刘芳, 祖姆热提·阿布都克依木, 毛英, 王燕侠, 李霞
目的 探讨社区高血压前期的危险因素,旨在建立并验证一种辅助基层全科医生预测高血压前期发病风险的可视化评价工具。 方法 2021年9月—2022年9月选取乌鲁木齐市某街道参加全民健康体检的居民为研究对象,进行大规模的问卷调查、体格检查和实验室检查,收集调查对象的一般资料和生化资料。根据调查对象血压情况,排除已检出高血压患者后(n=3 324),将余下研究对象(n=9 879)分为正常血压组和高血压前期组,并对其基线资料进行单因素分析;通过严格的数据过滤和预处理,将排除已检出高血压患者的研究对象按照2∶1比例随机分成训练组(n=6 586)和验证组(n=3 293);再将训练组研究对象按照血压水平分为正常血压组和高血压前期组,以高血压前期作为结局变量,利用多因素logistic回归分析探讨并建立列线图(Nomogram)预测模型,并由验证组数据验证构建的预测模型。训练组和验证组分别采用受试者工作特征曲线下面积、校准曲线和决策曲线分析对预测模型的鉴别能力、准确性和实用性进行评估。 结果 本研究共回收有效问卷13 203份,其中血压正常5 599人,高血压前期4 280人,高血压3 324人。高血压前期检出率为32.42%(4 280/13 203),高血压检出率为25.18%(3 324/13 203)。多因素 logistic 回归分析结果显示,空腹血糖(OR=1.29,95%CI:1.07~1.54)、总胆固醇(OR=2.68,95%CI:2.06~3.48)、低密度脂蛋白(OR=2.75,95%CI:2.15~3.52)、高尿酸血症(OR=1.56,95%CI:1.29~1.88)、中心型肥胖(OR=1.66,95%CI:1.21~2.29)、食盐摄入量(OR=1.30,95%CI:1.27~1.33)、吸烟(OR=1.88,95%CI:1.56~2.26)、高密度脂蛋白(OR=0.33,95%CI:0.21~0.54)、每日千步当量(OR=0.59,95%CI:0.57~0.61)和BMI是高血压前期发生的影响因素(P<0.05),其中BMI≥24.0 kg/m2人群发生高血压前期的风险是正常体质量人群的1.52倍(95%CI:1.25~1.84),是低体质量人群的8.46倍(95%CI:6.67~10.72)。基于上述多因素logistic回归分析筛选出的影响因素建立高血压前期列线图预测模型,训练组列线图预测模型预测高血压前期发生的曲线下面积为0.895(95%CI:0.888~0.903); 验证组列线图预测模型预测高血压前期发生的曲线下面积为0.892(95%CI:0.881~0.904)。Hosmer-Lemeshow 拟合优度检验显示出较好的拟合度(P>0.05)。决策性曲线显示当人群的阈值概率为0~0.9,使用列线图预测模型预测高血压前期风险的净收益更高。 结论 本研究成功建立并验证一种高精度的列线图预测模型(预测变量包括空腹血糖、总胆固醇、低密度脂蛋白、高密度脂蛋白、高尿酸血症、中心型肥胖、BMI、食盐摄入量、吸烟、每日千步当量),有助于提高基层全科医生识别和筛选高血压前期高危患者的能力。