2025年5月21日,青岛市市立医院学者用CHARLS数据库,在期刊《Cardiovascular Diabetology》(医学一区Top,IF=8.5)发表了一篇题为:“Association between the atherogenic index of plasma and incident hypertension across different blood pressure states: a national cohort study”的研究论文,旨在采用回顾性队列设计,探究AIP与高血压发病的关联性。![]() 本公号回复“ 原文”即可获得文献PDF等资料,如果进一步需要CHARLS数据库方法学习,请联系郑老师团队,微信号:aq566665 ![]() 研究通过Logistic回归、RCS模型和阈值效应分析,验证AIP与高血压的非线性关系,并比较了AIP与传统血脂指标[甘油三酯(TG)和高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)]对高血压的预测能力。主要研究结果 在6540名参与者中,1909名(29.19%)在9年的随访期间患上高血压。 ![]() 表1 Logistic回归模型 模型1:无调整; 模型2:调整了年龄、性别、体重指数、吸烟和饮酒; 模型3:进一步调整了收缩压、居住区域、教育程度、每日睡眠时间和所有合并症 ![]() ![]() 此外,亚组分析显示,在血压正常的45~60岁人群中,AIP与高血压风险的关联尤为显著,这表明年龄是影响AIP预测准确性的重要因素。 ![]() 表2 亚组分析 综上所述,AIP是高血压发病的独立预测因子,且与高血压风险呈非线性关联,尤其在血压正常人群中,45–60岁中年人群预测价值最高。并且,AIP的预测效能优于单一血脂指标,可作为临床识别高血压高危人群的简便工具。 统计服务-CHARLS数据库 如需同款思路,可联系郑老师团队,专业统计师精准解决你的数据难题! 总之,发文找郑老师团队就对了! 我们将为您分享更多CHARLS数据库的高分发文思路! |
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