- Abstract
- 1. はじめに
- 2. メソッド
- 2.1. 検索戦略
- 2.2. 適格基準
- 研究の選択とデータ抽出
- 研究の質
- 痛風の発生率が比較的低かったため（<5％）、症例対照研究のORまたはコホート研究のHRをrrの推定値として使用して、プールされたRrを計算した。 研究で報告された多変量調整相対リスク（aRR）と対応する95％CIを使用して、私たちのメタ分析で森林区画を作成しました。 不均一性は、Ｃｏｃｈｒａｎの試験およびによって評価した。 不均一性の程度は，些細な不均一性を示し，低い不均一性を示し，中程度の不均一性を示し，高い不均一性を示した。 群間の不均一性が低く、固定効果モデルが使用された場合。 一方、不均一性は明らかであり、ランダム効果モデルが使用された。 異質性の源を探索するために、メタレギュレーション解析とサブグループ解析を行った。 異質性の原因を特定し、結果の堅牢性を評価するために、感度分析は、各研究を個別に削除し、単一の研究が結果に影響を与えたかどうかを評価するた すべての統計分析は、STATA14.0ソフトウェアを使用して実施しました。 3. 結果 3.1. 文献検索結果
- 3.2. 含まれている研究の特徴
- 3.4. サブグループ分析とメタレギュレーション分析
- 3.5。 DMの性別特異的分析と痛風のリスク
- 3.6。 Hba1cレベルと痛風のリスク
- 4. 議論
- 5. 結論
- 利益相反
- 著者の貢献
- 謝辞
- 補足資料
Abstract
Aims。 いくつかの疫学的研究は、真性糖尿病（DM）と痛風のリスクとの関係を調査してきたが、結果は矛盾している。 したがって、我々は体系的に痛風のリスクにDMの影響を明らかにするために利用可能な観察研究を遡及しました。 メソッド。 Embase、PubMed、Cochrane Library、Scopus、Web of Science、China National Knowledge Infrastructureは、開始から2020年3月2日までの関連記事を検索しました。 含まれた研究の質は、Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scaleを使用して評価された。 多変量調整された相対リスク（aRR）および対応する95％信頼区間（CI）は、ランダム効果モデルに基づいてプールされた。 コクランのテストと不均一性を評価するために使用されました。 結果。 私たちのメタ分析には、863,755参加者を含む5つの研究が含まれていました。 DMは痛風のリスクが低い（aRR：0.66、95％CI：0.59～0.73）と関連していたが、高い異質性を有していた（）。 メタ遺伝学的解析により，ＤＭのタイプが不均一性の原因であることが明らかになった。 DMのタイプ別のサブグループ分析では、痛風のリスクは1型DM（T1DM）（aRR：0.42;95％CI：0.28～0.63）が2型DM（T2DM）（aRR：0.72;95％CI：0.70～0.74）よりも有意に低かった。 さらに，ＤＭで性別に応じて階層化すると，性別特異的な関連が見出された。 逆相関は男性のみで観察され（aRR：0.57;95％CI：0.43～0.77）、女性では観察されなかった（aRR：0.96;95％CI：0.87～1.05）。 さらに、DM中の糖化ヘモグロビン（Hba1C）レベルに基づいて層別化され、a1Cレベルが上昇したDM患者における痛風のリスクの低下と関連していた。 結論。 このメタアナリシスは、DMが痛風のリスクが低いことに関連しており、痛風のリスクに対するDMの保護効果は、hba1Cレベルが高い男性、T1DM、またはDMでより強かったことを示した。 しかし、これらの結果を確認するためには、より多くの前向きコホート研究が必要である。
1. はじめに
痛風は、プリン代謝の障害および/または尿酸排泄の減少によって引き起こされる高尿酸血症に直接関連する尿酸ナトリウム（MSU）の沈着 痛風の有病率は、中年および高齢者の世界人口の約5％を占めており、痛風の発生率は近年着実に増加している。 T2DMを有する個体は、一般に、高血圧、肥満、および腎機能の低下の有病率が高い。 これらの併存疾患はまた、痛風の危険因子である。 DMと痛風の両方は、心血管イベント、腎不全、および死亡率の高いリスクに関連しています。 したがって、ＤＭと痛風との関係は大きな注目を集めている。
いくつかの前向き研究は、痛風がDMのリスクと積極的に関連していることを見出した。 同様に、42,834人の参加者を対象とした11のコホート研究のメタアナリシスでは、血清尿酸レベルとDMのリスクとの間に正の相関が報告されています。 しかし、痛風のリスクに対するDMの影響は矛盾していた。 いくつかの小さな断面研究は、dmが痛風のリスクが高いと関連していることを示したが、前向きコホート研究および症例対照研究は、DMが痛風のリスクと負の相関を示し、別の前向きコホート研究では関連は見られなかった。 したがって、我々は痛風のリスクに対するDMの影響を明らかにするために利用可能な観察研究を遡及した。
2. メソッド
2.1. 検索戦略
このメタ分析は、登録番号CRD42020159645でPROSPEROに登録されました。 Embase、PubMed、Cochrane Library、Scopus、Web of Science、China National Knowledge Infrastructure（CNKI）を含む6つのデータベースが、2020年3月2日から独立して、2人の著者（X-L LとY-L X）によって関連記事を検索しました。 検索戦略は、「痛風または痛風関節炎」および「DMまたはT1DMまたはT2DM」のメッシュ用語とエントリ用語の組み合わせでした。”一方、検索された研究は人間に限られており、言語に制限はありませんでした。 例えば、PubMedデータベースとEmbaseデータベースを取ると、検索プロセスの詳細は補足資料Excel S1-S2に記載されています。
2.2. 適格基準
この研究の目的は、痛風のリスクに対するDMの影響を調査することでした。 私たちの適格基準は次のとおりです：（1）研究は、観察設計を持っている必要があり、DMと痛風のリスクとの関係を調査する必要があります。 （2）調査は痛風の診断前にDMを診断するべきです。 （3）アウトカムは、対応する95％CIを有する多変量調整相対リスク（RR）、オッズ比（OR）、またはハザード比（HR）として提示されるべきである。 （4）研究は、対応する対照群としてDMまたは痛風のない被験者を含むべきである。2.3.
研究の選択とデータ抽出
論文のスクリーニングは、三つの著者（X-L L、L-J L、およびT-T C）によって独立して行われました。 矛盾した結果を得るために、我々はそれらを一緒に議論するか、上級研究員（H-J M）の最終的な判断を求めるだろう。 標準化されたデータシートは、上記の研究者によって独立してデータを収集するために使用された。 最初の著者、出版年、研究デザイン、データソース、研究期間、症例と対照の定義、DM/痛風の確認、フォローアップ期間、症例と対照の数、性別比、症例と対照の年齢、DMの種類、調整交絡因子、および調整されたOR/RR/HR（95％CI）の情報が抽出された。 すべてのエントリは、上記の著者の二人によって確認され、正確性と完全性を確保するために、少なくとも二回チェックされました。2.4.
研究の質
含まれている研究の質は、ニューカッスル-オタワ品質評価尺度（NOS）を使用して評価しました。 品質評価ツールとして、NOSは、選択のための4つの星、比較可能性のための2つの星、および暴露/結果のための3つの星、ケースコントロール研究およびコホート研究のための合計9つの星の三つの側面を通じて研究の質を評価した。 0-5のスコアは低品質とみなされ、六つ以上の星に達したスコアは高品質とみなされました。 精度を確保するために、品質評価のプロセスは、二人の著者によって独立して実施され、上級研究員（H-J M）によって監督された。2.5.
痛風の発生率が比較的低かったため（<5％）、症例対照研究のORまたはコホート研究のHRをrrの推定値として使用して、プールされたRrを計算した。 研究で報告された多変量調整相対リスク（aRR）と対応する95％CIを使用して、私たちのメタ分析で森林区画を作成しました。 不均一性は、Ｃｏｃｈｒａｎの試験およびによって評価した。 不均一性の程度は，些細な不均一性を示し，低い不均一性を示し，中程度の不均一性を示し，高い不均一性を示した。 群間の不均一性が低く、固定効果モデルが使用された場合。 一方、不均一性は明らかであり、ランダム効果モデルが使用された。 異質性の源を探索するために、メタレギュレーション解析とサブグループ解析を行った。 異質性の原因を特定し、結果の堅牢性を評価するために、感度分析は、各研究を個別に削除し、単一の研究が結果に影響を与えたかどうかを評価するた すべての統計分析は、STATA14.0ソフトウェアを使用して実施しました。
3. 結果
3.1. 文献検索結果
六つのデータベースを検索することにより、3254の潜在的に関連する論文が同定された（Embaseから787、PubMedから503、Cochrane Libraryから13、Scopusから971、Web of Scienceから355、CNKIから625）。 記録を確認し、重複を除去した後、2423の記事がタイトルと抄録によって上映されました。 無関係な研究のために2392の記事が削除され、31の記事が全文レビューのために残されました。 26の31の記事は、次の理由で拒否されました: 痛風/高尿酸血症がDMのリスクに及ぼす影響（）、アウトカムとしての事象ではない（）、被験者に関連しない（）、対照群のない研究（）、痛風前のDMの診断を証明するための研究失敗（）、再発行された研究（）、および不完全なデータ（）。 最後に、5つの研究が包含基準を満たし、このメタ分析に含まれました。 スクリーニングプロセスを図1に示します。
3.2. 含まれている研究の特徴
三つのコホート研究と863,755参加者を含む二つのケースコントロール研究は、このメタ分析に含まれていました。 含まれる研究は2010年から2016年まで出版されました。 3つのコホート研究のうち、2つの研究ではDMと痛風のリスクとの関係が検討され、別の研究ではt2DMが痛風のリスクに及ぼす影響が示されました。 二つのケースコントロール研究は、それぞれ、痛風のリスクにT1DMとT2DMの影響を明らかにしました。 四つの研究は、痛風のリスクにDM患者の性差の影響を議論しました。 すべての研究は大規模なデータベースに基づいており、DMまたは痛風の診断は主に診断コード、自己報告、薬物使用の処方、または検査所見に基づいていた。 含まれた研究の質はNOSに従って評価され、NOSスコアは6から8の範囲であった。 含まれた研究の詳細な特徴を表1および表2に示す。
| 著者/出版年 | 研究デザイン | データソース | 研究期間 | 研究期間 | 研究期間 | 研究期間 | 研究期間 | 研究期間 | 研究期間 | 研究期間 | 研究期間 | 研究期間 | 研究期間 | 研究期間 | 研究期間 | 研究期間 | 研究期間 | 研究期間 | 研究期間 | 研究期間 | 研究期間ケース | コントロールの定義 | dm/痛風の確認 | フォローアップ（ケース/コントロール） |
| pan2016 | 前向きコホート研究 | 中国schs | 1999-2010 | 自己-報告されたdm：彼らは糖尿病を持っていたことを彼らの医師によって言われたかどうかを尋ねるためにインタビューに直面し 応答が「はい」であった場合、参加者が含まれ、最初の診断の年齢について尋ねられます。 | 同じデータベースからランダムに選択され、DMを含まないと報告され、Hba1Cを下回っていた参加者は切断されました。 | 痛風の診断は、医師によって報告された高尿酸血症に起因する関節痛および腫脹に基づいていた。 | 6.9/6.9 | |||||||||||||||||
| Chen2011 | 前向きコホート研究 | 台湾NHI | 1994-2002 | DMは空腹時血糖≥126mg/dLまたは抗糖尿病薬の使用と定義されました。 | 同じデータベースからランダムに選択され、DMがないと報告された参加者。 | 同じデータベースからランダムに選択され、DMがないと報告された | 痛風はICD-9コードを使用して診断されます。 | 7.31/7.31 | ||||||||||||||||
| Wijnands2015 | レトロスペクティブコホート研究 | UK CPRD GOLD | 2004-2012 | T2DM:非インスリン抗糖尿病薬（NIAD）の少なくとも1つの処方を受けた。 | 性別、生年月日、および同じデータベースからランダムに選択された全研究期間中にNIADまたはインスリン処方なしでデータベース一致した被験者における歴 | 痛風は、読み取りコードを使用して診断されます。/td> | 4.3/4.5 | |||||||||||||||||
| ロドリゲス2010 | 症例対照研究 | UK THIN | 2000-2007 | 痛風は、読み取りコードを使用して診断されます。 | コントロールは、一年以内の年齢、性別、暦年によってケースに頻度一致し、同じデータベースからランダムに選択されました。 | データベースの診断コード。 糖尿病のタイプは、記録されたコードまたは年齢または投薬によって定義される。 | 該当しない | |||||||||||||||||
| Bruderer2013 | 症例対照研究 | 英国GPRD | 1995-2009 | 痛風のインシデント診断を受けた18歳から80歳のすべての患者。 | 年齢、性別、一般的な練習、カレンダーの時間、および同じデータベースからランダムに選択された痛風の診断のないデータベース一致した被験者の歴史の年。 | T1DM:インスリン使用のみの糖尿病患者;T2DM:食事のみで治療され、インスリンの併用の有無にかかわらず経口抗糖尿病薬を使用する糖尿病患者。 | 該当しません | |||||||||||||||||
Male 0.66 (0.46-0.96)
Female 0.85 (0.62-1.16)
Male 0.85 (0.67-1.07)
Female 1.15 (0.83-1.60)
Male 0.61 (0.58-0.66)
Female 1.01 (0.92-1.11)
T2DM
Male 0.27 (0.19-0.40)
Female 0.63 (0.34-1.16)
T2DM, OR 0.69 (0.64-0.73)
Male 0.61 (0.27-0.66)
Female 0.91 (0.81-1.02)
T2DM
T2DM, OR 0.72 (0.69-0.75)
二つのケースコントロール研究は、それぞれ、痛風のリスクにT1DMとT2DMの影響を議論したことを考えると、したがって、二つの研究のそれぞれは、二つの研究によると効果推定値を組み合わせました。 最後に、痛風のリスクに対するDMの影響を評価するためのプール効果推定値を、合計863,755人の参加者を対象とした7つの研究から計算した。 対照群と比較して、DM患者の痛風のプールされたaRRは0.66（95％CI：0.59〜0.73）であったが、図2に示すように異質性は高かった（）。 異質性の原因を特定し、結果の堅牢性を評価するために、各試験を個別に除去することによって感度分析を行い、感度分析における推定aRRsは0.64（95％CI：0.54-0.75）-0.70（95％CI：0.64-0.77）の範囲であった（表S1）。 任意の単一の研究の削除は、結果が安定し、統計で信頼性があったことを示す、全体的な統計的有意性を変更しませんでした。 10未満の研究が含まれていたため、出版バイアスを評価するための漏斗プロットは作成されませんでした。
3.4. サブグループ分析とメタレギュレーション分析
さらに異質性のソースを探索するために、メタレギュレーション分析とサブグループ分析は、地理的位置、 サブグループ分析では，大部分の層はｄ ｍと痛風のリスクとの間に逆の関連を示した。 しかし、DMのタイプを除いて、メタ回帰分析を有するサブグループ間に有意な統計的有意性はなく、DMのタイプが不均一性に最も寄与していることを示
| 共変量 | いいえ。 of study | RR (95% CI) | (%) | Metaregression | ||||
| (%) | ||||||||
| Overall | 7 | 0.66 (0.59, 0.73) | 89.2 | <0.000 | ||||
| Subgroup analyses | ||||||||
| Types of DM | 0 .000 | 99.6 | 0.01 | |||||
| DM | 2 | 0.84 (0.68, 1.05) | 22.4 | 0.256 | ||||
| T1DM | 2 | 0.42 (0.28, 0.63) | 81.5 | 0.020 | ||||
| T2DM | 3 | 0.72 (0.70, 0.74) | 0.0 | 0.415 | ||||
| Study design | 0.01 | 26.2 | 0.149 | |||||
| Cohort study | 3 | 0.77 (0.68, 0.88) | 39.7 | 0.191 | ||||
| Case-control study | 4 | 0.58 (0.48, 0.69) | 93.7 | <0.000 | ||||
| Geographical location | 0.072 | 16.9 | 0.208 | |||||
| Asia | 2 | 0.84 (0.68, 1.05) | 22.4 | 0.256 | ||||
| Europe | 5 | 0.62 (0.55, 0.70) | 92.1 | <0.000 | ||||
3.5。 DMの性別特異的分析と痛風のリスク
痛風の発生率の性差を考慮すると、DMと痛風のリスクとの間のさらなる性別層別分析が議論された。 男性345,943人、女性334,752人を含む4件の研究では、男性のt2DMと痛風のリスクとの間に逆相関があることが示され、プールされたaRRは0.57（95％CI：0.43～0.77）で、異質性が高かった（）。 しかし、リスクは女性では消失し、プールされたaRRは0.96（95％CI：0.87～1.05）であり、異質性は低かった（）（図4）。
3.6。 Hba1cレベルと痛風のリスク
hba1Cレベルが痛風のリスクに及ぼす影響を評価するために、DM中のHba1Cレベルに応じて二つの研究を含め、層別化した。 興味深いことに、我々は、hba1Cレベルが痛風のリスクと逆に関連していることを見出した。 と比較して、痛風のリスクは、Hba1cレベル7.0〜7.9％（aRR：0.78;95％CI：0.63〜0.96）で22％、Hba1cレベル8.0〜8.9％（aRR：0.67;95％CI：0.48〜0.92）で33％、さらには46％（aRR：0.54;95％CI：0.63〜0.96）で0.41から0.70);しかし、高い異質性があります(図5)。
4. 議論
DMと痛風の間の相互作用は複雑です。 一方では、ＤＭは、おそらく、高血圧、肥満、および代謝症候群のようなＤＭ関連の併存疾患に起因する、痛風の危険性の増加と関連し得る。 一方，ＤＭにおけるいくつかの病態生理学的機構は，炎症反応の障害や糖尿病の尿酸排泄効果などの痛風のリスクに対して反対の効果を有する可能性がある。 このメタ分析の結果は、DM患者が特にT1DMにおいて痛風を発症するリスクが有意に低いことを示した。 しかし，結論に反して，四つの小さな断面研究は，ｄｍが痛風のリスク増加と関連していることを示唆したが，痛風とＤＭの共存の重要な交絡因子については調整されていなかったので，これは正の関連を説明することができた。 さらに重要なのは、これらの研究のうちの3つは対照群を持たず、DMが痛風よりも早く診断されたことを証明した研究はなかったことである。 したがって、それらは私たちの包含基準を満たしておらず、私たちのメタ分析には含まれていませんでした。 さらに、このメタアナリシスでは、DMと痛風のリスクとの間の性別特異的関連が見出された。 逆相関は男性のみで観察され，女性では観察されなかった。 さらに、Hba1Cレベルの増加は、DM患者における痛風のリスクの低下と関連していた。しかし、高い異質性を無視することはできませんでした。
メタ遺伝学的解析により，ＤＭのタイプが不均一性の源であることが明らかになった。 DMの種類別のサブグループ分析では、DMサブグループ()とT2DMサブグループ()で異質性が有意に減少したことが示されましたが、T1DMサブグループ()では依然として高い異質性が示されていました(図3)。 そこで、T1DMサブグループにおける高い異質性の考えられる原因をさらに検討した。 このメタアナリシスでは、逆相関は男性のみで観察され（aRR：0.57;95％CI：0.43～0.77）、女性では観察されなかった（aRR：0.96;95％CI：0.87～1.05）。 したがって、DMとの男性比が高いほど、痛風のリスクが低いことを意味した。 興味深いことに、rodriguez et al.による研究における男性の割合（症例/対照—72.5％/73.9％）は、男性の割合（症例/対照-72.5％/73.9％）と比較して、男性の割合は有意ではない。 他の研究よりも有意に高かった（Ｐａｎ ｅ ｔ ａ ｌ．：ケース/コントロール-39.7％/39.8％;Wijnands et al. 表2に示すように、痛風のリスクが低く（aRR：0.33、95％CI：0.24～0.46）、t1DMサブグループでは高い異質性を引き起こす可能性がある。 残念ながら、T1DMサブグループの他の研究では、参加者の性別比が提供されず、著者に連絡するためにあらゆる努力をしたにもかかわらず、十分な生データ 結果を検証し、より多くの証拠を提供するためには、より多くの前向きコホート研究が必要です。 DMの種類別のサブグループ分析のもう一つの懸念は、DMサブグループでリスクが消失したことでした。 全ての含まれた研究のうち、Chen et al.による研究のみが記載されていることに留意すべきである。 DMと痛風のリスクとの間に負の相関は認められず、最終的にDMサブグループにおける統計的有意性は認められなかった。 そこで、この結果の可能性のある原因をさらに分析しました。 一方で、本研究におけるコントロールの選択は厳密ではなく、データベース内のDMのないもののみを対照群として取ったが、年齢や性別などの重要な要因はDM群と一致しなかった。 一方、慢性腎臓病、慢性心不全、異なるタイプの利尿薬などのいくつかの重要な交絡因子は調整されておらず、これは以前の研究で痛風のリスクの有意
DMと痛風のリスクとの逆相関は、血清グルコースレベルが10ミリモル/Lを超える場合に一般的に起こる糖尿病の尿酸尿効果によって説明され得る。 いくつかの研究は、適度に上昇した血清グルコースレベルは、より高い血清尿酸レベルに関連していたが、糖尿症を引き起こすのに十分な高いグルコースレベル（>10mmol/L）は、より低い血清尿酸レベルと相関していたことを示した。 実際、尿酸の排泄は、グルコース負荷が糖尿症につながるのに十分であれば、血清グルコースレベルに正比例することが観察された。 さらに、前糖尿病患者は痛風を発症するリスクが高かったが、非糖尿病患者と比較して糖尿病を発症するとリスクはより低いレベルに低下した。 同様に、いくつかの研究は、DMを有する人々が正常な個人よりも低い血清尿酸レベルを有することを一貫して示している。 したがって，糖尿症は高いろ過率および浸透性利尿によって尿酸の排泄を増加させ，血清尿酸レベルおよびｄｍにおける痛風のリスクを低下させる可能性がある。
さらに、炎症反応の障害は、DMにおける痛風のリスクが低いもう一つの重要な理由である可能性がある。 痛風は、関節に尿酸ナトリウム結晶が沈着することによって引き起こされる一般的な急性炎症性関節炎である。 尿酸塩の水晶は炎症性仲介者の統合そして解放を刺激し、次に厳しい炎症性応答を増幅し、維持することによって急速に炎症性反作用を誘発でき しかし，多くの炎症過程がＤＭで損傷しており，尿酸結晶によって引き起こされる激しい炎症過程を正確に妨げていた。 ＤＭに見られる炎症応答の障害には，白血球走化性の阻害と白血球アポトーシスの増加，ヒスタミンやブラジキニンなどの透過性因子に対する内皮細胞の応答の減少，肥満細胞脱か粒の減少，内皮細胞への好中球の接着および炎症部位への遊走の損傷，好中球によるサイトカインおよびプロスタグランジンの放出の減少が含まれた。 これらの知見はさらに潜在的な生物学的メカニズムを提供し、この研究で観察された逆会合の基礎となる可能性がある。
このメタアナリシスでは、Hba1cレベルまたはT1DMが高い患者は、痛風のリスクが有意に減少し、制御が不十分または長期的なDMなどの機序的説明が可能であり、糖尿症の有意な尿酸排泄効果および重度の炎症反応が障害された。 女性ではなく男性にのみ観察される保護関連については，血清尿酸値と血清インスリン値との性差が合理的な説明であると考えられる。 一方で、研究は、血清尿酸レベルがインスリン抵抗性の程度と独立して密接に関連していることを示しており、この相関は男性よりも女性の間で有意 また，高尿酸血症の閉経前および閉経後の女性では高尿酸血症の男性よりも空腹時血清インシュリンレベルが有意に高かったので，性ホルモンも役割を果たす可能性がある。 一方、多くの研究では、インスリン濃度の増加が有意に尿酸トランスポーター1（URAT1）とATP結合カセットサブファミリー Gメンバー2（ABCG2）を調節することにより、尿酸の尿中排泄を減少させ、血清尿酸レベルを増加させることにより、尿酸の再吸収を促進することが見出されている。 したがって，男性における保護会合は，尿酸の再吸収に対するインスリンの効果を相殺した後の残留会合である可能性が高いと仮定した。 尿酸の再吸収に対するインスリンの効果は男性よりも女性で強かったが，反対の効果は女性では互いに相殺するだけであることを提案した。 この性差と一致して、多くの証拠は、血清尿酸レベルは、女性の間ではなく、男性の間で冠動脈疾患の予測であることを確認しており、血清尿酸レベルと血清インスリンレベルの間の性差は、相関のこの違いの理由の一部である可能性があります。 しかし、尿酸の再吸収に対するインスリンの効果によってT1DMのこの性差を説明することは不可能であると思われる。 したがって、性差のための他の潜在的なメカニズムが存在する可能性があり、明らかにその存在をさらに確認するためにはより多くの研究が必それにもかかわらず、この研究にはいくつかの制限がありました。
まず、含まれるすべての研究は、医療登録データベースを使用して実施された。 Ｄ ｍと痛風の定義は診断コードまたは自己報告に基づいており，ある程度の誤分類は避けられなかった。 このような誤分類は、対照の選択においても起こり得る。 例えば、Ｗｉｊｎａｎｄｓらによる研究では、Ｗｉｊｎａｎｄｓら（１ ９ ９ ８）。 対照群は，全研究期間中に非インスリン抗糖尿病薬またはインスリン処方を有さない個体であり，ＤＭを有する少数の個体を含む可能性があった。第二に、これはいくつかの潜在的な交絡因子が交絡バイアスを減らすために調整された観察研究のメタ分析であった。
第二に、これは観察研究のメタアナリシスであった。 しかし、データ収集のいくつかの客観的な理由のために、各研究のために調整された交絡因子は異なっており、元の研究のいくつかの未調整の交絡因子 あるcomorbidities（高血圧、hyperlipidemia、うっ血性心不全および慢性の腎臓病のような）およびcomedications（statins、低線量のアスピリンおよび特に異なったタイプのdiureticsのような）は前の調査の痛風 しかし、Wijnandsらによる研究を除いて。 交絡因子として併存疾患とcomedicationsの両方を調整したが、より多くの併存疾患が調整されたが、comedicationsは他の研究では無視された。 さらに、食事暴露や身体活動などの痛風の他の重要な危険因子は、ほとんどの研究で調整されていませんでした。 幸いなことに、すべての研究は、これらの危険因子をある程度制御するために、食習慣および身体活動に関連するBMIによって調整された。 さらに，抗糖尿病薬および尿酸低下薬の結果に対する影響も考慮する必要があった。 Bruderer et al. 異なるタイプの抗糖尿病薬が痛風のリスクを変化させなかったという証拠を提供したが、高尿酸血症を治療するための尿酸低下薬の使用は理論的には痛風のリスクに影響を与える可能性があり、糖尿病患者は疾患のフォローアップ中に高尿酸血症を発見する機会が多いため、DMを有する個人は一般的に非糖尿病患者よりも高尿酸血症を治療する可能性が高い。 残念なことに、含まれている研究のどれも、尿酸低下薬の使用に関するデータを提供しなかった。 したがって、これらの結果は慎重に解釈されるべきであり、より実質的な証拠を提供するためには、より質の高い前向きコホート研究が将来的に必要
第三に、利用可能なすべてのデータを収集するために最善を尽くしましたが、このメタ分析には、異質性の原因を見つけるために最大限の努力をしても、元の研究が少なく、ある程度の異質性が含まれていました。 したがって、結果を確認するためには、将来的にはより多くの前向きコホート研究が必要であり、潜在的な分子メカニズムを探索するためには、より基
5. 結論
結論として、このメタ分析は、DMが痛風の将来のリスクを減少させ、保護効果が高いHba1Cレベルの男性、T1DM、またはDMでより強かったこと 糖尿病の尿酸排泄作用と炎症反応の障害の実質的な役割は、潜在的なメカニズムを提供する可能性があります。 これらの知見は直感に反するように見えるかもしれないが、DMと痛風の予防を同時に強調することは矛盾していない。 痛風は、DMに焦点を当てるのではなく、食事の調整または高尿酸血症の治療によって予防されるべきである。 糖尿病の専門家は、特に十分に制御されたDMを有する患者において、DMと痛風との関係を認識すべきである。 これらの証拠は、尿酸低下薬をより積極的に使用するために糖尿病患者の治療戦略を変えるかもしれない。
利益相反
著者は、利益相反がないことを宣言します。
著者の貢献
Huijian MaとXiaoli Liはこの研究を概念化しました。 李孝麗と玉陵興は文書を検索し、上映した。 Xiaoli Li、Lianju Li、およびTiantian Chengは、データ抽出と品質評価を完了しました。 Xiaoli LiとShaohui Renは統計分析を行い、結果の解釈を行いました。 Xiaoli Liは原稿の最初の草案を書いた。 馬Huijuanは原稿を見直し、改訂しました。 すべての著者は、最終原稿を読み、改訂し、レビューしました。
謝辞
この研究は、河北省の自然科学財団によってサポートされていました（いいえ。 H2019307108)。
補足資料
補足1。 テーブルS1. DM患者および対照における痛風のリスクの感受性分析。
補足2。 エクセルS1-S2. PubMedおよびEMBASEデータベースの検索履歴。