【摘 要】
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目的:本研究利用群组化轨迹建模探索吉林省心血管高危人群的行为动态变化模式,并阐明吉林省心血管高危人群不同行为轨迹的分组情况及其流行病学分布特点,探究行为变化轨迹对心血管事件发生的影响,探讨行为变化轨迹与心血管事件之间的关系,为制定有效的心血管病防控策略和措施提供科学依据。方法:本研究以吉林省2014-2019年有完整初筛及5次随访记录同时在初筛时未患心血管病的心血管高危人群作为研究对象,共计205
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目的:本研究利用群组化轨迹建模探索吉林省心血管高危人群的行为动态变化模式,并阐明吉林省心血管高危人群不同行为轨迹的分组情况及其流行病学分布特点,探究行为变化轨迹对心血管事件发生的影响,探讨行为变化轨迹与心血管事件之间的关系,为制定有效的心血管病防控策略和措施提供科学依据。方法:本研究以吉林省2014-2019年有完整初筛及5次随访记录同时在初筛时未患心血管病的心血管高危人群作为研究对象,共计2056人。调查方式包括现场问卷调查和实验室检查;数据处理分析应用IBM SPSS 24.0统计软件,符合正态分布的计量资料采用表示,组间比较采用t检验或方差分析,不符合正态分布的计量资料采用M(Q)表示,组间比较采用秩和检验,计数资料用率或构成比表示,组间比较采用χ~2检验;影响因素分析采用多因素Logistic回归分析,以P<0.05差异有统计学意义;发病风险分析采用多因素Cox比例风险模型分析;应用SAS 9.4构建群组化轨迹模型,通过SAS软件的proc traj过程完成。结果:1.吸烟情况轨迹分为持续未吸烟组和有戒烟趋势组,两组之间基线年龄、身高、体重、BMI、收缩压、总胆固醇(TC)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、性别之间差异均具有统计学意义(P<0.05),基线吸烟率、饮酒率之间差异均具有统计学意义(P<0.05),随访期间平均舒张压、平均体重之间差异具有统计学意义(P<0.05)。2.饮酒情况轨迹分为持续未饮酒组和有戒酒趋势组,两组之间基线年龄、身高、体重、舒张压、性别、血压异常率之间差异均具有统计学意义(P<0.05),基线吸烟率、饮酒率之间差异均具有统计学意义(P<0.05),随访期间平均收缩压、平均舒张压及平均体重之间差异具有统计学意义(P<0.05)。3.体育锻炼情况轨迹分为低水平体育锻炼上升组、高水平体育锻炼下降组和高水平体育锻炼上升组,三组间基线年龄、收缩压、舒张压、甘油三酯(TG)、性别之间差异均具有统计学意义(P<0.05),基线吸烟率之间差异具有统计学意义(P<0.05),随访期间平均舒张压之间差异具有统计学意义(P<0.05)。4.高盐饮食情况轨迹分为低水平高盐饮食下降组与高水平高盐饮食下降组,两组之间基线年龄、收缩压、体重、BMI、甘油三酯(TG)、血压异常率及血脂异常率之间差异均具有统计学意义(P<0.05),基线吸烟率、饮酒率之间差异具有统计学意义(P<0.05),随访期间平均舒张压之间差异具有统计学意义(P<0.05)。5.危险行为聚集情况轨迹分为危险行为聚集上升组与危险行为聚集下降组,两组之间基线身高、体重、总胆固醇(TC)、性别之间差异均具有统计学意义(P<0.05),基线吸烟率、饮酒率之间差异具有统计学意义(P<0.05),随访期间平均收缩压、平均舒张压及平均体重之间差异具有统计学意义(P<0.05)。6.多因素Logistic回归分析结果显示:对吸烟情况轨迹组,年龄、性别、基线吸烟情况、低密度脂蛋白胆固醇、基线身高、基线体重、基线BMI是分组情况的影响因素;对饮酒情况轨迹组,文化程度、性别、基线吸烟情况、基线饮酒情况、随访平均BMI是分组情况的影响因素;对体育锻炼情况轨迹组,总胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、随访平均舒张压、民族、基线吸烟情况、年龄、随访平均收缩压、随访平均心率、职业是分组情况的影响因素;对高盐饮食情况轨迹组,年龄、基线收缩压、民族、随访平均收缩压、随访平均舒张压是分组情况的影响因素;对危险行为聚集情况轨迹组,性别、户口类型、基线吸烟情况、随访平均舒张压、随访平均心率是分组情况的影响因素。7.Cox回归分析结果显示:校正可能的混杂因素后,吸烟情况轨迹分组、饮酒情况轨迹分组、体育锻炼情况轨迹分组、高盐饮食情况轨迹分组及危险行为聚集情况轨迹分组对发生心血管事件的影响均无统计学意义(P>0.05)。结论:1.群组化轨迹模型的构建应用于心血管病高危人群行为随时间变化的轨迹是可行的,且行为轨迹随时间的变化是动态且连续的,比判断单一时点某种行为是否存在的代表性更强。2.年龄、性别、民族、基线吸烟情况、基线饮酒情况、血脂、基线体格指标等是吸烟、饮酒、体育锻炼、高盐饮食、危险行为聚集轨迹分组情况的主要影响因素。3.吸烟情况轨迹分组、饮酒情况轨迹分组、体育锻炼情况轨迹分组、高盐饮食情况轨迹分组及危险行为聚集情况轨迹分组均未显示出与心血管事件发生的关联。4.应用轨迹分组建立Cox回归模型可关注行为动态变化对心血管事件发生的影响。
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