基于新版人體測量學指標的老年高血壓發(fā)病風險預測模型

王曉紅，何玉臘，趙俊，劉聰聰，楊華

高血壓是引發(fā)心腦血管疾病的重要危險因素，近年來其發(fā)病率居高不下，多發(fā)于中老年人，需引起高度重視[1]。既往評估肥胖嚴重程度常選用人體測量學指標，其有方便、快速的評估優(yōu)勢[2]；目前存在諸多關于人體測量學指標與高血壓相關性的研究，常見指標包括體質指數（BMI）、腰圍（WC）及腰高比（WHtR）等[3,4]。現又出現了以內臟脂肪指數（VAI）、身體形態(tài)指數（ABSI）及身體圓度指數（BRI）等為代表的新版人體測量學指標[5,6]，尚缺乏關于新版人體測量學指標與高血壓相關性的臨床指南。本研究以國內老年人群為研究對象，研究新版人體測量學指標與高血壓發(fā)生的相關性，構建高血壓發(fā)病風險的預測模型，取得較好效果，現匯報如下。

1 資料與方法

1.1 研究對象于2014年起建立一個前瞻性的動態(tài)序列，基線人群包括西安市新城區(qū)的老年人群22 508例，于2019年1月開始首次隨訪，至同年12月完成隨訪21 765例（96.70%）。納入標準：年齡≥60歲；隨訪期間病例資料完整；患者均經詳細溝通并簽署知情同意書。排除標準：基線存在高血壓、冠狀動脈粥樣硬化性心臟病（冠心?。┑刃哪X血管疾病或合并惡性腫瘤；拒絕或中途主動退出或失訪者。經納入以及排除標準后最終納入研究對象5398例。本研究經我院倫理委員會備案通過。

1.2 方法影響因素的調查：患者體檢并填寫自行設計的調查問卷，調查內容包括年齡、性別、家族史、吸煙、飲酒、運動習慣、學歷、基線收縮壓、基線舒張壓、血脂、空腹血糖等基線指標及BMI、WC、WHtR、VAI、ABSI、BRI等6種人體測量學指標。高血脂膽固醇＞5.72 mmol/L、三酰甘油＞1.70 mmol/L；人體測量學指標的計算方法見文獻[3-6]。隨訪：對患者進行高血壓結局隨訪，以收縮壓/舒張壓不低于140/90 mmHg（1 mmHg=0.133 kPa）為高血壓[7]。質量控制：本研究調查影響因素采用統(tǒng)一的設計方案，由培訓后的調查員進行問卷調查，調查時采用統(tǒng)一的講解和引導語句。錄入并處理數據時采用雙人雙錄法，出現誤差時由專人核驗以確定數據準確。

1.3 觀察指標①基線及人體測量學指標與高血壓相關性的單因素分析：依據高血壓的診斷標準，將患者分為高血壓組及非高血壓組，比較兩組基線及人體測量學指標進行統(tǒng)計學分析。②對人體測量學指標與高血壓相關性行多因素Logistic回歸分析。③高血壓發(fā)病風險初級模型構建：對基礎因素與高血壓的相關性行多因素Logistic回歸分析，構建高血壓發(fā)病風險初級模型。④高血壓發(fā)病風險高級模型的構建及預測效能的比較：在高血壓發(fā)病初級模型的基礎上納入6項人體測量學指標以構建高級模型，并與初級模型進行預測效能的比較；構建受試者工作特征（ROC）曲線并計算ROC曲線下面積（AUC），評估預測效能[8]。

1.4 統(tǒng)計學方法利用Epidata 3.5軟件構建數據庫，采用SPSS 26.0軟件行統(tǒng)計分析，計數資料采用率（%）表示，兩組間比較采用χ2檢驗；計量資料采用（）表示，兩組間比較采用獨立樣本t檢驗。多因素分析比較采用logistic回歸分析，構建ROC曲線并計算AUC。以P＜0.05為差異具有可比性。

2 結果

2.1 基線及人體測量學指標與高血壓相關性的單因素分析比較高血壓組與非高血壓組的各基線及人體測量學指標，結果表明：高血壓組的年齡、性別、學歷、基線收縮壓、基線舒張壓、血脂、空腹血糖等基線指標及BMI、WC、WHtR、VAI、ABSI、BRI等6種人體測量學指標均明顯高于非高血壓組（P＜0.05）（表1）。

2.2 人體測量學指標與高血壓相關性的多因素Logistic回歸分析對人體測量學指標與高血壓相關性行多因素Logistic回歸分析，結果表明：調整各混雜因素后，BMI、WC、WHtR、VAI、BRI等5種人體測量學指標的水平增加可提升高血壓的發(fā)病風險（P＜0.05），而ABSI與高血壓發(fā)病風險無相關性（P＞0.05）（表2）。

2.3 高血壓發(fā)病風險初級模型的構建對基礎因素與高血壓的相關性行多因素Logistic回歸分析，構建高血壓發(fā)病風險初級模型，結果表明：年齡、基線收縮壓、基線舒張壓、空腹血糖等因素與高血壓的發(fā)病風險有相關性（P＜0.05）（表3）。

表1 基線及人體測量學指標與高血壓相關性的單因素分析

表2 人體測量學指標與高血壓相關性的多因素Logistic回歸分析

2.4 高血壓發(fā)病風險高級模型的構建及預測效能的比較在高血壓發(fā)病基礎模型的基礎上各自納入6項人體測量學指標以構建高級模型，并與初級模型進行預測效能比較，結果表明：男性中納入BMI和BRI時的預測效能明顯優(yōu)于初級模型，女性中納入BMI時的預測效能明顯優(yōu)于初級模型（P均＜0.05）（表4）。

3 討論

在研究高血壓的發(fā)病因素中，肥胖是其中不可忽視的重要因素，肥胖發(fā)生率逐年提升，可能與生活方式的改變存在相關性[1]。傳統(tǒng)人體測量學指標可初步對肥胖進行評估，但無法對脂肪歸屬于皮下還是內臟進行準確評估，因此近年來新版人體測量學指標的概念逐漸被提出及應用[9]。目前尚缺乏關于新版人體測量學指標與高血壓相關性的臨床指南，對于國內人群的研究較少，且結論缺乏一致性。

目前，臨床中關于高血壓發(fā)病風險的預測模型較多，應用最多的是美國Framingham心臟研究（FHS）提出的預測模型，其不僅重點研究了肥胖因素，還納入吸煙、飲酒、運動等多項指標[10]。FHS模型已在全球多個國家和地區(qū)得到驗證，但研究表明其并不適用于中國人群，因此需選用國內人群進行針對性構建。既往研究中已構建了國內高血壓的發(fā)病風險預測模型，Dalgaard等[11]納入了年齡、收縮壓、舒張壓、家族史及BMI，Fujihara等[12]構建了臨床模型及檢驗模型，其中臨床模型包括了年齡、性別、收縮壓、舒張壓及BMI，而檢驗模型在其基礎上又加入了空腹血糖、白細胞及尿酸。本研究依據患者實際選擇了適當的影響因素。

表3 高血壓發(fā)病風險初級模型的構建

本研究比較了高血壓組與非高血壓組的各基線及人體測量學指標，結果表明：高血壓組的年齡、性別、學歷、基線收縮壓、基線舒張壓、血脂、空腹血糖等基線指標及BMI、WC、WHtR、VAI、ABSI、BRI等6種人體測量學指標均明顯高于非高血壓組（P＜0.05）。對人體測量學指標與高血壓相關性行多因素Logistic回歸分析，結果表明：調整各混雜因素后，BMI、WC、WHtR、VAI、BRI等5種人體測量學指標的水平增加可提升高血壓的發(fā)病風險（P＜0.05），而ABSI與高血壓發(fā)病風險無相關性（P＞0.05）。既往研究表明，相較于BMI，WC及WHtR與高血壓存在較強的相關性，而VAI與高血壓存在較弱的相關性[13]；有待于后續(xù)針對性深入研究。

本次研究對基礎因素與高血壓的相關性行多因素Logistic回歸分析，構建高血壓發(fā)病風險初級模型，結果表明：年齡、基線收縮壓、基線舒張壓、空腹血糖等因素與高血壓的發(fā)病風險有相關性（P＜0.05）。高齡及高基線收縮壓、舒張壓時，具有較高的高血壓發(fā)病風險，分析原因在于高齡患者往往存在較高的外周血管阻力，并產生血管硬化性病變。當空腹血糖在正常范圍內提高時，高血壓的發(fā)病風險隨之提升，其潛在原因較多，可能與胰島素抵抗、氧化應激等機制相關。本次研究未納入家族史，而Donovan等[14]對高血壓家族史的相關研究表明，高血壓家族史可增加2倍左右的高血壓發(fā)病風險，分析原因可能在于家族史對于年輕患者的影響較大，而本次研究以老年人群為研究對象，其對發(fā)病風險的影響較低。

在高血壓發(fā)病的基礎模型的基礎上各自納入6項人體測量學指標以構建高級模型，并與初級模型進行預測效能的比較，結果表明：男性中納入BMI和BRI時的預測效能明顯優(yōu)于初級模型，女性中納入BMI時的預測效能明顯優(yōu)于初級模型（P均＜0.05）。因此，BMI仍是預測高血壓發(fā)病風險的最佳指標，在新版人體測量學指標中占較大優(yōu)勢。Kearney等[15]多中心Meta分析表明，WC及WHtR在高血壓發(fā)病風險中的預測效能優(yōu)于VAI及BRI，但其能否取代BMI成為有效的預測指標仍需進一步研究。

本研究不足之處包括：①本研究隨訪時間較短，且為單中心研究；②高血壓影響因素較多，如高鹽飲食可能提升高血壓發(fā)生率，而本研究并未納入飲食因素，可能產生一定研究偏移，有待于后續(xù)控制混雜因素，修正模型準確性；③本研究僅局限于部分患者，有待于擴展研究，分析其應用于其他國內老年人群的預測效果，更好揭示其預測效果的普遍性。

本次研究基于新版人體測量學指標，優(yōu)勢包括：①既往針對國內老年高血壓人群的預測模型較少，納入新版人體測量學指標有利于為構建效能好的預測模型提供依據；②本研究納入樣本量較多，研究思路為前瞻性研究，且在不同性別間分別研究，具有更好的針對性。近年來國內人口老齡化及心腦血管疾病風險逐漸升高，本研究對于老年高血壓的早期防控有重要的公共衛(wèi)生意義。后續(xù)應利用發(fā)病風險預測模型可有效對高血壓患者的預后生存時間進行針對性、個性化預測，有利于指導臨床制合理的治療手段，針對預后評估較差的患者可有效針對危險因素進行治療方法的適當調整[16]。

綜上所述，老年高血壓需要及時對相關因素進行充分檢測，旨在對患者進行早期診斷及糾治，盡可能改善患者的預后水平。在老年人群中，BMI、WC、WHtR、VAI、BRI等5種人體測量學指標的水平提升可增加高血壓發(fā)病風險，其中BMI具有最佳的預測效能。本研究基于新版人體測量學指標構建老年高血壓發(fā)病風險的預測模型，存在精確、清晰、高效的應用優(yōu)勢，患者接受程度高，有利于更大程度地降低診治壓力、優(yōu)化醫(yī)療資源的配置。因此目前應以BMI為主構建老年高血壓發(fā)病風險的預測模型，有待于后續(xù)研究其他人體測量學指標的綜合應用效果。