论文部分内容阅读
研究目的:高血压是最常见的慢性心血管疾病,也是其它心血管疾病的重要危险因素。有研究发现,高尿酸血症和微量白蛋白尿均与高血压发生风险有关,并且高尿酸血症与微量白蛋白尿也存在关联性。本研究拟通过一项纵向研究来分析高尿酸血症、微量白蛋白尿与高血压发生的关系,为探索高血压的危险因素、发现新的预测指标提供新思路,为高血压的预防以及进行高危人群的筛查提供参考依据。研究方法:我们的研究是一项基于社区的纵向研究,研究对象为中国经济发达的苏州姑苏区8个社区30岁以上的常住居民,分别于在2010年和2014年对其心血管疾病(Cardiovascular disease,CVD)及其危险因素进行了基线和随访调查。基线调查和随访调查均用自制的调查表,由经统一培训的社区卫生服务工作人员和流行病学专业的在读研究生完成。现场调查的内容包括一般人口学特征、行为习惯、身体指标测量及相关疾病患病情况及相关疾病的家族史(包括高血压、冠心病、脑卒中、糖尿病、肿瘤等病)。现场采集了研究对象的空腹静脉血,经抗凝、分离、冷冻处理存储备用。身体指标测量包括:身高、体重、腰围、收缩压(Systolic Blood Pressure,SBP)和舒张压(Diastolic Blood Pressure,DBP)。用存储的备用血样进行了实验室检测,检测指标包括总胆固醇(Total Cholesterol,TC)、甘油三酯(Triglyceride,TG)、高密度脂蛋白胆固醇(High Density Lipoprotein Cholesterol,HDL-C)、低密度脂蛋白胆固醇(Low Density Lipoprotein Cholesterol,LDL-C)、空腹血糖(Fasting plasma glucose,FPG)、尿酸(Uric acid,UA)、尿肌酐(Urine Creatinine,UCr)和尿白蛋白(Urinary albumin,UAlb),尿白蛋白与尿肌酐比值(Urine albumin creatinine ratio,UACR),UACR(mg/g)=UAlb(mg/dL)/UCr(g/dL)。基线资料共纳入了 2706 名研究对象,而随访调查由于部分数据缺失和研究对象的失访,共纳入1981人,因此,最终纳入本次纵向研究的研究对象为1981人。基线调查和随访调查资料均用Epidata软件包录入电脑建立数据库,核查数据,并合并数据库。所有统计分析用SAS9.4软件包和R软件包完成,检验水准设定为双侧α=0.05。选用合适的统计指标描述研究人群的基线特征,并用t检验(或Wilcoxon秩和检验)和χ2检验(或Fisher确切概率法)比较高血压组与正常血压组、高尿酸血症组与UA水平正常组、微量白蛋白尿组与无微量白蛋白尿组的基线指标水平。利用基线和随访的数据,用交叉滞后回归分析方法分析高尿酸血症、微量白蛋白尿和高血压发生的时间先后关系,由R软件中“Lavaan”包执行;用中介效应模型来分析微量白蛋白尿在高尿酸血症和高血压关联性中的中介效应,用R软件包“Mediation”完成。交叉滞后分析和中介效应分析均调整了年龄,性别,受教育程度,吸烟,饮酒,体质指数(BMI),FPG,LDL-C和HDL-C。基线的和随访的UA、UACR对数值、SBP和DBP均进行标准化的z转换,转换后的标准化值(UA_z,logUACR_z,SBP_z,DBP-z)参与交叉滞后回归分析和中介效应分析。研究结果:1、研究对象的基线特征共1981名研究对象纳入到最终的统计分析,其平均年龄为53岁,男性共771名,占38.9%;患高血压共902人,患病率为45.5%;患高尿酸血症共212人,患病率为10.7%;患有微量白蛋白尿共403人,患病率为20.3%。与正常血压的居民相比,患高血压的居民FPG、TC、TG、LDL-C、UA和UACR水平均较高(所有P<0.01)。2、高尿酸血症、微量白蛋白尿及高血压发生的时间先后关系调整了年龄,性别,文化程度,吸烟,饮酒,BMI,LDL-C,HDL-C和FPG后,进行任两个疾病发生的时间先后关系的交叉滞后分析,结果如下:(1)微量白蛋白尿与高尿酸血症发生的时间先后关系 从基线的logUACR_z到随访的UA_z的交叉滞后回归系数β1,显著小于从基线的UA_z到随访的logUACR_z的交叉滞后回归系数β2(β1=0.010,β2=0.054),差异有高度统计学意义(P<0.01),该结果表明高尿酸血症可能发生在微量白蛋白尿之前。(2)高尿酸血症与高血压发生的时间先后关系 从基线的UA z到随访的SBP z的交叉滞后回归系数β1(0.057,P=0.005),显著大于从基线的SBP_Z到随访的UA_z的交叉滞后回归系数β2(0.011,P=0.546),差异有高度统计学意义(P<0.01)。该结果表明UA的升高可能发生在SBP升高之前。从基线的UA_z到随访的DBP_z的交叉滞后回归系数β1=0.037(P=0.098),从基线的DBP_z到随访的UA_z的交叉滞后回归系数β2=0.020(P=0.235),两个P值均大于0.05,该结果不能得出UA的升高和DBP升高的先后顺序。(3)微量白蛋白尿与高血压发生的时间先后关系 从基线的logUACR到随访的SBP_z的交叉滞后系数β1为0.092(P<0.001),显著大于从基线的SBP_z到随访的logUACR_z的交叉滞后系数(β2=0.031,P=0.145),差异有高度统计学意义(P<0.01)。该结果表明UACR的升高可能发生在SBP升高之前。从基线的logUACR_z到随访的DBP_z的交叉滞后系数β1为0.096(P<0.001),显著大于从基线的DBP_z到随访的logUACR_z的交叉滞后系数(β2=0.015,P=0.468),β1和β2之间的差异有高度统计学意义(P<0.01)。该结果表明UACR的升高可能发生在DBP升高之前。综上,高尿酸血症可能发生在微量白蛋白尿之前,微量白蛋白尿可能发生在高血压之前。3、微量白蛋白尿对高尿酸血症和高血压关联性的中介效应调整基线年龄,性别,教育程度,吸烟,饮酒,BMI,LDL-C,HDL-C和FPG,进行的中介效应分析的结果显示:(1)随访的logUACR_z部分介导了基线UA_z与随访的SBP_z的关联性,中介效应占总效应的比例为9.14%(95%置信区间(CI)为:1.58%-23.00%);基线UA_z对随访SBP_z的总效应为1.598(95%CI为0.754～2.380),随访的 logUACR_z 介导的中介效应为 0.149(95%CI 为 0.024～0.290);(2)随访的 logUACR_z 介导了 7.38%(95%CI 为 1.05%～19.00%)的基线 UA_z对随访的DBP_z的效应;基线UA_z对随访的DBP_z的总效应为0.898(95%CI为0.411～1.400);随访的 logUACR_z 介导的中介效应为 0.066(95%CI 为 0.010～0.130)。结论:1、高尿酸血症的发生可能在微量白蛋白尿发生之前。2、微量白蛋白尿的发生可能在高血压发生之前。3、微量白蛋白尿部分介导了高尿酸血症与高血压发病的关系