标题 | 中心动脉压、增益指数与年龄、性别相关性研究 |
范文 | 张月月 王斌 李骁君
摘要:为研究中心动脉压(CAP),增益指数(AI)等指标与年龄、性别的关系,选取济南市历下区不常运动志愿者279名,用日本Omron HEM-9000AI脉波检测装置测定CAP,指标包括中心收缩压(cSBP)、桡动脉增益指数(AI)、肱动脉的收缩压(SBP)、舒张压(DBP)和脉压(PP)。运用SPSS18.0软件,不同性别、年龄等之间的均值比较采用独立样本t检验,相关采用Pearson相关分析,cSBP、AI的相关因素采用多元回归分析。结果显示:(1)年龄、性别、心率、DBP、SBP、PP是cSBP的相关因素,其中性别、SBP和DBP是最主要的三个因素,p<0.05;年龄、性别、心率、DBP是AI的相关因素,其中性别是最主要的因素,p<0.01;(2)70岁以下的女性csBP均值高于男性,而所有女性的AI均值高于男性,但无显著性差异,p>0.05;(3)男性(p<0.05)和70岁以下女性(p<0.01)的cSBP与年龄显著性正相关,csBP随着年龄的增长而增大;(4)男性和女性的AI与年龄均显著性正相关,p<0.01;(5)SBP与cSBP之间有非常显著的相关性,男性r=0.932,女性r=0.905,p<0.001。结论:中心动脉压、增益指数变化与多种因素相关,其中性别、外周SBP相关最大,提示对CAP的研究要考虑性别因素;随年龄增长,cSBP和外周血管阻力增加,外周肱动脉SBP与cSBP的显著性相关,提示外周肱动脉SBP变化可以预测cSBP变化,这为心血管疾病的早期预防和康复提供参考资料。 关键词:中心动脉压;增益指数;年龄;性别 中图分类号:G804 文献标识码:A 文章编号:1008-2808(2017)01-0091-06 近年來,越来越多的人深受高血压的困扰,它可以通过对器官,如心、脑、肾、眼等的病变,引发严重的并发症,危害健康。而测量血压的准确性是诊断、评估和治疗高血压的预后最重要的依据之一。 日常生活中,血压是通过测量肱动脉压来确定的,然而,在真正意义上的血压应为升主动脉压力,即中心动脉压(central aortic pressure,CAP)。事实上,中心动脉压和肱动脉压二者并非完全平行。CAP和周围动脉压在生理上存在差异,存在生物放大效应,从而外周肱动脉压不能完全的替代更不能等同于中心动脉压。2009年,ESH(EuropeanSociety Of Hypertension)高血压指南已经多次明确的规定CAP和CAP增益指数(augmentation index,AI)是心血管事件的独立预测因素,CAP预测心血管事件优于外周动脉血压,但国内现阶段采用无创方法研究中心动脉压力指标的研究还是比较少,国内研究已经证明了日本公司Omron HEM-9000AI脉波检测仪无创测量得到的CAP与有创检查得到的CAP一样可靠、准确,本研究采用这种仪器对济南市居民中心动脉压测量,分析CAP、AI指标与性别、年龄的关系,有助于指导高血压等疾病的诊断和治疗。 1研究对象与方法 1.1研究对象 济南市历下区279名(男124名,女155名)市民自愿参加测试,平均年龄57.8±25.1岁,范围在20~89岁。按年龄分成6组,20~29岁36人(男24人,女12人),30~39岁41人(男15人,女26人),40~49岁49人(男26人,女23人),50~59岁的51人(男16人,女35人),60~69岁的54人(男22人,女32人),i>70岁的48人(男21人,女27人)。志愿者平时未规律运动或一周1次运动,运动时间少于1h。检测时间在2014年6月和2015年7月。 1.2测定方法 测试仪器为日本Omron Heahhcare公司的Omron HEM-9000AI脉波检测仪。早上9点~11点,受试者安静坐于凳上,左右手前伸放于测试桌上,手腕与心脏处在同一高度。受试者保持平静,放轻松,不要移动。测量人员将袖带平整的缠绕在受试者右上臂肱动脉测量血压,主要包括收缩压(systolic blood pressure,SBP)、舒张压(diastolicblood pressure,DBP)、第二峰值收缩压2(systolicblood pressure 2,SBP2)和脉压(pulse pressure,PP);脉搏传感器探头固定在受试者左手腕桡动脉搏动最明显的部位测中心动脉收缩压(central sys-tolic blood pressure,cSBP)和桡动脉AI等。桡动脉AI=(SBP2-DBP)/(SBP-DBP),它是应用于桡动脉的四阶微分方程自动计算出来的,通过操作检测仪面板进行测量,并打印结果。 1.3统计学处理 采用SPSS18.0软件进行统计学分析,数据采用均数±标准差(X±S)表示。不同性别、年龄之间的比较采用独立样本t检验,用Pearson相关进行简单的相关分析,采用多元回归分析cSBP、AI的相关因素,p<0.05为显著性差异,p<0.01为非常显著性差异。 2研究结果 2.1cSBP、AI的影响因素 将cSBP、AI作为因变量,年龄、性别、心率、SBP、DBP和PP作为自变量进行多元回归分析,年龄、性别、心率、DBP、SBP、PP是cSBP的相关因素,而性别、SBP和DBP是最主要的三个因素,见表l。 年龄、性别、心率、DBP是AI的相关因素,其中性别是最主要的因素,见表2。而SBP与AI无关,PP的非标准化系数=0.165,标准系数=0.164,p=0.121,p>0.1,差异无统计学意义。 2.2性别与cSBP、AI的关系 男性和女性在年龄、SBP、DBP、PP、cSBP、AI、心率上的差异无统计学意义(见表3)。 |
随便看 |
|
科学优质学术资源、百科知识分享平台,免费提供知识科普、生活经验分享、中外学术论文、各类范文、学术文献、教学资料、学术期刊、会议、报纸、杂志、工具书等各类资源检索、在线阅读和软件app下载服务。