论文部分内容阅读
目的：研究人群15年期间高血压累计发病率,探讨影响我国人群高血压发生的危险因素,并建立适合我国人群的高血压发生风险预测模型和高血压风险评分表,旨在为高血压的早期预防提供数据支持.
方法：本研究纳入了参加1992年基线调查且参加了2007年随访的5408人,排除基线患有高血压、心血管疾病者,共有3899人纳入分析.分析高血压15年累计发病率及其危险因素,通过多因素Logistic回归系数建立高血压预测模型,同时对模型性能进行评价,最终形成风险评分表.
结果：本研究基线人群共纳入3899名(男性1794人,女性2105人),平均年龄为45.3±7.4岁(男性46.8±7.6岁,女性44.0±7.0岁,P＜0.0001).研究人群15年内舒张压(Systolic blood pressure,SBP)平均水平从113.8mm Hg升到134.5mmHg,增加了20.7mmHg,舒张压(Diastolic blood pressure,DBP)平均水平从74.2mm Hg升到81.4mm Hg,增加了7.2mm Hg.15年内共有1776人发生了高血压,高血压累计发病率为45.6％.经卡方检验结果显示:基线年龄、SBP、DBP、体质指数(Body mass index,BMI)、高血压家族史、吸烟、饮酒、体育锻炼、总胆固醇(Total cholesterol,TC)、高密度脂蛋白胆固醇(High density lipoprotein cholesterol,HDL-C)、甘油三酯(Triglyceride,TG)、空腹血糖(Fasting blood glucose,FBG)的水平与高血压发生危险有关.对单因素分析有意义的变量进行多因素Logistic回归分析,分别建立两个高血压预测模型,模型1纳入了临床容易获得的变量——年龄、SBP、DBP、BMI、高血压家族史5个危险因素,模型2在模型1的基础上加入了TG和HDL-C.两个模型都有很好的判别能力,模型1的ROC(receiver operating characteristic curve)曲线下面积(area under curve,AUC)为0.7168,模型2的AUC为0.7208,模型2的AUC比模型1高0.004,差异具有统计学意义.Hosmer-Lemeshowx2检验结果显示:模型1的x 2值为3.75,模型2为3.10,x 2值越小认为模型具有较好的校准能力,这表明两个模型都能很好的对预测风险与实际风险进行拟合,预测风险与实际风险之间的差异均不具有统计学意义.计算重新分类净改善指数(net reclassification improvement,NRI)为0.83％,P值为0.40,这表明加入HDL-C、TG后的模型2对原模型1改善程度没有统计学意义.
结论：本研究结果显示,我国人群高血压长期发生风险较高,对高血压的预防十分重要.我们利用中国多省市人群的长期随访数据,首次建立了适合中国人群的高血压风险预测工具.这将有助于人们了解其高血压发病风险,及时的改善生活方式或药物治疗.