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各炎症因子识别高血压能力的比较

发布时间:2017-04-07 21:11

  本文关键词:各炎症因子识别高血压能力的比较,,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:目的:炎症与高血压的发生和发展有着密切的关联。研究表明,许多炎症因子与高血压风险增加有关,如高敏C反应蛋白,细胞黏附因子,白介素6等。然而现在的研究多为探讨单个的炎症因子与高血压的关联性。本研究旨在探讨各炎症因子对高血压识别能力的比较,包括炎症因子:高敏C反应蛋白(High-sensitivity C-reactive Protein,Hs-CRP),白细胞(White Blood Cell Count,WBC),中性粒细胞淋巴细胞比(Neutrophil to Nymphocyte Ratio,NLR),血清补体3(Complement Component 3,CC3),血清补体4(Complement Component 4,CC4)。从而探求出最佳的识别高血压的炎症因子标志物。方法:本文选用的是横断面研究,包括“天津人群慢性炎症与健康促进队列研究(TCLSIHealth)”的部分基线人群,其人群主要来源于天津医科大学总医院健康管理中心参加体检的人群。随机选取2013年7月份到2014年7月来总医院体检的1857名调查对象。对他们进行问卷调查、健康体检、血液测定等。本文选用采用方差分析和Logistic回归分析进行人群基线特征比较。选用多元logistic回归分析评估四分位后的各炎症因子与高血压患病风险的关系。选用受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic,ROC)分析获得ROC曲线下面积(Area Under the Curve,AUC)和最优截止点(Optimal Cut off Point,OCP)从而判定各炎症因子对高血压诊断能力的比较。选用多元线性回归分析比较各个炎症因子与舒张压和收缩压的线性相关性。统计分析软件使用SAS 9.3。结果:高血压的患病率为33.28%。总人群中,调整了潜在的混杂因素之后,各炎症因子四分位水平由低到高的高血压比值比(95%置信区间)分别为:Hs-CRP,1.00,1.31(0.94,1.82),1.69(1.22,2.33),1.75(1.27,2.41)(趋势性P0.01);CC3,1.00,1.12(0.80,1.55),1.50(1.08,2.09),1.56(1.13,2.17)(趋势性P0.01);而在WBC、NLR、CC4中未发现关联。男性人群中,四分位水平由低到高的Hs-CRP与高血压患病的比值比为1.00,1.33(0.91,1.94),1.68(1.15,2.45),1.58(1.08,2.30)(趋势性P0.05);CC3,1.00,1.26(0.87,1.85),1.47(1.00,2.17),1.55(1.05,2.28)(趋势性P0.05);在WBC、NLR、CC4中未发现关联。女性人群中,四分位水平由低到高的Hs-CRP与高血压患病的比值比为1.00,1.23(0.63,2.43),1.70(0.90,3.26),2.25(1.19,4.35)(趋势性P0.05);在WBC、NLR、CC3、CC4中未发现关联。Hs-CRP的AUC在总人群为0.63,在男性中为0.59,在女性中为0.68。WBC的AUC在总人群为0.56,在男性中为0.54,在女性中为0.56。NLR的AUC在总人群为0.53,在男性中为0.50,在女性中为0.59。CC3的AUC在总人群为0.62,在男性中为0.59,在女性中为0.66。CC4的AUC在总人群为0.56,在男性中为0.54,在女性中为0.61。Hs-CRP的OCP(灵敏度,特异度)在总人群为0.77 mg/l(0.67,0.55),在男性中为0.72 mg/l(0.00,0.98),在女性中为0.73 mg/l(0.71,0.60)。WBC的OCP(灵敏度,特异度)在总人群为5.55×10^9/L(0.55,0.57),在男性中为7.12×10^9/L(0.60,0.48),在女性中为5.65×10^9/L(0.39,0.73)。NLR的OCP(灵敏度,特异度)在总人群为1.57(0.55,0.57),在男性中为2.08(0.73,0.30),在女性中为1.59(0.52,0.65)。CC3的OCP(灵敏度,特异度)在总人群为98.5 mg/dl(0.68,0.50),在男性中为96.5 mg/dl(0.73,0.30),在女性中为99.8 mg/dl(0.68,0.60)。CC4的OCP(灵敏度,特异度)在总人群为21.2 mg/dl(0.52,0.58),在男性中为24.35 mg/dl(0.29,0.78),在女性中为18.15 mg/dl(0.81,0.36)。多元线性回归分析中,纳入自变量Hs-CRP、WBC、NLR、CC3、CC4、年龄、BMI、吸烟、饮酒、家族病史等,研究各炎症因子与因变量舒张压和收缩压的线性相关。在总人群中,CC3与舒张压和收缩压的标准回归系数最大,分别为0.055(P0.05)和0.072(P0.01)。在男性人群中,CC3与舒张压和收缩压的标准回归系数最大,分别为0.049(P=0.12)和0.080(P0.05)。在女性人群中,WBC与舒张压和收缩压的标准回归系数最大,分别为0.162(P0.0001)和0.084(P0.05)。结论:作为识别高血压的炎症因子,Hs-CRP和CC3优于其他炎症因子(WBC、NLR、CC4),两者识别能力相当。对于血压,在男性人群,CC3与血压的相关性更强。在女性人群,WBC与血压的相关性更强。
【关键词】:炎症因子 高敏C反应蛋白 白细胞 中性粒细胞淋巴细胞比 血清补体3 血清补体4 高血压 炎症
【学位授予单位】:天津医科大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:R544.1
【目录】:
  • 中文摘要4-6
  • Abstract6-10
  • 缩略语/符号说明10-11
  • 前言11-13
  • 研究现状、成果11-12
  • 研究目的、方法12-13
  • 各炎症因子识别高血压能力的比较13-39
  • 1.1 对象和方法13-16
  • 1.1.1 研究对象13-14
  • 1.1.2 炎症标志物的测量14
  • 1.1.3 高血压的诊断14-15
  • 1.1.4 其他指标的测量15
  • 1.1.5 统计分析15-16
  • 1.2 结果16-35
  • 1.2.1 人口学基本特征16-20
  • 1.2.2 各炎症因子与高血压患病率之间的关系20-25
  • 1.2.3 各炎症因子对高血压进行诊断的ROC曲线25-28
  • 1.2.4 各炎症因子诊断高血压的AUC和OCP28-30
  • 1.2.5 各炎症因子与血压的多元线性相关分析30-35
  • 1.3 讨论35-39
  • 1.3.1 本研究的优势35
  • 1.3.2 结果讨论35-36
  • 1.3.3 炎症与高血压36-37
  • 1.3.4 Hs-CRP与高血压37
  • 1.3.5 CC3与高血压37-38
  • 1.3.6 本研究的不足之处38-39
  • 结论39-40
  • 参考文献40-46
  • 发表论文和参加科研情况说明46-47
  • 综述 炎症与高血压的研究进展47-75
  • 综述参考文献63-75
  • 致谢75-76
  • 个人简历76

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本文编号:291332

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