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门诊新发高血压患者服药依从性轨迹及影响因素研究
被引量：
10
1
作者
路胜男
李玲
+1 位作者
王甜甜
王金
《护理学杂志》
CSCD
北大核心
2024年第7期35-39,共5页
目的探究门诊新发高血压患者服药依从性轨迹及其影响因素,为制定针对性干预措施提供参考。方法采用便利抽样法选取337例门诊新确诊的高血压患者为研究对象,应用Morisky服药依从性量表于确诊后4周、3个月、6个月和12个月进行4次调查,采...
目的探究门诊新发高血压患者服药依从性轨迹及其影响因素,为制定针对性干预措施提供参考。方法采用便利抽样法选取337例门诊新确诊的高血压患者为研究对象,应用Morisky服药依从性量表于确诊后4周、3个月、6个月和12个月进行4次调查,采用群组化轨迹模型分析患者服药依从性变化轨迹,并通过多分类logistic回归分析其影响因素。结果患者在4个时间点的服药依从性得分比较,差异无统计学意义(P>0.05)。服药依从性轨迹分为持续高依从性组(52.82%)、中等波动组(37.09%)及持续低依从性组(10.09%)3类。多分类logistic回归分析显示,与持续高依从组相比,年龄51~60岁、服药种类≥3种更易进入中等波动组(均P<0.05),年龄36~50岁、文化程度大专、家庭人均月收入<1000元更易进入持续低依从性组,社会支持有利于提高患者服药依从性(均P<0.05)。结论门诊新发高血压患者在确诊12个月内服药依从性轨迹呈现相对稳定性特征,但存在显著的群体异质性。医护人员应特别关注持续低服药依从性及依从性波动变化的患者,根据影响因素采取针对性干预措施,以提高患者服药依从性。
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关键词
高血压
门诊
服药依从性
纵向研究
轨迹
群组化轨迹模型
社会支持
影响因素
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职称材料
正常高值血压人群血压轨迹对心血管疾病发病风险的影响:基于开滦队列研究
2
作者
鹿妍秋
吴云涛
+7 位作者
刘少鹏
林海颖
邓惠友
武英
黄喆
杨鹏
吴寿岭
李云
《中国全科医学》
2026年第3期299-310,共12页
背景心血管疾病(CVD)是全球过早死亡和医疗费用上涨的主要原因。据估计,中国约有3.3亿人受到CVD的影响,给国家带来了巨大的医疗和财政负担。中国18岁以上未被诊断过高血压的成年人中,有50.9%的人处于正常高值血压,正常高值血压与CVD发...
背景心血管疾病(CVD)是全球过早死亡和医疗费用上涨的主要原因。据估计,中国约有3.3亿人受到CVD的影响,给国家带来了巨大的医疗和财政负担。中国18岁以上未被诊断过高血压的成年人中,有50.9%的人处于正常高值血压,正常高值血压与CVD发病风险增加有关,有效控制正常高值血压可预防10%以上的CVD病例。目的本研究采用群组轨迹模型(GBTM)探索正常高值血压人群的血压轨迹变化模式,探究正常高值血压人群血压轨迹对CVD发病风险的影响,为制订正常高值血压人群血压管理和CVD预防策略提供科学依据。方法选取参加开滦研究2006—2012年度健康体检且首次参加体检时为正常高值血压者为研究对象,通过问卷调查、人体测量学指标检查及实验室生化检测收集基线资料。对患者进行随访,随访结局事件为首次发生CVD事件[心肌梗死(MI)和脑卒中],随访终止时间为2022-12-31。采用GBTM拟合研究对象的收缩压(SBP)和舒张压(DBP)的轨迹模型。采用Kaplan-Meier生存曲线分析不同轨迹组CVD累积发病率,Log-rank检验比较组间差异。采用多因素Cox比例风险回归模型或不受比例风险假设约束的加权多因素Cox比例风险回归模型分析不同血压轨迹组发生CVD事件的风险。采用Cox比例风险回归模型分析性别、年龄与血压轨迹之间存在的潜在相乘交互作用并进行分层分析。进行敏感性分析验证结果的稳健性。结果最终纳入21745名研究对象,平均年龄(54.0±11.4)岁,男17556名(80.74%),女4289名(19.26%)。GBTM结果显示,SBP确定了4条不同的轨迹,每条轨迹均根据其SBP范围和随体检时间变化的模式(即稳定、下降和上升)进行标记,7088名研究对象的SBP稳定在115 mmHg(1 mmHg=0.133 kPa)左右,称为“正常高值血压下降组”,11662名研究对象的SBP稳定在130 mmHg左右,称为“正常高值血压稳定组”,1710名研究对象在轨迹期从129 mmHg逐渐增长到160 mmHg左右,称为“正常高值血压上升组”,1285名研究对象的SBP增长到158 mmHg左右后再下降到140 mmHg以下,称为“正常高值血压上升-下降组”。DBP确定了4条不同的轨迹,每条轨迹都根据其DBP范围和随体检时间变化的模式(即稳定、下降和上升)进行标记,4856名研究对象的DBP稳定在75 mmHg左右,称为“正常高值血压下降组”,13668名研究对象的DBP稳定在83 mmHg左右,称为“正常高值血压稳定组”,1640名研究对象在轨迹期DBP从82 mmHg逐渐增长到100 mmHg左右,称为“正常高值血压上升组”,1581名研究对象的SBP增长到98 mmHg左右后再下降到90 mmHg以下,称为“正常高值血压上升-下降组”。不同SBP轨迹组中研究对象年龄、性别、BMI、受教育程度、吸烟、饮酒、体育锻炼、SBP、DBP、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、三酰甘油(TG)、总胆固醇(TC)、空腹血糖(FBG)、超敏C反应蛋白、估算肾小球滤过率(eGFR)、单纯收缩期高血压(ISH)、单纯舒张期高血压(IDH)、高血压、糖尿病、服用降压药、服用降糖药比例比较,差异有统计学意义(P<0.05)。不同DBP轨迹组中研究对象年龄、性别、BMI、受教育程度、吸烟、饮酒、喜盐、SBP、DBP、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、LDL-C、TG、TC、FBG、超敏C反应蛋白、eGFR、ISH、IDH、高血压、糖尿病、服用降压药比例比较,差异有统计学意义(P<0.05)。患者平均随访时间(9.43±1.94)年,共计发生CVD1429例(259例MI,1170例脑卒中,两者同时发生20例)。SBP轨迹分组正常高值血压下降组、正常高值血压稳定组、正常高值血压上升组和正常高值血压上升-下降组新发CVD病例分别为274例、794例、191例和170例;DBP轨迹分组正常高值血压下降组、正常高值血压稳定组、正常高值血压上升组和正常高值血压上升-下降组CVD新发病例分别为227例、881例、163例和158例。绘制研究对象CVD累积发病率生存曲线,Log-rank检验结果显示不同SBP轨迹组、DBP轨迹组CVD累积发病率比较,差异有统计学意义(χ^(2)=275.39、90.69,P<0.001)。采用Cox比例风险回归模型计算不同SBP轨迹组发生CVD的HR(95%CI),以正常高值血压下降组作为参照组,正常高值血压稳定组、正常高值血压上升组和正常高值血压上升-下降组发生CVD的HR(95%CI)分别为1.41(1.22~1.62)、1.92(1.58~2.33)和2.24(1.84~2.74),发生脑卒中的HR(95%CI)分别为1.46(1.25~1.71)、2.04(1.65~2.53)和2.37(1.90~2.96),发生MI的HR(95%CI)分别为1.25(0.92~1.72)、1.42(0.90~2.23)和1.81(1.14~2.86)。使用不受比例风险假设约束的加权多因素Cox比例风险回归模型计算发生CVD的aHR(95%CI),以正常高值血压下降组作为参照组,正常高值血压稳定组、正常高值血压上升组和正常高值血压上升-下降组发生CVD的aHR(95%CI)分别为1.43(1.12~1.82)、2.59(1.62~4.13)和2.11(1.40~3.17),发生脑卒中的aHR(95%CI)分别为1.45(1.11~1.71)、2.95(1.75~4.97)和2.34(1.48~3.71),发生MI的aHR(95%CI)分别为1.34(0.76~2.34)、1.17(0.62~2.19)和1.32(0.69~2.55)。分层分析结果提示只有SBP轨迹与性别和年龄的相乘交互作用有统计学意义(P交互<0.05),DBP轨迹与性别和年龄的相乘交互作用无统计学意义(P交互>0.05)。男性人群中,以SBP轨迹正常高值血压下降组作为参照组,正常高值血压稳定组、正常高值血压上升组和正常高值血压上升-下降组发生CVD发生HR(95%CI)分别为1.42(1.20~1.67)、1.93(1.53~2.42)和2.30(1.82~2.90);女性人群中,以SBP轨迹正常高值血压下降组作为参照组,正常高值血压稳定组、正常高值血压上升组和正常高值血压上升-下降组发生CVD发生HR(95%CI)分别为1.80(1.14~2.85)、2.91(1.62~5.21)和2.79(1.43~5.43)。年龄<60岁的正常高值血压人群中,以SBP轨迹正常高值血压下降组作为参照组,发生CVD的HR(95%CI)分别为1.48(1.22~1.78)、2.00(1.46~2.71)和3.01(2.24~4.06),年龄≥60岁的正常高值血压人群中,以SBP轨迹正常高值血压下降组作为参照组,发生CVD的HR(95%CI)分别为1.35(1.01~1.79)、1.94(1.40~2.69)和1.91(1.35~2.69)。结论在正常高值血压人群中具有CVD发病风险更高的不同血压轨迹类型。在SBP血压轨迹中,高水平且波动大的轨迹模式发生CVD的风险最高,在DBP轨迹中上升趋势且基线DBP高的轨迹模式发生CVD的风险最高。正常高值血压人群即使血压稳定在120~139/80~89 mmHg范围内且没有较大的变化波动,但依然存在发生CVD的风险。
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关键词
心血管疾病
正常高值血压
血压
轨迹
开滦队列研究
群组化轨迹模型
Cox比例风险回归
模型
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职称材料
题名
门诊新发高血压患者服药依从性轨迹及影响因素研究
被引量：
10
1
作者
路胜男
李玲
王甜甜
王金
机构
中国人民解放军总医院海南医院门诊部
中国人民解放军总医院海南医院神经内科
中国人民解放军总医院海南医院综合治疗室
出处
《护理学杂志》
CSCD
北大核心
2024年第7期35-39,共5页
文摘
目的探究门诊新发高血压患者服药依从性轨迹及其影响因素,为制定针对性干预措施提供参考。方法采用便利抽样法选取337例门诊新确诊的高血压患者为研究对象,应用Morisky服药依从性量表于确诊后4周、3个月、6个月和12个月进行4次调查,采用群组化轨迹模型分析患者服药依从性变化轨迹,并通过多分类logistic回归分析其影响因素。结果患者在4个时间点的服药依从性得分比较,差异无统计学意义(P>0.05)。服药依从性轨迹分为持续高依从性组(52.82%)、中等波动组(37.09%)及持续低依从性组(10.09%)3类。多分类logistic回归分析显示,与持续高依从组相比,年龄51~60岁、服药种类≥3种更易进入中等波动组(均P<0.05),年龄36~50岁、文化程度大专、家庭人均月收入<1000元更易进入持续低依从性组,社会支持有利于提高患者服药依从性(均P<0.05)。结论门诊新发高血压患者在确诊12个月内服药依从性轨迹呈现相对稳定性特征,但存在显著的群体异质性。医护人员应特别关注持续低服药依从性及依从性波动变化的患者,根据影响因素采取针对性干预措施,以提高患者服药依从性。
关键词
高血压
门诊
服药依从性
纵向研究
轨迹
群组化轨迹模型
社会支持
影响因素
Keywords
hypertension
outpatient department
medication adherence
longitudinal study
trajectory
group-based tra-jectory modeling
social support
influencing factors
分类号
R473.5 [医药卫生—护理学]
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职称材料
题名
正常高值血压人群血压轨迹对心血管疾病发病风险的影响:基于开滦队列研究
2
作者
鹿妍秋
吴云涛
刘少鹏
林海颖
邓惠友
武英
黄喆
杨鹏
吴寿岭
李云
机构
华北理工大学公共卫生学院
出处
《中国全科医学》
2026年第3期299-310,共12页
文摘
背景心血管疾病(CVD)是全球过早死亡和医疗费用上涨的主要原因。据估计,中国约有3.3亿人受到CVD的影响,给国家带来了巨大的医疗和财政负担。中国18岁以上未被诊断过高血压的成年人中,有50.9%的人处于正常高值血压,正常高值血压与CVD发病风险增加有关,有效控制正常高值血压可预防10%以上的CVD病例。目的本研究采用群组轨迹模型(GBTM)探索正常高值血压人群的血压轨迹变化模式,探究正常高值血压人群血压轨迹对CVD发病风险的影响,为制订正常高值血压人群血压管理和CVD预防策略提供科学依据。方法选取参加开滦研究2006—2012年度健康体检且首次参加体检时为正常高值血压者为研究对象,通过问卷调查、人体测量学指标检查及实验室生化检测收集基线资料。对患者进行随访,随访结局事件为首次发生CVD事件[心肌梗死(MI)和脑卒中],随访终止时间为2022-12-31。采用GBTM拟合研究对象的收缩压(SBP)和舒张压(DBP)的轨迹模型。采用Kaplan-Meier生存曲线分析不同轨迹组CVD累积发病率,Log-rank检验比较组间差异。采用多因素Cox比例风险回归模型或不受比例风险假设约束的加权多因素Cox比例风险回归模型分析不同血压轨迹组发生CVD事件的风险。采用Cox比例风险回归模型分析性别、年龄与血压轨迹之间存在的潜在相乘交互作用并进行分层分析。进行敏感性分析验证结果的稳健性。结果最终纳入21745名研究对象,平均年龄(54.0±11.4)岁,男17556名(80.74%),女4289名(19.26%)。GBTM结果显示,SBP确定了4条不同的轨迹,每条轨迹均根据其SBP范围和随体检时间变化的模式(即稳定、下降和上升)进行标记,7088名研究对象的SBP稳定在115 mmHg(1 mmHg=0.133 kPa)左右,称为“正常高值血压下降组”,11662名研究对象的SBP稳定在130 mmHg左右,称为“正常高值血压稳定组”,1710名研究对象在轨迹期从129 mmHg逐渐增长到160 mmHg左右,称为“正常高值血压上升组”,1285名研究对象的SBP增长到158 mmHg左右后再下降到140 mmHg以下,称为“正常高值血压上升-下降组”。DBP确定了4条不同的轨迹,每条轨迹都根据其DBP范围和随体检时间变化的模式(即稳定、下降和上升)进行标记,4856名研究对象的DBP稳定在75 mmHg左右,称为“正常高值血压下降组”,13668名研究对象的DBP稳定在83 mmHg左右,称为“正常高值血压稳定组”,1640名研究对象在轨迹期DBP从82 mmHg逐渐增长到100 mmHg左右,称为“正常高值血压上升组”,1581名研究对象的SBP增长到98 mmHg左右后再下降到90 mmHg以下,称为“正常高值血压上升-下降组”。不同SBP轨迹组中研究对象年龄、性别、BMI、受教育程度、吸烟、饮酒、体育锻炼、SBP、DBP、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、三酰甘油(TG)、总胆固醇(TC)、空腹血糖(FBG)、超敏C反应蛋白、估算肾小球滤过率(eGFR)、单纯收缩期高血压(ISH)、单纯舒张期高血压(IDH)、高血压、糖尿病、服用降压药、服用降糖药比例比较,差异有统计学意义(P<0.05)。不同DBP轨迹组中研究对象年龄、性别、BMI、受教育程度、吸烟、饮酒、喜盐、SBP、DBP、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、LDL-C、TG、TC、FBG、超敏C反应蛋白、eGFR、ISH、IDH、高血压、糖尿病、服用降压药比例比较,差异有统计学意义(P<0.05)。患者平均随访时间(9.43±1.94)年,共计发生CVD1429例(259例MI,1170例脑卒中,两者同时发生20例)。SBP轨迹分组正常高值血压下降组、正常高值血压稳定组、正常高值血压上升组和正常高值血压上升-下降组新发CVD病例分别为274例、794例、191例和170例;DBP轨迹分组正常高值血压下降组、正常高值血压稳定组、正常高值血压上升组和正常高值血压上升-下降组CVD新发病例分别为227例、881例、163例和158例。绘制研究对象CVD累积发病率生存曲线,Log-rank检验结果显示不同SBP轨迹组、DBP轨迹组CVD累积发病率比较,差异有统计学意义(χ^(2)=275.39、90.69,P<0.001)。采用Cox比例风险回归模型计算不同SBP轨迹组发生CVD的HR(95%CI),以正常高值血压下降组作为参照组,正常高值血压稳定组、正常高值血压上升组和正常高值血压上升-下降组发生CVD的HR(95%CI)分别为1.41(1.22~1.62)、1.92(1.58~2.33)和2.24(1.84~2.74),发生脑卒中的HR(95%CI)分别为1.46(1.25~1.71)、2.04(1.65~2.53)和2.37(1.90~2.96),发生MI的HR(95%CI)分别为1.25(0.92~1.72)、1.42(0.90~2.23)和1.81(1.14~2.86)。使用不受比例风险假设约束的加权多因素Cox比例风险回归模型计算发生CVD的aHR(95%CI),以正常高值血压下降组作为参照组,正常高值血压稳定组、正常高值血压上升组和正常高值血压上升-下降组发生CVD的aHR(95%CI)分别为1.43(1.12~1.82)、2.59(1.62~4.13)和2.11(1.40~3.17),发生脑卒中的aHR(95%CI)分别为1.45(1.11~1.71)、2.95(1.75~4.97)和2.34(1.48~3.71),发生MI的aHR(95%CI)分别为1.34(0.76~2.34)、1.17(0.62~2.19)和1.32(0.69~2.55)。分层分析结果提示只有SBP轨迹与性别和年龄的相乘交互作用有统计学意义(P交互<0.05),DBP轨迹与性别和年龄的相乘交互作用无统计学意义(P交互>0.05)。男性人群中,以SBP轨迹正常高值血压下降组作为参照组,正常高值血压稳定组、正常高值血压上升组和正常高值血压上升-下降组发生CVD发生HR(95%CI)分别为1.42(1.20~1.67)、1.93(1.53~2.42)和2.30(1.82~2.90);女性人群中,以SBP轨迹正常高值血压下降组作为参照组,正常高值血压稳定组、正常高值血压上升组和正常高值血压上升-下降组发生CVD发生HR(95%CI)分别为1.80(1.14~2.85)、2.91(1.62~5.21)和2.79(1.43~5.43)。年龄<60岁的正常高值血压人群中,以SBP轨迹正常高值血压下降组作为参照组,发生CVD的HR(95%CI)分别为1.48(1.22~1.78)、2.00(1.46~2.71)和3.01(2.24~4.06),年龄≥60岁的正常高值血压人群中,以SBP轨迹正常高值血压下降组作为参照组,发生CVD的HR(95%CI)分别为1.35(1.01~1.79)、1.94(1.40~2.69)和1.91(1.35~2.69)。结论在正常高值血压人群中具有CVD发病风险更高的不同血压轨迹类型。在SBP血压轨迹中,高水平且波动大的轨迹模式发生CVD的风险最高,在DBP轨迹中上升趋势且基线DBP高的轨迹模式发生CVD的风险最高。正常高值血压人群即使血压稳定在120~139/80~89 mmHg范围内且没有较大的变化波动,但依然存在发生CVD的风险。
关键词
心血管疾病
正常高值血压
血压
轨迹
开滦队列研究
群组化轨迹模型
Cox比例风险回归
模型
Keywords
Cardiovascular disease
High-normal blood pressure
Blood pressure trajectory
Kailuan cohort study
Group-based trajectory modeling
Cox proportional hazards regression model
分类号
R54 [医药卫生]
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门诊新发高血压患者服药依从性轨迹及影响因素研究
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正常高值血压人群血压轨迹对心血管疾病发病风险的影响:基于开滦队列研究
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