張倩，魏朝潔，黃宏汰，阮貞，龐舒嫻，汪莉

中國國家卒中登記（China National Stroke Registry，CNSR）研究通過調(diào)查既往發(fā)生缺血性腦卒中（ischemic stroke，IS）的患者發(fā)現(xiàn)，60%的首次發(fā)病患者存在復(fù)發(fā)風(fēng)險［1］，且首次發(fā)病后6個月是復(fù)發(fā)風(fēng)險最高的時期［2-4］。因此，采用適宜的方法評估患者的復(fù)發(fā)風(fēng)險，并對其復(fù)發(fā)危險因素進(jìn)行干預(yù)，對降低IS復(fù)發(fā)率、致殘率等具有重要臨床價值［5］。目前用于預(yù)測IS復(fù)發(fā)風(fēng)險的常用工具主要為Essen卒中風(fēng)險評估量表、卒中預(yù)測工具Ⅱ（Stroke Prognostic InstrumentⅡ，SPI-Ⅱ）、ABCD評分系統(tǒng)等，但其均是基于國外人群研發(fā)的［6］。中國人與歐美人在種族、體質(zhì)以及卒中危險因素方面可能存在差異，且隨著我國生活方式的改變，卒中患者有年輕化的趨勢，各危險因素的賦分權(quán)重是否合理尚待證實［7］。國內(nèi)有學(xué)者采用病例對照研究或隊列研究的方法構(gòu)建IS復(fù)發(fā)的預(yù)測模型［8-10］，但其多為小樣本量、小范圍研究，多數(shù)研究的代表性有限，在實際應(yīng)用中指導(dǎo)意義不大。而基于高質(zhì)量的隊列研究及Meta分析結(jié)果建立預(yù)測模型可避免數(shù)據(jù)缺失，又可以保證充足的樣本量，彌補(bǔ)回歸模型的不穩(wěn)定性。因此，本研究檢索相關(guān)隊列研究，對其進(jìn)行Meta分析以確定中國IS患者復(fù)發(fā)影響因素，并基于上述影響因素構(gòu)建中國IS患者復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測模型，以期為臨床醫(yī)護(hù)人員篩選、管理IS復(fù)發(fā)高?；颊咛峁┭C證據(jù)支持。

1 資料與方法

1.1 Meta分析

1.1.1 文獻(xiàn)納入與排除標(biāo)準(zhǔn) 納入標(biāo)準(zhǔn)：（1）研究對象為中國人群且年齡≥18歲的首次發(fā)病的IS患者，有明確的診斷標(biāo)準(zhǔn)；（2）研究類型為隊列研究；（3）已發(fā)表的全文中、英文文獻(xiàn)；（4）IS復(fù)發(fā)影響因素的定義明確（采用通用定義），可與其他文獻(xiàn)數(shù)據(jù)直接合并或經(jīng)轉(zhuǎn)換后合并；（5）研究結(jié)果至少有1個影響因素且能獲取其RR值及95%CI。排除標(biāo)準(zhǔn)：（1）重復(fù)發(fā)表的文獻(xiàn)；（2）未通過質(zhì)量評價的文獻(xiàn)；（3）未提供完整數(shù)據(jù)，與第一作者或通信作者聯(lián)系后仍無法獲取完整數(shù)據(jù)的文獻(xiàn)。

1.1.2 文獻(xiàn)檢索策略 計算機(jī)檢索中國知網(wǎng)、中國生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫、維普網(wǎng)、萬方數(shù)據(jù)知識服務(wù)平臺、PubMed、Embase、Web of Science、Cochrane Library公開發(fā)表的關(guān)于IS患者復(fù)發(fā)影響因素的文獻(xiàn)，檢索時限為2012年1月至2022年1月，并手動檢索相應(yīng)參考文獻(xiàn)。采用主題詞與自由詞結(jié)合的形式進(jìn)行檢索。英文檢索詞為：“Stroke/Cerebrovascular Accident*/Brain Vascular Accident*/Apoplexy”“Recurrence/Recrudescence*/Relapse*”“Risk Factors/Risk Factor/Relevant Factor*/Influence Factor*”，中文檢索詞為：“卒中/中風(fēng)/腦血管意外/腦梗死/腦缺血/腦血管病變”“復(fù)發(fā)/再發(fā)作/疾病復(fù)發(fā)”“危險因素/相關(guān)因素/影響因素”。

1.1.3 文獻(xiàn)篩選、資料提取和文獻(xiàn)質(zhì)量評價 將檢索到的文獻(xiàn)導(dǎo)入Note Express以剔除重復(fù)文獻(xiàn)；由2名具有循證護(hù)理學(xué)習(xí)經(jīng)驗的研究者獨自瀏覽文獻(xiàn)標(biāo)題和摘要進(jìn)行初篩，排除無關(guān)及不可利用的文獻(xiàn)；之后下載初篩合格的文獻(xiàn)，細(xì)讀全文進(jìn)行復(fù)篩，排除不合格文獻(xiàn)；對于存在分歧的文獻(xiàn)，經(jīng)過討論后由第3名研究者做最后決策。制定文獻(xiàn)資料提取表，由1名研究者提取文獻(xiàn)資料，另1名研究者進(jìn)行核對，提取內(nèi)容包括第一作者、發(fā)表年份、地區(qū)、研究類型、樣本量、性別、年齡、隨訪時間、影響因素。采用紐卡斯?fàn)?渥太華量表（Newcastle-Ottawa Scale，NOS）［11］評價文獻(xiàn)質(zhì)量，NOS主要從研究對象的選擇、組間可比性以及結(jié)果測量3個維度、8個條目對文獻(xiàn)質(zhì)量進(jìn)行評價，共計9分，評分越高表示文獻(xiàn)質(zhì)量越高，總分＞5分可認(rèn)為是高質(zhì)量文獻(xiàn)。本研究選取NOS評分＞5分的文獻(xiàn)。

1.2 中國IS患者復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測模型的構(gòu)建與驗證

1.2.1 中國IS患者復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測模型的構(gòu)建 首先，根據(jù)Meta分析結(jié)果，選擇所有影響因素并提取其合并RR值；然后，根據(jù)合并RR值及其95%CI計算各影響因素的β，計算公式：β=ln（RR）；接著，取β乘以10的近似數(shù)并保留1位小數(shù)（0～0.2保留為0，0.3～0.7保留為0.5，0.8～0.9保留為1.0），得出各影響因素的分值，制作中國IS患者復(fù)發(fā)風(fēng)險評分表，其總分為各影響因素評分之和；最后，根據(jù)中國IS患者復(fù)發(fā)風(fēng)險評分表總分計算IS患者復(fù)發(fā)概率。

1.2.2 中國IS患者復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測模型的驗證 回顧性選取2021年3月至2022年3月南寧市第二人民醫(yī)院收治的IS患者348例作為驗證集。納入標(biāo)準(zhǔn)：（1）年齡≥18歲；（2）首次發(fā)病，且符合IS的診斷標(biāo)準(zhǔn)［12］；（3）隨訪時間＞6個月。排除標(biāo)準(zhǔn)：（1）臨床資料不完整者；（2）失訪者；（3）其他原因?qū)е滤劳稣摺Ｊ占颊邚?fù)發(fā)的可能影響因素，包括：年齡、性別、規(guī)律運(yùn)動（運(yùn)動≥3次/周、≥30 min/次定義為規(guī)律運(yùn)動）情況、飲酒情況、吸煙情況、高血壓發(fā)生情況、糖尿病發(fā)生情況、冠心病發(fā)生情況、心房顫動發(fā)生情況、短暫性腦缺血發(fā)作（transient ischemic attack，TIA）發(fā)生情況、高同型半胱氨酸血癥（hyperhomocysteinemia，HHcy）發(fā)生情況、抗血栓治療（出院后遵醫(yī)囑服用抗血栓藥物）情況。本研究已通過南寧市第二人民醫(yī)院醫(yī)學(xué)倫理會審查（編號：Y2022110）。使用驗證集檢驗中國IS患者復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測模型的預(yù)測效能。

1.3 統(tǒng)計學(xué)方法 運(yùn)用Stata 20.0軟件進(jìn)行Meta分析。Meta分析時若文獻(xiàn)數(shù)量過少，得到的合并結(jié)果不可靠，因此本研究原則上只納入合并文獻(xiàn)數(shù)量≥4篇的影響因素。以RR值為效應(yīng)指標(biāo)，計算合并RR值及其95%CI。采用Q檢驗和I2檢驗評估納入文獻(xiàn)的統(tǒng)計學(xué)異質(zhì)性，若P≥0.1且I2≤50%表明各文獻(xiàn)間不存在統(tǒng)計學(xué)異質(zhì)性，采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行Meta分析；若P＜0.1或I2＞50%表明各文獻(xiàn)間存在統(tǒng)計學(xué)異質(zhì)性，采用隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行Meta分析。采用Z檢驗判定Meta分析的合并RR值是否有統(tǒng)計學(xué)意義。采用Begg's檢驗和Egger's檢驗分析報道IS患者復(fù)發(fā)影響因素的文獻(xiàn)的發(fā)表偏倚。采用ROC曲線、Hosmer-Lemeshow檢驗、校準(zhǔn)曲線評估中國IS患者復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測模型預(yù)測驗證集IS患者復(fù)發(fā)的效能。以P＜0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 文獻(xiàn)檢索結(jié)果 初步檢索到8 807篇文獻(xiàn)，根據(jù)納入與排除標(biāo)準(zhǔn)，最終共納入21篇文獻(xiàn)［13-33］，共涉及30 299例IS患者，其中病例組（IS復(fù)發(fā)）3 343例（IS復(fù)發(fā)率為11.07%），對照組（IS未復(fù)發(fā)）26 956例；男19 401例，女10 898例；隨訪時間6～72個月。文獻(xiàn)篩選流程見圖1，納入文獻(xiàn)的基本特征及NOS評分見表1。

表1 納入文獻(xiàn)的基本特征及NOS評分Table 1 Basic features and NOS score of the involved literature

圖1 文獻(xiàn)篩選流程Figure 1 Literature screening flowchart

2.2 Meta分析結(jié)果 31個影響因素中，16個影響因素的合并文獻(xiàn)數(shù)量＜4篇，但本研究組認(rèn)為BMI和HHcy與IS復(fù)發(fā)相關(guān)性較大，考慮到臨床適用性將其納入Meta分析中。Meta分析結(jié)果顯示，年齡≥60歲、飲酒、吸煙、高血壓、糖尿病、冠心病、心房顫動、TIA、HHcy是IS患者復(fù)發(fā)的危險因素，規(guī)律運(yùn)動、抗血栓治療是IS患者復(fù)發(fā)的保護(hù)因素（P＜0.05），見表2。

表2 IS患者復(fù)發(fā)影響因素的Meta分析結(jié)果Table 2 Results of meta-analysis of influencing factors of relapse in IS patients

2.3 發(fā)表偏倚 Begg's檢驗和Egger's檢驗結(jié)果顯示，報道IS患者復(fù)發(fā)影響因素的文獻(xiàn)無發(fā)表偏倚（P值均＞0.05），見表3。

表3 報道IS患者復(fù)發(fā)影響因素的文獻(xiàn)發(fā)表偏倚分析結(jié)果Table 3 Results of publication bias analysis of literature reproting influencing factors of recurrence in IS patients

2.4 中國IS患者復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測模型的構(gòu)建 根據(jù)Meta分析結(jié)果，計算年齡≥60歲、規(guī)律運(yùn)動、飲酒、吸煙、高血壓、糖尿病、冠心病、心房顫動、TIA、HHcy、抗血栓治療的β，分別為0.20、-0.33、0.24、0.13、0.10、0.26、0.36、0.32、0.27、0.62、-0.09，然后構(gòu)建中國IS患者復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測模型，見表4、圖2。

圖2 中國IS患者復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測概率Figure 2 Prediction probability of recurrence risk of IS patients in China

表4 中國IS患者復(fù)發(fā)風(fēng)險評分表Table 4 Recurrence risk scale for IS patients in China

2.5 中國IS患者復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測模型的驗證 驗證集348例IS患者年齡（64.6±11.9）歲；其中男244例，女104例；規(guī)律運(yùn)動130例；飲酒80例；吸煙96例；高血壓210例；糖尿病60例；冠心病32例；心房顫動6例；TIA 12例；HHcy 112例；抗血栓治療310例；隨訪時間6～30個月。中國IS患者復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測模型預(yù)測驗證集IS患者復(fù)發(fā)的AUC為0.909〔95%CI（0.838，0.980）〕，見圖3。Hosmer-Lemeshow檢驗結(jié)果顯示，χ2=9.892，P=0.195。校準(zhǔn)曲線分析結(jié)果顯示，中國IS患者復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測模型預(yù)測驗證集IS患者的復(fù)發(fā)率與實際復(fù)發(fā)率基本相符，見圖4。

圖3 中國IS患者復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測模型預(yù)測驗證集IS患者復(fù)發(fā)的ROC曲線Figure 3 ROC curve of risk prediction model for recurrence of IS patients in China for predicting the recurrence of IS patients in validation set

圖4 中國IS患者復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測模型預(yù)測驗證集IS患者復(fù)發(fā)的校準(zhǔn)曲線Figure 4 Calibration curve of risk prediction model for recurrence of IS patients in China for predicting the recurrence of IS patients in validation set

3 討論

25%～30%的腦卒中患者為復(fù)發(fā)性腦卒中，且與首次發(fā)病相比，復(fù)發(fā)性腦卒中致殘性、致死性更強(qiáng)，治療費用也更多［34］。風(fēng)險預(yù)測模型可以幫助醫(yī)護(hù)人員評估患者當(dāng)前的健康狀態(tài)及未來患有某種疾病的風(fēng)險［35］，IS復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測模型可以識別IS復(fù)發(fā)的高危人群，對于及早采取有效的干預(yù)措施、實現(xiàn)IS的二級預(yù)防具有重要意義。目前，除了傳統(tǒng)的風(fēng)險預(yù)測模型如Cox比例風(fēng)險回歸模型和Logistic回歸模型，新興的預(yù)測模型如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）、決策樹算法、匯集隊列風(fēng)險方程（pooled cohort risk equation，PCRE）等也日益涌現(xiàn)。譚英等［36］、周怡茉［37］研究發(fā)現(xiàn)，上述新興的預(yù)測模型均存在不同的優(yōu)、缺點，其中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相較于傳統(tǒng)統(tǒng)計模型對資料分布形式的要求嚴(yán)苛，對資料利用度高，能夠較好地擬合數(shù)據(jù)，但缺乏變量的輸入準(zhǔn)入和剔除原則；PCRE模型需經(jīng)過較為繁瑣的運(yùn)算才能得到結(jié)果，因此使用的便捷性較差。目前常用的Essen量表、SPI-Ⅱ均是基于國外人群研發(fā)的評估工具，且只包含臨床預(yù)測因子，方便醫(yī)護(hù)人員對患者進(jìn)行迅速評估，具有操作簡單、評估指標(biāo)容易獲得的優(yōu)點，但是沒有考慮患者生活方式、二級預(yù)防用藥等其他腦卒中復(fù)發(fā)的獨立預(yù)測因子［6］。因而本研究遵循科學(xué)易用、證據(jù)充分的原則，將循證和臨床相結(jié)合，篩選適宜的IS復(fù)發(fā)影響因素，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建中國IS患者復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測模型。

目前關(guān)于IS復(fù)發(fā)危險因素的隊列研究的樣本量差異較大，且研究結(jié)果并不完全一致。而將多個同質(zhì)研究定量合并，可擴(kuò)大樣本量，提高統(tǒng)計效能及估計效應(yīng)值的精確度，增強(qiáng)研究結(jié)果的客觀性和可靠性［38］。本研究檢索IS患者復(fù)發(fā)影響因素相關(guān)隊列研究，并對其進(jìn)行Meta分析，結(jié)果顯示，年齡≥60歲、飲酒、吸煙、高血壓、糖尿病、冠心病、心房顫動、TIA、HHcy是IS患者復(fù)發(fā)的危險因素，規(guī)律運(yùn)動、抗血栓治療是IS患者復(fù)發(fā)的保護(hù)因素。王偉英等［39］研究顯示，年齡≥60歲是IS患者復(fù)發(fā)的危險因素，本研究結(jié)果與之一致。隨著年齡增長，老年患者動脈內(nèi)膜長期受到各種因素影響，加速了動脈硬化和斑塊的形成，從而增加IS復(fù)發(fā)風(fēng)險。不良生活方式與IS復(fù)發(fā)的關(guān)系十分密切，吸煙、飲酒均可增加IS患者復(fù)發(fā)率。香煙煙霧可通過血管內(nèi)膜誘發(fā)氧化應(yīng)激反應(yīng)，從而導(dǎo)致血管內(nèi)皮功能障礙，促進(jìn)動脈粥樣硬化，可能導(dǎo)致IS復(fù)發(fā)［40-41］。研究表明，少量飲酒具有抗氧化、保護(hù)神經(jīng)元的作用，但過量飲酒會導(dǎo)致高血壓、血液高凝、心律失常及血管內(nèi)皮細(xì)胞損傷，從而增加IS復(fù)發(fā)風(fēng)險［42］，因此《2018年美國心臟協(xié)會/美國卒中學(xué)會急性缺血性腦卒中患者早期管理指南》［43］建議發(fā)生過IS的患者戒酒。研究顯示，適當(dāng)控制血壓可使腦梗死復(fù)發(fā)風(fēng)險降低50%，積極抗高血壓對預(yù)防腦卒中復(fù)發(fā)有積極作用［44-45］。一項Meta分析結(jié)果顯示，糖尿病是腦卒中復(fù)發(fā)的獨立危險因素［46］?！吨袊毖阅X卒中和短暫性腦缺血發(fā)作二級預(yù)防指南2014》［47］指出，血糖控制對2型糖尿病患者的大、中血管病變及微血管病變有保護(hù)作用，血糖控制不良與腦卒中復(fù)發(fā)有關(guān)。研究顯示，復(fù)發(fā)與未復(fù)發(fā)的腦卒中患者冠心病發(fā)生率存在明顯差異［48］，且有冠心病者發(fā)生腦卒中的風(fēng)險比無冠心病者高2倍以上［49］。研究顯示，心房顫動可引起IS的急性發(fā)作，而口服抗凝藥可明顯降低患者心房顫動發(fā)生風(fēng)險［44］。據(jù)報道，心房顫動患者再次發(fā)生腦卒中的風(fēng)險較高［50］，本研究結(jié)果與之相似。呂祥龍等［51］研究表明，TIA是IS的危險因素，因此臨床醫(yī)護(hù)人員要關(guān)注有TIA史的患者。多項研究表明，同型半胱氨酸升高是腦血管疾病重要的危險因素，與急性腦梗死的發(fā)生獨立相關(guān)，而HHcy可以影響凝血功能，促進(jìn)血小板聚集和黏附，導(dǎo)致血栓形成，從而增加IS復(fù)發(fā)風(fēng)險［52-53］。規(guī)律運(yùn)動可降低IS患者復(fù)發(fā)風(fēng)險，因而應(yīng)鼓勵有IS或TIA史的患者每周至少進(jìn)行10～150 min的有氧運(yùn)動，而對于有運(yùn)動障礙的患者，可考慮結(jié)構(gòu)性物理治療或康復(fù)訓(xùn)練［54-55］。《中國缺血性腦卒中和短暫性腦缺血發(fā)作二級預(yù)防指南2014》［47］推薦使用抗血小板藥物來降低IS的復(fù)發(fā)風(fēng)險，目前臨床上常用的抗血小板藥物有3種，分別為氯吡格雷、阿司匹林和阿司匹林/雙嘧達(dá)莫。研究表明，堅持服用氯吡格雷和抗血小板治療可以降低復(fù)發(fā)性IS的發(fā)生風(fēng)險［56-57］。以上影響因素除年齡外，大多數(shù)因素是可控制的，這對IS復(fù)發(fā)的預(yù)防尤為重要。許多研究表明，有針對性和及時的干預(yù)，包括藥物治療和生活方式干預(yù)可以預(yù)防IS復(fù)發(fā)［58-59］。

本研究基于Meta分析結(jié)果構(gòu)建的中國IS患者復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測模型是在數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上，對各IS復(fù)發(fā)影響因素進(jìn)行賦值，能夠迅速評估患者的復(fù)發(fā)風(fēng)險。本研究結(jié)果顯示，中國IS患者復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測模型預(yù)測驗證集IS患者復(fù)發(fā)的AUC為0.909〔95%CI（0.838，0.980）〕；Hosmer-Lemeshow檢驗結(jié)果顯示，χ2=9.892，P=0.195；校準(zhǔn)曲線分析結(jié)果顯示，中國IS患者復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測模型預(yù)測驗證集IS患者的復(fù)發(fā)率與實際復(fù)發(fā)率基本相符；表明中國IS患者復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測模型的預(yù)測效能及區(qū)分度均較好。

本研究將運(yùn)算公式轉(zhuǎn)化為評分表，可更簡便、直觀地呈現(xiàn)評估結(jié)果。同時，本研究可以為臨床實踐提供循證支持，為臨床醫(yī)護(hù)人員對IS患者的健康教育和行為干預(yù)提供更直觀、有力的科學(xué)工具。通過模型計算患者當(dāng)前的IS復(fù)發(fā)風(fēng)險，然后將現(xiàn)存的高危因素去除，再次計算患者IS復(fù)發(fā)風(fēng)險，得出二者之間的差值，讓患者感知對高危因素的控制和做出行為改變的益處，促使其自發(fā)自覺地對IS復(fù)發(fā)的危險因素進(jìn)行防控。研究者后續(xù)可將風(fēng)險預(yù)測模型應(yīng)用在患者的健康教育中，探索其在臨床上的應(yīng)用價值。但本研究尚存在一定局限性：本研究是基于Meta分析構(gòu)建風(fēng)險預(yù)測模型，很難獲取原始資料，在合并影響因素時沒有對不同的時間段進(jìn)行亞組分析，僅對IS患者隨訪6個月后復(fù)發(fā)的影響因素進(jìn)行分析，因此未來的研究可以對IS患者近期和遠(yuǎn)期的復(fù)發(fā)風(fēng)險做進(jìn)一步的分析；驗證中國IS患者復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測模型時采用的是單中心、小樣本量的患者資料，該資料僅代表該醫(yī)院患者，未來需要進(jìn)行更大范圍、更大樣本量的研究進(jìn)一步驗證，以進(jìn)一步完善該預(yù)測模型。

綜上所述，本研究基于21個隊列研究構(gòu)建的中國IS患者復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測模型由11個變量組成，包括年齡≥60歲、飲酒、吸煙、高血壓、糖尿病、冠心病、心房顫動、TIA、HHcy、規(guī)律運(yùn)動及抗血栓治療。其對IS患者復(fù)發(fā)具有良好的預(yù)測效能和區(qū)分度，可以為臨床醫(yī)護(hù)人員篩選、管理IS復(fù)發(fā)高?；颊咛峁┭C支持，并為健康教育和行為干預(yù)策略的制訂提供依據(jù)。

作者貢獻(xiàn)：張倩進(jìn)行文章的構(gòu)思與設(shè)計，研究的實施與可行性分析，論文的撰寫及修訂；魏朝潔、黃宏汰負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)收集、整理、分析；阮貞、龐淑嫻、汪莉負(fù)責(zé)文章的質(zhì)量控制及審校；汪莉?qū)ξ恼抡w負(fù)責(zé)，監(jiān)督管理。

本文無利益沖突。