一、肥胖与糖尿病、高血压关系的流行病学研究（论文文献综述）
从祥丰[1]（2021）在《中国11省队列人群脑卒中及其亚型发病状况及影响因素研究》文中认为研究背景和目的脑卒中已成为全球第二大死亡原因。在我国,脑卒中已成为疾病负担最重的疾病。目前我国脑卒中现患人数1300万,约占全球脑卒中患者人数的五分之一。我国脑卒中防控形势依然严峻。有研究发现不同地区、性别等特征人群脑卒中发病及患病存在差异。因此,了解不同特征人群脑卒中发病状况,尽早识别脑卒中及其亚型影响因素是脑卒中防控的基础和关键。目前已有大量的研究证实,年龄、性别、血压水平等是影响脑卒中发生的影响因素。但仍存在一些影响因素,如高血压亚型、糖尿病前期、自评健康等,及影响因素间交互作用与脑卒中及其亚型发病的关系因研究证据不足需要深入分析。脑卒中风险预测模型,能够综合考虑多个影响因素,有效识别脑卒中高风险人群,帮助明确预防重点。但我国基于队列研究的脑卒中风险预测模型仍较少,需要更多队列研究加入。研究目的:（1）利用11省队列数据分析我国不同基线特征人群脑卒中及其亚型发病状况;（2）探索肥胖、糖尿病前期及糖尿病、高血压亚型、血脂异常、自评健康影响因素,以及糖尿病、高血压和血脂异常两两之间的交互作用与脑卒中及其亚型发病的关系;（3）建立适宜的脑卒中发病风险预测模型,用于高效识别脑卒中高风险人群,为建立具有我国特色的脑卒中防控模式提供关键技术。研究方法本研究使用中国成人主要慢性病风险评估体系研究（以下简称“慢病风险评估体系研究”）项目数据。该研究是一项前瞻性队列研究。基线数据来源于2010年中国慢性病及其危险因素监测项目（以下简称“2010年中国慢病监测项目”）。调查内容包括问卷调查、身体测量和实验室检测。慢病风险评估体系研究从2010年中国慢病监测项目中选取11个项目省60个监测点（农村监测点35个,城市监测点25个）共36195名非脑卒中患者构建随访队列。2016-2017年对该基线人群进行随访调查,调查内容包括家庭问卷和个人问卷。结局事件是首发脑卒中,脑卒中亚型包括缺血性脑卒中和出血性脑卒中。连续性资料描述使用x±s,采用t检验或方差分析进行组间差异比较。分类资料描述采用n（%）,采用卡方检验或秩和检验进行组间差异比较。使用发病密度描述发病率,发病率置信区间估计使用泊松分布。率之间比较采用X2检验或Cochrane-Armitage方法。利用Cox 比例风险回归模型进行影响因素分析。敏感性分析时剔除死亡者和第1年内确诊的脑卒中患者,模型调整因素与多因素分析一致。亚组分析交互作用检验采用似然比检验,比较有无交互项模型间差异是否有统计学意义。影响因素间交互作用分析包括相乘交互作用和相加交互作用分析。采用Cox比例风险回归模型进行脑卒中发病风险预测模型拟合,本研究风险预测模型预测年限定为6年。根据未发生结局事件人群的风险预测概率值进行风险等级划分。利用AUC和Brier得分评价模型区分度和校准度。AUC>0.7,则模型区分度良好;Brier得分在0-0.25,则模型校准度良好。内部验证采用十折交叉验证。模型展示采用列线图。以上分析均在SAS9.4（SAS Institute Inc.）和R4.0.2（2020-06-22）软件中进行。双侧检验,以P<0.05为差异有统计学意义。研究结果1.研究对象基本情况2010年基线调查36195名研究对象,2016-2017年实际随访27436名研究对象。剔除基线癌症患者、基线腰围缺失者、随访结局缺失者、结局诊断日期错误者、基线BMI和腰围异常者,最终纳入27112名研究对象进入分析。其中死亡者576人（2.1%）,男性12259人（45.2%）,女性14853人（54.8%）。2.脑卒中及其亚型发病状况本研究共发生首次脑卒中事件1333例,其中缺血性脑卒中1128例,出血性脑卒中205例。总人群脑卒中发病率为7.78/1000人年,其中缺血性脑卒中为6.58/1000人年,出血性脑卒中为1.20/1000人年。男性脑卒中发病率为7.73/1000人年,其中缺血性脑卒中为6.36/1000人年,出血性脑卒中为1.37/1000人年。女性脑卒中发病率为7.82/1000人年,其中缺血性脑卒中为6.77/1000人年,出血性脑卒中为1.05/1000人年。男性和女性人群脑卒中及其亚型发病率差异均无统计学意义（均P>0.05）。≥60岁人群脑卒中及其亚型发病率最高;农村地区人群脑卒中及其亚型发病率高于城市地区;东部地区人群脑卒中和缺血性脑卒中发病率高于中部和西部地区（均P<0.05）。3.脑卒中及其亚型影响因素分析肥胖状态与脑卒中发病关系分析显示,分别采用BMI、腰围和腰围身高比三个指标评价肥胖状态,超重和肥胖（BMI<24kg/m2为参照）、中心性肥胖Ⅰ期和Ⅱ期（正常为参照）、腰围身高比在0.46～和≥0.50（<0.46为参照）人群脑卒中发病风险分别增加 17%（95%CI:3%-32%）和 21%（95%CI:3%-42%）、19%（95%CI:2%-38%）25%（95%CI:10%-42%）、18%（95%CI:-2%-42%）和 33%（95%CI:13%-57%）,敏感性分析结果未发生变化。肥胖状态与缺血性脑卒中发病关系分析显示,三个指标评价的肥胖人群缺血性脑卒中发病风险均增加,敏感性分析和亚组分析结果未发生变化。肥胖状态与出血性脑卒中发病关系分析显示,未发现肥胖人群出血性脑卒中发病风险增加,敏感性分析和亚组分析结果未发生变化。高血压亚型与脑卒中发病关系分析显示,以血压正常组为参照,单纯收缩期高血压组、单纯舒张期高血压组、收缩期合并舒张期高血压组脑卒中发病风险分别增加 50%（95%CI:28%-75%）、45%（95%CI:6%-97%）和 125%（95%CI:97%-158%）,敏感性分析仅显示单纯收缩期高血压组（43%,95%CI:22%-68%）和收缩期合并舒张期高血压组（119%,95%CI:91%-151%）脑卒中发病风险增加。高血压亚型与缺血性脑卒中发病关系分析显示,以血压正常为参照,仅发现单纯收缩期高血压组（39%,95%CI:17%-65%）和收缩期合并舒张期高血压组（108%,95%CI:80%-140%）发病风险增加,敏感性分析结果未发生变化。高血压亚型与出血性脑卒中发病关系分析显示,以血压正常组为参照,单纯收缩期高血压组（135%,95%CI:54%-257%）、单纯舒张期高血压组（223%,95%CI:72%-506%）及收缩期合并舒张期高血压组（281%,95%CI:166%-445%）发病风险均增加,敏感性分析结果未发生变化。亚组分析中仅发现年龄对高血压和缺血性脑卒中关系存在效应修饰作用（P交互<0.001）。糖尿病前期及糖尿病与脑卒中发病关系分析显示,以血糖正常组为参照,糖尿病前期组和糖尿病组脑卒中发病风险分别增加4%（95%CI:-10%-20%）和20%（95%CI:4%-40%）,敏感性分析结果未发生变化。糖尿病前期及糖尿病与缺血性脑卒中发病关系分析显示,糖尿病前期组和糖尿病组发病风险分别增加6%（95%CI:-9%-23%）和24%（95%CI:6%-46%）,敏感性分析结果未发生变化,亚组分析仅发现年龄（P交互=0.017）和性别（P交互=0.030）对糖尿病和缺血性脑卒中发病关系存在效应修饰作用。糖尿病前期及糖尿病与出血性脑卒中发病关系分析显示,糖尿病前期组和糖尿病组均未发现发病风险增加,敏感性分析和亚组分析结果未发生变化。血脂异常与脑卒中及其亚型发病关系分析显示,分别以总胆固醇正常组、低密度脂蛋白胆固醇正常组为参照,高胆固醇血症组、高低密度脂蛋白胆固醇血症组均未发现脑卒中及其亚型发病风险增加;以低高密度脂蛋白胆固醇血症组为参照,高密度脂蛋白胆固醇正常组未发现脑卒中及其亚型发病风险降低;仅发现甘油三脂在1.13～mmol/L组（以<1.13 mmol/L为参照）脑卒中和缺血性脑卒中发病风险分别增加20%（95%CI:6%-35%）和18%（95%CI:4%-35%）,敏感性分析结果和亚组分析结果未发生变化。自评健康与脑卒中及其亚型发病关系分析显示,仅自评健康差组（自评健康非常好组为参照）脑卒中、缺血性脑卒中和出血性脑卒中发病风险增加,分别增加 61%（95%CI:17%-121%）、42%（95%CI:2%-97%）和 404%（95%CI:52%-1570%）,敏感性分析结果均未发生变化,亚组分析仅发现年龄对自评健康和缺血性脑卒中发病关系存在效应修饰作用（P 交互=0.005）。糖尿病、高血压和血脂异常两两之间交互作用与脑卒中发病关系分析显示,糖尿病和高胆固醇血症存在相乘交互作用（P<0.05）和相加交互作用,RERI=1.39（95%CI:0.32-2.47）,AP=0.52（95%CI:0.29-0.74）,S=5.50（95%CI:1.36-22.36）。糖尿病、高血压和血脂异常两两之间交互作用与缺血性脑卒中发病关系分析显示,糖尿病和高胆固醇血症存在相乘交互作用（P<0.05）和相加交互作用,RERI=1.50（95%CI:0.30-2.69）,AP=0.53（95%CI:0.29-0.76）,S=5.22（95%CI:1.35-20.15）。糖尿病、高血压和血脂异常两两之间交互作用与出血性脑卒中发病关系分析未发现糖尿病、高血压和血脂异常两两之间存在相乘和相加交互作用。4.脑卒中发病风险预测模型的建立和验证采用Cox比例风险回归建立6年脑卒中发病风险预测模型,本研究拟合的风险预测模型为:ln[λ（t|Xi）/λ0（t）]=0.073492934*年龄+0.168407120*文化程度+0.007396615*收缩压+0.013696342*舒张压+0.150932388*糖尿病十0.006669641*腰围+0.432685727*自评健康差。6年脑卒中发病风险预测概率值:P=1-0.999947^exp（0.073492934*年龄+0.168407120*文化程度+0.007396615*收缩压十0.013696342*舒张压+0.150932388*糖尿病+0.006669641*腰围十0.432685727*自评健康差）。风险等级:低危风险:<1.5%,一般风险:1.5%-7.9%,中危风险:8%-17.9%,高危风险:>18%。采用十折交叉验证进行模型内部验证,区分度指标AUC和校准度指标Brier得分平均值分别是0.7415和0.0475。研究结论1.我国脑卒中发病率仍较高,以缺血性脑卒中为主。农村地区脑卒中发病率高于城市地区,男女之间发病率差异无统计学意义,老年人群发病率高于青年人群,东部地区发病率高于中部和西部地区。应根据地区实际情况制定相应的脑卒中防控措施。2.肥胖人群脑卒中和缺血性脑卒中发病风险均增加。单纯收缩期高血压、收缩期合并舒张期高血压患者脑卒中和缺血性脑卒中发病风险均增加;单纯收缩期高血压、单纯舒张期高血压、收缩期合并舒张期高血压患者出血性脑卒中发病风险均增加。糖尿病患者脑卒中和缺血性脑卒中发病风险均增加。自评健康差者脑卒中、缺血性脑卒中和出血性脑卒中发病风险均增加。糖尿病和高胆固醇血症对脑卒中和缺血性脑卒中发病风险存在正向相加交互作用。3.建立6年脑卒中发病风险预测模型,模型具有良好的区分度和校准度,可作为脑卒中高危人群初筛工具。
诸葛瑾慧[2]（2021）在《哈萨克族肥胖人群2型糖尿病患病特点及HIF-1α中相关因子作用研究》文中研究指明目的:分析哈萨克族成人肥胖人群2型糖尿病的患病和HIF-1α在其糖尿病发生中作用。方法:（1）选取新疆乌鲁木齐市新疆医科大学第一附属医院2018.01-2019年18周岁以上的哈萨克族、汉族体检人群作为研究对象,分析哈萨克族人群中糖尿病患病率特点、危险因素。（2）选取对新疆医科大学第一附属医院、阿勒泰地区人民医院年龄在18岁及以上的哈萨克族、汉族需要进行腹腔手术治疗的住院患者作为研究对象,签署知情同意书后,获取患者网膜下脂肪,分析其HIF-1α在糖尿病中的作用。结果:（1）总纳入16131人,哈萨克族1026人,汉族15105人,哈萨克族成人肥胖率为21.5%,中心性肥胖为14.4%,高于汉族的成人肥胖率（15.6%）、中心性肥胖患病率（11.1%）（P<0.01）;哈萨克族糖尿病患病率为8.3%,低于汉族糖尿病的患病率（13.6%）（P<0.01）。哈萨克族肥胖、中心肥胖患者的糖尿病患病率为27.8%、21.6%,明显低于汉族（33.2%,32.5%）（P<0.01）。哈萨克族肥胖组有着较高的BMI、腰围、收缩压,而汉族肥胖人群的空腹血糖、甘油三酯指标明显高于哈萨克族肥胖人群。（2）哈萨克族肥胖患者的脂肪细胞数量、淋巴细胞数量存在显着的差异（P<0.01）;哈萨克族肥胖组、正常体重组脂肪组织TNF-α、IL-β、IL-6炎症因子的表达水平低于汉族（P<0.01）,且低氧信号通路相关因子PHD1、HIF-1α、VEGF表达低于汉族。且哈萨克族AKT蛋白表达高于汉族AKT蛋白表达。结论:哈萨克族肥胖人群的糖尿病患病率低于汉族肥胖人群,低氧信号的研究中发现,哈萨克族肥胖人群脂肪组织相关炎症因子、低氧信号相关因子的低表达,AKT蛋白磷酸化的高表达,提示哈萨克族肥胖人群糖尿病患病率低与低氧信号通路的有关。
曾慧娟[3]（2021）在《昆明市主城区基于社区卫生服务中心居民慢性肾脏病调查研究》文中研究指明[目 的]慢性非传染性疾病（NCD,Non-communicable chronic Diseases）是 2 1 世纪全球公共卫生问题,其中慢性肾脏病（CKD,chronic kidney disease）因为起病隐匿并发症严重,医疗资源消耗巨大,患者生存质量低,对家庭、社会、国家影响严重,CKD同样是一个严重的公共卫生挑战。CKD患病率高,在中国CKD患病率达10.8%,特别在CKD早期缺乏有效的早期诊断识别及管理。在《健康中国2030规划纲要》指导下,强调基层预防疾病为重点,目前暂缺云南省CKD的公共卫生流行病学等相关调查,结合目前昆明市社区卫生服务中心中已有的高血压、糖尿病慢性病管理基础,本研究将CKD在临床医学及预防医学中融合起研究,基于社区卫生服务中心,从公共卫生角度按健康生态学模型理论,基于社区卫生服务中心,对居民进行CKD的四部分系列调查研究,发现基于社区卫生服务中心CKD的影响因素及流行病学调查情况,建立社区CKD诊断模型,为社区卫生服务中心管理CKD提供早期诊断及防治提供策略和理论依据。本研究旨在:1.探索CKD在社区卫生服务中心中管理的可及性,基于健康生态模型理论,采用多维多层次健康相关调查方法,探讨云南省昆明市基于社区卫生服务中心,居民中CKD影响因素等。2.基于目前已有国家社区卫生服务中心慢性病管理基础,对CKD高危人群（糖尿病和高血压人群）,进行CKD横断面流行病学调查,发现CKD高危人群的流行病学特点,为高危人群中CKD防控提供理论支持。3.考虑个体基因层面,对筛查出CKD患者进行分子流行病学实验研究调查,发现云南省昆明市社区居民CKD易感基因,提供精准的实验室诊断依据。4.探索构建适用于社区卫生服务中心中方便实用的CKD早期诊断模型,为社区CKD早期防治提供实用工具。5.提出社区卫生服务中心管理CKD相关政策建议及管理策略。[方法]首先,基于社区卫生服务中心,针对社区全部居民,采用宏观问卷调查及体格检查调查昆明市主城区社区卫生服务中心居民关于CKD的基本情况,掌握居民关于CKD危险因素、知晓情况、社区卫生服务利用评价及居民健康素养情况调查。其次,针对社区卫生服务中心已经管理的慢性病人群（高血压和及糖尿病患者）进行CKD横断面流行病学调查:采用问卷、体格检查、血清实验学检测、尿常规分析、尿早期肾损伤（尿微量白蛋白）检测,得出这两类CKD高危人群中CKD流行情况。再次,针对个体先天特质,对CKD易感基因PVT1基因进行检测5个SNP基因位点多态性分析,为CKD诊断提供分子生物学证据。基于前三部分数据,采用机器学习建立四种基于社区卫生服务中心的CKD风险评估预测模型,发现13个指标对模型建立起主要作用。并建立社区CKD诊断模型,对社区居民实现早期诊断CKD,为CKD早期诊断提供依据。最后,总结四部分研究结果,对社区卫生服务中心管理CKD提出建议及策略。[结果]第一部分,发现社区居民中对CKD管理需求度高,社区居民中CKD危险因素存在并在慢病人群突显,居民CKD知晓率低,社区卫生服务中心和居民对CKD的供需矛盾不平衡,居民个人健康素养意识强,但实际居民健康效能评价低,特别需要关注慢性病CKD高危人群（高血压、糖尿病人群）,慢性病人群对社区CKD管理的需求更高。第二部分,基于社区卫生服务中心的高血压糖尿病人群中CKD流行病学调查,发现高血压糖尿病人群中CKD总患病率为42.6%。高尿酸、男性、肥胖是CKD危险因素。采用尿微量白蛋白检测,白蛋白尿异常阳性率高达37.0%。分别采用中国人改良MDRD公式、2009 CKD-EPI公式、2012 CKD-EPI胱氨酸抑制素C公式计算eGFR下降率不同,其中2012CKD-EPI胱氨酸抑制素C公式估算eGFR下降阳性率最高（13.4%）,用中国人改良MDRD公式估算eGFR下降阳性率最低（4.8%）。通过采用患者积极度量表（PAM13）分析不同分组的慢性病人群,发现不同分组对疾病积极度有统计学差异,需要社区医护及患者提高对慢性病的积极度。第三部分,在昆明市主城区社区卫生服务中心高血压糖尿病患者中,采用PCR-RFLP 进行 PVT1 基因 5 个 SNP 位点（rs1499368、rs1121947/rs2608030、rs11993333、rs2720659、rs2720660）多态性研究,基因 PVT1rs11993333 及rs2720659多态性在CKD组及非CKD组间有统计学差异,rs11993333基因型TC及TT基因和rs2720659基因型AG及GG在CKD组人群中高表达,其可能为CKD诊断预测的因素之一,并且建议采用PCR-RFLP对社区CKD高危人群进行PVT1基因进行SNP多态性检测,在早期筛查、疾病随访观察及并发症监测中作为影响因素分析。第四部分,基于前三部分调查数据,通过logistic回归分析,建立基于社区卫生服务中心的CKD风险评估预测模型,发现13个指标对模型建立起主要作用,纳入并建立SVM、RF、Naive Bayes和ANN建立CKD预测模型,比较四种模型各项性能,提出最佳社区CKD诊断ANN模型。最后为社区卫生服务中心提供实用方便的CKD诊断预测模型,最后提出社区筛查、管理CKD的策略及建议,为社区CKD管理提供理论依据。[结 论]基于昆明市主城区社区卫生服务中心已经有的条件及资源,对社区中不同风险居民进行CKD防控非常有必要。在社区卫生服务中心建立CKD管理,做好CKD基层预防。需要在社区慢性病人群（糖尿病高血压患者）开展早期CKD筛查,并对该类人群进行尿微量白蛋白检测,可以提高医护对CKD早期筛查的意识,给予社区管理的慢性病患者更多CKD早期防治干预。建立并实现为社区医护方便实用的社区CKD早期诊断模型,提高社区居民对CKD认识、早期发现CKD患者,为社区卫生服务中心居民的CKD管理提供三级预防管理理论依据和策略。本研究创新性:本研究为云南省昆明市首个基于社区卫生服务中心的CKD调查,研究按健康生态学模型理论,从个体先天特质、个体行为、家庭、社区及生活环境、社会经济卫生政策,包括健康因素的整个多维多层次内容,融合预防医学及临床医学,从公共卫生角度调查出发,基于社区卫生服务中心,将CKD与慢性病高血压糖尿病防控结合,从全社区普通居民到CKD高危人群,再到筛查出CKD人群基因多态性分析,调查方法全面包括:宏观问卷调查、体格检查、血清生化检测及尿液检测、肾损伤早期标志物检测、基因多态性分子检测,弥补了既往单个层面的研究,最后构建出社区CKD早期诊断模型,为社区早期诊断评估CKD提供实用工具。
刘少博[4]（2020）在《10省市队列人群糖尿病前期与糖尿病发病状况及影响因素研究》文中指出研究背景2型糖尿病在世界范围内持续蔓延,而我国糖尿病患病人数在近20年来更是呈快速增长态势,已成为糖尿病第一大国。同时我国又有超三分之一的人群正处于糖尿病前期,糖尿病防治现状极其严峻。多项随访研究证据表明,对高风险人群进行相关危险因素干预可有效预防或推迟糖尿病的发生。因此尽早识别影响糖尿病前期及糖尿病发生发展的危险因素,是有效筛选高危人群并制定糖尿病综合防治措施的基础,也是控制糖尿病流行的关键。目前,我国尚缺乏基于全国队列数据开展的关于糖尿病前期、糖尿病发病和糖尿病前期发生糖尿病及其影响因素的流行病学研究。研究目的1.分析我国成人糖尿病前期和糖尿病发病状况;2.探索影响糖尿病前期和糖尿病发生、糖尿病前期转化为糖尿病的危险因素,为我国开展人群糖尿病防治提供科学依据;3.建立糖尿病发病风险预测模型,为开展糖尿病筛查与随访管理提供核心技术。研究方法和内容本研究数据来自中国主要慢性病风险评估队列研究项目（以下简称“慢性病风险评估队列研究”）。该项目为前瞻性队列研究,基线资料的获取基于2010年中国慢性病及其危险因素监测项目（以下简称“2010年慢性病危险因素监测”）。2010年慢病危险因素监测在全国31个省（自治区、直辖市）的161个监测点和新疆生产建设兵团农二师开展,使用多阶段分层整群抽样法选择代表性样本,以18岁及以上常住居民作为调查对象。主要调查内容包括问卷调查、体格测量及实验室检测。慢性病风险评估队列研究从2010年慢病危险因素监测调查中抽取10个省（市）,每个省（市）选取农村和城市各1个监测点,共抽取10 874名调查对象（非糖尿病患者）构建随访队列,并于2016-2017年进行随访调查。随访调查方法和内容与基线一致,同时增加对疾病结局事件和死亡信息的收集。本研究基于慢性病风险评估队列研究的基线及随访数据,分析我国18岁及以上人群糖尿病前期和糖尿病发病状况,探讨影响糖尿病前期和糖尿病发病的危险因素,及两两因素间是否存在交互作用;同时分析各危险因素的动态变化对其发病的作用;综合考虑多种危险因素对糖尿病的发病影响,建立糖尿病发病风险预测模型。定量资料的描述采用均值和标准差,组间比较采用t检验;定性资料的描述采用率或构成比,组间比较采用χ2检验。使用随访人年进行发病率的计算,并以2010年第六次全国人口普查数据中的人口构成为标准人口,采用直接标化法对粗发病率进行标化调整。标化发病率的比较采用WHO的死亡率分析手册中所推荐的统计学检验方法。运用Cox比例风险回归模型进行影响因素分析,在多因素分析基础上分别采用相乘和相加模型,分析两两因素间的相乘和相加交互作用。通过非条件Logistic回归方法建立糖尿病发病风险预测模型,并根据概率切点将正常人群的预测发病风险概率进行风险等级划分。采用受试者工作特征曲线（Receiver operating characteristic curve,ROC）下面积和 Hosmer-Lemeshow 拟合优度检验对模型的预测性能进行评价。研究结果1.样本基本情况从基线调查中共抽取10 874名非糖尿病人群纳入到随访队列中,最终随访7 289人。经数据清理,去除基线随访不为同一人者241人,实际完成随访者7 048人,失访率为35%。实际随访样本人群中男性3 018人（42.8%）,女性4030人（57.2%）,18～岁、45～岁以及60～岁组人群在实际随访人群中所占比例分别为 44.2%、37.8%和 18.0%。2.糖尿病前期及糖尿病发病状况我国18岁及以上人群糖尿病前期粗发病率为24.4/1000人年（男性24.9/1000人年,女性23.9/1000人年）,标化发病率为20.2/1000人年（男性20.3/1000人年,女性19.4/1000人年,男性和女性无统计学差异,P>0.05）。我国18岁及以上人群糖尿病粗发病率为13.4/1000人年（男性14.8/1000人年,女性12.3/1000人年）,标化发病率为10.3/1000人年（男性11.1/1000人年,女性10.0/1000人年,男性高于女性,P<0.05）。基线糖尿病前期人群的糖尿病粗发病率为26.9/1000人年（男性26.4/1000人年,女性27.2/1000人年）,标化发病率为17.5/1000人年（男性19.2/1000人年,女性15.4/1000人年,男性和女性无统计学差异,P>0.05）。与最低水平分组相比,糖尿病前期及糖尿病发病率均随年龄、BMI、血压、TG及LDL-C水平分级的增加而上升,随HDL-C水平的升高而下降。3.糖尿病前期及糖尿病发病影响因素及其交互作用超重、肥胖、高血压、TG异常、HDL-C异常是糖尿病前期发病的危险因素,其发病风险分别比相应指标正常组人群高28%（超重:HR=1.28,95%CI:1.05～1.56）、67%（肥胖:HR=1.67,95%CI:1.25～2.24）、27%（高血压:HR=1.27,95%CI:1.07～1.53）、32%（TG 异常:HR=1.32,95%CI:1.04～1.67）和19%（HDL-C异常:HR=1.19,95%CI:1.01～1.42）。相乘模型显示两两因素间均不存在相乘交互作用。相加模型显示超重/肥胖和TG异常对糖尿病前期发病具有正向相加作用,二者的交互效应值为1.29（95%CI:0.10～2.58）,归因比为 0.41（95%CI:0.03～1.24）。45～59岁、肥胖、糖尿病家族史、TG异常、LDL-C异常是糖尿病发病的危险因素,其发病风险分别比相应指标正常组人群高33%（45～59岁:HR=1.33,95%CI:1.06～1.68）、91%（肥胖:HR=1.91,95%CI:1.36～2.68）、44%（糖尿病家族史:HR=1.44,95%CI:1.02～2.07）、64%（TG 异常:HR=1.64,95%CI:1.28～2.12）和 67%（LDL-C 异常:HR=1.67,95%CI:1.04～2.76）。相乘模型显示两两因素间均不存在相乘交互作用。相加模型显示TG异常和LDL-C异常对糖尿病发病具有正向的相加交互作用,交互作用值为1.53（95%CI:0.11～5.02）,归因比为 0.40（95%CI:0.09～1.66）。糖尿病家族史、中心性肥胖、TG异常是糖尿病前期人群发生糖尿病的危险因素,其发病风险分别比相应指标正常组人群高96%（糖尿病家族史:HR=1.96,95%CI:1.18-3.25）、52%（中心性肥胖:HR=1.52,95%CI:1.02～2.28）和45%（TG异常:HR=1.45,95%CI:1.02～2.06）。相乘模型显示两两因素间均不存在相乘交互作用。相加模型显示糖尿病家族史与中心性肥胖对糖尿病前期人群发生糖尿病具有正向的协同作用。交互效应值为1.18（95%CI:0.25～3.94）,归因比为 0.37（95%CI:0.10-1.26）。4.危险因素动态变化与糖尿病前期及糖尿病发病关系调整基线相关混杂因素后,多因素Cox风险回归模型分析结果显示:基线BMI、血压、TG及HDL-C正常而随访时转变为异常的人群,糖尿病前期发病风险均显着升高,其发病风险与依然保持正常者相比分别增加37%（BMI:HR=1.37,95%CI:1.08～1.75）、74%（血压:HR= 1.74,95%CI:1.39～2.17）、87%（TG:HR=1.87,95%CI:1.54～2.25）和 32%（HDL-C:HR=1.32,95%CI:1.02～1.71）。基线BMI、TG异常而随访时得到控制的人群,糖尿病前期发病风险均明显降低,其发病风险较随访时未控制组人群分别降低34%（BMI:HR=0.66,95%CI:0.49～0.90）和 38%（TG:HR=0.62,95%CI:0.42～0.91）;在基线血压及HDL-C异常组人群中,均未发现控制血压、控制HDL-C与降低糖尿病前期发病风险间有统计学关联（P>0.05）。基线BMI、TG及LDL-C正常而随访时转变为异常的人群,糖尿病发病风险均显着升高,其发病风险与依然保持正常者相比分别增加84%（BMI:HR=1.84,95%CI:1.36～2.49）、163%（TG:HR=2.63,95%CI:2.10～3.28）和78%（LDL-C:HR=1.78,95%CI:1.32～2.28）。基线TG异常而随访时得到控制的人群,糖尿病发病风险明显降低,其发病风险较随访时未控制组人群降低48%（TG:HR=0.52,95%CI:0.34-0.79）,差异具有统计学意义（P<0.05）;而在基线BMI、LDL-C异常组人群中,均未发现随访控制体重、控制LDL-C与降低糖尿病发病风险间有统计学关联（P>0.05）。基线腰围及TG正常而随访时转变为异常的糖尿病前期人群,糖尿病发病风险均显着升高,其发病风险与依然保持正常者相比分别增加90%（腰围:HR=1.90,95%CI:1.12-3.24）和 113%（TG:HR=2.13,95%CI:1.36～3.34）,差异具有统计学意义（P<0.05）。基线腰围异常而随访时得到控制的糖尿病前期人群,糖尿病发病风险明显降低,其发病风险较随访时未得到控制组人群降低57%（腰围:HR=0.43,95%CI:0.23～0.80）,并未发现在基线TG异常组人群中控制TG正常与减少糖尿病前期向糖尿病转化的风险间有统计学关联（P>0.05）。5.预测模型的构建及评价采用非条件Logistic回归方法建立的糖尿病6年发病风险预测模型为:Logit（P）=-7.940+0.015×年龄（岁）-0.203×性别（女=1）+0.416×糖尿病家族史（是=1）+0.056×BMI+0.029× 收缩压（mmHg）+0.397× 空腹血糖（mmol/L）+0.892×LDL-C 异常（是=1）。ROC 曲线下面积 AUC 为 0.709（0.701～0.722）,约登指数最大时（0.320）对应的灵敏度为65.4%,特异度为66.6%;Hosmer-Lemeshow检验χ2=7.966,P=0.437。队列人群发生糖尿病的风险分为较低、一般、中度和高度4个等级,对应的发病概率分别为（0～3%）、（3～13%）、（13～27%）和（27～100%）。结论1.我国18岁及以上成人标化糖尿病前期发病率为20.2/1000人年,标化糖尿病发病率为10.3/1000人年,糖尿病前期人群标化糖尿病发病率为17.5/1000人年。对比国内和国际研究,我国人群糖尿病前期发病水平处于略低水平,糖尿病发病处于相对较高水平。2.超重、肥胖、高血压、TG异常、HDL-C异常是我国人群糖尿病前期发生的危险因素,其中超重/肥胖和TG异常对糖尿病前期发病具有相加交互作用;45～59岁、肥胖、糖尿病家族史、TG异常、LDL-C异常是我国人群糖尿病发生的危险因素,其中TG异常和LDL-C异常对糖尿病发病具有相加交互作用;糖尿病家族史、中心性肥胖、TG异常是糖尿病前期发展为糖尿病的主要危险因素。其中糖尿病家族史和中心性肥胖对糖尿病前期人群发生糖尿病具有正向相加交互作用。3.BMI、血压、TG、LDL-C、HDL-C或WC由正常转变为异常,均会导致糖尿病前期或糖尿病发病风险显着升高。TG、WC或BMI异常者有效控制TG、WC或BMI在正常水平后,均可显着降低糖尿病前期或糖尿病发病风险。其中TG的动态改变对糖尿病前期及糖尿病的影响均最显着。4.本研究初步构建了基于我国队列数据的糖尿病风险预测模型,具备相对较优的区分度和校准度,可为开展糖尿病人群筛查和随访管理提供技术支撑。
张佳[5]（2020）在《四川凉山彝族肥胖与高血压关系20年趋势研究：1996-2015》文中认为研究背景及目的上个世纪90年代,四川凉山彝族高血压患病率为全国最低,且彝族农民血压水平不随年龄增长而升高。近年来,我国高血压患病率呈持续上升趋势,在快速人口老龄化、城镇化的社会背景下,凉山彝族作为我国典型贫困人口,其高血压患病状况及流行趋势尚未明确。因此,本研究旨在:1.系统探讨凉山彝族高血压患病率变化趋势及其影响因素;2.量化评估体质指数（Body Mass Index,BMI）、骨骼肌质量指数（Skeletal Muscle Mass Index,SMI）和少肌性超重肥胖等可预防性因素对于高血压患病风险影响的动态变化;3.分析比较彝族农民和彝族移民健康状况差异及流行特征,为改进当地高血压等心血管疾病危险因素防治策略提供科学依据。材料与方法1.本研究基于1996、2007和2015年三次凉山彝族移民流行病学调查数据,分析比较彝族农民和彝族移民高血压患病率20年变化趋势。以2010年第六次人口普查数据为标准人口,采用直接标化法计算彝族各组高血压标化患病率,并根据各组高血压标化率年均增长速度,使用几何级数法预测彝族高血压患病率未来发展趋势。利用非条件logistic回归模型计算各年代高血压影响因素;进一步构建一系列嵌套模型,分析探讨高血压风险年代差异及农民移民差异的背后原因。2.根据第一部分研究结果,着重探讨BMI与高血压关系的变化趋势。分析比较BMI各组在三个年代的患病风险;进一步计算BMI与高血压风险间的剂量反应关系;采用多重线性回归结合非限制性立方样条拟合BMI与血压的非线性关系;利用logistic回归分析超重肥胖与年代间的相乘模型交互作用,通过计算交互作用相对超额危险度（Relative Excess Risk due to Interaction,RERI）评估相加模型交互作用。利用多因素调整人群归因分值（Partial Population Attributable Fraction,PAFp）在人群层面评估超重肥胖对高血压贡献的动态变化。3.基于前两部分结果,利用2015年调查数据进一步结合其他身体成分测量指标探讨正常体重组和超重肥胖组彝族高血压患病率持续增长的原因。骨骼肌质量指数（SMI）为骨骼肌质量（Skeletal Muscle Mass,SMM）与身高（m）2之比,参考亚洲少肌症工作小组和欧洲少肌症小组共识,以20-39岁人群SMI为参照,低于均值1倍标准差时为Ⅰ级少肌症,低于均值2倍标准差时为Ⅱ及少肌症。根据SMI和BMI将人群分为四组（正常组,单纯少肌症组,单纯超重肥胖组和少肌性超重肥胖组）,分别比较各组高血压患病风险。分析不同组别人SMI对血压的影响。研究结果1.1996-2015年,凉山彝族三个年代高血压标化患病率分别为7.26%、9.78%和16.04%。彝族农民高血压标化率为4.02%,6.28%和13.09%;彝族移民相应标化率分别为10.12%,15.33%及19.60%。无论男性女性,彝族移民高血压标化患病率在三个年代中均高于彝族农民,二者差距逐渐缩小,且男性彝族农民增长速度最快,从1996年的3.65%到2015年的15.90%,增长了 3.4倍。年龄对高血压的影响逐渐增强,年龄每升高10岁,高血压风险在三个年代中分别升高67%（95%Confidence Interval,CI:1.38-2.02）,69%（95%CI:1.52-1.87）和 108%（95%CI:1.92-2.26）。男性移民和女性农民中高血压风险年代间差异是由年龄增长及BMI升高所致;彝族农民与移民间高血压风险差异除年龄和BMI外,教育程度也是重要影响因素。2.三个年代中,彝族正常体重组和超重肥胖组高血压患病率均显着升高,分别从1996年的3.69%和15.14%,上升到2015年的11.56%和26.73%。彝族农民中超重肥胖对高血压的影响逐渐增强,OR（Odds Ratio）值从2.31增长到3.02;BMI每增加2 kg/m2高血压风险在三个年代中分别增加46%（95%CI:1.25-1.71）,54%（95%CI:1.43-1.67）和 39%（95%CI:1.31-1.47）。与 1996 年正常体重组相比,超重肥胖在2007年和2015年与年代具有正向相加交互作用。1996-2015年,超重肥胖对高血压的多因素调整人群归因分值先上升后趋于平稳,分别为27.66%、33.45%和 33.26%。3.少肌症显着增加凉山彝族居民高血压风险,与正常SMI相比,Ⅰ级少肌症高血压风险增加41%（95%CI:1.06-1.88）,Ⅱ级少肌症高血压风险增加167%（95%CI:1.67-4.23）,且在女性中更显着。除性别差异外,45岁以上人群中少肌症也是高血压的独立危险因素,Ⅱ级少肌症使高血压风险增加1.45倍（95%CI:1.50-3.98）。彝族农民Ⅱ级少肌症患者高血压风险是正常SMI者的3.42倍（95%CI:1.79-6.43）。利用SMI和BMI将人群分成四组,其中正常BMI组中少肌症是高血压的独立危险因素（OR:1.79;95%CI:1.13-2.79）,且少肌性超重肥胖者高血压风险是正常组的6.76倍（95%CI:3.96-11.68）。结论1.凉山彝族高血压患病率在1996-2015年间呈明显上升趋势,彝族移民高血压患病率普遍高于彝族农民,且二者间差异在逐渐缩小;年龄增长和BMI上升是高血压患病风险年代差异及农民移民差异的主要原因。2.过去20年间,超重肥胖对高血压的影响先上升后趋于平稳,彝族移民中超重肥胖与年代有正向相加交互作用;除超重肥胖组外,正常体重组高血压患病率上升趋势明显,提示其他身体成分指标可能与高血压风险紧密相关。3.与正常SMI相比,少肌症显着增加彝族高血压患病风险,且在女性、45岁以上人群及彝族农民中更加显着;正常体重组内,少肌症是高血压的独立危险因素;少肌性超重肥胖对高血压的影响,大于少肌症和超重肥胖对高血压的单独作用。
李蔚然[6]（2020）在《基于银屑病全球监测项目的中国银屑病医疗保健现状研究及银屑病与肥胖、Ⅱ型糖尿病的因果关系探讨》文中认为第一部分:中国皮肤科医生银屑病医疗保健认知调查研究背景:高质量的银屑病医疗保健及综合管理对于银屑病患者的生活质量和预后至关重要。皮肤科医生在银屑病患者医疗保健体系中发挥关键作用,高素质的医生队伍是实现高质量银屑病医疗保健的关键。优秀的皮肤科医生一方面应能熟知银屑病指南、掌握银屑病临床诊疗方法,另一方面应对银屑病遗传学、流行病学、新型药物研发及应用等领域有足够的认识。然而尚未有研究报告我国皮肤科医生对银屑病健康保健知识的认知和掌握情况。研究目的:了解我国皮肤科医生对银屑病管理现状、银屑病流行病学、新型药物应用、临床诊治指南等相关知识的整体认知水平,分析不同社会人口学特征的皮肤科医生对于银屑病认知及相关知识掌握情况的差异,了解当前我国银屑病卫生保健过程中存在的具体问题。为解决现有矛盾和问题,提供高质量医疗保健服务提供方向指导和证据支持。方法:设计并验证《银屑病卫生保健问卷》中文版。问卷主要评估被调查医生对当地皮肤学科建设情况的了解,对银屑病流行病学知识的认知,对生物制剂及生物仿制剂的认知和使用,对银屑病指南掌握情况等。调查在参加第一、二届中国银屑病大会并提供具体联系方式的皮肤专科临床医生中开展。根据受访者所在地域、医院性质、职称及从医年限对受访者进行分组,比较不同组别医生对银屑病医疗保健相关各问题认知的差异。结果:2019年10月至11月间,来自全国31个省份、自治区、直辖市的医生参与该调查,共发放问卷1365份,回收有效问卷1345份,有效应答率为98.53%。超过50%的被调查者不了解当地皮肤学科建设情况,只能估算当地皮肤科医生、皮肤科住院部和皮肤科门诊大概数量;被调查医生认为患者最常见的就诊途径是自由选择皮肤科医生就诊;银屑病患者就诊的平均等待时间为1.43小时;被调查者估计目前平均约5.76%的银屑病患者接受生物制剂治疗;约50%的被调查者对中国银屑病和银屑病关节炎的患病率可以提供估计值,5%以下的被调查者可提供精确值;被调查医生总体赞同生物仿制剂进一步应用于银屑病治疗,他们非常关注生物仿制剂的安全性和有效性;几乎所有的被调查者（97.47%）了解银屑病指南;大部分被调查者（87.5%）实际使用“十分规则”来评估银屑病的严重程度。不同组别间有关当地皮肤病医疗现状知晓情况的比较结果显示,东部和北部医生对各问题的知晓率均高于西部和南部,差异有统计学意义;公立医院医生的知晓率高于民营医院,其中对皮肤科住院部数量、对专科医院数量的知晓率差异有统计学意义;副主任以上医师知晓率高于主治医师、住院医师,差异均有统计学意义;从医超过10年的高年资医生知晓率更高,对皮肤科医生数量、专科医院数量知晓率的差异有统计学意义。对于银屑病患病率的知晓情况,公立医院比民营医院的知晓率高,对关节病型银屑病的流行率知晓情况差异有统计学意义;职称越高、从医年限越长,知晓率越高,差异显着。对银屑病指南的知晓情况,职称越高、年资越高对银屑病指南的知晓率越高,对指南具体内容越了解。结论:皮肤科医生对我国银屑病的卫生保健现状不完全熟悉;对银屑病流行病学、生物制剂、生物仿制剂等知识掌握不完全到位;银屑病指南被绝大部分皮肤科医生熟悉和掌握,但仍未做到全面覆盖。职称越高,从医时间越长,对银屑病医疗保健相关问题的知晓率越高。应进一步督促全体皮肤科医生在高年资医生、高职称医生的带动下,加强对银屑病医疗保健各方面的深入了解和学习,不断提高银屑病的专业知识水平,为银屑病患者提供优质的医疗服务。第二部分中国银屑病患者临床特征及经济负担调查研究研究背景:银屑病给患者生理、心理、经济带来巨大负担,常导致患者生活质量显着下降。银屑病皮损多对称分布于全身,伴瘙痒、干燥。银屑病往往伴发心血管疾病、代谢疾病等多种伴发疾病。疾病带来的痛苦及社会的排斥、歧视使患者身体、精神均遭受摧残。银屑病的治疗不仅需要关注皮肤及关节损伤,同时要兼顾银屑病伴发疾病及心理疾病的治疗。银屑病治疗费用较高,医保无法报销,使患者医疗直接支出大大增加;此外,患者可因银屑病丧失工作机会,收入减少或消失,导致间接支出增加。患者经济负担沉重。患者对医疗服务的满意度,对治疗效果的满意度,对治疗的配合度也直接关系到治疗效果及治疗结局。治疗不仅需考虑患者需要,同时要考虑经济成本。因此需要制定全面系统的个体化治疗方案,提高银屑病患者生存质量、减轻患者负担。研究目的:了解中国人群银屑病发病相关的危险因素、银屑病患者的临床特征、银屑病伴发疾病情况;了解银屑病患者的经济负担及患者生存质量;了解患者治疗情况及其对接受医疗服务的满意度,比较轻中度与重度患者间差别。为制定更经济合理的银屑病患者个体化管理方案,减轻患者负担,提高患者生存质量提供重要参考。方法:设计并验证《银屑病患者情况调查问卷》。问卷包括被调查者基本信息、银屑病患者相关临床特征、患者医疗保健状况及患者经济负担等内容。在全国180家开设有银屑病专病门诊的医院,通过专病门诊医生招募患者参与调查。根据DLQI评分,将患者分为轻中度患者组和重度患者组,采用卡方检验、非参数检验等方法比较两组间临床特征、生存质量、经济负担的差异;采用Logistics回归分析进一步分析影响患者病情轻重度的相关因素。结果:调查从2019年5月-10月,共发放问卷450份,回收有效问卷437份,有效应答率为97.11%。来自全国28个省份自治区直辖市的银屑病患者参与了此次问卷调查。被调查者DLQI平均值为11.49分,根据DLQI评分分组,轻中度患者199人（45.54%）,重度患者238人（54.46%）;患者平均初发年龄为25.43±12.59岁,初次发病年龄在20-29岁阶段的患者比例最高（34.32%）;女性银屑病患者平均发病年龄早于男性（P=0.18×10-4）,重度患者平均初发年龄低于轻中度患者（P=0.78×10-2）;被调查者中银屑病最常见的诱因为精神压力（51.61%）,熬夜（45.97%）及感染（22.58%）;初发皮损最常见部位为头部（66.82%）、小腿（53.55%）和背部（35.93%）;瘙痒（74.37%）为患者最常见症状,在重症患者中更易出现（P<0.01）;被调查者中有151人（34.55%）合并有其他伴发疾病,其中高血压（9.84%）、血脂异常（8.47%）、抑郁症（5.49%）常见,病情越重越易并发其他系统性疾病（P=2.23×10-4）;Logistics回归分析提示合并有其他疾病会加重银屑病病情;焦虑和抑郁的人数分别为107人（24.49%）和211人（48.28%）,焦虑、抑郁症状随病情进展发生率升高,疾病越严重,焦虑、抑郁出现比例越高（P<0.01）;因银屑病无工作的患者共81名（18.54%）,有工作的患者中有151人（42.54%）在过去一年因银屑病请假,平均请假22.77天。在过去五年中,因银屑病住院的患者共118位（27.00%）。病情越重,患者工作受影响越大,重度患者无法工作、因银屑病请假、住院的比例均高于轻中度患者（P<0.01）;疾病病情越重,治疗费用越高,重度患者每月治疗费用为轻中度患者的1.68倍,银屑病患者每月治疗费用、治疗费用/月收入在重度组与轻中度组中的分布差异有统计学意义（P<0.01）;共266位银屑病患者（60.87%）对疗效不满意,重度患者对银屑病疗效不满意、对医生提供的医疗服务不满意的比例高于轻中度患者（P<0.01）。结论:被调查银屑病患者病情相对较重,生存质量严重下降;重症银屑病患者发病比轻中度患者更早,易受精神压力、熬夜、感染等诱因诱发,且更容易出现伴发疾病。银屑病患者承受的心理负担较重,近半数患者有抑郁症状,且病情越重患者伴发焦虑抑郁的比例越高。银屑病患者承受较重的经济负担,病情越严重,负担越重。患者对疾病治疗效果及医疗服务满意度不高。需不断完善银屑病医疗健康体系,以减轻患者的疾病负担、心理负担和经济负担,为银屑病患者提供更高质量的个体化医疗健康服务。第三部分银屑病与肥胖、Ⅱ型糖尿病间因果关系探讨-应用全基因组关联分析汇总数据研究背景:银屑病是一种系统性疾病,其发病与代谢性疾病密切相关,其中代谢综合征及其组成成分,包括高血压、糖尿病、肥胖、血脂异常等与银屑病的流行病学相关性已被证实。流行病学研究发现,一方面银屑病促进糖尿病、肥胖的发生;另一方面,糖尿病、肥胖也与银屑病发病密切相关。但是,银屑病与糖尿病、肥胖间的遗传相关性及因果关系至今尚未阐明。研究目的:探讨银屑病与Ⅱ型糖尿病、肥胖间的遗传相关性;探讨银屑病与Ⅱ型糖尿病、肥胖间的因果关系。方法:通过公共数据库下载银屑病、Ⅱ型糖尿病及相关性状、肥胖相关性状的全基因组关联分析汇总数据,数据来源均为大型公共数据库数据或公开发表的文章中提供的数据,主要包括大规模银屑病GWAS meta分析数据,糖尿病基因复制和荟萃分析联盟（DIAbetes Genetics Replication And Meta-analysis,DIAGRAM）、血糖与胰岛素相关性状荟萃分析联盟（Meta-Analyses of Glucose and Insulin-related traits Consortium,MAGIC）中糖尿病相关汇总数据及人类性状遗传研究中心联盟（Genetic Investigation of ANthropometric Traits,GIANT）、早期生长遗传学联盟（Early Growth Genetics,EGG）数据库中与肥胖相关的汇总数据。通过连锁不平衡评分回归（Linkage disequilibrium score regression,LDSC）方法评估银屑病与Ⅱ型糖尿病及其相关性状、银屑病与体重指数（Body Mass Index,BMI）等肥胖相关性状间的遗传相关性,并应用基于汇总数据的广义孟德尔随机化法（Generalized Summary data-based mendelian randomization,GSMR）推断银屑病与Ⅱ型糖尿病、肥胖间的因果关系。结果:通过LDSC分析方法发现银屑病与衡量肥胖的指标BMI有显着的遗传相关性（rg=0.16,P=3×10-4）。将银屑病作为风险因素,BMI作为结局,以与银屑病相关的24个SNPs作为工具变量使用GSMR方法分析银屑病与BMI因果关系时,P=2.52×10-4,OR=1.006;当BMI为风险因素,银屑病为结局,与BMI相关的818个SNPs作为工具变量分析时,P=0.015,OR=1.215。银屑病与Ⅱ型糖尿病之间的双向GSMR分析未发现阳性结果（P>0.05）。结论:通过银屑病相关的GWAS meta数据、由DIAGRAM数据库、MAGIC数据库、GIANT数据库、EGG数据库下载的糖尿病、肥胖相关全基因组关联分析汇总数据的分析,探究肥胖、二型糖尿病及其多种性状与银屑病之间的遗传相关性和因果关系,发现银屑病与BMI具有遗传相关性,并从遗传学角度证实肥胖是导致银屑病的重要风险因素,银屑病可能会进一步导致患者BMI的升高。研究同时提示银屑病与糖尿病之间可能存在一定的遗传相关性,但二者间无直接因果关联,相关性可能由BMI介导。这项研究加深了我们对银屑病与肥胖、Ⅱ型糖尿病之间相关生物学机制的理解。
郭宝福[7]（2019）在《基因多态性和环境因素及其交互作用对代谢综合征的影响研究》文中研究指明代谢综合征（metabolic syndrome,MS）是一组心血管疾病（Cardiovascular diseases,CVD）和糖尿病相关危险因素组成的综合征,无论是发展中国家还是发达国家,MS正成为一个日益严重的健康问题。随着我国经济的快速发展,居民尤其是发达地区大城市居民MS患病可能正经历一个快速增长阶段。MS诊断标准尚未完全统一,致使各地区MS患病率难以直接比较,目前缺少有代表性的基于MS最新诊断标准（Joint Interim Statement,JIS标准）的MS患病情况数据。虽然MS的发病机制尚不明确,但研究表明,MS是由遗传因素与环境因素共同参与决定的,其间还可能存在交互作用。目前,对于影响MS的环境因素及基因因素研究结果很不一致,部分环境因素和基因多态性与MS的关联性尚缺少针对中国人群的研究;膳食因素研究也多集中于单一食物或营养素;遗传因素与环境因素交互作用的研究报道则少之又少。本研究基于我国东部发达城市（南京市）人群,采用多阶段分层整群随机抽样方法,开展覆盖全人群的个人健康情况、身体活动情况、膳食调查、体格检查和实验室检测,基于JIS诊断标准,掌握MS流行病学特征及其影响因素;结合现有研究报道,通过NCBI-dbSNP数据库及Haploview4.1软件筛选和确定单核苷酸多态性（Single nucleotide polymorphisms,SNPs）位点,开展多基因SNPs与MS的关联性研究,并探讨环境因素与基因多态性交互作用对MS的影响。研究内容分为三部分:第一章MS流行病学特征及膳食模式等环境影响因素研究目的:掌握南京市MS流行病学特征,探讨影响MS的环境因素。方法:采用多阶段分层整群随机抽样的方法,将南京市13个区按经济水平分为三层,每层随机抽取2个区,每个区抽取6个社区居委会,每个居委会随机抽取75户,抽中户家庭成员全部作为被调查对象,进行询问调查、膳食调查、体格检查和实验室检测;以≥15岁普通人群为研究对象,采用多因素非条件Logistic回归分析MS及其组分的影响因素;基于食物频率法膳食调查人群,采用因子分析方法进行膳食模式分析,将各膳食模式因子得分四等份（从低到高Q1、Q2、Q3和Q4）,采用多因素非条件Logistic回归分析膳食模式对MS的影响。结果:纳入分析≥15岁研究对象共计5029人。依据JIS诊断标准,南京市≥15岁人群MS粗患病率为31.0%,标化患病率为21.9%,其中男性24.3%,女性19.2%,男性人群高于女性人群（P<0.05）;城市为23.1%,农村为19.6%,城市人群高于农村人群（P<0.05）;MS各组分标化患病率分别为中心型肥胖28.5%、血压高35.0%、高TG29.3%、低HDL-C19.0%、高血糖28.5%。多因素分析显示,从全人群来看,MS患病的危险因素包括生活在城市（OR=1.344,95%CI=1.126-1.604）、年龄增加(OR65岁组=10.658,95%CI=5.357-21.204)、吸烟（OR=1.222,95%CI=1.008-1.480）、长闲暇静坐时间（OR=1.225,95%CI=1.044-1.437）、BMI增加(OR肥胖=18.491,95%CI=14.887-22.969)及具有高血压家族史（OR=1.164,95%CI=1.010-1.342）,而高文化程度(OR大专及以上=0.693,95%CI=0.515-0.932)为保护性因素;男性人群中,MS患病的危险因素包括生活在城市（OR=1.598,95%CI=1.245-2.051）、年龄增加(OR65岁组=6.366,95%CI=2.684-15.097)、吸烟（OR=1.307,95%CI=1.046-1.633）、饮酒（OR=1.442,95%CI=1.044-1.992）、长闲暇静坐时间（OR=1.358,95%CI=1.074-1.717）和BMI增加(OR肥胖=27.245,95%CI=19.365-38.331);女性人群中,MS患病的危险因素包括生活在城市（OR=1.303,95%CI=1.024-1.659）、年龄增加(OR65岁组=18.042,95%CI=5.407-60.207)、BMI增加(OR肥胖=13.754,95%CI=0.323-18.324),而高文化程度(OR大专及以上=0.514,95%CI=0.321-0.822)和高身体活动水平（OR=0.763,95%CI=0.587-0.993）为保护性因素。膳食模式分析共纳入食物频率调查对象1746人,因子分析提取3种膳食模式,分别为糕点饮料模式、传统植物模式和西方肉类膳食模式;在西方肉类膳食模式下,Q4人群相比于Q1人群MS患病风险增加(OR=1.595,95%CI=1.095-2.323,P趋势=0.018)、中心型肥胖患病风险增加(OR=1.600,95%CI:1.158-2.211,P趋势=0.015);未发现糕点饮料模式和传统植物模式与MS及其各组分之间的关联性具有统计学意义（P>0.05）。结论:南京市≥15岁居民MS标化患病率为21.9%,患病率较高。全人群中,年龄增加、生活在城市、低文化程度、吸烟、长闲暇静坐时间、BMI增加、高血压家族史是MS的危险因素;男性人群中,年龄增加、生活在城市、吸烟、高酒精摄入、长闲暇静坐时间、BMI增加是MS的危险因素;女性人群中,年龄增加、生活在城市、低文化程度、低身体活动水平、BMI增加是MS的危险因素。以畜禽肉、水产品摄入为主的“西方肉类模式”增加MS和中心型肥胖的患病风险。第二章基因多态性及其交互作用与MS关联性的病例对照研究目的:研究南京市汉族人群ADIPOQ、PPARγ、APOA5、APOC3、LEPR、CETP基因多位点基因多态性（Single Nucleotide Polymorphisms,SNPs）对MS患病的影响。方法:膳食模式分析人群中剔除非汉族人群,将符合JIS诊断标准的MS患者作为病例人群;将未诊断为MS患者人群中满足一项及以上MS组分诊断标准的对象剔除,剩余研究对象作为待匹配对照人群;利用易侕软件,按性别、年龄（相差≤3岁）对病例和对照进行随机匹配,共匹配506人,病例组和对照组各253人。基于NCBI-dbSNP数据库SNPs信息,利用Haploview4.1软件分析各基因tagSNPs,结合当前报道的人群研究结果,选取研究结果不一致或可能与MS有关但未开展基于中国人群研究的共19个位点作为研究位点,分别是PPARγrs1801282、rs3856806、rs2920502,ADIPOQ rs2241766、rs1501299、rs266799,APOC3 rs2854116、rs854117、rs5128,APOA5 rs662799、rs6511821、rs2072560、rs2266788,LEPR rs1805096、rs1137101、rs1137100,CETP rs708272、rs1800775、rs289714。采用基因组DNA提取试剂盒提取人群外周血白细胞DNA。连接酶检测反应（ligase detection reaction,LDR）和SNaPshot SNP分型方法检测各位点SNPs。采用拟合优度χ2检验分析各位点基因型分布是否符合Hardy-Weinberg平衡;利用χ2检验分析不同遗传模式下各位点在病例组和对照组中的基因型分布情况;调整环境因素后,利用多因素非条件Logistic回归分析不同遗传模式下各位点SNPs与MS之间的关联;采用SHEsis软件对各位点进行连锁不平衡（linkage disequilibrium,LD）分析并构建单倍型;采用广义多因子降维法（Generalized multifactor dimensionality reduction,GMDR）分析不同SNPs位点间交互作用对MS的影响。结果:（1）对照组和病例组人群中所有19个位点的基因型分布均符合Hardy-Weinberg平衡定律（P>0.05）,样本基因型分布代表性较好。调整因素后的多因素非条件Logistic回归分析显示:在共显性模式下,rs2854116位点CC基因型携带者MS患病风险高于TT基因型携带者（OR=2.219,95%CI:1.163-4.234）,rs2854117位点TT基因型携带者MS患病风险高于CC基因型携带者（OR=2.619,95%CI:1.336-5.136）,rs5128位点GG基因型携带者MS患病风险高于CC基因型携带者（OR=4.152,95%CI:1.651-10.442）,rs662799位点AG、GG基因型携带者MS患病风险高于AA基因型携带者(ORAG=2.261,95%CI:1.892-3.672;ORGG=2.502,95%CI:1.062-5.895),rs651821位点CT、CC基因型携带者MS患病风险高于TT基因型携带者(ORCT=2.224,95%CI:1.327-3.729;ORCC=3.411,95%CI:1.342-8.667),rs2072560位点CT和TT基因型携带者MS患病风险高于CC基因型携带者(ORCT=1.741,95%CI:1.038-2.919;ORTT=3.690,95%CI:1.195-11.396),rs2266788位点GG基因型携带者MS患病风险高于AA基因型携带者（OR=3.692,95%CI:1.107-12.319）,rs708272位点AA基因型携带者MS患病风险低于GG基因型携带者（OR=0.318,95%CI:0.155-0.652）,rs1800775位点AC基因型携带者MS患病风险高于AA基因型携带者（OR=1.848,95%CI:1.069-3.195）。显性模式下,rs2854116、rs2854117、rs5128、rs662799、rs651821、rs2072560、rs2266788、rs1800775位点SNPs与MS的关联性具有统计学意义（P<0.05）,次要等位基因携带者MS患病风险增加。隐性模式下,rs2854117、rs5128、rs2072560、rs708272位点SNPs与MS的关联性具有统计学意义（P<0.05）,rs708272位点次要等位基因型携带者MS患病风险降低,其余位点次要等位基因型携带者MS患病风险增加。（2）rs2854116、rs2854117、rs5128、rs662799、rs651821、rs2072560、rs2266788、rs708272、rs1800775位点SNPs与TG水平升高的关联性具有统计学意义（P<0.05）;rs2854116、rs1805096、rs708272、rs1800775位点SNPs与HDL-C水平降低的关联性具有统计学意义（P<0.05）;rs662799、rs651821、rs2072560、rs2266788位点SNPs与空腹血糖升高的关联性具有统计学意义（P<0.05）;rs2854117、rs708272位点SNPs与血压升高的关联性具有统计学意义（P<0.05）。（3）APOC3基因rs2854117、rs2854116、rs5129间可能存在连锁不平衡,相邻两位点rs2854117和rs2854116间T-C单倍型、rs2854116和rs5128间C-G单倍型增加MS患病风险;三个位点间T-C-G单倍型增加MS患病风险（OR=1.755,95%CI:1.317-2.339）。APOA5基因rs2266788、rs2072560、rs651821、rs662799位点间存在较强的连锁不平衡,相邻两位点rs2266788与rs2072560间G-T单倍型、rs2072560与rs651821间T-C单倍型、rs651821与rs662799间C-G单倍型均增加MS患病风险;相邻三位点rs2266788、rs2072560和rs651821间G-T-C单倍型以及rs2072560、rs651821和rs662799间T-C-G单倍型均增加MS患病风险;四个位点间G-T-C-G单倍型显着增加MS患病风险（OR=1.651,95%CI:1.201-2.270）;CETP基因rs1800775和rs708272间存在连锁不平衡,A-A单倍型可能降低MS患病风险（OR=0.748,95%CI:0.583-0.960）。（4）APOC3基因三位点间交互作用最佳模型三阶模型与MS患病风险有关（P=0.0107）,APOA5基因四位点间交互作用最佳模型四阶模型与MS患病风险有关（P=0.0107）,APOC3和APOA5基因间交互作用最佳模型APOC3rs2854116-APOA5rs662799二阶模型与MS患病风险有关（P=0.0107）,APOC3、APOA5和CETP基因间交互作用最佳模型rs2854117-rs662799-rs708272-rs289714四阶模型与MS患病风险有关（P=0.001）。结论:（1）南京市汉族人群中,rs2854116、rs2854117、rs5128、rs662799、rs6511821、rs2072560、rs2266788、rs708272、rs1800775位点SNPs与MS患病风险有关,rs708272次要等位基因型携带者MS患病风险降低,其余位点次要等位基因型携带者MS患病风险增加。（2）rs2854116、rs2854117、rs5128、rs662799、rs651821、rs2072560、rs2266788、rs708272、rs1800775位点SNPs与TG水平升高有关;rs2854116、rs1805096、rs708272、rs1800775位点SNPs与HDL-C水平降低有关;rs662799、rs651821、rs2072560、rs2266788位点SNPs与空腹血糖升高有关;rs2854117、rs708272位点SNP与血压升高有关。（3）APOC3基因rs2854117、rs2854116、rs5129间单倍型T-C-G增加MS患病风险;APOA5基因rs2266788、rs2072560、rs651821、rs662799间单倍型G-T-C-G增加MS患病风险;CETP基因rs1800775与rs708272间单倍型A-A降低MS患病风险。（4）APOC3rs2854116-rs2854117-rs51283位点间交互作用、APOA5rs662799-rs651821-rs2072560-rs2266788位点间交互作用、APOC3rs2854116-APOA5rs662799位点间交互作用及APOC3rs2854117-APOA5rs662799-CETPrs708272-CETPrs289714位点间交互作用可能增加MS患病风险。第三章环境因素和基因多态性交互作用对MS的影响研究目的:探讨环境因素和基因多态性交互作用对MS的影响。方法:基于多因素Logistic回归相乘模型分析环境因素和基因多态性间的交互作用,环境因素包括吸烟、饮酒、休闲性体力活动、闲暇静坐时间、膳食模式、高血压家族史、糖尿病家族史,均定义为两水平。环境因素、基因因素及两者交互作用的相对危险度（OR）分别表示为ORe、ORg、OReg。结果:PPARγ基因rs1801282位点、APOA5基因rs662799、rs651821位点SNPs与糖尿病家族史交互作用具有统计学意义（P<0.05）,OReg>ORe×ORg。APOA5基因rs662799、rs651821、rs2072560、rs2266788位点SNPs与休闲性体力活动交互作用具有统计学意义（P<0.05）,OReg>ORe×ORg。PPARγ基因rs3856806位点SNP与“西方肉类膳食模式”、闲暇静坐时间交互作用具有统计学意义（P<0.05）,OReg>ORe×ORg。CETP基因rs1800775位点SNP与吸烟、饮酒交互作用具有统计学意义（P<0.05）,OReg<ORe×ORg。结论:PPARγ基因rs1801282位点、APOA5基因rs662799、rs651821位点SNPs与糖尿病家族史对MS患病存在正向相乘交互作用。APOA5基因rs662799、rs651821、rs2072560、rs2266788位点SNPs与低休闲性体力活动对MS患病存在正向相乘交互作用。PPARγ基因rs3856806位点SNPs与“西方肉类膳食模式”、闲暇静坐时间对MS患病存在正向相乘交互作用。CETP基因rs1800775位点SNPs与吸烟、饮酒对MS患病可能存在负向相乘交互作用。综上所述,南京市≥15岁人群MS标化患病率为21.9%,年龄增加、生活在城市、低文化程度、吸烟、长闲暇静坐时间、BMI增加、高血压家族史是MS的危险因素;南京市汉族人群中,APOC3基因、APOA5基因和CETP基因SNPs及其之间的交互作用可能与MS患病有关;PPARγ基因、APOA5基因的部分基因位点SNPs可能与糖尿病家族史、低休闲性体力活动、“西方肉类膳食模式”、闲暇静坐时间对MS存在正向相乘交互作用。
孙亮亮[8]（2019）在《某地区不同性别居民脂质蓄积指数与糖尿病的相关性研究》文中进行了进一步梳理目的:探讨不同性别居民脂质蓄积指数（lipid accumulation product,LAP）与糖尿病患病风险的关系,并比较各种肥胖指标及其组合对糖尿病罹患风险的预测价值,从而为有效控制肥胖,防治糖尿病提供依据。方法:采取多阶段整群随机抽样的方法,抽取蚌埠市龙子湖区年龄≥18岁的常住居民3115人,对其进行问卷调查、体格检查及生化检查。采用非参数检验来比较不同组之间人群基本特征、体检及生化指标的差异,Spearman相关性分析来研究各种体检及生化指标的关联性,非条件Logistics回归模型用来探讨LAP与糖尿病患病风险的关系,脂质蓄积指数、体质指数（body mass index,BMI）、腰围（waist circumference,WC）、腰臀比（waist-to-hip ratio,WHR）、腰高比（waist-to-height ratio,WHtR）及其组合对糖尿病罹患风险的预测作用采用受试者工作特征（receiver operating characteristics,ROC）曲线来评估。LAP预测糖尿病罹患风险最佳切点的确定采用最大约登指数。结果:1.本次研究共调查3115人,其中男性1307名,女性1808名。男性中糖尿病组与非糖尿病组在年龄、饮酒状况、身体活动及糖尿病家族史方面存在差异,差异有统计学意义（P<0.05）;且男性患者的BMI、WC、WHtR、SBP、TG、FPG、LAP明显高于非糖尿病者（均有P<0.05）。女性中糖尿病组与非糖尿病组在年龄、学历、饮酒、糖尿病家族史方面存在差异,差异有统计学意义（P<0.05）;女性患者的BMI、WC、WHR、WHtR、SBP、DBP、TG、TC、FPG、LAP明显高于非糖尿病患者（均有P<0.05）。2.将人群的LAP按照三分位分成3组,发现男性中不同LAP组别间年龄及学历的差异具有统计学意义（P<0.05）;女性中不同LAP组别间年龄、学历、身体活动及糖尿病家族史方面的差异具有统计学意义（P<0.05）。3.男性及女性中不同LAP组别间肥胖程度、血压、空腹血糖及血脂方面均存在差异,差异具有统计学意义（均有P<0.05）。LAP第二分位组BMI、WC、WHR、WHtR、TC及TG明显高于第一分位组,且第三分位组明显高于一、二分位组,随着LAP组别的增高,这些指标有增长的趋势。男性中LAP第三分位组的空腹血糖明显高于一、二分位组,LAP第二分位组的空腹血糖虽然高于第一分位组,但差异无统计学意义（P=0.052）。女性中随着LAP组别的增高,空腹血糖有着增加的趋势。4.新型肥胖指标LAP与传统的肥胖指标、空腹血糖、血压、总胆固醇及甘油三脂之间存在着正向关联（P<0.01）,且与传统的肥胖指标相比,LAP与空腹血糖的相关性更大。5.随着LAP组别的增高,糖尿病的患病率呈现增长的趋势。调整过相关混杂因素后,与LAP第一分位组相比,LAP第三分位组的糖尿病的罹患风险的OR（95%CI）值男性是2.00（1.38-289）,女性是3.82（2.46-5.93）。6.无论男女,LAP预测糖尿病罹患风险的受试者工作特征曲线下面积（area under curve,AUC）高于传统的肥胖指标。但在男性中只有与WHR的比较有统计学意义;而在女性中,LAP预测糖尿病患病风险的AUC明显高于其它肥胖指标,差异均有统计学意义（P<0.05）。且不同肥胖指标的组合并没有明显提高对糖尿病罹患风险的预测作用。7.LAP预测糖尿病罹患风险的最佳切点男性为51.63cm·mmol/L（灵敏度为0.37,特异度为0.76）,女性为37.24cm·mmol/L（灵敏度为0.73,特异度为0.63）。结论:1.LAP与糖尿病密切相关,糖尿病的患病风险随着LAP的增高而升高。2.与传统的肥胖指标BMI、WC、WHR、WHtR相比,LAP可能是预测糖尿病的理想肥胖指标,尤其在女性中,LAP能够较好地反映肥胖对糖尿病的影响。3.与单个肥胖指标LAP相比,不同肥胖指标之间的组合并没有明显提高对糖尿病罹患风险的预测作用。
付文宁[9]（2019）在《中国40岁及以上人群不同肥胖指标与高血压和糖尿病的关系及其预测价值研究》文中研究指明目的1.分析肥胖与高血压和糖尿病关系的研究现状和进展,明确肥胖与高血压和糖尿病关系研究的知识结构及前沿领域,为实证研究提供依据。2.明确我国40岁及以上人群不同肥胖指标体质指数（Body Mass Index,BMI）、腰围（Waist Circumference,WC）、脂质蓄积指数（Lipid Accumulation Product Index,LAP）、内脏肥胖指数（Visceral Adiposity Index,VAI）、人体肥胖指数（Body Adiposity Index,BAI）与高血压和糖尿病的关系,并探讨和计算不同肥胖指标预测高血压和糖尿病的价值及其最佳切点值,为高血压和糖尿病的健康教育和疾病筛检提供一定的参考依据,也为临床工作提供指导。3.研究颈围（Neck Circumference,NC）与高血压和糖尿病的关系,评价NC对高血压和糖尿病的预测价值并计算其最佳切点值,弥补我国人群在此研究领域的不足。方法本研究首先采用CiteSpace软件的文献计量法,对web of science数据库中有效的11941篇肥胖与高血压和糖尿病关系的文献进行可视化分析。然后以2014-2015年国家卫生计生委“脑卒中高危人群筛查和干预项目”为依托,该项目采用两阶段整群抽样的方法,对全国31个省40岁及以上城乡社区常住居民进行问卷调查、体格检查和实验室检查（西藏数据有缺失,因此本研究纳入了30个省份的数据进行分析）,经数据库清理后,共726451人完成筛查,其中接受体格检查的有180305人,排除极端值及缺失值后,最终纳入162880名研究对象进行不同肥胖指标与高血压和糖尿病关系及其预测价值的研究。此外,课题组在国家卫生计生委“脑卒中高危人群筛查和干预项目”的基础上,设计心脑血管病危险因素社区人群综合干预调查表,然后采用整群随机抽样的方法抽取深圳市宝安区固戍社区和桃源居社区,并于2015年3月-2016年7月对社区40岁及以上常住居民进行问卷调查、体格检查和实验室检查,排除极端值及缺失值后,最终纳入4000人进行NC与高血压和糖尿病关系及其预测价值的研究。本研究基于以上数据,利用描述性统计方法对调查资料进行初步分析;运用t检验、c2检验比较研究对象基本情况在性别间的差异;应用线性回归和趋势卡方检验比较血压和血糖水平及高血压和糖尿病患病率在不同肥胖指标分组间的分布差异。由于国家脑卒中筛查数据的嵌套结构,数据间存在较大程度的组内相关,且结果提示有统计学意义,因此采用多水平模型分析不同肥胖指标与高血压和糖尿病的关系;心脑血管病危险因素社区人群综合干预调查数据间不存在组内相关,因此利用logistic回归分析NC与高血压和糖尿病的关系。同时,运用受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic,ROC）曲线探讨和计算不同肥胖指标对高血压和糖尿病的预测价值及其最佳切点值,并比较各肥胖指标单独与联合使用时对高血压和糖尿病的预测价值。结果1.文献计量分析结果。近年我国关于肥胖与高血压和糖尿病关系的研究产出数量大体呈上升的趋势,整体展现出活跃的状态,但与欧美国家相比,中心度较低;研究热点和前沿领域主要围绕“相关疾病与筛检”和“发病机制与预防”这两条主线。2.研究人群基本情况。国家脑卒中筛查项目共纳入162880例分析对象,平均年龄59.24±11.04岁,男性约占45.53%;平均收缩压（Systolic Blood Pressure,SBP）133.28±18.57 mmHg,舒张压（Diastolic Dlood Pressure,DBP）81.77±11.06mmHg;平均血糖（Fasting Plasma Glucose,FPG）5.71±1.70 mmol/L。心脑血管病危险因素社区人群综合干预调查共纳入4000人,平均年龄56.01±9.78岁,男性占40.13%;平均SBP为126.16±18.48 mmHg,DBP为82.08±11.55 mmHg;平均FPG为5.74±6.43 mmol/L。3.不同肥胖指标与高血压和糖尿病关系的研究。随着BMI、WC、LAP、VAI和BAI的增加,研究对象的SBP、DBP和FPG水平以及高血压和糖尿病患病率均随之升高（P<0.001）。多水平模型分析结果显示,和其他肥胖指标相比,总人群中,BMI对高血压患病风险影响最大,BMI每增加一个标准差（Standard Deviation,SD）,高血压患病风险增加53.9%（95%CI:1.5141.566）;男性中,WC与高血压关系更大,WC每增加一个SD,高血压患病风险增加73.3%（95%CI:1.6851.782）;女性中,BMI和高血压关系最强,BMI每增加一个SD,高血压患病风险增加51.0%（95%CI:1.4791.543）。对于糖尿病,在总人群、男性和女性中,WC均与糖尿病患病风险关系最大,WC每增加一个SD,糖尿病患病风险分别增加37.4%（95%CI:1.3461.401）、35.0%（95%CI:1.3051.396）和37.8%（95%CI:1.3441.412）。另外,在BMI正常和BMI超重人群中,随着WC、LAP、VAI和BAI的增加,高血压和糖尿病患病风险也随之升高。4.不同肥胖指标对高血压和糖尿病预测价值的分析。ROC曲线显示,BMI、WC、LAP、VAI、BAI预测高血压和糖尿病的AUC均大于0.5（P<0.001）。总体来看,无论男女,和其他肥胖指标相比,BMI+WC对高血压的预测价值最高,AUC分别为0.708和0.721;WC+LAP对糖尿病的预测价值最高,AUC分别为0.654和0.678。各肥胖指标单独预测高血压和糖尿病价值的结果显示,与其他肥胖指标相比,男性中,WC预测高血压的价值最高,AUC为0.693;女性中,BMI预测高血压的价值较高,AUC为0.709。对于糖尿病,无论男女,WC预测糖尿病的价值均优于其他肥胖指标,AUC分别为0.636和0.663,以上差异均有统计学意义。此外,对于高血压,男性中,BMI、WC、LAP、VAI、BAI预测高血压的最佳切点值分别是25.60 kg/m2、89.00cm、46.00、2.12和27.16;女性中,其最佳切点值分别为25.00 kg/m2、84.00cm、42.00、2.31和30.50。男性中,BMI、WC、LAP、VAI、BAI对于糖尿病的最佳预测切点分别是25.10kg/m2、89.00cm、45.80、2.01和27.10;女性中,其最佳预测切点分别是25.00 kg/m2、85.00cm、43.25、2.29和30.53。5.NC与高血压和糖尿病的关系及其预测价值研究。随着NC的增加,SBP、DBP和FPG水平及高血压和糖尿病患病率均随之升高（P<0.05）。Logistic回归结果显示,对于高血压,NC每增加一个SD,总人群、男性和女性中,高血压患病风险分别增加47.8%（95%CI:1.3651.591）、29.1%（95%CI:1.1571.441）和50.3%（95%CI:1.3191.712）;对于糖尿病,NC每增加一个SD,总人群、男性和女性中,糖尿病患病风险分别增加21.1%（95%CI:1.1081.323）、18.0%（95%CI:1.0291.485）和18.9%（95%CI:1.0521.343）。另外,ROC曲线结果显示在男性和女性中,NC预测高血压的AUC分别是0.594和0.702,预测糖尿病的AUC分别是0.626和0.723。在男性和女性中,NC预测高血压的最佳切点值分别是38.10cm和32.35cm,预测糖尿病的最佳切点值分别是36.60cm和33.40cm。结论1.现有的欧美研究证据表明,肥胖指标是预测高血压和糖尿病的有效工具,但高质量研究主要基于欧美人群,基于中国人群的大规模调查较少。2.BMI、WC、LAP、VAI、BAI与高血压和糖尿病患病风险均呈正向关系。BMI、WC与高血压的关系存在性别差异,在总人群和女性中,BMI对高血压患病风险影响最大;但在男性中,WC与高血压关系更大。对于糖尿病,在总人群,男性和女性中,WC对糖尿病患病风险影响均最大。3.ROC曲线显示,总体上,BMI+WC预测高血压的价值最高;WC+LAP预测糖尿病的价值最高。各肥胖指标单独对高血压和糖尿病预测价值的结果显示,WC在男性中对高血压的预测价值较高;BMI在女性中对高血压的预测效果较好。对于糖尿病,WC在男性和女性中对糖尿病的预测价值均较高。4.NC与高血压和糖尿病患病风险存在正向关系。Logistic回归和ROC曲线结果均表明,NC是预测高血压和糖尿病的有效指标。创新点1.本研究运用国家心血管疾病筛查的大样本数据,首次分析了我国30个省份40岁及以上人群不同肥胖指标BMI、WC、LAP、VAI、BAI与高血压和糖尿病的关系,并计算各肥胖指标预测高血压和糖尿病的最佳切点值,弥补了已有研究的局限性,为防控高血压和糖尿病提供了有效的指标和科学依据,也为临床工作提供了指导。2.本研究基于数据的嵌套结构,首次采用多水平模型分析我国30个省份40岁及以上人群不同肥胖指标与高血压和糖尿病的关系,解决传统统计方法因忽略数据的层次结构所带来的问题,使得研究结果更加科学和合理;另外,采用文献计量法对肥胖与高血压和糖尿病关系的研究进行可视化分析,明确了肥胖与高血压和糖尿病关系的研究现况、知识结构和前沿领域,为实证研究提供参考依据。3.基于心脑血管病危险因素社区人群综合干预调查数据,首次分析了深圳地区40岁及以上人群NC与高血压和糖尿病的关系及其预测价值,在研究内容的选取方面有一定的创新性,弥补了中国人群在此研究领域的不足。局限性1.该研究基于全国大样本数据,样本含量大,具有良好的代表性,研究结果较为可靠,但由于本研究是横断面调查,在因果推论上存在局限性,因此需要队列研究来进一步证实不同肥胖测量指标与高血压和糖尿病的关系及其预测价值。2.此次研究纳入了全国30个省份56个民族,样本代表性好,但约98.5%的样本人群是汉族,另外55个民族的样本量小,无法比较民族间的差异,因此在未来的研究中可考虑分析不同肥胖测量指标与高血压和糖尿病关系的民族差异。3.本研究通过灵敏度、特异度和约登指数判断了不同肥胖测量指标对高血压和糖尿病预测的真实性,测量指标的真实性尚可,但由于人们生活水平和身体状况处于动态变化中,因此需要经常性的监控和检测,也需要队列研究数据作进一步的支持,以保证其准确性和有效性。
罗辉[10]（2019）在《中医体质学体病相关临床研究的系统评价和方法学研究》文中研究说明中医体质和疾病相关性（简称“体病相关”）是中医体质学的关键科学问题之一。2009年4月《中医体质分类与判定》标准（简称“《标准》”）的发布,为体病相关临床研究提供了科学、公认的标准化测量工具。因此,近10年来采用该标准开展临床研究所发表的文献从无到有,迅速增长,积累了大量的临床证据,对于认识体质和疾病的关系,促进体质在中医治未病和疾病诊疗中的应用,均具有重要的价值。但目前尚未见到对于现有体病相关临床研究文献以及临床研究方法学的全面系统研究。现有研究的文献计量学特征如何?研究的重点病种和体质有哪些?各研究在体质和疾病的相关性方面有哪些发现?现有研究的方法学质量如何?如何深度挖掘和有效利用现有文献对临床实践的价值?如何开展高质量的体病相关临床研究?等等,对于这些问题,目前尚未见到相关论文发表。因此,本研究综合采用文献计量分析、系统评价、理论研究等方法尝试对上述问题进行系统研究和分析。1研究目的（1）通过对《标准》发布以来的所有体病相关临床研究文献的分析和评价,总结现有研究的文献计量学特征、体病关系结果、研究质量等,以期为读者了解体病相关研究领域的历程、现状以及各中医体质类型和疾病的相关性,提供较为全面的信息。（2）采用循证医学系统评价研究方法,选择一个特定的病种（代谢综合征）,检索、纳入所有研究该疾病与体质相关性的临床研究文献,通过对文献中相关数据的meta分析,研究该疾病人群的体质分布特征、体质与疾病发生的相关性,以获得基于更大人群的体病关系结果,从而为疾病防治提供更高级别的循证医学证据,并为今后体病相关临床研究文献的及时总结和应用提供示范。（3）分析体病相关临床研究的特殊性和面临的方法学挑战,为体病相关临床研究的设计、实施和报告提出具体的建议和对策,以期为今后开展高质量的体病相关临床研究提供方法学指导,并为体病相关临床研究实施和报告相关标准规范的制定提供参考,从而推动更多高质量临床证据的产生和应用。2研究方法文献计量研究（研究一）:全面系统地检索中国知网、万方数据、维普、PubMed和Embase数据,检索期限从2009年4月1日（《标准》的颁布日期）至2018年12月31日。纳入所有研究中医体质与疾病关联性的文献（包括横断面研究、病例对照研究和队列研究）,从各文献中提取文献计量学特征、内容、结果、方法学要点等内容。采用横断面研究AHRQ标准、病例对照研究和队列研究的NOS量表评价纳入研究的方法学质量。所有数据均采用描述性统计方法进行分析。系统评价研究（研究二）:以代谢综合征（metabolic syndrome,MS）为例,采用循证医学系统评价的研究方法开展对体病相关临床研究文献的深度研究,分析MS患者的中医体质分布及其与性别和年龄的关系、与MS发病有关的危险体质因素。文献的检索数据库、研究类型、质量评价方法同研究一。采用R 3.5.2软件对各研究报告的MS患者人群中主要体质比例数据进行meta分析;采用Cochrane协作网提供的Reviewer Manager 5.3软件比较MS患者和一般人群中各体质的分布差异,并用倒漏斗图评价发表偏倚。方法学研究（研究三）:在研究一、二的基础上,综合采用文献和理论研究、访谈循证医学和中医体质学专家等方式,应用临床流行病学研究思路分析中医体质研究的特殊性,从体病相关临床研究的设计、实施、质量评价和报告方面提出提高研究质量的相关建议。3研究结果研究一:共纳入1441篇体病相关临床研究文献,样本量总数达858271例。研究地域覆盖中国大陆29个省区、台湾、香港以及马来西亚、韩国、新加坡、泰国、法国。研究病种313个,覆盖了国际疾病分类标准ICD-10的19个疾病类别,研究较多的病种包括高血压、糖尿病、脑卒中、冠心病、失眠、痛经、乳腺癌、乙肝、脂肪肝、骨质疏松症等。研究类型以横断面研究最多,共1300篇（90.2%）,病例对照研究和队列研究分别有81篇和60篇。各体质的疾病谱分布:（1）气虚质在糖尿病、脑梗死、艾滋病、慢阻肺、冠心病、亚健康、失眠、慢性疲劳综合征、乙肝、乳腺癌等疾病中分布较高。（2）阳虚质在不孕症、骨质疏松症、肠易激综合征、膝骨关节炎、痛经、多囊卵巢综合征、更年期综合征、类风湿关节炎、复发性流产等疾病中分布较高。（3）阴虚质在高血压、糖尿病、便秘、更年期综合征、骨质疏松症、干眼症、肺癌、复发性脑卒中、失眠等疾病中分布较高。（4）痰湿质在高血压、脂肪肝、糖尿病、代谢综合征、脑卒中/梗死、冠心病、血脂异常、高尿酸血症、多囊卵巢综合征、肥胖/超重、睡眠呼吸暂停低通气综合征等疾病中分布较高。（5）湿热质在痤疮、高尿酸血症、慢性胃炎、少弱畸形精子症、湿疹、乙肝、便秘、胆石症、高血压、痛风等疾病中分布较高。（6）气郁质在乳腺增生、乳腺癌、失眠、抑郁症、卵巢早衰、偏头痛、青光眼、不孕症、甲状腺功能亢进、甲状腺结节、子宫腺肌病等疾病中分布较高。（7）血瘀质在冠心病、子宫内膜异位症、脑卒中等疾病中分布较高。（8）特禀质在哮喘、变应性鼻炎等疾病中分布较高。各体质发病风险较高的疾病:（1）气虚质发生肥胖、糖尿病、慢性疲劳综合征、焦虑症等的风险较高。（2）阳虚质发生骨质疏松症、肥胖、颈椎病、慢性疲劳综合征等的风险较高。（3）阴虚质发生高血压、骨质疏松症、糖尿病等的风险较高。（4）痰湿质发生脑梗死、高血压、肥胖、高脂血症、糖尿病、代谢综合征等的风险较高。（5）湿热质发生便秘、高血压等的风险较高。（6）气郁质发生亚健康、更年期综合征、骨质疏松症、焦虑、乳腺癌、乳腺增生、痛经等的风险较高。（7）血瘀质发生骨质疏松症、脑卒中、高血压、高脂血症等的风险较高。（8）特禀质发生哮喘的风险较高。方法学质量:横断面研究高、中、低质量的文献分别占4.6%、90.8%和4.6%;病例对照研究高、中、低质量的文献分别占27.2%、51.9%和21.0%;队列研究高、中、低质量的文献分别占28.3%、58.3%和13.3%。各研究在体质测量的质量控制、控制混杂因素、应答率等条目的报告较差。研究二:共纳入23项研究代谢综合征与中医体质相关性的临床研究文献,总样本量21239例,其中MS患者13393例,对照组人群7846例。按研究设计分类,病例对照研究3项,横断面研究20项,无队列研究。MS患者体质类型比例最高的3种依次为痰湿质[30%（22%-39%）]、气虚质[20%（15%-26%）]和湿热质[14%（11%-18%）]。痰湿质发生MS风险的OR值为1.75（95%CI:1.17-2.62）,校正混杂因素后的OR值为3.46（95%CI:2.14-5.59）。气虚质发生MS风险的OR值为1.39（95%CI:1.04-1.85）。男性患者的痰湿质、湿热质比例分别是女性患者的1.19和2.10倍,女性患者的气虚质比例是男性的1.32倍。45岁以下MS患者痰湿质、气虚质和湿热质的比例在各年龄组人群中均为最高。2项横断面研究属于高质量文献;20项横断面研究均属于中等质量文献。倒漏斗图分析显示:各文献向周围分散,呈现明显的不对称,提示发表偏倚和研究异质性的存在。研究三:体病相关临床研究属于一种特殊的观察性研究,开展高质量研究面临各种方法学挑战:一是观察性研究在中医药领域的应用较少,临床方法学研究滞后;二是体病关系的研究受多种混杂因素的影响,且体质对疾病的影响贯穿从发病到预后的全过程;三是体质自身存在的特殊性,包括体质的主观性对量表调查质量提出更高要求,体质的动态可变性不利于长周期研究的开展。横断面研究、病例对照研究和队列研究在体病相关临床研究中各有其应用范围和作用,对揭示体质和疾病的关联或因果关系的论证强度也有差异,应根据研究目的和条件选择设计类型。研究实施阶段,受试者纳入尽可能选择典型体质的新发病例,并报告样本量估算依据;基线资料信息的采集做到全面、定量;体质测量应高度重视质量控制,确保测量结果的准确性;数据统计分析应采用多元分析方法,控制混杂因素对结果的影响;谨慎客观地作出体病关系的结论。观察性研究国际公认的现有标准和规范具有普适性,大部分条目适用于体病相关临床研究的评价和报告。本研究根据体病相关临床研究的特点,尝试在现有标准和规范的基础上对相关条目进行完善,为制定体病相关临床研究的实施和报告规范提供参考。4研究结论《标准》发布10年来的体病相关临床研究取得了丰硕成果,充分验证体病相关理论的科学性,发现各体质类型与相关疾病存在的密切关联,为体质辨识在中医临床和公共卫生实践中的应用提供了重要依据。循证医学系统评价研究方法有助于对体病相关临床研究文献的深度分析,提供体病关系的更高级别证据,并为辨体-辨证-辨病诊疗模式提供参考。开展体病相关临床研究,在遵循临床研究的基本原则和相关标准规范的前提下,需充分考虑体质研究的特殊性,根据研究目的选择适当的设计类型,研究实施全过程均应重视质量控制,降低偏倚,研究的报告应遵循相关的报告规范,并体现中医体质的特色。最后,本文提出了体病相关临床研究的质量评价和报告规范的修改和完善建议,以期为高质量研究的开展和发表提供指导,从而促进中医体质在疾病治疗和治未病中的应用。
二、肥胖与糖尿病、高血压关系的流行病学研究（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、肥胖与糖尿病、高血压关系的流行病学研究（论文提纲范文）
（1）中国11省队列人群脑卒中及其亚型发病状况及影响因素研究（论文提纲范文）
| 中英文缩略词对照表 |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 一、前言 |
| 1. 研究背景 |
| 2. 研究目的 |
| 二、资料与方法 |
| 1. 调查对象与方法 |
| 1.1 样本量计算 |
| 1.2 基线调查 |
| 1.3 随访调查 |
| 2. 结局事件及相关指标定义 |
| 2.1 脑卒中结局事件的确定 |
| 2.2 影响因素指标定义 |
| 3. 数据库清洗与统计分析 |
| 3.1 数据库清洗 |
| 3.2 统计分析 |
| 4. 质量控制 |
| 5. 技术路线图 |
| 三、结果 |
| 1. 研究对象特征 |
| 1.1 研究对象基线特征 |
| 1.2 随访人群与失访人群特征比较 |
| 2. 脑卒中及其亚型发病状况分析 |
| 2.1 不同性别脑卒中及其亚型发病状况 |
| 2.2 不同年龄、不同地区脑卒中及其亚型发病状况 |
| 2.3 不同文化程度脑卒中及其亚型发病状况 |
| 2.4 不同BMI、腰围脑卒中及其亚型发病状况 |
| 2.5 不同血压情况脑卒中及其亚型发病状况 |
| 2.6 不同血糖情况脑卒中及其亚型发病状况 |
| 2.7 不同血脂情况脑卒中及其亚型发病状况 |
| 2.8 不同生活方式脑卒中及其亚型发病状况 |
| 3. 脑卒中及其亚型发病影响因素分析 |
| 3.1 肥胖状态与脑卒中及其亚型发病关系 |
| 3.2 高血压亚型与脑卒中及其亚型发病关系 |
| 3.3 糖尿病前期及糖尿病与脑卒中及其亚型发病关系 |
| 3.4 血脂异常与脑卒中及其亚型发病关系 |
| 3.5 自评健康与脑卒中及其亚型发病关系 |
| 3.6 影响因素间交互作用与脑卒中及其亚型发病关系 |
| 4. 脑卒中发病风险预测模型的建立及验证 |
| 4.1 脑卒中发病风险预测模型的建立 |
| 4.2 脑卒中发病风险预测模型内部验证 |
| 4.3 脑卒中发病风险预测模型展示 |
| 四、讨论 |
| 五、创新性和局限性 |
| 六、结论 |
| 参考文献 |
| 综述 脑卒中及其亚型发病影响因素研究进展 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（2）哈萨克族肥胖人群2型糖尿病患病特点及HIF-1α中相关因子作用研究（论文提纲范文）
| 中英文缩略词对照表 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 前言 |
| 研究内容与方法 |
| 1 研究对象 |
| 1.1 研究人群选择 |
| 1.2 相关诊断标准 |
| 2 研究内容与方法 |
| 2.1 哈萨克族、汉族人群2 型糖尿病患病特征分析基本信息的收集 |
| 2.2 哈萨克族、汉族肥胖人群HIF-1α分析研究 |
| 3 试剂与器材 |
| 4 质量控制 |
| 4.1 研究对象筛选 |
| 4.2 基本资料收集 |
| 4.3 生化(血液)指标收集 |
| 4.4 脂肪组织收集及处理 |
| 4.5 PCR及蛋白提取 |
| 5 统计方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 小结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录: 新疆医科大学第一附属医院健康管理院健康评估表 |
| 综述 肥胖和2型糖尿病流行现状及信号通路相关研究 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 导师评阅表 |
（3）昆明市主城区基于社区卫生服务中心居民慢性肾脏病调查研究（论文提纲范文）
| 缩略词表 |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 研究背景 |
| 1. 慢性肾脏病是严重的公共卫生问题 |
| 2. 慢性肾脏病流行病学现状 |
| 3. 基于社区卫生服务中心的慢性病管理 |
| 4. 健康生态学模型及我国慢病防控 |
| 5. 研究基础及重要性 |
| 研究目的及框架 |
| 1. 研究目的 |
| 2. 研究框架 |
| 第一部分 社区居民中CKD宏观基本情况调查——CKD危险因素、知晓情况、社区卫生服务利用评价及居民健康素养情况调查 |
| 资料与方法 |
| 1. 研究对象 |
| 2. 样本量估算 |
| 3. 研究地点选取 |
| 4. 抽样框架 |
| 5. 诊断标准 |
| 6. 调查研究方法 |
| 7. 统计方法 |
| 结果 |
| 1. 人口学特征描述 |
| 2. 居民个人健康体检情况 |
| 3. 居民CKD危险因素分析 |
| 4. 居民对CKD知晓情况分析 |
| 5. 居民健康素养评价 |
| 6. 社区卫生服务中心PCAT评价 |
| 7. 社区居民关于慢性肾脏病在社区管理意愿调查 |
| 讨论 |
| 1. 昆明市主城区社区卫生服务中心调查居民基本情况 |
| 2. 昆明市主城区居民CKD危险因素 |
| 3. 昆明市社区居民CKD知晓率 |
| 4. 昆明市社区居民健康相关生命质量评分 |
| 5. 社区CKD管理可行性分析 |
| 结论 |
| 第二部分 高危人群CKD筛查——高血压、糖尿病患者中CKD流行病学调查研究 |
| 资料与方法 |
| 1. 研究对象 |
| 2. 样本量估算 |
| 3. 诊断标准 |
| 4. 研究方法 |
| 5. 统计方法 |
| 结果 |
| 1. 人口学特征描述 |
| 2. 社区不同慢性病人群实验室检测结果 |
| 3. 社区慢性病人群CKD相关影响因素分析 |
| 4. 慢性病人群慢性病控制情况问卷调查 |
| 5. 社区慢性病人群其他慢性病调查情况 |
| 6. 社区居民家庭支持调查及疾病指导需求调查 |
| 7. 慢性病患者积极度量表调查 |
| 讨论 |
| 1. 社区高血压、糖尿病患者中CKD流行病学调查分析 |
| 2. 社区高血压、糖尿病患者慢病控制调查分析 |
| 结论 |
| 第三部分 CKD患者基因多态性研究——PVT1基因5个位点实验研究 |
| 资料与方法 |
| 1. 研究对象 |
| 2 .样本量估算 |
| 3. 实验研究方法 |
| 4. 数据分析 |
| 结果 |
| 1. PVT1 5中SNPs实验图谱 |
| 2. 调查对象人口学资料 |
| 3. 基因型Hard-Weinbery平衡检验 |
| 4. PVT1 5个SNPs基因型在所有组间分布比较 |
| 5. PVT1 5个SNPs基因型在CKD和非CKD组间分布比较 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 第四部分 建立CKD早期诊断预测模型——基于前期数据采用机器学习建模 |
| 资料与方法 |
| 1. 研究对象和相关资料 |
| 2. 统计学方法 |
| 3. 社区慢性肾脏病预测模型的建立 |
| 结果 |
| 1. Logistic回归建立CKD风险评估系统 |
| 2. SVM模型预测结果 |
| 3. RF模型预测结果 |
| 4. Naive Bayes模型预测结果 |
| 5. ANN模型预测结果 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 全文总结 |
| 1. 本研究的意义 |
| 2. 本研究创新性 |
| 3. 本研究不足及未来展望 |
| 4. 政策建议 |
| 4.1 落实《“健康中国2030”规划纲要》,预防为主、做好基层CKD防控 |
| 4.2 结合社区慢病管理基础,针对高危人群重点防控CKD |
| 4.3 基于社区,建立CKD三级防控 |
| 4.4 基于本研究结果,具体建议和措施 |
| 参考文献 |
| 附录1 CKD调查普通居民用表 |
| 附录2 CKD调查高血压、糖尿病患者用表 |
| 综述 慢性肾脏病流行病学调查研究进展 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间获得的学术成果 |
| 致谢 |
（4）10省市队列人群糖尿病前期与糖尿病发病状况及影响因素研究（论文提纲范文）
| 常用缩略词中英文对照表 中文摘要 Abstract 一、前言 |
| 1. 研究背景 |
| 2. 研究设计与目的意义 二、资料与方法 |
| 1. 研究对象与方法 |
| 1.1 样本量估计 |
| 1.2 数据来源 |
| 1.2.1 基线调查 |
| 1.2.2 随访调查 |
| 2. 诊断标准及相关变量定义 |
| 2.1 结局事件的定义 |
| 2.2 危险因素指标的定义 |
| 2.3 危险因素基线和随访的动态变化分组 |
| 3. 数据整理与统计分析 |
| 3.1 数据库清理 |
| 3.2 统计分析 |
| 4. 质量控制 |
| 5. 技术路线图 三、结果 |
| 1. 研究对象特征 |
| 1.1 研究对象基本特征 |
| 1.2 研究对象基线特征 |
| 2. 随访人群与失访人群基线特征比较 |
| 3. 糖尿病前期发病状况和影响因素分析 |
| 3.1 糖尿病前期发病状况分析 |
| 3.2 糖尿病前期发病影响因素分析 |
| 4. 糖尿病发病状况和影响因素分析 |
| 4.1 糖尿病发病状况与影响因素分析 |
| 4.1.1 糖尿病发病状况 |
| 4.1.2 糖尿病发病影响因素分析 |
| 4.2 糖尿病前期人群糖尿病发病状况与影响因素分析 |
| 4.2.1 糖尿病前期人群糖尿病发病状况分析 |
| 4.2.2 糖尿病前期人群发生糖尿病的影响因素分析 |
| 5. 糖尿病发病风险预测模型的建立及评价 |
| 5.1 糖尿病发病预测模型的建立 |
| 5.1.1 单因素分析 |
| 5.1.2 共线性检验 |
| 5.1.3 构建糖尿病发病风险模型 |
| 5.1.4 糖尿病发病风险等级划分 |
| 5.2 糖尿病发病风险预测模型的评价 |
| 5.2.1 模型区分度评价 |
| 5.2.2 模型校准度评价 四、讨论 |
| 1.国内外糖尿病前期与糖尿病发病状况比较 |
| 2.糖尿病前期及糖尿病发病的危险因素 |
| 3.糖尿病前期发生糖尿病的危险因素 |
| 4.各因素间的交互作用对糖尿病前期及糖尿病发病的影响 |
| 5.危险因素动态变化与糖尿病前期及糖尿病发病风险的关系 |
| 6.构建糖尿病发病风险预测模型的意义 五、创新性和局限性 |
| 1.创新性 |
| 2.局限性 六、结论和建议 |
| 1.结论 |
| 2.建议 参考文献 综述 2型糖尿病影响因素的研究进展 |
| 参考文献 致谢 个人简历 |
（5）四川凉山彝族肥胖与高血压关系20年趋势研究：1996-2015（论文提纲范文）
| 缩略词表 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 前言 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究目的和意义 |
| 三、研究内容和技术路线 |
| 第一部分 四川凉山彝族20年高血压患病趋势(1996-2015) |
| 一、引言 |
| 二、材料与方法 |
| 三、研究结果 |
| 四、讨论 |
| 五、小结 |
| 第二部分 体质指数(BMI)与高血压关系趋势研究 |
| 一、引言 |
| 二、材料与方法 |
| 三、研究结果 |
| 四、讨论 |
| 五、小结 |
| 第三部分 少肌症与高血压的关系及其影响因素 |
| 一、引言 |
| 二、材料与方法 |
| 三、研究结果 |
| 四、讨论 |
| 五、小结 |
| 创新与特色 |
| 研究局限性 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 综述 中国成年髙血压人群抑郁状况Meta分析 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）基于银屑病全球监测项目的中国银屑病医疗保健现状研究及银屑病与肥胖、Ⅱ型糖尿病的因果关系探讨（论文提纲范文）
| 英文缩略词表 |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 引言 |
| 1.1 银屑病简介 |
| 1.2 银屑病流行病学简介 |
| 1.3 本课题研究简介 |
| 第一部分 中国皮肤科医生银屑病医疗健康认知调查 |
| 1 引言 |
| 2 实验材料与方法 |
| 2.1 研究目的 |
| 2.2 研究对象 |
| 2.3 研究内容 |
| 2.4 问卷的发布与回收 |
| 2.5 问卷质控 |
| 2.6 统计学分析 |
| 3 结果 |
| 3.1 调查对象人口基本特征 |
| 3.2 对当地皮肤病医疗现状了解情况 |
| 3.3 银屑病保健相关问题知晓情况 |
| 3.4 银屑病指南知晓情况 |
| 4 讨论 |
| 5 结论 |
| 第二部分 中国银屑病患者临床特征及经济负担调查研究 |
| 1 引言 |
| 2 实验材料与方法 |
| 2.1 研究目的 |
| 2.2 研究对象 |
| 2.3 研究内容 |
| 2.4 问卷的发布 |
| 2.5 问卷质控 |
| 2.6 统计学分析 |
| 3 结果 |
| 3.1 调查对象人口基本特征 |
| 3.2 银屑病患者临床特征 |
| 3.3 银屑病患者经济负担情况 |
| 3.4 银屑病患者对医疗保健的满意度调查 |
| 3.5 银屑病患者疾病认知与治疗现状调查 |
| 3.6 银屑病严重程度相关因素的LOGISTICS回归分析 |
| 4 讨论 |
| 5 结论 |
| 第三部分 银屑病与肥胖、Ⅱ型糖尿病间因果关系初探-应用全基因组关联分析汇总数据 |
| 1 引言 |
| 2 实验材料与方法 |
| 2.1 研究目的 |
| 2.2 研究材料 |
| 2.3 研究方法 |
| 3 结果 |
| 3.1 银屑病与糖尿病、肥胖及18个相关性状之间的遗传相关性 |
| 3.2 银屑病与糖尿病、肥胖及18个相关性状之间的因果关系 |
| 4 讨论 |
| 5 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 综述 |
| 参考文献 |
（7）基因多态性和环境因素及其交互作用对代谢综合征的影响研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要缩略词 |
| 前言 |
| 第一章 MS流行病学特征及膳食模式等环境影响因素研究 |
| 1 对象与方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.2 研究方法 |
| 1.3 主要仪器设备 |
| 2 结果 |
| 2.1 研究对象基本特征 |
| 2.2 MS及其组分的流行病学特征 |
| 2.3 MS及其组分影响因素的多因素分析 |
| 2.4 膳食模式及不同膳食模式下人群基本特征分析 |
| 2.5 膳食模式与MS的关联性分析 |
| 2.6 膳食模式与MS各组分的关联性分析 |
| 3 讨论 |
| 3.1 MS及其组分的流行病学特征 |
| 3.2 MS与膳食模式等环境影响因素 |
| 4 结论 |
| 第二章 基因多态性及其交互作用与MS关联性的病例对照研究 |
| 1 对象和方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.2 研究方法 |
| 1.3 主要仪器试剂 |
| 2 结果 |
| 2.1 研究对象基本特征 |
| 2.2 各位点SNPs检测结果代表性峰图 |
| 2.3 Hardy-Weinberg平衡定律检验 |
| 2.4 各基因位点SNPs与 MS的关联分析 |
| 2.5 各基因SNPs位点间连锁不平衡分析 |
| 2.6 各基因位点间单倍型与MS的关联分析 |
| 2.7 各基因位点SNPs与 MS组分的关联分析 |
| 2.8 各基因位点SNPs交互作用与MS的关联分析 |
| 3 讨论 |
| 3.1 PPARγ基因SNPs与 MS及其组分的关联性 |
| 3.2 ADIPOQ基因SNPs与 MS及其组分的关联性 |
| 3.3 APOC3 基因SNPs与 MS及其组分的关联性 |
| 3.4 APOA5 基因SNPs与 MS及其组分的关联性 |
| 3.5 LEPR基因SNPs与 MS及其组分的关联性 |
| 3.6 CETP基因SNPs与 MS及其组分的关联性 |
| 3.7 各基因位点SNPs间单倍型与MS的关联性 |
| 3.8 各基因位点SNPs交互作用与MS的关联性 |
| 4 结论 |
| 第三章 环境因素和基因多态性交互作用对MS的影响研究 |
| 1 对象和方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.2 研究方法 |
| 2 结果 |
| 2.1 PPARγ基因SNPs与环境因素交互作用分析 |
| 2.2 ADIPOQ基因SNPs与环境因素交互作用分析 |
| 2.3 APOC3 基因SNPs与环境因素交互作用分析 |
| 2.4 APOA5 基因SNPs与环境因素交互作用分析 |
| 2.5 LEPR基因SNPs与环境因素交互作用分析 |
| 2.6 CETP基因SNPs与环境因素交互作用分析 |
| 3 讨论 |
| 4 结论 |
| 全文总结 |
| 参考文献 |
| 文献综述 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）某地区不同性别居民脂质蓄积指数与糖尿病的相关性研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 糖尿病的流行病学及危害 |
| 1.1.2 内脏脂肪对糖尿病的影响 |
| 1.1.3 内脏脂肪的测定方法 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 新型肥胖指标LAP概述 |
| 1.2.2 传统的肥胖指标及LAP与糖尿病的相关性 |
| 1.2.3 肥胖与糖尿病关联受到性别的影响 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 2 资料与方法 |
| 2.1 研究对象 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 问卷调查 |
| 2.2.2 体格检查 |
| 2.2.3 实验室血液检测 |
| 2.3 诊断标准及相关定义 |
| 2.3.1 糖尿病诊断标准 |
| 2.3.2 相关因素的操作性定义 |
| 2.3.3 LAP计算公式 |
| 2.4 质量控制 |
| 2.4.1 预调查 |
| 2.4.2 调查员培训 |
| 2.4.3 调查问卷内容的核对 |
| 2.5 统计学方法 |
| 2.5.1 数据录入核对 |
| 2.5.2 统计分析处理 |
| 3 结果 |
| 3.1 糖尿病组及非糖尿病组一般特征、体检及生化指标的比较 |
| 3.2 不同LAP组别人群的基本特征的比较 |
| 3.3 不同LAP组别人群的体检及生化指标的比较 |
| 3.4 各种体检及生化指标的相关性分析 |
| 3.4.1 男性人群中各种体检及生化指标的相关性分析 |
| 3.4.2 女性人群中各种体检及生化指标的相关性分析 |
| 3.5 不同LAP组糖尿病患病率的比较 |
| 3.6 LAP与糖尿病罹患风险的关系 |
| 3.6.1 男性中LAP与糖尿病罹患风险的关系 |
| 3.6.2 女性中LAP与糖尿病罹患风险的关系 |
| 3.7 LAP及传统肥胖指标预测糖尿病罹患风险的ROC曲线分析 |
| 3.8 LAP及传统肥胖指标预测糖尿病罹患风险的切点值 |
| 3.9 肥胖指标之间的不同组合对预测糖尿病罹患风险的ROC曲线分析 |
| 4 讨论 |
| 4.1 糖尿病组及非糖尿病组一般特征、体检及生化指标的比较 |
| 4.2 不同LAP组别人群的体检及生化指标的比较 |
| 4.3 空腹血糖与肥胖指标之间的关联 |
| 4.4 不同LAP组糖尿病患病率的比较 |
| 4.5 LAP与糖尿病罹患风险的关系 |
| 4.6 LAP与其它肥胖指标预测糖尿病罹患风险作用的比较 |
| 4.7 LAP预测糖尿病的最佳切点 |
| 4.8 肥胖指标之间的不同组合对预测糖尿病罹患风险的ROC曲线分析 |
| 5 结论 |
| 6 研究的局限性及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 附录A 英中文术语和缩略语对照表 |
| 附录B 攻读学位期间发表文章情况 |
| 附录C 综述 脂质蓄积指数与代谢性疾病的相关研究进展 |
| 参考文献 |
（9）中国40岁及以上人群不同肥胖指标与高血压和糖尿病的关系及其预测价值研究（论文提纲范文）
| 全文缩写词 |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 第一部分 研究思路和基本框架 |
| 一、研究目的 |
| 二、研究内容 |
| 三、资料来源、研究方法 |
| 四、技术路线 |
| 第二部分 研究理论与方法学基础 |
| 一、引文空间分析原理 |
| 二、健康状况测量理论 |
| 三、健康地域影响论 |
| 四、多水平模型 |
| 五、受试者工作特征曲线 |
| 第三部分 肥胖与高血压和糖尿病关系的文献计量分析 |
| 一、时空分布特征的可视化分析 |
| (一)时间分布情况 |
| (二)空间分布情况 |
| 二、研究领域知识主体的可视化分析 |
| (一)科研机构分析 |
| (二)文献来源出版杂志分析 |
| 三、学科知识机构及其演变历程的可视化分析 |
| (一)学科方向分析 |
| (二)关键词分析 |
| (三)聚类分析 |
| (四)文献共被引突现分析 |
| 四、小结 |
| 第四部分 基于多水平模型的不同肥胖指标与高血压和糖尿病关系的研究 |
| 一、基本情况 |
| (一)调查对象基本情况 |
| (二)不同肥胖指标分组下研究对象的血压和血糖情况 |
| 二、不同肥胖指标分组下研究对象的高血压和糖尿病患病情况 |
| (一)不同肥胖指标分组下研究对象的高血压患病率 |
| (二)不同肥胖指标分组下研究对象的糖尿病患病率 |
| 三、不同肥胖指标与高血压和糖尿病关系的多水平分析 |
| (一)不同肥胖指标与高血压关系的多水平分析 |
| (二)不同肥胖指标与高血压关系的分层分析 |
| (三)不同肥胖指标与糖尿病关系的多水平分析 |
| (四)不同肥胖指标与糖尿病关系的分层分析 |
| 四、讨论 |
| (一)应用多水平模型探讨肥胖指标与高血压和糖尿病关系的可行性与必要性 |
| (二)不同肥胖指标与高血压和糖尿病的关系存在差异性 |
| 五、小结 |
| 第五部分 不同肥胖指标对高血压和糖尿病的预测价值研究 |
| 一、不同肥胖指标对高血压和糖尿病的预测价值 |
| (一)不同肥胖指标对高血压的预测价值 |
| (二)不同肥胖指标对糖尿病的预测价值 |
| 二、不同肥胖指标预测高血压和糖尿病的最佳切点值 |
| (一)不同肥胖指标预测高血压的最佳切点值 |
| (二)不同肥胖指标预测糖尿病的最佳切点值 |
| 三、讨论 |
| (一)不同肥胖指标对高血压和糖尿病的预测价值分析 |
| (二)不同肥胖指标联合对高血压和糖尿病的预测价值分析 |
| (三)借助肥胖指标探索高血压和糖尿病的最佳切点值 |
| 四、小结 |
| 第六部分 颈围与高血压和糖尿病的关系及其预测价值研究 |
| 一、基本情况 |
| (一)调查对象基本情况 |
| (二)不同NC水平研究对象的血压和血糖情况 |
| 二、不同NC水平研究对象的高血压和糖尿病患病情况 |
| (一)不同NC水平研究对象的高血压患病率 |
| (二)不同NC水平研究对象的糖尿病患病率 |
| 三、NC与高血压和糖尿病的关系 |
| (一)NC与高血压的关系 |
| (二)NC与糖尿病的关系 |
| 四、NC对高血压和糖尿病的预测价值及其最佳切点值 |
| (一)NC对高血压和糖尿病的预测价值 |
| (二)NC预测高血压和糖尿病的最佳切点值 |
| 五、讨论 |
| 六、小结 |
| 第七部分 研究结论和建议 |
| 一、研究结论 |
| 二、建议 |
| 创新点与局限性 |
| 一、创新点 |
| 二、局限性 |
| 参考文献 |
| 综述 |
| 参考文献 |
| 附录1:研究生期间工作小结 |
| 附录2:调查问卷 |
| 致谢 |
（10）中医体质学体病相关临床研究的系统评价和方法学研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号说明 |
| 第一部分 文献综述 |
| 综述一 中医体质学体病相关理论综述 |
| 1 体病相关理论的渊源 |
| 2 体病相关理论的内涵 |
| 综述二 体病相关理论的临床研究进展 |
| 1 体病相关临床研究开展的背景 |
| 2 体病相关临床研究的文献计量学研究 |
| 3 体病相关临床研究的文献综述 |
| 综述三 体病相关临床研究的设计及方法学质量评价 |
| 1 适用于研究体病相关的临床研究方法概述 |
| 2 体病相关临床研究设计的质量评价和报告规范 |
| 3 体病相关临床研究的质量评价现状 |
| 前言 |
| 第二部分 体病相关临床研究文献的系统研究与分析 |
| 1 资料与方法 |
| 1.1 纳入/排除标准 |
| 1.2 文献检索和筛选 |
| 1.3 资料筛选与提取 |
| 1.4 数据分析 |
| 2 研究结果 |
| 2.1 检索结果与流程 |
| 2.2 文献计量学特征 |
| 2.3 研究设计基本信息 |
| 2.4 各体质类型的疾病谱分布 |
| 2.5 各体质类型发病风险较高的疾病 |
| 2.6 各体质类型发病风险较低的疾病 |
| 2.7 纳入研究的方法学质量评价 |
| 2.8 纳入研究的体质测量方法信息 |
| 3 讨论 |
| 3.1 近10 年来体病相关临床研究的学术成就和贡献 |
| 3.2 各体质与疾病的关联性及其对临床和公共卫生的意义 |
| 3.3 体病相关临床研究的方法学质量分析 |
| 3.4 与其他同类研究结果的比较 |
| 3.5 对今后体病相关研究和应用的启示 |
| 3.6 本研究的局限性 |
| 4 结论 |
| 第三部分 体病相关临床研究文献的meta分析:以代谢综合征为例 |
| 1 资料与方法 |
| 1.1 纳入/排除标准 |
| 1.2 检索策略 |
| 1.3 资料筛选与提取 |
| 1.4 方法学质量评价 |
| 1.5 数据分析 |
| 2 研究结果 |
| 2.1 检索结果与流程 |
| 2.2 纳入研究的基本特征 |
| 2.3 中医体质分布的meta分析 |
| 2.4 代谢综合征患者与一般人群体质类型比较的meta分析 |
| 2.5 中医体质在不同性别、年龄的分布比较 |
| 2.6 纳入研究的方法学质量 |
| 2.7 倒漏斗图分析 |
| 3 讨论 |
| 3.1 代谢综合征与体质的关联性分析 |
| 3.2 纳入研究存在的方法学问题 |
| 3.3 对临床和科研的启示 |
| 3.4 本研究的局限性 |
| 4 结论 |
| 第四部分 体病相关临床研究的方法学研究 |
| 1 体病相关临床研究的特殊性 |
| 1.1 中医药领域观察性研究应用和方法学的相对滞后 |
| 1.2 体病关系的全过程均易受到混杂因素影响 |
| 1.3 体质自身的特殊性对体病关系研究的影响 |
| 1.4 体病相关临床研究相对其他观察性研究的优势 |
| 2 体病相关临床研究的设计和实施 |
| 2.1 研究设计类型的选择与比较 |
| 2.2 受试者纳入和基线资料采集 |
| 2.3 体质测量中的质量控制措施 |
| 2.4 研究数据的处理和统计分析 |
| 3 体病相关临床研究的质量评价 |
| 3.1 现有标准在体病相关临床研究质量评价中的适用性分析 |
| 3.2 根据现有标准制定体病相关临床研究质量评价标准的建议 |
| 4 体病相关临床研究的报告规范 |
| 4.1 现有报告规范在体病相关临床研究论文报告的适用性分析 |
| 4.2 在STROBE声明基础上完善体病相关临床研究报告质量的建议 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 在学期间主要研究成果 |
四、肥胖与糖尿病、高血压关系的流行病学研究（论文参考文献）
- [1]中国11省队列人群脑卒中及其亚型发病状况及影响因素研究[D]. 从祥丰. 中国疾病预防控制中心, 2021(02)
- [2]哈萨克族肥胖人群2型糖尿病患病特点及HIF-1α中相关因子作用研究[D]. 诸葛瑾慧. 新疆医科大学, 2021(08)
- [3]昆明市主城区基于社区卫生服务中心居民慢性肾脏病调查研究[D]. 曾慧娟. 昆明医科大学, 2021
- [4]10省市队列人群糖尿病前期与糖尿病发病状况及影响因素研究[D]. 刘少博. 中国疾病预防控制中心, 2020(03)
- [5]四川凉山彝族肥胖与高血压关系20年趋势研究：1996-2015[D]. 张佳. 北京协和医学院, 2020(05)
- [6]基于银屑病全球监测项目的中国银屑病医疗保健现状研究及银屑病与肥胖、Ⅱ型糖尿病的因果关系探讨[D]. 李蔚然. 安徽医科大学, 2020(01)
- [7]基因多态性和环境因素及其交互作用对代谢综合征的影响研究[D]. 郭宝福. 东南大学, 2019
- [8]某地区不同性别居民脂质蓄积指数与糖尿病的相关性研究[D]. 孙亮亮. 蚌埠医学院, 2019(01)
- [9]中国40岁及以上人群不同肥胖指标与高血压和糖尿病的关系及其预测价值研究[D]. 付文宁. 华中科技大学, 2019(03)
- [10]中医体质学体病相关临床研究的系统评价和方法学研究[D]. 罗辉. 北京中医药大学, 2019(04)