H型高血压的影响因素及其预测模型构建

作者:沙吉旦·阿不都热衣木; 宋星明; 哈力沙·艾尔肯江; 迪丽胡玛尔·阿布来提; 帕丽达·阿布来提*
来源:实用心脑肺血管病杂志, 2023, 31(08): 54-65.

摘要

目的 分析H型高血压的影响因素,并构建其预测模型。方法 收集2020—2021年新疆医科大学第一附属医院综合内三科收治的高血压患者520例,根据血清同型半胱氨酸(Hcy)将其分为单纯高血压组(Hcy<15μmol/L,n=381)和H型高血压组(Hcy≥15μmol/L,n=139)。比较两组临床资料和实验室检查指标,高血压患者血清Hcy影响因素分析采用单因素、多因素线性回归分析,H型高血压的影响因素分析采用多因素Logistic回归分析。构建H型高血压的预测模型,并绘制ROC曲线以评估该预测模型对H型高血压的预测价值。结果 H型高血压组男性占比、脂蛋白a[Lp(a)]、血肌酐(Scr)、血尿酸(BUA)、胱抑素C(CysC)、白细胞计数、中性粒细胞计数高于单纯高血压组,年龄大于单纯高血压组,载脂蛋白A(ApoA)低于单纯高血压组(P<0.05)。单因素线性回归分析结果显示,性别、年龄、冠心病史、ApoA、Scr、BUA、CysC、白细胞计数、中性粒细胞计数、血小板计数可能是高血压患者血清Hcy的影响因素(P<0.05)。多因素线性回归分析结果显示,性别、年龄、BUA、CysC、中性粒细胞计数、血小板计数是高血压患者血清Hcy的影响因素(P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,男性、年龄增长及BUA、CysC、中性粒细胞计数升高是H型高血压的危险因素(P<0.05)。根据多因素Logistic回归分析结果,构建H型高血压的预测模型如下:Y=0.627×男性+0.027×年龄+0.003×BUA+0.854×CysC+0.031×中性粒细胞计数-6.830。ROC曲线分析结果显示,该预测模型预测H型高血压的AUC为0.706[95%CI(0.656,0.760)],最佳截断值为0.273,灵敏度为63.3%,特异度为70.3%,约登指数为0.336。结论 性别、年龄、BUA、CysC、中性粒细胞计数、血小板计数是高血压患者血清Hcy的影响因素;男性、年龄增长及BUA、CysC、中性粒细胞计数升高是H型高血压的危险因素,而基于上述危险因素构建的预测模型对H型高血压具有一定预测价值。

  • 单位
    新疆医科大学第一附属医院