目的:探索睡眠时长与单次访视内血压变异性间的关系。方法:使用2015年至2018年美国国家健康和营养调查(national health and nutrition examination survey,NHANES)数据库的数据集。排除标准为年龄<20岁、相关睡眠和血压数据缺失及...目的:探索睡眠时长与单次访视内血压变异性间的关系。方法:使用2015年至2018年美国国家健康和营养调查(national health and nutrition examination survey,NHANES)数据库的数据集。排除标准为年龄<20岁、相关睡眠和血压数据缺失及妊娠期妇女。最终纳入了10006名参与者,并按照睡眠时间长短,将参与者分为短(<7h)、中(7~8小时)、长(>8h)三个睡眠时间组。采用Logistic回归模型,分析不同睡眠时长与血压变异水平的关系。结果:在进行变量调整后结果显示,收缩期变异系数(coefficient of variation,CV)(OR=1.21,95%CI:1.97~1.50,P=0.09)、收缩期标准差(standard deviation,SD)(OR=1.24,95%CI:1.00~1.53,P=0.05)、脉压差(pulse pressure,PP)(OR=1.36,95%CI:1.19~1.92,P=0.001)与短睡眠时间相关。舒张期CV(OR=1.14,95%CI:0.98~1.33,P=0.09)、舒张期白大衣效应(white coat effect,WCE)(OR=1.24,95%CI:1.02~1.50,P=0.03)、PP(OR=1.36,95%CI:1.15~1.62,P=0.001)、平均动脉压(mean arterial pressure,MAP)(OR=1.37,95%CI:1.15~1.62,P=0.001)、收缩期WCE(OR=1.23,95%CI:0.96~1.57,P=0.09)、收缩期最大绝对差(maximum absolute difference,MAD)(OR=1.26,95%CI:0.95~1.66,P=0.097)、收缩期AR23(OR=1.25,,95%CI:0.96~1.62,P=0.093)与长睡眠时间相关。结论:异常睡眠时长与血压变异高相关,这将为血压监测和管理提供新思路。展开更多
目的探索美国成年人的膳食模式和高尿酸血症(hyperuricemia,HUA)之间的关系。方法本研究基于美国国家健康和营养调查(National Health and Nutrition Examination Survey,NHANES)2007-2018年人群数据开展研究。按纳入排除标准,最终纳入2...目的探索美国成年人的膳食模式和高尿酸血症(hyperuricemia,HUA)之间的关系。方法本研究基于美国国家健康和营养调查(National Health and Nutrition Examination Survey,NHANES)2007-2018年人群数据开展研究。按纳入排除标准,最终纳入25526名美国成年居民。采用主成分分析提取调查对象的膳食模式,利用限制立方样条(restricted cubic spline,RCS)回归模型检测各膳食模式因子得分与HUA之间可能的线性或非线性依赖关系。采用3个节点的RCS进行建模分析,调整了所有混杂因素。将膳食模式因子得分四分位后,以最低四分位为参考,采用多因素logistic回归分析不同的膳食模式与HUA患病风险的关系。logistic回归模型中协变量包括年龄、性别、种族、教育程度、家庭收入贫困率、体质量指数(body mass index,BMI)、吸烟、饮酒、身体活动、膳食补充剂使用、健康饮食指数、总能量和高嘌呤食物摄入。结果利用主成分分析共提取出3种膳食模式,分别为脂肪-加工谷物-奶酪-添加糖(fat-processed-grains-cheese-added sugars,FPCS)模式、油-蔬菜-坚果-全谷物(oil-vegetables-nuts-whole grains,OVNW)模式和油-白薯-饮料-海产品(oil-white potatoes-drink-seafood,OPDS)模式。RCS分析表明,FPCS模式得分与HUA患病风险呈线性关系(P-线性<0.001),FPCS模式得分越高,HUA患病率降低。OVNW模式得分与HUA患病风险呈线性关系(P-线性<0.001),OVNW模式得分越高,HUA患病率降低。OPDS模式得分与HUA患病风险呈线性关系(P-线性<0.001)。OPDS模式得分越高,HUA患病率增加。在多因素logistic回归中,FPCS和OVNW模式与HUA患病风险呈负相关(Q4:OR=0.74,95%CI:0.62~0.87)和(Q4:OR=0.76,95%CI:0.66~0.87)。而OPDS模式与HUA患病风险呈正相关(Q4:OR=1.54,95%CI:1.41~1.70)。结论FPCS和OVNW模式与美国成人HUA患病风险的降低有关,而OPDS模式与HUA患病风险增加有关。展开更多
文摘目的探索美国成年人的膳食模式和高尿酸血症(hyperuricemia,HUA)之间的关系。方法本研究基于美国国家健康和营养调查(National Health and Nutrition Examination Survey,NHANES)2007-2018年人群数据开展研究。按纳入排除标准,最终纳入25526名美国成年居民。采用主成分分析提取调查对象的膳食模式,利用限制立方样条(restricted cubic spline,RCS)回归模型检测各膳食模式因子得分与HUA之间可能的线性或非线性依赖关系。采用3个节点的RCS进行建模分析,调整了所有混杂因素。将膳食模式因子得分四分位后,以最低四分位为参考,采用多因素logistic回归分析不同的膳食模式与HUA患病风险的关系。logistic回归模型中协变量包括年龄、性别、种族、教育程度、家庭收入贫困率、体质量指数(body mass index,BMI)、吸烟、饮酒、身体活动、膳食补充剂使用、健康饮食指数、总能量和高嘌呤食物摄入。结果利用主成分分析共提取出3种膳食模式,分别为脂肪-加工谷物-奶酪-添加糖(fat-processed-grains-cheese-added sugars,FPCS)模式、油-蔬菜-坚果-全谷物(oil-vegetables-nuts-whole grains,OVNW)模式和油-白薯-饮料-海产品(oil-white potatoes-drink-seafood,OPDS)模式。RCS分析表明,FPCS模式得分与HUA患病风险呈线性关系(P-线性<0.001),FPCS模式得分越高,HUA患病率降低。OVNW模式得分与HUA患病风险呈线性关系(P-线性<0.001),OVNW模式得分越高,HUA患病率降低。OPDS模式得分与HUA患病风险呈线性关系(P-线性<0.001)。OPDS模式得分越高,HUA患病率增加。在多因素logistic回归中,FPCS和OVNW模式与HUA患病风险呈负相关(Q4:OR=0.74,95%CI:0.62~0.87)和(Q4:OR=0.76,95%CI:0.66~0.87)。而OPDS模式与HUA患病风险呈正相关(Q4:OR=1.54,95%CI:1.41~1.70)。结论FPCS和OVNW模式与美国成人HUA患病风险的降低有关,而OPDS模式与HUA患病风险增加有关。