海南百岁老人抑郁症状对死亡与寿命影响的前瞻性队列研究

目的分析海南百岁老人抑郁症状与全因死亡风险间的关联。方法基于中国海南百岁老人队列研究, 对纳入基线且资料完整的1 002人随访其生存与死亡结局。抑郁症状根据简易老年抑郁量表(GDS-15)调查获得评分, 并划分成正常(≤5分)、轻度抑郁(6～9分)和重度抑郁(≥10分)。采用Cox比例风险回归模型分析抑郁症状与全因死亡风险间的关联强度。结果截至2021年5月31日, 随访时间M(Q1, Q3)为4.16(1.31, 5.04)年, 死亡人数为522人, 死亡密度为152.39/1 000人年。多因素Cox比例风险回归分析结果显示, 在控制人口社会学特征、生活方式等协变量后, GDS-15评分每增加1分, 全因死亡风险增加3.1%(HR=1.031, 95%CI:1.002～1.061);与正常百岁老人相比, 重度抑郁者死亡风险增高35.9%(HR=1.359, 95%CI:1.023～1.806), 重度抑郁者平均减寿1.94年。在女性百岁老人中, 相比于正常组, 轻度抑郁和重度抑郁组死亡风险分别增加29.3%(HR=1.293, 95%CI:1.053～1.590)和42.3%(HR...     

海南百岁老人营养状况对全因死亡影响的前瞻性队列研究

目的探讨海南百岁老人营养状况与全因死亡风险之间的关系。方法利用中国海南百岁老人队列研究2014-2021年调查数据, 本研究共纳入1 002名基线资料完整的海南百岁老人, 随访其生存与死亡结局。根据简易营养评估量表将百岁老人的营养状况分为营养良好(12～14分)、营养不良风险(8～11分)和营养不良(0～7分)3组。利用Kaplan-Meier曲线评估百岁老人的生存状况;利用Cox比例风险回归模型评估营养状况与全因死亡之间的关联。结果 2021年5月31日随访结束后, 共发现522名百岁老人死亡, 7年全因死亡率为52.10%(522/1 002)。与营养良好组相比, 营养不良导致的平均减寿为0.62年。生存分析显示, 营养不良组全因死亡率高于其他组(χ2=16.45, P<0.001)。多因素Cox比例风险回归分析结果显示, 与营养良好的百岁老人相比, 营养不良组全因死亡风险更高(HR=1.65, 95%CI:1.18～2.31)。亚组分析发现女性百岁老人该关联更为显著。结论营养不良与海南百岁老人高全因死亡风险相关, 提示应及时评估和关注百岁老人特别是女性老人营养状况对其健康长...     

海南百岁老人12项肥胖相关指标与全因死亡的关联研究

目的描述和分析BMI、腰围、腰臀比、腰高比、小腿围、腰围小腿围比值(WCR)、脂质蓄积指数(LAP)、内脏脂肪指数(VAI)、中国内脏脂肪指数(CVAI)、身体形态指数、中国身体形态指数(CABSI)和身体圆度指数与海南百岁老人全因死亡间的关联。方法整群抽样方法抽取的海南百岁老人共1 002人。随访时间的M(Q1, Q3)为4.16(1.31, 5.04)年, 结局为全因死亡, 使用Cox比例风险回归分析各肥胖相关身体测量指标与全因死亡的关联, 并使用受试者工作特征曲线曲线下面积(AUC)进行比较。结果总人群中小腿围对全因死亡的判定能力最强, AUC为0.61(95%CI:0.57～0.64), 分性别结果与总人群一致(P<0.05)。WCR次之(AUC为0.58), 再次是BMI、LAP和腰围, AUC分别为0.55、0.55和0.54, 而CABSI、腰臀比和VAI的判定能力较弱, AUC分别为0.51、0.50和0.50。结论本研究比较了12项肥胖相关指标与海南百岁老人全因死亡间的关联, 发现小腿围的预测判定能力最好, 且呈剂量反应关系, 提示可作为长寿老人死亡风险预测的参...     

海南百岁老人血压水平及相关因素与全因死亡关联的前瞻性队列研究

目的探讨我国海南百岁老人SBP及DBP水平及相关因素与全因死亡之间的关联。方法数据来自中国海南百岁老人队列研究, 采用前瞻性队列研究方法, 纳入1 002名百岁老人。采用Cox比例风险回归模型, 分析SBP和DBP水平及相关影响因素对全因死亡的影响。结果截至2021年5月31日, 中位随访时间为4.16年, 死亡密度为15.24/100人年。人群按照SBP、DBP四等分后, SBP的Q1组和DBP的Q2组死亡密度最低(分别为12.73/100人年和14.10/100人年)。在总人群中, SBP水平与Q1组相比, Q2、Q3、Q4组与全因死亡均呈正相关。在女性中, SBP以Q1组为参考值, Q2、Q3和Q4组与死亡关联的HR值分别为1.343、1.355和1.420;DBP以Q2组作为参考值, Q1、Q3、Q4组与死亡关联的HR值分别为1.468、1.800和1.504, 大致呈\"U\"形相关。交互作用分析发现, SBP与BMI之间存在相乘交互作用。结论海南百岁老人的SBP和DBP水平与全因死亡存在关联;百岁老人的DBP可能存在死亡风险较低的适宜水平及范围;不同BMI状态可能影响血压水平与...     

海南百岁老人主要健康指标及其与生存质量的关联研究

百岁老人作为研究健康老龄化的\"模板人群\", 探索其健康长寿特征及其相关影响因素, 有助于探讨我国人口老龄化背景下实现健康长寿的可能路径。近年来, 包括中国海南百岁老人队列研究(CHCCS)在内的长寿人群观察性研究报道了百岁老人主要健康特征与生存质量的关联。本文旨在综述CHCCS近年来发现的相关研究证据并结合国内同类研究结果进行分析。其中主要健康指标包括血压、血脂、血糖、血红蛋白、身体测量指标和肾功能等;生存质量及健康结局包括饮食、营养、健康相关生活质量、日常活动能力、老年综合征等。以期为制定健康老龄化政策提供相关人群流行病学证据。     

海南女性百岁老人性激素水平与全因死亡的关联分析

目的 探讨海南女性百岁老人性激素分布特征及与全因死亡的关系。方法 研究对象来自中国海南百岁老人队列研究,共717名符合条件的女性百岁老人纳入分析。采用Kaplan-Meier法绘制生存曲线,Cox比例风险回归模型分析性激素与生存时间的关系。结果 海南女性百岁老人雌二醇和孕酮的M(Q₁,Q₃)为32.60(18.40,58.70)pmol/L和0.62(0.32,1.01)nmol/L。存活组与死亡组雌二醇(pmol/L)和孕酮(nmol/L)分别为26.65 vs. 37.80、0.54 vs. 0.69,差异有统计学意义(P<0.05)。Cox比例风险回归模型分析结果显示,雌二醇和孕酮与死亡关联差异有统计学意义(P<0.05),雌二醇Q₄组的风险比(HR)值为1.58(95%CI:1.17~2.15),孕酮Q₃和Q₄组的HR值分别为1.53(95%CI:1.10~2.12)和1.63(95%CI:1.15~2.32)。亚组和交互分析结果显示,雌二醇与高血压、糖尿病和低HDL-C血症差异有统计学意义(P<0.05),且孕酮与糖尿病存在交互作用(P=0.016),睾酮与低HDL-C血症存在交互作用(P=0.034)。结论 海南女性百岁老人雌激素水平与较高的死亡风险有关,且与心血管代谢疾病(如糖尿病、高血压、脂代谢异常)的发病风险增加有关。     

血清高密度脂蛋白胆固醇水平与心脑血管疾病死亡的相关性

目的分析血清高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)水平与心脑血管疾病死亡的相关性。方法选取2009—2014年在浙江省宁波市鄞州区卫生信息大数据平台建档的18岁以上且有完整基线资料的71 618名居民作为研究对象。根据血清HDL-C水平将研究对象分组:低水平组(HDL-C<1.0 mmol/L);中水平组(1.0 mmol/L≤HDL-C<1.5 mmol/L);中高水平组(1.5 mmol/L≤HDL-C<2.0 mmol/L);高水平组(HDL-C≥2.0 mmol/L), 利用Cox比例风险模型分析HDL-C不同水平组人群心脑血管疾病死亡的风险比。结果研究对象累计随访427 989.4人年, 随访时间(5.98±1.04)年, 随访期间共有799例患者死于心脑血管疾病。调整混杂因素后, 以HDL-C中高水平组为参照, 低水平组患者心脑血管疾病死亡的HR(95%CI)为1.43(1.13～1.82), 中水平组患者心脑血管疾病死亡的HR(95%CI)为1.22(1.02～1.46)。结论 HDL-C<1.5 mmol/L会增加人群心脑血管疾病死亡的风险, HDL-...     

大型自然人群队列示范研究进展与成果

中国慢性病前瞻性研究(CKB)项目于2004年6月至2008年8月在5个省(浙江、湖南、甘肃、四川、河南)的农村地区和5个省(自治区)(黑龙江、山东、江苏、广西、海南)的城市地区开展基线调查, 共入选512 891名30～79岁调查对象, 完成问卷调查、体格检查及生物样本收集工作。项目于2008年6-10月开展了19 786人的第一次重复调查, 2013年8月至2014年9月开展了25 239人的第二次重复调查。2016年, 在国家重点研发计划\"精准医学研究\"重点专项支持下, CKB基于多年工作基础开展了大型自然人群队列示范研究。CKB项目在2020年8月至2021年12月开展了第三次调查, 完成25 087人的调查工作, 包括问卷调查(在基线调查内容上增加了老龄化相关问题)、体格检查以及血液、尿液、唾液、粪便等生物样本采集。截至2022年6月, 项目对全部队列人群平均开展随访已达15年, 累计观察770万人年, 收集死亡事件7.4万人, 医保结局事件37.1万人(累计279.5万人次), 主动随访事件1.1万人(累计1.2万人次), 发病监测事件10.0万人(累计14.7万人次)。C...     

北京60岁及以上老年人吸烟状况与死亡风险的关联研究

目的分析北京城乡老年人群吸烟状况与相关死亡风险间的关联。方法基于北京城乡老年人群健康综合研究2009—2014年的队列数据, 纳入符合标准的60岁及以上老年人群4 499名, 随访其生存与死亡结局。采用Cox比例风险模型分析吸烟状态、吸烟指数、戒烟年数与死亡风险间的关联。结果 4 499名研究对象年龄M(IQR)为70.00(10.00)岁, 其中男性1 814名(40.32%);从不吸烟者、戒烟者和现在吸烟者分别有69.50%(3 127/4 499)、13.20%(594/4 499)和17.30%(778/4 499)。多因素Cox回归分析结果显示, 调整人口社会学特征、生活方式等混杂因素后, 以从不吸烟者为参照, 戒烟者全因死亡风险增加30.6%[HR(95%CI):1.306(1.043～1.636)];现在吸烟者全因、恶性肿瘤和肺癌死亡风险的HR(95%CI)分别增加50.0%[HR(95%CI):1.500(1.199～1.877)]、80.3%[HR(95%CI):1.803(1.226～2.652)]和212.6%[HR(95%CI):3.126(1.626～6.01...     

中国10个地区老年人长寿影响因素的前瞻性队列研究

目的分析影响中国人群长寿的社会人口学特征和生活方式相关因素。方法基于中国慢性病前瞻性研究(CKB), 排除1938年12月31日之后出生者, 纳入分析51 870人, 将到达年龄定义为研究对象在随访期间死亡时的年龄或截至2018年12月31日的年龄, 根据到达年龄对研究对象进行分组:非长寿组(80岁以前死亡)和长寿组(到达年龄≥80岁), 长寿组进一步分组为长寿但死亡、长寿且存活。社会人口学和生活方式信息为2004-2008年基线调查时采集。采用无序多分类logistic回归模型分析暴露因素与结局的关联, 以非长寿组为参照组。结果纳入分析的51 870人的基线年龄范围为65～79岁, 经过(10.2±3.5)年的随访, 38 841人长寿, 其中30 354人存活。以男性、农村人群、非在婚者、家庭年收入<10 000元者和小学及以下文化程度者为参照, 女性、城市人群、在婚者、家庭年收入≥20 000元者、大专及以上文化程度者长寿且存活的OR值(95%CI)分别为1.68(1.58～1.78)、1.69(1.61～1.78)、1.15(1.10～1.21)、1.44(1.36～1....     

基线心率对中国北方成年人群全因死亡率的影响

目的探讨基线心率水平对人群全因死亡的影响.方法选取参加2006-2007年度开滦集团健康体检有完整心电图资料且心率在40 ～ 120次/分、无心肌梗死和脑卒中病史93 716人为研究对象,研究随访期为2006年7月至2010年12月,平均随访时间(47.5±4.3)个月,随访期间每6个月收集一次全因死亡事件.结果(1)总人群心率60 ～ 69次/分组累积死亡率最低为1.61%;男性心率60～ 69次/分组累积死亡率最低为1.78%;女性心率<50次/分组中没有发生全因死亡事件,80～89次/分组累积死亡率最低为0.60%.(2)Cox风险比例模型结果显示总人群心率70～ 79次/分组、80～ 89次/分组、90 ～ 99次/分组和≥100次/分组发生全因死亡的RR值(95%CI)分别为1.187(1.039 ～ 1.336)、1.392(1.185～1.636)、1.733(1.404 ～ 2.139)和2.716(2.171～3.398),男性人群各心率组发生全因死亡的RR值(95%CI)分别为1.227(1.067 ～ 1.410)、1.481 (1.254～1.750)、1.754(1.406 ～ 2.188)、2.831(2.245～ 3.571),女性人群以心率80～ 89次/分组作为对照组,心率60～ 69次/分组、70～79次/分组和≥100次/分组发生全因死亡的RR值(95%CI)分别为0.671(0.568～ 0.793)、0.825(0.703～ 0.970)、1.925(1.512 ～2.453).结论心率≥70次/分后,随心率增加发生全因死亡事件率增加.心率与发生全因死亡的风险比呈J形曲线关系.     

中国海南百岁老人队列研究:研究设计及初步结果

目的 调查海南百岁老年人群的健康状况、功能状态、精神心理、卫生需求等其他长寿相关的流行病学特征及其主要影响因素,以探讨长寿及衰老的自然历程及相关机制。方法 中国海南百岁老人队列研究（CHCCS）是一项基于社区人群,具有问卷信息、身体测量、生物标本、临床影像等数据库和生物样本资料的全省百岁老人全样本的前瞻性队列研究。2014-2017年为基线调查,根据海南省民政部门提供的百岁老人户籍信息,对全省18市（县）百岁老人和5市（县）高龄对照老人进行入户调查,调查内容主要包括问卷访谈、体格检查和生物标本采集。计划每2年随访1次其患病与生存现状。结果 在海南省民政部门2014年提供的百岁老人名单中,1 473位百岁老人健在并可取得联系。截至2016年12月,其中的268人去世,203人拒访,1 002位百岁老人同意参加本研究。本文对海南百岁老人队列2014-2016年完成调查且资料完整的722例百岁老人的基线数据进行了初步分析,其平均年龄为（102.7±2.7）岁,女性占83.0%、丧偶占88.8%、汉族占84.5%、与家人同居者占87.8%、文盲占89.7%、农民占81.0%。结论 CHCCS将提供我国及亚洲最大样本的长寿人群的数据资料,并抢救性采集其珍稀的生物样本资源,为我国长寿、衰老及健康老龄化研究提供多学科交叉的技术平台和研究基地。     

山西营养与慢性病家庭队列人群体质指数与死亡率的关系

目的 分析山西营养与慢性病家庭队列人群BMI与总死亡率的关系。方法 以\"2002年中国居民营养与健康状况调查\"山西省调查人群为基线建立队列,于2015年12月至2016年3月对研究对象进行随访调查,对逝者进行死因回顾调查。2002年基线信息完整的≥ 18岁研究对象7 007人,随访到5 360人,随访率为76.5%。将研究对象按BMI分为8组,计算死亡率,以死亡率最低组作为参照,采用Cox比例风险回归模型估计全人群、分性别、年龄（≥ 60岁、<60岁）的各组死亡风险比（HR）及95% CI,模型调整基线年龄、性别、吸烟、饮酒、文化程度等因素,并进行敏感性分析。结果 共随访67 129人年,平均随访12.5年,死亡615人,队列总死亡率为916/10万人年。BMI为26.0~27.9 kg/m²组死亡率最低,以该组为参照组,多因素调整后,BMI<18.5、18.5~19.9、22.0~23.9和≥ 30.0 kg/m²组的死亡风险明显升高,调整HR值（95% CI）分别为1.90（1.26~2.86）、1.68（1.15~2.45）、1.49（1.08~2.06）和1.72（1.07~2.76）。对于≥ 60岁老年人,BMI<18.5 kg/m²组的死亡风险明显升高,调整HR值（95% CI）为1.94（1.20~3.15）。结论 BMI ≤ 19.9、22.0~23.9及≥ 30.0 kg/m²均会增加全因死亡风险。除关注肥胖外,低体重营养不良造成的老年人高死亡风险应特别引起重视。     

中国80岁及以上高龄老人静息心率与全因死亡风险的前瞻性队列研究

目的探讨中国80岁及以上高龄老人静息心率与全因死亡风险的关联。方法采用中国老年健康影响因素跟踪调查(CLHLS)七次(1998、2000、2002、2005、2008、2011和2014年)调查数据。以年龄在80周岁以上的17886名高龄老人为研究对象,通过基线调查收集对象的静息心率次数,并随访研究对象的生存结局和死亡时间。根据研究对象的静息心率次数将其分为6组。采用Cox比例风险模型评估静息心率与死亡风险间的关联,并采用似然比检验分析年龄、性别与静息心率的交互作用。结果17886名研究对象的年龄M(P₂₅,P₇₅)为92(86,100)岁,其中女性10531名(58.9%),共计13598名老年人死亡,死亡密度为195.5/1000人年。多因素Cox比例风险回归模型分析结果显示,与静息心率60~69次/min组相比,静息心率70~79、80~89、90~99、≥100次/min的死亡风险HR(95%CI)值分别为1.06(1.02,1.11),1.09(1.04,1.15),1.23(1.14,1.34),1.25(1.08,1.44)(P值均<0.05)。似然比检验发现,静息心率与年龄存在交互作用(P_交互值=0.011)。结论高龄老人全因死亡的发生风险随静息心率次数的增加而上升,在80~89岁老年人群中相对显著。     

Green tea consumption and cause-specific mortality: Results from two prospective cohort studies in China

Background

Green tea is one of the most widely consumed beverages in Asia. While a possible protective role of green tea against various chronic diseases has been suggested in experimental studies, evidence from human studies remains controversial.