吴小艳，严 惠，屈鹏飞，李 强，赵亚玲(西安交通大学医学部公共卫生学院流行病与卫生统计学系，陕西西安 710061)

家族史与腰围对高血压发病的交互作用分析

吴小艳，严 惠，屈鹏飞，李 强，赵亚玲
(西安交通大学医学部公共卫生学院流行病与卫生统计学系，陕西西安 710061)

目的分析家族史和腰围之间的交互作用对高血压发病的影响。方法采用横断面调查的方法，对陕西省汉中市3 030名农村居民进行高血压有关的问卷调查和体格检查；采用Logistic回归模型分析家族史、腰围对高血压的影响，采用相加模型、相乘模型分析交互作用。结果Logistic回归分析显示，调整年龄、性别、食盐摄入量、吸烟、饮酒变量后，家族史(OR=2.225，95%CI：1.843～2.687)和中心性肥胖(OR=1.976，95%CI：1.649～2.368)是高血压的危险因素。高血压危险因素的交互作用分析显示，家族史与腰围之间不存在相乘交互作用，但具有相加交互作用[交互作用评价指标：相对超危险度比(RERI)、归因比(AP)、交互作用指数(S)分别为1.848(95%CI：0.693～3.002)、0.404(95%CI：0.227～0.582)、2.073(95%CI：1.340～3.206)]。结论家族史、腰围是高血压的危险因素；高血压家族史阳性的个体且患有中心性肥胖者其患高血压的风险明显高于家族史、中心性肥胖两者单独作用之和；对于高血压家族史阳性的个体，更应该控制体重。

高血压；家族史；腰围；交互作用

高血压是一种重大的慢性非传染性疾病。全球高血压患病率研究显示，2010年，全球成人高血压患病率为31.1%，全球有13.9亿人患有高血压[1]。在我国，人群高血压患病率仍呈增长态势，每10个成人中就有2人患有高血压，目前全国高血压患者数至少有2亿[2]。高血压危险因素的研究表明，高血压与肥胖、家族史、高盐饮食、吸烟等因素有关[3-6]。高血压家族史阳性者患高血压的危险是阴性者的2.28倍[7]。腰围(waist circumference, WC)是向心性肥胖的评价指标，被用来衡量腹部的脂肪蓄积[8]。已有研究表明，中心性肥胖者患高血压的危险是正常者的2.16倍[9]。在疾病危险因素分析中，统计学交互作用是指当两个及以上危险因素同时存在时对疾病的联合作用不等于它们的单独作用之和(相加交互作用)或之积(相乘交互作用)。然而，在高血压的危险因素分析中，关于家族史和WC二者的交互作用对高血压发病的影响，目前的研究尚为缺乏。本文以陕西省汉中地区农村居民为研究对象，分别运用相加模型、相乘模型分析家族史和WC的交互作用对高血压发病的影响。

1 对象与方法

1.1调查内容数据来源于2010年陕西省汉中地区高血压预防的现况调查。本研究对陕西省汉中市汉台区9个农业乡镇的常住居民进行现况调查，采用多阶段随机抽样的方法进行抽样，以每个乡镇作为一层，在每个乡镇中随机抽取1个村，再在每个村中抽取居民进行调查，具体抽样方法参见文献[10]。本次共调查到3 030名农村居民的信息，年龄18～80岁，血压测量值、家族史、WC信息完整者共计2 816例，问卷有效率为92.9%。采用面对面集中调查的方式进行问卷调查和体格检查。调查内容包括家庭一般情况、家族史、生活行为。体格检查包括血压、WC测量等。

1.2判断标准高血压的判断方法按照《中国高血压防治指南(2010年修订版)》[2]的标准：收缩压≥140 mmHg和(或)舒张压≥90 mmHg以及既往患有高血压，目前正在服用高血压药物，血压低于140/90 mmHg者。家族史定义为直系亲属中至少有1人患有高血压。中心性肥胖定义为：男性腰围≥85 cm，女性腰围≥80 cm[8]。吸烟(饮酒)定义为有吸烟史(饮酒史)，在调查时点仍未戒烟(酒)。食盐摄入量根据每个家庭1个月的食盐用量除以实际用餐人数计算得出。

1.3质量控制调查员均由西安交通大学医学院的师生组成，调查前进行统一培训。体格和血压测量由汉中市人民医院专业医护人员负责。问卷调查结束后进行审查，审查无误后签字归档。血压、WC的测量按照标准要求进行，测量血压时被测者至少安静休息5 min，被测者取坐位，安静、不讲话、肢体放松，袖带紧缚上臂、与心脏处同一水平。测量WC时被测者应处于空腹状态，处于直立位，腹部放松、平缓呼吸，不应隔着衣物，测量肚脐以上1 cm的水平面上，吸气末读数，精确到0.1 cm。数据采用双录入方式录入并进行实时一致性检验。

统计学交互作用评估主要基于相加模型和相乘模型[11]。在相加模型中，ROTHMAN[12]和HOSMER提出了用于评价相加交互作用的3个指标：相对超危险度比(RERI)、归因比(AP)、交互作用指数(S)。3个指标的意义为：若无交互作用，RERI、AP的可信区间包含0，S的可信区间包含1。将家族史和腰围转换成3个哑变量进行多项Logistic回归分析，得到3个哑变量的回归系数及协方差，采用ANDERSSON等[13]编制的Excel计算表，得到RERI、AP、S的估计值及95%可信区间。在相乘模型中，相乘交互作用的分析采用ROTHMAN提出的评价方法[14]，即将家族史和WC的乘积项放入Logistic回归模型，乘积项的OR值或P值即可反映出相乘交互作用。

2 结 果

2.12组基本情况高血压组患者年龄偏大，日均食盐摄入量偏高，有高血压家族史的比例偏高，向心性肥胖的比例偏高；而在男性人口比例、吸烟史和饮酒史方面未发现统计学差异(表1)。

2.2家族史、WC对高血压的Logistic回归分析以是否患有高血压为因变量，以高血压家族史、WC等为自变量进行Logistic回归分析(表2)。结果表明，调整年龄和性别后，家族史对高血压的患病风险是2.144倍(95%CI：1.791～2.565)，中心性肥胖对高血压的患病风险是2.072倍(95%CI：1.743～2.463)；调整年龄、性别、食盐摄入量、吸烟、饮酒变量后，家族史、中心性肥胖的OR值分别为2.225(95%CI：1.843～2.687)、1.976(95%CI：1.649～2.368)。

表1高血压组与非高血压组基本情况的比较

Tab.1 Baseline characteristics between hypertension group and non-hypertension group

项目高血压组(n=950)非高血压组(n=1866)T/Z/χ2值P值年龄(岁， x±s)55．4±9．647．3±11．6-19．659<0．001食盐摄入量(g，M±QR)16．7±5．613．9±6．7-3．596<0．001家族史[n(%)]415(43．7)575(30．8)45．737<0．001向心性肥胖[n(%)]488(51．4)607(32．5)94．013<0．001男性[n(%)]343(36．1)630(33．8)1．5280．216吸烟[n(%)]274(28．8)515(27．6)0．4820．487饮酒[n(%)]308(32．7)621(33．6)0．2140．644

表2家族史、WC对高血压的Logistic回归分析

Tab.2 Logistic regression analysis of the associationof family history and waist circumference with incidence of hypertension

回归方程BOR(95%CI)P值模型1 家族史0．7632．144(1．791～2．565)<0．001 中心性肥胖0．7292．072(1．743～2．463)<0．001模型2 家族史0．8002．225(1．843～2．687)<0．001 中心性肥胖0．6811．976(1．649～2．368)<0．001

模型1：调整年龄、性别变量；模型2：调整年龄、性别、食盐摄入量、吸烟、饮酒变量。

2.3家族史与WC对高血压的交互作用分析

2.3.1家族史与WC对高血压的相加交互作用分析 把家族史和WC转换成3个哑变量，将3个哑变量放入多项Logistic回归模型中进行分析，得到3个哑变量的回归系数、OR值(表3)及协方差。把回归系数、协方差带入Excel模型中得出交互作用评价的3个指标：RERI、AP、S(表4)。相加交互作用的判定依据于RERI、AP、S的值及其可信区间，当RERI和AP的可信区间不包含0，S的可信区间不包含1时，表明相加交互作用存在且具有统计学意义。调整年龄、性别变量后，RERI为1.828(95%CI：0.768～2.888)，AP为0.406(95%CI：0.241～0.571)，S为2.092(95%CI：1.388～3.153)；调整年龄、性别、食盐摄入量、吸烟、饮酒变量后，RERI为1.848(95%CI：0.693～3.002)，AP为0.404(95%CI：0.227～0.582)，S为2.073(95%CI：1.340～3.206)。以上两个模型的RERI和AP的可信区间均不包含0，S的可信区间均不包含1，说明相加交互作用存在，家族史和中心性肥胖同时存在时对高血压的影响大于两者分别存在的影响之和。调整年龄、性别、食盐摄入量、吸烟、饮酒变量后，家族史与WC对高血压的相加交互作用见图1。

表3家族史与WC对高血压的相加交互作用分析

Tab.3 The additive interaction between family history and waist circumference on incidence of hypertension

变量B1OR1(95%CI)B2OR2(95%CI)哑变量10．6091．838(1．437～2．352)0．6751．965(1．506～2．563)哑变量20．6081．836(1．468～2．296)0．5641．758(1．384～2．232)哑变量31．5054．502(3．481～5．823)1．5194．570(3．464～6．028)

1表示调整年龄、性别变量；2表示调整年龄、性别、食盐摄入量、吸烟、饮酒变量。

表4相加交互作用的评价指标

Tab.4 The evaluation indexes of additive interaction

指标RERI(95%CI)AP(95%CI)S(95%CI)模型11．828(0．768～2．888)0．406(0．241～0．571)2．092(1．388～3．153)模型21．848(0．693～3．002)0．404(0．227～0．582)2．073(1．340～3．206)

模型1表示调整年龄、性别变量；模型2表示调整年龄、性别、食盐摄入量、吸烟、饮酒变量。

图1家族史与WC对高血压的相加交互作用

Fig.1 The additive interaction between family history and waist circumference on incidence of hypertension

U表示参照；家族史&WC表示家族史和WC的相加交互作用。

2.3.2家族史与WC对高血压的相乘交互作用分析 将家族史、WC、家族史*WC放入Logistic回归模型中，得到3个变量的回归系数及OR值、P值。调整相关变量后，家族史、WC的P值<0.001，说明家族史、WC各自对高血压的发病有影响，但家族史*WC的P值>0.05，说明家族史和WC之间无相乘交互作用(表5)。

表5家族史与WC对高血压的相乘交互作用分析

Tab.5 The multiplicative interaction between family history and waist circumference on incidence of hypertension

变量OR1(95%CI)P1值OR2(95%CI)P2值家族史1．925(1．511～2．451)<0．0012．030(1．576～2．616)<0．001WC1．889(1．514～2．357)<0．0011．827(1．450～2．303)<0．001家族史∗WC1．266(0．889～1．802)0．1911．222(0．844～1．769)0．289

1表示调整年龄、性别变量；2表示调整年龄、性别、食盐摄入量、吸烟、饮酒变量。

3 讨 论

本研究分析了陕西省汉中市农村居民家族史和腰围之间的交互作用对高血压发病的影响，结果表明，家族史、中心性肥胖均与高血压的发病存在相关性。家族史与中心性肥胖之间存在相加交互作用，即高血压家族史阳性的个体且患有中心性肥胖者其患高血压的风险明显高于家族史、中心性肥胖两者单独作用之和。

家族史作为预测高血压的因素之一，对高血压的发病起着重要的作用[15]。已有研究证明，家族史是高血压的危险因素，有高血压家族史者患高血压的风险是无家族史的2～4倍[16]。本研究发现，在调整年龄、性别、食盐摄入量、吸烟、饮酒变量后，家族史导致高血压的患病风险增加了1.23倍。

肥胖是全球公共卫生问题之一，它与许多慢性非传染性疾病的发生有关，如：代谢综合征、2型糖尿病、高血压、血脂异常等[17]。肥胖包括整体性肥胖和向心性肥胖，体质指数、WC和腰臀比是目前衡量这两种肥胖常用的指标[18-19]。本研究选用WC来评价肥胖程度，调整年龄、性别、食盐摄入量、吸烟、饮酒变量后，中心性肥胖导致高血压的患病风险是正常者的1.98倍，结果接近与肖瑛琦等[9]的研究(OR=2.16)。

关于交互作用的研究，目前被学者广泛接受的有两种类型的交互作用，即生物学交互作用和统计学交互作用[12]。生物学交互作用是关于多风险因素在发病机制上的定性概念，指两因素皆为病因的前提下所具有的在发病机制上的相互联系，包括协同作用和拮抗作用[20]，而统计学交互作用依赖于所评价的统计模型，主要有相加模型和相乘模型。虽然具有统计学交互作用并不代表具有生物学交互作用，但统计学交互作用和生物学交互作用并非完全没有联系。在可能具有专业知识解释的前提下，具有正向相加交互作用的两因素可以指示具有生物学意义的协同作用；具有负向相加交互作用的两因素可以指示具有生物学意义的拮抗作用；但是没有检验出具有相加交互作用的两因素不可以指示不具有生物学意义的交互作用[12]。本研究分别运用相加模型和相乘模型分析家族史和WC对高血压发病的交互作用，结果显示，家族史和WC间无相乘交互作用，而具有相加交互作用。家族史和中心性肥胖同时存在时对高血压的影响大于两者分别存在的影响之和，家族史和中心性肥胖在高血压的发病中可能具有协同作用。本结果提示：有高血压家族史的个体，更应该注意合理膳食、适量运动、控制体重，预防高血压的发生。

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Interactionbetweenfamilyhistoryandwaistcircumferenceonincidenceofhypertension

WU Xiao-yan, YAN Hui, QU Peng-fei, LI Qiang, ZHAO Ya-ling
(Department of Epidemiology and Health Statistics, School of Public Health of Xi’an Jiaotong University Health Science Center, Xi’an 710061, China)

ObjectiveTo analyze the interaction between family history and waist circumference on incidence of hypertension.MethodsWe conducted a cross-sectional survey of rural residents in Hanzhong. Questionnaires about hypertension were collected and physical examination was conducted. A total of 3 030 rural residents’ data were collected.Logisticregression model was used to analyze the influences of family history and waist circumference on hypertension. Additive model and multiplicative model were used to analyze the interaction between family history and waist circumference on hypertension.ResultsFor hypertension,Logisticregression analysis showed that family history (OR: 2.225, 95%CI: 1.843-2.687) and abdominal obesity (OR: 1.976, 95%CI: 1.649-2.368) were positively associated after adjustment for age, sex, salt intake, smoking, and alcohol drinking. Family history and waist circumference had no interaction on incidence of hypertension on a multiplicative scale but an interaction on an additive scale. The relative excess risk due to interaction (RERI) was 1.848 (95%CI: 0.693-3.002), the attributable proportion due to interaction (AP) was 0.404 (95%CI: 0.227-0.582) and the synergy index (S) was 2.073 (95%CI: 1.340-3.206).ConclusionFamily history and abdominal obesity are risk factors for hypertension. The incidence of hypertension of people with both family history and abdominal obesity is obviously higher than the sum of the two risk factors separately. Therefore, to prevent hypertension it is more important for people to control their weight when they have a positive family history.

hypertension; family history; waist circumference; interaction

2017-03-30

2017-07-16

美国中华医学基金会资助项目(No.08-925)

Supported by the China Medical Board (No.08-925)

基金项目：李强，副教授，硕士生导师. E-mail: tjlq@mail.xjtu.edu.cn

优先出版：http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1399.R.20171205.1541.016.html(2017-12-05)

R544.1

A

10.7652/jdyxb201801022

(编辑 卓选鹏)