發(fā)布時(shí)間：2021-03-11 05:16

　　目的了解血壓（blood pressure,BP）與腎小球?yàn)V過率（estimated glomerular filtration rate,eGFR）之間的因果關(guān)系。方法于2013年1-8月在遼寧省大洼、彰武和遼陽縣農(nóng)村地區(qū)采用多階段隨機(jī)整群抽樣方法建立了心血管疾病研究隊(duì)列,并于2015年8月-2016年1月對(duì)其中6893名35歲及以上農(nóng)村居民進(jìn)行隨訪調(diào)查。采用交叉滯后通徑分析模型描述BP與eGFR在高血壓和非高血壓人群中的因果關(guān)系。結(jié)果 6893名農(nóng)村居民（女性占52.3%;平均年齡52.39±10.10歲）的平均隨訪時(shí)間為（28.74±3.47）個(gè)月。對(duì)于高血壓患者,eGFR與收縮壓（systolic BP,SBP）相互影響,但eGFR先于SBP發(fā)生變化[eGFR→SBP的路徑系數(shù)ρ₁=-0.112,P<0.001;SBP→eGFR的路徑系數(shù)ρ₂=-0.070,P<0.001;ρ₁ vs ρ₂,P=0.044];eGFR單向影響舒張壓（diastolic BP,DBP）。對(duì)于非高血壓... 

【文章來源】：中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì). 2020,37(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

本次研究對(duì)象納入排除流程圖

兩組連續(xù)性資料的比較采用t檢驗(yàn),分類資料的差異比較采用χ2檢驗(yàn)。交叉滯后通徑分析[20]是一種路徑分析的形式,可以檢查一組相互關(guān)聯(lián)的變量之間的縱向關(guān)系。我們的研究使用敏感性分析將所有受試者分為高血壓人群和非高血壓人群,簡化模型如圖2、3所示,ρ1代表基線eGFR對(duì)隨訪BP的影響,ρ2代表基線BP對(duì)隨訪eGFR的影響。在進(jìn)行交叉滯后通徑分析之前,采用回歸分析對(duì)基線和隨訪的BP和eGFR分別進(jìn)行校正(調(diào)整年齡,性別,BMI,心率,吸煙,飲酒,空腹血糖和隨訪時(shí)間),并保存殘差,然后用z轉(zhuǎn)換對(duì)其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化(均值=0;標(biāo)準(zhǔn)差=1)。上述分析由SPSS 22.0(SPSS Inc.,Chicago,IL,USA)進(jìn)行。然后我們通過SPSS Amos 22.0(SPSS Inc.;Chicago;IL;USA)建立交叉滯后通徑分析模型并估計(jì)路徑系數(shù),然后通過擬合優(yōu)度檢驗(yàn)比較擬合指數(shù)(the comparative fit index,CFI)評(píng)估模型擬合性,通過Fisher Z檢驗(yàn)比較ρ1和ρ2之間的差異。P<0.05被認(rèn)為是具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。圖3 非高血壓人群中eGFR與BP(SBP、DBP)的交叉滯后通徑分析

非高血壓人群中eGFR與BP(SBP、DBP)的交叉滯后通徑分析


本文編號(hào)：3075923