三种不同治疗方法对前列腺癌患者疗效对比的meta分析

目的利用meta分析方法对局限性前列腺癌患者根治术(Radical Prostatectomy,RP)、放射治疗(Radio Therapy,RT)和主动监控(Active Surveilance,AS)疗效进行对比。方法计算机检索PubMed、Embase、Cochrane databases、中国知网、万方数据库、维普数据库,查找并筛选RP、RT和AS与前列腺癌疗效有关的研究。两人进行文献筛选,质量评价及数据提取,采用ReviewManager5.4和R4.0.5软件进行meta分析及其他统计学分析。结果共纳入14篇文献,累计研究对象60971例,RP组32749例,RT组22188例,AS组6034例。meta分析显示,RP的死亡率低于RT和AS,差异均有统计学意义(P<0.05);RP和RT在复发率上无差别;RP的性功能障碍发病危险高于RT和AS,RT的性功能障碍发病危险高于AS,差异均有统计学意义(P<0.05);RP的泌尿功能障碍发病危险高于RT和AS,差异均有统计学意义(P<0.05);RP的肠功能紊乱发病危险低于RT,差异有统计学意义(P<0.05)。结论三种方法在死亡率和并发症发病危险上有差异,手术治疗后死亡率和肠功能障碍的发病危险低于其他治疗方法,放疗后性功能障碍和泌尿功能障碍的发病危险低于其他治疗方法,主动监控死亡率较高,但各种并发症的发病危险都较低。故选择治疗方法时,告知患者各种治疗方法的死亡风险和发生并发症的危险,结合患者情况和患者意愿选择合适的治疗方法。

ARIMA模型在预测前列腺穿刺人数以及穿刺阳性率中的应用

目的建立前列腺穿刺人数及阳性率的ARIMA预测模型,并对模型进行评价。方法收集2007-2018年在新疆医科大学某附属医院泌尿外科行经直肠超声引导下前列腺穿刺活检患者的活检结果。使用ARIMA模型对前列腺穿刺人数与穿刺阳性率进行预测。结果根据2007-2017年前列腺穿刺人数和阳性率,构建穿刺人数与穿刺阳性率的ARIMA预测模型,穿刺人数预测模型为ARIMA(0,1,1)(1,1,0)4,该模型BIC=5.961,Ljung-Box检验差异无统计学意义(Q=14.568,P>0.05);穿刺阳性率模型为ARIMA(1,1,1),该模型BIC=4.988,Ljung-Box检验差异无统计学意义(Q=6.891,P>0.05),使用模型对2018年前列腺穿刺人数与穿刺阳性率进行预测,所有的实际值均落在预测值的95%CI内,模型拟合度较好。结论可使用ARIMA模型对前列腺穿刺人数及阳性率进行预测。

新疆油田工人ADD1、β2-AR基因和职业紧张交互作用与高血压患病的关系

[背景]目前,职业紧张与高血压的研究很多,但流行病调查研究难以说明二者之间的关系,高血压是由基因与环境共同作用的结果,虽然我国克拉玛依地区油田工人的职业紧张与高血压的关系调查已进行十年,但基因环境的深入研究较少。[目的]探讨新疆油田工人α-内收蛋白基因(ADD1)、β2肾上腺素受体基因(β2-AR)交互作用以及职业紧张与两基因交互作用对高血压的影响,从分子生物学的角度为防治高血压疾病提供新思路。[方法]选取352名新疆油田作业工人,在同一岗位工作时间一年以上者,无精神疾病家族史,愿意配合填写调查表的研究对象。利用职业紧张量表修订版进行职业紧张程度评价,按照年龄、性别特征进行1∶1匹配,病例组、对照组各为176人,利用聚合酶链式反应限制性片段长度多态性技术检测基因多态性。采用条件logistic回归对基因和高血压之间的关联性进行分析,采用广义多因子降维法(GMDR0.9)进行基因-基因、基因-环境交互作用的分析。采用MDR(3.0.2)软件绘制交互作用的树状图。[结果]油田工人病例组职业紧张得分高于对照组(P <0.05)。病例组与对照组的基因型分布分析显示:ADD1基因Gly460Trp位点、rs17833172位点在两组间差异有统计学意义(P <0.05),β2-AR基因1023位点、rs1042717位点在两组间差异无统计学意义(P> 0.05)。校正混杂因素后logistic回归分析显示:ADD1基因rs17833172位点GG基因型是高血压患病的危险因素(OR=2.948,95%CI:1.209~7.187,P <0.05),ADD1基因Gly460Trp位点TT基因型是高血压患病的保护因素(OR=0.35,95%CI:0.155~0.788),其余两个基因位点与高血压患病之间的关联差异无统计学意义(P> 0.05)。交互作用分析结果显示:ADD1 Gly460Trp、rs17833172,β2-AR rs1042717间的基因-基因交互模型为最优模型(P <0.05);职业紧张与Gly460Trp位点、rs17833172、1023位点、rs1042717位点的基因环境交互模型为最优模型(P <0.05)。树状图显示ADD1 Gly460Trp与β2-AR rs1042717位点间存在较强的正交互作用,职业紧张与4个单核苷酸多态性之间存在交互作用。[结论]ADD1基因rs17833172位点GG基因型是患高血压的危险因素,ADD1因基Gly460Trp位点TT基因型是高血压患病的保护因素。ADD1基因Gly460Trp位点与β2-AR基因rs1042717位点的正交互作用可能会增加油田工人高血压患病风险。ADD1基因Gly460Trp位点、rs17833172位点,β2-AR基因rs1042717位点、1023位点与职业紧张的交互作用与油田工人高血压的患病有关。

新疆克拉玛依市石油工人睡眠时间和睡眠质量与高血压患病的关系

[背景]石油工人是特殊的职业人群,其作息时间与自然睡眠节律发生冲突,可能会导致血压异常。[目的]探讨石油工人睡眠时间和睡眠质量与高血压的关系。[方法]2018年3—9月,采用多阶段整群抽样的方法,从新疆克拉玛依市的4个区中随机抽取1个区(克拉玛依区),并对该区所有油田按照随机数字表法抽出6所油田(百口泉采油厂、采油一厂、采油二厂、风城采油厂、油建公司及重油公司),选取所有年龄为20~60岁且工龄≥1年的工人进行调查。发放1500份问卷,收集基本人口学特征(如性别、年龄等)及行为影响因素(如吸烟、饮酒等)资料,剔除不完整问卷53份,有效回收率为96.5%。对调查对象进行血压监测,未完成血压检测者27人,最终纳入1420名研究对象。用匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)量表评估工人的睡眠时间和睡眠质量。通过PSQI量表中的"每夜通常实际睡眠时间"评估睡眠时间,分为不足(<7 h)、正常(7~8 h)和过长(>8 h);睡眠质量根据PSQI总分分为好(得分≤3)、差(得分>3)。对不同人口学特征工人的睡眠时间、睡眠质量及高血压的分布进行卡方检验;通过多因素logistic回归分析高血压的影响因素。[结果]1420名石油工人中睡眠时间不足的有400人,检出率为28.1%;睡眠质量差的有318人,检出率为22.4%;患有高血压疾病232人,患病率为16.3%。不同人口学特征睡眠时间和睡眠质量比较显示:男性睡眠时间不足的检出率(32.0%)高于女性(24.7%)(P<0.05);倒班组睡眠时间不足的检出率(31.5%)高于不倒班组(23.0%)(P<0.05);倒班组睡眠质量差的检出率(25.2%)高于不倒班组(17.9%)(P<0.05)。不同人口学特征高血压患病率比较显示:女性(20.8%)高于男性(11.4%);30~45岁组(33.3%)高于其他年龄组(<30岁组占8.3%,>45岁组占19.9%);汉族(18.8%)高于其他民族(11.1%),高中及以下学历(22.8%)的高于大专及以上学历(13.0%),倒班组(19.6%)高于不倒班组(11.2%),睡眠时间不足组(24.5%)高于其他睡眠时间组(7~8 h组占14.3%,>8 h占9.3%),睡眠质量差者(33.3%)高于睡眠质量好者(11.4%),体重指数>24 kg·m^-2组(22.8%)高于其他组(<18.5 kg·m^-2组占5.7%,18.5~24 kg·m^-2组占8.1%),组间差异均有统计学意义(P<0.001)。多因素logistic回归分析显示:睡眠时间不足(OR=1.66,95%CI:1.17~2.34)、睡眠质量差(OR=3.34,95%CI:2.39~4.66)与高血压的患病率呈正相关。[结论]睡眠时间不足(<7 h)和睡眠质量差(PSQI得分>3分)可能是新疆石油工人高血压患病的影响因素,这为高血压的预防和控制提供了新的视角。

基于贝叶斯网络的基因与职业紧张交互作用对石油工人高血压影响

目的分析贝叶斯网络(BN)构建的基因-基因、基因-职业紧张交互作用对石油工人高血压的影响。方法采用典型抽样方法,选择1 233名新疆克拉玛依油田公司的石油工人为研究对象,测量其血压,采用聚合酶链式反应限制性片段长度多态性技术检测α-内收蛋白(ADD1)、β_(2)-肾上腺素受体(β_(2)-AR)基因的半核苷酸多态性(SNP),采用《付出-回报失衡问卷》评价其付出-回报失衡(ERI)模式职业紧张,采用BN进行基因-基因、基因-职业紧张交互作用分析。结果研究对象ADD1 rs17833172位点的AA、AG、GG基因型分布和等位基因A、G基因频率分布比较,差异均有统计学意义(P值均<0.05);Gly460Trp rs4961位点中GG、GT、TT基因型分布比较,差异无统计学意义(P>0.05),等位基因G、T基因频率分布比较,差异有统计学意义(P<0.05);β_(2)-AR-1023G/A rs2053044、+252G/A rs1042717位点中AA、AG、GG基因型分布和等位基因A、G基因频率分布比较,差异均无统计学意义(P值均>0.05)。研究对象高血压、ERI模式职业紧张检出率分别为25.5%(315/1 233)和47.4%(585/1 233)。控制性别、文化程度、婚姻状况、吸烟、饮酒、体质量指数等混杂因素后,职业紧张组人群罹患高血压的风险高于非职业紧张组(比值比为1.33,95%可信区间为1.01~1.74,P<0.05)。BN构建的有向无环图显示:ADD1基因rs17833172、Gly460Trp rs4961位点均直接指向高血压,β_(2)-AR+252G/A rs1042717位点通过指向ADD1 rs17833172和Gly460Trp rs4961位点间接指向高血压;但职业紧张与ADD1、β_(2)-AR基因位点间的作用不指向高血压。结论石油工人罹患高血压与ERI模式职业紧张、ADD1基因rs17833172、Gly460Trp rs4961位点多态性均有关联;β_(2)-AR+252G/A rs1042717位点与ADD1Gly460Trp rs4961、rs17833172位点的基因-基因交互作用与石油工人罹患高血压有关联;未发现ADD1和β2-AR的4个SNP位点与ERI模式职业紧张之间的交互作用对石油工人罹患高血压有影响。

睡眠状况与职业紧张交互作用对石油工人高血压患病影响

目的探讨石油工人职业紧张、睡眠时间和睡眠质量间的交互作用对高血压患病的影响。方法采用多阶段随机整群抽样方法,选择克拉玛依市6所油田基地的3 040名工人为研究对象,采用中文版《匹兹堡睡眠质量量表》和修订版《职业紧张量表》分别评估其睡眠质量与职业紧张状况。采用二分类Logistic回归分析职业紧张、睡眠时间和睡眠质量交互作用对高血压患病的影响。结果研究对象高血压患病率为15.3%(466/3 040);睡眠时间不足、睡眠质量差、高度职业紧张检出率分别为26.5%、78.3%和19.6%。校正性别、民族、年龄、婚姻状况、文化程度、工龄、职称、倒班、吸烟、饮酒、体质量指数等混杂因素后,交互作用分析结果显示,睡眠时间正常且睡眠质量差组、睡眠时间不足且睡眠质量差组以及睡眠时间过长且睡眠质量差组人群罹患高血压的风险均高于睡眠时间正常且睡眠质量好组(P值均<0.05);睡眠时间不足且高度职业紧张组人群罹患高血压的风险高于睡眠时间正常且低度职业紧张组(P<0.01),睡眠质量差且高度职业紧张组人群罹患高血压的风险高于睡眠质量好且低度职业紧张组(P<0.05)。结论职业紧张、睡眠时间和睡眠质量三者间的两两交互作用可能增加石油工人罹患高血压的风险。