吸烟行为和SGK家族基因对高血压发病的影响

发布时间：2018-01-26 02:45

本文关键词： 北京市吸烟被动吸烟率横断面调查吸烟高血压队列研究前瞻性剂量反应关系血压变化高血压血清/糖皮质激素调节激酶常见变异　出处：《北京协和医学院》2017年博士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：背景和目的吸烟是肿瘤、心血管疾病和脑卒中等慢性疾病的明确危险因素。2010年我国有28.1%的成年人为现在吸烟者,同时有72.4%的成年不吸烟者暴露于二手烟的危害,共造成了约100万例死亡,产生了沉重的健康和经济负担。世界卫生组织于2003年制定了《烟草控制框架公约》,提供了一套有效控制烟草流行的综合策略,监测烟草流行是综合策略中的主要措施之一。北京作为全国控烟示范城市,自1995年以来就开始控烟相关工作,尤其是2008年北京奥运后从提高烟草税、增大烟草包装健康警示语和扩大禁止吸烟范围等方面增加了控烟措施力度,2015年又进一步实施了最严格的控烟法规《北京市控制吸烟条例》,禁止一切室内公共场所和工作场所吸烟。因此,本研究利用2011年北京市心脑肾及糖尿病慢性病流行病学综合调查研究的调查资料,评估了北京市的烟草流行情况并评价既往烟草控制措施的效果,也为将来评价最严格的控烟法规实施效果提供基础数据。材料和方法本研究采用分层多阶段整群随机抽样的方法,抽取了 20 242名年龄为18-79岁的北京市常住居民进行研究分析。采用统一编制的调查表,并由经过培训和考核合格的调查员以询问的方式收集了研究对象吸烟状态、吸烟量、开始吸烟年龄、戒烟状态和被动吸烟状态等信息。吸烟者定义为一生中吸过至少100支卷烟或100克烟叶者。现在吸烟者定义为在本次调查前30天内吸过烟的吸烟者。被动吸烟者定义为不吸烟者或戒烟者每周至少1天内有15分钟及以上暴露于吸烟者呼出的烟雾。根据复杂抽样设计和2010北京市人口普查资料计算综合权重,并采用考虑了复杂抽样设计的分析方法估计加权后的全市吸烟率、被动吸烟率和相应的人数。结果纳入分析的20 242名研究对象平均年龄为44.37岁,包括男性9 179人,女性11 063人。总人群吸烟率和现在吸烟率分别为33.13%和30.18%,估计2011年北京市有4 994 815名18-79岁常住居民为现在吸烟者。男性现在吸烟率为55.53%,几乎全部(96%)为每日吸烟者,并且有超过40%为每日吸烟量超过20支的重度吸烟者。女性现在吸烟率为3.21%,显著低于男性。男性的每日吸烟量(14.35支/日)高于女性(9.83支/日),平均开始吸烟年龄(17.92岁)低于女性吸烟者(24.97岁),戒烟率(8.60%)显著低于女性(14.35%),打算戒烟的比例(41.73%)低于女性(45.41%)。在不吸烟和戒烟者中,有44.74%应答为被动吸烟者,全市估计有5 171 047人被动吸烟。男性的被动吸烟率(47.03%)高于女性(43.63%),但估计的全市男性被动吸烟人数(1 784 732)远少于女性(3 386 315)。男性被动吸烟主要场所为工作场所(32.46%)和餐厅(10.12%),女性被动吸烟主要场所为家里(28.92%)和工作场所(17.76%)。被动吸烟者中,有57.62%每周被动吸烟5天及以上,有36.48%一周当中每天被动吸烟。结论本研究发现,2011年北京市吸烟率仍处于较高水平,大量的不吸烟者和戒烟者遭受二手烟的危害。需要在北京市进一步采取有效的控烟措施,如增加戒烟服务可及性、保证控烟条例的执行力以及针对性的健康教育等,从而有效地控制烟草流行。背景和目的高血压及高血压引起的多种心血管并发症的持续高水平流行,使高血压成为了全球最主要的公共卫生挑战。我国高血压患病率逐年上升,至2014年,我国已有2.9亿(27.8%)18岁及以上成人患高血压。2010年我国共有204万人因高血压而死亡,占全部死亡的24.6%,加强高血压防控已经迫在眉睫。我国是全世界最大的烟草生产者和消费者,2005年和2010年分别有67万和100万人因吸烟而死亡。吸烟是心血管疾病的明确危险因素,但既往研究对于吸烟是否引起高血压发病风险增加仍存在争议。因此,我们拟通过此项前瞻性队列研究阐明中国人群吸烟与高血压发病风险的关系,为进一步识别高血压危险因素和高血压防控提供理论依据。材料和方法研究对象来自于4个中国人群前瞻性队列,分别是中国心血管流行病学多中心协作研究1992-1994,中国心血管流行病学多中心协作研究1998,中国心血管健康多中心研究和中国代谢综合征社区干预研究暨中国家庭健康研究,最终共纳入60142名16-88岁基线无高血压的研究对象。采用统一的调查表,由通过培训和考核的调查员收集研究对象的社会人口统计学特征、疾病家族史和吸烟等行为习惯信息。基线和随访阶段均使用经过校正的血压计连续3次测量每位研究对象的血压,并将平均数记为血压值。新发高血压定义为基线无高血压,但在随访时收缩压≥140 mmHg和/或舒张压≥90 mmHg,和/或最近两周内使用过降压药物。采用COX回归模型分析吸烟与高血压发病风险之间的关系并计算风险比(Hazard Ratio,HR)和95%置信区间(95%Confidence Interval,95%CI)。结果纳入分析的60 142名研究对象,平均年龄为48.4岁,其中男性23 484人,平均年龄为49.1岁,女性36 658人,平均年龄为47.9岁。男性中35.2%为不吸烟者,7.8%为戒烟者,57.0%为现在吸烟者;女性中97.5%为不吸烟者,0.3%为戒烟者,2.3%为现在吸烟者。经过平均7.7年,共463660.8人年的随访,新发高血压病例14 629例,包含男性6 242例,女性8 387例。COX回归分析发现,调整基线年龄、南北方、城乡、教育水平、饮酒、工作相关体力活动、空腹血糖、心血管病家族史、BMI、总胆固醇、队列来源和平均动脉压后,与不吸烟者相比,男性戒烟者和现在吸烟者的HR(95%CI)分别为1.11(1.01,1.22)和1.09(1.03,1.15),女性戒烟者和现在吸烟者的HR(95%CI)分别为0.53(0.37,0.77)和0.92(0.80,1.04)。线性剂量反应关系分析发现,男性随着每日吸烟量和吸烟包*年量的增加高血压发病风险上升(每日吸烟量,P趋势= 0.025;吸烟包*年量,P趋势=0.020);女性中不存在剂量反应关系。亚组分析和敏感性分析与上述结果基本一致。结论本研究通过前瞻性队列研究发现,男性吸烟是高血压发病的危险因素,并且存在线性剂量反应关系。受样本量限制,未发现女性吸烟增加高血压发病风险,需要进一步大样本研究加以探讨。考虑到我国目前面临着吸烟率和高血压患病率居高不下的现状,急需强力且有效的控烟措施,减少吸烟并促进戒烟,进而有效防控高血压的流行。背景与目的随着我国人口老龄化、城市化和生活方式西方化的进展,我国面临的高血压和相关心血管疾病负担越来越重。血压升高的机制十分复杂,受到环境和基因及其交互作用的共同调控,其中,遗传因素决定血压变异的310%-68%。研究发现,血清/糖皮质激素调节激酶(serum/glucocorticoid regulated kinases,SGK)家族基因具有调节肾脏Na+和K+等离子转运的功能,在机体钠含量平衡、血容量和血压水平的调节过程中具有十分重要的作用。动物实验也发现小鼠的SGK家族基因与肾脏对Na+的重吸收以及血压变化密切相关。迄今仅几项人群研究检测了 SGK家族基因与血压表型的关系,且结果并不一致。因此,本研究在我国北方汉族人群中,通过单核苷酸多态性(Single Nucleotide Polymorphism,SNP)的单个位点关联分析和基于基因的整合分析,探讨了 SGK家族基因与血压水平长期变化及高血压发病的关系,为阐明血压调节的遗传机制提供有效证据。材料与方法本研究基于盐敏感性遗传流行病学协作网络(Genetic Epidemiology Network of Salt Sensitivity,GenSalt)研究以及GenSalt随访研究,共入选了来自633个家庭的1 768名研究对象。使用统一的标准调查表收集研究对象的家系结构、一般社会人口统计学特征、个人和家族疾病史以及行为生活方式等信息。基线调查和2次随访调查采用同样的血压测量方案,即使用经过校正的随机零点水银血压计,每天测量血压3次,间隔30秒,连续测量3天,将3天共9次收缩压和舒张压的平均值记为研究对象的收缩压和舒张压。根据SGK家族基因在血压调节中的可能生物学机制,选取SGK1、SGK2和SGK3共3个基因进行基因分型,并基于1000G数据对3个基因区域进行基因型填补,最终共有101个标签SNPs位点通过质控并纳入分析。采用混合效应回归模型,并按照加性遗传模型对SNP进行编码,分析单个SNP位点与血压水平长期变化和高血压发病的关系。并进一步采用截点乘积法和扩展Simes程序法开展基于基因的整合分析。采用Bonferroni法对多次假设检验进行校正。结果本研究纳入的1 768名研究对象(男性924人,女性844人)基线平均年龄为38.97岁,平均收缩压为116.95 mmHg,平均舒张压为73.76 mmHg。经过平均7.23年的随访,平均收缩压和平均舒张压分别增加了 12.17 mmHg和8.42 mmHg,共新发高血压病例512例,累积发病率为32.10%。单个SNP位点关联分析,新发现3个SGK1基因上的SNPs位点与血压水平长期变化和高血压发病关系达到统计学显著性,rs229133位点的常见等位基因T每增加一个,收缩压年平均升高幅度增大0.43 mmHg(P=4.2×104),rs6924468位点的常见等位基因G每增加一个,舒张压年平均升高幅度减小0.23 mmHg(P=4.2×12-4),rs1763498位点的常见等位基因C每增加一个,高血压发病风险增加1.86倍(P=1.0×10-4)。基于基因的整合分析发现,SGK1基因与高血压发病关系达到统计学显著性(截点乘积法P=7.4×10-3;扩展Simes程序法P=7.0×10-3),且主要受到单个具有统计学显著性的位点影响。单个SNP关联分析和基于基因的整合分析都没有发现SGK2和SGK3基因与血压的长期表型相关。结论本研究通过单个SNP位点关联分析,新发现3个SGK1基因上的SNPs位点与SBP水平长期变化(rs229133)、DBP水平长期变化(rs6924468)和高血压发病(rs1763498)显著相关。基于基因的整合分析也发现SGK1与高血压发病显著相关,但主要受到单个显著SNP位点的影响。本研究的发现为进一步阐明血压调节的遗传机制提供了更多有效的信息。但本研究结果仍需要独立大样本研究加以重复验证,也需要机制研究进一步识别SSK1基因参与血压调节的功能变异。
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【学位授予单位】：北京协和医学院
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：R544.1;R181.3

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