双变量响应模型在分析体质指数和年龄对心血管死亡的共同作用中的应用

目的应用双变量响应模型分析高血压人群中体质指数(body mass index,BMI)和年龄两个因素对心血管死亡(cardiovascular death,CVD)的共同作用。方法使用上海市闵行区2007-2015年高血压患者随访数据,建立可加COX比例风险模型,分析BMI、年龄与CVD之间的非线性关联以及两变量的共同作用。结果BMI、年龄与CVD的关联分别呈“U”型和“J”型。不同年龄,BMI对CVD的影响略有差异。青年和老年群体的死亡风险随BMI的增加而降低,中年群体的死亡风险与BMI的关联略微呈“U”型。结论双变量响应模型是一种全面了解两变量共同作用的有效的方法。

高血压人群年龄及体重指数对癌症发病共同作用的回顾性队列研究

目的在上海市闵行区高血压人群中,探究年龄和体重指数(body mass index,BMI)对癌症发生的共同作用。方法研究对象为2007—2015年进入上海市闵行区电子健康信息系统的未患癌症的212394名高血压患者。将年龄、BMI以平滑函数形式纳入广义加性Cox比例风险模型,用双变量响应模型构建曲面图使结果可视化,全面分析两者对癌症发生的联合效应。结果截至2018年12月31日,累计22141名高血压患者新发癌症。年龄与癌症发生风险整体呈线性趋势,而BMI与癌症发生风险整体呈“U”型,BMI在26 kg/m^(2)左右时癌症发生风险最低。不同BMI下,随着年龄增大,癌症发生风险均增加;不同年龄下,BMI与癌症发生风险的关联不同:青年人群(20~44岁)中BMI与癌症发生风险无明显关联,中老年人群(≥45岁)中BMI与癌症发生风险呈“U”型关联,BMI在26 kg/m^(2)左右时癌症发生风险最低。结论建议高血压人群控制BMI在合理范围内,特别是中老年人群,以减少癌症发生。

大气污染物与气温对2型糖尿病发病的交互作用研究

目的探讨大气污染物与气温对2型糖尿病发病的影响,并分析二者的交互作用,为2型糖尿病的预防提供参考和科学依据。方法以天津市某区2015年1月1日—2017年12月31日所有2型糖尿病病例作为研究对象,分析同期大气污染物、气象因素与2型糖尿病发病数的相关性,采用双变量响应面模型、单污染物气温交互模型分析大气污染物与气温对2型糖尿病发病的交互作用。结果当PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO浓度分别位于lag1、lag03、lag3、lag03、lag1时,大气污染物浓度每升高10μg/m3(CO为100μg/m3)时2型糖尿病发病的RR值最高,其RR(95%CI)分别为1.003(95%CI:0.987~1.010),1.003(95%CI:0.991~1.013),1.002(95%CI:0.978~1.041),1.007(95%CI:0.977~1.050)和1.001(95%CI:0.997~1.030)。按照气温P15~P85进行分层后的单污染物和多污染物交互模型结果显示,高温时大气污染物对2型糖尿病的发病风险的影响高于低温时,差异有统计学意义(P<0.05)。结论PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO均可能升高2型糖尿病的发病风险,且在高温时致病风险较高。