徐學(xué)功，馬燕楠

(1.清華大學(xué)公共健康研究中心2014級(jí)碩士研究生，北京 100000； 2.河南中醫(yī)藥大學(xué)2014級(jí)碩士研究生，河南 鄭州 450046)

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·綜述·

高血壓患者健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究進(jìn)展*

徐學(xué)功1，馬燕楠2

(1.清華大學(xué)公共健康研究中心2014級(jí)碩士研究生，北京 100000； 2.河南中醫(yī)藥大學(xué)2014級(jí)碩士研究生，河南 鄭州 450046)

摘要采用文獻(xiàn)回顧法，查閱高血壓健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的理論研究及資料，從高血壓流行病學(xué)、國內(nèi)外高血壓預(yù)警模型評(píng)估現(xiàn)狀、中醫(yī)對(duì)高血壓本質(zhì)的見解等幾個(gè)方面進(jìn)行評(píng)估總結(jié)。綜合目前國內(nèi)外高血壓健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的研究成果，提出高血壓患者健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究存在的問題與不足。

關(guān)鍵詞高血壓??；風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；研究進(jìn)展；綜述

1高血壓的流行現(xiàn)況

高血壓是臨床常見病、多發(fā)病，是一種和生活方式、年齡等因素相關(guān)的慢性心血管系統(tǒng)疾病，也是引起腦卒中、冠狀動(dòng)脈硬化性心臟病和腎衰竭的重要危險(xiǎn)因素[3]。隨著人們生活方式的改變和老齡化進(jìn)程的加速，高血壓患病率增長(zhǎng)速度加快。流行病學(xué)[4]顯示：高血壓是成人甚至青少年未來腦卒中和冠心病發(fā)病的主要危險(xiǎn)因素。在世界范圍內(nèi)，每年約1 700萬人死于高血壓，達(dá)到全球死亡人數(shù)的1/3；其中，940萬人死于高血壓并發(fā)癥[5-6]。據(jù)《中國心血管病報(bào)告》估計(jì)：我國有2.7億高血壓患者，超過半數(shù)的心血管病發(fā)病與高血壓相關(guān)。在我國40歲以上人群的死亡原因中，心臟病和腦血管病分別列為第1位和第3位，而總死亡的第一危險(xiǎn)因素是高血壓[7]。全世界每年約1 500萬人死于心血管疾??；我國每年也有近400萬人死于此病，占死亡人數(shù)的3/5以上。在高血壓人群中，腦卒中/心肌梗死發(fā)病比值達(dá)到5～8∶1，而降低高血壓患者的血壓水平則可減少40%～50%的腦卒中和15%～30%的心肌梗死危險(xiǎn)，因此，控制高血壓是預(yù)防心血管疾病的核心[8]。

2國內(nèi)外高血壓健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型發(fā)展概況

預(yù)防高血壓是健康管理的重要內(nèi)容。國內(nèi)外的實(shí)踐證明：高血壓是可以預(yù)防和控制的疾病，高血壓風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警是個(gè)體高血壓風(fēng)險(xiǎn)管理過程的基礎(chǔ)。高血壓預(yù)防的實(shí)質(zhì)是發(fā)現(xiàn)高血壓的危險(xiǎn)因素，綜合評(píng)估個(gè)人的高血壓發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而合理地干預(yù)這些危險(xiǎn)因素以降低人群的高血壓患病率。

國外，PAYNTER等[9]針對(duì)美國白種和黑種女性，運(yùn)用logistic回歸模型，在模型里納入年齡、種族、身體質(zhì)量指數(shù)、總谷物的攝入量、SBP、類似載脂蛋白B、脂蛋白(a)和c反應(yīng)蛋白因子等，并通過貝葉斯信息準(zhǔn)則(Bayesian Information Criterions，BIC)對(duì)變量進(jìn)行篩選，選擇最優(yōu)模型。Kshirsagar等[10]通過運(yùn)用社區(qū)動(dòng)脈粥樣硬化隊(duì)列研究和心血管健康研究的資料，采用多重回歸模型找出與高血壓發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)聯(lián)的變量，構(gòu)建模型，運(yùn)用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分算法對(duì)模型進(jìn)行評(píng)價(jià)。Parikh等[11-13]分別針對(duì)不同的種族人群，采用Weibull回歸模型對(duì)高血壓進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。以上這些模型中，廣為人知的Framingham模型和Johns Hopkins模型具有外部有效性(即在研究人群以外的適用性)。

國內(nèi)，李國奇等[14]采用前瞻性隊(duì)列,對(duì)1992年建立的11省市35～64歲隊(duì)列人群基線危險(xiǎn)因素水平及15 a內(nèi)發(fā)生的高血壓進(jìn)行多因素Logistic回歸分析,通過回歸系數(shù)建立 2個(gè)高血壓預(yù)測(cè)模型及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分表，其中模型1納入了年齡、收縮壓、舒張壓、BMI、高血壓家族史5個(gè)危險(xiǎn)因素,模型2在模型1的基礎(chǔ)上加入了TG和HDL-C。然而，高血壓屬于復(fù)雜性疾病，發(fā)病危險(xiǎn)因素多，各因素間關(guān)系復(fù)雜，除要考慮上述的因素外，還要考慮變量之間的交互作用、模糊信息等問題。

周水紅等[15]運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法(ANN)和logistic回歸方法分別構(gòu)建高血壓患病預(yù)測(cè)模型，用受試者工作曲線(ROC)評(píng)分預(yù)測(cè)模型的優(yōu)劣，比較探討出ANN預(yù)測(cè)模型的靈敏度和特異度均優(yōu)于logistic回歸預(yù)測(cè)模型。所謂人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種將統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)結(jié)合的建模方法，這種模型通過節(jié)點(diǎn)之間的相互關(guān)系進(jìn)行運(yùn)算，類似于人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，每一個(gè)節(jié)點(diǎn)具有不同的權(quán)重(參數(shù)值)，可以處理復(fù)雜的非線性關(guān)系；此方法可以概括理解為在概率的基礎(chǔ)上通過運(yùn)算窮盡所有數(shù)據(jù)的排列組合和權(quán)重，而不用考慮數(shù)據(jù)之間是否有線性關(guān)系。但ANN在慢性非傳染性疾病個(gè)體危險(xiǎn)度預(yù)測(cè)中的運(yùn)用還不成熟，尚需進(jìn)一步的探討論證。

張合蘭[16]通過采集既往史、家族史、體質(zhì)量、腰圍、高血壓危險(xiǎn)因素等信息，運(yùn)用C/S結(jié)構(gòu)(即客戶機(jī)/服務(wù)器結(jié)構(gòu)，目前大多數(shù)應(yīng)用軟件系統(tǒng)都是Client/Server形式的兩層結(jié)構(gòu)，是內(nèi)部和外部的用戶都可以訪問的應(yīng)用系統(tǒng))、Delphi 7.0 模塊應(yīng)用程序(類似于查字典)進(jìn)行高血壓管理系統(tǒng)開發(fā)，并將此系統(tǒng)運(yùn)用于社區(qū)高血壓患者管理，運(yùn)用白色、黃色、紅色3級(jí)預(yù)警功能，實(shí)現(xiàn)高血壓的早期預(yù)警，整體上降低了高血壓患者的致殘率及死亡率。然而，該系統(tǒng)難以實(shí)現(xiàn)個(gè)體水平上的高血壓風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)功能。

桂小柯[17]采用分布式計(jì)算框架對(duì)任務(wù)進(jìn)行調(diào)度，采用云計(jì)算技術(shù)中針對(duì)非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)平臺(tái)，將收集的高血壓病例對(duì)照數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，構(gòu)建早期預(yù)警模型，并將此模型運(yùn)用到平臺(tái)新的數(shù)據(jù)上進(jìn)行早期高血壓發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警，再進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、重點(diǎn)人群分類、健康指導(dǎo)等后續(xù)步驟，最后采用KNN、ANN、SVM等核心算法，對(duì)健康管理效果進(jìn)行評(píng)估，實(shí)現(xiàn)個(gè)體化預(yù)測(cè)。此系統(tǒng)構(gòu)建了高血壓早期預(yù)警及高血壓管理平臺(tái)，有積極的現(xiàn)實(shí)意義。

孫艷秋[18]基于大數(shù)據(jù)對(duì)潛在的高血壓進(jìn)行預(yù)測(cè),提出采用大數(shù)據(jù)分析的潛在高血壓預(yù)測(cè)方法：采集相關(guān)數(shù)據(jù)信息，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理；采用改進(jìn)算法，根據(jù)支持向量理論對(duì)數(shù)據(jù)屬性進(jìn)行分類，建立潛在高血壓的預(yù)測(cè)模型；計(jì)算模型屬性分類結(jié)果的權(quán)重，得到不同屬性對(duì)高血壓影響的重要程度；通過與高血壓特征參數(shù)的比較，獲取潛在的高血壓的預(yù)測(cè)結(jié)果。

3中醫(yī)學(xué)對(duì)高血壓發(fā)病機(jī)制及預(yù)警的認(rèn)知

中醫(yī)學(xué)并無高血壓這一概念，在中醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中也無高血壓這一病名，而與高血壓有關(guān)的理解多在頭痛、眩暈、肝陽、中風(fēng)等病中描述。早在《黃帝內(nèi)經(jīng)》中就有“諸風(fēng)掉眩，皆屬于肝”“髓海不足，則腦轉(zhuǎn)身鳴”之說；《丹溪心法·頭眩六十七》提出“無痰不?！薄盁o火不暈”；朱丹溪認(rèn)為痰與火是引起眩暈的原因；張景岳在《景岳全書》中指出“無虛不能作?！薄Ｖ嗅t(yī)學(xué)認(rèn)為：高血壓是由情志失調(diào)、飲食不節(jié)、勞逸過度、稟賦與體質(zhì)偏盛偏衰等因素導(dǎo)致機(jī)體臟腑陰陽失衡、氣血失調(diào)、氣機(jī)升降失常、風(fēng)火內(nèi)生、痰瘀交阻而發(fā)病[19]。體質(zhì)的陰陽偏盛或偏衰、臟腑虧損等為發(fā)病的內(nèi)因；情志不遂、年高腎虧、病后體虛、飲食不節(jié)、跌撲損傷、瘀血內(nèi)阻等為發(fā)病的常見病因。高血壓屬本虛標(biāo)實(shí)證，風(fēng)、火、痰、瘀是高血壓的常見病理因素[20]。中醫(yī)學(xué)對(duì)高血壓的病因、病機(jī)的認(rèn)識(shí)總體歸為陰陽失調(diào)、痰瘀互結(jié)[21]。目前，高血壓的中醫(yī)辨證分型尚無統(tǒng)一的辨證分型標(biāo)準(zhǔn)。蔡光先等[22]綜合分析高血壓證候流行病學(xué)調(diào)查得出，高血壓常見證型主要為肝陽上亢、陰虛陽亢、肝腎陰虛、肝風(fēng)上擾、痰濁中阻、瘀血阻絡(luò)等。《中藥新藥臨床研究指導(dǎo)原則》[23]將高血壓分為肝火亢盛、陰虛陽亢、陰陽兩虛、痰濕壅盛4種證型。這些證型分型方法均已被廣泛采用。

目前，中醫(yī)學(xué)關(guān)于高血壓危險(xiǎn)因素的研究主要體現(xiàn)于體質(zhì)理論。中醫(yī)體質(zhì)就是基于人體復(fù)雜性適應(yīng)系統(tǒng)，在先天稟賦和后天獲得的基礎(chǔ)上所形成的具有形態(tài)結(jié)構(gòu)、生理功能和心理狀態(tài)等方面綜合的、相對(duì)穩(wěn)定的個(gè)性特質(zhì)，表現(xiàn)為人在生長(zhǎng)、發(fā)育過程中與自然、社會(huì)環(huán)境相適應(yīng)的人體個(gè)性特征，這種個(gè)體差異性表征著一定的結(jié)構(gòu)、功能、代謝，以及對(duì)外界刺激反應(yīng)等方面的相對(duì)穩(wěn)定性，并有著對(duì)某些病因與疾病的易感性以及疾病傳變轉(zhuǎn)歸中的某些傾向性[24]。北京中醫(yī)藥大學(xué)王琦教授主持的國家“973”計(jì)劃項(xiàng)目《基于因人制宜思想的中醫(yī)體質(zhì)理論基礎(chǔ)研究》首次制訂了體質(zhì)評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)[25]，通過量表和雷達(dá)圖可以將中醫(yī)診斷信息進(jìn)行量化，具有很好的可操作性；該研究前期研究結(jié)果顯示：痰濕體質(zhì)是高血壓發(fā)病的重要危險(xiǎn)因素，痰濕體質(zhì)高血壓發(fā)病率是正常人的4.21倍。同時(shí)，朱燕波等[26]通過開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化的中醫(yī)體質(zhì)量表，對(duì)9個(gè)省市的中醫(yī)體質(zhì)和健康狀況進(jìn)行調(diào)查，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：男性高血壓的主要體質(zhì)類型為痰濕質(zhì)、陰虛質(zhì)，女性高血壓的主要體質(zhì)為痰濕質(zhì)、陰虛質(zhì)、氣虛質(zhì)。

李響等[27]認(rèn)為：高血壓的三級(jí)預(yù)防與中醫(yī)學(xué)的治未病思想不謀而合。中醫(yī)學(xué)強(qiáng)調(diào)高血壓的預(yù)防，以及延緩疾病的發(fā)生及發(fā)展?！端貑枴に臍庹{(diào)神大論》曰：“圣人不治已病治未病，不治已亂治未亂?！奔膊【褪鞘Ш猓Ш獾碾[形狀態(tài)叫“未病”，失衡的顯性狀態(tài)叫“已病”[28]。中醫(yī)學(xué)治未病理論對(duì)高血壓的預(yù)防起著積極作用。朱明軍等[29]指出：心血管病的亞健康狀態(tài)越來越多，雖然現(xiàn)代醫(yī)學(xué)認(rèn)識(shí)到其屬于疾病前狀態(tài)，但無病可辨，缺乏有效的措施預(yù)防其進(jìn)展；而按照治未病的理論，中醫(yī)學(xué)認(rèn)為雖無病但有證，可根據(jù)臨床表現(xiàn)辨證論治，達(dá)到延遲、阻止心血管病發(fā)病的效果。何志良[30]以中醫(yī)學(xué)治未病思想為指導(dǎo)，通過對(duì)高血壓分型，運(yùn)用中藥對(duì)高血壓進(jìn)行防治，起到了治未病、防傳變的作用，降低了高血壓及其并發(fā)癥的發(fā)病率和復(fù)發(fā)率。

4討論

現(xiàn)有的高血壓風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估預(yù)警模型所用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、信息熵理論、線性回歸分析處理數(shù)據(jù)，可適應(yīng)不同數(shù)據(jù)類型的信息化要求，運(yùn)用計(jì)算機(jī)和網(wǎng)路技術(shù)，有效提高高血壓的預(yù)測(cè)效率，對(duì)早期高血壓的檢測(cè)及預(yù)防起到了積極的作用，是高血壓防治發(fā)展的一個(gè)重要方向。從適用范圍分析這些模型，國外研究的對(duì)象是美國白人，其研究證實(shí)了預(yù)測(cè)結(jié)果并符合所有種族人群[31]。從模型所包含的因素看，無論是國外的研究還是國內(nèi)的研究，都忽略了中醫(yī)因素。從構(gòu)建預(yù)測(cè)模型的方法評(píng)價(jià)，多元回歸分析或路徑分析模型都是基于線性關(guān)系假設(shè)建構(gòu)的，且在多元回歸分析或路徑分析中由于多重共線性的原因難以納入更多的變量。運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法則可以納入線性關(guān)系或非線性關(guān)系的各種數(shù)據(jù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法模擬人腦結(jié)構(gòu)的思維功能，具有較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)和聯(lián)想功能，精度較高，對(duì)專家知識(shí)的利用也較好。但是，傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用試探的方法確定合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并隨機(jī)地初始化參數(shù)值,導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練效率低、結(jié)果不穩(wěn)定。

中醫(yī)學(xué)治未病思想雖認(rèn)為痰濕體質(zhì)多為高血壓的發(fā)病因素，但尚未體現(xiàn)中醫(yī)特點(diǎn)的高血壓風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。現(xiàn)有模型均未很好地體現(xiàn)傳統(tǒng)及當(dāng)代中醫(yī)學(xué)等對(duì)高血壓發(fā)病機(jī)制的認(rèn)識(shí)，未體現(xiàn)中醫(yī)學(xué)整體觀念和辨證論治的內(nèi)涵；醫(yī)院和社區(qū)的中醫(yī)師無法根據(jù)模型預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行有效地藥物、食療、傳統(tǒng)保健功法干預(yù)。因此，立足傳統(tǒng)，吸收現(xiàn)代醫(yī)學(xué)成果，建立高血壓預(yù)警模型，可進(jìn)一步提高我國中醫(yī)醫(yī)院高血壓的防治水平，對(duì)于充分發(fā)揮現(xiàn)代醫(yī)學(xué)和傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)的互補(bǔ)作用具有重要意義。

5參考文獻(xiàn)

[1]中國高血壓基層管理指南修訂委員會(huì).中國高血壓基層管理指南(2014修訂版)[J].中華高血壓雜志,2015,23(1):24-43.

[2]PARIKH NI,PENCINA MJ,WANG TJ,et al.A risk score for predicting near-term incidence of hypertension:the Framingham Heart Study[J].Ann Intern Med,2008,148(2):102-110.

[3]中國高血壓防治指南修訂委員會(huì).中國高血壓防治指南(2010修訂版)[J].中華高血壓雜志,2011,19(8)：701-743.

[4]王文.我國高血壓流行趨勢(shì)與防治狀況[J].中國循環(huán)雜志,2011,26(6):407-409.

[5]World Health Organization,Geneva.Causes of Death 2008[online database].http://www.who.int/healthinfo/global_burden_disease/cod_2008_sources_methods.pdf.

[6]LIM SS,VOS T,FLAXMAN AD,et al.A comparative risk assessment of burden of disease and injury attributable to 67 risk factors and risk factor clusters in 21 regions,1990—2010:a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2010[J].Lancet,2012,380(9859):2224-2260.

[7]陳偉偉,高潤(rùn)霖,劉力生，等.中國心血管病報(bào)告2013概要[J].中國循環(huán)雜志,2014,29(7):487-491.

[8]吳兆蘇,霍勇,王文，等.中國高血壓患者教育指南[J].中華高血壓雜志,2013,21(12):1123-1149.

[9]PAYNTE NP,COOK NR,EVERETT BM,et al.Prediction of incident hypertension risk in women with currently normal blood pressure[J].The American Journal of Medicine,2009，122(5):464-471.

[10]AV KSHIRSAGAR, C YA-LIN, AS BOMBACK, et al.A hypertension risk score for middle-aged and older adults[J].J Clin Hypertens(Greenwich,Conn),2010，12(10):800-808.

[11]NA PARIKH, RE LASKY, CN GARZA, et al.Volumetric and anatomical MRI for hypoxic-ischemic encephalopathy:relationship to hypothermia therapy and neurosensory impairments[J].Journal of Perinatology officinal Journal of the California Perinatal Association,2009,29(2):143-149.

[12]KIVIMAKI M,VAHTERA J,KAWACHI I,et al.Psychosocial work environment as a risk factor for absence with a psychiatric diagnosis:an instrumental-variables analysis[J].American Journal of Epidemiology,2010,172(2):167-172.

[13]H Wan-Lun,KJ Yu,C Yin-Chu, et al.Familial tendency and risk of nasopharyngeal carcinoma in taiwan:effects of covariates on risk[J].American Journal of Epidemiology,2011，173(3):292-299.

[14]李國奇,劉靜,王薇,等.中國35～64歲人群15年高血壓發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)研究[J].中華高血壓雜志,2014,22(10):1000.

[15]周水紅,聶紹發(fā),王重建,等.應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)個(gè)體患原發(fā)性高血壓病危險(xiǎn)度[J].中華流行病學(xué)雜志,2008,29(6):614-617.

[16]張合蘭.社區(qū)高血壓防治預(yù)警系統(tǒng)的研究和開發(fā)[J].中國社區(qū)醫(yī)師(醫(yī)學(xué)專業(yè))，2010,12(19):272-273.

[17]桂小柯.高血壓早期預(yù)警和健康管理平臺(tái)的構(gòu)建[J].中國衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)管理,2014,5(21):1-3.

[18]孫艷秋,劉鋼.基于大數(shù)據(jù)分析的潛在高血壓病預(yù)測(cè)研究[J].計(jì)算機(jī)仿真,2015,32(5):386-389.

[19]項(xiàng)成剛,張艷,禮海.中醫(yī)對(duì)原發(fā)性高血壓病因病機(jī)的認(rèn)識(shí)[J].世界中西醫(yī)結(jié)合雜志,2010,5(4):356-357.

[20]周仲瑛.中醫(yī)內(nèi)科學(xué)[M].北京:中國中醫(yī)藥出版社,2007:298-299.

[21]鄧旭光.高血壓病中西醫(yī)結(jié)合臨床診治的思路與方法[J].中醫(yī)雜志,2000, 41(2):113-115.

[22]蔡光先,朱克儉樸,韓育明,等.高血壓病常見證候臨床流行病學(xué)觀察[J].中醫(yī)雜志,1999,40(8):492-493.

[23]鄭筱萸.中藥新藥臨床研究指導(dǎo)原則[M].北京:中國醫(yī)藥科技出版社，2002:73-76.

[24]王琦.中醫(yī)體質(zhì)學(xué)[M].北京：人民衛(wèi)生出版社,2005:2.

[25]王琦.9種基本中醫(yī)體質(zhì)類型的分類及其診斷表述依據(jù)[J].北京中醫(yī)藥大學(xué)學(xué)報(bào),2005,28(4):1.

[26]朱燕波,王琦.中醫(yī)體質(zhì)類型與高血壓的相關(guān)性研究[J].中西醫(yī)結(jié)合學(xué)報(bào)，2010，18(1):40-45.

[27]李響,張立俠.治未病思想與高血壓疾病的預(yù)防[J].中國民族民間醫(yī)藥雜志，2009, 18(21):70-71.

[28]仝小林.讓中醫(yī)藥走向世界[N].人民日?qǐng)?bào), 2004-11-04(15).

[29]朱明軍,王永霞.中醫(yī)藥防治心血管疾病的特色和優(yōu)勢(shì)分析[J].河南中醫(yī)，2005，25(3):15-16.

[30]何志良.從中醫(yī)治未病思想論高血壓及其并發(fā)癥的防治[J].實(shí)用醫(yī)技雜志，2008，515(14):1881-1882.

[31]ZHENG L,SUN Z,ZHANG X,et al.Framingham高血壓風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型在中國農(nóng)村人口中的預(yù)測(cè)價(jià)值[J].中華高血壓雜志,2014,22(5):498.

(編輯顏冬)

文章編號(hào):1001-6910(2016)04-0074-04

中圖分類號(hào):R544.1

文獻(xiàn)標(biāo)志碼:B

doi:10.3969/j.issn.1001-6910.2016.04.34隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展、人民生活方式的改變和人口老齡化進(jìn)程的加速，高血壓的發(fā)病率持續(xù)上升，嚴(yán)重威脅人們的身心健康。高血壓作為心血管疾病諸多危險(xiǎn)因素中最重要的獨(dú)立危險(xiǎn)因素，是我國心腦血管死亡的主要原因[1]。健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是一種研究致病因素與疾病發(fā)病率及病死率之間數(shù)量依存關(guān)系及其規(guī)律性的一種技術(shù)，可以預(yù)測(cè)個(gè)體在未來一定時(shí)間發(fā)生疾病或死亡的風(fēng)險(xiǎn)，在預(yù)防醫(yī)學(xué)、職業(yè)衛(wèi)生和臨床醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域都已得到廣泛運(yùn)用[2]。高血壓風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估對(duì)早起篩查高血壓、控制發(fā)病率有著重要意義。筆者檢索國內(nèi)外高血壓風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面的文獻(xiàn)，將高血壓患者健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究進(jìn)展綜述如下。

* 基金項(xiàng)目：2015年河南省中醫(yī)藥科學(xué)研究專項(xiàng)課題(2015ZY02078)

收稿日期：2016-01-03；修回日期：2016-02-25