陳炳霖，郭佳寶

1.紹興文理學院附屬醫(yī)院，浙江紹興市312000；2.徐州醫(yī)科大學，江蘇徐州市221004；3.上海體育學院，上海市200438

2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus,T2DM)是當前威脅人類健康最嚴重的慢性病之一。調查顯示，我國T2DM成人患病率達11.6%，且仍呈上升趨勢，已成為世界糖尿病第一大國[1]。中國政府每年投入近250億美元用于糖尿病管理，占醫(yī)療總支出的13%，導致沉重的社會醫(yī)療負擔[2]。

大量研究證明，規(guī)律運動對預防和改善T2DM具有積極影響[3]。長時間有氧運動作為T2DM干預的有效手段已經得到廣泛認可[4-5]。但現實中絕大部分患者并未充分利用這一手段進行自我干預，分析影響患者參與運動的原因在于缺少時間進行長時間鍛煉[6-7]；此外，多數T2DM患者并非運動愛好者[8]，缺乏堅持鍛煉的興趣。

高強度間歇運動(high intensity interval training,HIIT)是一種新型運動處方，由多次高強度訓練和低強度訓練間歇交替進行，達到相同運動效果所需的運動時間大大縮短，因此比長時間有氧運動更具時間優(yōu)勢[9]。美國體力活動指南指出，獲得同樣的健康益處，高強度運動所需花費的時間是中等強度運動的一半[10]，在改善心血管并發(fā)癥方面的效果甚至優(yōu)于有氧運動[11]。鑒于降低T2DM患者血糖和心血管并發(fā)癥一直是運動干預的主要目標，因此相比傳統(tǒng)有氧運動干預，HIIT似乎是更適合的運動方式[12]。

HIIT干預糖尿病的研究在國內還剛起步，檢索僅發(fā)現一篇關于HIIT干預糖尿病前期人群的研究[13]。雖然該領域研究在國際上已初具規(guī)模，但尚無相關的系統(tǒng)評價發(fā)表。本文對國內外關于HIIT干預T2DM患者血糖控制的文獻進行定量分析，以明確HIIT對T2DM患者血糖控制、血脂情況以及部分體成分的影響。

本研究方案已在PROSPERO平臺注冊(https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/)。

1 資料與方法

1.1 納入標準

研究種類：隨機對照試驗(randomized controlled trials,RCTs)。研究對象：年齡≥18歲，符合世界衛(wèi)生組織或美國糖尿病協(xié)會(American Diabetes Association,ADA)診斷標準[14]的T2DM患者。干預措施：實驗組采用HIIT，對照組采用常規(guī)治療或其他干預性治療。結局指標：主要指標是評價血糖水平的相關指標，如空腹血糖(fasting blood-glucose,FBG)、糖化血紅蛋白(glycosylated hemoglobin,GHb)、空腹血胰島素(fasting insulin,FINS)、胰島素抵抗(insulin resistance,HOMA-IR)等；次要指標為血脂相關指標，包括總膽固醇(total cholesterol,TC)、高密度脂蛋白(high-density lipoprotein,HDL)、低密度脂蛋白(low-density lipoprotein,LDL)、甘油三酯(triglyceride,TG)等；其他包括患者體成分及體形態(tài)方面指標，如體質量指數(body mass index,BMI)、體脂量、體質量、腰圍等。

1.2 檢索策略

外文數據庫包括Cochrane Library、PubMed、EMBASE、EBSCO、Web of Science，中文數據庫包括中國生物醫(yī)學數據庫、中國知網數據庫；同時追索納入文獻的參考文獻。檢索日期均從建庫至2017年9月1日。

中文檢索詞包括“糖尿病”和“高強度間歇訓練”及其相關詞；英文檢索詞包括“high intensity interval training”和“diabetes”及其相關詞。以Web of Science數據庫為例，選擇TS=("high intensity interval training'OR HIIT OR"high-intensity interval training"OR"high intensity interval exercise"OR"high-intensity interval exercise"OR HIIE OR"high intensity intermittent exercise"OR"high-intensity intermittent exercise"OR"intermittent high intensity training"OR"sprint interval training"OR SIT)AND(diabetes OR glycuresis OR diabetic OR DM OR T2DM)。

檢索無語種限制。

1.3 文獻篩選和數據提取

文獻篩選和數據提取工作由兩名評價人員共同完成。對電子數據庫所獲取的數據進行去重；通過閱讀標題和摘要初篩；無法確認的文獻，下載全文閱讀，再次篩選；對確定納入文獻進行數據提取，包括作者、年份、研究對象基本情況、干預措施、治療方案、結局指標及風險項目評估等。如兩名評價人員在文獻篩選和數據提取過程中出現爭議，且反復核對無法解決時，邀請第三位評價人員參與，達成統(tǒng)一。

1.4 偏倚風險評估

由兩名獨立評價人員使用Cochrane協(xié)作網推薦的偏倚風險評估量表[15]，對最終納入的文獻進行風險評價，評價內容包括隨機化、分配隱藏、受試者施盲、評估者施盲、數據報告完整性、選擇性報告以及其他風險。結果以低風險、不清楚和高風險表示。如兩名評價人員在質量評價過程中出現爭議，且反復討論無法解決時，邀請第三位評價人員參與，達成統(tǒng)一。

1.5 證據等級分級

采用GRADE系統(tǒng)推薦分級方法對結局指標的質量進行評價[16]。證據質量分為高、中、低、極低4種。雖然基于RCT得出的證據被默認為高質量，但可能會因為以下因素而降低：研究的局限性、研究結果的不一致、間接證據、結果不精確、報告存在偏倚。

1.6 統(tǒng)計學分析

采用RevMan 5.3軟件進行Meta分析；證據等級分析使用GRADE profiler 3.6軟件完成。研究納入數據均為連續(xù)性數據，采用均數差(mean difference,MD)及95%CI表示。若采用不同測量工具得到的結果，則采用標準化均數差(standard mean difference,SMD)進行分析。根據χ2檢驗及I2檢驗判斷各研究間的異質性，若P≥0.1、I2＜50%，則采用固定效應模型，反之則采用隨機效應模型；若異質性較大則進行亞組分析或敏感性分析。敏感性分析方法為每次去除1篇納入研究，觀察合并結果是否發(fā)生顯著改變。若納入文獻無法進行定量合并，則進行一般性描述分析。

2 結果

2.1 納入文獻

共檢索到595篇文獻，經去重、閱讀題目摘要和全文后，10篇文獻符合納入標準，其中2篇無法聯(lián)系作者取得相關數據，最終納入8項RCTs[17-24]，均為英文文獻，共275例患者。文獻篩選流程見圖1。其中2篇是HIIT與常規(guī)治療對比[17,20]，4篇是HIIT與持續(xù)性中等強度訓練(moderate intensity continuous training,MICT)對比[19,22-24]，另外2篇是HIIT和MICT與常規(guī)治療對比[18,21]。納入研究具體情況見表1。

2.2 偏倚風險

8項納入研究均有高風險選項，故結果均為高風險，見圖2、圖3。各項結果如下：①隨機化，8項研究均進行隨機分組，其中3項[18,21-22]未描述隨機分配方法；②分配隱藏，2項[17-18]進行分配隱藏，其中1項[17]描述具體分配方法；③施盲，8項研究均未對受試者施盲，3項對評估者施盲[17,20,24]；④不完整的數據報道，3項研究[17-18.24]未出現案例脫落，1項[19]未提及起始受試者人數；⑤報告偏倚，2篇文獻能找到試驗計劃書[17-18]；⑥其他偏倚，未有足夠信息判斷其他偏倚風險。

2.3 證據等級分級

以血糖、體脂和體成分為結局指標，BMI為極低質量，其他指標均為低質量。見表2。

圖1 文獻篩選流程圖

圖2 納入研究產生偏倚風險的項目

圖3 納入研究偏倚風險判斷

表1 納入研究一般特征

表2 HIIT干預T2DM效果的GRADE證據分級

2.4 對血糖相關指標的影響

2.4.1 FBG

7篇文獻[17-21,23-24]報道HIIT對FBG的影響，共納入190例，其中HIIT組87例，對照組103例。結果存在異質性(I2=84%,p＜0.001)，選擇隨機效應模型進行分析；由于數據單位不一致，采用SMD進行合并。結果顯示，兩組干預方式之間無顯著性差異(SMD=-0.56,95%CI-1.37～0.25,P=0.18)。見圖 4。逐篇去除文獻進行敏感性分析，結果未發(fā)生改變。

2.4.2 GHb

6篇文獻[17,20-24]報道HIIT對GHb的影響，共納入157例，其中HIIT組75例，對照組82例。結果存在異質性(I2=73%,P=0.002)，選擇隨機效應模型進行分析；由于數據單位不一致，采用SMD進行合并。結果顯示，HIIT在改善GHb更具優(yōu)勢(SMD=-0.72,95%CI-1.39～-0.04,P=0.04)。見圖5。敏感性分析表明結果不穩(wěn)定，去除Cassidy、Alvarez和Terada三篇文獻后，兩組間無顯著性差異。

2.4.3 FINS

3篇文獻[17-19]報道HIIT對FINS的影響，共納入93例，其中HIIT組44例，對照組49例。結果存在異質性(I2=80%,P=0.007)，選擇隨機效應模型進行分析；由于數據單位不一致，采用SMD進行合并。結果顯示出兩組間無顯著性差異(SMD=-0.65,95%CI-1.63～0.34,P=0.20)。見圖6。逐篇去除文獻進行敏感性分析，結果未發(fā)生改變。

2.4.4 HOMA-IR

4篇文獻[17,19,21-22]報道HIIT對HOMA-IR的影響，共納入141例，其中HIIT組66例，對照組75例。結果無異質性(I2=0,P=0.51)，選擇固定效應模型進行分析。結果顯示，兩組間無顯著性差異(MD=-0.02,95%CI-0.33～0.29,P=0.91)。見圖7。

2.5 對血脂的影響

2.5.1 TC

6篇文獻[17-18,20-21,23-24]報道HIIT對TC的影響，共納入152例，其中HIIT組67例，對照組85例。結果存在異質性(I2=59%,P=0.03)，選擇隨機效應模型進行分析；由于數據單位不一致，采用SMD進行合并。結果顯示，兩組間無顯著性差異(SMD=-0.32,95%CI-0.86～0.21,P=0.24)。見圖8。通過逐篇去除文獻進行敏感性分析，結果未發(fā)生改變。

2.5.2 HDL

5篇文獻[18,20-21,23-24]報道HIIT對HDL的影響，共納入129例，其中HIIT組55例，對照組74例。結果存在異質性(I2=86%,p＜0.001)，選擇隨機效應模型進行分析；由于數據單位不一致，采用SMD進行合并。結果顯示兩組間無顯著性差異(SMD=0.78,95%CI-0.34～1.90,P=0.17)。見圖9。通過逐篇去除文獻進行敏感性分析，結果未發(fā)生改變。

2.5.3 LDL

5篇文獻[18,20-21,23-24]報道HIIT對LDL的影響，共納入129例，其中HIIT組55例，對照組74例。結果顯示存在異質性(I2=87%,p＜0.001)，選擇隨機效應模型進行分析；由于數據單位不一致，采用SMD進行合并。結果顯示兩組間無顯著性差異(SMD=-0.51,95%CI-1.60～0.58,P=0.36)。見圖10。通過逐篇去除文獻進行敏感性分析，結果未發(fā)生改變。

2.5.4 TG

6篇文獻[17-18,20-21,23-24]報道HIIT對TG的影響，共納入152例，其中HIIT組67例，對照組85例。結果存在異質性(I2=84%,p＜0.001)，選擇隨機效應模型進行分析；由于數據單位不一致，采用SMD進行合并。結果顯示兩組間無顯著性差異(SMD=-0.52,95%CI-1.42～0.38,P=0.25)。見圖11。通過逐篇去除文獻進行敏感性分析，結果未發(fā)生改變。

圖4 HIIT對FBG的影響

圖5 HIIT對GHb的影響

圖6 HIIT對FINS的影響

圖7 HIIT對HOMA-IR的影響

圖8 HIIT對TC的影響

圖9 HIIT對HDL的影響

圖10 HIIT對LDL的影響

圖11 HIIT對TG的影響

2.6 體成分

2.6.1 體質量

6篇文獻[17-18,20-21,23-24]報道干預前后體質量變化，共納入152例，其中HIIT組67例，對照組85例。結果存在異質性(I2=55%,P=0.05)，選擇隨機效應模型進行分析。結果顯示兩組間無顯著性差異(MD=-0.46,95%CI-1.69～0.76,P=0.46)。見圖12。通過逐篇去除文獻進行敏感性分析，結果未發(fā)生改變。

2.6.2 BMI

5篇文獻[20-24]評估受試者BMI，共納入134例，其中HIIT組63例，對照組71例。結果存在異質性(I2=64%,P=0.02)，選擇隨機效應模型進行分析。結果顯示HIIT在降低BMI方面優(yōu)于對照組(MD=-0.60,95%CI-1.03～-0.18,P=0.005)。見圖13。通過逐篇去除文獻進行敏感性分析，當去除Mitranun的研究后，合并結果變?yōu)閮山M間無顯著性差異。

2.6.3 體脂量

5篇文獻[20-24]評估受試者體脂量，共納入123例，其中HIIT組60例，對照組63例。結果無異質性(I2=25%,P=0.26)，選擇固定效應模型進行分析；由于數據單位不一致，采用SMD進行合并。結果顯示兩組間無顯著性差異(SMD=-0.24,95%CI-0.61～0.12,P=0.19)。見圖14。

2.6.4 腰圍

4篇文獻[20,22-24]報道干預前后腰圍變化，共納入91例，其中HIIT組49例，對照組42例。結果存在異質性(I2=87%,p＜0.001)，選擇隨機效應模型進行分析。結果顯示兩組無顯著性差異(MD=-1.11,95%CI-3.58～1.36,P=0.38)。見圖15。通過逐篇去除文獻進行敏感性分析，結果未發(fā)生改變。

圖12 HIIT對體質量的影響

圖13 HIIT對BMI的影響

圖14 HIIT對體脂量的影響

圖15 HIIT對腰圍的影響

2.7 安全性

3篇文獻[17,19,22]對HIIT的不良反應進行描述，均報道沒有不良反應或副作用發(fā)生。

3 討論

糖尿病是一組由于胰島素分泌不足或胰島功能改變導致的疾病，通常表現為血糖、血脂升高，以及體質量明顯增加[8,25]；T2DM患者發(fā)生心血管疾病的風險也顯著增加[26]，風險因素包括糖代謝、血脂、BMI、腰圍、體脂等。ADA指出，堅持規(guī)律的運動能有效改善T2DM癥狀[27]。

HIIT作為新興的運動干預方式越來越受到重視。研究發(fā)現[28-29]，HIIT可以通過上調過氧化物酶體增殖物激活受體γ輔激活因子1α、葡萄糖轉運蛋白4和氧化應激通路基因表達，促進線粒體生物發(fā)生和葡萄糖轉運，從而改善代謝性疾病患者的口服糖耐量水平。HIIT還可以有效改善內皮依賴性舒張功能以及血管舒張功能[30-32]。提示HIIT能很好改善患者血糖控制，并促進心血管功能發(fā)生適應性變化。

本研究顯示，HIIT對改善T2DM患者GHb和BMI，相比常規(guī)干預有優(yōu)勢。GHb是目前公認反映T2DM患者血糖控制的最佳指標[33]；GHb若長期處于高水平，更容易誘發(fā)心血管疾病，因此也是反應糖尿病心血管并發(fā)癥的重要指標[34-35]。HIIT能有效降低GHb，對預防T2DM患者心血管疾病的發(fā)生發(fā)展具有積極意義。值得注意的是，該結果有較大異質性，去除某些研究后，這種優(yōu)勢消失，提示存在較重要的潛在偏倚因素，可能是研究間的干預方案差異所致。Alvarez等[20]研究中使用儲備心率作為運動強度的監(jiān)控指標，而另外3項研究則分別應用運動強度與運動自覺量表、峰值攝氧量和吸氧量儲備百分比作為監(jiān)控指標，由于監(jiān)控指標不同，干預過程中易導致偏倚出現。

在血脂相關指標、FBG、HOMA-IR、體質量、體脂量和腰圍等方面，本研究未顯示HIIT相對其他干預方式有顯著性差異，可能與目前相關研究數量較少，研究質量較低有關。由于對照組干預方式主要是MICT，它對T2DM患者血糖、血脂調節(jié)以及體成分調控方面可能與HIIT效應類似[36-38]。由于納入研究的數量以及對照組的設置等原因，未能對對照組按干預方式的不同進行亞組分析。按照GRADE方法進行質量評價，本研究選用的12個結局指標多數為低質量，BMI為極低質量。原因為每個結局納入研究的樣本量均較少；缺少足夠的信息判斷是否存在發(fā)表偏倚。

本研究存在以下局限：①納入文獻均為低質量研究，部分合并結果基于較大異質性和較高敏感性研究得到的，導致證據等級較低；②對照組干預方式為常規(guī)治療或MICT，因納入文獻數量少，未能進行亞組分析，未能得出HIIT與MICT在糖尿病干預中的確切關系；③各研究的干預強度參數、部分結局指標單位不一致，可能造成結果偏倚；④僅3篇文獻進行安全性報道，且均為描述性報道，未進行安全性評價。

總之，本研究顯示，HIIT在改善T2DM患者血糖水平等方面，相比常規(guī)干預方式并未表現出顯著優(yōu)勢；目前關于HIIT治療T2DM的RCTs質量均較低，合并結果呈較大異質性和較高敏感性，尚不能得出準確的循證醫(yī)學推薦意見。

我們建議未來該領域的RCTs應嚴格按照臨床CONSORT準則進行設計和實施，提高文獻質量。在設計結局指標時，可參考本研究納入的結局指標，這些指標在目前研究中應用較為集中，結局指標的一致性能為后續(xù)循證醫(yī)學研究提供便利。運動干預慢性病，安全性研究非常重要，建議后續(xù)研究應該有更加詳細的報道。

目前該領域研究多集中于歐洲國家，國內相關研究尚在起步階段，期待未來國內能有大樣本、高質量的RCTs，為HIIT干預T2DM的療效提供更為確切的循證醫(yī)學證據。

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