上海市高行老年社区人群动脉硬化性心血管疾病患病率的现况调查与危险因素分析

郑亮，吴宏，钱定广，丁许刚，徐增光，曾宪涛，兰琴，张玉珍，刘中民，汤红明，范慧敏

上海市高行老年社区人群动脉硬化性心血管疾病患病率的现况调查与危险因素分析

郑亮1，吴宏2，钱定广2，丁许刚2，徐增光1，曾宪涛3，兰琴1，张玉珍1，刘中民1，汤红明1，范慧敏1

目的 评估上海市老年社区居民动脉硬化性心血管疾病的患病率情况并探讨导致动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）高发的危险因素。方法 在上海市浦东高行社区采用整群随机抽样的方法选取研究对象，应用趋势卡方检验来评价不同年龄组间ASCVD构成的变化趋势，并使用多元Logistic回归来探讨导致ASCVD高发的危险因素。结果 上海市老年社区居民动脉硬化性心血管疾病的患病率为21.51％；ASCVD组中年龄、体质指数（BMI）、收缩压等指标均高于对照组（P＜0.05）而且ASCVD组中有睡眠障碍者构成比高于对照组（P＜0.05）。趋势卡方检验提示随着年龄的升高ASCVD发病率有显著上升的趋势。多元回归分析结果显示，较高年龄、肥胖以及睡眠障碍是ASCVD高发的危险预测因子，其OR值与95％可信区间分别为1.03（1.01～1.06）、2.41（1.60～7.24）以及3.66（2.22～6.05）。结论 上海市老年社区居民动脉硬化性心血管疾病的患病率达到较高水平；老年、肥胖以及睡眠障碍等可能是导致ASCVD的危险预测因子。

动脉硬化性心血管疾病；患病率；整群随机抽样

动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）是导致老年死亡率高发的一种全球性疾病［1-3］。美国心血管协会以及美国心脏病联盟于2013年颁布了最新血脂防控的指南［4-6］，指南中强调了如何预防以及降低ASCVD的防治措施，突出了在减少ASCVD事件中服用他汀类药物来控制血脂从而达到预防ASCVD的作用。目前也发表了很多文章支持了服用他汀类药物可以减少ASCVD，但对于在社区老年人群中进行ASCVD患病率进行调查的研究还并不多见。随着中国人口老龄化进程的不断加剧，老年ASCVD的研究受到了越来越多的关注。本研究旨在调查上海市老年社区居民动脉硬化性心血管疾病患病率的情况、评价肥胖与ASCVD的相关、并对导致ASCVD高发的可能危险因素进行探讨。

1　资料与方法

1.1研究对象 于2013年6月～2013年10月间对上海市浦东老年社区居民进行了整群抽样调查。研究对象的纳入标准：年龄≥60岁；为高行社区常住居民（至少连续居住6个月以上）；持有上海市社会保障卡者。排除标准：晚期肿瘤患者、无法参加社区体检疾病的人群和孕妇。

1.2ASCVD的定义 按照2013年最新ACC/AHA指南［4-6］，将ASCVD患者定义为被诊断出患有急性冠脉综合征，具有心肌梗死病史以及稳定/不稳定心绞痛，做过冠状动脉重建术，有过卒中或短暂性脑缺血（TIA）史，以及患有外周动脉疾病或有过外周血管重建术的患者。

1.3超敏反应蛋白（hs-CRP）与相关指标的测定 本研究在参与者没有发生感染的条件进行的测定；所采集的血样要求在标准的储存与运送条件下送达实验室；当出现hs-CRP＞10 mg/L的情况，查清感染或炎症的来源，在10 d～14 d后重复检测［7］。同时，还检测了其他一些重要的实验室指标，包括血脂、血糖、血肌酐、同型半胱氨酸等指标［8］。

1.4行为方式定义 对于吸烟的问题是“你现在是否一直在吸烟？”；如果参与者的回答为“无”，则问其“是否戒烟超过6个月？”，如果没有超过6个月则界定为吸烟者。对于饮酒，用问题“你每周喝酒几次？”以及“每次所喝酒内含有多少酒精？”来界定是否为饮酒［9，10］。睡眠障碍是指被调查人员主诉在舒适睡眠环境中不能进行正常的睡眠，表现为入睡困难、维持睡眠困难、过早觉醒和睡后无体力精力恢复感；主要可分为睡眠困难、失眠和嗜睡三类。如果在过去的一个月中，出现至少三次上述症状则定义为存在睡眠障碍［11］。

1.5质量控制 同济大学附属东方医院及高行社区卫生服务中心的医务工作者参与了本次研究问卷调查与数据收集；大规模的调查前进行了调查人员的标准化培训以及预调查。使用Epidata软件进行双份录入核查，从而确保录入数据的准确性。1.6 统计学方法 对于计量资料均采用均数±标准差的形式加以表示，对于计数资料则表示为构成比或四分位间距；两组计量资料的比较采用t检验，两组计数资料构成比的比较使用卡方检验，多组计量资料的比较采用方差分析。应用趋势卡方检验来评价不同年龄组间ASCVD构成的变化趋势。多元Logistic回归来探讨导致ASCVD高发的危险因素。采用了SPSS16.0进行相关的统计分析，P＜0.05代表了差异存在统计学意义。

2　结果

2.1高行社区居民的社会人口学特征 共发放调查问卷4000份，回收有效问卷3950份，有效率为98.75％。其中ASCVD患者850例，老年社区居民的患病率为21.51％。表1提示，ASCVD组中年龄、体质指数（BMI）、收缩压（SBP）水平及睡眠障碍者构成比均高于对照组（P＜0.05）。

2.2高行社区居民的实验室指标结果 左室射血分数值（LVEF）、尿酸（UA）、天门冬氨酸氨基转移酶（AST）、谷氨酸丙酮酸转氨酶（ALT）、三酰甘油（TG）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）水平在两组人群没有统计学差异（P＞0.05）；对于空腹血糖（FPG）、血肌酐（Cr）、同型半胱氨酸（HCY）以及hs-CRP水平、ASCV患者组高于对照组（P＜0.05）而对于总胆固醇（TC）和低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）水平来说ASCVD患者组低于对照组（P＜0.05）（表2）。

2.3高行社区居民不同年龄组及肥胖人群ASCVD构成情况 随着年龄的升高ASCVD患病率有显著上升的趋势（χ2=41.92，P＜0.05），在80～岁组患病率为最高，达27.30％（表3）。肥胖组的ASCVD患病率显著高于非肥胖组人群

表1　高行社区老年居民的基线资料

表2　高行社区居民的实验室指标比较

表3　不同年龄组间ASCVD构成情况（n，％）

（χ2=10.62，P＜0.05）（表4）。

2.4高行社区居民的ASCVD危险因素的Logistic回归分析 在logistic回归模型1中调节变量为年龄、性别、BMI时，年龄和BMI是导致ASCVD的独立危险预测因子，其OR值分别为1.04和1.42。在回归模型2中调节变量添加了吸烟、饮酒与HCY时，年龄、BMI和饮酒是导致ASCVD的独立危险预测因子，OR值分别为1.03、1.41以及0.75。回归模型3是在模型2的基础上又加入了收缩压、总胆固醇以及睡眠障碍三个变量，最终年龄、BMI、饮酒和睡眠障碍进入了最终的模型之中（表5）。

表4　肥胖组与对照组ASCVD构成情况（n，％）

表5　导致ASCVD高发的多因素Logistic回归分析模型

3　讨论

随着近年来我国社会生活节奏的加快以及饮食方式的悄然改变，各种心脑血管以及代谢类疾病的发病率均呈现出上升的趋势。ASCVD作为一种动脉硬化性心血管疾病，其发病率情况在国内的报道较少且结论并不一致。按照AHA2013年指南上的定义，本团队早先发表的一篇文章［3］报道了上海市浦东陆家嘴社区中老年人群的ASCVD患病情况（12.58％）。本次研究结果提示高行社区老年人群ASCVD人群患病为21.51％，较陆家嘴社区为高，差异的原因是本次研究人群为老年社区人群。这也说明了年龄对ASCVD的高发有着很大的影响。

当按年龄将人群分为3个亚组，趋势卡方检验显示随着年龄增大，ASCVD人群患病有上升的趋势，说明ASCVD在老年社区人群中风险会更高，也提示了随着我国进入老龄的时候应该给予ASCVD以更多的关注，这一结论与Schiros所报道的结果较为相近［12］。

值得注意的是，当以BMI值=28为临床临界值，将人群分为肥胖组与非肥胖组时，肥胖组ASCVD患病率明显高于对照组，差异有显著的统计学意义。Wilson等［13］的一项研究提示肥胖人群在校正了年龄因素后，其患有心血管疾病的风险较正常人有明显的增高（男性RR=1.46，95％CI：1.20～1.77；女性RR=1.64，95％CI：1.37～1.98）。其内在的病理机制可能是，肥胖会使胰岛素抵抗概率加大，由此引发一系列的负向反应，如血管内皮功能不良、高血糖与高血脂的形成等等，最终将会导致动脉粥样硬化和心脑血管疾病的发生。

在本研究的多因素回归模型中，也提示除了较高年龄之外，肥胖是导致ASCVD患病率上升的高危因素。同时，睡眠障碍也是导致ASCVD的一个危险因素。另外，饮酒也进入了多因素风险回归模型，只不过在此模型中，它是一种保护性因素，换句话说，可能适度地饮酒可能会对预防ASCVD起到一定的作用。因此，可以通过宣传的方式，规劝老年社区ASCVD高危人群进行减肥同时保持良好的睡眠状态，将会对预防与控制ASCVD发生起到良好的效果。

当然我们的研究也存在几点不足之处：第一，研究纳入人群均为当地常住居民。实际上，上海浦东新区的流动人口数量十分可观［14，15］，因此在今后的研究中，拟加入对外来流动人口的ASCVD患病率调查分析；第二，本次研究缺少了腰围这一测量变量，这也需要在下一步的工作中加以测量；第三，本次研究也无法排除一些不可预见的混杂偏倚，以及一些危险因子之间的交互作用；第四，作为一项回顾性研究，我们无法证实老年、肥胖、饮酒等危险因子与ASCVD之间的因果关联。这也需要更多更好的前瞻性研究来加以证实［8］。

简而言之，高行社区老年人群ASCVD人群患病为21.51％，老年、肥胖、饮酒以及睡眠障碍等可能是导致ASCVD的危险预测因子。

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本文编辑：张颖倩，田国祥

The risk factors analysis and prevalence survey of elderly population with atherosclerotic cardiovascular disease in Gaohang community of Shanghai

ZHENG Liang*， WU hong， QIAN Ding-guang， DING Xu-gang， XU Zeng-guang， ZENG Xian-tao， LAN Qin， ZHANG Yu-zhen， LIU Zhong-min， TANG Hong-ming， FAN Huimin.*Shanghai East Hospital， Tongji University School of Medicine， Shanghai， 200120， China.

Corresponding authors： FAN Hui-min， E-mail： frankfan@tongji.edu.cn； TANG Hong-ming， E-mail：thmlzrmht@163.com

Objectives To estimate atherosclerotic cardiovascular disease （ASCVD） prevalence in elderly community population and to explore the risk factors of ASCVD. Methods We selected the target population through cluster random sampling. 2-trend test was conducted to analysis the relationship and changing trend between age and ASCVD. Multiple-logistic regression was employed to analyze the risk factors of ASCVD. Results ASCVD prevalence in elderly community population was 21.51％ in Shanghai. The mean value of ASCVD group was more than control group as for the variables such as age， body mass index （BMI）， systolic blood pressure （SBP） and so on （P＜0.05）； and constituent ratio of sleeping disorder in ASCVD group was higher than control group （P＜0.05）. 2-trend test indicated that ASCVD prevalence is higher with the increasing of age. Multiple-logistic regression showed that higher age， obesity and sleeping disorder are risk factors of ASCVD， and the ORs （95％CI） were 1.03 （1.01～1.06）， 2.41 （1.60～7.24） and 3.66 （2.22～6.05）. Conclusions ASCVD prevalence in elderly community population was high in Shanghai. Higher age， obesity and sleeping disorder may be risk predictors to ASCVD.

Atherosclerotic Cardiovascular Disease； Prevalence； Cluster random sampling

·论著·

R541.4

A

1674-4055（2016）06-0680-03

上海市科委重点学科建设项目（ZK2012A27）；上海市浦东卫计委重点学科群基金（PWZxq2014-01）；上海市浦东卫计委优秀青年基金（PWRq2014-01）

1200120 上海，同济大学附属东方医院；2200150 上海，上海市高行社区卫生服务中心；3430071 武汉，武汉大学附属中南医院循证与转化医学中心
共同第一作者：吴宏

范慧敏，E-mail：frankfan@tongji.edu.cn
共同通讯作者：汤红明，E-mail：thmlzrmht@163.com

10.3969/j.issn.1674-4055.2016.06.10