全 文 ：第 52 卷 第 7 期
Vol． 52 No． 7
山 东 大 学 学 报 (医 学 版)
JOUＲNAL OF SHANDONG UNIVEＲSITY(HEALTH SCIENCES)
2014 年 7 月
Jul． 2014
收稿日期:2014-03-21;网络出版时间:2014-06-04 10∶ 47
网络出版地址:http:/ /www ． cnki． net /kcms /doi /10． 6040 / j． issn． 16717554． 0． 2014． 156． html
基金项目:“十二五”国家科技支撑计划(2011BA110B05)
通讯作者:关广聚。E-mail:guangj@ sdu． edu． cn
文章编号:1671 － 7554(2014)07 － 0082 － 08 DOI:10． 6040 / j． issn． 1671-7554． 0． 2014． 156
十字花科蔬菜摄入量与肾细胞癌
罹患风险的 Meta分析
赵龙，关广聚
(山东大学第二医院肾内科，山东 济南 250033)
摘要:目的 应用 Meta分析方法定量评价十字花科蔬菜( CV ) 摄入量与肾细胞癌( ＲCC ) 罹患风险之间的关系。
方法 制定检索策略和文献的纳入排除标准，系统检索 ProQuest、Web of Science、EMBASE 和 PUBMED 数据库
1966 年 1 月至 2013 年 12 月间的文献。使用 Stata 11． 0 软件应用随机效应模型和固定效应模型估计合并相对风
险 ＲＲ和相应的 95%置信区间( CI) 。通过 Meta回归探讨异质性的潜在来源。同时应用亚组分析、累积 Meta 分
析和敏感性分析。结果 共 12 篇文献( 6 篇队列研究和 6 篇病例对照研究) 符合纳入标准，1 228 518 例研究对象
( 包括 5 773 例 ＲCC 病例) 。文献汇总结果显示，CV 摄入量与 ＲCC 罹患风险间的关联性差异有统计学意义
［ＲＲ = 0． 81，95% CI( 0． 72 ～ 0． 91) ］。亚组分析结果显示，美国人群中，CV 摄入量与低 ＲCC 罹患风险明显相关
［ＲＲ = 0． 77，95% CI ( 0． 70 ～ 0． 86) ］;欧洲人群中，CV 摄入量与 ＲCC 罹患风险无明显的相关性［ＲＲ = 0． 87，95%
CI ( 0． 71 ～ 1． 07) ］。结论 Meta分析的结果表明，美国人群摄入较高剂量的 CV 对 ＲCC 具有保护作用。
关键词:十字花科蔬菜;肾细胞癌;肿瘤风险; Meta分析
中图分类号:Ｒ692 文献标志码:A
Meta-analysis for consumption of cruciferous vegetables and
the morbidity risk of renal cell carcinoma
ZHAO Long，GUAN Guangju
(Department of Nephrology，the Second Hospital of Shandong University，Jinan 250033，Shandong，China)
Abstract:Objective To evaluate the association between cruciferous vegetables (CV)consumption and the risk of
renal cell carcinoma (ＲCC)． Methods After the retrieval strategy and criteria for inclusion and exclusion were formu-
lated，databases of ProQuest，Web of Science，EMBASE and PUBMED were searched for literatures publicized during
Jan． 1966 to Dec． 2013． Pooled relative risks (ＲＲ)and the corresponding 95% confidence intervals (CI)were esti-
mated by random-effect and fixed-effect models． Meta-regression was used to detect potential sources of heterogeneity．
Subgroup analyses，cumulative meta-analysis and sensitivity analysis were also conducted． Ｒesults A total of 12 stud-
ies (6 case-control，6 cohorts)were included in the analysis，involving 1 228 518 participants (5 773 ＲCC cases)． An
obvious negative correlation was found between CV and ＲCC risk［ＲＲ = 0． 81，95% CI (0． 72 -0． 91)］． In subgroup
analyses，CV was obviously related to lower ＲCC risk among studies carried out in America ［ＲＲ = 0． 77，95% CI
(0． 70 -0． 86) ］;nevertheless，CV had no obvious correlation with ＲCC risk among studies carried out in Europe［ＲＲ =
0． 87，95% CI (0． 71-1． 07) ］． Conclusion The results of the present Meta-analysis indicated that high consumption of
CV is negatively correlated with ＲCC risk in Americans．
Key words:Cruciferous vegetables;Ｒenal cell carcinoma;Cancer risk;Meta-analysis
赵龙，等．十字花科蔬菜摄入量与肾细胞癌罹患风险的 Meta分析 83
肾细胞癌(renal cell carcinoma，ＲCC)约占成人
肾肿瘤的 90%和成人恶性肿瘤的 3%［1］。过去的
30 年中，ＲCC 在美国的发病率翻了一番［2］。尽管吸
烟、肥胖和高血压是已明确的危险因素，但 ＲCC 的
确切病因仍未阐明［1］。
十字花科蔬菜(cruciferous vegetables，CV)因具
有十字形的花朵而得名，包括甘蓝、西兰花、菜花、抱
子甘蓝等。CV 独特之处在于它们富含被称作芥子
油苷(glucosinolates GLS)的含硫化合物［3］。刀切
或咀嚼 CV 导致 GLS 生物活性水解产物的形成，例
如异硫氰酸盐(Isothiocyanates，ITCs)和吲哚-3-甲醇
(indole-3-carbinol，I3C)等可降低罹患 ＲCC 的风
险［4］。尽管如此，GLS 的抗癌作用常常归因于
ITCs。ITCs能够合成萝卜硫素，可促进清除体内产
生的潜在致癌物质，增加肿瘤抑制蛋白(包括那些
被表观遗传机制沉默的蛋白)的转录，从而产生预
防肿瘤的作用［5-8］。然而，到目前为止，CV 到底是
否可以抵抗 ＲCC 仍有争议。最近，一项对 13 个前
瞻性研究的 Meta分析表明，水果和蔬菜的摄入与低
ＲCC 罹患风险有关，增加水果和蔬菜摄入量可降低
ＲCC 罹患风险［9］。但其分析未关注 CV 摄入量与
ＲCC 罹患风险之间的关系。因此，本研究通过采用
队列研究和病例对照研究的 Meta分析，旨在评估两
者之间的关系。
1 资料与方法
1． 1 数据获取与文献检索 依照系统综述和 Meta
分析优先报告条目(preferred reporting items for sys-
tematic reviews and Meta-analyses，PＲISMA)中的
S1． PＲISMA 清单实施本次 Meta 分析［10］。检索
ProQuest、Web of Science、EMBASE 和 PUBMED 数
据库 1966 年 1 月至 2013 年 12 月间的文献，没有对
来源和语言进行限制。检索项目包括:［“brassi-
caceae(十字花科)”或“brassica(芸苔属)”或“cru-
ciferous vegetables(十字花科蔬菜)”或“broccoli(西
兰花)”或“cabbage(甘蓝)”或“cauliflower(菜花)”
或“brussels sprouts(抱子甘蓝)”或“mustard plants
(芥菜)”或“sauerkraut(泡菜)”或“cole slaw(高丽
菜沙拉)”或“collards(芥蓝)”或“bok choy(白菜)”
或“turnip greens(萝卜)”或“vegetables(蔬菜)”］和
［“renal(肾脏的)”或“kidney(肾脏)”］和［“cancer
(癌症)”或“neoplasm(肿瘤)”或“malignancy(恶性
肿瘤)”］。手动检索每项比较研究和每篇综述的参
考文献以获得更多的相关文献。
1． 2 资料选择 由两个评价员独立选择符合条件
的试验。通过与第三个评价员进行讨论来解决这两
个评价员之间的分歧。纳入标准为:①使用了病例
对照或队列研究设计。②评估了 CV 摄入量与 ＲCC
罹患风险之间的关系，当有来自相同人群的多篇文
献时，只把最近报告的数据加入到 Meta 分析中，而
把其他的文献排除在外。此次 Meta 分析中包含了
多种不同的文献，它们使用了不同的方法来表示相
对风险(relative risks，ＲＲ)，但由于 ＲCC 的绝对风险
很低，这些方法对 ＲＲ的估计值都是极其相似的。
1． 3 数据提取 所有数据由两个评价员独立收集，
使用了预先设计好的格式:第一作者的名字，出版
时间，研究对象的国籍，研究设计，研究样本量的大
小，高摄入量与低摄入量相比所得的 ＲＲ 及 95%置
信区间(confidence intervals，CI)，以及进行匹配或
控制的混杂因素。
1． 4 原始文献的方法学质量评价 使用文献质量
评价量表(newcastle-ottawa scale，NOS)来评价队
列研究和病例对照研究的方法学质量。NOS 包括 8
个项目，分为 3 大块:选择(4 项，每项 1 星)，可比性
(1 项，最多 2 星)，暴露 /结局(3 项，每项 1 星)。考
虑到热量摄取与营养消耗之间的联系以及热量摄取
与 ＲCC 罹患风险之间可能的直接或非直接因果关
系，我们对评分系统进行了改良，加入了一个项目，
现在使用能量校正残余和营养密度模型进行数据分
析的文献将额外获得一颗星［11］。因此，满分变为
10 分，高质量的文献必须 7 分。
1． 5 统计学处理
1． 5． 1 异质性分析 利用 Stata 11． 0(StataCorp，
College Station，TX)对相关数据进行分析处理。
使用 I2 评分和 Q 检验进行异质性分析。在 Q 检验
中，P ＜ 0． 1 即认为具有统计学意义的异质性;在 I2
评分中，当 I2 评分为 0% ～25%时认为没有异质性，
25． 1% ～50%时认为异质性较低，50． 1% ～ 75%时
认为异质性中等，75． 1% ～ 100%时认为异质性较
高［12］。一些文献提出了不同种类 CV 各自的风险
而没有报告总 CV 摄入量的作用。在这种情况下，
使用倒方差法合并各种 CV 的风险，从而计算整体
分析中单篇文献影响的大小［13］。对于将男性和女
性结果分开报告且没有合并的文献，在与其他文献
合并之前，采用固定效应模型来获得总的合并风
险［14］。当异质性较小时(I2≤50%)，根据固定效应
模型计算合并 ＲＲ和对应的 95% CI(倒方差法)［15］;
当发现较大的异质性时(I2 ＞ 50%)，根据随机效应
模型进行合并估计(DerSimonian-Laird法)［16］。
84 山 东 大 学 学 报 (医 学 版) 52 卷 7 期
1． 5． 2 亚组分析 亚组分析的依据为:①实验设计
(队列或病例对照研究);②地理位置(欧洲或美
国);③性别(男或女);④控制因素的数量(n≥8 或
n ＜ 8) ，是否根据吸烟状况、饮酒情况、肉类摄入量、
总能量摄入量和高血压状态进行了调整。
1． 5． 3 敏感性及 Meta回归分析 通过逐篇移除文
献来观察结果是否会受到特定文献的影响，从而进
行敏感性分析。使用 Meta 回归分析测试可能的异
质性潜在来源，包括研究设计(队列研究或病例对
照)、地理位置(欧洲或美国)、出版年份和主要控制
的混杂因素(吸烟情况、乙醇摄入量、肉类的摄入
量、总能量摄入量和高血压状态)［17］。P ＜ 0． 1 的变
量归入单变量模型，P≥0． 1 的变量归入多变量
模型。
1． 5． 4 累计 Meta分析、发表偏倚分析 累计 Meta
分析用来确定报告的风险随时间变化的趋势，按发
表年份对文献进行排序，就可在每年都会获得这一
年的合并 ＲＲ。Begg 检验［18］和 Egger 线性回归［19］
用来评估发表偏倚。
2 结 果
2． 1 文献检索结果
2． 1． 1 纳入文献的基本特征 见表 1。初次检索
得到了 422 篇文献。根据标题和摘要进行搜索，我
们确定了 27 篇可能相关的文献。经过严格的筛选，
16 篇被排除在外(2 篇来自同一研究，14 篇没有可
用的数据)，并从参考文献中确定出 1篇额外的文献。
最终 12篇文献被纳入本次 Meta分析［20-31］，其中队列
研究 6篇、以人群为基础的病例对照研究 5 篇、以医
院为基础的病例对照研究 1 篇，总计 1 228 518 例研
究对象(包括 5 773 例 ＲCC 病例)。12 篇文献中 6
篇在美国进行，6 篇在欧洲进行，9 篇差异无统计学
意义［20-28］，3 篇表明 CV 可降低 ＲCC 罹患风
险［29-31］。3 篇将男性和女性研究结果分开报告，2
篇只研究了男性或女性人群。几乎所有的文献都对
吸烟状态和体质量指数(body mass index，BMI)进
行了控制。
表 1 CV 摄入量与 ＲCC 罹患风险相关研究的基本信息
作者 年份
研究对
象来源
研究设计
病例 /
参与者
年龄(岁)
随访时
间(年)
控制的混杂因素
Daniel C Ｒ 2013 美国 队列研究 327 /491 841 50 ～71 9(平均值)年龄、性别、教育、种族、婚姻状况、癌症家族
史、BMI，吸烟，状态、高血压、糖尿病;乙醇、
红色肉类和总能量摄入量;水果、豆类和全
谷类摄入量
Brock K E 2012 美国 以人群为基
础的病例对
照研究
89 /2 150 40 ～85 — 年龄、性别、吸烟、BMI、血压、饮酒、脂肪和
能量摄入量
Bertoia M 2010 芬兰 队列研究 69 /27 062 50 ～69 19 年龄、吸烟状况、血压、饮酒和 BMI
Hsu C C 2007 欧洲中
部和东
部
以医院为基
础的病例对
照研究
1 065 /2 574 20 ～79 — 年龄、国家、性别、吸烟情况、教育、BMI、高
血压药物的使用、饮酒、总红色肉类和白色
肉类摄入量的三分位数
Lee J E 2006 美国 队列研究 248 /136 587 30 ～55 14 BMI、高血压史、产次、糖尿病史、吸烟状态、
多元维生素使用、饮酒和总能量摄入量
Weikert S 2006 欧洲 队列研究 306 /375 851 25 ～70 6． 2(平均值)年龄、中心、BMI、脂肪来源的能量、非脂肪
来源的能量、教育、吸烟、饮酒和无消费状
态(non-consumer status)
Ｒashidkhani B 2005 瑞典 队列研究 122 /61 000 40 ～76 13． 4 年龄、BMI
van Dijk B A 2005 荷兰 队列研究 275 /120 852 55 ～69 9． 3 年龄、性别、吸烟、BMI、高血压史和水果摄
入量
Hu J 2003 美国 以人群为基
础的病例对
照研究
1 279 /6 449 ≥20 — 年龄、省份、教育、BMI、饮酒、吸烟以及总能
量摄入量
Yuan J M 1998 美国 以人群为基
础的病例对
照研究
1 204 /2 408 25 ～74 — 性别、出生日期、民族、教育水平、BMI、高血
压史、吸烟状态、一生消耗的止痛剂总量
(g)和安非他明的使用
Lindblad P 1997 瑞典 以人群为基
础的病例对
照研究
379 /729 20 ～79 — 年龄、性别、BMI、吸烟、教育水平
Maclure M 1990 美国 以人群为基
础的病例对
照研究
410 /1 015 ≥30 7 年龄、性别、教育程度、收入、宗教背景、
BMI、高血压、心脏病、肾结石、泌尿系感染
赵龙，等．十字花科蔬菜摄入量与肾细胞癌罹患风险的 Meta分析 85
2． 1． 2 文献质量评分 见表 2、表 3。纳入文献的
NOS 评分在 5 ～ 10 分之间，中位数为 6． 5 分。队列
研究和病例对照研究的中位数分别为 7． 5 和 6． 0
分，6 篇文献是高质量的(≥7 分)。
表 2 Meta分析中队列研究的文献质量
文献和年份 选择 可比性 结局 其他 总质量评分
Daniel C Ｒ 2013 ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ 10
Bertoia M 2010 — ☆ ☆ ☆ — ☆ ☆ — ☆ — 6
Lee J E 2006 — ☆ ☆ ☆ — ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ 8
Weikert S 2006 — ☆ ☆ ☆ — ☆ ☆ — ☆ ☆ 7
Ｒashidkhani B 2005 ☆ ☆ ☆ ☆ — — ☆ ☆ ☆ — 7
van Dijk B A 2005 ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ — 9
表 3 Meta分析中病例对照研究的文献质量
文献和年份 选择 可比性 暴露 其他 总质量评分
Brock K E 2012 ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ — ☆ — ☆ 8
Hsu C C 2007 ☆ — — ☆ ☆ ☆ — ☆ ☆ — 6
Hu J 2003 ☆ — ☆ ☆ — ☆ — ☆ — ☆ 6
Yuan J M 1998 ☆ — ☆ ☆ — ☆ — ☆ — — 5
Lindblad P 1997 ☆ — ☆ ☆ ☆ ☆ — ☆ — — 6
Maclure M 1990 ☆ — ☆ ☆ ☆ ☆ — ☆ — — 6
2． 2 Meta分析结果 见图 1。由于存在较大的异
质性(I2 = 55． 7%，P = 0． 01)，因此采用随机效应
模型。在 CV 高摄入量与低摄入量的比较中，高 CV
摄入量可以降低 ＲCC 罹患风险［ＲＲ = 0． 81，95%
CI(0． 72，0． 91)］。
图 1 CV 摄入量与 ＲCC 罹患风险关系森林图
Fig． 1 Forest plot:overall Meta-analysis of CV intake and ＲCC risk
2． 3 亚组分析 见表 4。当分析局限于 6 篇高质
量文献时，两者呈负相关。队列研究和病例对照研
究都表明两者负相关。当根据人群不同进行分析
时，依据美国人的文献表明，CV 显著降低 ＲCC 罹
患风险，然而这一作用在依据欧洲人的文献中则不
明显;在男性和女性人群中也没有发现具有统计学
意义的关系，且这种关系并不随控制因素的变化而
变化。但是，控制因素的数量影响了合并 ＲＲ，较小
86 山 东 大 学 学 报 (医 学 版) 52 卷 7 期
的控制因素数量(n ＜ 8)减弱了 CV 摄入量与 ＲCC 罹患风险之间的负相关关系。
表 4 CV 摄入量与 ＲCC 罹患风险关系的亚组分析结果
项目 文献数量
合并估计
ＲＲ 95% CI
异质性检测
P I 2(%)
全部文献 12 0． 81 0． 72 ～ 0． 91 0． 01 55． 7
高质量文献(分数≥7) 6 0． 89 0． 82 ～ 0． 98 0． 37 7． 2
研究设计
队列研究 6 0． 92 0． 84 ～ 1． 00 0． 16 37． 4
病例对照研究 6 0． 72 0． 64 ～ 0． 81 0． 30 18． 0
人群为基础的研究 5 0． 73 0． 62 ～ 0． 87 0． 22 30． 1
医院为基础的研究 1 0． 68 0． 55 ～ 0． 84 — —
地理位置
欧洲 6 0． 87 0． 71 ～ 1． 07 0． 02 63． 2
美国 6 0． 77 0． 70 ～ 0． 86 0． 23 27． 1
性别
男 3 0． 99 0． 86 ～ 1． 15 0． 32 13． 8
女 4 0． 80 0． 59 ～ 1． 07 0． 05 61． 0
控制混杂因素的数量
n≥8 7 0． 78 0． 66 ～ 0． 91 0． 01 68． 3
n ＜ 8 6 0． 87 0． 74 ～ 1． 01 0． 23 29． 3
控制的主要混杂因素
饮酒
是 7 0． 86 0． 75 ～ 0． 98 0． 03 56． 6
否 6 0． 70 0． 59 ～ 0． 82 0． 25 26． 0
吸烟状态
是 10 0． 82 0． 72 ～ 0． 94 0． 01 61． 4
否 2 0． 74 0． 58 ～ 0． 94 0． 55 0． 0
肉类摄入量
是 2 0． 76 0． 63 ～ 0． 92 0． 13 56． 1
否 10 0． 82 0． 71 ～ 0． 96 0． 02 56． 0
高血压
是 7 0． 80 0． 67 ～ 0． 96 0． 04 53． 9
否 5 0． 81 0． 67 ～ 0． 98 0． 03 63． 3
总能量摄入量
是 5 0． 89 0． 82 ～ 0． 97 0． 33 13． 8
否 7 0． 76 0． 62 ～ 0． 93 0． 03 58． 1
2． 4 敏感性和 Meta 回归分析 敏感性分析表明，
移除任何一篇文献对合并 ＲＲ 的影响都没有统计学
意义，证明本次结果是稳定的。Meta 回归分析中只
有研究设计的差异在多变量模型中差异有统计学意
义(P = 0． 035)。
2． 4 累积 Meta 分析 见图 2。利用包括全部 12
篇文献的累积 Meta 分析来估计随时间推移的累计
效应。1990 年，Maclure 等［25］报告的 ＲＲ 为 0． 77
［95% CI(0． 59 ～ 1． 01)］;在 1990 ～ 2005 年间发表
了 5 篇文献，累积的合并 ＲＲ 为 0． 73 ［95% CI
(0． 63 ～0． 85)］;2005 到 2013 年间又累积了 6 篇文
献，得出总的合并 ＲＲ 为 0． 81［95% CI(0． 72 ～
0． 91)］。
2． 5 发表偏倚分析 见图 3。经 Begg 检验(P =
0． 21)及 Egger线性回归(P = 0． 35)分析，并未在本
次 Meta分析中检测到发表偏倚。
赵龙，等．十字花科蔬菜摄入量与肾细胞癌罹患风险的 Meta分析 87
图 2 CV 摄入量与 ＲCC 罹患风险的累计 Meta分析森林图
Fig． 2 Forest plot:cumulative Meta-analysis of CV intake and ＲCC risk
图 3 CV 摄入量与 ＲCC 罹患风险关系文献的发表偏倚漏
斗图
Fig． 3 Funnel plot for publication bias in the studies investiga-
ting risk for ＲCC associated with CV intake
3 讨 论
CV 的抗肿瘤作用一直被各国学者关注，大量
的 Meta分析已经表明 CV 可以降低大肠癌［32-33］、胃
癌［34］、女性肺癌［35］、膀胱癌［36］、前列腺癌［37］和糖尿
病肾病［38］的罹患风险。说明 CV 对 ＲCC 的保护作
用在理论上是成立的。
本次分析纳入文献多，样本量大，所有文献都控
制了可能的混杂因素，结果稳定可靠。通过对高摄
入量与低摄入量进行比较，结果表明 CV 能够降低
人类 ＲCC 罹患风险。Meta分析中使用的随机效应
模型能提供更保守的标准误和更大的可信区间。在
亚组分析中，研究设计并没有明显影响分析结果，对
队列研究或病例对照研究的分析都证明了 CV 的保
护作用，但是两者的合并 ＲＲ 差异很大，而且在根据
研究设计进行分组时，异质性明显下降，说明两组内
部异质性很低，所以 Meta回归分析表明研究设计是
文献间异质性的来源。
本研究结果显示，ＲCC 罹患风险在美国人中大
幅降低，而在欧洲人中则没有，产生这种区别的原因
尚未阐明。遗传易感性、文化和生活方式的差异可
能在一定程度上解释这种相反的结果;欧洲和美国
人口的种族组成差异是另一个可能的原因。虽然地
区不同导致了美国人和欧洲人出现了相反的结果，
但是两者的合并 ＲＲ 差异并不大，而且在根据地区
不同进行分组时，异质性依然很高，说明两组内部依
然有很大的异质性不能通过地区不同来解释，所以
Meta 回归分析没有发现地理位置是文献间异质性
的来源。
虽然在男性或女性中都没有观察到 CV 摄入量
与 ＲCC 罹患风险间明显的联系，但是我们发现只有
4 篇文献对此做出了研究，这个数量不足以得出可
靠的结论。本次 Meta 分析中有 7 篇文献没有把男
性和女性的研究结果分开报告，未来的研究若将其
分开则会更加有利于分析两者的关系。众所周知，
ＲCC 在男性更易发生，所以 CV 摄入量的影响在男
性和女性间有可能不同。
虽然混杂因素对结果的影响比较小，但是，控制
因素的数量影响了合并 ＲＲ。这说明，虽然单一控制
因素的作用很小，然而不同的控制因素联合起来可
能影响分析结果。累积 Meta分析表明，随着纳入文
献数量的增多，分析结果趋于稳定，对应的可信区间
也越来越窄。
本次 Meta分析依然有很多局限性:①没有检索
未发表的文献，只纳入了已发表的文献。所以，虽然
88 山 东 大 学 学 报 (医 学 版) 52 卷 7 期
形象直观的漏斗图和 Egger检验都没有发现发表偏
倚，但是发表偏倚仍然可能存在。②众所周知，CV
是一大类蔬菜，包括西兰花、菜花、甘蓝、抱子甘蓝等
等。然而，我们只分析了总 CV 摄入量与 ＲCC 罹患
风险间的关系，由于缺乏数据，没有对不同种类的
CV 进行亚组分析。③纳入文献没有考虑到烹饪因
素对 CV 的影响。烹饪，特别是高能量的蒸煮或微
波，可能会降低 ITCs 的生物利用度［12］。④鉴于数
据的观测性，CV 摄入量与 ＲCC 罹患风险的负相关
关系可能来源于不可测量的或残余的混杂因素。⑤
本研究未根据种族差异进行亚组分析。⑥因为文献
间报告 CV 摄入量的方式不同，本组未能对 CV 摄
入量与 ＲCC 罹患风险进行剂量 －效应分析。
综上所述，本次研究结果表明，美国人群摄入较
高剂量的 CV 对 ＲCC 具有保护作用。未来需要进
一步的基础研究及大规模的临床试验，从而更好地
揭示 CV 摄入量与 ＲCC 罹患风险之间的关系，以及
CV 潜在的保护机制。
参考文献:
［1］Chow W H，Dong L M，Devesa S S． Epidemiology and
risk factors for kidney cancer［J］． Nat Ｒev Urol，2010，7
(5):245-257．
［2］Jemal A，Bray F，Center M M，et al． Global cancer sta-
tistics［J］． CA Cancer J Clin，2011，61(2) :69-90．
［3］Conaway C C，Yang Y M，Chung F L． Isothiocyanates
as cancer chemopreventive agents:their biological activi-
ties and Metabolism in rodents and humans［J］． Curr
Drug Metab，2002，3(3) :233-255．
［4］Szaefer H，Krajka-Kuz＇niak V，Bartoszek A，et al． Mod-
ulation of carcinogen metabolizing cytochromes P450 in
rat liver and kidney by cabbage and sauerkraut juices:
comparison with the effects of indole-3-carbinol and phen-
ethyl isothiocyanate［J］． Phytother Ｒes，2012，26(8) :
1148-1155．
［5］Saw C L，Cintrón M，Wu T Y，et al． Pharmacodynamics
of dietary phytochemical indoles I3C and DIM:Induction
of Nrf2-mediated phase II drug metabolizing and antioxi-
dant genes and synergism with isothiocyanates［J］． Biop-
harm Drug Dispos，2011，32(5) :289-300．
［6］Kim S H，Sehrawat A，Singh S V． Dietary chemopreven-
tative benzyl isothiocyanate inhibits breast cancer stem
cells in vitro and in vivo［J］． Cancer Prev Ｒes (Phila) ，
2013，6(8) :782-790．
［7］Gerhauser C． Epigenetic impact of dietary isothiocyanates
in cancer chemoprevention［J］． Curr Opin Clin Nutr
Metab Care，2013，16(4) :405-410．
［8］Melchini A，Traka M H，Catania S，et al． Antiprolifera-
tive activity of the dietary isothiocyanate erucin，a bioac-
tive compound from cruciferous vegetables，on human
prostate cancer cells［J］． Nutr Cancer，2013，65(1) :
132-138．
［9］ Lee J E，Mnnist S，Spiegelman D，et al． Intakes of
fruit，vegetables，and carotenoids and renal cell cancer
risk:a pooled analysis of 13 prospective studies［J］． Canc-
er Epidemiol Biomarkers Prev，2009，18(6) :1730-1739．
［10］Moher D，Liberati A，Tetzlaff J，et al． Preferred repor-
ting items for systematic reviews and meta-analyses:the
PＲISMA statement［J］． Int J Surg，2010，8(5) :336-
341．
［11］Willett W C，Howe G Ｒ，Kushi L H． Adjustment for to-
tal energy intake in epidemiologic studies［J］． Am J Clin
Nutr，1997，65(4 Suppl) :1220S-1228S;discussion
1229S-1231S．
［12］Higgins J P，Thompson S G，Deeks J J，et al． Measur-
ing inconsistency in meta-analyses［J］． BMJ，2003，327
(7414) :557-560．
［13］Zhou Y，Zhuang W，Hu W，et al． Consumption of large
amounts of allium vegetables reduces risk for gastric
cancer in a meta-analysis［J］． Gastroenterology，2011，
141(1) :80-89．
［14］Aune D，Lau Ｒ，Chan D S，et al． Nonlinear reduction
in risk for colorectal cancer by fruit and vegetable intake
based on meta-analysis of prospective studies［J］． Gas-
troenterology，2011，141(1) :106-118．
［15］Woolf B． On estimating the relation between blood group
and disease［J］． Ann Hum Genet，1955，19(4) :251-
253．
［16］DerSimonian Ｒ，Laird N． Meta-analysis in clinical trials
［J］． Control Clin Trials，1986，7(3) :177-188．
［17］Higgins J P，Thompson S G． Controlling the risk of spu-
rious findings from Meta-regression［J］． Stat Med，
2004，23(11) :1663-1682．
［18］Begg C B，Mazumdar M． Operating characteristics of a
rank correlation test for publication bias［J］． Biometrics，
1994，50(4) :1088-1101．
［19］Egger M，Davey Smith G，Schneider M，et al． Bias in
meta-analysis detected by a simple，graphical test［J］．
BMJ，1997，315(7109) :629-634．
［20］Bertoia M，Albanes D，Mayne S T，et al． No associa-
tion between fruit，vegetables，antioxidant nutrients and
risk of renal cell carcinoma［J］． Int J Cancer，2010，
1269(6) :1504-1512．
［21］Brock K E，Ke L，Gridley G，et al． Fruit，vegetables，
fiber and micronutrients and risk of US renal cell carcino-
ma［J］． Br J Nutr，2012，108(6) :1077-1085．
［22］Hu J，Mao Y，White K． Diet and vitamin or mineral
supplements and risk of renal cell carcinoma in Canada
赵龙，等．十字花科蔬菜摄入量与肾细胞癌罹患风险的 Meta分析 89
［J］． Cancer Causes Control，2003，14(8):705-714．
［23］Lee J E，Giovannucci E，Smith-Warner S A，et al． In-
takes of fruits，vegetables，vitamins A，C，and E，and
carotenoids and risk of renal cell cancer［J］． Cancer Epi-
demiol Biomarkers Prev，2006，15(12) :2445-2452．
［24］Lindblad P，Wolk A，Bergstrom Ｒ，et al． Diet and risk
of renal cell cancer: a population-based case-control
study［J］． Cancer Epidemiol Biomarkers Prev，1997，6
(4) :215-223．
［25］Maclure M，Willett W． A case-control study of diet and
risk of renal adenocarcinoma［J］． Epidemiology，1990，
1(6) :430-440．
［26］Ｒashidkhani B，Lindblad P，Wolk A． Fruits，vegetables
and risk of renal cell carcinoma:a prospective study of
Swedish women［J］． Int J Cancer，2005，113(3):451-455．
［27］ van Dijk B A，Schouten L J，Kiemeney L A，et al．
Vegetable and fruit consumption and risk of renal cell
carcinoma:results from the Netherlands cohort study
［J］． Int J Cancer，2005，117(4) :648-654．
［28］Weikert S，Boeing H，Pischon T，et al． Fruits and vege-
tables and renal cell carcinoma:findings from the Euro-
pean prospective investigation into cancer and nutrition
(EPIC) ［J］． Int J Cancer，2006，118(12) :3133-3139．
［29］Daniel C Ｒ，Park Y，Chow W H，et al． Intake of fiber
and fiber-rich plant foods is associated with a lower risk
of renal cell carcinoma in a large US cohort［J］． Am J
Clin Nutr，2013，97(5) :1036-1043．
［30］Hsu C C，Chow W H，Boffetta P，et al． Dietary risk
factors for kidney cancer in Eastern and Central Europe
［J］． Am J Epidemiol，2007，166(1) :62-70．
［31］Yuan J M，Gago-Dominguez M，Castelao J E，et al．
Cruciferous vegetables in relation to renal cell carcinoma
［J］． Int J Cancer，1998，77(2) :211-216．
［32］Wu Q J，Yang Y，Vogtmann E，et al． Cruciferous veg-
etables intake and the risk of colorectal cancer:a meta-a-
nalysis of observational studies［J］． Ann Oncol，2013，
24(4) :1079-1087．
［33］陈朔，王敏，陈建，等． 雷帕霉素对莱菔硫烷诱导人结
肠癌细胞 UGT1A 同工酶及 CYP3A4 表达的调控［J］．
山东大学学报:医学版，2013，51(11):30-36．
［34］Wu Q J，Yang Y，Wang J，et al． Cruciferous vegetables
consumption and gastric cancer risk:a meta-analysis of
epidemiological studies［J］． Cancer Sci，2013，104(8) :
1067-1073．
［35］Wu Q J，Xie L，Zheng W，et al． Cruciferous vegetables
consumption and the risk of female lung cancer:a pro-
spective study and a meta-analysis［J］． Ann Oncol，
2013，24(7) :1918-1924．
［36］Liu B，Mao Q，Lin Y，et al． The association of crucif-
erous vegetables intake and risk of bladder cancer:a me-
ta-analysis［J］． World J Urol，2013，31(1) :127-133．
［37］Liu B，Mao Q，Cao M，et al． Cruciferous vegetables in-
take and risk of prostate cancer:a meta-analysis［J］． Int
J Urol，2012，19(2) :134-141．
［38］赵龙，关广聚． 糖尿病肾病发病机制研究进展［J］． 中
华肾脏病杂志，2013，29(7):554-558．
( 编辑:刘霞)
( 上接第 77 页)
［8］王玉梅，李凤莲． 1996 ～ 1999 年西宁地区婴儿出生时
间规律的分析［J］． 青海医学院学报，2001，22(4):13-
22．
［9］黄细铭，艾玲保． 广州市 1 605 例婴儿出生时间分析
［J］． 海南医学，2003，14 (11):90-91．
［10］严金燕，严红燕，罗书练，等． 影响婴儿出生时间若干
因素分析［J］． 中国公共卫生，1999，15(8):704-705．
［11］雷玉洁，梁正东，龙玲，等． 应用圆形分布法对婴儿出
生时间的分析［J］． 第三军医大学学报，2001，23
(12):1441．
［12］Woodhead N，Lindow S． Time of birth and delivery out-
comes:a retrospective cohort study［J］． J Obstet Gynae-
col，2012，32(4) :335-337．
［13］WHO． Appropriate technology for birth［J］． Lancet，
1985，326(8452) :436-437．
［14］ Sufang G． Delivery settings and caesarean section rates
in China［J］． Bull World Health Organ，2007，85(10) :
755-762．
［15］Goldstick O，Weissman A，Drugan A，et al． The circa-
dian rhythm of “urgent”operative deliveries［J］． Isr
Med Assoc J，2003，5(8) :564-566．
［16］Spetz J，Smith M W，Ennis S F． Physician incentives
and the timing of cesarean sections:evidence from Cali-
fornia［J］． Med Care，2001，39(6) :536-550．
［17］Mohammadbeigi A，Farhadifar F，Soufi Zadeh N，et al．
Fetal macrosomia:risk factors，maternal，and perinatal
outcome［J］． Ann Med Health Sci Ｒes，2013，3(4) :
546-550．
［18］Aya A G，Vialles N，Mangin Ｒ，et al． Chronobiology
of labour pain perception:an observational study［J］． Br
J Anaesth，2004，93(3) :451-453．
［19］Panni M K，Segal S． Local anesthetic requirements are
greater in dystocia than in normal labor［J］． Anesthesiol-
ogy，2003，98(4) :957-963．
［20］Gould J B，Qin C，Chavez G． Time of birth and the risk
of neonatal death［J］． Obstet Gynecol，2005，106(20) :
352-358．
( 编辑:周英智)