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这篇综述通过系统评价和荟萃分析，评估痰热清注射液辅助治疗呼吸机相关性肺炎（VAP）的效果。研究发现，其能显著缩短机械通气时间、降低死亡率等，但因纳入研究存在偏倚风险，还需更多高质量随机对照试验（RCTs）验证。
引言
呼吸机在治疗呼吸衰竭方面应用广泛，比如在大手术麻醉管理和急救复苏时都能派上用场。住进重症监护病房（ICU）的呼吸衰竭重症患者，常常需要借助机械通气（MV）来改善氧合，维持生命，直到基础疾病好转。
不过，机械通气带来的并发症可不容小觑。呼吸机相关性肺炎（VAP）就是 ICU 里最常见的并发症之一，通常在患者气管插管、气管切开 48 小时后，或者机械通气撤机、拔管 48 小时内出现。VAP 不仅大幅增加了医疗成本，降低患者生活质量，还会引发多重耐药菌感染，让死亡率一路飙升。2009 - 2019 年全球疾病负担调查显示，VAP 是 75 岁及以上人群残疾调整生命年减少的十大原因之一。在美国，一项为期五年的回顾性队列研究表明，VAP 每年花费高达 640 亿美元。在发展中国家，由于抗生素监管不足和感染预防措施不到位，VAP 同样是个棘手难题。
目前临床实践指南推荐的 VAP 治疗方法，包括使用抗生素、糖皮质激素、口腔清洁、呼吸支持和器官功能支持等。但这些疗法存在不少副作用，像抗生素耐药、激素导致的免疫抑制等，可能会延长患者脱机时间，还容易因为二次肺部感染，引发各种不良预后事件。尽管美国胸科学会提倡缩短机械通气时间，严格管控抗生素使用，以此降低耐药风险，改善治疗效果，可 VAP 相关死亡率仍在 20.7% - 45% 波动；要是出现多重耐药菌感染，部分医院的死亡率甚至能达到 78%，治疗 VAP 的难度可见一斑。
中药在中国防治呼吸道感染性疾病已有数千年历史，和传统西药比起来，它具有作用靶点多、副作用少、耐药性低的优势。痰热清注射液就是一种中药制剂，每 10mL 含有 100g 黄芩（Scutellaria baicalensis Georgi）、30g 熊胆粉（Ursus arctos Linnaeus）、25g 山羊角（Naemorhedus goral Hardwicke）、100g 金银花（Lonicera japonica Thunb.）和 80g 连翘（Forsythia suspensa (Thunb.) Vahl）提取物。这个配方是曹春林教授依据临床经验研制的，并非源自经典中医古籍。临床研究显示，痰热清注射液对多种革兰氏阴性菌和革兰氏阳性菌都有抗菌作用。动物模型的体内实验也证实，它还具备抗病毒、抗炎、免疫调节以及调节细胞凋亡的功效。在国内，痰热清注射液常用于治疗社区获得性肺炎、急性支气管炎和上呼吸道感染引发的发热、咳嗽、黄痰、咽痛等症状，还被写进了新型冠状病毒肺炎诊疗方案。
痰热清注射液也用于治疗 VAP，并且有不少成功的临床病例报告。然而，现有的随机对照试验（RCT）证据并不统一，而且样本量大多较小。所以，研究人员开展了这项系统评价，运用荟萃分析技术整合当前所有关于痰热清注射液治疗 VAP 的随机对照试验，为未来临床应用提供循证参考。
方法
研究严格按照在 PROSPERO 平台注册的预先设计方案（编号：CRD42022322921）执行，并且遵循 2020 年系统评价和荟萃分析首选报告项目（PRISMA）声明进行报告（附录表 A.1）。
文献检索与筛选结果
研究人员检索后共获取 336 篇文献，去除重复文献后剩下 108 篇。经过仔细阅读标题、摘要和全文，最终确定 22 项随机对照试验符合纳入标准。文献筛选流程的详细情况可参考相关图表（文中图 1），主要排除研究及其排除理由则列在附录表 A.4 中。
纳入研究的特征
这 22 项纳入研究均在中国大陆开展，总共涉及 1536 名患者，其中使用痰热清注射液治疗的有 780 人，对照组有 756 人。
讨论
呼吸机辅助治疗能维持患者氧气供应，及时排出二氧化碳，防止酸中毒，对于肺功能严重受损、自主呼吸功能障碍的患者来说，是维持生命的关键手段。但经气管插管或气管切开进行机械通气时，也大大增加了呼吸道病原菌感染的风险。ICU 患者病情危重，免疫力本就低下，一旦发生 VAP，治疗难度更大。
结论
目前来自随机对照试验的证据表明，痰热清注射液作为 VAP 常规治疗的辅助手段，安全有效。它能够缩短机械通气时间和抗生素使用时长，减少患者在 ICU 的住院天数，降低死亡率，还能降低白细胞计数（WBC）、C 反应蛋白（CRP）和降钙素原（PCT）等炎症指标水平。不过，由于本系统评价纳入的研究存在中到高的偏倚风险，还需要更多设计精良的随机对照试验来进一步验证这些结论。
资金支持
本研究由江西省中医药肺病科学重点实验室（编号：2024SSY06321）和江西省研究生创新专项资金项目（编号：YC2021 - S523）资助，资助方在整个研究过程中未施加任何影响。
声明
研究人员声明在撰写过程中未使用任何生成式人工智能或人工智能辅助技术。若合理需求，支持本研究的相关数据可向通讯作者获取。
作者贡献声明
Qing Wang 和 Cuiwang Liu 负责研究设计、制定检索策略、数据分析并起草手稿；Bofei Shu、Zhaohui Ding 和 Jun He 负责文献筛选、数据收集、偏倚风险评估，提供关键方法学建议并修改手稿；Musheng Tu 和 Liling Wan 构思和设计研究、撰写手稿并担任担保人。
利益冲突声明
所有作者均声明不存在可能影响本文研究工作的已知财务利益或个人关系冲突。
致谢
无。
