 % 372.54 < 0.001 随机 47.9 % 38.2 %～57.7 % < 0.001 发表年份 2006 — 2011 7 96.1 % 154.56 < 0.001 随机 37.5 % 29.0 %～45.9 % < 0.001 2012 — 2016 12 98.8 % 1 033.78 < 0.001 随机 45.3 % 38.5 %～52.0 % < 0.001 文献质量 高质量 15 98.6 % 1 090.02 < 0.001 随机 40.5 % 35.0 %～46.1 % < 0.001 中低质量 4 86.6 % 22.38 < 0.001 随机 50.8 % 41.1 %～60.4 % < 0.001

表 2 中国大陆地区不同亚组高血压患者服药依从率比较

对纳入的文献分别剔除研究质量低的1篇文献和服药依从率 < 30 %或 > 60 %的5篇文献进行敏感性分析，结果显示，高血压患者服药依从率分别为41.7 %（95 % CI = 36.6 %～46.9 %）和43.6 %（95 % CI = 37.8 %～49.4 %），与剔除前的高血压患者服药依从率比较变化不明显，提示本研究所得结果稳定。Begg′s检验（Z = 0.16，P = 0.871）和Egger′s检验（t = 2.05，P = 0.056）结果均显示本次纳入meta分析的文献不存在发表偏倚。

meta分析是对具有共同研究目的相互独立的多个研究结果进行系统合并，分析研究间差异特征，定量综合评价研究结果的统计方法，从而达到增大样本量而提高检验效能的目的^[26]。meta分析最早应用于合并临床随机对照试验结果，对于效应量为率的独立研究meta分析是最近几年才推出的方法^[27]。但是对于单个率的meta分析结果存在较大异质性，尤其是纳入分析的研究均为观察性研究，异质性就更为明显。本研究通过亚组分析来探讨其来源，但是并未降低服药依从率的异质性。考虑到横断面调查研究本身就存在较多变异性（抽样方法、质量控制和人群背景差异等），此研究未进行meta回归分析探索异质性来源，且对于“率”的meta分析异质性来源的处理方法，目前国内外学者尚无统一意见^[28]。但是对于单个研究服药依从率的合并仍然具有公共卫生学意义，能够真实地反映中国大陆地区高血压患者的服药依从性^[29]。

本次纳入研究的文献质量较高，经过敏感性检验得出研究结果稳定，Begg′s检验和Egger′s检验结果均显示本研究纳入的文献无发表偏倚。meta分析研究表明，中国大陆地区的高血压患者服药依从率为42.5 %，低于Alhaddad等^[30]在约旦、黎巴嫩等中东国家调查中高血压患者依从率的55.9 %、Korbsavoldelli等^[31]在法国中调查中高血压患者依从率的52.4 %和de Oliveira-Filho等^[32]在葡萄牙调查中高血压患者依从率的53.9 %。中国高血压患者服药依从性差的原因较多，归纳起来主要有以下几方面：患者方面，文化程度低、对高血压知识了解不足、收入较少、缺乏控制高血压的信念等；疾病方面，无并发症或高血压对生活影响不大等；药物方面，治疗方案繁琐、价钱昂贵等；社会方面，家人及朋友等的支持少、无医保或医疗报销手续繁琐等^[33]。

亚组分析结果显示，居住于城市的高血压患者服药依从率高于农村的高血压患者，可能是由于城市的经济、教育、医疗卫生系统发展水平均高于农村，且城市居民相对集中，有利于开展健康教育等宣传活动。2006 — 2011年文献中高血压患者的服药依从率低于2012 — 2016年文献中的高血压患者，可能与近年中国经济和医保的发展使得高血压患者承受治疗费用的能力增强有关。但是在经济分区中，中西部地区高血压患者的服药依从率高于东部和东北地区，这可能与中西部地区的研究地点多为各省较发达的城市有关。

本研究虽对常见的中文和英文数据库进行了全面的搜索，但尚缺乏未发表的研究结果和其他非传统来源的文献证据；且纳入的文献多数样本量较小，所得结论可能存在一定的局限性。本次meta分析各研究间高血压患者的服药依从率异质性较大，由于各研究间影响因素的判断标准不一致，故未纳入依从率的影响因素探讨异质性的来源，仅对文献的部分特征进行亚组分析且并未明显降低异质性。

综上所述，中国大陆高血压患者的服药依从性较差，尤其是农村地区。目前针对我国大陆地区高血压患者的大样本研究较少，将来还需进行更多高质量的大样本研究，甚至是进行全国范围内的横断面调查研究，同时需要更深入地研究分析影响患者服药依从性的因素，从而更准确地反映我国高血压患者用药依从性情况，以利于相关部门采取更有针对性的干预措施提高高血压患者的服药依从率。