关键词:
缺血性脑卒中
心房颤动
危险因素
贝叶斯网络
Logistic回归
摘要:
目的基于全国脑卒中高危人群筛查数据,研究心房颤动(Atrial Fibrillation,AF)共存其他危险因素与缺血性脑卒中(Ischemic Stroke,IS)患病风险的关联,为针对不同状况的AF人群制定IS预防策略提供依据。方法采用2014至2015年度“中国脑卒中高危人群筛查与干预项目”研究的横断面数据,根据纳入、排除标准,排除出血性脑卒中、蛛网膜下腔出血及其他脑血管病患者,最终纳入720,628名研究对象。首先以IS、AF、年龄、性别、脑卒中家族史、高血压、糖尿病、血脂异常、超重或肥胖、吸烟史和运动缺乏11个变量为节点,基于贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion,BIC)评分的爬山(Hill-Climbing,HC)算法构建贝叶斯网络的有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG),探讨IS与AF间的关联,分析AF与其他IS风险因素间的关联及其在IS发生中的可能作用。在已纳入720,628名研究对象的基础上,进一步排除无AF但具有8个研究危险因素(即:年龄≥65岁、脑卒中家族史、高血压、糖尿病、血脂异常、超重或肥胖、吸烟史、运动缺乏)中任何一个因素的个体,最终共计纳入251,241名研究对象,采用非条件Logistic回归模型:⑴分析AF共存其他危险因素的个数与IS风险的关联。以非AF且不具有其他危险因素的人群作参照,并作Ptrend检验;通过制作限制性立方样条图拟合AF共存其他危险因素个数与IS患病风险的剂量-反应关系;按照人群的性别、民族、城乡居住地、社会经济水平特征分层进行亚组分析;进一步排除具有脑卒中家族史的个体进行敏感性分析。⑵在贝叶斯网络分析的基础上,结合文献复习结果和临床专家意见,对AF共存其他危险因素的常见状况进行组合,分析AF共存其他危险因素的类型和IS风险的关联。结果1.基于贝叶斯网络的研究共纳入720,628名研究对象(男性336,518名,女性384,110名)中有12,984名IS患者。在总人群、男性及女性人群中,研究变量年龄、不同社会经济水平、高血压、血脂异常、糖尿病、AF、吸烟史、缺乏运动、超重或肥胖和脑卒中家族史在IS组和非IS组间的分布差均有统计学意义(P<0.001)。在总人群及男性人群中,民族的组间差异有统计学意义(P<0.001),而在女性人群中,民族的组间差异无统计学意义(P=0.082)。在总人群及男性、女性人群中,城乡的组间差异无统计学意义(P均>0.05)。结果显示:AF可直接影响IS,年龄、脑卒中家族史、高血压、血脂异常及缺乏运动因素与AF直接关联。当AF人群共存单个或多个上述因素时,这些因素可能通过影响AF患者某些特征而影响IS发病风险。2.基于非条件Logistic回归模型的研究共纳入251,241名研究对象。对AF共存其他危险因素个数与IS的关联分析结果显示:以非AF且无其他危险因素的人群作参照,在调整性别、民族、城乡、社会经济水平因素后,AF共存0、1、2、3、4及5个危险因素时,IS患病风险的OR及95%CI分别是7.17(4.40,11.69)、16.16(12.85,20.33)、30.55(25.69,36.33)、46.44(39.47,54.65)、73.98(62.72,87.28)及112.75(93.32,136.21)。调整性别、民族、城乡、社会经济水平后,整体上随着AF共存危险因素个数的增加,IS患病风险逐渐增加(OR:2.19,95%CI:2.15,2.24,Ptrend<0.001),即共存危险因素个数每增加一个,IS的患病风险增加119%。亚组分析及敏感性分析结果显示上述统计结果稳健。3.采用非条件Logistic回归分析AF共存其他危险因素类型与IS关联的结果显示:在调整性别、民族、城乡、社会经济水平后,分析AF共存1个危险因素的类型时,患IS的风险从高到低排序前3的依次是AF共存脑卒中家族史、AF共存高血压及AF共存年龄≥65岁,其OR及95%CI分别是42.36(22.13,81.06)、23.12(14.87,35.95)及20.39(13.71,30.33)。对AF共存2个危险因素类型的分析,患IS的风险从高到低排序前3的依次是AF共存脑卒中家族史和年龄≥65岁、AF共存脑卒中家族史和糖尿病、AF共存脑卒中家族史和血脂异常,其OR及95%CI分别是103.87(48.86,220.84)、80.91(18.52,353.56)及71.74(32.60,157.88)。结论1.整体上看,AF人群中IS患病风险随着AF共存其他危险因素个数增加而显著增高。***共存其他危险因素的类型与IS的风险强度相关。共存单个危险因素时,AF共存脑卒中家族史时IS风险最大;AF共存