9.1 Q1 | meta |北京中医药大学| 治疗焦虑症的草药：系统评价和网络荟萃分析

第一段–文章基本信息

文章题目：Medicinal herbs for the treatment of anxiety: A systematic review and network meta-analysis

中文标题：治疗焦虑症的草药：系统评价和网络荟萃分析

发表杂志： Pharmacol Res 

影响因子：1区，IF=9.1

发表时间：2022年4月

第二段–本文创新点和科研启发

本文创新点和科研启发

综合评估多种药用草药的疗效：本研究通过系统综述和网络荟萃分析，全面评估了多种药用草药在治疗焦虑症中的疗效和安全性。研究不仅涵盖了常见的药用草药，还对近年来新兴的草药进行了综合分析，提供了关于不同草药在缓解焦虑症状方面的相对疗效的详细比较。

创新性地应用网络荟萃分析方法：研究采用了网络荟萃分析这一先进的统计方法，能够综合直接和间接证据，评估不同药用草药之间的相对疗效。这种方法不仅提高了研究的统计效能，还能够更准确地识别出哪些草药在缓解焦虑症状方面更为有效。

为临床实践提供高质量的循证依据：研究严格遵循系统综述和网络荟萃分析的方法学标准，确保了研究结果的可靠性和科学性。通过评估不同药用草药的疗效和安全性，研究为临床医生提供了高质量的循证依据，有助于推动药用草药在焦虑症管理中的应用。

第三段-Introduction

背景

快速社会变革导致心理压力增加，全球许多人面临多重挑战，引发情绪、认知和行为障碍。焦虑是应对压力的正常反应，但当影响日常功能时则被视为病理性障碍。焦虑症（AD）和广泛性焦虑症（GAD）是常见的精神疾病，以过度担忧为特征，GAD 持续至少 6 个月。亚阈值焦虑患者虽有临床相关症状，但未满足全部诊断标准。焦虑症普遍存在，造成显著功能障碍和巨大的医疗及社会经济负担。研究表明，焦虑症在女性、年轻人和慢性病患者中更为普遍，全球患病率差异显著。焦虑症常与其他精神疾病共存，且未治疗的焦虑和抑郁每年造成约 1.15 万亿美元的损失。传统治疗方法包括心理治疗和药物治疗，但合成药物常有不良反应。近年来，药用草药因安全性更高而备受关注，如洋甘菊、银杏叶等。多项研究显示，藏红花和西莱克斯等草药在缓解焦虑方面具有显著效果，且安全性更高。然而，现有研究多局限于单一草药的比较，缺乏对多种草药疗效、安全性和耐受性的综合评估。因此，本研究通过贝叶斯网络荟萃分析，全面总结随机临床试验的证据，比较多种药用草药与安慰剂或药物治疗对确诊或亚阈值焦虑患者的疗效，以期为临床治疗提供更科学的依据。

第四段-Methods

方法

本研究按照系统综述和网络荟萃分析报告的首选报告项目（PRISMA-NMA）指南进行，旨在评估草药对焦虑症患者的疗效。研究方案已在 PROSPERO 注册（编号 CRD42021238577）。 

数据来源与检索

研究检索了 PubMed、EMBASE、Cochrane Library 和 Web of Science 数据库，从建库到 2021 年 9 月 26 日的相关文献，同时检索了 clinicaltrials.gov 数据库和已识别文献的参考文献列表。

研究选择

首先去除所有重复文章。两名审稿人独立筛选所有文章的标题和摘要，并获取每位审稿人认为可能符合标准的研究全文，以确定其资格。如有分歧，通过讨论解决，必要时与其他作者协商。纳入的研究限于以英文发表的随机对照试验（RCT）。

纳入标准为：（1）根据标准化诊断手册或国际疾病分类（DSM 或 ICD）定义的焦虑症患者；（2）参与者随机分配接受草药口服治疗与安慰剂和/或商业药物治疗焦虑，无论是否伴有共病的常规治疗；（3）报告了治疗前后的汉密尔顿焦虑量表（HAMA）评分。

排除标准包括：（1）参与者年龄小于 18 岁或使用多种草药组合（除草药配方外）；（2）基线数据存在偏差的研究；（3）涉及预防复发或中断设计的研究；（4）无法联系作者获取全文或主要结果数据的研究。

数据提取与质量评估

研究开发了数据提取表，以方便电子比较条目。提取的数据包括研究特征、患者特征、干预措施、结果（包括主要结果：HAMA 评分；次要结果：抑郁或失眠量表）以及可能的不良事件数据。使用 Cochrane 合作网的偏倚风险评估工具评估偏倚风险，整体偏倚风险分为高、中、低。采用改进的 GRADE 方法学通过 CINeMA 应用程序评估每项结果和整个证据体系的确定性。数据提取和质量评估由两名独立审稿人完成，如有分歧，通过讨论解决。

数据分析与合成

研究采用贝叶斯马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）网络荟萃分析（NMA）。主要汇总指标为连续结果的均值差异（95% 可信区间）和二元结果的比值比（OR，95% 可信区间）。当报告中缺乏连续变量时，联系作者获取原始数据；若无法联系或作者无法提供数据，则从 95% 置信区间或范围中估算标准差值，或使用数字标尺软件估算。对于同一干预的不同提取物或剂量，将其归为一个节点。采用随机效应模型以考虑研究之间的临床和方法学异质性。通过 Brooks-Gelman-Rubin 诊断、轨迹图和密度图评估模型收敛性。使用 SUCRA 值评估排名概率，通过全局 I² 统计量评估整个网络的异质性。通过比较一致性模型和不相关均值效应（UME）模型的偏差信息准则（DIC）评估整个网络的一致性，对于局部不一致性，采用节点拆分法评估。在缺乏直接安慰剂或标准治疗比较的情况下，使用直接成对比较的估计值作为治疗效果的最佳估计。所有网络分析，包括直接和间接估计，均使用 R 软件（4.1.0 版本，gemtc 1.0.1 包）进行。

第五段-Results

结果

网络荟萃分析

焦虑症治疗的疗效（HAMA）和可接受性（特殊原因退出）结果见表 2。HAMA 评分的可用比较显示在网络图中，包括 62 个治疗组，涉及 2918 名参与者（图 1 和 2A）。特殊原因退出率的数据来自 60 个治疗组和 3094 名参与者（图 2B）。尽管金合欢和玛纳斯米特拉瓦塔卡没有直接与安慰剂的比较，洋甘菊、银杏叶、加米索伊散、L-茶氨酸和印度人参缺乏直接与标准治疗的比较。在这种情况下，直接成对比较被用作上述比较效果的最佳估计。 

一些药用草药的疗效被证明高于安慰剂，并且与活性药物大致相似。与安慰剂组相比，西莱克斯（薰衣草油制剂）在 HAMA 上的效果最大（平均差异 [MD]：3.84，95% 可信区间 [CrI]：6.31 至 1.34），在草药中样本量适中；卡瓦（MD：2.46，95% CrI：4.47 至 0.32）显示出显著的抗焦虑效果，尽管样本量小于西莱克斯；银杏叶（MD：4.63，95% CrI：9.01 至 0.23）和印度人参（MD：4.90，95% CrI：9.70 至 0.17）提供了令人鼓舞的点估计值，但仅包括少量患者；加米索伊散（MD：0.98，95% CrI：6.48 至 4.54）和 L-茶氨酸（MD：0.49，95% CrI：6.54 至 5.57）略微降低了 HAMA 评分，但统计上并不显著。与标准治疗（即接受活性药物的患者）相比，金合欢（MD：1.23，表 2 中的 95% CrI：4.68 至 2.23）、卡瓦（MD：0.43，95% CrI：2.58 至 3.56）、玛纳斯米特拉瓦塔卡（MD：1.35，95% CrI：7.39 至 4.68）和西莱克斯（MD：0.95，95% CrI：3.92 至 2.04）在统计上无法区分。银杏叶、金合欢、加米索伊散、L-茶氨酸、玛纳斯米特拉瓦塔卡和西莱克斯的直接估计值与传统成对荟萃分析的结果一致。尽管印度人参的网络估计值与传统估计值不一致，但网络估计值与直接和间接估计值一致。有争议的是，卡瓦与安慰剂的网络估计值与传统估计值不一致，尽管标准比较是一致的。 

其他草药，如洋甘菊、西番莲、藏红花（番红花）和缬草（图 3）的疗效在安慰剂对照与标准对照之间或网络估计与传统评估之间不一致。值得注意的是，上述结果受到纳入患者数量较少的限制。对安慰剂的反应可能导致了这种矛盾的估计值。 对于特殊原因退出（因无效、症状恶化或不良事件而中断），从严格的统计角度来看，除了银杏叶（图 3）之外，所有药用草药与安慰剂或活性干预措施一样可接受。在接受银杏叶治疗的 70 名患者中，有 1 人因不良事件退出试验，而在接受安慰剂治疗的 37 名患者中，没有人因不良事件退出。 

此外，还进行了全因退出率、不良事件、实验室检测和撤药症状的分析。结果总体上与特殊原因退出率分析的结果一致。所有药用草药在统计上与安慰剂或标准治疗一样安全，尽管金合欢（OR：1.51，95% CrI：2.98 至 0.28）比活性药物更易耐受。此外，关于次要疗效指标（治疗后抑郁和失眠严重程度）的详细结果记录在补充信息中。西莱克斯在统计上被证明可以缓解抑郁和失眠的痛苦，玛纳斯米特拉瓦塔卡可能对缓解抑郁有益。值得深入研究 L-茶氨酸和藏红花对失眠和抑郁的影响）

SUCRA 排名 

表 3 显示了根据 HAMA 和特殊原因退出的 SUCRA 值对活性治疗进行排名。印度人参在降低 HAMA 评分方面排名第一，但样本量极小。L-茶氨酸在特殊原因退出方面排名第一，但在降低 HAMA 评分方面排名最后。银杏叶因耐受性差（劣于安慰剂）在退出方面排名最后。排名概率和图表见补充信息。 

敏感性分析和亚组分析

通过移除 6 项存在高失访偏倚风险的试验和 8 项被评定为总体偏倚风险中等的试验，进行了敏感性分析。银杏叶、卡瓦和西莱克斯的单独网络估计值与上述治疗焦虑的发现一致。值得注意的是，玛纳斯米特拉瓦塔卡和金合欢在低风险试验中缺失，这表明对其提供抗焦虑效果的信心需要进一步研究。西番莲和藏红花的单独估计值与总结网络并不完全一致。西番莲（MD：3.46，CrI：6.89 至 0.92）和藏红花（MD：2.49，CrI：4.78 至 0.47）显著降低了 HAMA 评分（排除 8 项总体偏倚风险中等的试验）。此外，印度人参（MD：3.46，CrI：6.89 至 0.92）显示出与安慰剂相同的抗焦虑效果（排除 6 项高失访偏倚风险的试验）。此外，在 23 项总体偏倚风险低的试验中，这三种草药被认为具有临床价值的抗焦虑效果，但在 21 项失访偏倚风险低的试验中，它们并未显示出具有统计学显著性的抗焦虑效果。尽管这些结果并不完全一致，但它们表明印度人参、西番莲和藏红花的抗焦虑效果值得进一步研究。 

在 17 项广泛性焦虑症（GAD）试验与 12 项其他焦虑试验以及 22 项确诊焦虑试验与 7 项亚阈值焦虑试验中进行了探索性亚组分析。由于数据稀疏，无法确定 12 项其他焦虑试验和 7 项亚阈值焦虑试验的网络估计值是否与现实一致。对于 17 项 GAD 试验和 22 项确诊焦虑试验，银杏叶、西莱克斯和印度人参的发现与总焦虑的估计值一致。西番莲（MD：2.7，95% CrI：6.28 至 0.1）在确诊焦虑方面略优于安慰剂，但仅评估了 30 名患者。遗憾的是，卡瓦在治疗 GAD 或确诊焦虑方面的网络估计值在统计上并不显著，尽管其效果略优于安慰剂。这一网络发现与 Soo Liang Ooi 等人的荟萃分析结果一致。

不一致性与异质性

计算了包括敏感性分析和亚组分析在内的总结和单独网络的 DIC 差值和异质性。HAMA（2.35）和特殊原因退出（3.57）的 DIC 差值表明，网络荟萃分析中没有违反全局一致性假设。全球 I2 统计量的估计值表明，整个网络中 HAMA 评分（I2 =0.7%）和特殊原因退出（I2 =0%）的异质性水平较低 。节点拆分模型证实了 HAMA 评分直接和间接比较之间的局部一致性（P＞0.05）。然而，在因无效、症状恶化或不良事件而中断的焦虑患者中，卡瓦（与安慰剂或标准治疗相比）以及安慰剂与标准治疗之间存在一些局部不一致性。然而，这些不一致性并没有显著改变网络的结果，甚至卡瓦与安慰剂的直接估计值（OR：1.3，95% CrI：2.9 至 0.17）在耐受性方面对卡瓦有利，具有统计学证据。尽管卡瓦的直接估计值并不优于标准治疗（86 名活性治疗参与者中有 1 人和 43 名卡瓦参与者中有 4 人因不良事件退出试验），但差异并不具有统计学显著性。此外，24 起不良事件中有 1 起被评定为“可能”与卡瓦干预相关，而 30 起不良事件中有 4 起与药物治疗相关 。

证据的确定性

在分析中使用 CINeMA 纳入 GRADE 判断，大多数比较被评为低。

第六段–结论

结论

据我们所知，这是首次运用贝叶斯网络分析法对多种药用草药治疗焦虑症的效果进行综述。现有证据表明，样本量适中的西莱克斯和卡瓦，以及研究数量不足的银杏叶和印度人参，可能是有潜力的抗焦虑药物。玛纳斯米特拉瓦塔卡和金合欢的疗效尚待验证。西番莲和藏红花似乎值得进一步研究。洋甘菊和缬草的有效性证据不足，同样，加米索伊散或 L-茶氨酸的无效性也缺乏证据支持。值得注意的是，由于样本量不够有说服力，以及安慰剂反应的潜在程度，这些结果应被视为初步的。因此，需要开展更大规模的安慰剂对照和标准对照试验，以验证这些草药治疗焦虑症的疗效、安全性和耐受性。