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数学模型模拟高血压患者对降压药物收缩压反应的探索研究
被引量:
2
1
作者
吴瑛
李一石
+1 位作者
Bejan-Angoulvant Theodora
gueyffier francois
《中华心血管病杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第4期309-314,共6页
目的 运用建立数学模型的方法,探讨高血压患者对于降压药物收缩压反应的协同影响因素.方法以MRC35-64、MRC65-74、STEP及SYST-EU四个随机口服降压药治疗高血压研究为数据库,患者接受口服利尿剂、β受体阻滞剂或钙通道阻滞剂单种类药物治...
目的 运用建立数学模型的方法,探讨高血压患者对于降压药物收缩压反应的协同影响因素.方法以MRC35-64、MRC65-74、STEP及SYST-EU四个随机口服降压药治疗高血压研究为数据库,患者接受口服利尿剂、β受体阻滞剂或钙通道阻滞剂单种类药物治疗,对照组服安慰剂.分析年龄、性别、身高、体重、吸烟、基础收缩压、舒张压、总胆固醇水平、既往心肌梗死病史等指标,应用SAS(R)及R两种软件建立数学模型,获得药物治疗的协同影响因素.结果共纳入31 140例原发性高血压患者,年龄(60±11)岁,男性47%.降压药是收缩压降低的直接影响因素.(1)利尿剂组年龄、基础收缩压和舒张压为正协同于收缩压下降值的影响因素(β值依次为0.17、0.09、0.14);(2)β受体阻滞剂组:基础收缩压正协同于药物降压疗效,年龄负协同于药物降压疗效,非吸烟者治疗后血压下降较吸烟者明显(β值依次为-0.17、0.37、-2.07);(3)钙通道阻滞剂组:基础收缩压与体重为正协同于收缩压下降的影响因素(β值依次为0.18、0.06).除钙通道阻滞剂组体重(P=0.050)外,P值均为0.000.结论运用数学模型研究方法预测降压药物血压反应是可行的.
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关键词
高血压
治疗结果
数学模型
原文传递
题名
数学模型模拟高血压患者对降压药物收缩压反应的探索研究
被引量:
2
1
作者
吴瑛
李一石
Bejan-Angoulvant Theodora
gueyffier francois
机构
中国医学科学院北京协和医学院阜外心血管病医院临床药理中心卫生部心血管药物临床研究重点实验室
法国克洛德·贝纳尔-里昂第一大学/治疗效果评估及模型建立中心/里昂市医院临床研究中心
出处
《中华心血管病杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第4期309-314,共6页
文摘
目的 运用建立数学模型的方法,探讨高血压患者对于降压药物收缩压反应的协同影响因素.方法以MRC35-64、MRC65-74、STEP及SYST-EU四个随机口服降压药治疗高血压研究为数据库,患者接受口服利尿剂、β受体阻滞剂或钙通道阻滞剂单种类药物治疗,对照组服安慰剂.分析年龄、性别、身高、体重、吸烟、基础收缩压、舒张压、总胆固醇水平、既往心肌梗死病史等指标,应用SAS(R)及R两种软件建立数学模型,获得药物治疗的协同影响因素.结果共纳入31 140例原发性高血压患者,年龄(60±11)岁,男性47%.降压药是收缩压降低的直接影响因素.(1)利尿剂组年龄、基础收缩压和舒张压为正协同于收缩压下降值的影响因素(β值依次为0.17、0.09、0.14);(2)β受体阻滞剂组:基础收缩压正协同于药物降压疗效,年龄负协同于药物降压疗效,非吸烟者治疗后血压下降较吸烟者明显(β值依次为-0.17、0.37、-2.07);(3)钙通道阻滞剂组:基础收缩压与体重为正协同于收缩压下降的影响因素(β值依次为0.18、0.06).除钙通道阻滞剂组体重(P=0.050)外,P值均为0.000.结论运用数学模型研究方法预测降压药物血压反应是可行的.
关键词
高血压
治疗结果
数学模型
Keywords
Hypertension
Treatment outcome
In silico model
分类号
R544.1 [医药卫生—心血管疾病]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
数学模型模拟高血压患者对降压药物收缩压反应的探索研究
吴瑛
李一石
Bejan-Angoulvant Theodora
gueyffier francois
《中华心血管病杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2011
2
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