基层老年慢性病患者心血管疾病综合发生风险的影响因素研究

余新艳，苏鹏，袁晓静，姜清茹，杨建云，赵旭东，王一凡，张海澄

1.750001 宁夏回族自治区银川市第一人民医院健康管理体检中心

2.063210 河北省唐山市，华北理工大学公共卫生学院

3.221000 江苏省徐州市中心医院

4.750001 宁夏回族自治区银川市第一人民医院景城社区卫生服务站

5.750001 宁夏回族自治区银川市第一人民医院新华街社区卫生服务中心

6.750001 宁夏回族自治区银川市第一人民医院前进街明德社区卫生服务站

7.100044 北京市，北京大学人民医院心内科

随着人口老龄化、社会城镇化步伐的加快及我国居民生产生活方式的改变，我国心血管疾病（CVD）患病率及死亡率持续上升［1］。CVD是涉及心脏、血管（微血管、静脉、动脉）的循环系统疾病，患者由于心脏、动脉、静脉、微血管不同程度硬化，多器官慢性病和功能减退，抵抗力下降及药物作用等，常发生血压下降、休克、心律失常、心动过缓、心脏骤停等，如未及时发现患者有CVD发生风险，及早预防和治疗，可能随时危及患者生命［2］。老年人机体衰老、身体功能退化，具有各种慢性病患病率高且心血管并发症多且症状重等诸多特点［3］，因此了解基层医疗卫生机构管理的老年慢性病患者CVD综合发生风险的影响因素并进行管理，是实现CVD防控端口前移的重要基础。但目前国内外均鲜见应用可穿戴心电设备对CVD的影响因素进行研究，也未以整体观对患者包含不同数量风险的变量重要性进行排序［4-7］。既往研究显示，心律失常可单独发病，亦可与其他CVD伴发，是引起心源性猝死最主要的原因［8］，心率变异性（HRV）降低不仅与CVD发病率及病死率增加相关，且是心肌梗死、慢性心力衰竭、不稳定型心绞痛等CVD预后不良的因素［9-10］，阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征（OSAHS）与致死性和非致死性心血管事件的风险增加相关［11-12］。因此，本研究创新性的应用可穿戴单导联心电设备采集基层管理的65岁以上高血压、糖尿病及冠心病其中至少1种慢性病的患者72 h心电数据，根据患者心律失常、HRV、OSAHS分析结果确定是否发生CVD综合风险，并对影响因素进行分析；同时对影响综合风险及合并不同数量风险的变量进行排序，以期为基层老年慢性病患者心血管疾病综合防控体系建设提供客观依据及帮助。

1 对象与方法

1.1 研究对象

选取2021年12月-2022年9月宁夏回族自治区26家基层医疗卫生机构纳入的3 039例65岁以上患有高血压、糖尿病及冠心病其中至少1种慢性病患者作为研究对象，平均年龄（72.7±6.1）岁；其中男1 254例、女1 867例。根据72 h心电数据分析结果划分为正常组632例、风险组2 407例。收集两组患者基本信息、心电图资料、临床资料、心理健康状况及生活方式。本研究经医院伦理委员会批准，研究对象均签署家属知情同意书。纳入标准：（1）年龄≥65岁；（2）已明确诊断为高血压、糖尿病、冠心病其中至少一种疾病。排除标准：基本信息、心电图资料、临床资料、心理健康状况及生活方式其中一项资料不全者。

1.2 研究方法

1.2.1 患者信息收集：本研究患者资料均在患者规范化管理云平台收集。心电图资料：基层医生给患者佩戴成都信汇聚源科技有限公司生产的单导联可穿戴心电设备（型号401，川械注准20212070096）采集72 h心电数据并上传至云平台，专业心电图医生从云平台调取心电数据进行心律失常、HRV及OSAHS分析后，分析结果自动回传并保存至云平台。基本资料及生活方式：基层医生在云平台录入患者年龄、性别、身高、体质量、民族、病史、职业、教育程度、城乡分布，是否有胸闷、心悸、气短、头晕、晕厥等症状，是否吸烟、饮酒、饮茶及运动。心理健康：基层医生在云平台根据抑郁自评量表（SDS）及焦虑自评量表（SAS）对患者心理健康进行评估，云平台自动计算并汇总评估结果。

1.2.2 分组方法及标准：（1）依据《内科学》［13］、《心率变异性检测临床应用的建议》［14］及《成人呼吸睡眠暂停的诊断建议》［15］，专业心电图医生对心电数据的分析结果进行分组。其中正常组为同时符合无心律失常或心律失常类型仅为“偶发期前收缩（室性和/或室上性）”、全部窦性心搏RR间期的标准差（SDNN）＞100 ms及呼吸暂停低通气指数（AHI）＜15次/h；风险组为符合心律失常除外仅为“偶发期前收缩（室性或/及室上性）”任何类型的心律失常、SDNN≤100 ms、AHI＞15次/h其中一项者。（2）BMI≤18.5kg/m2为消瘦；18.5～＜24.0 kg/m2为正常；24.0～＜28.0 kg/m2超重；≥28.0 kg/m2为肥胖［16］。（3）心理健康，抑郁分级标准［17］，总分低于53分者为正常。轻度抑郁为53～62分，中度抑郁为63～72分，73分及以上为重度抑郁。焦虑分级标准［18］，总分低于50分者为正常，50～60者为轻度，61～70者为中度，70以上者为重度焦虑。（4）生活习惯，以患者近1年吸烟量≥1支/d，近1年喝酒≥1次/周、近1年饮茶≥3次/周确定患者为吸烟、饮酒、饮茶，以近1年运动≥3 d/周（运动项目及时长不限）确定患者运动。（5）症状，近1年有胸闷、胸痛，心悸、气短、憋气、头晕、晕厥其中至少1种症状者判定为有症状，近1年以上症状均无者为无症状。

1.3 统计学方法

通过研发团队自主研发的患者规范化管理云平台收集数据，应用R Studio 4.1.1、Python统计软件进行数据分析。基线协变量的描述：基线中符合正态分布的计量资料以（±s）表示；计数资料以相对数表示，两组间比较采用χ2检验。采用LASSO回归筛选最佳预测因子，选择最佳λ值，进一步选择最佳模型。矫正混杂因素：采用多因素Logistic回归模型校正混杂因素，并且联合LASSO回归最终确定独立影响因素。绘制受试者工作特征曲线（ROC曲线）检验通过LASSO回归联合Logistic回归筛选出的最佳预测因子的预测价值，用Python软件中eli5.show.weights功能将纳入的影响因素进行排序，并且取排名前10位的影响因素，通过直条图可视化。以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 患者临床资料比较

3 039例患者平均BMI为（24.75±3.17）kg/m2，消瘦、正常、超重、肥胖分别55例（1.81%）、1 206例（39.68%）、1 335例（43.93%）、443例（14.58%）；文盲911例（29.98），小学813例（26.75%），初中807例（26.55%），高中及以上508例（16.72%）；离退休、农林牧渔商、无职业者分别873例（28.73%）、1 318例（43.37%），848例（27.90%）；城市2 104例（69.23%），乡村935例（30.77%）；无焦虑、轻度、中度、重度焦虑者分别2 539例（83.54%）、395例（13.00%）、103例（3.39%）、2例（0.07%），无抑郁、轻度、中度、重度抑郁者分别为2 355例（77.49%）、460例（15.14%）、221例（7.27%）、3例（0.10%）；吸烟者395例（13.00%），饮酒者280例（9.21%），饮茶者443例（14.58%），运动者1 724例（56.73%）；有症状者2 063例（67.88%）。正常组和风险组患者年龄、性别、BMI、教育程度、职业、城乡分布、吸烟、运动、冠心病+糖尿病、高血压+冠心病+糖尿病情况比较，差异均有统计学意义（P＜0.05），见表1。

表1 正常组和风险组临床资料比较Table 1 Comparison of clinical data between normal and risk groups

2.2 LASSO回归模型以及交叉验证

筛选预测因子：以社区人群是否有风险（赋值：是=1，否=0）为因变量，以年龄（赋值：实测值）、性别（赋值：男=1，女=0）、BMI（赋值：实测值）、BMI（赋值：＜18.5 kg/m2=0，18.5～＜24.0 kg/m2=1，24～＜28.0 kg/m2=2，≥28.0 kg/m2=3）、教育程度（赋值：文盲=0，小学=1，初中=2，高中及以上=3）、职业（赋值：无职业=0，离退休=1，农林牧渔劳动者=2）、城乡（赋值：农村=0，城市=1）、吸烟（赋值：否=0，是=1）、饮酒（赋值：否=0，是=1）、饮茶（赋值：否=0，是=1）、运动（赋值：否=0，是=1）、心理健康（赋值：否=0，是=1）、焦虑分级（赋值：正常=0，轻度=1，中度=2，重度=3）、抑郁分级（赋值：正常=0，轻度=1，中度=2，重度=3）、民族（赋值：汉族=1，其他=0）、高血压（赋值：否=0，是=1）、冠心病（赋值：否=0，是=1）、糖尿病（赋值：否=0，是=1）、高血压+冠心病（赋值：否=0，是=1）、高血压+糖尿病（赋值：否=0，是=1）、冠心病+糖尿病（赋值：否=0，是=1）、高血压+冠心病+糖尿病（赋值：否=0，是=1）、症状（赋值：无=0，有=1）为自变量进行LASSO回归分析，保留回归系数非零的基线协变量，交叉验证显示，随着λ值的增加，模型纳入的基线协变量越少，Lambda.lse（0.015 685 31）给出了一个性能良好但自变量数量最少的模型（图1）。

图1 LASSO回归以及交叉验证图Figure 1 LASSO regression as well as cross-validation figure

2.3 LASSO回归与多因素Logistic回归分析

年龄、BMI、城乡、吸烟、高血压+冠心病+糖尿病是风险组患者的影响因素，ROC曲线下面积（AUC）=0.650（95%CI=0.627～0.673，P＜0.001）。见表2、图2。

图2 心血管疾病综合发生风险ROC曲线Figure 2 Receiver Operating Characteristic（ROC） curve for the comprehensive occurrence risk of cardiovascular diseases

表2 LASSO回归和多因素Logistic回归分析结果Table 2 Results of LASSO regression and multivariate Logistic regression analysis

2.4 影响心血管疾病综合风险及包含不同数量风险种类变量排序

综合风险及包含1～3个风险变量重要性排序前5位的分别为：年龄、BMI、城乡分布、饮茶、运动；年龄、高血压+冠心病、性别、城乡分布、吸烟；年龄、高血压+冠心病、性别、BMI、城乡分布；糖尿病+冠心病、年龄、高血压+冠心病、高血压+冠心病+糖尿病、高血压+糖尿病。见图3～6。

图3 综合风险变量重要性排序Figure 3 Importance ranking of the combined risk variables

图4 只包含1个高风险变量重要性排序Figure 4 Only one high-risk variable importance ranking was included

图5 包含2个高风险变量重要性排序Figure 5 Contains two high-risk variable importance ranking

图6 包含3个高风险变量重要性排序Figure 6 Contains three high-risk variable importance ranking

3 讨论

CVD的发生、发展是多种危险因素共同作用的结果。自20世纪末以来，各种CVD防治指南均强调了整体风险评估及风险因素管理在CVD一级及二级预防中的重要性［19-20］。在基层医疗卫生机构对CVD患者的综合发生风险因素进行管理，不但可减轻疾病带来的社会和经济负担，且对基层心血管病防控体系的形成意义重大［21-23］。

本研究创新性应用单导联可穿戴设备对基层管理的65岁以上主要慢病患者进行CVD综合风险因素筛查，并拓展云平台功能，收集患者的基本资料、临床病史、生活习惯、心理健康等信息，对基层老年慢病患者CVD综合发生风险因素进行研究，结果显示，患者的年龄、BMI、城乡分布、吸烟、同时合并高血压、冠心病及糖尿病3种慢性病是发生CVD综合风险的影响因素。

既往研究显示，年龄增长是CVD最重要且不可控的影响因素［24-25］。超重和肥胖是CVD发病和死亡的重要危险因素［26-27］，随着BMI增高CVD患者中危、高危人群比例逐渐增加［28］。吸烟可损害血管内皮功能，使机体处于炎症状态，导致动脉粥样硬化、斑块不稳定和血栓形成，因此吸烟可造成CVD年轻化，使首次发生心肌梗死的时间提前10年，使心脏猝死的相对风险增加3倍以上，是猝死最重要的危险因素［29-31］。同时，在我国农村CVD死因占比明显高于城市［1］。

高血压与糖尿病均是CVD的重要影响因素［32-36］。而在高血压同时并发冠心病、糖尿病时CVD危险分层高危和极高危达78.9%［37］。同时，相较于单一慢性病患者，慢性病共存患者要承受更加严重的治疗负担，导致患者对治疗的依从性和自理能力降低，从而致治疗效果不佳，生活质量下降，高住院率、死亡率等［38-40］。本研究结果也显示，相对于患有高血压、糖尿病、冠心病其中1种慢性病或2种慢性病共病者，同时患有3种慢性病共病是发生CVD综合风险的影响因素。我国65岁以上占比14.2%，且在逐年增加，而慢性病患者数也随老年人口增加而逐年增加［41］。在我国社区中高血压合并糖尿病或冠心病的比例分别为19.0%、27.1%［42］，同时并发3种者为22.8%［43］。因此本研究结论提示，加强对合并多种慢性病老年人的随访管理，具有重要的意义。

殷雨天［44］研究显示，文化程度较高、从事行政职业是发生CVD高危人群的危险因素，许巍等［45］针对西北地区人群的研究提示高学历人群CVD风险较低。但本研究中，职业与文化程度均不是影响因素。分析原因，首先本研究纳入人群平均年龄均高于两位学者研究人群的平均年龄，其次本研究人群文化程度普遍较低，文盲及小学文化者占56.73%，高中以上教育仅为16.72%，且既往在行政事（企）业单位工作者均已退休至少5年，以上特征使本研究人群职业间特征和文化程度差别不大，医学知识匮乏，获得科学的健康信息渠道少，对自身疾病缺乏正确的认识和足够的重视，导致职业与文化程度均不是CVD综合风险影响因素。

国内外研究均证实，社会心理因素与CVD密切相关，抑郁、焦虑可导致心血管事件的发生、发展，并导致CVD患者死亡率增加［46-48］。而本研究显示，焦虑和抑郁均不是老年慢性病患者CVD综合发生风险的影响因素，仅在患者设定的3个风险条件均存在时，焦虑和抑郁才成为较为重要的影响变量的变量。分析原因发现，本研究中，有焦虑者占比16.5%、有抑郁者占比22.5%，此与既往研究显示我国85%的老年人中存在焦虑及抑郁等不良心理问题［49］存在较大差距所致。此不排除本研究纳入人群年龄较大、文化程度低，对SDS和SAS中部分问题辨别不清所致，这也提醒研究者可应用简单易懂的评估量表对患者进行心理健康评估。

既往研究显示缺乏体力活动、饮酒也是CVD影响因素［50-51］。但本研究显示其两者均不是CVD综合发生风险的影响因素。分析原因为本研究为65岁以上慢性病人群，考虑到安全，未限定运动者的运动量、时长及项目，只对近一年一周运动的频次做了限定所致；而既往研究指出，通过中等强度、低强度长时间高频率的体力活动以及适量的抗阻运动以提高心肺耐力，心肺耐力要比体力活动更能作为CVD风险因素的评价指标［51-52］。同样。饮酒的纳入标准上设定的是近一年喝酒≥1次/周，未设定每次饮酒量。而饮酒≥2次/周（OR=1：30，95%CI=1.21～1.41）可增加CVD高危风险［53］，且重度饮酒方可引发心肌梗死、心律失常、充血性心力衰竭等不良心脑血管事件［54-56］。

胸闷、胸痛、心悸、气短、憋气、头晕、晕厥等是CVD最常见的临床症状［57-58］。但本研究显示、症状既不是综合发生风险影响因素，也不是综合风险和合并不同数量风险的重要变量。分析此与本研究纳入的均为65岁以上老人相关，研究显示年龄越大其CVD症状越不显著［59-61］，同时焦虑和抑郁会出现明显的胸闷、心悸、气短等与CVD相似的症状［62-63］。

在风险组变量重要性排序统计的研究中显示，无论患者综合风险还是合并不同数量风险，除患者的年龄外、城乡分布、BMI均为重要变量，而症状及饮酒均为不重要变量。在影响患者综合风险的变量排序中，生活习惯变量相对于患者合并不同的慢性病病史的排序更为重要。而在包含不同数量风险的变量重要性排序统计中显示，随着包含的风险数量增多，慢性病尤其是慢性病共病愈加是其重要的变量。在患者同时存在3种危险因素时，除合并的慢性病外，患者的心理健康成为其重要的变量。

以上变量重要性排序提示，要加强老年人，尤其是农村高龄慢性病老年人的随访评估、管理及健康宣教工作；虽年龄和城乡分布是不可改变变量，但通过提高基层医生的管理能力和管理质量，同时运用多种形式的健康宣教以提高患者自身健康素养，实现降低CVD综合发生风险，减少不良心血管事件的发生。因CVD危险因素多与不健康的生活方式有关，一旦危险因素形成，恢复到正常水平的概率较小［64］。同时，老年人心理求助行为素养较低，对心理卫生服务存在过多误解［65-66］，基层医护团队要主动关注并协助解决老年慢性病患者的心理健康问题。

综上所述，基层医疗卫生机构应以单导联可穿戴设备为载体，定期对老年慢性病，尤其是慢性病共病患者进行CVD综合风险筛查、评估及监测管理工作，不但可高效、低成本在基层医疗卫生机构实现慢性病患者CVD发生风险的一级、二级预防及健康管理。同时可促进基层医疗卫生服务从不连贯的诊疗服务向全程健康管理的转变，有利于建立起老年人群生活方式宣教、干预和预防相结合的一体化综合管理措施。

作者贡献：余新艳负责研究的实施与可行性分析、纳排标准的制定、撰写论文、对主要研究结果进行分析与解释；苏鹏负责数据收集整理、统计学处理；袁晓静负责检索文献、进行图、表绘制，结果的可视化呈现；姜清茹、杨建云负责最终版本修订；赵旭东、王一凡负责数据核对；张海澄负责提出研究思路，设计研究方案，进行文章的构思与设计、对文章整体负责、监督管理。

本文无利益冲突。