公交车工作人员的代谢综合症的发病机制和干预措施.doc

精品文档公交车工作人员的代谢综合症的发病机制和干预措施【摘要】代谢综合征（Metabolic Syndrome，简称MS）近年来心内科和糖尿病医师关注的一大热点，国内外至今对它的认识争议颇多；这种病的患者往往合并高血压以及葡萄糖与脂质代谢异常的综合征；伴有低密度脂蛋白升高和高密度脂蛋白胆固醇降低。本文针对公交车工作人员这一特殊群体进行代谢综合征主要致病因素的探究以及群体发病的基本特征；通过体检表和调查问卷获得的样本数据（剔除少量无效数据后的样本），使用统计回归和其它统计方法对数据进行分类研究，分别得出代谢综合征的确诊人数以及主要的致病因素；其中为了诊断群体中多少对象患有该病，必须根据一定的确诊标准，以下在研究中选用的确诊标准是由国际糖尿病联盟（The International Diabetes Federation，简称IDF）最新发布的MS确诊标准；该确诊标准中着重提出了MS的四个危害因素：甘油三酯（TG）、高密度脂蛋白-胆固醇（HDL-C）、血压（BP）、血糖（FPG），凡患有中心性肥胖并且符合这四种危害因素中两条或两条以上的对象都将确诊为MS这也是确诊标准中提出的两个必要条件。确诊只是初步的将MS患者与非MS患者进行分开来研究，这两组数据之间既有差别又有联系，最大的差别就是是否患有MS，而联系就是他们使用相同的体检表和问卷调查；通过两组问卷调查的数据，使用SPSS统计学软件包从大量的问卷调查中的涉及到的MS危险因素进行分类和关联度分析，进而对多个致病因素进行分类，以便提醒患者特别注意某一方面的问题；分类只是因素分析的一个方面，而提取主要致病因素本文采用二元Logistic回归模型进行回归分析，Logistic建模方法在研究流行性病学中的应用相当广泛，在探究某疾病的致病因素是非常实用的，通过危险因素可以预测疾病的发病概率。建立模型不仅是为了描述问题，回答问题，更重的是将解决此类问题的方法进行推广和应用到其它的现实问题中，本文在模型的推广和应用中就对疾病的致病因素探究进行相应的推广。其次，题目要求对MS和危险人群给出必要的干预措施，以降低该病的发病率；虽然糖尿病家族史，高血脂家族史，心脑血管疾病家族史等具有不可控制的遗传因素，但后天的人为因素也是相当重要的。针对研究出来的主要致病因素建议MS患者注意运动和饮食，加强运动，增强体魄。最后，模型的优点是：去除次要因素，提取主要因素；使用经典Logistic模型，并做相应的推广；缺点是：假设四个危害因素独立起来只会导致一种疾病，不会引起并发症；本文建立模型仅供参考。【关键词】统计回归 聚类分析 因子分析 数据挖掘一、 问题重述随着人们生活水平的提高，医学家们注意到脂质异常、高血压、高甘油三酯血症常汇集一起，提出了“X-综合征，X-Syndrome”的概念，并把胰岛素抗性作为X综合征的主要特点。鉴于这种综合征与多种代谢相关疾病有密切的联系，医学界主张将其命名为代谢综合征。代谢综合征（MSMetabolic Syndrome，以下简称MS）是近十几年来才发展起来和热门研究的新概念，是指一系列代谢紊乱和心脑血管危险因素的聚集，其核心理论“胰岛素抵抗高胰岛素原血症多种危险因素糖尿病动脉粥样硬化心脑血管病”正得到学术界的广泛认同和重视，MS 是20世纪90年代以来医学界研究的重点和热点问题之一。2005年4月国际糖尿病联盟制定了MS全球统一定义即以中心性肥胖为核心，合并血糖、血压、甘油三酯升高和/或高密度脂蛋白胆固醇降低。据卫生部最新公布的信息：我国成人超重和肥胖人数分别为2亿和6000多万；全国现患高血压人数为1.6亿、糖尿病人数为2000多万、血脂异常人数为1.6亿，这些疾病都与MS密切相关。当前，以MS为代表的代谢异常疾病正在成为影响人类健康和生命的最主要的非传染性疾病。某市第一人民医院对该市公交司机以及公交站其他工作人员共2297人进行体检（体检表见附录一）和生活习惯调查（调查问卷见附录二），数据见附件一。经过对调查数据的观察和统计分析，研究以下问题：1、 根据体检数据以及现有的代谢综合征的临床诊断标准，给出MS的确诊人数对MS患者和非MS患者做基本的情况分析。2、 利用你们所掌握的知识(统计方法或者数据挖掘方法)，结合调查问卷所得到的数据，找出MS的危险因素，并进行关联度分析和分类，对你们结果要给出合理的解释3、 总结上述问题，结合现有方法给出MS患者以及危险人群的干预措施，并进行合理的医学解释。二、问题分析根据国际糖尿病联盟(IDF,以下简称IDF)最新发布的代谢综合征(MS，以下简称MS)的定义：MS是一种合并高血压以及葡萄糖与脂质代谢异常的综合征。并且伴有低密度脂蛋白升高和高密度脂蛋白胆固醇降低。IDF定义的临床诊断标准是：代谢综合征确诊必须符合以下两个条件：1、中心性肥胖（欧洲男性腰围94cm，女性腰围80cm，不同种族腰围有各自的参考值） 2、合并以下四项指标中任二项： （1）甘油三酯（TG）水平升高：150mg/dl（1.7mmol/l），或已接受相应治疗； （2）高密度脂蛋白-胆固醇（HDL-C）水平降低：男性40mg/dl（1.03mmol/l），女性50mg/dl（1.29mmol/l），或已接受相应治疗； （3）血压升高：收缩压130或舒张压85mm Hg，或已接受相应治疗或此前已诊断高血压； （4）空腹血糖（FPG）升高：FPG100mg/dl（5.6mmol/l），或此前已诊断型糖尿病或已接受相应治疗。如果FPG100mg/dl（5.6mmol/l）强烈推荐进行口服葡萄糖耐量试验（OGTT），但是OGTT在诊断代谢综合征时并非必要。问题1要求给出MS的确诊人数，为了确定确诊人数，必须根据相应的诊断为MS患者的标准对每一个对象进行临床诊断；结合体检表获得的数据以及以上国际权威和通用的确诊标准立即可以确定患有MS是人数和比例。这里临床诊断是只选取确诊标准中提到的四个危害因素（见表1）。MS的危害因素：表1 危害因素表代码危害因素患病名称1甘油三酯（TG）高血脂2高密度脂蛋白-胆固醇（HDL-C）心脑血管疾病3血压（BP）高血压4血糖（FPG）糖尿病问题2在问题1的基础之上要求对数据进一步分析和挖掘，知道了确诊人数，就需要找出引起这种病的原因以及主要、次要因素；结合调查问卷获得的数据，根据调查问卷中设置的16个危险因素（注：危险因素与危害因素的解释见 符号说明）找出MS患者的主要致病因素(MS可能是多个因素同是作用的结果)，通过对主要的致病因素进行干预措施，在一定程度上可以降低MS的发病率。而对这些危险因素进行分类、关联度分析的目的在于将一些具有相似性的因素进行归类处理，这样有利于指导患者对某一方面多加注意。问题3要求针对MS患者以及危险人群做出一定的干预措施，找出了MS的危险因素之后，干预措施的确定也就是减少主要因素对人的影响，由于MS的主要危害因素包含了诊断标准中的四大疾病因素，所以为了干预措施更具有一般性和可行性，制定的措施一定要对危险人群起主要作用。二、模型假设1、血糖的测量是在空腹的条件下进行的，所有指标的测量忽略气候，感冒，外伤，手术，药物剂量不足等不利于测量的因素造成的影响。2、医院给出的体检数据，以及提交的调查数据的信度和效度都较高。3、血糖、血压、甘油三酯、高密度脂蛋白胆固醇对人体的影响是相互独立的。4、MS的确诊的标准按照国际糖尿病联盟(IDF)最新发布的诊断标准。5、调查表中剔除完成度小于80%的问卷不会影响整个样本的空间。6、MS的患病因素仅包含四项主要的因素：甘油三酯（TG）、高密度脂蛋白-胆固醇（HDL-C）、血压（BP）、血糖（FPG）。7、腰围的测量值取的是对同一个人多次测量后的平均值。四、符号说明名词解释：危害因素：根据IDF提出的MS诊断标准列出的4项确诊指标，包括：甘油三酯（TG）、高密度脂蛋白-胆固醇（HDL-C）、血压（BP）、血糖（FPG）；危险因素：根据调查问卷设置的选项提取出的兼有定性和定量16个影响MS形成的因子；n除去无效数据项后统计样本的大小；调查对象的性别，值为1表示男性，值为2表示女性；调查对象的腰围；调查对象甘油三酯的含量；调查对象高密度脂蛋白-胆固醇含量；调查对象高压测量值；表示高血压值，表示低血压值；调查对象血糖含量；（i=1,2,n）表示调查对象是否患有中心性肥胖，值为0时表示未患有中心性肥胖，值为1时表示患有中心性肥胖；（i=1,2,n;j=1,2,3,4）表示调查的第j个危害因素是否正常；值为0时表示正常（不符合标准），值为1时表示不正常（符合标准）； （i=1,2,p）表示原来有的p个变量； （i=1,2,m）表示均值为0，标准差为1的标准化变量的m个因子；F 因子变量； 因子载荷，表示第i个原有变量在第j个因子变量上的负荷； 特殊因子，表示原有变量不能被因子变量所解释的部分，也就是残差部分； 公共因子的贡献率；调查对象是否患有MS；值为0表示对象正常（不符合标准），值为1时，表示对象不正常（符合标准）；表示定量描述的指标的组中值；表示这一组数据选项的频数；n表述患病的总人数，五、模型建立5.1问题1的模型建立5.1.1模型1 临床诊断模型：根据IDF公布的MS确诊标准，体检结果符合标准中两个必要条件的调查对象都会被确诊为MS患者。以下结合体检数据中的腰围、甘油三酯（TG）、高密度脂蛋白-胆固醇（HDL-C）、血压（BP）、血糖（FPG）条件1的确定：首先确定调查对象是否为中心性肥胖，中心肥胖采用的是IDF提出的标准()，男性腰围大于或者等于90CM，女性腰围大于或者等于80CM即可判断为中心性肥胖患者； （1）条件2的确定：对于每一个调查对象，为了确定是否符合条件2，需要考察该对象的每一个危险因素是否符合诊断标准，当标准中的4个危险因素中有大于或等于2个符合标准时就可以确定条件2，下面计算对象的每一个危险因素的值危害因素1的计算： （2）第一个危害因素是甘油三脂大于等于1.7 mmol/l则表示这项指标不正常；危害因素2的计算： （3）第二个危害因素是高密度脂蛋白，这一项指标要分性别来看，男性低于1.03 mmol/l，女性低于1.29 mmol/l则表示这项指标不正常；危害因素3的计算： （4）第三个危害因素是血压，收缩压大于130 mm Hg或者舒张压大于85 mm Hg则表示患有高血压，这项指标不正常；危害因素4的计算： （5）第四个危害因素是血糖，大于5.6 MMOL/L则表示患有糖尿病，这项指标不正常；综合以上分析，凡是符合条件1和条件2的调查对象均被确诊为MS患者，是否患有MS将由以下公式给出： （6）最后，由于MS只有两个取值，或者取0（表示不患MS），或者取1（表示患MS），可以通过统计描述的方法对MS为1的对象进行计数,在满足第一个条件的基础上，上面4个危害因素里只有有2项或者两项以上的，即：，并且等于1，则判断该调查对象是MS患者。对于上面的6个评判标准可以通过下面的一个简单的流程图表示： W1116MS720调查对象2285T962H1284B1021F337图1 ：MS判断流程图注：W表示腰围，T表示甘油三酯，H表示高密度脂蛋白，B表示血压，F表示血糖。根据模型中的条件和MS患者的确定标准，通过excel统计分析，最后可以知道此次调查对象中的MS患者的总数为720人，同时也统计出调查对象中各年龄段的MS患者人数和非MS患者人数（见表2）表2 患病人数统计表格年龄段15-2525-3535-4545-5555岁以上总计P值患病人数211179451777204.69E-199.2364未患病人数381455987038115651.39E-08下面根据表格里的数据用图来表示，可以更直观的对比患病的和未患病的人数，如图2所示：图2：患病及未患病的人数统计从体检表和问卷调查的内容，相应的统计出（P0.0001, =9.2346），并对MS患者和非MS患者的基本情况可以进行定性和定量两方面的描述，定性描述的基本情况包括调查对象的性别、工作性质及压力、运动休闲和饮食习惯及口味；定量描述的基本情况包括调查对象的年龄，睡眠时间，烟龄及日抽烟量和酒龄及日饮酒量。5.1.2模型2：统计描述模型MS患者和非MS患者定性指标对比：对于定性描述的问卷调查项，下面是MS患者和非MS患者各选项的人数比例数据（见表3和表4，表中的各选项的含义见附录二，空格表示对应的指标的不存在该选项）。表3 MS患者定性指标各选项的人数比例指标选项选项选项选项选项选项工作性质0.4360.0250.0040.2690.265公交类型0.3560.5730.071工作路段0.99700.003工作压力0.5340.3730.094工作之余0.0280.0280.3380.0170.588周运动量0.8060.0860.0290.079口味0.3710.3230.2140.092食物0.2320.2600.508饮品0.0820.0070.5690.3350.007早餐0.7460.1460.0580.050表4 非MS患者定性指标各选项的人数比例指标选项选项选项选项选项选项工作性质0.3970.0200.0050.3730.205公交类型0.3450.5720.083工作路段0.9900.0060.004工作压力0.4960.4150.088工作之余0.0750.0260.3150.0250.559周运动量0.8050.0940.0380.063口味0.3010.3460.2460.108食物0.1660.3280.505饮品0.1330.0110.4070.4410.008早餐0.7050.1690.0720.054 通过表4，表5对这些指标中的定性指标以及患者和未患者的指标对比，由于本次的调查对象主要是公交公司司机，这个工作路段对他们有一定的影响，患者中天天堵路的占百分之99.7%，非患者天天堵路的比例占99%，堵路这种情况影响人们的心情；其次，工作压力直接会影响工作者的身体状况，上述统计出的患者与非患者有很大压力的比例分别是53.4%，49.6%，这也是其中主要的原因之一；再次，患者的工作之余在锻炼的比例只有1.7%，非患者相应的比例有2.5%，运动也至关重要的；最后，对于所描述的食物、早餐、饮品这些归为一类，整体来说非患者的饮食习惯较好于患者，根据对比，大家应该选择的食物饮品水果、蔬菜、清淡的，少喝茶，可以降低患病率。MS患者和非MS患者男女比例：对于MS患者和非MS患者中的男女人数及比例见表5：表5 MS患者和非MS患者男女人数及比例调查对象的情况男女总数男女比例MS患者4432777201.599278非MS患者59896715650.618407 抽取的样本是1:1的比例，然而患病的比例是1.599:1，则说明了MS与性别是相关的，男性的比例高于女性。MS患者和非MS患者定性指量对比：表示定量描述的指标的组中值，表示这一组数据选项的频数，n表述患病的总人数，则样本中的指标j的平均值为：（i=1，2，. . ，m） （7）方差为 （8）通过软件EXCEL和SPSS软件中的统计分析和描述功能对调查问卷的分析可以得知，各MS患者和非MS患者的以上指标值间存在明显的差异（见表6）。表6 MS患者和非MS患者定量指标的统计描述指标年龄睡眠时间驾龄日抽烟数量烟龄酒龄MS患者均值48.270836.54027816.002948.636499.8680852.778472标准差5.5856295.379734.9351249.1223389.593059.945141非MS患者均值44.318856.73337614.077685.8523756.4443014.059361标准差7.41757396.336433.893517.7425435.9576212.241635统计描述模型结论：通过对MS患者和非MS患者的基本情况的分析，可以知道，针对公交公司这一特殊群体 ，男性比女性更容易患MS，而且MS患者的平均年龄偏高，比非MS患者的平均年龄要高近5岁，且抽烟的年限及日抽烟量都偏高，但另一方面也可以看出，MS患者的日常生活习惯跟非MS患者的生活习惯相差不是很大，这就说明接收调查的对象中MS患者已经采取了一定的干预措施。5.2问题二的模型建立5.2.1模型三：Logistic回归统计模型问题二要求根据调查问卷获得的数据找出MS的主要危险因素，以下建立回归统计模型寻找MS的主要危险因素；所有危险因素和几大疾病情况组成的33个原有变量向量： （9）数学模型表示如下：为m个因子变量，m小于p，表示成矩阵形式如下： （10）公共因子的算法： （11）若绝对值越大，则公式因子和原有变量关系越强；若的取值越高，就说明了该因子的对是否患MS的程度也就越高。分别查看对象本身的疾病情况和16个危险因素的载荷因子的大小，该数值绝对值越大表明该因素对换MS的影响程度越高，根据提取出的旋转载荷因子矩阵（见附录三），取得绝对值最大对应的变量（见表7）：表7 主要危险因素表123456疾病类0.8013250.0839030.9025750.7896660.7273990.063134主要因素脂肪肝是否接受治疗高血压家族史糖尿病高血压既往史高血脂家族史心脑血管病危险因素类0.126 0.784 0.135 0.319 0.130 0.669 主要因素烟龄饮品驾龄饮酒情况早餐工作压力MS的危险因素:疾病类：脂肪肝是否接受治疗，高血压家族史，糖尿病，高血压既往史，心脑血管病生活类：烟龄,饮品,驾龄,饮酒情况,早餐,工作压力危险因素关联度分析：危险因素相关性（见表8），以绝对值大小表示，绝对值越接近于1表明两个因素之间的相关性越大：表8 危险因素关联度表1234567891011121314151611.000-.538-.424.022.721.359.036.396-.152.558-.304.724.197-.302-.169.6672-.5381.000-.273.042-.285-.038.221-.352-.519-.138-.466-.274.302.876.800-.2123-.424-.2731.000-.675-.479-.729-.116.027.781-.677.894-.532-.812-.551-.138-.5874.022.042-.6751.000.383.872-.392-.470-.595.704-.508.449.844.392-.339.5335.721-.285-.479.3831.000.779-.279-.320-.372.919-.297.993.623.157-.174.9836.359-.038-.729.872.7791.000-.392-.524-.640.958-.534.819.926.427-.247.8757.036.221-.116-.392-.279-.3921.000.624.331-.400.039-.343-.375.076.134-.3468.396-.352.027-.470-.320-.524.6241.000.403-.456.059-.331-.583-.578-.100-.3879-.152-.519.781-.595-.372-.640.331.4031.000-.606.930-.452-.867-.701-.499-.50510.558-.138-.677.704.919.958-.400-.456-.6061.000-.507.948.861.332-.186.97511-.304-.466.894-.508-.297-.534.039.059.930-.5071.000-.374-.752-.601-.481-.41712.724-.274-.532.449.993.819-.343-.331-.452.948-.3741.000.681.170-.160.99413.197.302-.812.844.623.926-.375-.583-.867.861-.752.6811.000.675.099.75014-.302.876-.551.392.157.427.076-.578-.701.332-.601.170.6751.000.592.24815-.169.800-.138-.339-.174-.247.134-.100-.499-.186-.481-.160.099.5921.000-.16116.667-.212-.587.533.983.875-.346-.387-.505.975-.417.994.750.248-.1611.000注：上表中的项目栏中代码表示16个危险因素如下（见表9）：表9 危险因素列表代号危险因子代号危险因子1工作性质9烟龄2睡眠时间10饮酒情况3驾龄11酒龄4公交类型12周运动量5工作路段13口味6工作压力14食物7工作之余15饮品8日吸烟量16早餐MS危险因素分类：找出MS患病原因的危险因素后，题目还要求分析各个因素之间的关联度以及对这些因素进行分类；回归统计模型中就诸多危险因素对是否患MS进行了回归统计分析，那么通过分类可以进一步找出相似性较为紧密的一个因素，根据16个危险因素中选项的百分比（见附录四）使用SPSS软件对危险因素进行分类的结果如下（见表8）：表8 MS因素分类表危险因素分类结果危险因素危险因素描述分类代码1工作性质12睡眠时间23驾龄34公交类型15工作路段16工作压力17工作之余38日吸烟量39烟龄310饮酒情况111酒龄312周运动量113口味314食物215饮品216早餐2MS分类结果：第一类（工作方面）：工作性质，公交类型，工作路段，工作压力，饮酒状况，周运动量第二类（生活的质的方面）：睡眠时间，食物，饮品，早餐第三类（生活的量的方面）：驾龄，日吸烟量，日饮酒量，烟龄，酒龄，工作之余，口味5.3问题三干预措施及医学解释：本小组对所有调查对象的调查问卷以及体检表进行了统计，通过MS患者和非患者进行对比，统计出了饮食、工作性质、睡眠、运动等方面是影响MS（代谢综合症）患者的主要因素，所以我们应该根据引发病症的主要原因来采取相应的措施。 病从口入。MS患者主要是因为糖尿病、冠心病以及心脑血管而引发的，应该降低血压、血糖，调节血脂。2005年4月19日，美国在13年之后公布了新的一版官方的食物金字塔，新指南强调了锻炼和热量控制在维持体重以及降低心血管疾病的重要性，应摄入健康脂肪（如橄榄油、茶子油、大豆油等液体植物油）和健康碳水化合物（如全麦面包、燕麦片和糙米等全谷类食物），多食果蔬，适量摄入健康蛋白质（坚果、谷类、鱼类、禽类和蛋类），同时尽量少食红肉、黄油和精制谷物(精米和精面)、土豆以及糖。除此之外，从上面的统计结果可以明显的看出MS患者的危险因素之一就是饮酒，吃烟，所以大家应该尽量少喝酒，少抽烟，这样有利于健康。 生命在于运动运动，医学证明不运动的人冠心病危险增加2倍以上，而每天步行1万步以上，可使HDL-C提高10左右，有效控制肥胖和MS；登楼是一项很好的有氧运动，登楼消耗的能量要比静坐多10倍，比步行多1.7倍；有MS的人群，如能坚持每日登6楼3次以上，可消耗能量2000千卡，降低糖尿病风险30%以上，并可降低SBP和DBP，最终可减少心血管事件的42，脑卒中减少30%，大家可以坚持每天有氧运动30分钟，慢跑、散步、瑜伽、太极拳、骑自行车、打乒乓球、羽毛球，通过运动是一个很好的预防措施。六、模型的推广医务人员的疏忽及问卷调查的不确定性，会使统计数据产生一定的偏差，影响统计结果的真实性，对于本文中的大量样本并且对无效问卷的剔除，以上的偶然因素造成的误差不会对最终的统计结果造成大的偏差。针对庞大的数据量，本文建立了一系列的统计模型。模型一和模型二的建立，有效的确定了患者的人数和在该特殊人群中的比例，同时对该特殊人群中的MS患者和非患者的基本情况进行了有效的统计分析和检验，使得模型更具有说服力。模型三的统计回归模型，主要针对众多的MS患病影响因素，找出其中的主要危险因素并对主要因素进行有效的分类，以确定对MS的有效干预措施，可以指导医学上对特殊群体的特殊干预措施，通过模型的求解结果与国际糖尿病组织公布的MS的调查统计结果的对比，可以知道，在一般情况下，MS的女性患病率要高于男性，但对于在公交车站工作的人来说，男性的MS患病率要高于女性，这就说明了MS的患病与职业的性质是有很大的关系的，在医学上，为了控制MS的发病率，应该针对不同的职业群体采取不同的干预措施，这样才能有效的控制MS的发病率。 本文中模型的建立都具有一般性，对于同类问题研究具有指导意义。在倡导和谐健康社会但高速发展的今天，职业疾病和非职业疾病层出不穷，而且有很多非职业疾病与人们的职业选取和生活习惯有很大的联系，比如，咽喉炎等疾病在教师这一职业群体中的患病率要明显高于其他的群体，肺癌等疾病的患病率在常年吸烟的群体中的患病率又要远高于其他群体。通过调查发现各类疾病的患病率及危险因素，来指导建立疾病的预防措施，从根本上控制疾病，这是当今十分有必要的研究课题，本文模型的建立，从根本上对相关问题的研究提供了方法和指导。七、参考文献1 国际糖尿病联盟，/，MetS_def_update2006.pdf，2011.7.242 代谢综合征的不同定义，/view/717793.htm，717793.html，2011.7.233 国际糖尿病联盟对代谢综合征的定义，/metabolic-syndrome，IDF_Meta_def_final.pdf，2011.7.234 宋志刚，谢蕾蕾，何旭红，spss16实用教程，北京：人民邮电出版社，2008.105 姜