【摘 要】
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[目的]了解云南省十二个民族高血压患病情况,分析影响因素,构建高血压Nomogram风险预测模型。[方法]采用多阶段整群抽样抽取云南六个地州,99个社区,9617位40岁以上的少数民族和汉族居民进行问卷调查和体检。调查内容包括社会人口学信息、每日睡眠、运动等情况,体检内容包括血压测量。对调查居民的基本情况及患病率进行描述,进行单因素、多因素logistic回归分析和多水平Logistic回归模型分
【基金项目】
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云南省科技基金（2018ZF009）； 云南省卫生基金（2018NS0012）；
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[目的]了解云南省十二个民族高血压患病情况,分析影响因素,构建高血压Nomogram风险预测模型。[方法]采用多阶段整群抽样抽取云南六个地州,99个社区,9617位40岁以上的少数民族和汉族居民进行问卷调查和体检。调查内容包括社会人口学信息、每日睡眠、运动等情况,体检内容包括血压测量。对调查居民的基本情况及患病率进行描述,进行单因素、多因素logistic回归分析和多水平Logistic回归模型分析,探讨影响云南省十二个民族高血压患病率的影响因素。运用rms程序包用于构建十二个民族高血压Nomogram风险预测模型。[结果]1.调查对象9617人,平均年龄61.86±11.35岁。汉族1213人;彝族757人;白族634人;纳西族911人;藏族831人;傈僳族583人;拉祜族835人;哈尼族965人;傣族815人;景颇族813人;壮族645人;苗族615人。2.9617人中高血压患者1984人,患病率为20.6%,95%CI（19.8%～21.4%）。按2020年全国人口标化患病率为17.7%,按云南省各民族构成比标化患病率为22.8%。男性 3049 人,高血压患者 651 人,患病率 21.4%,95%CI（19.8%～22.8%）;女性 6568 人,高血压患者 1333 人,患病率 20.3%,95%CI（19.3%～21.3%）。3.以社区为高水平,以个人为低水平进行的多水平Logistic回归分析研究结果显示:影响十二个民族高血压患病率的影响因素有:年龄、民族、户外活动时间、年均温度。年龄 50～59 岁（OR=1.859,95%CI:1.515,2.278）、60～69 岁（OR=2.770,95%CI:2.262,3.390）、70～79岁（OR=3.636,95%CI:2.941,4.525）及 80～岁（OR=3.968,95%CI:3.012,5.236）的高血压危险性高于40～49岁组。拉祜族（OR=0.413,95%CI:0.289,0.589）、哈尼族（OR=0.578,95%CI:0.414,0.807）、傣族（OR=0.646,95%CI:0.420,0.992）、苗族（OR=0.505,95%CI:0.337,0.755）患高血压的危险性相较于汉族低。没有户外活动时间的居民患高血压的风险性高于有户外活动的居民。户外运动时间≤3 小时（OR=0.626,95%CI:0.297,0.941）、4-6 小时（OR=0.456,95%CI:0.179,0.795）、7～9 小时（OR=0.326,95%CI:0.064,0.653）高血压患病风险低于没有户外运动时间者。居住环境年均温度17～18.9℃（OR=1.767,95%CI:1.049,2.976）及≥ 19.0℃（OR=2.625,95%CI:1.548,4.444）两组患高血压的风险高于年均温度低于15.0℃地区的居民。4.不同民族高血压的影响因素分析结果。汉族为:年龄、睡眠时间;彝族为:年龄、户外活动时间、睡眠时间;白族为:年龄、久坐时长、睡眠时间;纳西族为:年龄、吸烟史、久坐时长;藏族为:年龄、户外活动时间;傈僳族为:年龄、户外活动时间;拉祜族为:性别、年龄;哈尼族为:年龄、睡眠时间;傣族为:年龄;景颇族为:年龄;壮族为:户外活动时间。不同民族高血压患病影响因素有差异,年龄为多数民族居民患高血压的影响因素。5.根据最佳子集和BIC选择纳入变量,建立的云南省十二个民族高血压Nomogram风险预测模型显示:年龄越大、民族（藏族、傈僳族、傣族）、平均每天户外活动时长较短、居住环境温度较高的居民高血压患病风险最大。建立的各民族Nomogram风险预测模型来预估各民族居民患高血压的风险,高龄是导致各民族患高血压风险的共同因素,居民年龄越大患高血压的风险越大。[结论]1.此次调查的总体高血压患病率低于2018年全国高血压患病率。2.社区-个人多水平模型显示:云南省十二个民族高血压患病率在社区层面存在聚集性,分析结果显示:年龄、民族、户外运动时间、居住地年均温度是高血压患病的影响因素。3.不同民族高血压危险因素有:年龄、居民运动与休息情况、居民吸烟和饮酒情况、居住环境等。4.根据最佳子集和BIC选择纳入变量,构建调查对象和各民族的高血压Nomogram风险预测模型,模型拟合效果均较好。可通过Nomogram风险预测模型,尽早发现高血压的高危人群。加强当地高血压疾病的健康教育,提高居民对高血压疾病的认识。
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