目的  系统评价我国心血管疾病（cardiovascular disease，CVD）患者用药偏差发生率及影响因素。

方法  计算机检索知网、万方、维普、SinoMed、PubMed、Embase、Web of Science、CINAHL和Cochrane Library数据库，检索时限从建库至2024年12月，纳入关于我国CVD患者用药偏差发生率及影响因素的文献，利用R 4.3.2软件对纳入研究进行Meta分析。

结果  共纳入22篇文献，涉及6 278例患者。Meta分析结果显示，我国CVD患者用药偏差发生率为67%[95%CI（56%，76%）]；家庭月收入高、文化程度高、家庭功能良好、合并慢性疾病少、非独居、Charlson共病指数低、男性是用药偏差发生的保护因素，而用药数量多、存在药物不良反应是用药偏差发生的危险因素。

结论  我国CVD患者用药偏差发生率较高，临床工作者应根据以上因素识别高危患者进行早期筛查与干预，避免用药偏差的发生。

心血管疾病（cardiovascular disease，CVD）是对人类健康构成严重威胁的公共卫生问题，位居全球死因首位[1]。近年来，我国CVD患病率持续上升，给社会经济及医疗保健带来巨大负担[2]。CVD患者大多需长期接受药物治疗，且患者年龄偏大、多药联合治疗情况常见、服药注意事项多，发生用药偏差的风险较高。用药偏差是指在患者治疗环境转变的过渡期内，因服药环境改变、用药方案变更及不同医疗机构间信息交接不畅等因素，医嘱药物治疗方案与患者实际用药之间的差异[3]。用药偏差可导致患者治疗不充分、病情得不到合理控制[4]，严重者将发生药物不良事件，增加非计划再入院的风险。国内外研究者对CVD患者用药偏差发生情况进行了探讨[5-7]，但受研究对象、地域、样本量、用药偏差评估工具等因素的影响，研究结果间存在较大差异。国外系统评价报告成人患者出院后非故意用药偏差发生率高达50%[8]，魏诗意等[9]Meta分析结果提示我国老年患者用药偏差发生率为48.14%，但尚缺乏针对CVD患者用药偏差发生率及影响因素的报道。因此，本研究通过对我国CVD患者用药偏差发生率和影响因素进行系统评价，旨在全面了解用药偏差发生现状，为CVD患者用药偏差制定相关干预管理策略提供科学依据。

1 资料与方法

本研究已在PROSPERO平台进行注册（注册号：CRD420251009163）。

1.1 纳入与排除标准

纳入标准：①研究对象为我国CVD患者，本研究中CVD包括国际疾病分类第10版（International Classification of Diseases，ICD-10）中所有循环系统疾病[10]；②研究类型为队列研究、病例对照研究及横断面研究；③研究内容为用药偏差发生率和（或）影响因素，影响因素详细报道了OR值及95%CI或提供可转换为上述数据的原始数据；④重复发表的文献，核心作者、研究机构及报告结果相同时，纳入其中质量较高的文 献。

排除标准：①非中/英文文献；②无法获取全文或数据不完整；③文献质量评价为低质量的研究；④综述、会议论文、专利等。

1.2 文献检索策略

计算机检索知网、万方、维普、SinoMed、PubMed、Embase、Web of Science、CINAHL和Cochrane Library数据库，检索时限为建库至2024年12月。采用主题词结合自由词的检索方式，中文检索词为“心血管疾病/心脏病/高血压/低血压/缺血性心脏病/冠心病/心肌梗死/肺源性心脏病/心包炎/心内膜炎/心脏瓣膜病/心肌病 /心律失常/心力衰竭/动脉疾病/静脉疾病”“用药偏差/服药偏差/用药差异/药物素养/服药依从性/用药安全/合理用药”“患病率/发生率/流行病学/危险因素/相关因素/影响因素 /预测因素/风险因素/风险”；英文检索词包括cardiovascular diseases、heart diseases、medication errors、medication discrepancy、prevalence、incidence等。以PubMed为例，英文检索策略见附件框1。

1.3 文献筛选和资料提取

由2名研究者根据纳入与排除标准，独立筛选文献、提取数据并交叉核对，如有分歧，则请第三方协助判断。资料提取内容包括作者、发表时间、研究对象病种、研究地区、研究对象年龄、样本量、用药偏差发生例数、测量工具及主要影响因素等。

1.4 纳入研究的偏倚风险评价

横断面研究采用美国卫生保健质量和研究机构（Agency for Healthcare Research and Quality，AHRQ）评价标准[11]，总分8~11分为高质量，4~7分为中等质量，0~3分为低质量。采用纽卡斯尔-渥太华质量评估量表（Newcastle-Ottawa Scale，NOS）[12]对病例对照研究和队列研究进行评价，0~3分、4~6分、7~9分分别定为低、中、高质量研究。本研究中对AHRQ评分≤3分、NOS评分≤3分的低质量文献予以排除。

1.5 统计学分析

采用R 4.3.2软件对纳入研究进行Meta分析。合并效应量以OR值及其95%CI表示，以P＜0.05为差异有统计学意义；提取的用药偏差影响因素的OR值及其95%CI均经过多因素Logistic回归分析校正或原始数据转换得出。各研究间异质性采用Cochran's Q检验结合I²值判断，若I²＜50%，P＞0.10提示研究间统计学异质性较小，一般采用固定效应模型；若I²≥50%，P≤0.10提示研究间统计学异质性较大，采用随机效应模型。但Borenstein等[13]提出由于各临床研究间异质性较大，相关测量指标均存在客观差异，不应完全基于异质性检验结果进行Meta分析中效应模型的选择，故本研究均采用随机效应模型进行效应量合并，同时进行亚组分析探讨异质性来源。采用逐步剔除文献法对用药偏差发生率Meta分析结果进行敏感性分析，采用更换两种效应模型的方法对用药偏差影响因素Meta分析结果进行敏感性分析，以评估研究结果的稳定性。对纳入文献数量 ≥10篇的研究指标，采用Egger检验、Begg检验与漏斗图相结合的方式检测是否存在发表偏倚，若存在发表偏倚，则通过剪补法进一步验证合并结果的稳定性。

2 结果

2.1 文献筛选流程及结果

初检共获得中英文文献2 747篇，根据纳排标准逐层筛选，最终纳入22篇文献[14-35]。文献筛选流程及结果见图1。

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  图1 文献筛选流程及结果

  Figure1.Literature screening flow chart and results

  注：*检索的数据库及检出文献数具体为中国知网（n=526）、万方（n=473）、维普（n=656）、中国生物医学文献数据库（n=334）、PubMed（n=412）、Embase（n=19）、Web of Science（n=134）、CINAHL（n=149）、The Cochrane Library（n=44）。

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2.2 纳入文献的基本特征与偏倚风险评价

纳入的22篇研究均为横断面研究，涉及6 278例研究对象，8篇文献的测量工具为用药偏差评估工具（MDT），14篇文献的测量工具为8 项Morisky服药依从性量表（MMAS-8），其中4 019例发生用药偏差；文献质量评价均为中高质量，纳入文献基本特征和质量评分见表1。

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  表格1 纳入文献基本特征及质量评价结果

  Table1.Basic information and quality evaluation of the included literature

  注：MDT.用药偏差评估工具（Medication Discrepancy Tool）；MMAS-8.8项Morisky服药依从性量表（8-item Morisky Medication Adherence Scale）；A.年龄；B.Charlson共病指数（Charlson Comorbidity Index，CCI）；C.用药数量；D.支架个数；E.合并慢性疾病数量；F.药物素养；G.性别；H.家庭月收入；I.文化程度；J.婚姻状况；K.居住情况；L.医疗付费方式；M.药物不良反应；N.职业状态；O.疾病感知；P.居住区域；Q.合理用药自我效能量表（Self-efficacy for Appropriate Medication Use Scale，SEAMS）评分；R.病程；S.健康素养；T.家庭功能。

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2.3 Meta分析结果

2.3.1 我国心血管疾病患者用药偏差发生率及亚组分析

对纳入的22项研究进行Meta分析，各研究间存在明显异质性（I²=97.7%，P＜0.001），随机效应模型Meta分析结果显示，我国CVD患者用药偏差发生率为67%[95%CI（56%，76%）]，见附件图1。按照疾病类型、研究地理区域、研究对象年龄和用药偏差评估工具对CVD患者用药偏差发生率进行亚组分析，结果显示各亚组内仍存在统计学异质性。疾病类型为高血压的研究用药偏差发生率高于冠心病、心力衰竭的研究（71% vs. 66% vs. 45%）；南方地区的用药偏差发生率高于北方地区（72% vs. 62%）；纳入研究对象年龄≥60岁的研究用药偏差发生率高于研究对象年龄＜60岁的研究（68% vs. 47%）；采用MMAS-8评估的研究用药偏差发生率高于采用MDT评估的研究（75% vs. 49%），见表2。

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  表格2 我国心血管疾病患者用药偏差发生率亚组分析结果

  Table2.Subgroup analysis results of the incidence of medication discrepancies among cardiovascular disease patients in China

  注：疾病类型亚组中，研究[32]因纳入样本疾病类型为心血管疾病，未将其纳入亚组分析；地区亚组中，研究[28]因纳入样本同时涉及南北方两个区域，未将其纳入亚组分析；年龄亚组中，研究[15, 23, 25-26, 28, 31]因未报告研究对象年龄平均数，未将其纳入亚组分析。

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2.3.2 我国心血管疾病患者用药偏差影响因素

对纳入的22篇文献进行用药偏差影响因素的Meta分析，共纳入11项影响因素，其余影响因素因纳入文献数＜2篇，未进行Meta分析，在合并影响因素数据时，若某一影响因素分类标准不同，则选取多数分类标准相同的研究进行合并。结果显示家庭月收入高[OR=0.50，95%CI（0.32，0.77）]、文化程度高[OR=0.38，95%CI（0.25，0.58）]、家庭功能良好[OR=0.43，95%CI（0.22，0.83）]、合并慢性疾病少[OR=0.51，95%CI（0.27，0.96）]、非独居[OR=0.17，95%CI（0.11，0.27）]、Charlson共病指数低[OR=0.51，95%CI（0.35，0.76）]、男性[OR=0.47，95%CI（0.30，0.74）]是用药偏差发生的保护因素；而用药数量多[OR=2.09，95%CI（1.49，2.91）]、存在药物不良反应[OR=2.67，95%CI（1.55，4.59）]是用药偏差发生的危险因素，详见表3。

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  表格3 我国心血管疾病患者用药偏差影响因素Meta分析结果

  Table3.Meta analysis results of influencing factors of medication discrepancies among cardiovascular disease patients in China

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2.4 敏感性分析

对用药偏差发生率指标采用逐一剔除法行敏感性分析，单篇研究剔除后合并效应量在40%~60%波动，且置信区间重叠较多，表明结果相对稳健，见附件图2。采用固定和随机效应模型相转换对影响因素行敏感性分析，结果显示，除婚姻状况和年龄外，其他因素的一致性较好，表明结果总体较稳定，见附件表1。

2.5 发表偏倚分析

对CVD患者用药偏差发生率指标进行发表偏倚检验，结果显示漏斗图并不完全对称。采用Begg's检验提示存在发表偏倚（P=0.03），而Egger检验并未检测到显著的发表偏倚（P=0.07）。经剪补法修正后，合并效应值为58%[95%CI （46%，70%）]，与初始效应值相近，表明分析结果较为稳健，见附件图3。本研究单个影响因素纳入文献均低于10篇，故未对影响因素的发表偏倚进行分析。

3 讨论

本研究结果显示，我国CVD患者用药偏差发生率为67%[95%CI（56%，76%）]，高于国内慢性病患者医院-家庭过渡期用药偏差的发生率（31.7%~ 55.4%）[36]以及国外成人患者非故意用药差异发生率（50%）[8]。

亚组分析结果显示，用药偏差发生率在地理区域、病种、年龄和用药偏差评估工具等项目上差异具有统计学意义。我国南方地区CVD患者的用药偏差发生率高于北方地区（72% vs. 62%）。既往流行病学调查显示北方地区CVD发病率普遍高于南方地区[37]，由于疾病负担较重，北方地区可能更注重于患者健康教育和用药管理，从而提升了患者药物素养并减少用药偏差，提示南方地区应进一步加强对CVD患者用药安全的教育和管理。高血压患者用药偏差发生率最高（71%），其次为冠心病患者（66%）、心力衰竭患者（45%）。李改云等[38]采用2018年CHARLS数据库的基线调查数据研究发现，中老年高血压患者慢性病共病检出率为53.90%，共病发病率越高，高血压患者用药方案越复杂，从而增加用药偏差发生率。从年龄来看，≥60岁的患者用药偏差发生率明显高于＜60岁的患者。随着年龄增长，患者各器官功能逐渐衰退，代谢能力和认知理解能力有所下降[36]，Hajduk等[39]指出认知功能与患者自我护理行为相关性较大，特别是记忆功能。老年患者对疾病管理和药物治疗方案的理解能力变差，为用药偏差高风险人群。在评估工具方面，采用MMAS-8比MDT检测出更高的用药偏差发生率。MMAS-8采用患者自我报告评价药物治疗计划执行情况[40]，存在一定主观性；而MDT从医源性和患者源性2个层面分析用药偏差发生的原因，注重患者实际用药和医嘱的客观比较[41]，结果更具有实际价值。未来研究应考虑评估工具的适用性和对结果的影响，以提高研究的准确性和可比性，同时应加强高血压及老年患者的用药管理，确保患者居家用药安全，减少用药管理不佳患者再入院带来的医疗卫生资源负担。

本研究结果显示，药物引起的不良反应是CVD患者用药偏差的危险因素，洪珮等[7]指出，出院后最常发生药物不良反应的药物类别是心血管药物、抗生素、抗糖尿病药和镇痛药。CVD因涉及多个生理系统，病理机制复杂，临床用药种类多样[42]，医务人员应向患者详细讲解心血管药物可能引起的电解质失衡、疲乏、心率减慢等不良反应，并明确用药调整需在医师指导下进行，避免因患者主观判断而擅自停药或改变剂量导致用药偏差和潜在风险。本研究还发现医嘱用药数量＞5种的CVD患者用药偏差发生率是医嘱用药数量≤5种患者的2.09倍。Hias等[5]研究发现，用药数量是用药偏差发生的预测因子。医嘱药物数量越多，患者“药丸负担”[43]越重，更难记住持续服用多种药物，容易产生用药偏差。WHO指出，在多重用药及使用高危药物的患者出院后24~72 h，医生与药师需随访药物使用情况及是否出现药物不良反应并给予患者用药指导[44]。

本研究结果还显示性别、收入水平、文化程度、居住情况、家庭功能、Charlson共病指数、合并慢性疾病也对CVD患者发生用药偏差有一定的影响。家庭收入水平高的患者在正规医院就诊居多，更能坚持长期购买相关药物[17]；相比之下收入水平低的患者往往在疾病预防和用药管理方面迫于经济压力选择节约开支，用药偏差发生风险增加[9]。因此要积极推行CVD基本药品目录，使患者对基本药品的使用有更多的选择，减轻患者经济负担。文化程度低的患者更易忽视遵医嘱用药的重要性，随意较少服药或停药导致用药偏差发生，这与滕智裕等[3]研究结果一致，医务人员应针对不同患者采取恰当方式引导其正确认知遵医嘱用药。独居患者较非独居患者更易发生用药偏差，与缺乏家庭成员对其监督照顾有关，同时家庭功能也是影响CVD患者发生用药偏差的因素，研究表明家庭功能与用药偏差呈负相关[6]，提示医务人员要鼓励家属积极参与患者的用药管理，给予患者情绪支持，协助其给药及辨别药物疗效和不良反应。Charlson共病指数反映了患者合并症的严重程度，而合并慢性疾病的数量同样是影响用药偏差的重要因素。严重合并症通常伴随多种慢性疾病，使患者需接受更为复杂的药物治疗方案，各药物之间协同、拮抗的可能性增加，导致患者用药负担加重[9]，提示医务人员应针对重点人群，及时衡量每种药物的风险获益比，优化精简药物处方。本研究结果显示女性较男性患者更易发生用药偏差，有研究表明性别对CVD患者用药偏差没有影响[45]，还有研究显示男性患者更易发生用药偏差[46]，由于性别亚组仅纳入2篇文献，需要对合并结果谨慎解释，今后可以针对性别及其社会关系对用药偏差的影响进行更深入研究。

本研究存在一定局限性。首先，本研究纳入的文献均为横断面调查研究，相较于前瞻性队列研究和病例对照研究，可能会受到选择偏倚、信息偏倚等影响，导致结论可靠性下降。其次，部分影响因素涉及的研究数量较少，合并后的结果需审慎对待。建议后续开展更多高质量、多中心、大样本的前瞻性队列研究，以进一步评估我国CVD患者用药偏差的发生率及影响因素。

综上所述，本研究系统地分析了我国CVD患者用药偏差发生率的流行病学现状，了解患者用药偏差发生率及其相关因素，未来研究应针对相关影响因素，进一步构建心血管疾病患者用药偏差预测模型及干预方案，筛查高危患者，开展有针对性、个体化的用药教育，为降低用药偏差发生率及减轻患者医疗负担提供解决方案。

附件见《医学新知》官网附录（https://yxxz.whuznhmedj.com/futureApi/storage/appendix/202502010.pdf）

伦理声明：不适用

作者贡献：研究设计、文献检索与筛选：钟学莲、何玮、李佳潞；数据分析、论文撰写：钟学莲；研究指导与论文审定：郭红霞

数据获取：本研究中使用和（或）分析的所有数据均包含在本文中

利益冲突声明：无

致谢：不适用

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