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红细胞参数对高血压的影响及高血压发病风险预测模型研究

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摘要

符号说明

前言

资料与方法

一、研究对象

二、调查内容与检测指标

三、高血压的定义

四、研究方法

五、统计分析工具

结果

一、队列情况描述

二、队列基线变量比较

三、红细胞参数与高血压发病分析

1．按红细胞参数对队列人群的基线信息分析

2．红细胞参数与高血压发病风险的Cox比例回归分析

四、考虑红细胞参数的高血压发病风险预测模型

2．多因素Cox比例回归预测模型

3．模型评价

讨论

结论

创新与不足

参考文献

致谢

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摘要

高血压是心脑血管疾病最重要和最常见的危险因素，中国高血压的发病和患病形势严峻。识别高血压危险因素，构建高血压发病风险预测模型，评估高血压发病风险，发现高危人群，对高危人群进行干预可延缓甚至阻止高血压的发生。目前多个国家和地区建立了高血压发病风险预测模型，但以往的高血压发病风险预测模型通常采用传统的预测参数（年龄、收缩压、舒张压、体质指数、吸烟、饮酒和高血压家族史），缺乏新的预测因子，使得模型预测能力受限。近些年来多项研究发现红细胞参数（红细胞计数、血红蛋白含量、血细胞比容）可能是高血压的预测因子，有望助于提高模型预测能力。为此，本文基于队列探讨红细胞参数对高血压的影响，确定其是否可以作为高血压预测因子，如果可以，则在考虑红细胞参数的基础上构建高血压发病风险预测模型。
　　资料与方法:本研究基于“山东多中心纵向健康管理队列”，采用队列中2005年至2010年期间参加健康查体的体检者构建队列，体检三次及以上，排除首次体检时有高血压、心血管疾病、脑卒中、年龄小于18岁的体检者，最终有12497人（男7537人、女4960人）进入队列。描述性分析的基础上，控制其他影响因素，分性别采用Cox比例回归分析方法研究红细胞参数（红细胞计数、血红蛋白含量、血细胞比容）对高血压的影响;分性别纳入红细胞参数的基础上，构建高血压Cox风险回归预测模型，并用ROC曲线下面积AUC及O/E进行评价。
　　结果:
　　1.该健康管理队列12497人共随访了38958人年，其中有2785人（男2021、女764人）发生高血压，高血压的发病密度为71.48/1000人年。
　　2.将红细胞参数按照四分位数分为四类(Q1，Q2，Q3，Q4)，则红细胞参数与其他基线变量之间的关系如下:无论男女，多数基线变量随红细胞参数的增大而增高，但有统计学意义的基线变量在不同红细胞参数中略有不同。Cochran-Armitage趋势性检验显示，对于男性，仅有血细胞比容与高血压发生率间存在趋势性(Z=-3.1628，P＜0.0001);而女性，三个红细胞参数均与高血压发生率间存在趋势性（红细胞计数，Z=-4.2950，P＜0.0001;血红蛋白含量，Z=-5.8120，P＜0.0001;血细胞比容，Z=-6.5504，P＜0.0001）。
　　3.红细胞参数与高血压发生风险的Cox比例回归分析:对于男性，仅调整年龄时三个红细胞参数Q4的相对危险度(RR，以Q1为参照组)、红细胞参数四分类模型趋势性检验及红细胞参数每增加1个标准差的RR值有统计学意义，调整更多协变量时无统计学意义。
　　对于女性，模型调整不同协变量时，Q3和Q4的RR值、红细胞参数四分类模型趋势性检验及红细胞参数每增加1个标准差的RR值均有统计学意义（P＜0.05）;调整年龄、吸烟、饮酒、规律锻炼、体质指数、收缩压、空腹血糖、高密度脂蛋白后，红细胞计数Q2、 Q3、Q4的RR值分别是1.140、1.285、1.240，血红蛋白Q2、Q3、Q4的RR值分别是1.069、1.309、1.311，血细胞比容Q2、Q3、Q4的RR值分别是1.019、1.263、1.234。
　　4.多因素Cox比例回归分析构建高血压发病风险预测模型:采用后退法进行变量筛选，经多因素Cox比例回归分析构建分性别的高血压发病风险预测模型，纳入男性模型的有年龄、体质指数、收缩压、舒张压、γ-谷氨酰转移酶、空腹血糖、饮酒、年龄与体质指数的交互项及年龄与舒张压的交互项。纳入女性模型的有年龄、体质指数、收缩压、舒张压、空腹血糖、血细胞比容、饮酒和吸烟。
　　5.男性高血压发病风险预测模型的ROC曲线下面积AUC(95％CI)为0.761(0.752，0.771)，十折交叉验证后AUC(95％CI)为0.760(0.751，0.770)，O/E为0.9561。女性高血压发病风险预测模型的AUC(95％CI)为0.750(0.738，0.762)，十折交叉验证后AUC(95％CI)为0.747(0.735，0.759)，O/E为0.9707。
　　结论:
　　1.红细胞计数、血红蛋白含量、血细胞比容升高将增加高血压发病的风险，这种关联在女性尤为明显。
　　2.血细胞比容最终纳入女性高血压发病风险预测模型，血细胞比容是女性高血压发生的预测因子。
　　3.分性别构建的高血压发病风险预测模型判别能力和校准能力效果良好，可用于评估高血压的发病风险。

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