北京市房山區張坊村中老年人原發性高血壓病危險因素研究

王 佳，洪忠新，武 力，顧中一，畢研霞，丁冰杰，李 偉，張立紅

我國高血壓患病率逐年增加，估計我國高血壓患者已達2億人[1]。北京地區高血壓患病率高于全國平均水平，而且遠郊區縣高血壓患病率高于城區[2]。引起高血壓的原因很多：如食鹽攝入過多、體質量超重[3-4]及遺傳因素等。國外研究表明：適當降低碳水化合物的攝入比例，用蛋白質或脂肪來替代部分碳水化合物的攝入量可以降低受試者的血壓[5-6]。目前邊遠山區的農民仍是以糧食為飲食的主體，飲食過于單調，并且食鹽攝入量偏多，這些特點都可能對高血壓患病率的增加產生影響。本研究旨在探討北京市房山區張坊村中老年人原發性高血壓病患病率與生活習慣和飲食習慣尤其是營養素攝入不均衡和高能量攝入是否相關，分析得出影響其原發性高血壓病發病的生活方式和飲食結構方面的危險因素，以便為高血壓的防治提供依據。

1 對象與方法

1.1 研究對象 2011年7月，首都醫科大學附屬北京友誼醫院營養科舉辦送醫下鄉義診活動，在北京市房山區張坊村村委會的支持和安排下，共150位村民參加營養義診活動，義診小分隊對這150位村民進行血壓和人體指標的測量、生活習慣和膳食攝入量的調查。按照本研究的納入和排除標準，最終選取132例為本研究對象。納入標準：年齡45歲及以上且90歲以下；從未服用降壓藥物者；自我報告無嚴重肝腎疾病者。排除標準：年齡45歲以下或90歲及以上；規律服用降壓藥物者；有嚴重肝腎疾病者；孕婦；酗酒者；精神異常者。

1.2 血壓測量方法和診斷標準 (1)血壓測量方法：采用歐姆龍醫用電子血壓計(歐姆龍HEM-907，日本)測量血壓。受試者靜坐15 min，臂帶綁緊，調整坐姿使臂帶與心臟處同一水平，連續測量3次血壓值，取平均值。(2)原發性高血壓病的診斷標準：根據國際診斷標準，收縮壓≥140 mm Hg(1 mm Hg=0.133 kPa)或(和)舒張壓≥90 mm Hg[7]。

1.3 人體指標測量方法 (1)身高、體質量、腰圍、臀圍、上臂圍、三頭肌皮褶厚度(triceps skinfold，TSF)：按常規方法測定。體質指數(body mass index，BMI)的計算公式為：實際體質量(kg)/身高2(m2)。腰臀比(waist-hip ratio，WHR)：腰圍和臀圍的比值。上臂肌圍(arm muscle circumference，AMC)的計算公式：上臂圍(cm)-3.14×三頭肌皮褶厚度(cm)。(2)體脂含量(body fat，BF)：采用便攜式生物電阻抗分析儀(雅馬拓科技貿易有限公司，日本)測定。受試者雙臂伸直，與身體縱軸呈90°，用雙手示指和拇指用力捏住兩側電極，15 s后讀取數值。

1.4 生活習慣調查方法 (1)飲酒：飲酒數量調查，記錄研究對象每次飲酒量。(2)吸煙：吸煙數量調查，記錄研究對象每日吸煙支數。(3)活動時間：記錄研究對象每日活動時間，以h為單位。

1.5 膳食調查方法 采用24 h回顧法。24 h一般是指從最后一餐吃東西開始向前推24 h，選用3 d連續調查方法，即采用24 h回顧法對研究對象連續3 d的食物攝入量進行調查記錄，包括每一餐食物的攝入種類和攝入量。

2 結果

2.1 一般資料 132例研究對象中，男45例(占34.1%)，女87例(占65.9%)；年齡45～84歲，平均(61±11)歲。研究對象的生活習慣、人體測量指標和膳食情況等見表1。

表1 132例研究對象的一般資料

2.2 原發性高血壓病的患病率 132例研究對象中，單純收縮壓升高73例，患病率為55.3%；單純舒張壓升高37例，患病率為28.0%；收縮壓和舒張壓均升高32例，患病率為24.2%；診斷為原發性高血壓病78例，患病率為59.1%。

2.3 收縮壓與生活習慣的多重線性相關和回歸分析 收縮壓與吸煙、飲酒和活動情況的簡單相關程度見表2，結果顯示收縮壓與活動情況具有簡單相關性(P<0.05)。

收縮壓與吸煙、飲酒和活動情況進行回歸分析。復相關系數為0.155，調整決定系數為0.001，反映此模型擬合不好，回歸模型總結見表3。模型經統計學檢驗，F=1.045，P=0.375，此多元回歸模型無統計學意義(見表4)。

2.4 收縮壓與人體測量情況的多重線性相關和回歸分析 收縮壓與體質指數、體脂含量、腰臀比、三頭肌皮褶厚度、上臂圍等人體測量情況的簡單相關程度見表5，結果顯示收縮壓與體質指數、體脂含量、三頭肌皮褶厚度具有簡單相關性(P<0.05)。

表2 收縮壓與生活習慣的簡單相關

Table2 The pearson correlation between systolic blood pressure and life style

吸煙情況飲酒情況活動情況簡單相關系數(Pearson相關)004700060153P值029804750040

表3 收縮壓與生活習慣回歸模型總結

表4 收縮壓與生活習慣回歸模型的方差分析

表5 收縮壓與人體測量情況的簡單相關

Table5 The pearson correlation between systolic blood pressure and parameters of anthropometry

體質指數體脂含量腰臀比三頭肌皮褶厚度上臂圍簡單相關系數(Pearson相關)06140395011504290076P值00000000009600000196

收縮壓與體質指數、體脂含量、腰臀比、三頭肌皮褶厚度和上臂圍進行回歸分析。復相關系數為0.637，調整決定系數為0.381，反映此模型擬合較好，回歸模型總結見表6。模型經統計學檢驗，F=16.910，P=0.000，此多元回歸模型有統計學意義(見表7)。

經過統計學分析，確定回歸模型各自變量系數，體質指數和體脂含量被引入回歸方程，具有統計學意義，回歸模型為y=72.265+5.981體質指數+1.014體脂含量。根據偏回歸系數的大小，可以認為體質指數對收縮壓的影響大于體脂含量(見表8)。

表6 收縮壓與人體測量指標回歸模型總結

Table6 The model summary about the systolic blood pressure and parameters of anthropometry

模型復相關系數決定系數調整決定系數估計的標準誤106370405038119774

表7 收縮壓與人體測量指標回歸模型的方差分析

Table7 The anova about the systolic blood pressure and parameters of anthropometry

模型離均差平方和df均方F值P值回歸3305907 56611813169100000殘余4848513126 391009總體8154419131

表8 收縮壓與人體測量指標回歸模型系數

Table8 The model coefficients about the systolic blood pressure and parameters anthropometry

模型非標準化系數 b 標準誤偏回歸系數βt值P值常數項 72265 29796 24250007體質指數 5981 0945 0807 63260000體脂含量 1014 0551 0206 18400048腰臀比 29749 34240 0066 08690387三頭肌皮褶厚度 0069 0445 0015 01540878上臂圍-1029 0793 -0099-12980197

2.5 收縮壓與膳食攝入各營養素所提供能量比例和總能量攝入的多重線性相關和回歸分析 收縮壓與膳食攝入各營養素所提供能量比例和總能量攝入的簡單相關程度見表9，結果顯示收縮壓與各營養素提供能量比例和總能量攝入均具有簡單相關性(P<0.05)。

表9 收縮壓與膳食攝入各營養素所提供能量比例和總能量攝入的簡單相關

Table9 The pearson correlation between systolic blood pressure and the energy proportion of nutrients and the total energy

碳水化合物蛋白質脂肪膳食纖維食用油食鹽總能量簡單相關系數(Pearson相關)0741-0626-0626-0004004602910303P值0000 0000 0000 0000029900440000

收縮壓與各營養素所提供能量比例、食用油、食鹽和攝入總能量進行回歸分析。復相關系數為0.767，調整決定系數為0.566，反映此模型擬合較好，回歸模型總結見表10。模型經統計學檢驗，F=25.377，P=0.000，說明此多元回歸模型有統計學意義(見表11)。

表10 收縮壓與膳食攝入指標回歸模型總結

Table10 The model summary about the systolic blood pressure and the indexes of dietary intake

模型復相關系數決定系數調整決定系數估計的標準誤107670589056616525

表11 收縮壓與膳食攝入指標回歸模型的方差分析

Table11 The anova about the systolic blood pressure and the indexes of dietary intake

模型離均差平方和df均方F值P值回歸4850848 76929783253770000殘余3386045124 273068總體8236893131

經過統計學分析，確定回歸模型各自變量系數，碳水化合物能量攝入比例、食鹽攝入量和總能量攝入被引入回歸方程，具有統計學意義，回歸模型為y=54.073+1.345碳水化合物能量攝入比例+0.290食鹽攝入量+0.010總能量攝入。根據偏回歸系數的大小，可以認為碳水化合物能量攝入比例對收縮壓的影響大于食鹽攝入量和總能量攝入(見表12)。

表12 收縮壓與膳食攝入指標回歸模型系數

Table12 The model coefficients about the systolic blood pressure and the indexes of dietary intake

模型非標準化系數b 標準誤偏回歸系數βt值P值常數項540739734805550058碳水化合物能量攝入比例13450983043920010032蛋白質能量攝入比例-12921043-0208-18340071脂肪能量攝入比例-06691006-0148-16650108膳食纖維能量攝入比例18962955003906420522食用油攝入量00530184007002860776食鹽攝入量02900148011719640039總能量攝入00100005011419980048

2.6 收縮壓與體質指數、體脂含量、碳水化合物攝入比例、總能量攝入的多重線性相關和回歸分析 收縮壓與體質指數、體脂含量、碳水化合物攝入比例、總能量攝入和食鹽攝入量進行回歸分析。復相關系數為0.784，調整決定系數為0.600，反映此模型擬合較好，回歸模型總結見表13。模型經統計學檢驗，F=40.229，P=0.000，說明此多元回歸模型有統計學意義(見表14)。

經過統計學分析，確定回歸模型各自變量系數，體質指數、碳水化合物攝入能量比例和總能量攝入被引入回歸方程，具有統計學意義，回歸模型為y=41.816+1.553體質指數+1.724碳水化合物能量攝入比例+0.010總能量攝入。根據偏回歸系數的大小，可以認為碳水化合物攝入能量比例對收縮壓的影響大于體質指數和總能量攝入對收縮壓的影響(見表15)。

表13 收縮壓與體質指數、體脂含量、碳水化合物攝入比例、總能量攝入和食鹽攝入量回歸模型總結

Table13 The model summary about the systolic blood pressure and BMI，BF，the proportion of the carbohydrate，the salt intake and the total energy

模型復相關系數決定系數調整決定系數估計的標準誤107840615060015868

表14 收縮壓與體質指數、體脂含量、碳水化合物攝入比例、總能量攝入和食鹽攝入量回歸模型的方差分析

Table14 The anova about the systolic blood pressure and BMI，BF，the proportion of the carbohydrate，the salt intake and the total energy

模型離均差平方和df均方F值P值回歸5064439 510128877402290000殘余3172455126 251782總體8236893131

表15 收縮壓與體質指數、體脂含量、碳水化合物攝入比例、食鹽攝入量和總能量攝入情況的回歸模型系數

Table15 The model coefficients about the systolic blood pressure and BMI，BF，the proportion of the carbohydrate，the salt intake and the total energy

模型非標準化系數b 標準誤偏回歸系數βt值P值常數項418161459828640005體質指數15530795021119980035體脂含量03540441007308020424碳水化合物能量攝入比例17240225056376490000總能量攝入00100005012020880039食鹽攝入量01430176004612080174

2.7 對舒張壓與生活習慣、人體測量指標和膳食攝入量指標進行多重線性相關和回歸分析，無相關程度較高的指標，故此處不做贅述。

3 討論

我國高血壓患病率逐年增加。根據我國高血壓幾次普查資料，建國初期成年人高血壓發病率為4.7%，1959年為5.11%，1979年為7.37%，1991年為11.26%，2002年為18.8%，2010年為25%(北京為30.3%)，估計我國高血壓患者已達2億人[1]。北京地區高血壓患病率高于全國平均水平，而且遠郊區縣高血壓患病率高于城區[2]。

北京房山區張坊村屬北京偏遠山區，經濟相對落后。132例中老年村民中，原發性高血壓病患病率高達59.1%。生活情況調查發現：村民的吸煙和飲酒情況不嚴重，但村民運動差異較大，絕大部分村民運動較少；人體測量指標顯示：超重和肥胖人數較多，體脂含量較高，腰臀比和三頭肌皮褶厚度均超過標準；膳食調查發現：村民飲食單調，以米面等糧谷類為主，主食類食物攝入過多，肉蛋奶類、蔬菜水果類及油脂類攝入普遍較少，愛吃用鹽腌制的小菜和咸鴨蛋，每日能量攝入過多，這些飲食特點決定該類人群碳水化合物攝入比例和食鹽攝入量較高，蛋白質、脂肪攝入較少。究竟是何種原因造成該組人群較高的原發性高血壓病患病率，是營養素攝入比例不均衡？是食鹽攝入量過高？是總能量攝入過多？是活動量較少？較高的高血壓患病率與人體各項測量指標是否相關？本課題將探究該類人群患高血壓的飲食和生活方面的危險因素。

本研究顯示，膳食中高碳水化合物攝入比例和高總能量攝入引起以收縮壓升高的原發性高血壓病患病率的增加，在高碳水化合物攝入比例的同時，蛋白質和脂肪的攝入比例過低也與收縮壓升高的高血壓患病率增加相關，雖然從統計學分析中蛋白質和脂肪攝入比例兩項指標未被引入回歸方程，這可能與這兩項指標和碳水化合物攝入比例存在一定的共線性相關。當適當增加蛋白質和脂肪的攝入量，適當降低碳水化合物攝入比例，能夠降低原發性高血壓病的患病率。此結果與Appel等[5]和He等[6]的研究結果基本一致。

本研究人群中蛋白質和脂肪攝入量普遍偏低，蛋白質攝入能量比例平均為10.9%，脂肪攝入能量比例平均為18%，這與該類人群肉蛋奶豆類及硬果類等攝入較少有關。該類人群中攝入奶制品的人數僅占到被調查人群的5.3%，攝入豆制品的人數占被調查人群的11.4%，攝入雞蛋和肉類的人數也僅僅占到被調查人群的40%～50%，有大部分的村民在日常生活中不攝取任何富含優質蛋白質的食物。說明在經濟相對落后的地區，實施“牛奶計劃”、“大豆計劃”來提高人群富含優質蛋白質食物的攝入量，對降低高血壓患病率有利。適當用蛋白質和脂肪替代碳水化合物降低血壓的可能機制是：動物蛋白質中含有牛磺酸，牛磺酸在機體代謝時，可降低血漿同型半胱氨酸的水平，進而降低血壓。Xu等[8]研究表明：牛磺酸存在于絕大多數哺乳動物的組織中，盡管其不是必需氨基酸，機體能夠合成，但牛磺酸的主要來源還是膳食，它有多種生物學作用，包括對缺血-再灌注損傷的保護作用、對細胞內鈣濃度的調節、抗氧化、抗動脈粥樣硬化和降低血壓的作用。

有文獻報道,體質量每增加12.5 kg,收縮壓可上升10 mm Hg,舒張壓升高7 mm Hg[9]；反之，體質量減輕后，血壓也會相應降至正常。本研究也顯示，收縮壓與體質指數有強相關性，體質量的降低對收縮壓的降低影響顯著，因此高血壓患者應逐步控制體質量在標準范圍內。本研究顯示，活動量指標與收縮壓存在簡單相關性，但在引入回歸方程時被剔除，但也反映活動量在一定程度上影響著收縮壓的變化；在增加活動量的同時，需要控制總能量攝入，本研究顯示總能量攝入與收縮壓顯著相關，降低總能量攝入對降低體質量和體質指數影響顯著，間接也影響到收縮壓的水平。

本研究表明，除碳水化合物攝入比例、總能量攝入、體質指數與收縮壓有關外，其他的營養素、生活習慣和人體測量指標與收縮壓的關系均較弱，不具有統計學意義。有些因素在簡單相關分析時有意義，但在進行回歸分析以及最終的多重回歸分析后關聯就顯著削弱了，可能與一些因素之間存在一定的線性關系有關，但也說明這些因素與原發性高血壓病的關系可能不是一種簡單因果關系。要完全了解生活習慣、人體測量指標以及各種營養素與高血壓及其他疾病的關系還需要進一步研究。

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5 Appel LJ，Sacks FM，Carey VJ，et al.Effects of protein，monounsaturated fat，and carbohydrate intake on blood pressure and seerum lipids：Results of the OmniHeart randomized trial[J].JAMA，2005，294(19)：2455-2464.

6 He J，Wofford MR，Reynolds K，et al.Effects of dietary protein supplementation on blood pressure：A randomized，controlled trial[J].Circulation，2011，124(5)：589-595.

7 Chalmers J，MacMahon S，Mancia G，et al.1999 World Health Organization-International Society of Hypertension Guidelines for the management of hypertension.Guidelines sub-committee of the World Health Organization[J].Clin Exp Hypertens，1999，21(5-6)：1009-1060.

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9 楊軍，張紅葉，趙連成，等.蛋白質、鹽和腦卒中死亡率關系的研究[J].中國慢性病預防與控制，1999，7(3)：112.