中国慢性肾脏病患病率:横断面调查
Luxia Zhang, Fang Wang, Li Wang, Wenke Wang, Bicheng Liu, Jian Liudagger;, Menghua Chen, Qiang He, Yunhua Liao, Xueqing Yu, Nan Chen, Jian-e Zhang, Zhao Hu, Fuyou Liu, Daqing Hong, Lijie Ma, Hong Liu, Xiaoling Zhou, Jianghua Chen, Ling Pan, Wei Chen, Weiming Wang, Xiaomei Li, Haiyan Wang
Peking University Institute of Nephrology, Division of Nephrology, Peking University First Hospital, Beijing, China.
摘要:
背景 在发展中国家,慢性肾脏病的患病率很高。但是,在经济多样性的发展中国家,尚无关于慢性肾病的全国性调查以及对肾小球滤过率(eGFR)和白蛋白尿的综合评估。我们旨在通过此类调查来衡量中国慢性肾脏病的患病率。
方法 我们对全国有代表性的中国成年人进行了横断面调查。慢性肾脏疾病定义为eGFR低于每1.73平方米60 mL / min或存在蛋白尿。参与者填写了生活方式和病史调查表,并测量了血压,并采集了血液和尿液样本。测量血清肌酐,并用于估计肾小球滤过率。测试尿白蛋白和肌酐以评估白蛋白尿。计算肾脏损害指标的粗患病率和调整后的患病率,并通过logistic回归分析与慢性肾脏疾病存在相关的因素。
结果 有50550人参加,每1.73msup2;低于60 mL / min的eGFR调整患病率为1·7%(95%CI1.5-1.9),白蛋白尿为9·4%(8.9-10.0)。慢性肾脏病的总体患病率为10.8%(10.2-11.3);因此,据估计,中国患有慢性肾脏病的患者人数约为119.5百万(112.9–125.0百万)。在农村地区,经济发展与蛋白尿的存在独立相关。与其他地区相比,北部(16.9%[15.1–18.7])和西南地区(18.3%[16.4–20.4])的慢性肾脏病患病率较高。与肾脏损害独立相关的其他因素是年龄,性别,高血压,糖尿病,心血管疾病史,高尿酸血症,居住地区和经济状况。慢性肾脏病已成为中国重要的公共卫生问题。应特别注意中国经济改善的农村地区和特定地理区域的居民。
关键词:慢性肾脏病; 患病率; 横断面调查;
在过去的十年中,慢性肾脏病作为主要的公共卫生问题受到越来越多的关注。 慢性肾脏病不仅增加了对肾脏替代疗法的需求的负担,还产生了其他影响。例如,在普通人群以及高危糖尿病或高血压人群中,结局事件(尤其是死亡率和心血管疾病)会严重影响肾脏的受累程度[1-3]。因此,慢性肾脏疾病通过影响心血管疾病的风险程度和预后以及终末期肾脏疾病,直接影响着由心血管疾病引起的全球性死亡负担,而心血管疾病是全世界过早发病和死亡的最常见原因[1]。
慢性肾脏病在发展中国家非常普遍[4,5]。糖尿病,高血压和肥胖症等危险因素的患病率迅速增加,将给慢性肾脏病带来更大的负担,并且在资源匮乏的国家中可能会产生重大的社会经济和公共卫生后果[4]。中国是世界上最大的发展中国家。先前的研究表明,慢性肾脏病的患病率在中国不同地区之间存在很大的差异[6-9]。这种差异可能与生活方式和经济发展的差异或研究方法的差异有关。国家对慢性肾脏病的调查发现发展中国家的肾脏疾病患病率与估计的肾小球滤过率(eGFR)和蛋白尿以及在中国所见的种族和经济异质性并存。
2007年1月至2010年10月进行的中国国家慢性肾脏病调查是一项横断面研究,旨在为中国成年人的慢性肾脏病患病率及相关因素提供可靠的数据。
方法
研究对象
采用多阶段,分层抽样的方法来获得一般人群中18岁及以上人群的代表性样本。按规模抽样的比例(初始为北京,四川,内蒙古自治区,江苏,新疆维吾尔自治区,宁夏回族自治区,浙江,广西壮族自治区,广东,上海,湖北,湖南和山东)13个省包括15个来自中国不同地理区域(南部或北部)的无应答者。然后每个省的地方疾病
预防控制中心确定了三个典型的城市地区和三个典型的农村地区。使用计算机生成的随机数最终为每个省份选择了一个。我们(通过使用SAS软件版本9.1进行简单随机分配)随机选择了三个街道,再从每个街道中随机选择五个社区(通过使用SAS软件进行简单随机化)。最后,从每个社区中随机选择研究对象(通过使用SAS软件进行简单随机化)。北京大学第一医院伦理委员会批准了该研究。在收集数据之前,所有参与者均签署了知情同意书。
筛选方案和评估标准
所有的试验都是在2009年9月至2010年9月之间进行的。数据是在参与者居住区的当地卫生所的检查中心或社区诊所收集的。所有参与者均完成了一份问卷,记录了他们的社会人口状况(例如年龄,性别,收入和教育程度),个人和家庭健康史(例如高血压,糖尿病和肾脏疾病)以及生活方式(例如吸烟和饮酒) )。在医学生以及经过培训的全科医生和护士的协助下,记录了肝炎,心血管疾病和肾毒性药物服用的病史。获得人体测量值(例如体重和身高)。所有研究调查人员和工作人员均完成了有关研究方法和过程的培训并分发了程序手册,提供了有关问卷调查,血压和人体测量以及生物样本收集和处理的详细说明。
检查了有关肾脏损害的指标和可能的危险因素并在每个省的实验室对所有血液和尿液样本进行了分析。从新鲜的晨尿液样品或在4°C下保存不到1周的晨尿样品中测量尿液白蛋白和肌酐。用免疫比浊法测量蛋白尿,尿肌酐用JAFFE动力学法测定。计算尿白蛋白与肌酐的比率(ACR;mg/g肌酐)。ACR大于30mg/g的患者被定义为患有蛋白尿。蛋白尿定义为尿白蛋白浓度超过20mg/L。
为了测量eGFR,禁食至少10小时后,通过静脉穿刺收集血液。血清肌酐的测定方法与尿肌酐测定方法相同。 eGFR的计算公式是根据中国慢性肾脏病患者的数据改编的肾脏疾病饮食修正(MDRD)公式得出的[10]。在研究之前,每个省的实验室都用样品中的肌酐校准值进行了校准。为确保质量控制,对40个样品中的肌酐范围从48mu;mol/ L到868mu;mol/ L进行了测定,这两个测定都是在实验室进行的。在代表13个研究中心的13个线性回归模型中,斜率范围为0.95至1.12,截距范围为–7.7mu;mol/ L至3.9mu;mol/ L。因此,当地实验室的测量结果直接用于计算eGFR。肾功能下降的定义为每1·73平方米的eGFR低于60 mL/min:
eGFR = 175times;Scr-sup1;sup2;sup2;⁴times;年龄–⁰.sup1;7⁹[女性,times;0.79]
通过血压计每5分钟间隔测量三次血压。计算三个读数的平均值,若读数之间的差异大于10 mmHg,则使用两个最接近的测量值的平均值。高血压定义为收缩压ge;140mmhg,舒张压ge;90mmhg。用葡萄糖氧化酶法测定空腹血糖。糖尿病定义为空腹血糖水平ge;7.0 mmol/L。
血清总胆固醇,LDL胆固醇,HDL胆固醇,甘油三酸酯和尿酸使用市售试剂测定。实验室使用定时终点比色法测量LDL胆固醇和HDL胆固醇。
统计分析
根据年龄,性别,城市或农村居住地以及经济发展估计慢性肾脏病的患病率。 假设流行慢性肾脏病为13.0%,alpha;为0.05,相对误差为10%,计算样本量为50550,按性别和性别进行分层,无应答率为10%[11]。 除了粗患病率外,对患病率的估计值和比较值也进行了加权,以代表中国的成年人口总数。根据抽样权重,无响应权重和总体权重计算出综合权重。这些权重用于调整不同的选择概率,不同的响应比例以及样本与标准人群相比的偏差,尤其是性别和年龄.并且2009年中国人口普查数据作为标准人口。
连续数据用均数表示,而ACR由于高度偏态,用中位数表示。分类变量用率表示。根据肾损害的存在对相关特征进行描述和分层(没有肾损害的指标) (不包括通过尿沉渣的显微分析引起的血尿,eGFR小于60 mL/min每1.73msup2;和白蛋白尿),指标之间的重叠小于10%。
报告不同性别和年龄(18-39岁,40-59岁,60-69岁,ge;70岁)低eGFR,白蛋白尿和总慢性肾脏病(定义为低eGFR,白蛋白尿或两者)的粗患病率和调整患病率。慢性肾脏病的分期是根据“肾脏疾病结果质量倡议”进行的,第3阶段被进一步分为3A和3B阶段,eGFR45 mL/min1.73msup2;作为临界值。然后,根据农村和城市地区的经济发展情况(按人均国内生产总值的三分位数)对调整后的肾损害指标患病率进行分层。此外,据报中国不同地区(东部,南部,中部,北部,西北部和西南部)的慢性肾脏病患病率做调整。报告高血压的患病率和控制率以及糖尿病的患病率和知晓率。由于无法获得餐后血糖的结果,因此我们报告了对糖尿病的知晓率,而不是糖尿病控制率。
用logistic回归模型分析了肾脏损害指标与相关协变量之间的关联,报告95%CI的粗优势比和多变量调整后的优势比(OR)。
多元logistic回归模型中协变量包括年龄(每10年变化),性别,心血管病史(是vs否),高血压(是vs否),糖尿病(是vs否),农村与城市居民,教育程度(ge;高中vs lt;高中),当前吸烟者(是vs否),酒精摄入量(习惯性饮酒者[每天饮酒一次或更多]与非习惯性饮酒者[每周六次至每月一次]与不饮酒者[几乎从未报告过),自我报告的乙型肝炎病毒感染(是或否),肾毒性药物,布洛芬和含有马兜铃酸的草药丸(是与否),身体质量指数(lt;18.5kg/msup2;与18.5–23.9kg/msup2;[参考]与24.0–27.9 kg/msup2;,而ge;28.0kg/msup2;),高尿酸血症(男性gt; 422mu;mol/L,女性gt;363mu;mol/L),血浆甘油三酸酯(连续变量),血浆LDL胆固醇(连续变量)和血浆HDL胆固醇(连续变量)。此外,还调查了因城市或农村而导致的经济发展和肾脏损害的差异,生成了适当的交互作用项(人均国内生产总值和城市或农村居民的三分位数),以检验交互作用在统计上是否有意义。 如果交互作用显著,再进行了分层多变量分析。
使用限制性回归[13]来探查白蛋白尿与协变量之间的可能的非线性关系,包括收缩压,体重指数,甘油三酯浓度和LDL胆固醇浓度。分析中使用的四个节点的收缩压分别为100mmHg,120mmHg,140mmHg和160mmHg。体重指数为18.5kg/msup2;,24.0kg/msup2;,28.0kg/msup2;和30.0kg/msup2;;甘油三酸酯为0.01mmol/L,0.02mmol/L,0.03mmol/L、0.04mmol/L和0.07 mmol / L,LDL胆固醇为0.09mmol/L,0.11mmol/L和0.12mmol/L。用似然比检验来检验非线性[14]。
用Epidata软件(版本3.1)进行数据输入和管理。P值取双侧, p值<0.05为有统计学意义。SUDAAN(版本10)和SAS(版本9.1)进行分析。
用Epidata软件(版本3.1)进行数据输入和管理。P值取双侧, p值<0.05为有统计学意义。SUDAAN(版本10)和SAS(版本9.1)进行分析。
结果
共有50550人参加,其中47204人完成了调查和审查。应答率为93%(男性和女性均为93%,农村地区为99%,城市地区为89%)。由于样本量不足,未在1501名(3.2%)参与者中测量尿肌酐。
相比没有肾脏损害指标的参与者,具有低eGFR或白蛋白尿的参与者年龄更大,教育程度较低,更可能是女性,并且心血管疾病,高血压和糖尿病的患病率更高(表1)
每1.73msup2;低于60 mL/min的eGFR调整患病率为1.7%(95%CI:1.5-1.9),白蛋白尿的患病率为9.4%(8.9-10.0)。慢性肾脏病的总体调整患病率为10.8%(10.2-11.3)。表2显示了不同疾病阶段肾脏损害指标的患病率。肾脏损害指标的患病率随年龄增长而增加。女性的慢性肾脏病患病率(12.9%,95%CI:12.0–13.7)高于男性(8·7%,95%CI:8.0–9.5%)。
很少农村人口的eGFR低于60 mL / min每1.73平方米,相比城市地区人口,蛋白尿患病率更高(表3)。在农村地区,人均GDP高的尿蛋白的患病率高于低的人,eGFR的患病率低于60 mL/min每1.73msup2;,且随经济发展而变化。在城市地区,经济发展迅速的地区,eGFR的流行率低于60 mL/min每1.73msup2;和白蛋白尿的患病率较低。与城市地区相比,农村地区的高中或高等教育水平较低(24.9%,95%CI为24.4-25.5%,61.3%,60.7-61.9 %; p lt;0.0001),并且这种趋势也存在于人均GDP的最高三分位(27.6%,26.6-28.6%,63.6%,62.6-64.6%;p lt;0.0001)。在农村地区,高血压的控制率和对糖尿病知晓率明显低于城市地区(表3)。
慢性肾脏病的患病率在不同地区之间差异很大(表4)。与其他区域相比,中国北方(2.5%,95%CI1.9–3.2)和西南地区(3.8%,2.9–4.6%)的肾功能降低的患病率较高。此外,北部地区(15.4%,13.6–17.1)和西南地区(1
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