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目的 分析安徽省某地区人群的高血压危险因素并进行定量评价,建立高血压危险因素定量评估模型,为预测个体高血压发病危险奠定基础.方法 选择18周岁及以上人群,将患有高血压的971例作为病例组,未患高血压的3 655例作为对照组,进行Logistic回归分析,得到各危险因素的比值比(odds ratio,OR).利用统计学模型将不同暴露水平的危险因素转化为危险分数,以计算综合危险分数.结果 Logistic逐步回归分析显示,男性高血压主要危险因素包括高盐膳食、年龄大、过量饮酒、体质指数(body mass index,BMI)偏大、家庭人数少和腰臀比(waist-hip ratio,WHR)偏大,其中危险性较高的前3位(不包括年龄)是BMI≥28.0 kg/m2(OR=7.539)、过量饮酒(OR=1.965)和高盐膳食(OR=1.641),对应的危险分数分别为2.925、1.560和1.467;女性高血压主要危险因素包括高盐膳食、年龄大、过量饮酒、BMI偏大和WHR偏大,其中危险性较高的前3位(不包括年龄)是BMI≥28.0 kg/m2 (OR =4.320),高盐膳食(OR=1.661)和过量饮酒(OR=1.597),对应的危险分数分别为2.324、1.516和1.501 .结论 根据人群危险因素建立的高血压危险因素定量评估模型,能够指导个体定量评价自身高血压危险因素,使得自我评估、自我监测、自我保健更具可行性.

作者:郭亮亮;苏虹;许祥青;彭美玲;范冬冬;周洋洋;宋健

来源:中华疾病控制杂志 2013 年 17卷 11期

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作者:
郭亮亮;苏虹;许祥青;彭美玲;范冬冬;周洋洋;宋健
来源:
中华疾病控制杂志 2013 年 17卷 11期
标签:
高血压 危险因素 Logistic模型 Hypertension Risk factors Logistic model
目的 分析安徽省某地区人群的高血压危险因素并进行定量评价,建立高血压危险因素定量评估模型,为预测个体高血压发病危险奠定基础.方法 选择18周岁及以上人群,将患有高血压的971例作为病例组,未患高血压的3 655例作为对照组,进行Logistic回归分析,得到各危险因素的比值比(odds ratio,OR).利用统计学模型将不同暴露水平的危险因素转化为危险分数,以计算综合危险分数.结果 Logistic逐步回归分析显示,男性高血压主要危险因素包括高盐膳食、年龄大、过量饮酒、体质指数(body mass index,BMI)偏大、家庭人数少和腰臀比(waist-hip ratio,WHR)偏大,其中危险性较高的前3位(不包括年龄)是BMI≥28.0 kg/m2(OR=7.539)、过量饮酒(OR=1.965)和高盐膳食(OR=1.641),对应的危险分数分别为2.925、1.560和1.467;女性高血压主要危险因素包括高盐膳食、年龄大、过量饮酒、BMI偏大和WHR偏大,其中危险性较高的前3位(不包括年龄)是BMI≥28.0 kg/m2 (OR =4.320),高盐膳食(OR=1.661)和过量饮酒(OR=1.597),对应的危险分数分别为2.324、1.516和1.501 .结论 根据人群危险因素建立的高血压危险因素定量评估模型,能够指导个体定量评价自身高血压危险因素,使得自我评估、自我监测、自我保健更具可行性.

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