【摘要】：背景:慢性肾脏病(CKD)是一种异质性疾病的总称,它呈进行性发展,不可逆转地改变肾脏的结构和功能。据估计CKD全球患病率约为13.4%,而我国约为10.8%,患病总人数高达1.2亿人,造成的疾病负担巨大,已成为严重的全球性公共卫生问题,其防治刻不容缓。CKD是一种慢性恶性疾病,起病隐匿,早期少数患者偶感不适,绝大多数患者症状不明显,一旦临床确诊往往已达中后期,贻误治疗时机。同时CKD可并发心血管疾病、高血压以及糖尿病等严重疾病,导致死亡风险大大升高,严重缩短患者的生命。然而,CKD患者发展到严重不良健康结局是各种危险因素长期累积并不断损伤相关组织器官的结果,这一连续过程通常需要几年到几十年不等,理论上有足够的时间通过干预危险因素以预防或延缓病情进展,从而改善CKD患者的长期预后。血压是影响CKD发生发展的重要因素,也是预防和控制CKD进展的可改变因素,控制血压对预防和延缓CKD发展及预后的重要性毋庸置疑。然而,许多研究都关注单一时点血压测量值与不良结局风险之间的关系,实际上血压是随时间变化的随机过程,既有昼夜节律性、也有随着年龄增长而升高的长期趋势,还会受其他因素的影响,血压水平和血压变化轨迹均存在非常大的个体差异,血压的长期动态模式能更准确的预测恶性结局的风险。目的:采用群组化轨迹模型(GBTM)探索健康管理人群血压随时间动态变化的多种轨迹模式,探究血压变化轨迹对CKD发生的影响,为预防或延缓CKD的发生发展制定个性化的健康管理策略提供科学依据。方法:抽取“山东多中心健康管理纵向观察队列”中18-80岁、至少有3次体检记录、基线未发生CKD且无重要指标缺失者建立回顾性队列。采用群组化轨迹建模的方法,将收缩压(SBP)、舒张压(DBP)、脉压差(PP)和平均动脉压(MAP)分别进行轨迹分组,探究不同轨迹亚组中测量指标、CKD发病密度及生存结局间是否存在差异;采用Cox比例风险回归模型探索SBP、DBP、PP和MAP轨迹与CKD发生之间的关系;通过模型的拟合优度及ROC曲线下面积,将血压轨迹拟合的Cox回归模型与传统血压指标拟合的Cox回归模型进行比较。结果:1、SBP轨迹可分为低水平稳定组、中水平稳定组、高水平稳定组、极高水平波动组。四组的年龄、BMI、SBP、DBP、PP、MAP,随访期间平均SBP、平均DBP、平均PP、平均MAP、SBP标准差、DBP标准差、PP标准差、MAP标准差依次升高;男性构成比、基线糖尿病患病率、基线高血压患病率、基线血脂异常患病率也依次上升。与SBP低水平稳定组相比,SBP高水平稳定组(χ2=10.06,P=0.0015)和极高水平波动组(χ2=34.76,P0.0001)的CKD发病密度均高于低水平稳定组。多因素Cox回归模型结果显示,以SBP低水平稳定组作为参照组,中水平稳定组发病风险均无统计学意义(P0.05),高水平稳定组和极高水平波动组的CKD发病风险明显升高(P0.05)。2、DBP轨迹可分为低水平稳定组、中水平稳定组、高水平稳定组、极高水平波动组。四组的年龄、BMI、SBP、DBP、PP、MAP,随访期间平均SBP、平均DBP、平均PP、平均MAP、SBP标准差、DBP标准差、PP标准差、MAP标准差依次升高;男性构成比、基线糖尿病患病率、基线高血压患病率、基线血脂异常患病率也依次上升。与DBP低水平稳定组相比,中水平稳定组的CKD发病密度差异无统计学意义(P0.05),高水平稳定组(χ2=4.02,P=0.0450)和极高水平波动组(χ2=16.89,P0.0001)发病密度升高。多因素Cox回归模型结果显示,以DBP低水平稳定组作为参照组,中水平稳定组和高水平稳定组的发病风险差异均无统计学意义(P0.05),极高水平波动组的发病风险明显升高(P0.05)。3、同时考虑SBP轨迹与DBP轨迹的多因素Cox回归分析结果显示,校正可能的混杂因素后,SBP高水平稳定组(χ2=9.304,P=0.0023)和SBP极高水平波动组(χ2=17.981,P0.0001)发生CKD的风险更高,DBP的轨迹分组对发生CKD的影响无统计学意义(P0.05)。若将SBP轨迹组和DBP轨迹组分别按照风险由低到高进行赋值,并将研究对象按照SBP风险得分与DBP风险得分之和分组,以风险最低水平组为参照,进行Cox回归分析。结果发现,校正潜在的混杂因素后,风险得分越高,CKD发病风险也越高,呈现一定的剂量反应关系。结论:1、群组化轨迹建模分析用于研究健康管理人群的血压随时间变化的轨迹是可行的,血压轨迹能反映血压随时间的动态变化,比单一时点的血压测量值代表性更强。2、Cox回归分析结果表明,校正潜在的混杂因素后,血压变化轨迹与CKD发病风险有关。与SBP低水平稳定组相比,SBP高水平稳定组、SBP极高水平波动组发生CKD的风险明显升高;与DBP低水平稳定组相比,DBP极高水平波动组发生CKD的风险明显升高。3、应用轨迹分组建立的Cox回归模型,与用传统血压描述指标建立的Cox归回模型相比,在模型拟合效果及拟合优度方面,血压轨迹优于基线血压和观察期血压标准差,但与观察期平均血压相比未见明显优势。可能是由于本研究队列的随访时间较短,研究对象的血压变化尚未呈现明显上升或下降的趋势,因此平均血压很大程度上能够代表轨迹,且模型参数更少。因此,模型的拟合优度和预测效果评价需要持续跟踪,并有待通过其它队列进一步研究和验证。
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：R692
【图文】：
年龄４０岁。排除标准为：（１）肌酐和／或尿蛋白缺失者；（２）基线体检结果被判定逡逑为ＣＫＤ者；（３）体检数据中ＳＢＰ和／或ＤＢＰ缺失使研究期间ＳＢＰ和ＤＢＰ测量次逡逑数不足３次者。建立本研究队列的流程图见图１：逡逑１５逡逑
图４邋ＳＢＰ拟合“１阶－２阶－３阶－３阶”的轨迹图逡逑
．－．＜．水平稳定组逦二次项＿0４２逦0１２逦，３．５９逦0．000３逡逑三次项逦0．0３逦０．０１逦２．５４逦０．０１１１逡逑截距逦８６．４４逦０．２７逦３２３．９３逦＜０．０００１逡逑水平栲宙相逦线似页逦－２＇１３逦０２９逦 ７．３４逦＜０．０００１逡逑邋Ｋ平Ｈ且逦二次项逦0邋６３逦0邋ｕ逦５．７３逦＜０．０００１逡逑三次项逦－０．０５逦０．０１逦－５．１２逦＜０．０００１逡逑截距逦９９．９６逦０．３８逦２６２．７５逦＜０．０００１逡逑一线性项逦－３．４６逦０．５２逦－６．６８逦＜０．０００１逡逑水平＾邋纟１逦二次项逦１，５逦０，９逦５．９１逦＜０．０００１逡逑三次项逦－０．１１逦０．０２逦２１４．２９逦＜０．０００１逡逑整的基线ＤＢＰ逡逑中水平稳定组逦常数逦0逦－逦－逦－逡逑低水平稳定组逦ｕ．ｆ数逦３２邋５１逦１６９逦，９２９逦＜00°０１逡逑基线邋ＤＢＰ逦－０．４７逦０．０２逦－１９．４０逦＜０．０００１逡逑体？＂逦常数邋－３２．４１逦１３９逦－２３．３２逦＜０．０００１逡逑＂，，；’士１１＇逦基线邋ＤＢＰ逦０．４０逦０．０２逦２３．１６逦＜０．０００１逡逑机－常数逦 ６０．２９逦２．１２逦－２８．４６逦＜０．０００１逡逑ｒ＂１；逦基线邋ＤＢＰ逦０．６９逦０．０２逦２７．９４逦＜０．０００１逡逑ＤＢＰ邋ｖｓ．邋ｔｉｍｅ邋ａｆｔｅｒ邋ｆｉｒｓｔ邋ｖｉｓｉｔ逡逑
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5 黄
本文编号：2784370
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