35-64岁人群15年高血压发生风险预测研究-硕士论文

CapitalMedicalUniversity硕 士 学 位 论 文中国 35-64 岁人群 15 年高血压发生风险预测研究Prediction models for the 15 years risk of new-onset hypertension in Chinese people aged from 35 to 64 years old:a cohort study研究生：学科专业：流行病与卫生统计学指导教师：导师单位：完成日期：二XX年一月首都医科大学硕士学位论文目录中文摘要 .1ABSTRACT.4前 言.71.研究背景 .72.研究现状 .82.1高血压危险因素 .82.2高血压绝对风险预测 .123.研究目的 .13研究方法 .141.研究对象 .142.研究方法 .142. 1问卷调查 .142. 2体格检查 .142. 3血样本采集 .162. 4实验室检查 .162. 5质量控制方法 .172. 6统计方法 .172. 7分析内容 .19研究结果 .211.研究人群基线一般情况 .212. SBP或DBP相关因素的横断面分析 .223.研究人群 15 年血压变化情况 .253. 115 年血压水平变化 .253. 2高血压 15 年累计发生率 .30首都医科大学硕士学位论文4.高血压危险因素分析及预测模型建立与评价 .314.1危险因素分析及模型建立 .314.2模型性能评价 .354.3模型的人群验证 .374.4其他回归方法建立的预测模型预测性能评价 .404.5弗莱明翰高血压预测模型对本人群的适用性研究 .435.高血压风险评分表建立 .45讨 论.49参考文献 .53个体风险预测模型及风险评分表的建立的综述 .591.疾病预测模型介绍 .592.高血压预测模型研究进展 .643.预测模型建立与评价 .683.1个体风险估计 .683.2风险评分表建立 .693.3预测模型性能评价 .72综述参考文献 .76缩略词对照表 .81攻读学位期间发表论文情况 .82个人简历 .85首都医科大学硕士学位论文中文摘要研究目的本研究通过中国多省市队列人群1992年及2007年的调查数据，分析研究人群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。研究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。采用前瞻性队列研究方法，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45.37.4岁（男性46.87.6岁，女性44.07.0岁，P0.0001）。研究人群15年内舒张压（Systolic blood pressure，SBP）平均水平从113.8mm Hg升到134.5mm Hg，增加了20.7mm Hg，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：性别、基线年龄、SBP、DBP、体质指数（Body mass index，BMI）、高血压家族史、体育锻炼、高密度脂蛋白胆固醇（High density lipoprotein cholesterol，HDL-C）、甘油三酯（Triglyceride，TG）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、1首都医科大学硕士学位论文高血压家族史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。HosmerLemeshow2检验结果显示：模型1的2值为3.75，模型2为3.10,2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 reclassificationimprovement, 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。本研究建立的模型通过以下三个方面进行评价或进一步验证。首先，在研究人群中随机抽取40%的人作为验证人群，分别对两模型的预测效果进行验证。验证人群1559人，其中男性622人，女性937人。平均年龄为45.87.3岁（男性47.57.4岁，女性44.67.1岁）。模型1和模型2在验证人群中都有很好的判别能力，模型1的AUC为0.7189，模型2的AUC为0.7208。HosmerLemeshow2检验结果显示：模型1的2值为6.61（P=0.6294），模型2的2值为3.11（P=0.9273）,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。其次，本研究也进一步对比了采用 Poisson 回归、Cox 回归建立的预测模型的预测效果。结果显示：Poisson 回归建立的预测模型的 AUC 为 0.7168，HosmerLemeshow2 值为 18.12（P=0.0203）。Cox 回归建立的预测模型的 AUC 皆为 0.7168，HosmerLemeshow2 值为 37.44（P0.0001）。再次，我们将美国建立的弗莱明翰高血压预测模型应用于本人群，并和我们建立的模型进行比较。结果显示，弗莱明翰预测模型的 AUC 为 0.7105，而模型 1 的 AUC 为 0.7168，模型 1 的 AUC 比弗莱明翰预测模型高 0.0063，差异具有统计学意义（P=0.008）。HosmerLemeshow2 检验结果显示：弗莱明翰预测模型的2 值为 697.64（P0.0001），预测风险与实际风险之间的差异具有统计学首都医科大学硕士学位论文意义，这表明模型不能很好地对预测风险与实际风险进行拟合。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。【关键词】高血压；预测模型；队列研究3首都医科大学硕士学位论文ABSTRACTObjectiveThis study is trying to evaluate the incidence and risk factors of hypertension in 15 years follow-up in a cohort population, and then propose prediction models for risk of new-onset hypertension in Chinese people, and develop risk scores which were convenient for the clinical application.MethodA cohort study that enrolled participants who were aged 35-64 from 11 provinces of China has been set up since 1992. Participants were eligible for inclusion if they had participated in the examination in 2007 without meeting any exclusion criteria. We excluded participants who had prevalent hypertension at baseline, prevalent cardiovascular disease. A total of 3899 people included in the analysis. The 15 years cumulative incidence and risk factors of hypertension were evaluated, and we used Logistic regression to analyze the association between baseline risk factors and the incidence of hypertension during the 15 years, then developed prediction models and risk scores with the regression coefficient. We also estimated the performance of the models.Results3899 participants who were followed for 15 years and free from hypertension at baseline were selected, 1794 were men and 2105 were women. The mean age of participants was 45.37.4 years(46.87.6 years in men, 44.07.0 years in women). In the 15 years follow-up, the mean SBP increased from 113.8 mmHg to 134.5 mmHg and the mean of DBP increased from 113.8 mmHg to 134.5 mmHg. We ascertained 1776 cases of incident hypertension after 15 years, and the incident ratewas 45.6%. With the chi-square test, the incidence of hypertension was associasted 4首都医科大学硕士学位论文with sex, age, SBP, DBP, BMI, history of parental hypertension, physical exercise , HDL-C, and TG.We used Logistic regression to calculate the coefficients of the risk factors which were significant in univariate analysis. The Model 1 included 5 factors which were easily obtained (age, SBP, DBP, BMI, history of parental hypertension), and the Model 2 added the HDL and LDL on the basis of Model1. AUC for Model1 was 0.7168, AUC for Model 2 was 0.7208, and Model 2 was higher than model 2 by0.004, and the difference was statistically significant. There were no significant differences between observed and predicted hypertension risks for Model1 and Model2 (HosmerLemeshow chi-square statistic: 3.75 for Model1, 3.10 for Model2). There was no significant difference in NRI (net reclassification improvement) index between Model 1 and Model 2.We randomly sample 40% of the population to validate the prediction performance of the two models. In the sample population, there were 622 men and 937 women. The mean age of participants was 45.87.3 years(47.57.4 years in men, 44.67.1 years in women). AUC for Model1 was 0.7189, AUC for Model 2 was 0.7208. there were no significant differences between observed and predicted hypertension risks for Model1 and Model2 (HosmerLemeshow chi-square statistic: 6.61 for Model1, 3.11 for Model2).The modified Poisson regression and Cox regression were used to build prediction models if incidence of hypertension with the factors: age, SBP, DBP, BMI, history of parental hypertension. AUC for Poisson model was 0.7168 , HosmerLemeshow chi-square statistic was 18.12 for Poisson model. AUC for Cox model was 0.7168 HosmerLemeshow chi-square statistic was 37.44 for Cox model.We also validate the prediction performance of Framingham model in this population. AUC for Model1 was 0.7168, AUC for Framingham model was 0.7105,5首都医科大学硕士学位论文Model 1 was higher than Framingham model by 0.0063, and the difference was statistically significant. There were significant differences between observed and predicted hypertension risks for Framingham model (HosmerLemeshow chi-square statistic: 697.64, P0.0001).ConclusionsThe results of this study show that Chinas long-term risk of hypertension was high, and the risks control of non-hypertensive population was very important. We used long-term follow-up data of Chinese Multi-provincial Cohort Study (CMCS) to establish the prediction model of hypertension for the first time. The hypertension risk prediction models can be used to estimate an individuals absolute risk for hypertension and may facilitate health management of high-risk individuals who are likely to develop hypertension. Taking account of the clinical application, we preferred to recommend the risk score developed by Model 1.【Key words】 Hypertension；Prediction models；Cohort study6首都医科大学硕士学位论文前 言1. 研究背景高血压是国内外最常见的慢性病，也是心脑血管病最主要的危险因素，其导致的脑卒中、心肌梗死、心力衰竭及慢性肾脏病等主要并发症，不仅致残、致死率高，而且严重消耗医疗和社会资源，已成为全球主要的疾病负担1-2。Kearney 等曾发表系统综述，分析了全球高血压的疾病负担，研究发现 2000年全球成年人共有9.7 亿高血压患者，高血压患病率为26.4%，其中男性为26.6%，女性为 26.1%。研究预测 2025 年将会有 15.6 亿的成年人患高血压，高血压患病率为 29.2%，其中男性为 29.0%，女性为 29.5%1。在过去的数十年中，随着我国社会经济的发展和工业化程度的进步，人们生活方式发生了巨大转变，高血压患病率一直呈上升趋势3，根据 2002 年我国营养调查数据，我国 18 岁以上成人高血压患病率为 18.8%，估计目前我国约有 2 亿高血压患者，每 10 个成年人中就有 2 人患有高血压，约占全球高血压总人数的 1/54。Yang 等研究表明：高血压已成为我国疾病负担的第二位危险因素5。世界卫生组织（World Health Organization, WHO）2010 年全球非传染性疾病现状报告显示：高血压导致全球 750 万的死亡，约占全死亡的 12.8%，高血压导致了 5700 万的伤残调整寿命年（DALYs）,约占所有疾病的 3.7%6。2011 年中国心血管病报告显示：全国每年由血压升高导致的过早死亡人数高达 200 万，直接医疗费高达 366 亿元。既往研究显示，高血压患者的治疗已经取得长足发展7-10，提高已经发生的高血压病人的检出、治疗和控制率无疑可以减少高血压的危害，但不可避免导致需要长期药物治疗的人群的不断增加，给有限的医疗资源带来几乎不可承担的压力。而且高血压发生隐匿，高血压的检出往往在高血压发病很长时间之后，此时心血管损害往往已经发生。随着高血压防治“关口”的前移，高血压的预防显得越来越重要，而如何准确的预测个体发生高血压的风险是高血压预防中7首都医科大学硕士学位论文的一个重点问题。通过已知的危险因素，建立高血压风险评估工具，将有助于临床医生以及社区居民对高血压发生情况的认识，提高对高血压的防控意识。早在 1939 年，Robinson 和 Brucer 就曾对不同血压水平的非高血压人群发展为高血压的危险进行过研究，研究发现：与理想血压（120/80mm Hg）相比，当血压处于 120139/8089 mm Hg 时，个体更容易进展为高血压，寿命也有所减少11，之后国内外陆续出现了相关的研究报道12-26。除了血压水平，其他与高血压发生有关的危险因素研究也不断增加，一些高血压指南和学术网站也对高血压危险因素进行了总结，如中国高血压防治指南第三版中提出我国人群高血压发病重要危险因素为高钠低钾饮食、超重与肥胖、饮酒、精神紧张缺乏体力活动；美国心脏协会（American Heart Association，AHA）网站也列举了高血压的危险因素，依次为高血压家族史、年龄、性别、缺乏体力活动、不良饮食习惯、超重与肥胖、过量饮酒，以及其他有可能的因素（如压力、吸烟或二手烟、睡眠呼吸暂停）。文献回顾显示，不同研究的分析结果并不完全一致，对高血压危险因素的研究尚待深入。虽然高血压危险因素尚未彻底被研究清楚，但如何通过已知的危险因素预测高血压的发生是预防实践的重要需求。自 2008 年以来，国际上已报道了多个基于已知高血压危险因素的高血压发生危险的预测模型27-31，不同的人群具有不同的高血压发病特点32-33，中国是一个发展中国家，高血压的危险因素水平及发病特点均与发达国家有所差别，建立适合中国大陆的高血压预测模型是必要的。2. 研究现状2.1 高血压危险因素确定高血压危险因素是预测高血压绝对风险的前提。本文对主要的高血压危险因素进行了总结，并总结了近年来有关高血压危险因素的报道，探讨对高8首都医科大学硕士学位论文血压具有预测作用的危险因素的研究进展。（一）年龄年龄作为高血压的危险因素已经是十分明确的了，早在上个世纪，许多学者便对年龄与血压的关系进行了探讨34-38，Franklin等利用2036名弗莱明翰人群随访数据数据，分析显示，随着年龄的增加，收缩压一直呈上升趋势，而收缩压在50-60岁之前呈上升趋势，之后有所下降39。年龄作为高血压的危险因素在许多有关高血压危险因素研究中得到了体现，在高血压的指南中也将年龄作为了高血压发生风险的主要危险因素3, 40。（二）基线血压值毋庸置疑，基线血压值对高血压的预测作用是十分明显的，早在1939年，Robinson和Brucer就曾对不同血压水平的非高血压人群发展为高血压的危险进行过研究，研究发现：与理想血压（120/80mm Hg）相比，当血压处于 120139/8089 mm Hg时，个体更容易进展为高血压11。2003年，美国国家高血压预防、检测、评估和治疗委员会第七次报告（JNC7）将SBP为120-139mm Hg 和/或DBP为80-89mm Hg的血压值定义为高血压前期40，因为高血压前期者终生发生高血压的概率高：当血压为120-139 /80-89mm Hg时，55岁以上人群终生发生高血压的概率为9041；当血压处于130-139/85-89mm Hg时，35-64岁参与者四年内进展为高血压的比例是37.3%，65-94岁参与者四年内则有47.5%的人进展为高血压14。近年来，国内外许多地区对基线血压进展为高血压的研究都进行了报道12-26。（三）超重和肥胖BMI增加是高血压的重要危险因素，国内外几乎所有研究均证明肥胖人群高血压患病率高于正常体重人群。Shihab等对美国1132名白种人进行了平均长达46年前瞻性观测，发现成年早期肥胖（BMI 30 kg/m2）发生高血压的风险是BMI正常者的4.17倍，超重（BMI 25-30 kg/m2）发生高血压的风险是BMI正常者的1.58倍42。我国24万成人随访资料的汇总分析显示，BMI24 kg/m2者发生高血压的9首都医科大学硕士学位论文风险是体重正常者的34倍43。（四）高盐饮食人群中，钠盐（氯化钠）摄入量与血压水平和高血压患病率呈正相关，几乎所有的高血压指南都建议降低食盐量来控制高血压。包括全世界52个中心的国际盐与高血压研究（Intersalt observational study）研究结果显示，盐摄入量与血压显著相关44。2010年 He等发表的meta分析显示，高血压患者24小时尿钠下降78 mmol，SBP下降4.96 mmHg ，DBP 下降2.73 mmHg；血压正常者24小时尿钠下降76 mmol，SBP下降2.03mmHg，DBP下降0.97mmHg45。我国14组人群研究表明，膳食钠盐摄入量平均每天增加2克，收缩压和舒张压分别增高2.0mmHg和1.2mmHg3。（五）饮酒过量饮酒是高血压发病的危险因素，研究显示过量饮酒增加高血压发生风险，虽然少量饮酒后短时间内血压会有所下降，但长期少量饮酒可使血压轻度升高，高血压指南均建议限制饮酒量来控制血压。2009年发表的纳入12个队列研究的meta分析结果显示，如果日饮酒量超过50g，男性高血压风险增加57%，女性增加81%；如果日饮酒量超过100g，男性高血压风险增加147%，女性增加181%46。人群高血压患病率随饮酒量增加而升高。如果每天平均饮酒3个标准杯（1个标准杯相当于12克酒精，约合360克啤酒，或100克葡萄酒，或30克白酒），收缩压与舒张压分别平均升高3.5mmHg与2.1mmHg，且血压上升幅度随着饮酒量增加而增大3。（六）其它危险因素报道的高血压的其他危险因素还有性别、高血压家族史、体力活动、精神紧张、饮食因素等等。慢性疾病发生发展是一个极其复杂的过程，都是多因素、长时间共同作用的结果。目前高血压的发病机制仍不清楚，危险因素的研究也尚待深入。一些人群的观察性研究对高血压的危险因素进行了探讨，本文总结了近10年发表的有关高血压危险因素研究的报道，详见表1。10首都医科大学硕士学位论文表 1 近 10 年高血压危险因素研究纳入的危险因素情况高随变血血访年性压压心腰吸饮运研究人群样本量量SBP DBP BMI FBGTC TG HDL-C时数龄别等家率围烟酒动间级族史中 代心 谢尿性 综酸肥 合胖 征Sathish，等（2012）印度Anbesaw，等（2011）美国黑人Fukui,等(2011)日本黄喆，等（2011）公司职工董小英，等（2010）阜新县农村Mustafa,等（2010）土耳其Hirofumi，等（2009）日本男性Marina,等（2009）美国Zhang H,等（2006）比利时DongfengGu,等中国人群（2007）(男)DongfengGu,等中国人群（2007）(女)Wang,等（2006）美国印第安人2977.198 25474211 150612.3737684377738 6254314654.62105258.27105258.2745494411首都医科大学硕士学位论文2.2 高血压绝对风险预测虽然高血压危险因素尚未彻底被研究清楚，但如何通过已知的危险因素预测高血压的发生是预防实践的重要需求，近几年来已有研究者进行了相关探索。2008年，弗莱明翰研究在1717名未患有糖尿病和高血压弗莱明翰队列人群中首先通过建立高血压预测模型，开发了高血压风险预测工具，模型纳入了性别、年龄、SBP、DBP、高血压家族史、BMI以及DBP与年龄的交互项，模型的ROC曲线下面积为0.788（95% CI，0.733-0.803）27。自弗莱明翰后，伊朗47、荷兰30、台湾31、美国其他地区28-29, 48等国家和地区分别建立了自己的高血压预测模型，根据各国家和地区人群不同人群特点，纳入的危险因素也有所差别。伊朗血脂与血糖研究利用4656名未患有糖尿病和高血压队列人群建立了高血压预测模型，多因素回归分析后，年龄、SBP、DBP在两性中都具有显著性，腰围、早发性心血管疾病在女性中有意义，而吸烟在男性中有意义。荷兰研究在2334名孕妇人群中建立高血压预测模型，研究发现高血压的主要预测因素为SBP、DBP和体重。台湾金山研究在2506名队列人群中建立了适合台湾地区的预测模型，模型1纳入了性别、年龄、BMI、SBP、DBP，而模型2在模型1的基础上增加了白细胞计数、FBG、尿酸，但相比模型1，模型2的C统计量只提高了0.003。美国MESA研究49、英国50-51对弗莱明翰高血压预测模型进行了验证，MESA研究结果显示单纯用SBP预测高血压效果也十分明显，弗莱明翰预测模型的C统计量为0.788，而单纯用SBP的预测模型为0.768；与弗莱明翰模型相比，单纯用DBP进行预测只降低了10%的相对综合判别改善指数（relative integrated discrimination improvement index）；另外，研究发现弗莱明翰模型不能直接应用于MESA人群。英国伦敦对弗莱明翰模型进行验证，发现模型对伦敦人群的判别能力、校准能力都非常好（C统计量，0.8；Hosmer-Lemeshow2，11.5)，结果表明弗莱明翰高血压预测模型能很好的适用于欧洲人群。12首都医科大学硕士学位论文3. 研究目的本研究通过中国多省市心血管队列人群1992年及2007年的随访数据，分析15年我国