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目的 分析饮茶与肥胖及其交互作用对≥35岁高血压患者血压控制的影响,为提升血压控制率提供科学依据。方法 在常熟市范围内采用多阶段分层整群抽样方法,对≥35岁高血压患者进行问卷调查和体格检查,采用logistic回归模型分析饮茶与肥胖及其交互作用对血压控制的影响。结果 4 728例≥35岁高血压患者中男性2 716例(57.45%),平均年龄为(66.07±9.70)岁。1 392例(29.44%)有饮茶习惯,肥胖者有840例(17.77%),血压控制率为41.39%。在调整混杂因素后,饮茶是高血压患者血压控制的保护因素(OR=0.738),肥胖是血压控制的危险因素(OR=1.350),二者之间存在相乘交互作用(OR=1.453)。结论 应鼓励≥35岁肥胖的高血压患者降低体重和培养饮茶习惯,对血压控制具有协同作用。 相似文献
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目的 了解2型糖尿病患者中正常、高和低踝肱指数(ankle brachial index, ABI)的发生率,并探讨ABI的相关危险因素。方法 2015年7-8月,采用方便抽样的方法,在常熟市随机抽取4个乡镇,以每个乡镇的电子健康档案中的所有糖尿病患者为抽样框进行方便抽样,对抽取的1 320例2型糖尿病患者的临床资料及检查结果进行统计,并进行ABI相关危险因素的分析。结果 1 175例(89.22%)患者ABI值处于正常范围(0.9~1.3),73例(5.54%)患者ABI≤0.9,69例(5.24%)患者ABI≥1.3。≥65岁患者中ABI≤0.9的比例(8.92%)明显高于<65岁患者(1.75%)(P<0.05)。其中与正常ABI组比较,低ABI组年龄(岁)高于正常ABI组(70.65±8.43 vs. 64.16±8.78)、收缩压水平(mmHg)高于正常ABI组(141.74±25.40 vs. 133.72±18.24),饮酒率低于正常ABI组(6.85% vs.19.08%),高ABI组高血压患病率(78.26% vs.62.97%)、城市人口比例(86.96% vs. 74.55%)以及腰围(cm)(90.99±9.45 vs. 87.94±9.37)均高于正常ABI组,差异均有统计学意义(P<0.05);与高ABI组比较,低ABI组年龄(岁)高于高ABI组(70.65±8.43 vs. 63.54±8.54),腰围(cm)(87.52±10.36 vs. 90.99±9.45)、舒张压(kg/m2)(69.29±12.20 vs. 73.56±9.52)、BMI值水平(24.42±3.90 vs. 25.73±3.30)均低于高ABI组,差异有统计学意义(P<0.05)。多因素logistic回归结果显示,年龄(OR=0.918,95%CI:0.889~0.948)、收缩压(OR=0.986,95%CI:0.973~0.998)是ABI降低的独立影响因素,高龄、高收缩压者ABI相对较低;城乡(OR=0.405,95%CI:0.198~0.830,)、腰围(OR=1.032,95%CI:1.004~1.060)、高血压患病情况(OR=1.938,95%CI:1.068~3.515)是ABI升高的独立影响因素,城市、腰围粗、高血压患病率高者ABI相对较高。结论 2型糖尿病患者尤其老年患者ABI异常比例较高,年龄、收缩压、城乡、腰围、高血压患病情况是ABI的独立影响因素,应早期识别其危险因素并采取干预措施以改善糖尿病患者的生活质量。 相似文献
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目的 将随机森林算法用于类风湿性关节炎病例对照研究的高维甲基化数据的分析,并探讨应用效果。方法 实例数据来自基因表达数据库(gene expression omnibus,GEO),检索号为GSE42861,包含354名病例、335名对照,本文选取类风湿性关节炎相关基因区域所在的第9号染色体,共纳入2 433个胞嘧啶-磷酸-鸟嘌呤双核苷酸(cytosine-phosphate-guanine pairs of nucleotides,CpGs)位点。利用随机森林计算变量的重要性评分并排序;对排序后的变量进行逐步随机森林过程,寻找最有可能与结果存在关联的变量子集;对降维后的变量子集进行逐步Logistic回归。结果 逐步随机森林筛选出80个重要的CpG位点,Logistic回归模型中有13个位点具有统计学意义。纳入这些位点建立Logistic回归模型,该模型的预测正确率达88.29%。结论 随机森林算法可以大大减少噪音变量,提高检验效能,适用于高维甲基化数据分析。 相似文献
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目的调查江苏省常熟市社区2型糖尿病(Type 2 diabetes mellitus,T2DM)患者药物治疗率及影响因素,为糖尿病的干预提供科学依据。方法于2013年12月至2014年1月采用多阶段分层整群抽样的方法,对该市已纳入基本公共卫生服务管理并登记的12个乡镇10 246名T2DM患者进行问卷调查、体格检查和实验室检测,其中10 032名患者纳入分析。采用Logistic回归分析影响糖尿病患者药物治疗率的相关因素。结果 10 032例T2DM患者药物治疗率为85.22%。多因素Logistic回归分析显示糖尿病病程、文化程度、糖尿病并发症,中心性肥胖、糖尿病家族史、饮酒是糖尿病患者药物治疗率的独立影响因素。糖尿病病程(以3年组为对照),3~组OR=1.843(95.0%CI:1.596~2.130)、5~组OR=4.255(95.0%CI:3.646~4.965)、≥9组OR=13.307(95.0%CI:10.670~16.594),文化程度(以未接受正规教育为对照),小学组OR=1.272(95.0%CI:1.110~1.457)、初中及以上组OR=1.528,(95.0%CI:1.298~1.798)、糖尿病并发症OR=1.560(95.0%CI:1.336~1.822)、中心性肥胖OR=1.329(95.0%CI:1.177~1.501)、糖尿病家族史OR=1.477(95.0%CI:1.278~1.708)、饮酒OR=0.844(95.0%CI:0.722~0.987)。结论常熟市社区T2DM患者治疗率有待进一步提高,应结合危险因素开展有针对性的干预措施。 相似文献
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