一、Study of relationship between pulse pressure and mortality from all the causes, CVD and CVA（论文文献综述）
田倩倩[1]（2021）在《体育院校大学生心血管代谢风险影响因素分析及诊断模型构建》文中提出研究背景中国心血管疾病患病率处于持续上升阶段,且发病率逐渐呈现年轻化趋势。为助力实现“健康中国2030”目标,加强心血管疾病管理工作刻不容缓,防控关口前移需从危险因素筛查和管理开始。大学生时期作为青少年到青年转型的关键时期,是健康行为和身体形态逐渐走向成熟的阶段,大学生的心血管健康对其未来心血管疾病的影响具有深远意义。研究目的基于国内首个大学生运动健康队列—上海体育学院校友健康队列,本研究旨在:（1）评估体育生和非体育生不同专业大学生心血管代谢风险的流行特征;（2）从健康行为、饮食习惯、体力活动、身体成分、身体素质等多方面分析大学生心血管代谢风险的影响因素;（3）探究体脂率、身体素质与大学生心血管代谢风险的相关性和关联关系;（4）寻找诊断大学生心血管代谢风险的最佳体脂率和身体素质切点,构建不同专业大学生心血管代谢风险的诊断模型。研究方法实验一:选取上海体育学院校友健康队列研究中数据完整的受试者共计805人（男=421,女=384）,对其进行体格检查以及血压、血糖、血脂等心血管代谢风险指标测试;利用双能X线吸收法（dual energy x-ray absorptiometry,DXA）测量受试者全身以及区域部位的肌肉量和脂肪量。心血管代谢风险升高定义为两个及以上的心血管代谢风险指标异常:血压升高、甘油三酯升高、高密度脂蛋白胆固醇降低和血糖升高。评价体育生和非体育生各组的心血管代谢风险流行特征。实验二:除实验一的测试指标外,使用问卷调查评价受试者健康行为和饮食习惯;通过佩戴7天加速度传感器客观测量体力活动包括:静坐行为、轻强度体力活动、中等强度体力活动和高强度体力活动;利用身体素质测试系统评价受试者握力、最大肺活量、全身反应时、坐位体前屈、闭眼单脚站立、最大摄氧量、仰卧起坐和立定跳远等身体素质。通过单因素和多因素逻辑回归评价各单项指标以及各个指标相互作用与大学生心血管代谢风险的关联关系。实验三:通过斯皮尔曼等级相关分析体脂率、身体素质与心血管代谢风险的相关性。以体脂率和身体素质为自变量,心血管代谢风险分数为因变量作线性回归,分析体脂率和身体素质与心血管代谢风险的剂量-效应关系。计算受试者心血管代谢风险分数（同性别心血管代谢风险指标Z分的总和）=平均动脉压+甘油三酯+高密度脂蛋白胆固醇*-1+空腹血糖;身体素质分数（同性别身体素质Z分的总和）=握力指数+最大摄氧量。将身体素质分数从高到低排序,前1/4的大学生为身体素质较高组,后1/4的大学生为身体素质较低组。参考诊断中国人心血管代谢风险的体脂率切点,将受试者分为低体脂率和高体脂率。将体脂率和身体素质联合分为:低体脂率且身体素质较高组、低体脂率且身体素质较低组、高体脂率且身体素质较高组和高体脂率且身体素质较低组,通过非参数检验Kruskal-Wallis H检验比较四组间心血管代谢风险分数的差异。采用SPSS插件PROCESS构建中介效应模型,分析体脂率和身体素质与心血管代谢风险的关联中是否存在相互中介调节作用。实验四:以大学生心血管代谢风险升高为金标准,使用Medcalc软件绘制受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve,ROC）评价体脂率和身体素质在诊断大学生心血管代谢风险中的价值。同时计算ROC曲线下面积（area under curve,AUC）,寻找体脂率和身体素质诊断大学生心血管代谢风险的最佳切点。采用逻辑回归分析计算体脂率、握力指数和最大摄氧量的联合预测因子,使用Z检验对体脂率、身体素质以及体脂率与身体素质联合指标的AUC进行比较。以P<0.05具有显着性水平。研究结果1.体育院校大学生心血管代谢风险升高的总体检出率为14.9%,心血管代谢风险升高的检出率未见性别差异。心血管代谢风险升高的检出率随BMI升高而升高,分别为:体重较轻（0.0%）、体重正常（11.1%）、超重（25.8%）和肥胖（47.2%）;与BMI正常的同龄人相比,BMI正常但体脂率较高的大学生心血管代谢风险升高的检出率较高,代谢紊乱状态趋于肥胖人群。非体育生心血管代谢风险升高的检出率（19.1%）显着高于体育生（11.6%）;心血管代谢风险存在运动项目差异,对抗性运动如篮球、足球等项目心血管代谢风险升高检出率较高（23.3%）,球拍类运动如乒乓球、羽毛球等项目心血管代谢风险升高检出率较低（6.3%）。2.在健康行为和饮食习惯、静坐行为和体力活动水平、身体成分以及身体素质等大学生心血管代谢风险的影响因素方面,体脂率和身体素质是大学生心血管代谢风险的主要影响因素。单因素逻辑回归结果发现,身体成分和身体素质是影响大学生心血管代谢风险的主要因素。其中,较高BMI（男生:OR=1.277,95%CI=1.152-1.416;女生:OR=1.239,95%CI=1.128-1.361）、体脂率（男生:OR=1.107,95%CI=1.063-1.153;女生:OR=1.095,95%CI=1.044-1.147）和Android脂肪率（男生:OR=1.083,95%CI=1.050-1.117;女生:OR=1.094,95%CI=1.052-1.139）是大学生心血管代谢风险升高的危险因素。较高的握力指数（男生:OR=0.524,95%CI=0.356-0.769;女生:OR=0.587,95%CI=0.391-0.880）和最大摄氧量（男生:OR=0.910,95%CI=0.866-0.957;女生:OR=0.867,95%CI=0.810-0.928）等身体素质水平是大学生心血管代谢风险升高的保护因素。多因素逻辑回归发现,体脂率和身体素质是相互影响心血管代谢风险的。3.体脂率与心血管代谢风险指标呈显着正相关,身体素质则与心血管代谢风险指标呈显着负相关。体脂率升高则会引起心血管代谢风险指标包括总胆固醇、甘油三酯和空腹血糖水平的升高,而最大摄氧量升高则会引起心血管代谢风险指标的下降。体脂率和身体素质对心血管代谢风险既有独立又有联合的关联关系,心血管代谢风险分数由高到低分别为高体脂率且身体素质较低组（mean=1.70）、高体脂率且身体素质较高组（mean=0.03）、低体脂率且身体素质较低组（mean=-0.06）以及低体脂率且身体素质较高组（mean=-0.54）。另外,在身体素质与心血管代谢风险的关联关系中,体脂率具有中介效应,在男生中体脂率的贡献率为85.7%,在女生中为56.7%。在体脂率与心血管代谢风险的关联关系中,身体素质的中介效应不显着。4.体脂率和身体素质均可用于诊断大学生心血管代谢风险:BMI诊断大学生心血管代谢风险的最佳指标分别为:23.2 kg/m2（体育生男生）、22.0 kg/m2（体育生女生）、25.7 kg/m2（非体育生男生）以及23.3 kg/m2（非体育生女生）;通过DXA法测量身体成分,诊断大学生心血管代谢风险的最佳体脂率切点分别为16.3%（体育生男生）、22.7%（非体育生男生）以及35.2%（非体育生女生）;Android脂肪率诊断心血管代谢风险的最佳切点分别为18.7%（体育生男生）、33.8%（体育生女生）、30.2%（非体育生男生）和42.1%（非体育生女生）。身体素质包括握力指数和最大摄氧量可显着诊断大学生心血管代谢风险。握力指数和最大摄氧量诊断大学生心血管代谢风险可能存在专业和性别差异。握力指数诊断非体育生男生心血管代谢风险的最佳切点为0.53,最大摄氧量诊断体育生男生和非体育生女生心血管代谢风险的最佳切点为分别为41.2 m L/kg/min和28.3 m L/kg/min。关于体脂率、握力指数、最大摄氧量以及体脂率与身体素质联合指标诊断心血管代谢风险中,存在专业差异。在体育生男生中,体脂率与身体素质联合指标诊断心血管代谢风险的作用大于单独的身体素质（最大摄氧量）;而在非体育生男生和女生中,体脂率、身体素质（男生:握力指数,女生:最大摄氧量）以及体脂率与身体素质的联合指标均可作为诊断心血管代谢风险的有效指标,且诊断价值无显着性差异。研究结论1.有14.9%的体育院校大学生存在心血管代谢风险升高情况,且心血管代谢风险升高的检出率随BMI升高而升高;非体育生心血管代谢风险升高的检出率显着高于体育生;心血管代谢风险存在运动项目差异,羽毛球、乒乓球、网球等球拍类运动可能是降低心血管代谢风险的适宜运动项目。2.体脂率和身体素质包括握力和最大摄氧量是大学生心血管代谢风险的主要影响因素,高体脂率且身体素质较低的大学生心血管代谢风险最高。提示在大学生群体中,应该重视体脂率升高和身体素质下降带来的心血管代谢风险。3.确定了诊断体育生和非体育生心血管代谢风险的最佳体脂率和身体素质切点。分别为BMI（体育生男生:23.2 kg/m2,体育生女生:22.0 kg/m2,非体育生男生:25.7 kg/m2,非体育生女生:23.3 kg/m2）;体脂率（体育生男生:16.3%,非体育生男生:22.7%,非体育生女生:35.2%）;Android脂肪率（体育生男生:18.7%,体育生女生:33.8%,非体育生男生:30.2%,非体育生女生:42.1%）;握力指数（非体育生男生:0.53）以及最大摄氧量（体育生男生:41.2 m L/kg/min,非体育生女生:28.3 m L/kg/min）。为体脂率和身体素质应用于临床心血管代谢风险评估提供了指导。
宋星[2]（2021）在《肾小球滤过功能受损与绝经后2型糖尿病患者心脏重构的相关性》文中研究说明目的:探讨肾小球滤过功能受损与绝经后2型糖尿病患者心脏重构的相关性。方法:收集我院自然绝经的女性2型糖尿病住院患者1231例,收集患者的年龄、体质量指数、空腹血糖及超声心动图等参数,并计算出估测肾小球滤过率（e GFR,m L/min·1.73m2）。e GFR≥90定义为正常组（n=558）;60≤e GFR<90为轻度糖尿病肾病组（n=415）;30≤e GFR<60为中度组（n=182）;e GFR<30为重度组（n=76）。并使用SPSS 22.0统计软件进行组间比较和相关统计分析。结果:相关分析发现:e GFR与年龄、空腹血糖、高血压、收缩压、舒张压、脉压、右房内径、右室内径、左房内径、室间隔厚度、左室后壁厚度、左室收缩末内径、左室舒张末内径负相关（P<0.05）;与体质量指数、高密度脂蛋白胆固醇、左室射血分数正相关（P<0.05）。回归分析主要发现:中重度e GFR降低与左侧房室扩大,心室肥厚,收缩功能障碍,以及右室扩大独立相关（P<0.05）。结论:绝经后2型糖尿病患者肾小球滤过功能受损与左心室重构和功能障碍及其继发的右室扩大相关。（P<0.05）。
丁聪聪[3]（2021）在《中国社区高血压患者无创中心动脉收缩压与首发脑卒中风险的关系》文中研究指明背景与目的:与外周肱动脉收缩压（brachial systolic blood pressure,bSBP）相比,中心动脉收缩压（central systolic blood pressure,cSBP）可更好地预测靶器官损害。然而,在预测心血管疾病方面,cSBP的优越性尚不清楚。因此,本研究旨在中国社区高血压患者中,分析无创cSBP、bSBP及其联合作用与首发脑卒中风险的关系,并比较cSBP和bSBP的预测能力。方法:本研究人群来自H型高血压及脑卒中防控项目（H-type Hypertension and Stroke Prevention and Control Project,HSPCP）。于2016年7月至2016年10月,共纳入8146例基线无脑卒中和房颤病史的高血压患者进行分析。截至2019年12月,通过当地疾病预防控制中心获取所有研究对象发生终点的信息。本研究终点为首发脑卒中和缺血性脑卒中。利用A-Pulse CASPro设备无创测量cSBP。采用平滑拟合曲线（惩罚样条法）、Kaplan-Meier曲线、Cox比例风险回归分析cSBP和bSBP与首发脑卒中的关系。结果:在平均3.3年的随访中,共发生423例（5.2%）首发脑卒中,其中包括380例缺血性脑卒中。研究对象基线平均年龄为61岁,36.6%是男性,有54.7%的患者服用降压药。cSBP与bSBP的均数±SD分别为131.2±12.6 mm Hg和144.8±12.7 mm Hg。当调整了基线传统心血管危险因素后,cSBP每增加1个SD,首发脑卒中风险增加17%（95CI:1.06-1.30）,缺血性脑卒中风险增加1.16%（95CI:1.05-1.29）,男性人群中cSBP与首发脑卒中（男性:HR 1.37,95%CI1.16-1.63;女性:HR 1.08,95%CI:0.95-1.22;P-interaction=0.016）更强。bSBP每增加一个SD,首发脑卒中风险增加13%（1.02-1.24）,缺血性脑卒中风险增加7%（95CI:0.97-1.19）。平滑拟合曲线和Kaplan-Meier曲线进一步证实cSBP和bSBP与首发脑卒中呈线性正相关关系。当cSBP和bSBP同时进入模型后,即进一步调整bSBP时,cSBP仍然可以预测首发脑卒中（HR:1.14,95%CI:1.01-1.29）和缺血性脑卒中（HR:1.17,95%CI:1.03-1.33）风险。然而进一步调整cSBP时,bSBP与首发脑卒中（HR:1.05,95%CI:0.93-1.18）和缺血性脑卒中（HR:0.98,95%CI:0.87-1.11）的关系变弱且无统计学差异。联合cSBP与bSBP时,与低cSBP和低bSBP组相比,低cSBP和高bSBP、高cSBP和低bSBP组、高cSBP和高bSBP组的首发脑卒中风险分别增加6%（95CI:0.78-1.45）、23%（95CI:0.93-1.62）、57%（95CI:1.24-1.99）。结论:在我国社区高血压患者中,cSBP较bSBP可更好地预测首发脑卒中及缺血性脑卒中风险。联合cSBP和bSBP可提高对首发脑卒中的预测能力。该研究提示评估cSBP有助于脑卒中一级预防,有可能成为高血压诊断、治疗和预后判断的新靶点。
范翠玲[4]（2021）在《单核细胞/淋巴细胞比值与腹膜透析患者心血管事件及死亡的相关性研究》文中研究指明[目的]腹膜透析患者的心血管疾病（cardiovascular disease CVD）风险是普通人群的5-10倍,约40-50%死亡与CVD相关[1]。而炎症是慢性肾脏疾病（chronic kidney disease,CKD）患者的CVD发生机制中起关键作用[2],炎症指标的升高可能提示CVD发生风险的增加。因此炎症生物标记物对于腹膜透析患者炎症风险分层及CVD预后评估至关重要。单核细胞与淋巴细胞比值（monocyte to lymphocyte ratio,MLR）在其他人群中己被证实与CVD的不良预后相关[3-5],但少有研究报道腹膜透析患者中MLR与心血管事件及死亡的关系,本研究旨在评估 MLR 对持续不卧床腹膜透析（continuous ambulatory peritoneal dialysis,CAPD）患者心血管事件和死亡风险的预测价值。[对象]纳入2010年1月1日至2018年12月30日首次在南方医科大学珠江医院行腹膜透析置管术,后续规律行CAPD时间≥3个月的患者。[方法]所有患者随访至2020年06月01日,或终点事件的发生,或转行血液透析治疗或肾移植,在规律腹膜透析1-3月内收集基线人口统计学数据及实验室数据,随访期间记录新发心血管事件、生存结局及具体死亡原因。终点事件包括心血管事件、CVD死亡及全因死亡。按MLR水平中位数0.37,将患者分为高MLR组、低MLR组,观察并比较两组患者的基线特征差异、两组患者心血管事件发生率、CVD及全因死亡率的差异,并用Cox回归模型或Logistics回归模型探索影响心血管事件发生及死亡风险的独立危险因素。[结果]1.高MLR组与低MLR组患者年龄、性别、C反应蛋白、白细胞计数、中性粒细胞计数、单核细胞计数、淋巴细胞计数、血肌酐、血红蛋白、红细胞体积宽度、血钙等指标存在统计学差异。2.Spearman相关分析表明MLR与年龄、男性、C反应蛋白、白细胞计数、中性粒细胞计数、血小板计数、血肌酐正相关;与血红蛋白、血钙、白蛋白负相关。3.Kaplan-Meier生存曲线提示,高MLR组累积心血管事件发生率显着高于低MLR组,单因素及多因素Cox回归分析显示,高MLR水平是发生心血管事件的独立危险因素。4.高MLR水平与发生脑血管疾病、心脏相关疾病及多次心血管事件相关,Logistics回归分析显示,经过多因素校正后MLR仍是发生脑血管疾病、心脏相关疾病及多次心血管事件的独立危险因素5.死亡组及存活组基线资料比较发现死亡组的MLR水平较高,尤其在CVD死亡组的患者中,MLR水平更高。6.Kaplan-Meier生存曲线提示,高MLR组的总体生存率和CVD生存率显着降低,COX回归分析显示,进行多因素校正后,高MLR水平仍是CVD死亡及全因死亡的独立危险因素。7.亚组分析显示,有CVD病史、无CVD病史或非糖尿病患者亚组中高低MLR两组间累积CVD死亡率有显着差异,但在糖尿病患者亚组中高MLR组CVD死亡率高于低MLR组,但差异无统计学意义。[结论]1.在CAPD患者中,MLR与多个研究因素相关。2.高MLR水平与CAPD患者心血管事件发生风险独立相关。3.高MLR水平是CAPD患者的CVD死亡及全因死亡的独立危险因素。
尹绢[5]（2021）在《AIP[lg（TG/HDL-C）]与功能性和结构性动脉粥样硬化相关性研究 ——基于中国H型高血压登记研究的见解》文中研究表明背景及目的:心血管疾病仍居中国疾病死亡率首位。既往研究证实了脂质在动脉粥样硬化形成和发展中的重要作用,因此临床上一直在寻求通过经济,可行的手段发现早期亚临床动脉粥样硬化改变。血浆动脉粥样硬化指数（atherogenic index of plasma,AIP）由血浆甘油三酯（triglyceride,TG）与高密度脂蛋白胆固醇（high-density lipoprotein cholesterol,HDL-C）浓度之比以10为底的对数转换值计算得来,其中TG与HDL-C浓度值均以摩尔浓度表达。AIP在既往研究中已证明能敏感反映脂质尤其是脂类亚组分的变化,可能成为评估动脉粥样硬化严重程度,并能预测心血管事件的指标。高血压是心血管疾病主要危险因素,而高血压也是动脉粥样硬化的危险因素。无创性检查臂踝脉搏波速度（brachial-ankle pulse wave velocity,baPWV）和踝肱指数（ankle brachial index,ABI）能分别反映功能性和结构性动脉粥样硬化改变。本研究拟通过分析AIP与baPWV和ABI的相关性研究,探索中国高血压人群中AIP与动脉粥样硬化功能和结构性改变的关系。并进一步在重要协变量的亚组中探索这种相关性的稳定性。方法:本研究是一项多中心,前瞻性、观察性中国高血压注册登记研究的一个组成部分。于2018年3月至2018年8月,在江西省婺源县共招募到了14268名参与者,其中34名经过复核为非高血压患者,收集所有参与者的人口学信息和空腹静脉血样。随机选取5232例参与者,94名参与者因TG≥500mg/dl（5.64mmol/l）排除,176名参与者因服用降脂药物排除,还有195名参与者因心电图或病史提示房颤排除,最终共4767名参与者纳入本研究最终分析。通过问卷调查表收集研究对象一般资料（年龄、性别、教育等）,生活方式（吸烟、饮酒、劳动强度等）,疾病史（糖尿病、冠心病、脑卒中等）和药物使用（降压药物、降糖药物、调脂药物、抗血小板药物等）情况。体格检查包括身高、体重、血压、脉率、腰围等测量。血标本送至广州国家临床肾脏疾病研究中心中心实验室自动化临床分析仪（贝克曼库尔特仪器型号Beckman Coulter AU680,美国）检测总甘油三酯（TG）、总胆固醇（total cholesterol,TC）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、低密度脂蛋白胆固醇（low-density lipoprotein cholesterol,LDL-C）、空腹血糖（fasting blood glucose,FBG）、血清尿酸（serum uric acid,UA）、血清肌酐（serum creatinine,Scr）、血尿素氮（blood urea nitrogen,BUN）和血浆总同型半胱氨酸（homocysteine,Hcy）等生化指标。在采血当天采用日本Colin公司研制生产的BP-203 RPEⅢ型动脉硬化检测仪（Omron Health Care,Kyoto,Japan）检测baPWV和ABI。人群特征的数据表示为连续变量的平均值±标准差（standard deviation,SD）,以及分类变量表示为频率（%）。使用多元线性回归模型[β系数（β）和95%可信区间（confidence interval,CI）]和多元logistic回归评估模型[比值比（odds ratio,OR）和95%CI]AIP与baPWV、升高的baPWV和ABI、低ABI的关系,并调整主要协变量五种模型。模型1:根据性别、年龄调整;模型2:根据性别、年龄、体重指数（body mass index,BMI）、腰围、高血压患病时间、收缩压（systolic blood pressure,SBP）、舒张压（diastolic blood pressure,DBP）、心率（heart rate,HR）调整;模型3:根据性别、年龄、BMI、腰围、高血压患病时间、SBP、DBP、HR、糖尿病（diabetes mellitus,DM）史、自我报告冠心病史和脑卒中病史、劳动强度、服用降压药物、服用抗血小板药物调整;模型4:根据性别、年龄、BMI、腰围、高血压患病时间、SBP、DBP、HR、DM史、自我报告冠心病史和脑卒中病史、劳动强度、服用降压药物、服用抗血小板药物、吸烟情况、饮酒情况进行调整;模型5:根据模型4+TC、LDL-C、估算的肾小球滤过率（estimated glomerular filtration rate,e GFR）、UA、Hcy水平进行调整。在回归分析模型中,根据变量的临床重要性、单因素分析中的统计意义（P<0.1）以及可能影响估计值的变化超过10%。用广义加性模型（generalized additive model,GAM）和拟合平滑曲线（惩罚样条法）研究了AIP与baPWV和ABI的剂量-反应关系。此外,还通过分层分析和交互作用测试评估了AIP与baPWV和ABI之间可能的关联性修正。所有数据统计分析和表格制作使用软件统计包R和易侕数据统计分析。结果:1.共纳入4767例高血压患者,其中男性2388例（50.1%）,女性2379例（49.9%）;年龄29-93岁（平均64.60±9.50岁）;糖尿病史患者832例（17.5%）;自我报告的脑卒中病史患者316例（6.6%）;自我报告的冠心病病史287例（6.0%）;服用降压药物患者2877（60.3%）;服用降糖药物患者190例（3.98%）;服用抗血小板药物患者99例（2.1%）;其中AIP值为-0.00±0.3、baPWV为18.5±4.2 m/s、ABI为1.1±0.1、BMI为23.2±3.5 kg/m2、腰围为82.1±9.5 cm、SBP为147.2±17.6 mm Hg、DBP为88.6±10.9 mm Hg、HR为75.4±14.3次/分钟、Hcy水平为18.6±11.7μmol/L、FBG水平为6.1±1.5 mmol/L、TC水平为5.2±1.1mmol/L、TG水平为1.7±0.9 mmol/L、HDL-C水平为1.5±0.4 mmol/l、LDL-C水平为3.0±0.8 mmol/l、UA水平为431.0±120.7 umol/L、e GFR 86.1±19.7ml/min/1.73m2。按baPWV四分位进行分组（四分位组Quartile 1:<15.68 m/s;Quartile 2:≥15.68,<17.88 m/s;Quartile 3:≥17.88,<20.60 m/s;Quartile 4:≥20.60 m/s）的研究人群基本特征描述。与Quartile 1、Quartile 2、Quartile 3三组相比,Q4组（≥20.60 m/s）的参与者更多为女性（54.5%）,平均年龄更大（70.2±8.4岁）、高血压患病时间更长[6.0（2.0-11.0）年]、SBP（157.1±18.5 mm Hg）、DBP（90.4±11.8 mm Hg）、HR（79.8±16.8次/分钟）、以前吸烟占比（20.2%）、轻度体力劳动者占比（61.7%）、糖尿病患病率（22.1%）、FBG（6.3±1.7mmol/L）水平、Hcy[16.3（13.2-21.1）μmol/L]水平、服用降糖药物比例（5.4%）更高;而参与者男性（45.5%）更少、现在吸烟者（25.7%）、现在饮酒者（22.4%）、中度体力劳动者（19.1%）、重度体力劳动者（19.2%）比例更少、BMI（22.4±3.4 kg/m2）、腰围（80.9±9.5 cm）、LDL-C（2.8±0.8 mmol/l）、e GFR（80.0±20.1 ml/min/1.73m2）水平更低。差异均有显着统计学意义（均P<0.05）。按ABI四分位分组（Quartile 1:<1.08;Quartile 2:≥1.08,<1.13;Quartile 3:≥1.13,<1.18;Quartile 4:≥1.18）进行的研究人群基本特征描述。与Quartile 2、Quartile 3、Quartile 4三组相比,Quartile 1组的参与者更有多为轻度劳动强度患者（61.3%）、HR（77.4±15.5次/分钟）更快,腰围（82.8±9.9cm）、Hcy[15.7（12.8-20.2）μmol/L]水平、自我报告脑卒中患病率（8.1%）更高;而SBP（145.3±18.5 mm Hg）、e GFR（84.4±21.7 ml/min/1.73m2）水平更低、中度劳动强度（19.6%）和重度劳动强度占比（19.1%）更低（均P<0.05）。2.baPWV与潜在影响变量之间的单因素分析示,年龄、性别、SBP、DBP、HR、DM史、自我报告冠心病史、TC、HDL-C、FBG、Hcy与baPWV值正相关。而BMI、腰围、中度劳动强度、重度劳动强度、目前饮酒、目前吸烟、e GFR与baPWV值负相关。3.ABI值与潜在影响变量之间的单因素分析示,SBP、DBP、以前吸烟、以前饮酒、目前饮酒、中度劳动强度、重度劳动强度、HDL-C、e GFR与ABI值正相关。而年龄、性别、HR、自我报告脑卒中病史、自我报告冠心病史、TC、TG、LDL-C、AIP、Hcy与ABI值负相关。4.通过完全调整模型构建广义相加模型（GAM）和拟合平滑曲线（惩罚样条法）评估AIP和baPWV的剂量依赖关系,可见baPWV随着AIP的增加呈线性增加。进一步根据潜在的协变量构建不同的AIP与baPWV的多因素线性回归分析模型,调整性别、年龄、BMI、腰围、高血压患病时间、SBP、DBP、HR、DM史、自我报告冠心病和脑卒中病史、劳动强度、服用降压药物、服用抗血小板药物、吸烟情况、饮酒情况、TC、LDL-C、e GFR、UA、Hcy水平后,结果显示AIP与baPWV呈显着的独立正相关β=1.44（95%CI:1.03,1.86）。出于敏感性分析的目的,我们还将AIP四分位作分类变量处理,在模型1-5都观察到显着的趋势（P趋势性检验<0.001）。5.利用完全调整的广义相加模型（GAM）和拟合平滑曲线（惩罚样条法）来探索AIP和ABI之间的剂量依赖关系,观察到AIP与ABI呈线性负相关,进一步根据潜在的协变量构建不同的AIP与ABI的多因素线性回归分析模型,调整性别、年龄、BMI、腰围、高血压患病时间、SBP、DBP、HR、糖尿病史、自我报告冠心病和脑卒中病史、劳动强度、服用降压药物和抗血小板药物、吸烟情况、饮酒情况、TC、HDL-C、e GFR、UA、Hcy水平后,AIP与ABI负相关[β=-0.014（95%CI:-0.027,-0.001）,P=0.032]。出于敏感性分析的目的,我们还将AIP四分位作分类变量处理,完全调整模型中,未发现相关性（P>0.05）。6.通过完全调整模型构建广义相加模型（GAM）和拟合平滑曲线（惩罚样条法）评估AIP和升高baPWV的剂量依赖关系,可见AIP与升高的baPWV正相关。AIP与升高的baPWV（Q4:≥20.60 m/s定义为升高的baPWV人群）多因素logistic回归分析显示:调整性别、年龄、BMI、腰围、高血压患病时间、SBP、DBP、HR、糖尿病史、自我报告冠心病和脑卒中病史、劳动强度、服用降压药物、服用抗血小板药物、吸烟、饮酒情况、TC、LDL-C、e GFR、UA、Hcy水平后,与升高的baPWV的OR为3.68（95%CI:2.54,5.35）。进一步趋势性检验,将AIP按照四分位为切点做四分组,模型1-5中均观察到了显着的线性趋势（P趋势性检验<0.001）,其中完全调整模型中,AIP的Q2-Q4组的OR值分别为1.35（95%CI:1.06,1.72）,1.95（95%CI:1.50,2.53）,2.27（95%CI:1.71,3.02）,且趋势性检验具有统计学意义（P<0.001）。7.利用完全调整的广义相加模型（GAM）和拟合平滑曲线（惩罚样条法）来探索AIP和低ABI之间的剂量依赖关系,观察到AIP与低ABI呈正相关。AIP与低ABI（Q1:<1.08组定义为低ABI人群）多因素logistic回归分析,显示,调整(性别、年龄、BMI,腰围、高血压患病时间、SBP、DBP、HR、糖尿病史、自我报告冠心病和脑卒中、劳动强度、服用降压药物和抗血小板药物、吸烟情况、饮酒情况、TC、LDL-C、e GFR、UA、Hcy水平后,与低ABI的OR为1.30（95%CI:0.96,1.78）,P=0.093。进一步趋势性检验,将AIP按照四分位为切点做四分组,完全模型中也未观察到相关性（P>0.05）。8.AIP与baPWV亚组分层分析和交互作用检验,结果显示AIP与baPWV相关性是一致的,包括年龄、性别、BMI、SBP、DBP、e GFR、Hcy水平、自我报告冠心病史、自我报告脑卒中病史、吸烟情况、饮酒情况和劳动强度、服用降压药物和服用抗血小板药物。合并有糖尿病史的参与者,AIP与baPWV相关性更显着[β=2.16（95%CI:1.14,3.18）,P<0.001],（交互检验P值=0.015）交互作用检验显着。9.AIP与ABI亚组分层分析和交互作用检验,结果显示BMI（≥24kg/m2 vs.<24kg/m2;P for interaction=0.013）交互作用检验有显着性,观察到BMI<24kg/m2高血压患者AIP与ABI具有更显着的相关性[β=-0.03（95%CI:-0.05,-0.01）,P<0.001],而在下列亚组间,包括年龄、性别、SBP、DBP,e GFR、Hcy水平、糖尿病史、自我报告冠心病史、自我报告脑卒中病史、吸烟情况,饮酒情况、劳动强度、服用降压药物和服用抗血小板药物均无显着交互作用。结论:1.中国高血压人群中,AIP与baPWV和升高的baPWV具有独立显着的相关性,baPWV随着AIP的增加而增加,即动脉僵硬度增加,合并有糖尿病史的高血压人群,AIP与baPWV相关性更显着。2.在进一步调整了血液生化指标的完全调整模型中未观察到AIP与ABI和低ABI相关性,BMI<24 kg/m2高血压患者AIP与ABI具有更显着的相关性。3.AIP在反映功能性动脉粥样硬化和结构性动脉粥样硬化存在差异,在中国高血压人群中更倾向于反映功能性动脉粥样硬化。
徐奕玫,严豪,俞赞喆,李振元,马大骅,沈亦蔚,苏新玙,袁江姿,倪兆慧,方炜[6]（2021）在《腹膜透析患者颈股动脉脉搏波传导速度的影响因素及对预后的预测价值》文中研究说明目的探讨腹膜透析（腹透）患者颈股动脉脉搏波传导速度（carotid-femoral pulse wave velocity,CF-PWV）的影响因素及其对患者预后的预测价值。方法研究对象来自2016年8月至2018年7月期间在上海交通大学医学院附属仁济医院腹透中心接受规律随访的腹透患者。采用自动脉搏波传导速度仪测定CF-PWV,用多频生物电阻抗技术测定超负荷液体量（overhydration,OH）。所有患者随访至死亡或退出腹透或研究终止日期（2020年7月31日）。根据CF-PWV测量值分为CF-PWV≤10 m/s组和CF-PWV>10 m/s组。采用Logistic回归分析法分析腹透患者CF-PWV升高的影响因素,用Kaplan-Meier生存曲线和多因素Cox回归模型比较两组患者全因死亡率和心血管疾病（cardiovascular disease,CVD）病死率的差异。结果 224例腹透患者入选本研究,男性133例（59.4%）,年龄（55.2±13.4）岁,中位腹透龄22.3（6.5,59.3）个月,合并糖尿病者47例（21.0%）,有CVD病史者37例（16.5%）。中位CF-PWV 9.6（8.4,11.4）m/s,其中CF-PWV>10 m/s者105例（46.9%）。与CF-PWV≤10 m/s组相比,CF-PWV>10 m/s组患者年龄、合并糖尿病及有CVD病史者占比较高（均P<0.05）。多因素Logistic回归分析结果显示,年龄增加（OR=1.070,95%CI 1.043～1.099,P<0.001）、合并糖尿病（OR=3.693,95%CI 1.646～8.287,P=0.002）、高OH（OR=1.238,95%CI 1.034～1.483,P=0.020）是腹透患者CF-PWV升高的独立影响因素。至研究终止日期,本组患者中位随访时间为37.4（25.6,41.7）个月,随访期间24例（10.7%）患者死亡,其中19例为CVD相关死亡。Kaplan-Meier生存分析结果显示,与CF-PWV≤10 m/s组相比,CF-PWV>10 m/s组患者的全因死亡率（Log-rankχ2=6.423,P=0.011）和CVD相关病死率（Log-rankχ2=6.243,P=0.012）均显着升高。多因素Cox回归分析结果显示,年龄增加是腹透患者全因死亡（HR=1.057,95%CI 1.010～1.107,P=0.018）及CVD相关死亡（HR=1.062,95%CI 1.009～1.118,P=0.022）的独立影响因素。结论动脉僵硬度升高在腹透患者中较普遍,年龄增加、合并糖尿病及高容量超负荷是CF-PWV升高的独立危险因素,高CF-PWV是腹透患者全因死亡和CVD相关死亡的潜在预测因素。
孟旭[7]（2021）在《原发性醛固酮增多症临床特点、预后与心血管疾病危险因素研究》文中指出背景:原发性醛固酮增多症（primary aldosteronism,PA）和肾动脉狭窄（renal artery stenosis,RAS）均为继发性高血压的常见病因,当PA患者同时合并RAS时,患者临床表现更加复杂,且RAS可能影响PA筛查试验的结果进而造成漏诊,目前尚缺乏相关临床研究。目的:分析PA合并RAS患者的临床特点,结合卧立位试验结果分析RAS对PA筛查试验的影响。方法:回顾性分析71例确诊PA合并RAS的患者（PA合并RAS组）和121例无RAS的PA患者（PA组）的临床资料,前者又分为重度RAS组（RAS>70%）和中度 RAS 组（50%<RAS<70%）。结果:PA患者中RAS患病率为6.9%（71/1033）,其中重度RAS患病率为3.2%（33/1033）。重度 RAS 组收缩压（171.82±18.24vs.154.11±18.96mmHg;P<0.001）、舒张压（110.76±15.90vs.91.73±12.85mmHg;P<0.001）和难治性高血压（RH）患病率（90.9%vs.66.9%;P=0.008）高于中度 RAS 组（98.63±14.90vs.91.73±12.85mmHg;P=0.006）。PA合并RAS组卧立位试验的直接肾素浓度（5.37±3.94vs.3.71±2.10uIU/ml;P<0.001）和假阴性率（33.8%vs.3.3%;P<0.01）均显着高于PA组,但两组血浆醛固酮水平无显着差异;亚组分析中,重度RAS组和中度RAS组的假阴性率分别为60.6%（20/33）和10.5%（4/38）,仅重度RAS组假阴性率显着高于PA组（P<0.05）。19名因首次ARR呈假阴性未确诊PA的患者在肾动脉血运重建术后再次入院复查卧立位试验,与术前相比,术后卧位直接肾素浓度从 11.22±9.10uIU/ml 下降至 3.24±2.69uIU/ml（P<0.001）,低肾素状态百分比从21.1%（4/19）上升至78.9%（15/19）（P=0.001）,而血浆醛固酮水平在肾动脉血运重建术前后无显着差异（23.22±11.20vs.22.45±8.90ng/dL;P=0.697）。当PA和RAS均采用标准方法治疗时,末次随访时PA合并RAS组患者RH的患病率从81.7%降至2.8%（P<0.001）。结论:PA合并RAS患者常因首次卧立位试验呈假阴性结果而导致PA漏诊,由于重度RAS继发的肾素水平升高是导致假阴性结果的主要原因。有效的肾动脉血运重建治疗可有效降低血浆肾素水平,经血运重建成功解除RAS的患者若术后血压无改善或合并RH,除外其他常见病因后,应考虑合并PA的可能。背景:原发性醛固酮增多症（primary aldosteronism,PA）是独立于高血压之外的心血管危险因素,选择合适的治疗方案对于改善PA远期预后至关重要。尽管研究证实经腹腔镜肾上腺切除术（laparoscopic adrenalectomy,LA）治疗和单纯予醛固酮受体拮抗剂治疗均可有效控制高血压等临床表现以及降低心血管疾病的发生风险,目前尚缺乏在基于肾上腺静脉取血（adrenal venous sampling,AVS）证实的单侧PA患者中对比手术治疗和药物治疗的远期预后的研究。目的:在基于AVS证实的单侧PA患者中,分析基于AVS进行分型诊断的临床价值,并探索手术治疗和单纯药物治疗对患者远期血压控制和心血管事件发生率的影响。方法:通过对比队列中AVS结果和影像学检查结果之间的一致性评估基于AVS进行分型诊断的临床价值;将经AVS确诊的单侧PA患者分为手术治疗组和药物治疗组,分析两组患者的基线资料和随访资料,评估长期随访后的血压完全控制率（complete control rate,CCR）、血压水平、降压药数量和心血管事件发生率,通过Cox比例风险回归模型评估手术治疗对血压远期控制水平的影响。结果:共纳入51例单侧PA患者,行LA手术者纳入手术治疗组（21例）,未行LA手术治疗者纳入药物治疗组（30例）。CT扫描与AVS结果的总体一致率为64.7%（33/51）,其中19.6%（10/51）的患者CT所示病变位置与AVS判定的优势分泌侧相反,15.7%（8/51）的患者存在CT所示肾上腺双侧病变经AVS证实有优势分泌。手术治疗组和药物治疗组的平均随访时间分别为22.05±6.26个月和20.57±4.63个月（P=0.34）。与基线水平相比,手术治疗组末次随访时收缩压（120.30±12.99vs.151.67±14.59mmHg;P<0.001）、舒张压（79.00±7.62vs.93.81±12.14mmHg;P<0.001）、降压药物种类（0.19±0.51vs.2.19±1.08;P<0.001）和低钾血症患病率（0.0%vs.95.2%;P<0.001）均明显低于首次入院时;药物治疗组患者仅收缩压（133.54±16.60vs.156.33±21.3mmHg;P<0.001）和低钾血症患病率（13.3%vs.66.7%;P<0.001）显着降低。末次随访时手术治疗组的收缩压（120.30±12.99vs.133.54±16.60mmHg;P=0.01）、舒张压（79.00±7.62vs.87.35±12.36mmHg;P=0.01）和降压药种类（0.19±0.51vs.2.33±0.78;P<0.001）显着低于药物治疗组。在纳入协变量校正之前,Cox比例风险回归模型提示LA患者获得高血压完全缓解的机率是接受单纯药物治疗的患者的7.75倍（95%置信区间[2.33,25.78];P=0.001）,调整协变量后的模型依然可获得一致结论。经随访,两组患者的心血管事件发生率无显着差异。结论:LA术前行AVS检查协助进行分型诊断可有效避免部分患者接受不合理的手术治疗。经AVS证实的单侧PA患者行LA治疗和单纯药物治疗均可有效控制血压和改善低钾血症,但LA治疗对患者的长期血压预后显着优于单纯药物治疗,可能是改善患者远期CCR的独立保护因素。背景:原发性醛固酮增多症（primary aldostronism;PA）可导致心血管疾病（cardiovascular disease,CVD）风险增高。目前在中国人群中关于PA患者发生CVD危险因素的研究较少,尤其缺乏动态血压监测与臂踝动脉脉搏波传导速度（branchial-ankle pulse wave velocity,baPWV）相关指标与 PA 患者发生 CVD 风险关联的研究。通过识别并控制CVD的危险因素,有助于降低PA患者发生CVD的风险,改善远期预后。目的:分析PA患者临床特点以及动态血压监测和baPWV相关指标的特点,并进一步探索PA患者发生CVD的潜在危险因素。方法:回顾2016年1月至2017年12月在本中心确诊的PA患者,根据是否合并CVD分为CVD组和非-CVD（non-CVD）组,分析两组患者的基线资料、动态血压监测和baPWV结果,通过双变量相关分析筛选出导致PA患者CVD风险升高的潜在危险因素,进一步通过多因素Logistic回归模型对所有潜在危险因素进行分析。结果:与non-CVD组患者相比,CVD组患者确诊年龄（57.77±8.23vs.45.81±10.66 岁;P<0.001）、高血压病程（17.77±11.57vs.9.90±8.48 年;P<0.001）、脉压（64.84±14.17vs.56.48±12.61mmHg;P<0.001）、低密度脂蛋白胆固醇（3.07±0.86vs.2.69±0.72mmol/L;P=0.002）和糖化血红蛋白（5.80±0.76vs.5.51±0.57%;P=0.004）显着高于non-CVD组患者,高密度脂蛋白胆固醇（1.06±0.24vs.1.19±0.33mmol/L;P=0.010）显着低于 non-CVP 组。血压节律方面,正常血压节律仅见于13.6%（25/184）的PA患者中,81.5%（150/184）的PA患者为“非杓型”血压,33.2%（61/184）的PA患者有夜间血压高于日间血压,但CVD组和non-CVD组患者合并血压节律异常的比例未见显着差异。基于baPWV结果,81.5%（150/184）的PA患者有动脉硬化,且CVD组患者baPWV水平（17.28±3.29vs.15.86±2.64m/s;P=0.002）和动脉硬化的患病率（94.6%vs.75.8%;P=0.002）均高于non-CVD组。多因素Logistic回归模分析发现确诊时年龄较大（OR 1.122,95%置信区间[1.071,1.176];P<0.001,P<0.001）、脉压增大（OR 1.036,95%置信区间[1.003,1.071];P=0.033）、LDLC 升高（OR 1.786,95%置信区间[1.019,3.129];P=0.043）、血肌酐水平升高（OR 1.025,95%置信区间[1.005-1.044];P=0.012）和肾素水平升高（OR 1.010,95%置信区间[1.001,1.018];P=0.024）为PA患者发生CVD的危险因素。结论:PA患者常合并有血压节律异常,主要表现为“非杓型”血压,多数PA患者有baPWV升高和动脉硬化;确诊时年龄较大、脉压增大、低密度脂蛋白胆固醇水平升高、血肌酐水平升高和肾素水平升高可能作为预测CVD风险的临床标志。
尚依一[8]（2021）在《脉压及脉压指数与糖尿病心肌病患者心脏结构和功能的相关性研究》文中提出目的:探讨心脏脉压及脉压指数与糖尿病心肌病（Diabetic cardiomyopathy,DCM）患者心脏血管结构和功能的重要相关性。方法:选取昆明理工大学附属医院云南省第一人民医院心血内科患者规律连续服药且同时排除其他急性心血管疾病的2型早期糖尿病急性心肌炎疾病患者66例组作为主要研究对象,根据脉压将DCM组患者等级分为糖尿病心肌病低脉压组（19例）和糖尿病心肌病高脉压（45例）,同时年龄等均相匹配且24h脉压正常的健康志愿者40例作为研究对照组。比较各组检查患者的实际血糖、血压、脉压水平等生化指标并对其心脏结构和功能的心超参数进行分析。结果:1.DCM组和对照组基线资料比较:DCM组pro-BNP、ba PWV、24h收缩压、24h脉压和糖化血红蛋白水平均高于对照组（P<0.05）;2.DCM和两组和正常对照组根据心超检查参数进行比较:DCM和两组比较患者左右室心房内径、室心房间隔前壁厚度、左心室后壁间隔厚度和E/e’明显高于正常对照组（P<0.05）,e’明显低于正常对照组（P<0.05）;3.DCM正常的高脉压与该组DCM正常高脉压空腹患者及正常对照组空腹患者的平均脉压和正常心超检查参数进行比较:与正常对照组和DCM共同合并正常的高脉压组患者比较,DCM共同合并正常高脉压组空腹患者24h血管收缩压及24h脉搏血压显着增加（P<0.05）,24h舒张压显着降低（P<0.05）,而该组空腹患者血糖较正常对照组显着升高（P<0.001）。DCM临床合并正常型高脉压组患者空腹时低血糖、24h血管收缩压及24h舒张压明显高于正常对照组（P均值值<0.05）,差异均具有重要统计学分析意义;4.DCM对照组和对照组两组检查患者的脉压及脉压指数与其他的心超检查参数存在相关性结果分析:患者脉压及脉压指数与心室后壁间隔间隙厚度（r=0.40、0.38,p<0.01）、左心室后壁间隔厚度（r=0.29、0.24,p<0.01）、E/e’（r=0.22、0.15,P<0.05）呈正相关,与e’（r=-0.44、-0.48,P<0.01）呈负相关。5.DCM类型患者功能相关影响因素的Logistic因素回归因素分析:对导致DCM类型患者功能有重要影响的脉压变量指数进行单独的因素回归分析结果显示,脉压及脉压指数差异是导致DCM患者造成心脏功能重塑的独立危险因素。结论:脉压和脉压指数与糖尿病心肌病患者心脏结构和舒张功能有相关性,是糖尿病心肌病患者心脏重构的独立危险因素。
庞艳[9]（2021）在《不同年龄血液透析患者血清碱性磷酸酶水平与预后的关系》文中研究说明目的研究不同年龄维持性血液透析（Maintenance Hemodialysis,MHD）患者,血清碱性磷酸酶（Alkaline Phosphatase,ALP）水平变化及其与预后的关系。方法选择2013年1月1日至2020年1月1日期间在宁夏医科大学总医院血液透析中心进行透析治疗超过3个月的患者316例。收集患者一般临床资料及随访资料,按年龄分为两组,非老年组患者年龄＜60岁,老年组患者年龄≥60岁,根据患者血清ALP水平四分位数间距分为Q1组（ALP<73 U/L）,Q2组（73 U/L≤ALP＜109 U/L）,Q3组（109 U/L≤ALP＜143 U/L）,Q4组（ALP≥143 U/L）。不同年龄组不同ALP水平与预后的关系,使用Kaplan-Meier法及Cox回归模型来分析。结果1.符合纳入、排除标准共入选316例患者,男性196例（62.03%）,女性120例（37.97%）,患者的平均年龄54.79±16.52岁,其中非老年组患者188例,老年组患者128例。平均ALP水平109.30（73.00,142.53）U/L,中位随访时间28（15,47）个月。2.与非老年组患者相比较,老年组患者血浆白蛋白水平较低（P＜0.05）,ALP、全段甲状旁腺激素（i PTH）、C-反应蛋白（CRP）水平较高（P＜0.05）,老年组患者男性较少、年龄较高、病程较长、收缩压较高、舒张压较低、慢性肾小球肾炎引起ESRD所占比较低,而糖尿病肾病引起ESRD所占比较高（P＜0.05）。3.不同年龄组,以不同ALP水平四分位数间距分组发现,非老年组患者四组间血红蛋（Hb）、i PTH及CRP比较均有统计学差异（P＜0.05）,而老年组四组i PTH水平比较有统计学差异（P＜0.05）。4.相关性分析显示ALP与Hb、i PTH、CRP、性别有相关性。5.终点事件,中位随访28（15,47）个月,316例患者中76例死亡（24.05%）,其中非老年组患者40例,老年组患者36例。死亡主要原因为心血管疾病56例（73.68%）和感染10例（13.16%）。通过Kaplan-Meier生存曲线分析显示非老年组,ALP各组之间的全因死亡累计生存率及心血管死亡累计生存率均有明显统计学差异（P＜0.05）。而老年组四组间无统计学意义（P＞0.05）。多因素COX回归分析显示,在非老年组患者中,较高水平ALP（（ALP≥143U/L））是全因死亡和心血管死亡独立的危险因素,而老年组患者ALP水平与预后未见明显关系。结论1.MHD患者中,老年组患者ALP水平高于非老年组,两组患者血清ALP水平存在差异。2.血清ALP水平与Hb、CRP、iPTH及性别具有相关性。3.在非老年组患者中,较高水平ALP（ALP≥143 U/L）是MHD患者全因死亡和心血管死亡的独立危险因素,而老年组患者预后与ALP水平未见相关性,较高水平血清ALP可更好预测非老年MHD患者预后。
刘思彤[10]（2021）在《50岁以下成人由2017ACC/AHA指南定义的血压分级与不良事件的关系》文中研究指明目的:2017年,美国心脏病学会和美国心脏协会（American College of Cardiology and American Heart Association,ACC/AHA）主要基于收缩压干预试验（Systolic Blood Pressure Intervention Trial,SPRINT）和多项荟萃分析,将一级高血压重新定义为收缩压（Systolic Blood Pressure,SBP）130-139 mm Hg或舒张压（Diastolic Blood Pressure,DBP）为80-89 mm Hg。然而,SPRINT患者的年龄限制在50岁以上,其他多项荟萃分析也主要针对老年人群。目前,国内外仍缺少针对50岁以下人群血压分级尤其是一级高血压与不良事件关系的研究。因此,本研究旨在研究由2017年ACC/AHA指南定义的血压分级尤其是一级高血压与50岁以下成人发生不良事件的风险之间的关系。研究方法:本研究选取了年龄在50岁以下的,并且基线没有心血管疾病（Cardiovascular Diseases,CVD）病史的20,072名成人。根据2017 ACC/AHA指南,将参与者分为四类:正常血压（SBP<120mm Hg和DBP<80mm Hg）,血压升高（120mm Hg≤SBP≤129mm Hg和DBP<80mm Hg）,一级高血压（130mm Hg≤SBP≤139mm Hg或80≤DBP≤89mm Hg）和二级高血压（SBP≥140mm Hg/DBP≥90mm Hg或服用降压药）。本研究结果为不良事件,包括全因死亡,CVD死亡,脑卒中和心肌梗死（Myocardial Infarction,MI）。采用多因素Cox比例风险模型,以正常血压组为参考,探究血压分级与不良事件的关系,计算危险比（Hazard Ratio,HR）和95%置信区间（Confidence Interval,CI）。我们建立了三个模型:模型1未调整任何变量;模型2进行了性别,年龄,种族和教育水平的调整;模型3在模型2的基础上调整了基线BMI,当前吸烟,当前饮酒,降压治疗,身体活动,糖尿病和高脂血症病史以及高血压家族病史。结果:经过12.5年的随访,共发生777例全因死亡,299例CVD死亡,830例脑卒中和141例MI。与正常血压相比,血压升高与全因死亡,CVD死亡,脑卒中和MI无关,HR（95%CI）分别为0.88（0.67,1.16）,0.96（0.58,1.58）,1.18（0.87,1.60）和0.71（0.34,1.47）。在未经调整的模型中,一级高血压的全因死亡HR（95%CI）为1.38（1.13-1.70）,CVD死亡为1.74（1.20-2.53）,脑卒中为1.78（1.40-2.26）和MI为1.63（0.99-2.71）。此外,在调整了性别,年龄和其他潜在的CVD因素后,一级高血压只与脑卒中的发生风险增高有关（HR和95%CI:1.53,1.20-1.95）,而与全因死亡,CVD死亡和MI无关。在对脑卒中亚型进行分析后发现,一级高血压与缺血性脑卒中和出血性脑卒中发生风险升高均相关。结论:2017年ACC/AHA高血压指南定义的一级高血压与脑卒中发生风险升高相关。一级高血压人群应该积极关注自身血压从而降低脑卒中的发生风险。
二、Study of relationship between pulse pressure and mortality from all the causes, CVD and CVA（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、Study of relationship between pulse pressure and mortality from all the causes, CVD and CVA（论文提纲范文）
（1）体育院校大学生心血管代谢风险影响因素分析及诊断模型构建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 中英文缩略词表 |
| 前言 |
| 1.研究背景 |
| 2.问题的提出 |
| 3.研究目的 |
| 文献综述 |
| 1.心血管疾病的流行情况 |
| 2.心血管疾病的危险因素 |
| 2.1 心血管疾病的不可控因素 |
| 2.1.1 年龄与心血管疾病 |
| 2.1.2 性别与心血管疾病 |
| 2.1.3 种族与心血管疾病 |
| 2.1.4 家族史、基因与心血管疾病 |
| 2.2 心血管疾病的可控因素 |
| 2.2.1 高血压与心血管疾病 |
| 2.2.2 糖尿病与心血管疾病 |
| 2.2.3 血脂异常与心血管疾病 |
| 2.2.4 超重、肥胖与心血管疾病 |
| 2.2.5 饮食与心血管疾病 |
| 2.2.6 吸烟、饮酒与心血管疾病 |
| 2.2.7 体力活动与心血管疾病 |
| 2.2.8 身体素质与心血管疾病 |
| 3.心血管代谢风险 |
| 3.1 心血管代谢风险的评估 |
| 3.1.1 心血管代谢风险评估标准 |
| 3.2 体脂率、身体素质与心血管代谢风险的关系 |
| 4.展望 |
| 第一部分 体育院校大学生心血管代谢风险流行特征 |
| 1.对象与方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.1.1 纳入标准 |
| 1.1.2 排除标准 |
| 1.2 体格检查 |
| 1.2.1 身高、体重 |
| 1.2.2 BMI |
| 1.2.3 血压 |
| 1.3 血液收集与生化指标的测定 |
| 1.3.1 空腹静脉血采集 |
| 1.3.2 血液生化指标测定 |
| 1.4 心血管代谢风险定义 |
| 1.5 身体成分 |
| 1.6 统计方法 |
| 2.实验结果 |
| 2.1 受试者基本情况 |
| 2.2 体育院校大学生心血管代谢风险异常检出率 |
| 2.3 大学生心血管代谢风险异常的性别差异 |
| 2.4 大学生心血管代谢风险异常的BMI差异 |
| 2.5 大学生心血管代谢风险异常的体脂率差异 |
| 2.6 大学生心血管代谢风险异常的专业差异 |
| 2.7 体育生心血管代谢风险的运动项目差异 |
| 3.分析与讨论 |
| 3.1 成年初期大学生的基本特点 |
| 3.2 青年人群心血管代谢风险的流行率 |
| 3.3 性别对心血管代谢风险的影响 |
| 3.4 BMI对心血管代谢风险的影响 |
| 3.5 体脂率对心血管代谢风险的影响 |
| 3.6 运动项目对心血管代谢风险的影响 |
| 4.小结 |
| 第二部分 体育院校大学生心血管代谢风险影响因素 |
| 1.对象与方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.1.1 纳入标准 |
| 1.1.2 排除标准 |
| 1.2 体格检查 |
| 1.2.1 身高、体重 |
| 1.2.2 BMI |
| 1.2.3 血压 |
| 1.3 问卷调查 |
| 1.3.1 健康行为 |
| 1.3.2 饮食习惯 |
| 1.4 体力活动 |
| 1.5 身体成分 |
| 1.6 身体素质 |
| 1.6.1 握力 |
| 1.6.2 最大肺活量 |
| 1.6.3 全身反应时 |
| 1.6.4 坐位体前屈 |
| 1.6.5 闭眼单脚站立 |
| 1.6.6 最大摄氧量 |
| 1.6.7 仰卧起坐 |
| 1.6.8 立定跳远 |
| 1.7 血液收集与生化指标的测定 |
| 1.7.1 空腹静脉血采集 |
| 1.7.2 血液生化指标测定 |
| 1.8 心血管代谢风险定义 |
| 1.9 统计方法 |
| 2.实验结果 |
| 2.1 受试者基本情况 |
| 2.2 总人群心血管代谢风险影响因素分析 |
| 2.2.1 总人群心血管代谢风险影响因素基本情况 |
| 2.2.2 总人群心血管代谢风险的单因素逻辑回归 |
| 2.2.3 总人群心血管代谢风险的多因素逻辑回归 |
| 2.3 体育生心血管代谢风险影响因素分析 |
| 2.3.1 体育生心血管代谢风险影响因素基本情况 |
| 2.3.2 体育生心血管代谢风险的单因素逻辑回归 |
| 2.3.3 体育生心血管代谢风险的多因素逻辑回归 |
| 2.4 非体育生心血管代谢风险影响因素分析 |
| 2.4.1 非体育生心血管代谢风险影响因素基本情况 |
| 2.4.2 非体育生心血管代谢风险的单因素逻辑回归 |
| 2.4.3 非体育生心血管代谢风险的多因素逻辑回归 |
| 2.5 体育院校大学生心血管代谢风险影响因素小结 |
| 3.分析与讨论 |
| 3.1 健康行为和饮食习惯与心血管代谢风险的关联关系 |
| 3.2 体力活动与心血管代谢风险的关联关系 |
| 3.3 身体脂肪与心血管代谢风险的关联关系 |
| 3.4 身体素质与心血管代谢风险的关联关系 |
| 4.小结 |
| 第三部分:体脂率和身体素质与大学生心血管代谢风险的关联关系 |
| 1.对象与方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.1.1 纳入标准 |
| 1.1.2 排除标准 |
| 1.2 体格检查 |
| 1.2.1 身高、体重 |
| 1.2.2 BMI |
| 1.2.3 血压 |
| 1.3 身体成分 |
| 1.4 身体素质 |
| 1.4.1 握力 |
| 1.4.2 最大摄氧量 |
| 1.4.3 身体素质分数计算 |
| 1.5 血液收集与生化指标的测定 |
| 1.5.1 空腹静脉血采集 |
| 1.5.2 血液生化指标测定 |
| 1.6 心血管代谢风险分数计算 |
| 1.7 统计方法 |
| 2.实验结果 |
| 2.1 受试者基本情况 |
| 2.2 身体成分和身体素质与大学生心血管代谢风险的相关性分析 |
| 2.3 体脂率联合身体素质与大学生心血管代谢风险的关联关系 |
| 2.4 体脂率在身体素质与心血管代谢风险之间的中介效应 |
| 2.5 身体素质在体脂率与心血管代谢风险之间的中介效应 |
| 3.分析与讨论 |
| 3.1 体脂率和身体素质对健康的重要作用 |
| 3.2 体脂率和身体素质与心血管代谢风险的关联关系 |
| 3.3 体脂率在身体素质与心血管代谢风险的中介效应 |
| 4.小结 |
| 第四部分:体脂率和身体素质诊断大学生心血管代谢风险的模型构建 |
| 1.对象与方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.1.1 纳入标准 |
| 1.1.2 排除标准 |
| 1.2 体格检查 |
| 1.2.1 身高、体重 |
| 1.2.2 BMI |
| 1.2.3 血压 |
| 1.3 身体成分 |
| 1.4 身体素质 |
| 1.4.1 握力 |
| 1.4.2 最大摄氧量 |
| 1.5 血液收集与生化指标的测定 |
| 1.5.1 空腹静脉血采集 |
| 1.5.2 血液生化指标测定 |
| 1.6 心血管代谢风险定义 |
| 1.7 统计方法 |
| 2.实验结果 |
| 2.1 体育生男生心血管代谢风险的诊断模型构建 |
| 2.1.1 体脂率和身体素质诊断体育生男生心血管代谢风险的最佳切点 |
| 2.1.2 体脂率、身体素质以及联合指标在诊断体育生男生心血管代谢风险中的作用比较 |
| 2.2 体育生女生心血管代谢风险的诊断模型构建 |
| 2.2.1 体脂率和身体素质诊断体育生女生心血管代谢风险的最佳切点 |
| 2.3 非体育生男生心血管代谢风险的诊断模型构建 |
| 2.3.1 体脂率和身体素质诊断非体育生男生心血管代谢风险的最佳切点 |
| 2.3.2 体脂率、身体素质以及联合指标在诊断非体育生男生心血管代谢风险中的作用比较 |
| 2.4 非体育生女生心血管代谢风险的诊断模型构建 |
| 2.4.1 体脂率和身体素质诊断非体育生女生心血管代谢风险的最佳切点 |
| 2.4.2 体脂率、身体素质以及联合指标在诊断非体育生女生心血管代谢风险中的作用比较 |
| 3.分析与讨论 |
| 3.1 体脂率在诊断心血管代谢风险中的作用 |
| 3.2 身体素质在诊断心血管代谢风险中的作用 |
| 3.3 体脂率和身体素质在诊断心血管代谢风险中的作用比较 |
| 4.小结 |
| 全文总结 |
| 1 主要结论 |
| 2 研究创新点 |
| 3 局限性 |
| 4 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 一、大学本科至研究生学习经历 |
| 二、攻读博士学位论文期间科研经历 |
| 三、伦理委员会审批表 |
| 四、受试者知情同意书 |
| 五、健康行为量表 |
（2）肾小球滤过功能受损与绝经后2型糖尿病患者心脏重构的相关性（论文提纲范文）
| 英汉缩略语名词对照 |
| 摘要 |
| abstract |
| 前言 |
| 1 资料与方法 |
| 2 结果 |
| 3 讨论 |
| 全文小结 |
| 参考文献 |
| 文献综述 糖尿病患者心血管死亡率增加的相关机制 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 |
（3）中国社区高血压患者无创中心动脉收缩压与首发脑卒中风险的关系（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 中英文缩略词表 |
| 第1章 引言 |
| 第2章 研究对象与方法 |
| 2.1 研究设计与研究对象 |
| 2.2 基线研究资料收集 |
| 2.2.1 问卷调查 |
| 2.2.2 体格检查 |
| 2.2.3 实验室检查 |
| 2.3 血压测量 |
| 2.3.1 外周血压测量 |
| 2.3.2 中心动脉压测量 |
| 2.4 终点事件 |
| 2.5 研究指标定义 |
| 2.6 统计学方法 |
| 第3章 研究结果 |
| 3.1 基线特征 |
| 3.2 cSBP和 bSBP与脑卒中的关系 |
| 3.3 cSBP和 bSBP对脑卒中预测价值比较 |
| 3.4 联合作用 |
| 第4章 讨论 |
| 4.1 cSBP与脑卒中的关系 |
| 4.2 cSBP较 bSBP预测脑卒中能力更强 |
| 4.3 cSBP和 bSBP联合预测脑卒中 |
| 4.4 本研究的局限性 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 综述 中心动脉压与心血管疾病关系的研究进展 |
| 参考文献 |
（4）单核细胞/淋巴细胞比值与腹膜透析患者心血管事件及死亡的相关性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 前言 |
| 第二章 对象与方法 |
| 2.1 研究对象 |
| 2.2 一般资料与临床数据 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.4 统计学分析 |
| 第三章 结果 |
| 3.1 一般人口学资料与实验室数据 |
| 3.2 MLR与CAPD患者各研究因素的相关性分析 |
| 3.3 MLR与心血管事件 |
| 3.4 MLR与死亡风险 |
| 第四章 讨论 |
| 第五章 结论 |
| 参考文献 |
| 英文缩略词表 |
| 致谢 |
（5）AIP[lg（TG/HDL-C）]与功能性和结构性动脉粥样硬化相关性研究 ——基于中国H型高血压登记研究的见解（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 中英文缩略词表 |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 动脉粥样硬化流行病学 |
| 1.1.2 动脉粥样硬化形成机制及危害 |
| 1.1.3 高血压病流行病学 |
| 1.1.4 动脉粥样硬化指数(AIP) |
| 1.1.5 动脉粥样硬化的评估 |
| 1.1.6 AIP与动脉粥样硬化研究现状 |
| 1.2 科学问题及研究目的 |
| 1.2.1 科学问题 |
| 1.2.2 研究意义与目的 |
| 第2章 研究对象与方法 |
| 2.1 研究设计与研究对象 |
| 2.1.1 入选标准如下 |
| 2.1.2 排除标准如下 |
| 2.2 流行病学调查 |
| 2.2.1 问卷调查 |
| 2.2.2 人体参数测量方法 |
| 2.2.3 血压测量和心电图检查 |
| 2.2.4 血样标本采集 |
| 2.3 生化实验室检查 |
| 2.3.1 估算的肾小球滤过率(e GFR)计算公式 |
| 2.3.2 血浆致动脉粥样硬化指数计算公式 |
| 2.4 baPWV和 ABI测量 |
| 2.5 质量控制 |
| 2.6 统计学方法 |
| 第3章 研究结果 |
| 3.1 研究对象的基线资料 |
| 3.2 传统心血管危险因素的单因素分析 |
| 3.2.1 baPWV单因素分析 |
| 3.2.2 ABI与各变量单因素分析 |
| 3.3 AIP与 baPWV和 ABI的多因素线性回归分析 |
| 3.3.1 AIP与 baPWV的多因素线性回归分析 |
| 3.3.2 AIP与 ABI的多因素线性回归分析 |
| 3.4 AIP与升高的 baPWV和低ABI的 logistic回归分析 |
| 3.4.1 AIP与升高的 baPWV的 logistic回归分析 |
| 3.4.2 AIP与低ABI的 logistic回归分析 |
| 3.5 亚组分析 |
| 3.5.1 AIP与 baPWV的分层分析和交互作用检验 |
| 3.5.2 AIP与 ABI的分层分析和交互作用检验 |
| 第4章 讨论 |
| 4.1 AIP与功能性动脉粥样硬化 |
| 4.2 AIP与结构性动脉粥样硬化 |
| 4.3 AIP与功能性和结构性动脉粥样硬化 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 展望 |
| 第6章 本研究的创新性和不足 |
| 6.1 研究的主要创新 |
| 6.2 研究存在的不足 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 综述 无创外周血管生物标志物研究进展 |
| 参考文献 |
（7）原发性醛固酮增多症临床特点、预后与心血管疾病危险因素研究（论文提纲范文）
| 第一部分 原发性醛固酮增多症合并肾动脉狭窄的临床特点分析 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 第二部分 基于肾上腺静脉取血证实的单侧原发性醛固酮增多症患者的远期预后研究 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 第三部分 原发性醛固酮增多症患者发生心血管疾病的危险因素分析:一项基于中国人群的回顾性研究 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 文献综述 原发性醛固酮增多症的诊断、治疗和预后研究进展 |
| 参考文献 |
| 中英文缩略词对照表 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（8）脉压及脉压指数与糖尿病心肌病患者心脏结构和功能的相关性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1 糖尿病心肌病研究背景 |
| 2 糖尿病心肌病的定义 |
| 3 糖尿病心肌病特点 |
| 4 糖尿病心肌病发病机制 |
| 5 糖尿病心肌病预后及治疗意义 |
| 6 糖尿病心肌病研究意义 |
| 7 本章小结 |
| 第二章 脉压及脉压指数与糖尿病心肌病的相关性 |
| 1 引言 |
| 2 脉压及脉压指数 |
| 2.1 脉压 |
| 2.2 .脉压指数 |
| 3 本章小结 |
| 第三章 研究方法与结果 |
| 1 引言 |
| 2 研究对象与方法 |
| 2.1 研究对象 |
| 2.2 病例纳入标准 |
| 2.3 病例排除标准 |
| 2.4 研究方法 |
| 2.5 统计学方法 |
| 3.结果 |
| 3.1 DCM组和对照组基线资料比较 |
| 3.2 DCM组和对照组心超参数比较 |
| 3.3 DCM正常脉压组与高脉压组及对照组患者的脉压和心超参数比较 |
| 3.4 DCM患者的脉压及脉压指数与心超参数相关性分析 |
| 3.5 DCM患者相关因素Logistic分析 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 存在的局限性 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 综述 |
| 参考文献 |
| 附录 (攻读学位期间发表论文目录) |
（9）不同年龄血液透析患者血清碱性磷酸酶水平与预后的关系（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号说明 |
| 前言 |
| 材料与方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 文献综述 血清碱性磷酸酶和临床相关疾病的研究进展 |
| 综述参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
| 个人简介 |
| 开题、中期及学位论文答辩委员组成 |
（10）50岁以下成人由2017ACC/AHA指南定义的血压分级与不良事件的关系（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 英文缩略语 |
| 1 前言 |
| 2 材料和方法 |
| 2.1 研究人群 |
| 2.2 基线信息 |
| 2.2.1 基线变量收集 |
| 2.2.2 基线相关变量的测量与计算 |
| 2.2.3 基线相关变量的定义 |
| 2.3 随访信息 |
| 2.4 终点事件定义 |
| 2.4.1 全因死亡 |
| 2.4.2 CVD死亡 |
| 2.4.3 MI |
| 2.4.4 脑卒中 |
| 2.5 质量控制 |
| 2.6 统计分析 |
| 2.7 技术路线图 |
| 3 结果 |
| 3.1 研究对象基本情况 |
| 3.2 一般情况 |
| 3.3 不同血压分级的不良事件发病率 |
| 3.4 不同血压分级与不良事件发病风险的关系 |
| 4 讨论 |
| 4.1 一级高血压与不良事件的关系分析 |
| 4.2 本研究优势及局限性 |
| 5 结论 |
| 本研究创新的自我评价 |
| 参考文献 |
| 综述 高血压前期与心血管疾病关系的研究进展 |
| 参考文献 |
| 社会实践 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
四、Study of relationship between pulse pressure and mortality from all the causes, CVD and CVA（论文参考文献）
- [1]体育院校大学生心血管代谢风险影响因素分析及诊断模型构建[D]. 田倩倩. 上海体育学院, 2021(09)
- [2]肾小球滤过功能受损与绝经后2型糖尿病患者心脏重构的相关性[D]. 宋星. 重庆医科大学, 2021(01)
- [3]中国社区高血压患者无创中心动脉收缩压与首发脑卒中风险的关系[D]. 丁聪聪. 南昌大学, 2021(01)
- [4]单核细胞/淋巴细胞比值与腹膜透析患者心血管事件及死亡的相关性研究[D]. 范翠玲. 南方医科大学, 2021
- [5]AIP[lg（TG/HDL-C）]与功能性和结构性动脉粥样硬化相关性研究 ——基于中国H型高血压登记研究的见解[D]. 尹绢. 南昌大学, 2021(01)
- [6]腹膜透析患者颈股动脉脉搏波传导速度的影响因素及对预后的预测价值[J]. 徐奕玫,严豪,俞赞喆,李振元,马大骅,沈亦蔚,苏新玙,袁江姿,倪兆慧,方炜. 中华肾脏病杂志, 2021(04)
- [7]原发性醛固酮增多症临床特点、预后与心血管疾病危险因素研究[D]. 孟旭. 北京协和医学院, 2021(02)
- [8]脉压及脉压指数与糖尿病心肌病患者心脏结构和功能的相关性研究[D]. 尚依一. 昆明理工大学, 2021(02)
- [9]不同年龄血液透析患者血清碱性磷酸酶水平与预后的关系[D]. 庞艳. 宁夏医科大学, 2021(02)
- [10]50岁以下成人由2017ACC/AHA指南定义的血压分级与不良事件的关系[D]. 刘思彤. 中国医科大学, 2021(02)