在中国社区人群中，臂踝脉搏波速度预测新发高血压和血压的调节作用

摘要

被证明的肱踝脉波速度（BAPWV）是心血管事件的预后指标。然而，血压（BP）对BAPWV和新发起高血压之间的纵向关联的改性效果并不确定。本研究包括2011年12月至2014年7月的首岗队列研究的1849名非高血压官员。使用欧姆龙Colin BP-203RPE III装置获得Bapwv。多变量逻辑回归模型用于评估BAPWV和结果的关联。在平均随访时间为2.36岁，248（13.41％）出现高血压。BAPWV独立且渐变地预测入射高血压和REVISIT（赔率比或）的SBP水平β四分位数4的baPWV组与四分位数1组相比，高血压发生率为2.72(1.54,4.78)，收缩压发生率为5.92(4.26,7.58)。对于趋势：<0.001）调整危险因素后。此外，通过基线SBP的水平交互地改性基线BAPWV对入射高血压或SBP的影响;随着收缩压水平的降低，效应量增加。BAPWV独立预测了高血压和BP进展的风险，在中国社区的基于社区人口中的基线水平修改。BAPWV和SBP的组合可以帮助区分潜在的高风险候选者，他们将迅速发展高血压，从早期诊断和治疗中受益。

1.介绍

在2010年全球疾病负担研究的67个危险因素和21个地区的危险因素聚集中，高血压(BP)是全球疾病负担的主要危险因素[1]．在中国，高血压，作为心血管疾病，尤其是中风的最顶层风险因素，是非常普遍的;中国和平百万人口项目的普遍率近45％，包括来自大多数领域的超过170万人[2由于不健康的生活方式转变，这一数字仍在上升。因此，早期预防高血压对控制CVD和疾病负担具有重要意义。

作为动脉硬化的制造者，脉搏波速度(PWV)(颈动脉-股PWV (cfPWV)或臂-踝PWV (baPWV))可以独立预测不同人群中CVD发病率和死亡率的风险[3.- - - - - -6]越来越多地用于CVD作为CVD的替代终点指南，以研究高血压患者的无症状目标器官损伤[7，8]．实际上，PWV与血压水平密切相关[9]．但是，它们之间的因果关系是连续辩论的[10.]．早期的研究表明，升高的BP或受控的高血压较低会增加动脉僵硬[11.，12.]，而累积证据表明，高血压的动脉僵硬较高，并且应该在动脉高血压的发病机制中发挥重要作用，也应该在BP控制过程中发挥重要作用[13.- - - - - -25.]．

以前的队列研究已经阐明了因超声心动图中不同技术检查的动脉僵硬[13.，14.], cfPWV [15.，19.，20.]或bapwv [16.- - - - - -18.，21.，22.]和另一种心图装置[23.在基线可以预测BP的进展和血压性，未经治疗或治疗的高血压症的未来发病，包括不同种类（年龄较大，健康检查或社区的群体）。然而，关于BP作为入射高血压的强预测因子的影响，基线BP水平是否改变这种关系认股权证进一步调查。本研究旨在纵向评估基线BAPWV与新发病高血压和BP水平的关联，特别是基线BP水平对中国社区队列的互动效果。

2.方法

2.1。学习人口

我们从首钢队列研究中招募参与者，研究动脉粥样硬化疾病的流行病学和危险因素。本研究于2011年12月至2014年7月在北京市石景山区古城和果园社区招募了≥40岁的社区参与者。详细研究程序[26.另有报道。简而言之，在2014年5月至2014年7月的随访中，5962名受试者中有3823人(64.1%)在基线进行了基因检测。在这项分析中，我们进一步排除了没有基线baPWV测量的参与者和那些已经被诊断为高血压的参与者。最后，1839名符合条件的参与者被纳入分析。

本研究经北京大学和北京大学第一医院伦理委员会批准，每个参与者提供书面知情同意。

2.2。数据采集

2.2.1。问卷调查和人体测量学

所有参与者都受过训练的研究协调员采访。使用标准化问卷包括人口特征，社会经济地位，健康行为和病史。目前的吸烟被定义为每天吸烟，不少于半年。目前的饮酒定义为每周饮用一次，不少于半年。

根据标准操作程序进行了身高和体重等人体测量。身体质量指数(BMI)的计算方法是体重(千克)除以身高(米)的平方。

2.2.2。BP测量

休息5分钟后，使用标准校准使用欧姆龙HEM-7117电子血压计访问每个参与者的坐姿BP。在彼此之间的≥1分钟间隔获得三份连续测量。使用这三个连续读数的平均值估计外周收缩BP（SBP）和舒张压BP（DBP）。

2.2.3。Bapwv测量

根据先前描述的标准协议，使用基于示波器的设备（BP-203RPE III;欧姆龙Colin，Tokyo，Japan）进行BAPWV测量。27.]．振荡法的细节在之前已经被报道和验证过[28.]．简而言之，每个参与者休息至少5分钟，然后用四个闭塞和监测围绕脚踝和上臂缠绕的盖子躺在仰卧位位置。同时记录BAPWV，BP，心电图和心音。获得双侧BAPWV后，记录了其中一个以进行分析。

2.2.4。实验室测试

在禁食12-15小时后，每个参与者获得静脉血液样品。在30分钟内分离血清或等离子体样品，并在-80℃下储存。罗氏C8000自动分析仪用于测量空腹血糖（FBG），标准75g口服葡萄糖耐量试验（OGTT），脂质型材（包括总胆固醇，低密度脂蛋白（LDL）胆固醇，高密度脂蛋白（HDL）胆固醇和甘油三酯）和血清肌酐（SCR）浓度。

可控硅(μmol/L)，然后使用慢性肾脏疾病流行病学合作组织(CKD-EPI)导出的公式估计eGFR [29.]：EGFR = 141×min（SCR /κ1）^α×马克斯(可控硅/κ1）^-1.209×0.993^年龄× 1.018(女性)，其中Scr为血清肌酐(mg/dL)，κ女性为0.7，男性为0.9，α女性为-0.329，男性为-0.411,min表示Scr/k或1，最大值表示SCR /k或1。

2.2.5。疾病的定义

高血压定义为任何自我报告的高血压病史，SBP≥140mmHg，dbp≥90mmhg或接受抗高血压药物。糖尿病被定义为任何自我报告的糖尿病史，FBG≥7.0mmol/ l，ogtt≥11.1mmol/ l，或接受降血糖药物。血脂血症被定义为任何自我报告的高脂血症史，甘油三酯（Tg）≥1.70mmol/ l（150mg / dl），总胆固醇（Tc）≥5.18mmol/ l（200mg / dl），低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）> 3.37mmol / L（130mg / dL），高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）<1.04mmol / L（40mg / dL），或接受降脂药物。CVD被定义为任何自我报告的冠心病历史，中风或短暂的缺血性攻击。

2.3。统计分析

定量数据用正态分布变量的均值(标准差，SD)表示，偏态分布变量用中位数(四分位数范围，IQR)表示。单因素方差分析用于比较正态分布的连续变量，而Kruskal-Wallis检验用于比较偏态分布的变量。分类变量为百分比(%)，并使用Pearson进行比较χ²测试。

广义线性回归模型用于研究基线BapWV对随访测量的入射高血压和SBP风险的影响。事件高血压的差距（或）β(95%置信区间，CI)根据1 m/s的增加和baPWV水平的四分位数进行报道。

我们还进行了亚组和交互分析，以探讨协变量，特别是基线SBP水平对基线baPWV、血压进展和新发高血压之间关系的修正效应。以baPWV≥1400 m/s作为既往报道的动脉硬化或动脉硬化增加的临界值[22.，30.]．

一个所有试验的值<0.05(双侧)被认为具有统计学意义。所有分析均采用Empower (R) (http://www.empowerstats.com；X＆YSolutions，Inc.波士顿，MA）和R（http://www.r-project.org.）.

3.结果

3．1．基线特征

所有符合条件的参与者的基线特征见表1总体而根据基线SBP类别的基线SBP，在高血压指南中进行BP的分类（最佳：<120 mmHg，正常：≥120-130mmHg，高正常：≥130mmHg）。参与者为54.18±7.54岁。在所有参与者中，31.48％是男性。BMI的平均值（SD）为25.28±3.24 kg / m²．糖尿病、血脂异常和心血管疾病的患病率分别为15.09%、66.52%和5.57%。SBP和baPWV基线平均值(SD)分别为122.98±9.76 mmHg和1498.20±276.69 cm/s。在所有参与者中，663人(35.86%)、676人(36.56%)和510人(27.58%)分别有最佳、正常和高正常收缩压水平。收缩压高的受试者多为年龄较大的男性;OGTT中BMI、DBP、baPWV、TG、FBG、2h-PG水平较高，hdl -胆固醇水平较低;肾功能较差，现吸烟、现饮酒及糖尿病患病率较高。


变量	全部的（n = 1849)	基线SBP，MMHG			价值
变量	全部的（n = 1849)	<120（n = 663)	≥120 - <130（n = 676)	≥130 (n= 510)	价值

年龄，年	54.18±7.54	52.60±6.79	54.25±7.23	56.15±8.36.	<0.001
男性，n（％）	582（31.48％）	149例(22.47%)	243例(35.95%)	190例(37.25%)	<0.001
BMI，kg / m²	25.28±3.24	24.53±3.11.	25.56±3.27	25.87±3.19	<0.001
SBP，mmhg.	122.98±9.76.	112.43±6.06	124.70±2.87	134.40±2.81.	<0.001
菲律宾,毫米汞柱	71.57±7.61	67.16±6.28	73.04±6.55.	75.33±7.73.	<0.001
bapwv，cm / s	1498.20±276.69	1381.52±221.81	1508.78±263.42	1635.88±291.68	<0.001
总胆固醇,更易与L	5.34±0.98	5.31±0.95	5.34±0.99	5.38±1.01	0.449
甘油三酸酯，mmol / L.	1.19 (0.86 - -1.78)	1.11（0.82-1.60）	1.24 (0.87 - -1.84)	1.31 (0.91 - -1.82)	<0.001
脂蛋白胆固醇,更易与L	1.48±0.39	1.54±0.40	1.46±0.38	1.43±0.39	<0.001
低密度脂蛋白胆固醇,更易与L	3.25±0.82	3.20±0.80	3.28±0.82	3.30±0.86.	0.083
空腹血糖,更易与L	5.87±1.52	5.71±1.61	5.87±1.40	6.09±1.53	<0.001
OGTT 2 h-PG, mmol/L	7.75±3.51.	7.32±3.37	7.65±3.37	8.43±3.77	<0.001
EGFR，ML / min / 1.73米²	97.33±11.21	99.00±10.42.	96.80±11.59.	95.87±11.42	<0.001
目前的吸烟,n（％）	371例(20.06%)	105例(15.84%)	156例(23.08%)	110（21.57％）	0.003
目前的饮酒，n（％）	424（22.93％）	130（19.61％）	171（25.30％）	123例(24.12%)	0.035
普遍存在的疾病,n（％）
Diabetes mellitus	279例(15.09%)	72例(10.86%)	105（15.53％）	102（20.00％）	<0.001
Dyslipidemia	1230例(66.52%)	424（63.95％）	461例(68.20%)	345（67.65％）	0.212
Cardiovascular disease	103例(5.57%)	31（4.68％）	34 (5.03%)	38 (7.45%)	0.090
药物治疗,n（％）
血糖过低的代理	112例(6.06%)	36（5.44％）	38 (5.63%)	38 (7.45%)	0.301
Lipid-lowering agents	97（5.28％）	31（4.70％）	36 (5.36%)	30 (5.94%)	0.642

baPWV，臂踝脉搏波速度;BMI，体重指数;SBP，收缩压;DBP，舒张压;EGFR，估计肾小球过滤速率;HDL，高密度脂蛋白;LDL，低密度脂蛋白;ogtt中的2 h-pg：2小时后葡萄糖耐量试验中的2小时后血糖。中位数（四分位数）。

3.2。基线Bapwv对随访测量的新发病高血压和SBP的影响

平均后续时间为2.36年（中位数（IQR）：2.40（2.30-2.40）），248（13.41％）发达的入射高血压。其中21（4.59％），45（9.74％），72（15.45％）和110（23.76％）在与四分位1（Q1）到四分位数4（Q4）的不同基线BAPWV水平的参与者中发生入射的高血压;在较高的四分位数的BAPWV中，入射高血压的风险高于较低四分位数水平的参与者（）.

在表2，单变量和多变量逻辑回归用于估计基线BapWV对新发病高血压的影响。新发病高血压的风险与基线BapWV水平有阳性和线性相关，并且这种关系在调整包括基线SBP的年龄，性别和其他协变量之后仍保持统计学意义;（（95％CI）为1.14（1.07-1.20）每1米/米/米的基线BAPWV增加。新发病高血压的风险也与基线BapWV作为多元回归模型中的四分位数进行分级。与BAPWV最低的参与者相比，在具有更高的BAPWV（或95％CI的Q1：1.67（0.95,2.94）中观察到更高的入射高血压风险。Q3与Q1：2.05（1.18,3.55）; Q4与Q1：2.72（1.54,4.78）;趋势:< 0.001)。


变量	N	发病率、%	原油模型		调整后的模型1		调整后的模型2
变量	N	发病率、%	或（95％CI）	价值	或（95％CI）	价值	或（95％CI）	价值

BAPWV连续，每1米/分增加
	1849	248（13.41％）	1.23 (1.17, 1.28)	<0.001	1.22（1.15,1.28）	<0.001	1.14 (1.07, 1.20)	<0.001

bapwv类别，cm / s
Q1 (< 1311)	466.	21 (4.59%)	1（参考）		1（参考）		1（参考）
Q2 (≥1311 − <1451)	462.	45（9.74％）	2.25 (1.32, 3.83)	0.003	2.15（1.26,3.68）	0.005.	1.67 (0.95, 2.94)	0.076
Q3 (≥1451 − <1622)	466.	72（15.45％）	3.80（2.30,6.30）	<0.001	3.50（2.09,5.87）	<0.001	2.05 (1.18, 3.55)	0.010
Q4 (≥1622)	463.	110（23.76％）	6.48 (3.98, 10.56)	<0.001	5.49 (3.24, 9.28)	<0.001	2.72（1.54,4.78）	<0.001
对于趋势				<0.001		<0.001

baPWV，臂踝脉搏波速度;或者,比值比;CI,置信区间。模型1，根据年龄和性别调整;模型2，根据模型1中的变量和体重指数、当前吸烟、当前饮酒、基线收缩压和估计的肾小球滤过率、糖尿病、血脂异常、心血管疾病史、降糖药物和降脂药物进行调整。

2014年1771名未接受降压治疗的受试者随访时，基线baPWV对收缩压的影响的线性回归结果与上述相似(表1)3.）.随着基线baPWV的增加，随访时收缩压线性升高;baPWV最高四分位数的参与者的SBP水平比baPWV最低四分位数的参与者高5.92 mmHg (95% CI: 4.26, 7.58;趋势:< 0.001)。


变量	N	原油模型		调整后的模型1		调整后的模型2
变量	N	β（95％CI）	价值	β（95％CI）	价值	β（95％CI）	价值

BAPWV连续，每1米/分增加
	1771	1.97（1.77，2.17）	<0.001	0.94（0.72,1.17）	<0.001	0.98 (0.75, 1.20)	<0.001

BAPWV类别
Q1 (< 1311)	443.	1（参考）		1（参考）		1（参考）
q2(≥1311−<1451)	438.	4.75（3.19,6.31）	<0.001	1.64 (0.24, 3.04)	0.022	1.48（0.08,2.88）	0.039
q3(≥1451−<1622)	447.	8.78（7.22,10.33）	<0.001	3.06 (1.59, 4.53)	<0.001	2.95（1.48,4.42）	<0.001
Q4 (≥1622)	443.	13.97 (12.41, 15.53)	<0.001	5.75（4.1,7.39）	<0.001	5.92（4.26,7.58）	<0.001
对于趋势		<0.001		<0.001		<0.001

baPWV，臂踝脉搏波速度;SBP，收缩压;或者,比值比;CI,置信区间。1，调整为年龄，性别和基线SBP;2型号，适用于型号1和体重指数的变量，当前吸烟，当前饮用，基线估计肾小球过滤率，糖尿病，血脂血症，心血管疾病病史，降血糖和降脂剂。

3.3。基线收缩压和baPWV对高血压发生风险或随访时收缩压水平的交互影响

基线SBP和BAPWV之间的子组和交互式分析显示在表中4．基线baPWV对随访时高血压发生率或收缩压测量的终点的影响通过基线收缩压水平进行修正;随着收缩压水平的降低，效应量增加。baPWV增加1 m/s时，收缩压<120 mmHg的受试者血压进展风险增加最快(OR和95% CI:高血压发生率为1.31 (1.15,1.50);β随访时收缩压的95%可信区间为1.25(0.86,1.63)。


变量	N	入射的高血压			价值	SBP在随访时测量
变量	N	发病率、%	或（95％CI）	价值	价值	N	β（95％CI）	价值	价值

基线SBP，MMHG
< 120	663.	30（4.52％）	1.31（1.15,1.50）	<0.001		652.	1.25 (0.86, 1.63)	<0.001
≥120−< 130	676.	76（11.24％）	1.16（1.06,1.26）	<0.001		648.	0.96 (0.62, 1.30)	<0.001
≥130 - <140	510.	142例(27.84%)	1.08（1.00,1.16）	0.050	0.007	471.	0.76（0.42,1.10）	<0.001	0.047

baPWV，臂踝脉搏波速度;SBP，收缩压;或者,比值比;CI,置信区间。多变量调整模型中的变量，年龄，性别，体重指数，目前吸烟，目前饮酒，基线收缩压和估计的肾小球滤过率，糖尿病，血脂异常，心血管疾病史，降糖药物和降脂药物。交互趋势检验值。

除了降脂药物外，几乎所有分析的亚组中都没有发现其他显着的异质性（表S1）.

3.4。敏感性分析

使用Logistic回归模型，而不是Cox模型，因为所有参与者都被招募，并在约3个月内集中复查;随访时间大致相同。然而，我们进一步进行了多变量回归调整随访时间(数据未显示)，主要结果仍然具有统计学意义。

4.讨论

在本研究中，我们纵向研究了中国社区队列中动脉硬化与未来新发高血压和血压进展的关系。主要发现如下两点:第一，高血压发病率和重诊时的收缩压水平随着基线baPWV的升高而逐渐升高，且这种关系独立于基线收缩压等其他心血管疾病的传统危险因素。其次，baPWV和收缩压在收缩压进展风险和高血压发生率上存在交互作用，即在收缩压处于最佳水平的个体中影响更为显著。

我们发现BAPWV之间的关系，作为动脉僵硬度的指标，以及增加高血压或BP进展的风险与之前的研究相一致[13.- - - - - -23.]．早期在ARIC研究中[13.]，对6992名45-64岁正常血压者进行了6年的随访，结果显示，颈动脉b超测量的动脉弹性与每降低1个标准差高血压风险增加15%相关。作为中央的“黄金标准”方法动脉僵硬,cfPWV基线是独立与SBP的纵向增加或事件在449年高血压BLSA(老化)的巴尔的摩纵向研究参与者为4.9年的随访,1759年社区人口了7年时间弗雷明汉心脏研究,等等。15.，19.，20.]．同样，BAPWV [16.- - - - - -18.，21.，22.]，一种代表弹性动脉和肌肉动脉刚度的交替发展的方法，也被证明是几个主要在东亚人的纵向队列研究的先驱。最近，1449名年龄在30-45岁的年轻芬兰成年人中，通过全身阻抗心电图仪测量的PWV和BP进展相关性也被证明是稳健的[23.]．因此，来自美国心脏协会的建议倾向于相信动脉僵硬代表一种前一种因子而不是考虑来自几个相关研究的强大证据的高血压的结果[31.]．

动脉硬化和纵向血压进展的机制尚不完全清楚，值得进一步研究。然而，有几种看似合理的机制可以解释这种关系。血管硬化的主要病理生理学是动脉壁的弹性蛋白被破坏，在小鼠模型中，这被证明先于随后的高血压发展[31.]和病人[32.弹性蛋白单倍体不足。此外，高动脉僵硬与压力感受器敏感性受损和血压不稳定增加相关[33.，34.]，导致在日常生活期间伴随心脏输出的变化的BP潜在标记的改变[32.- - - - - -35.]．

在表现出基准SBP可以修改这种相互关系时，我们的研究表明，我们的研究表明，我们的研究表明，我们的研究表明，我们的研究表明，我们的研究表明是新的。值得注意的是，BAPWV和SBP之间存在明显的互动效果，并且根据韩国基因组和流行病学研究的规范参与者的数据，在具有最佳SBP水平的个体中存在BAPWV的更强预测值[22.]．一种可能的猜测是，在具有最佳SBP水平的那些中，BaPWV作为其他风险因子集群的代表可能具有比具有更高SBP水平的那些更重要的作用;然而，我们已经调整了其他共同的协变量，最佳SBP组的基线特征与低动脉硬化风险有关。因此，增加的BAPWV可能反映本研究中未包含的其他因素，并且应进一步核实和调查这种差异的潜在机制。

实际上，cfPWV是目前最为公认和确立的指标，被认为是评估主动脉刚度的“金标准”。然而，它的测量需要高水平的技术和暴露腹股沟区，这在很大程度上限制了其在临床实践中的适用性，特别是在大人群研究中。在我们的研究中使用的BaPWV是一种用于测量大中型动脉刚度的振荡技术，它是自动化的、无创的，可以很容易地应用于普通人群研究。先前的研究表明baPWV与cfPWV密切相关[28.]．更重要的是，作为大尺寸中枢弹性动脉和中型外周肌动脉僵硬的指标，BAPWV可能比动脉荷载的CFPWV更具代表性[36.]．到目前为止，许多研究表明，BAPWV也是心血管疾病的独立预测因子。BAPWV的增加1米/ s相对应的12％，13％和6％，总心血管事件，心血管死亡率和18项研究中的META分析中的全导致死亡率，包括8169名参与者[5]．

应确认对我们研究的几个限制。首先，这种观察性研究不提供BapWV与高血压发展之间的因果关系，并且在干预研究中应该进一步探索这种相互关系，以调查高血压风险的变化通过降低动脉僵硬。其次，该分析基于不超过3年的短暂的后续持续时间。因此，将怀疑主要结果是否也适用于长期审查。第三，入射的高血压和BP变化仅通过两个调查（基线和2014年后续检查）来确定，因此在我们的分析中不能获得详细的BP信息，例如BP变化。最后，我们的中国社区的人口使得能够将这些结果概括为其他种族民族人口有限公司。

综上所述，我们的研究表明，在中国社区人群中，baPWV评估的动脉僵硬程度可以独立并逐步预测高血压的发生风险和收缩压水平。此外，收缩压基线值可以改变baPWV对高血压发生风险和收缩压进展的预测作用。因此，结合baPWV和SBP的水平可以帮助鉴别潜在的高危候选者，这些候选者将很快发生新发高血压，并获益于早期诊断和治疗。鉴于全球范围内高血压的巨大负担，我们的研究强调了在社区人群中定期筛查baPWV的重要性，并努力制定尽早预防新发高血压的策略。

数据可用性

完整的研究方案(研究伦理委员会批准)和患者水平数据可从首席研究员张燕教授(drzhy1108@163.com）.

未获得数据共享的同意，但呈现的数据是匿名的，身份识别风险非常低。

的利益冲突

作者声明没有利益冲突。

作者的贡献

蒋一萌和范芳芳对这项工作做出了同样的贡献。

致谢

作者也怜悯本组织的网站经理淑宇王和利光东博士。本研究得到了中国天然科学基金会项目（赠款No.81703288），国家重点研发项目（Grant No.2017yfc1307704），北京大学第一医院（Grantno）的科学研究基金会（Grantno）提供支持。2018SF003）和密歇根州 - 北京大学卫生科学中心（UM-PUHSC）联合临床研究所（BMU20110177和BMU20160530）的联合研究所。

补充材料

表S1: baPWV对高血压发生发展影响的亚组分析(n = 1849).（补充材料）

参考文献

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国际高血压杂志