罗云
成都体育学院 四川成都 610041
摘要：目的 探讨社区居民高血压相关危险因素, 为高血压的防治提供科学的依据。方法 随机抽取成都某社区居民60名进行高血压检测调查。采用Logistic回归模型和受试者工作特征（ROC）曲线对患者的年龄、高血压家族史、吸烟饮酒情况、体育锻炼、性格等变量进行分析观察。结果 对高血压有关的变量进行Logistic回归分析, 发现数据间有明显的差异, 具有统计学意义。结论 经过观察发现成都某社区居民高血压的主要危险因素有:高血压家族史、体重指数等, 且对高血压患病有一定的预测价值。应该在社区提倡健康的生活方式, 合理饮食，降低高血压的发生率。
关键词：Logistic回归分析、高血压、体重指数
高血压病为目前最重要的公共卫生问题之一，根据2010年全球疾病负担报告,全球近940万人死于高血压,占全球总死亡的17.8%，带来高额医疗负担，且呈年轻化发展趋势[ 1]。有研究表明，有高血压家族史者患高血压的风险为无高血压家族史者的2倍左右，且体质指数（BMI）每升高1个单位，高血压患病的相对危险就增加10％[ 2 ]。因此, 帮助高血压患者改善血压控制状况对于患者个人和社会都具有重要意义。本次研究回顾性分析成都某小区的60例高血压患者基本资料, 探讨了高血压事件危险因素Logistic分析, 现将结果报告如下。
1 资料与方法
1.1 对象
为探讨高血压发生的有关危险因素，2020年在成都某社区采取随机抽样的方法, 选取某社区居民60例为本次研究对象, 年龄20~75岁, 平均 (44.5±1.8) 岁, 所有入选患者均是自愿参加本次调查。
1.2 调查方法
采用调查问卷形式以及体格检查的方式进行调查,对调查对象的年龄、高血压家族史、吸烟饮酒情况、体重指数、体育锻炼、性格等情况进行调查, 并且对调查者进行相关的人体测量, 检查内容包括体重指数等。
1.3 诊断标准
（1）BMI分级:BMI=体重/身高的平方, 其中体重单位为kg, 身高单位为m, <18.5 kg/㎡为低体重、18.5～23.9 kg/㎡为正常体重、24.0～27.9 kg/㎡为超重、>28 kg/㎡为肥胖。（2）高血压:当收缩压>140 mmHg、舒张压>90 mmHg, 或既往有明确高血压病诊断史均诊断为高血压病, 血压测定前嘱调查对象静止休息10 min。（3） 烟龄在半年以上, 且内天至少吸1支或者以上的为吸烟。（4）饮酒标准为每周饮酒2次以上者。（5）有高血压家族史指一级亲属（父母及兄弟姐妹）中有≥1人为高血压患者。
1.4 统计分析
本次调查所有数据均采用软件SPSS 26.0进行统计分析, 利用二元Logistic回归分析；受试者工作特征（ROC）曲线分析预测价值，均采用双侧检验，检验水准α＝0.05。
2 结果
2.1 居民高血压患病的多因素分析
以调查对象的年龄、高血压家族史、吸烟饮酒情况、体重指数、体育锻炼、性格为自变量, 高血压患病情况为因变量, 进行Logistic回归分析,经变量筛选，数据表明, 高血压家族史、体重指数与高血压的发生明显相关, 差异有统计学意义 (P<0.05) , 其影响程度OR值为8.425和18.046, 见表1。
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2.2 居民高血压家族史、体重指数与高血压患病的ROC曲线
以居民高血压家族史、体重指数为检验变量，高血压患病为状态变量，经 ROC曲线分析，曲线下面积值分别为0.724（95%CI：0.561~0.887，P＜0.05）、0.770（95%CI：0.616~0.924，P＜0.05），见图1。
图1:居民高血压家族史、体重指数与高血压患病的ROC曲线
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3 讨论
高血压的发生是遗传和环境共同影响的结果。研究表明，高血压家族史是高血压患病的危险因素之一[3]，也有研究提示超重/肥胖是导致高血压患病的独立危险因素之一，且 BMI 连续变化与高血压患病关联强度呈显著剂量 – 反应关系[4]。综上所述, 高血压事件的发生与多种因素相关, 经Logistic回归分析, 高血压家族史、体重指数是高血压事件发生的高危因素，且对高血压患病有一定的预测价值。临床中应加强对高血压患者家族史、体重指数的监测,帮助患者建立良好自我管理行为,加强锻炼并合理饮食。
参考文献
[1]刘靖,卢新政,陈鲁原,霍勇.中国中青年高血压管理专家共识[J].中华高血压杂志,2020,28(04):316-324.
[2]蔡婷, 黄晓玲, 曾雁冰, 等. 中国居民高血压的危险因素 Meta 分析[J]. 现代预防医学, 2015, 42(5): 831 – 836.
[3]李海明,段淼,陈念,张源波,金婧茹,汪晓芬,尚晓东,和渝斌.高血压家族史对隐形高血压发病及心脏损害的影响[J].中华高血压杂志,2017,25(05):500.
[4]胡文斌, 张婷, 史建国, 等. BMI 与高血压关联强度剂量 – 反应关系分析[J]. 中国卫生统计, 2015, 32(6): 971 – 974.