一、脑血管病危险因素干预对血压变化及脑卒中发病情况的影响（论文文献综述）
从祥丰[1]（2021）在《中国11省队列人群脑卒中及其亚型发病状况及影响因素研究》文中研究说明研究背景和目的脑卒中已成为全球第二大死亡原因。在我国,脑卒中已成为疾病负担最重的疾病。目前我国脑卒中现患人数1300万,约占全球脑卒中患者人数的五分之一。我国脑卒中防控形势依然严峻。有研究发现不同地区、性别等特征人群脑卒中发病及患病存在差异。因此,了解不同特征人群脑卒中发病状况,尽早识别脑卒中及其亚型影响因素是脑卒中防控的基础和关键。目前已有大量的研究证实,年龄、性别、血压水平等是影响脑卒中发生的影响因素。但仍存在一些影响因素,如高血压亚型、糖尿病前期、自评健康等,及影响因素间交互作用与脑卒中及其亚型发病的关系因研究证据不足需要深入分析。脑卒中风险预测模型,能够综合考虑多个影响因素,有效识别脑卒中高风险人群,帮助明确预防重点。但我国基于队列研究的脑卒中风险预测模型仍较少,需要更多队列研究加入。研究目的:（1）利用11省队列数据分析我国不同基线特征人群脑卒中及其亚型发病状况;（2）探索肥胖、糖尿病前期及糖尿病、高血压亚型、血脂异常、自评健康影响因素,以及糖尿病、高血压和血脂异常两两之间的交互作用与脑卒中及其亚型发病的关系;（3）建立适宜的脑卒中发病风险预测模型,用于高效识别脑卒中高风险人群,为建立具有我国特色的脑卒中防控模式提供关键技术。研究方法本研究使用中国成人主要慢性病风险评估体系研究（以下简称“慢病风险评估体系研究”）项目数据。该研究是一项前瞻性队列研究。基线数据来源于2010年中国慢性病及其危险因素监测项目（以下简称“2010年中国慢病监测项目”）。调查内容包括问卷调查、身体测量和实验室检测。慢病风险评估体系研究从2010年中国慢病监测项目中选取11个项目省60个监测点（农村监测点35个,城市监测点25个）共36195名非脑卒中患者构建随访队列。2016-2017年对该基线人群进行随访调查,调查内容包括家庭问卷和个人问卷。结局事件是首发脑卒中,脑卒中亚型包括缺血性脑卒中和出血性脑卒中。连续性资料描述使用x±s,采用t检验或方差分析进行组间差异比较。分类资料描述采用n（%）,采用卡方检验或秩和检验进行组间差异比较。使用发病密度描述发病率,发病率置信区间估计使用泊松分布。率之间比较采用X2检验或Cochrane-Armitage方法。利用Cox 比例风险回归模型进行影响因素分析。敏感性分析时剔除死亡者和第1年内确诊的脑卒中患者,模型调整因素与多因素分析一致。亚组分析交互作用检验采用似然比检验,比较有无交互项模型间差异是否有统计学意义。影响因素间交互作用分析包括相乘交互作用和相加交互作用分析。采用Cox比例风险回归模型进行脑卒中发病风险预测模型拟合,本研究风险预测模型预测年限定为6年。根据未发生结局事件人群的风险预测概率值进行风险等级划分。利用AUC和Brier得分评价模型区分度和校准度。AUC>0.7,则模型区分度良好;Brier得分在0-0.25,则模型校准度良好。内部验证采用十折交叉验证。模型展示采用列线图。以上分析均在SAS9.4（SAS Institute Inc.）和R4.0.2（2020-06-22）软件中进行。双侧检验,以P<0.05为差异有统计学意义。研究结果1.研究对象基本情况2010年基线调查36195名研究对象,2016-2017年实际随访27436名研究对象。剔除基线癌症患者、基线腰围缺失者、随访结局缺失者、结局诊断日期错误者、基线BMI和腰围异常者,最终纳入27112名研究对象进入分析。其中死亡者576人（2.1%）,男性12259人（45.2%）,女性14853人（54.8%）。2.脑卒中及其亚型发病状况本研究共发生首次脑卒中事件1333例,其中缺血性脑卒中1128例,出血性脑卒中205例。总人群脑卒中发病率为7.78/1000人年,其中缺血性脑卒中为6.58/1000人年,出血性脑卒中为1.20/1000人年。男性脑卒中发病率为7.73/1000人年,其中缺血性脑卒中为6.36/1000人年,出血性脑卒中为1.37/1000人年。女性脑卒中发病率为7.82/1000人年,其中缺血性脑卒中为6.77/1000人年,出血性脑卒中为1.05/1000人年。男性和女性人群脑卒中及其亚型发病率差异均无统计学意义（均P>0.05）。≥60岁人群脑卒中及其亚型发病率最高;农村地区人群脑卒中及其亚型发病率高于城市地区;东部地区人群脑卒中和缺血性脑卒中发病率高于中部和西部地区（均P<0.05）。3.脑卒中及其亚型影响因素分析肥胖状态与脑卒中发病关系分析显示,分别采用BMI、腰围和腰围身高比三个指标评价肥胖状态,超重和肥胖（BMI<24kg/m2为参照）、中心性肥胖Ⅰ期和Ⅱ期（正常为参照）、腰围身高比在0.46～和≥0.50（<0.46为参照）人群脑卒中发病风险分别增加 17%（95%CI:3%-32%）和 21%（95%CI:3%-42%）、19%（95%CI:2%-38%）25%（95%CI:10%-42%）、18%（95%CI:-2%-42%）和 33%（95%CI:13%-57%）,敏感性分析结果未发生变化。肥胖状态与缺血性脑卒中发病关系分析显示,三个指标评价的肥胖人群缺血性脑卒中发病风险均增加,敏感性分析和亚组分析结果未发生变化。肥胖状态与出血性脑卒中发病关系分析显示,未发现肥胖人群出血性脑卒中发病风险增加,敏感性分析和亚组分析结果未发生变化。高血压亚型与脑卒中发病关系分析显示,以血压正常组为参照,单纯收缩期高血压组、单纯舒张期高血压组、收缩期合并舒张期高血压组脑卒中发病风险分别增加 50%（95%CI:28%-75%）、45%（95%CI:6%-97%）和 125%（95%CI:97%-158%）,敏感性分析仅显示单纯收缩期高血压组（43%,95%CI:22%-68%）和收缩期合并舒张期高血压组（119%,95%CI:91%-151%）脑卒中发病风险增加。高血压亚型与缺血性脑卒中发病关系分析显示,以血压正常为参照,仅发现单纯收缩期高血压组（39%,95%CI:17%-65%）和收缩期合并舒张期高血压组（108%,95%CI:80%-140%）发病风险增加,敏感性分析结果未发生变化。高血压亚型与出血性脑卒中发病关系分析显示,以血压正常组为参照,单纯收缩期高血压组（135%,95%CI:54%-257%）、单纯舒张期高血压组（223%,95%CI:72%-506%）及收缩期合并舒张期高血压组（281%,95%CI:166%-445%）发病风险均增加,敏感性分析结果未发生变化。亚组分析中仅发现年龄对高血压和缺血性脑卒中关系存在效应修饰作用（P交互<0.001）。糖尿病前期及糖尿病与脑卒中发病关系分析显示,以血糖正常组为参照,糖尿病前期组和糖尿病组脑卒中发病风险分别增加4%（95%CI:-10%-20%）和20%（95%CI:4%-40%）,敏感性分析结果未发生变化。糖尿病前期及糖尿病与缺血性脑卒中发病关系分析显示,糖尿病前期组和糖尿病组发病风险分别增加6%（95%CI:-9%-23%）和24%（95%CI:6%-46%）,敏感性分析结果未发生变化,亚组分析仅发现年龄（P交互=0.017）和性别（P交互=0.030）对糖尿病和缺血性脑卒中发病关系存在效应修饰作用。糖尿病前期及糖尿病与出血性脑卒中发病关系分析显示,糖尿病前期组和糖尿病组均未发现发病风险增加,敏感性分析和亚组分析结果未发生变化。血脂异常与脑卒中及其亚型发病关系分析显示,分别以总胆固醇正常组、低密度脂蛋白胆固醇正常组为参照,高胆固醇血症组、高低密度脂蛋白胆固醇血症组均未发现脑卒中及其亚型发病风险增加;以低高密度脂蛋白胆固醇血症组为参照,高密度脂蛋白胆固醇正常组未发现脑卒中及其亚型发病风险降低;仅发现甘油三脂在1.13～mmol/L组（以<1.13 mmol/L为参照）脑卒中和缺血性脑卒中发病风险分别增加20%（95%CI:6%-35%）和18%（95%CI:4%-35%）,敏感性分析结果和亚组分析结果未发生变化。自评健康与脑卒中及其亚型发病关系分析显示,仅自评健康差组（自评健康非常好组为参照）脑卒中、缺血性脑卒中和出血性脑卒中发病风险增加,分别增加 61%（95%CI:17%-121%）、42%（95%CI:2%-97%）和 404%（95%CI:52%-1570%）,敏感性分析结果均未发生变化,亚组分析仅发现年龄对自评健康和缺血性脑卒中发病关系存在效应修饰作用（P 交互=0.005）。糖尿病、高血压和血脂异常两两之间交互作用与脑卒中发病关系分析显示,糖尿病和高胆固醇血症存在相乘交互作用（P<0.05）和相加交互作用,RERI=1.39（95%CI:0.32-2.47）,AP=0.52（95%CI:0.29-0.74）,S=5.50（95%CI:1.36-22.36）。糖尿病、高血压和血脂异常两两之间交互作用与缺血性脑卒中发病关系分析显示,糖尿病和高胆固醇血症存在相乘交互作用（P<0.05）和相加交互作用,RERI=1.50（95%CI:0.30-2.69）,AP=0.53（95%CI:0.29-0.76）,S=5.22（95%CI:1.35-20.15）。糖尿病、高血压和血脂异常两两之间交互作用与出血性脑卒中发病关系分析未发现糖尿病、高血压和血脂异常两两之间存在相乘和相加交互作用。4.脑卒中发病风险预测模型的建立和验证采用Cox比例风险回归建立6年脑卒中发病风险预测模型,本研究拟合的风险预测模型为:ln[λ（t|Xi）/λ0（t）]=0.073492934*年龄+0.168407120*文化程度+0.007396615*收缩压+0.013696342*舒张压+0.150932388*糖尿病十0.006669641*腰围+0.432685727*自评健康差。6年脑卒中发病风险预测概率值:P=1-0.999947^exp（0.073492934*年龄+0.168407120*文化程度+0.007396615*收缩压十0.013696342*舒张压+0.150932388*糖尿病+0.006669641*腰围十0.432685727*自评健康差）。风险等级:低危风险:<1.5%,一般风险:1.5%-7.9%,中危风险:8%-17.9%,高危风险:>18%。采用十折交叉验证进行模型内部验证,区分度指标AUC和校准度指标Brier得分平均值分别是0.7415和0.0475。研究结论1.我国脑卒中发病率仍较高,以缺血性脑卒中为主。农村地区脑卒中发病率高于城市地区,男女之间发病率差异无统计学意义,老年人群发病率高于青年人群,东部地区发病率高于中部和西部地区。应根据地区实际情况制定相应的脑卒中防控措施。2.肥胖人群脑卒中和缺血性脑卒中发病风险均增加。单纯收缩期高血压、收缩期合并舒张期高血压患者脑卒中和缺血性脑卒中发病风险均增加;单纯收缩期高血压、单纯舒张期高血压、收缩期合并舒张期高血压患者出血性脑卒中发病风险均增加。糖尿病患者脑卒中和缺血性脑卒中发病风险均增加。自评健康差者脑卒中、缺血性脑卒中和出血性脑卒中发病风险均增加。糖尿病和高胆固醇血症对脑卒中和缺血性脑卒中发病风险存在正向相加交互作用。3.建立6年脑卒中发病风险预测模型,模型具有良好的区分度和校准度,可作为脑卒中高危人群初筛工具。
刘杨[2]（2021）在《基于区域大数据平台的脑卒中发病的支持性环境影响因素研究》文中进行了进一步梳理目的:本研究利用宜昌市和宁波市的区域大数据平台中脑卒中发病及其影响因素相关数据,计算脑卒中发病水平,分析支持性环境影响因素与脑卒中发病之间的关系,为脑卒中的预防控制、支持性环境的良好建设和区域大数据平台的健康发展提供科学性思路和可行性建议。方法:基于文献和现场调研,确定研究因素,选择家庭医生签约情况、居住点距离医疗机构的直线距离、居住点距离公园的直线距离、居住点距离公共交通站点的直线距离作为脑卒中支持性环境影响因素指标。制定区域大数据平台数据抽取标准,建立地方数据仓库。确定研究对象纳入和排除标准,收集并整理2017年～2019年宜昌城区（西陵区、点军区、伍家岗区、猇亭区）和宁波市北仑区的脑卒中发病及相关影响因素数据。通过百度地图开放平台,将文本地址信息转换为经纬度数据,利用Arc GIS软件计算最近直线距离。采用回归预测法进行缺失填补。按照年龄、性别,以1:1的匹配比例,匹配对照组。计算脑卒中发病水平,并根据空模型结果选择条件logistic回归,以脑卒中首次发病为因变量,支持性环境影响因素指标为自变量,高血压、糖尿病、职业情况、受教育水平、民族、婚姻状况作为协变量,并考虑交互效应,分析支持性环境影响因素与脑卒中发病的关系。同时采用限制性立方样条模型绘制剂量-反应关系图。结果:2017年～2019年年均标化发病率为118.78/10万,其中标化发病率最高区县是猇亭区（233.01/10万）,最低为西陵区（88.02/10万）。脑卒中发病率均呈现随年龄增长而增长的趋势（P<0.05）,男性标化发病率均高于女性。2017年宜昌城区发病率远低于2018年和2019年。多因素分析结果显示,家庭医生签约组的发病风险是未签约组的0.926倍（P=0.107）,而≥65岁研究人群的家庭医生签约组发病风险是未签约组的0.688倍（P<0.05）,基于北仑的家庭医生签约组发病风险是未签约组的0.499倍（P<0.05）。多因素分析结果显示,距离医疗机构直线距离为1,000～2,000米和≥2,000米组的发病风险是<1,000米组的1.069倍和1.146倍,在统计学上无意义,但剂量-反应关系显示,脑卒中发病风险随着医疗机构距离的增加而增加。距离公园直线距离为1,000～2,000米和≥2,000米组的发病风险是<1,000 米组的 0.242 倍（P<0.05,95%CI=0.122～0.480）和 0.303 倍（P<0.05,95%CI=0.170～0.541）。但基于宜昌城区数据,脑卒中发病风险随着公园距离的增加而增加。距离公共交通站点直线距离为1,000～2,000米和≥2,000米组的发病风险是<1,000 米组的 1.821 倍（P<0.05,95%CI=1.092～3.038）和 4.126倍（P<0.05,95%CI=3.067～5.550）,剂量-反应关系显示,脑卒中发病风险随着公共交通站点距离的增加而增加。结论:家庭医生签约可降低脑卒中发病风险,尤其是≥65岁人群;当居住点距离医疗机构、公园、公共交通站点越远,脑卒中的发病风险越高,因此需要建立良好的支持性环境。建设良好的支持性环境需要推进家庭医生签约服务,完善签约服务内容;强化社区医疗服务质量,为居民提供良好的、便利的医疗服务;科学规划公园服务半径,最大化绿色效益;增强公共交通重视程度,促进公共交通的可持续性、便捷性服务,推进居住点至公共交通站点距离<1000米的站点建设。区域大数据平台的健康发展需要进一步完善数据内容,提高数据质量;促进平台数据的科研使用;推进平台数据跨地区、跨部门、跨领域的互联互通;基于平台开发创新高效的慢病管理措施。
冯腾宇[3]（2021）在《无症状脑梗死患者的体力活动水平及其相关危险因素对脑卒中发生的研究》文中提出目的:本研究采用巢式病例-对照研究方法,选取经CT或MRI首次确诊为无症状脑梗死（silent brain infarction,SBI）的患者作为受试者。收集和分析影响SBI疾病的相关危险因素,探究SBI患者体力活动强度的特点,分析体力活动水平对SBI患者发生脑卒中的影响。方法:采用1:4巢式病例对照研究的方法,以2013年和2014年经过福建中医药大学附属第二人民医院进行健康体检并经CT或MRI首次确诊的721名无症状脑梗死患者为研究对象。2020年8月至2021年2月对该队列人群进行随访,以随访结果中新发且存活的脑卒中患者作为病例组,共计72例。按照性别,年龄以1:4的比例为每位脑卒中病例匹配对照组,对照组共计278名。通过多因素Cox回归分析,判断不同强度的体力活动水平对脑卒中风险的影响;绘制列线表,分析体力活动对脑卒中发生的临床预测模型;剂量-反应分析,比较使SBI患者脑卒中发生风险降低的最佳体力活动水平;通过绘制森林图,分析体力活动及危险因素对脑卒中发生的影响;采用MDR软件及分层回归分析探索糖尿病史、血脂异常、高血压病史、心房颤动、久坐行为、BMI二分类、GDS-15抑郁分类相关危险因素在体力活动水平与脑卒中疾病发生的交互作用关系。结果:1、SBI患者体力活动的分布特征:体力活动水平活跃的有321人,占63.7%。不同强度的体力活动水平间的比较发现,血脂异常、心房颤动的比重,BMI指数、GDS-15分数和低密度脂蛋白、总胆固醇、载脂蛋白B的生化指标具有统计学差异（P<0.05）。2、SBI患者发生脑卒中结局事件的情况:发生脑卒中结局事件的有72例（14.3%）,未发生脑卒中的有432例（85.7%）;SBI患者发生脑卒中的中位进展时间为3.75年。匹配后结果显示病例组有72例,对照组为278例;组间差异性比较结果:与对照组相比,病例组存在血脂异常和心房颤动疾病的所占比重更高,GDS-15抑郁分数、BMI指数更高;且病例组过去的体力活动水平更低,每天具有更长的静坐时间（P<0.05）。3、不同强度的体力活动水平对SBI患者脑卒中发生风险的影响:多因素Cox回归模型显示,以第1四分位的强度为参照,体力活动第2四分位等级:HR=0.40,95%CI:0.17～0.94;第3四分位等级:HR=0.25,95%CI:0.09～0.71和最高四分位等级:HR=0.31,95%CI:0.12～0.80是SBI患者发生脑卒中事件的独立预测因素。列线图结果显示,第3四分位等级的体力活动水平可以显着降低SBI患者未来脑卒中事件的发生风险。总体力活动水平和脑卒中发生风险之间呈现L型的非线性剂量反应关系（P<0.05）。4、不同类型的体力活动对脑卒中发生的影响:调整影响因素后的Cox回归显示体育锻炼活动对脑卒中发生风险的保护作用最好,优于家务活动的作用。但均未见到职业活动与脑卒中风险的关联。体育锻炼和家务活动与脑卒中风险之间呈现非线性剂量反应关系（非线性检验P<0.05）,在职业活动没有发现这样的关联。5、体力活动及危险因素对脑卒中的影响:通过绘制影响因素与脑卒中风险的森林图显示,高血压病、血脂异常、房颤是SBI患者发生脑卒中的独立因素;第2、3和最高四分位等级的体力活动是脑卒中发生的保护因素。通过多因子降维模型显示包括体力活动水平、血脂异常、心房颤动、GDS-15抑郁分类模型是最优模型。通过分层Cox回归,结果显示体力活动与血脂异常因素存在相乘交互作用（P<0.05）。结论:加强体力活动水平有益于降低SBI患者发生脑卒中事件的发生风险,且当体力活动处于第3四分位等级强度时,优于处于最高四分位强度的作用。体力活动水平可以通过与SBI患者血脂异常疾病的交互作用,对脑卒中结局的发生产生影响。
赵吉帅[4]（2021）在《大理市气象要素与居民脑卒中事件发生的相关性研究》文中研究说明目的:本研究旨在分析大理市气象要素与居民脑卒中发病的相关性,发现潜在影响脑卒中发病的气象要素,为居民脑卒中的预防工作提供一定参考及建议。方法:收集2019-2020年期间就诊于大理大学第一附属医院的新发脑卒中病例资料。对于病例一般数据资料根据性别、年龄、月份、季节分组进行统计描述,计数资料的分析运用?2检验进行。对每日、每月新发的脑卒中病例与同期气象要素之间进行单因素相关性分析,以此为基础选取具有相关性的气象要素作为自变量并进行多元逐步回归分析,建立脑卒中发病预测方程。所有数据均使用SPSS 24.0软件对其进行统计学分析,p<0.05为差异具有统计学意义。结果:1.本研究纳入符合条件的1058例新发脑卒中患者,包括出血性脑卒中191例（占18.1%）,缺血性脑卒中867例（占81.9%）;男性673例（占63.61%）,女性385例（36.39%）;出血性脑卒中患者平均年龄为（60.80±11.85）岁,男女性别比为1.81:1,缺血性脑卒中平均年龄为（63.47±12.29）岁,男女性别比为1.41:1。2.大理市居民缺血性脑卒中事件在冬季时发生次数较多,在夏季时发生次数较少（?2=8.321,P值<0.040）;出血性脑卒中事件在冬季时发生次数较多,在秋季时发生次数较少（?2=8.733,P值<0.030）。3.在不同季节时老年人与非老年人脑卒中发病无明显差异（P>0.05）。4.相关性研究结果显示,以下几个气象要素与大理市居民脑卒中事件发生有关:缺血性脑卒中事件日发生次数与日气压值（包括峰值、谷值、平均值）的关系为正相关（r=0.101,P<0.01;r=0.089,P<0.05;r=0.096,P<0.01）,与日气温值（包括峰值、谷值、平均值）的关系为负相关（r=-0.132,P<0.01;r=-0.124,P<0.01;r=-0.118,P<0.01）;出血性脑卒中事件日发生次数与日气温值（包括峰值、谷值、平均值）的关系为负相关（r=-0.093,P<0.05;r=-0.114,P<0.01;r=-0.112,P<0.01）,与日气压值（包括峰值、谷值、平均值）的关系为正相关（r=0.085,P<0.05;r=0.094,P<0.05;r=0.079,P<0.01）;缺血性脑卒中事件月发生次数与月气温均值的关系为负相关（r=-0.506,P<0.01）,与月气压均值的关系为正相关（r=0.416,P<0.01）;出血性脑卒中事件月发生次数月气温均值的关系为负相关（r=-0.427,P<0.01）。5.以多元逐步回归分析结果为基础建立缺血性脑卒中日发病人数预报模型:Y日=1.178-0.003×日平均气温（F=10.955,P=0.001）,月发病人数预报模型:Y月=51.499-0.095×月平均气温（F=10.955,P=0.001）。出血性脑卒中日发病人数预测模型:Y日=0.49-0.001×日平均气温（F=7.591,P=0.012）,月发病人数预报模型:Y月=13.988-0.037×月平均气温（F=4.899,P=0.038）。结论:1.大理市居民缺血性脑卒中事件发生次数在冬季时较多,在夏季时较少;出血性脑卒中事件发生次数在冬季时较多,在秋季时较少。2.大理市居民脑卒中事件的发生与以下几个气象要素有关:1)缺血性脑卒中事件日发生次数与日气压值（包括峰值、谷值、平均值）的关系为正相关,与日气温值（包括峰值、谷值、平均值）的关系为负相关;出血性脑卒中事件日发生次数与日气温值（包括峰值、谷值、平均值）的关系为负相关,与日气压值（包括峰值、谷值、平均值）的关系为正相关。2)缺血性脑卒中事件月发生次数与月气温均值的关系为负相关,与月气压均值的关系为正相关;出血性脑卒中事件月发生次数月气温均值的关系为负相关。
王秀清[5]（2021）在《依那普利叶酸片预防高血压患者缺血性脑卒中的真实世界研究》文中进行了进一步梳理[目 的]比较依那普利叶酸片与单用血管紧张素转换酶抑制剂（angiotensin converting enzyme inhibitor,ACEI）类降压药降低同型半胱氨酸（homocysteine,Hcy）、降血压的差异及变化趋势,评价依那普利叶酸片降低缺血性脑卒中发病风险的程度,探讨可能影响治疗方式与缺血性脑卒中发病风险关系的混杂因素。[方 法]在真实临床情况下,采用历史前瞻性队列研究的方法分两个阶段进行比较效果研究。第一阶段,采用查阅历史性临床登记资料的方式收集数据,回顾性比较接受ACEI类降压药辅以叶酸组和单用ACEI类降压药组的降Hcy、降压、首发缺血性脑卒中发病率和降低缺血性脑卒中发病风险程度。第二阶段,随访收集数据,前瞻性比较依那普利叶酸片组和单用ACEI降压药组降Hcy、降压、首发缺血性脑卒中发病率和降低缺血性脑卒中发病风险程度,综合评价有效性。[结 果]第一阶段历史性队列研究查阅2015年1月1日至2018年12月31日期间连续接受ACEI类降压药辅以叶酸或单纯ACEI类降压药治疗、血压和Hcy等数据至少有一次记录的所有≥40岁高血压患者的住院病历2038份。五组间平均年龄、脑卒中家族史、基线Hcy平均值、平均收缩压、平均舒张压、高血压级别和心血管风险水平分布的差异均无统计意义（均P>0.05）。与基线相比,治疗1年、2年和3年时依那普利叶酸组、培哚普利叶酸组和贝那普利叶酸组Hcy平均值明显下降;贝那普利组治疗1年和2年时Hcy平均值低于基线,但治疗3年时回升且与基线差异无统计学意义。治疗1年、2年和3年时,依那普利叶酸组、培哚普利叶酸组和贝那普利叶酸组的Hcy平均值都低于培哚普利组和贝那普利组。依那普利叶酸组、贝那普利叶酸组和培哚普利叶酸组的Hcy平均值均有随治疗时间延长而下降的趋势（均P<0.05）。与基线相比,治疗1年、2年和3年时依那普利叶酸组、培哚普利叶酸组和贝那普利组平均收缩压明显下降;治疗1年和2年时培哚普利组、贝那普利叶酸组平均收缩压明显下降;治疗1年、2年和3年时依那普利叶酸组和贝那普利组平均舒张压明显下降;治疗1年和2年时培哚普利叶酸组、培哚普利组和贝那普利叶酸组平均收缩压明显下降。五组的平均收缩压和平均舒张压均有随治疗时间延长而下降的趋势。治疗3年时,依那普利叶酸组的血压达标率高于培哚普利叶酸组、贝那普利叶酸组,贝那普利组的血压达标率高于其他四组（均P<0.005）五组的血压达标率均有随治疗时间延长而上升的趋势（均P<0.05）。五组查阅时间范围均为1个月～36个月,其中,依那普利叶酸片组平均查阅21个月,累积发病率和发病密度分别为5.5%和每千人月3.250;培哚普利叶酸组平均查阅27个月,累积发病率和发病密度分别为6.3%和每千人月4.898;培哚普利组平均查阅28个月,累积发病率和发病密度分别为11.5%和每千人月6.809;贝那普利叶酸组平均查阅25个月,累积发病率和发病密度分别为6.5%和每千人月3.298;贝那普利组平均查阅25个月,累积发病率和发病密度分别为10.8%和每千人月6.073。基于累积发病率,依那普利叶酸组发生缺血性脑卒中的危险性是培哚普利组的0.475倍（95%CI:0.280～0.805）,绝对危险度和相对危险度分别较培哚普利组降低6.0%和52.5%;依那普利叶酸组发生缺血性脑卒中的危险性是贝那普利组0.506倍（95%CI:0.288～0.889）,绝对危险度和相对危险度分别较贝那普利组降低5.3%和49.4%。培哚普利叶酸组发生缺血性脑卒中的危险性是培哚普利组的0.547倍（95%CI:0.313～0.958）,绝对危险度和相对危险度分别较培哚普利组降低5.2%和45.3%。贝那普利叶酸组发生缺血性脑卒中的危险性是贝那普利组的0.599倍（95%CI:0.362～0.992）,绝对危险度和相对危险度分别较贝那普利组降低4.3%和40.1%。基于发病密度,依那普利叶酸组发生缺血性脑卒中的危险性是培哚普利组的0.477倍（95%CI:0.392～0.581）,绝对危险度和相对危险度分别较培哚普利组降低3.559/千人月和52.3%;依那普利叶酸组发生缺血性脑卒中的危险性是贝那普利组的0.535倍（95%CI:0.443～0.647）,绝对危险度和相对危险度分别较贝那普利组降低2.823/千人月和46.5%。培哚普利叶酸组发生缺血性脑卒中的危险性是培哚普利组的0.719倍（95%CI:0.582～0.889）,绝对危险度和相对危险度分别较培哚普利组降低1.910/千人月和28.1%。贝那普利叶酸组发生缺血性脑卒中的危险性是贝那普利组的0.543倍（95%CI:0.449～0.656）,绝对危险度和相对危险度分别较贝那普利组降低2.775/千人月和45.7%。生存分析结果表明,依那普利叶酸组缺血性脑卒中的累积无病概率高于培哚普利组（90%累积无病概率对应时间:17个月vs.11个月）。依那普利叶酸组缺血性脑卒中的累积无病概率高于贝那普利组（90%累积无病概率对应的时间:17个月vs.13个月）。控制了年龄、性别、基线高血压等级等潜在混杂因素后的Cox回归模型结果显示,依那普利叶酸组缺血性脑卒中的发病风险是培哚普利组的0.330倍（95%CI:0.174～0.624）,是贝那普利组的0.320倍（95%CI:0.164～0.626）。第二阶段前瞻性队列研究2019年1月1日至2020年12月31日前瞻性随访依那普利叶酸组852名,单用ACEI降压药组1203名。基线时,依那普利叶酸组与单用ACEI降压药组的平均年龄、Hcy平均值、平均收缩压、平均舒张压、心脏病史、肝脏病史、脑卒中家族史、高血压级别分布和心血管风险水平分布的差异均无统计意义（均P>0.05）。与基线相比,治疗1年和2年时依那普利叶酸组Hcy平均值明显下降,单用ACEI降压药组治疗1年时Hcy平均值也下降;依那普利叶酸组治疗1年和2年时Hcy平均值都低于单用ACEI降压药组。依那普利叶酸组的Hcy平均值有随治疗时间延长而下降的趋势（均P<0.05）。与基线相比,治疗1年和2年时依那普利叶酸组和单用ACEI降压药组的平均收缩压和平均舒张压均明显下降。两组的平均收缩压和平均舒张压均有随治疗时间延长而下降的趋势（均P<0.05）。治疗1年和2年时,依那普利叶酸组和单用ACEI降压药组之间血压达标率的差异均无统计学意义（P>0.05）。与治疗1年时比较,治疗2年时两组的血压达标率均明显升高（均P<0.05）。两组随访时间范围均为1个月～24个月,其中,依那普利叶酸片组平均随访22个月,累积发病率和发病密度分别为3.1%（95%CI:1.9%～4.3%）、每千人月1.599;单用ACEI降压药组平均随访21个月,累积发病率和发病密度分别为6.7%（95%CI:5.3%～8.1%）、每千人月3.369。基于累积发病率,依那普利叶酸组发生缺血性脑卒中的危险性是单用ACEI降压药组的0.460倍（95%CI:0.294～0.720）,绝对危险度和相对危险度分别较单用ACEI降压药组降低3.6%和54.0%。基于发病密度,依那普利叶酸组发生缺血性脑卒中的危险性是单用ACEI降压药组的0.475倍（95%CI:0.413～0.545）,绝对危险度和相对危险度分别较单用ACEI降压药组降低1.770/千人月和52.5%。生存分析结果表明,依那普利叶酸组缺血性脑卒中（97%累积无病概率对应的时间为15个月）的累积无病概率高于单用ACEI降压药组（97%累积无病概率对应的时间为10个月）。控制了年龄、性别、基线高血压等级等潜在混杂因素后的Cox回归模型结果显示,依那普利叶酸组缺血性脑卒中的发病风险是单用ACEI降压药组的0.387倍（95%CI:0.242～0.620）。[结 论]马来酸依那普利叶酸片能有效降低血压和Hcy水平。作为单片复方制剂,比ACEI辅以叶酸的自由联合具有更好的心血管风险降低效应和高血压缺血性脑卒中预防效果,值得临床推广应用。
张旭[6]（2021）在《老年住院患者脑卒中危险因素回顾性分析》文中认为目的:通过回顾性调查,了解并掌握60岁以上老年住院患者脑卒中的流行病学特点及相关危险因素的暴露程度,为制定有针对性的、科学的、可行的脑卒中危险因素干预治疗提供依据,以减少老年人群脑卒中的发生率、死亡率和致残率。方法:采用回顾性调查分析抽取吉大一院干部病房2018年6月-2019年6月住院的60岁以上老年患者为目标人群。应用分层抽样的统计学方法抽取1317名住院患者的病历,按样本的性别和年龄段分组,分析样本的一般人口学特征及脑卒中相关危险因素的暴露情况。按脑卒中家族史、高血压病、糖尿病、血脂异常、心血管病史、超重或肥胖、吸烟史、饮酒史等危险因素分组,分析各危险因素的影响与差异。按脑血管功能积分值高低分组,分析脑血管动脉硬化程度,来预判脑卒中发生的危险程度。了解脑卒中的患病率、发病率与各危险因素之间的相关性。结果:高血压,高脂血症,糖尿病,心血管疾病史,超重或肥胖,脑卒中家族病史,吸烟史,饮酒史的暴露率依次为71.76%,52.87%,35.37%,34.05%,29.69%,26.74%,21.02%和9.99%。除了高血压和糖尿病外,不同年龄组的患者对不同的危险因素均有明显的差异（P<0.05）;除超重或肥胖、吸烟、饮酒史外,其他因素的暴露率根据年龄组的不同而有所变化（P<0.05）;除超重或肥胖以及脑血管功能积分值<75分外,其他危险因素男性和女性之间在收缩期血压,舒张期血压及体重指数上有着明显的差异（P<0.05）;不同年龄组男性的收缩期和舒张期血压水平明显高于女性（P<0.01）。脑血管功能积分值<75分的脑卒中发病率为2.30%,脑血管功能积分值≥75分的脑卒中发病率为1.10%。结论:1、60岁及以上的老年住院患者,脑卒中的危险因素从高到低依次为高血压、血脂异常、糖尿病史、心血管病病史、超重或肥胖、卒中家族史、吸烟和饮酒史,而高血压病是60岁及以上的老年住院患者脑卒中最重要的危险因素。2、60岁及以上的老年住院患者男性更容易暴露于高血压病、糖尿病、吸烟和饮酒。女性更容易暴露于心血管病史、血脂异常和卒中家族史。男性的平均血压水平明显高于女性。女性的脑卒中再发病率比男性高。其中女性、高血压病、心血管病史、糖尿病和体重指数,是脑卒中患病的独立危险因素。3、随着年龄的增长,血压水平逐渐升高,患脑卒中的风险也随之增加。4、脑血管功能积分值低于75分的60岁及以上的老年住院患者,脑血管粥样硬化更重,脑血管功能下降的更明显,患脑卒中风险明显增加。
刘娴[7]（2021）在《缺血性中风发病前病情变化的影响因素及核心临床表征研究》文中指出目的1.通过缺血性中风患者发病前病情变化的调查,比较发病前有病情变化与无病情变化患者的临床特征,分析中风发病前出现病情变化的影响因素,进而指导临床防治。2.通过分析发病前有病情变化中风患者的病例资料,总结中风发生前有预测价值的核心临床表征及不同时点的证候要素,为中风提供预警信号。方法对2015年4月至2021年1月于7家临床单位就诊的493例确诊为急性缺血性中风患者进行现场回顾性调查,记录一般资料（性别、年龄）、卒中发病状况（首发、复发、中风次数、发病诱因、起病状态、季节、起病主证、入院中西医诊断、中医证候及TOAST分型）及发病前病情变化的四诊信息（包括神识情绪、头面五官清窍、脏腑机能、肢体感觉运动、一过性症状等58项内容）、个人史（体型、性格、工作性质、烟酒嗜好、饮食口味、运动）、既往史（高血压、糖尿病、血脂异常、冠心病等病史及发病前相关基础疾病控制情况）、心脑血管病家族史等临床数据。由临床经验丰富的主任医师根据采集的临床信息,并参考1993年全国脑病协作组第二次会议通过的《中风先兆诊断与疗效评定标准》对发病前是否出现病情变化进行判别。采用病例对照的研究方法,通过有病情变化和无病情变化患者临床特征的比较,研究发病前病情变化的相关影响因素。临床数据应用Microsoft Excel表进行录入,对四诊信息、基础病史等采用二值量化处理,有记为“1”,没有记为“0”。为保证数据的准确性,本研究数据由双人分别录入,交由第3人进行审核校对。采用SPSS 22.0统计软件对急性脑卒中患者的一般特征进行描述,计数资料用频数与频率表示,计量资料采用均数±标准差（x±s）表示。两组间计数资料的比较用卡方检验,计量资料的比较用t检验;非正态分布数据比较用非参数秩和检验。临床表征间的关系采用系统聚类的方法。结果1.中风发病前病情变化的影响因素分析（1）本研究共调查急性缺血性中风患者共493例,排除诊断资料及调查信息不全者17例,得到临床资料齐全者476例。对476例急性缺血性中风患者的发病前病情变化的资料进行专家判别,其中,有发病前病情变化的中风患者127例,不确定是否出现病情变化者208例,无病情变化者141例。（2）将有病情变化的患者作为研究组,无病情变化的患者作为对照组,进行病例对照研究。两组间进行一般资料、既往史、个人生活史的单因素卡方分析,发现研究组在年龄≥60岁、高血压、冠心病、血脂异常病程≥5年、冠心病病程≥5年、3个基础疾病合并病史、生气或暴怒诱因、缺乏各类运动方面比例高于对照组,差异有统计学意义,P<0.05。2.中风发病前病情变化的核心临床表征研究（1）对127例发病前出现病情变化中风患者的四诊信息进行分析,发现位于前30位的临床表征分别是:头晕昏沉、神疲乏力/倦怠嗜卧、口干口苦、便干便秘,数日一行、急躁易怒/烦躁不安/心神不宁、反应迟钝、视物模糊或视物昏花、食后困顿、瞬间眩晕、胸闷胸痛、哈欠频频、手足麻木阵作、痰多而粘、时常心悸、头胀、一过性走路偏斜、嗜睡思睡、口中粘滞不爽、口气臭秽、两目干涩、头痛频频、一过性偏身无力、纳食不消、表情淡漠、筋惕肉膶、耳鸣、肢体拘急、汗出异常、腹胀、行走发飘;表现出“痰湿”“风火”“气虚”“血瘀”的证候特点。聚类分析显示,缺血性中风发病前病情变化的证候主要有:风痰上扰、风火上扰、风痰瘀阻、气虚痰阻等。上述临床表征是“毒损脑络”病机在中风发病前阶段的具体体现。（2）缺血性中风发病前病情变化临床表征的证候特征具有随时空动态演变的特点:发病前7天内证候表现出“风”“痰湿”“气虚”“火”的特点,以“风”象突出,发病前8到30天证候表现出“气虚”“痰湿”“火”“风”的特点,发病前31到90天证候表现出“火”“气虚”“痰湿”“瘀”的特点。结论1.缺血性中风发病前病情变化的发生与年龄≥60岁、高血压病史、冠心病病史、血脂异常病程≥5年、冠心病病程≥5年、3个基础疾病合并病史、生气或暴怒诱因、缺乏各类运动等因素相关,故应积极防治基础疾病,避免诱因,保持健康的生活方式,减少中风发病前病情变化的发生,从而避免中风。2.缺血性中风发病前病情变化核心临床表征符合“毒损脑络”病机;缺血性中风发病前病情变化到中风是动态演变的过程,“火”“气虚”是缺血性中风发病前的始动环节,同时为贯穿中风发病前90天的主要证候要素,“风”为中风发病前病情变化到中风的关键证候要素,临床应予以高度重视。
Beijing Hypertension Association;Beijing Diabetes Prevention and Treatment Association;Beijing Research for Chronic Diseases Control and Health Education;[8]（2020）在《基层心血管病综合管理实践指南2020全文替换》文中进行了进一步梳理心血管病已经成为全世界人群死亡的首要原因,其死亡患者例数占全球总死亡病例的32%。在中国,随着人口老龄化和社会城镇化步伐的加快,心血管病的发病率和患病率均持续上升。据推算,我国心脑血管病现患人数为2.9亿,其中脑卒中患者1300万,冠状动脉粥样硬化性心脏病（冠心病）患者1100万。在过去的20余年,心脑血管病年龄标准化患病率增幅达14.7%。根据世界银行的估计,至2030年,脑卒中和冠心病的患病人数将分别增至3177万和2263万。
刘珊[9]（2020）在《基于格林模式的健康管理在脑卒中高危人群中的应用》文中提出目的调查脑卒中高危人群的健康知识水平及预防行为现状,分析影响高危人群知识及行为水平的因素;探讨基于格林模式的健康管理方案对脑卒中高危人群的健康知识、预防行为、生活方式及危险因素指标的影响,为优化脑卒中高危人群的管理提供参考依据。方法（1）采用便利抽样法,应用一般资料调查表、脑卒中健康知识问卷、预防脑卒中健康行为问卷,对长沙市甲、乙两个社区经脑卒中高危人群筛查项目检出的283名脑卒中高危人群进行调查,以了解高危人群的脑卒中健康知识水平和预防脑卒中健康行为现状。（2）从甲、乙两个社区选取符合纳入标准的脑卒中高危人群各38例,采用抓阄法,以社区为单位将其随机分为干预组和对照组。对照组接受脑卒中高危人群常规随访教育,干预组在常规随访教育的基础上实施基于格林模式的健康管理,为期6个月。采用脑卒中健康知识问卷、预防脑卒中健康行为问卷,于干预3个月末、干预6个月末再次评价健康知识和预防行为水平,并比较干预前后两组高危人群健康促进生活方式量表（HPLP II）得分及危险因素水平。（3）应用SPSS22.0软件对数据进行统计分析,采用均数±标准差、构成比/百分比进行描述性分析,采用t检验、单因素方差分析、多元逐步回归分析、χ2检验、重复测量方差分析等检验方法进行统计分析,P<0.05表示有统计学意义。结果（1）本次研究调查的283名脑卒中高危人群健康知识总均分为（63.79±14.85）分,运动锻炼项目得分最高,为（76.67±42.36）分,饮食营养和低盐两个项目的得分情况较差,分别为（57.60±39.78）分、（45.58±49.89）分;预防脑卒中行为总均分为（2.83±0.32）分,得分最高的项目为限酒（3.46±0.77）分,得分最低的项目为体力活动（2.04±0.59）分。脑卒中高危人群健康知识与预防行为得分呈显着正相关（r=0.437,P<0.001）。（2）单因素分析结果显示,不同年龄、受教育程度、职业、家庭人均月收入、卒中史、脑卒中家族史的高危人群之间,健康知识得分存在统计学差异（P<0.05）。多元逐步回归分析结果显示,年龄、受教育程度、家庭人均月收入、卒中史、脑卒中家族史是高危人群健康知识水平的主要影响因素。（3）干预前,两组脑卒中高危人群的一般资料、健康知识及预防行为得分、HPLP II得分、以及血压、血脂、体重指数比较,差异无统计学意义（P>0.05）。（4）干预3个月末和干预6个月末,干预组高危人群健康知识及预防行为得分均高于对照组,差异有统计学意义（P<0.05）。重复测量方差分析结果显示,两组高危人群健康知识和预防行为得分在不同时间点、不同组别有统计学差异（P<0.05）,且时间因素和分组因素存在交互效应（P<0.05）。（5）干预6个月末,干预组HPLP II总分显着高于对照组（P<0.05）,其中健康责任、运动锻炼、营养、人际关系、压力管理五个维度得分均高于对照组（P<0.05）,精神成长维度两组比较差异无统计学意义（P>0.05）。（6）干预6个月末,干预组收缩压、舒张压、总胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇均低于对照组（P<0.05）,体重指数两组比较差异无统计学意义（P>0.05）。结论（1）脑卒中高危人群的健康知识和预防行为处于中低水平,年龄、受教育程度、家庭人均月收入、卒中史、脑卒中家族史是影响高危人群疾病知识和防治意识的主要因素。（2）基于格林模式的健康管理可提高脑卒中高危人群的健康知识水平,强化预防脑卒中健康行为,改善健康生活方式,降低危险因素水平。
胡亚会[10]（2020）在《中国住院脑卒中患者危险因素及治疗情况调查研究》文中提出目的:探讨2016年度我国住院脑卒中患者的人口学特征、伴危险因素及其治疗现状情况。研究住院脑卒中患者伴随危险因素在不同性别、不同年龄、不同地域间的差异,以及用药治疗现状。分析我国住院脑卒中患者的入院时间季节性差异,进而得出脑卒中发病时间规律及年龄的规律。从而做到早期预防,控制各种危险因素,进而控制脑卒中的发生,降低脑卒中对家庭和社会的经济负担以及人类健康的危害。方法:研究患者为2016年度我国住院脑卒中患者共计208514例。数据来自“2016年度心脑血管病危险因素院内患者综合干预目（国家重大公共卫生服务项目—脑卒中高危患者筛查和干预项目GN-2016F0007）”,采用横断面观察法,对数据库的人口学信息、档案表信息、死因登记表、生活方式、家族史、既往脑血管病史、心脏病史、高血压病史、血脂异常史、糖尿病史、现病史、一般体征、现测血压（需测量2次）、心脏听诊、血糖检查、血脂检查、同型半胱氨酸、颈部血管超声、降压药物应用、抗栓药物应用等信息进行汇总统计分析,获得我国脑卒中住院患者一般临床资料情况、伴随危险因素及治疗情况的流行病学资料,收集同时期天津市市区内各气象因素指标,气象资料来自于天津市气象局,应用SPSS22.0统计软件进行分析。结果:1.住院脑卒中患者一般特征:男性多于女性（58.9%VS 41.1%）,老年脑卒中患者多于中青年（69.5%VS 30.5%）,年龄以60-69岁最多,70-79岁次之,18-39岁最少。地域以北方地区为多,占55.5%,南方地区占44.5%。文化程度以小学及以下最多,占36.7%,初中次之,占36.0%,大学及以上最少,占7.8%。按卒中类型分类,缺血性脑卒中占86.7%,出血性脑卒中占10.9%,其他类型脑卒中占2.4%。2.住院脑卒中患者生活方式差异:总体吸烟率为27.6%,饮酒率为15.7%;缺乏运动占62.3%,高盐饮食54.9%,饮食荤素不均衡占39.2%。吸烟率及饮酒率:城市高于农村,北方高于南方,男性高于女性,中青年高于老年。高盐饮食:农村高于城市,北方高于南方,男性高于女性;荤素均衡、蔬菜、水果及牛奶或酸奶摄入量:城市高于农村,南方高于北方,女性高于男性。3.住院脑卒中患者伴随危险因素差异:高血压病史54.5%,脑血管病史30.6%,糖尿病史17.6%,冠心病史14.4%,血脂异常史6.7%,脑卒中家族史者占6.4%。城市地区高于农村;男性高于女性;除高血压病史及血脂异常史外,以上其他危险因素北方地区高于南方。4.住院脑卒中患者37.7%伴有高同型半胱氨酸血症,在此中74.6%还同时伴有高血压病。年龄越大,伴发高同型半胱氨酸血症的比例越大,在≥80岁年龄组中,高同型半胱氨酸的比例最高占46.4%。男性高于女性;农村地区高于城市;北方地区高于南方。5.老年脑卒中住院患者一般特点:总体男性高于女性,老年患者中女性所占比例高于中青年中女性比例（43.7%VS 35.2%）;城市高于于农村;南方高于北方;老年患者中吸烟、饮酒率较中青年低,饮食素食为主者比例高,水果摄入量少;老年患者既往脑血管病史、冠心病史、高血压病史、糖尿病史高于中青年;脑卒中家族史、血脂异常史低于中青年。6.脑卒中二级预防抗栓药物应用情况:应用抗血小板药物者占56%,其中阿司匹林比例最高,占77.1%,其次为氯吡格雷占8.9%。男性高于女性,北方地区高于南方,城市地区高于农村,差异具有统计学意义（?2=74.175,P<0.001）。7.住院脑卒中死亡患者一般特征:年龄越大,脑卒中死亡率比例越来越高。其中≥80岁患者死亡比例最高,占所有死亡患者32.1%。无性别差异,城市地区高于农村、南方地区高于北方,出血性脑卒中患者高于缺血性脑卒中。8.住院脑卒中患者入院季节差异性:总体上来讲,春季（34.9%）>夏季（31.9%）>冬季（19.7%）>秋季（13.5%）,无性别差异,无年龄差异;按不同亚组分析,农村地区、南方地区、西部地区、出血性脑卒中则为夏季入院居多,夏季>春季>冬季>秋季。9.天津市卒中患者入院时间与气象因素相关性:天津市不同月份入院脑卒中患者频次与月平均气压呈正比,与月平均气温呈反比。即冬季1-2月份平均气温最低,平均气压最高,而脑卒中入院患者数最高;但pearson线性相关分析后,无统计学意义（r=-0.613,P>0.05）。10.住院脑卒中患者血压季节差异性:平均血压值秋季>春季>冬季>夏季,男性高于女性,老年平均收缩压高于中青年,平均舒张压低于中青年患者;北方地区高于南方地区,农村地区高于城市地区,出血性脑卒中患者高于缺血脑卒中,差异具有统计学意义（F=37.156,P<0.001）。结论:1、我国住院脑卒中患者总体上男性多于女性;北方地区高于南方地区;老年人高于中青年人,按年龄分层60-69岁年龄组最高占31.2%,因此对于该年龄组老年人脑卒中的预防至关重要。2、住院脑卒中患者吸烟、饮酒等不健康生活方式,总体上北方地区高于南方;男性高于女性;中青年高于老年;城市地区高于农村,但农村地区高盐饮食居多。住院脑卒中患者伴随危险因素总体上男性高于女性;北方地区高于南方地区;老年人高于中青年人,城市地区高于农村。3、住院脑卒中患者合并高血压病史者占54.5%,显示高血压是脑卒中首位的危险因素,也符合北高南低的分布趋势,且脑卒中在春季多发可能与该季节气温变化大,血压随之波动有关。研究还显示60-69岁为多发年龄组,提示从中青年人血压开始加强管控,从而降低这组人群的脑卒中的发病率。4、本研究显示脑卒中患者37.7%伴有高同型半胱氨酸血症,为第二位的危险因素,在此中74.6%还同时伴有高血压病,提示二者共同参与动脉粥样硬化过程,促进了脑卒中的发生。同时本研究还显示高同型半胱氨酸血症随年龄增长而增加,提示高同型半胱氨酸血症是老年脑卒中患者更重要的危险因素。5、脑卒中二级预防抗栓药物总体应用率较低,在城市地区、男性、南方地区应用率略高。住院脑卒中死亡患者年龄越大,脑卒中死亡率越高。出血性脑卒中高于缺血性脑卒中。伴有脑血管病、冠心病、糖尿病史者,发生死亡的风险更高。6、整体脑卒中患者入院时间有季节性差异,春季>夏季>冬季>秋季,无性别差异,无年龄差异;按不同亚组分析,农村地区、南方地区、西部地区、出血性脑卒中则为夏季入院居多,夏季>春季>冬季>秋季。提示脑卒中患者在季节交替气温变化时要做好预防措施。7、天津市不同月份入院脑卒中患者频次与月平均气压呈正比,与月平均气温呈反比,即冬季1-2月份平均气温最低,平均气压最高,而脑卒中入院患者数最高,但经pearson线性相关分析后,无明显相关性。8、住院脑卒中患者血压呈现“北高南低”特点,在北方地区、农村、中青年、男性、出血性脑卒中患者血压水平较高,且存在血压变异性,冬春季平均血压水平高于夏季。提示我国高血压的控制率较低,应进一步宣传普及脑卒中及高血压的防治知识,降低脑卒中发病率。
二、脑血管病危险因素干预对血压变化及脑卒中发病情况的影响（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、脑血管病危险因素干预对血压变化及脑卒中发病情况的影响（论文提纲范文）
（1）中国11省队列人群脑卒中及其亚型发病状况及影响因素研究（论文提纲范文）
| 中英文缩略词对照表 |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 一、前言 |
| 1. 研究背景 |
| 2. 研究目的 |
| 二、资料与方法 |
| 1. 调查对象与方法 |
| 1.1 样本量计算 |
| 1.2 基线调查 |
| 1.3 随访调查 |
| 2. 结局事件及相关指标定义 |
| 2.1 脑卒中结局事件的确定 |
| 2.2 影响因素指标定义 |
| 3. 数据库清洗与统计分析 |
| 3.1 数据库清洗 |
| 3.2 统计分析 |
| 4. 质量控制 |
| 5. 技术路线图 |
| 三、结果 |
| 1. 研究对象特征 |
| 1.1 研究对象基线特征 |
| 1.2 随访人群与失访人群特征比较 |
| 2. 脑卒中及其亚型发病状况分析 |
| 2.1 不同性别脑卒中及其亚型发病状况 |
| 2.2 不同年龄、不同地区脑卒中及其亚型发病状况 |
| 2.3 不同文化程度脑卒中及其亚型发病状况 |
| 2.4 不同BMI、腰围脑卒中及其亚型发病状况 |
| 2.5 不同血压情况脑卒中及其亚型发病状况 |
| 2.6 不同血糖情况脑卒中及其亚型发病状况 |
| 2.7 不同血脂情况脑卒中及其亚型发病状况 |
| 2.8 不同生活方式脑卒中及其亚型发病状况 |
| 3. 脑卒中及其亚型发病影响因素分析 |
| 3.1 肥胖状态与脑卒中及其亚型发病关系 |
| 3.2 高血压亚型与脑卒中及其亚型发病关系 |
| 3.3 糖尿病前期及糖尿病与脑卒中及其亚型发病关系 |
| 3.4 血脂异常与脑卒中及其亚型发病关系 |
| 3.5 自评健康与脑卒中及其亚型发病关系 |
| 3.6 影响因素间交互作用与脑卒中及其亚型发病关系 |
| 4. 脑卒中发病风险预测模型的建立及验证 |
| 4.1 脑卒中发病风险预测模型的建立 |
| 4.2 脑卒中发病风险预测模型内部验证 |
| 4.3 脑卒中发病风险预测模型展示 |
| 四、讨论 |
| 五、创新性和局限性 |
| 六、结论 |
| 参考文献 |
| 综述 脑卒中及其亚型发病影响因素研究进展 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（2）基于区域大数据平台的脑卒中发病的支持性环境影响因素研究（论文提纲范文）
| 本课题来源 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 常用缩写词中英对照表 |
| 1 研究背景 |
| 1.1 脑卒中影响因素研究 |
| 1.1.1 支持性环境 |
| 1.1.2 中间危险因素 |
| 1.1.3 不可改变危险因素 |
| 1.1.4 可改变危险因素 |
| 1.1.5 其他社会决定因素 |
| 1.2 支持性环境影响因素研究方法 |
| 1.2.1 国内研究方法 |
| 1.2.2 国外研究方法 |
| 2 研究目的和意义 |
| 2.1 研究目的 |
| 2.2 研究意义 |
| 3 资料与方法 |
| 3.1 资料来源 |
| 3.1.1 宜昌城区 |
| 3.1.2 宁波北仑 |
| 3.1.3 其他来源 |
| 3.2 前期准备和数据整理 |
| 3.2.1 平台数据抽取标准 |
| 3.2.2 研究对象纳入排除标准 |
| 3.2.3 支持性环境指标整理 |
| 3.2.4 缺失值填补 |
| 3.3 统计分析 |
| 3.3.1 模型理论基础 |
| 3.3.2 模型建立 |
| 3.3.3 分析软件 |
| 3.4 技术路线 |
| 4 研究结果 |
| 4.1 脑卒中发病水平 |
| 4.2 研究对象一般情况 |
| 4.3 回归分析结果 |
| 4.3.1 单因素分析结果 |
| 4.3.2 交互项分析结果 |
| 4.3.3 多因素分析结果 |
| 4.3.4 剂量-反应关系 |
| 5 讨论 |
| 5.1 影响因素与脑卒中发病的关系 |
| 5.1.1 家庭医生签约情况 |
| 5.1.2 居住点距离医疗机构的直线距离 |
| 5.1.3 居住点距离公园的直线距离 |
| 5.1.4 居住点距离公共交通站点的直线距离 |
| 5.1.5 其他因素与脑卒中发病的关系 |
| 5.2 支持性环境建设建议 |
| 5.3 区域大数据平台发展建议 |
| 6 创新性与局限性 |
| 6.1 创新性 |
| 6.2 局限性 |
| 7.结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 个人简历 |
| 综述 健康大数据在慢性病预防控制中的应用 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）无症状脑梗死患者的体力活动水平及其相关危险因素对脑卒中发生的研究（论文提纲范文）
| 缩略词表 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 研究对象与方法 |
| 1 研究设计 |
| 2 研究对象的选择 |
| 2.1 基线数据的来源 |
| 2.2 队列的建立 |
| 2.3 病例组与对照组的确定 |
| 2.4 剔除标准 |
| 2.5 样本量估算 |
| 3 结局指标的测量 |
| 3.1 一般资料 |
| 3.2 评估指标 |
| 4 质量控制 |
| 5 数据处理与分析 |
| 6 伦理原则及审查 |
| 7 技术路线图 |
| 研究结果 |
| 1 SBI患者一般人口学资料 |
| 1.1 SBI患者的一般特征 |
| 1.2 SBI患者体力活动的分布特征 |
| 1.3 不同强度的体力活动对SBI危险因素的影响 |
| 1.4 不同强度的体力活动对SBI生理生化指标的影响 |
| 2 是否发生脑卒中事件的两组间比较 |
| 2.1 两组间一般人口学资料比较 |
| 2.2 两组间生活方式的比较 |
| 2.3 两组间体力活动水平的比较 |
| 3 体力活动水平和SBI腔梗数目、结局指标的相关性分析 |
| 4 不同强度的体力活动水平对脑卒中发生的影响 |
| 4.1 不同强度的体力活动对脑卒中发生的Cox回归分析 |
| 4.2 不同强度的体力活动与脑卒中发生的预测模型 |
| 4.3 总体力活动水平与SBI患者脑卒中发生风险的剂量反应 |
| 5 不同类型的体力活动对脑卒中发生的影响 |
| 5.1 不同类型的体力活动对脑卒中发生的Cox回归分析 |
| 5.2 体力活动类型与SBI患者脑卒中发生风险的剂量反应 |
| 5.3 体育锻炼的运动时间和频率的剂量反应 |
| 6 体力活动及危险因素对脑卒中发生的影响 |
| 6.1 SBI患者发生脑卒中的影响因素 |
| 6.2 体力活动与危险因素间最优交互作用模型 |
| 6.3 体力活动与脑卒中发病风险的分层分析 |
| 讨论 |
| 1 SBI患者体力活动分布特征分析 |
| 1.1 体力活动的分布特点 |
| 1.2 体力活动水平和SBI患者脑区的关系 |
| 2 体力活动水平对SBI患者发生脑卒中的影响 |
| 2.1 体力活动和脑卒中结局指标的相关性 |
| 2.2 不同运动强度的体力活动水平对脑卒中发生的影响 |
| 2.3 不同种类体力活动对脑卒中发生的影响 |
| 2.4 体力活动水平对脑卒中发生的剂量反应 |
| 2.5 体力活动在脑卒中发生临床预测模型的应用 |
| 3 体力活动与危险因素对脑卒中的影响 |
| 3.1 生活方式对SBI发生脑卒中的影响 |
| 3.2 慢性疾病对SBI发生脑卒中的影响 |
| 3.3 体力活动水平对相关危险因素的影响 |
| 4 体力活动水平和危险因素间的交互作用 |
| 5 特色及创新之处 |
| 6 存在的不足及展望 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 文献综述 无症状脑梗死患者的体力活动水平及其相关危险因素的研究 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（4）大理市气象要素与居民脑卒中事件发生的相关性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 绪言 |
| 第1章 资料与方法 |
| 1.1 临床资料与气象资料 |
| 1.1.1 临床资料 |
| 1.1.2 气象资料 |
| 1.2 统计方法 |
| 第2章 结果 |
| 2.1 研究对象一般情况 |
| 2.2 居民脑卒中发病季节性分布特点 |
| 2.3 不同季节时老年人与非老年人脑卒中发病情况的对比分析 |
| 2.4 居民脑卒中月发病人数及气象要素变化特征 |
| 2.5 脑卒中日发病数与常见气象要素之间的相关性分析 |
| 2.6 脑卒中月发病数与常见气象要素之间的相关性分析 |
| 2.7 各气象要素之间的相关性分析 |
| 2.8 脑卒中发病与同期气象要素的多元逐步回归分析 |
| 2.8.1 缺血性脑卒中日发病人数与日气象要素的多元逐步回归分析 |
| 2.8.2 出血性脑卒中日发病人数与每日气象要素的多元逐步回归分析 |
| 2.8.3 缺血性脑卒中月发病例数与每月气象要素的多元逐步回归分析 |
| 2.8.4 出血性脑卒中月发病例数与每月气象要素的逐步回归分析 |
| 第3章 讨论 |
| 第4章 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 气象要素与脑卒中事件发生的相关性分析 |
| 1 气温因素与脑卒中 |
| 1.1 气温与脑卒中发病的关系 |
| 1.2 气温与脑卒中发病的相关机制 |
| 2 气压因素与脑卒中 |
| 2.1 气压与脑卒中发病的关系 |
| 2.2 气压与脑卒中发病的相关机制 |
| 3 空气湿度因素与脑卒中 |
| 3.1 湿度与脑卒中发病的关系 |
| 3.2 湿度与脑卒中发病的相关机制 |
| 4 局限与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）依那普利叶酸片预防高血压患者缺血性脑卒中的真实世界研究（论文提纲范文）
| 缩略词表 |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 前言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 研究目的 |
| 1.5 研究内容 |
| 2 对象与方法 |
| 2.1 研究对象 |
| 2.1.1 纳入标准 |
| 2.1.2 排除标准 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 项目设计与论证 |
| 2.2.2 终点事件 |
| 2.3 研究现场与研究人群 |
| 2.3.1 研究现场 |
| 2.3.2 研究人群 |
| 2.3.3 样本量 |
| 2.3.4 资料收集 |
| 2.3.5 质量控制 |
| 2.4 统计学方法 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 历史性队列研究(2015年1月～2018年12月) |
| 3.1.1 病历档案筛选情况 |
| 3.1.2 基线情况 |
| 3.1.3 Hcy、收缩压、舒张压的变化情况 |
| 3.1.4 缺血性脑卒中的发生情况 |
| 3.1.5 缺血性脑卒中发病率的生存分析 |
| 3.2 前瞻性队列研究(2019年1月～2020年12月) |
| 3.2.1 研究人群筛选情况 |
| 3.2.2 基线情况 |
| 3.2.3 Hcy、收缩压、舒张压的变化情况 |
| 3.2.4 缺血性脑卒中的发生情况 |
| 3.2.5 缺血性脑卒中发病率的生存分析 |
| 4 讨论 |
| 4.1 历史性队列研究 |
| 4.1.1 叶酸能有效降低HCY |
| 4.1.2 ACEI类降压药均能有效降低血压水平 |
| 4.1.3 依那普利叶酸片能较大程度地减低缺血性脑卒中风险 |
| 4.1.4 年龄等因素对治疗方式与缺血性脑卒中风险存在混杂效应 |
| 4.2 前瞻性队列研究 |
| 4.2.1 依那普利叶酸片能有效降低HCY和血压水平 |
| 4.2.2 依那普利叶酸片能较大程度地减低缺血性脑卒中风险 |
| 4.2.3 年龄等因素对治疗方式与缺血性脑卒中风险存在混杂效应 |
| 5 结论 |
| 5.1 马来酸依那普利叶酸片具有良好的预防缺血性脑卒中效果 |
| 5.2 创新点 |
| 参考文献 |
| 综述 依那普利叶酸片预防高血压患者脑卒中真实世界研究进展 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间获得的学术成果 |
| 致谢 |
（6）老年住院患者脑卒中危险因素回顾性分析（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 英文缩略词表 |
| 第1章 绪论 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 脑卒中流行病学 |
| 2.1.1 脑卒中发病率 |
| 2.1.2 脑卒中死亡率 |
| 2.1.3 脑卒中患病率 |
| 2.2 脑卒中相关危险因素研究 |
| 2.2.1 高血压 |
| 2.2.2 血脂异常 |
| 2.2.3 糖尿病 |
| 2.2.4 心血管病史 |
| 2.2.5 超重或肥胖 |
| 2.2.6 卒中家族史 |
| 2.2.7 吸烟 |
| 2.2.8 饮酒 |
| 2.2.9 脑血管功能积分值 |
| 第3章 研究内容与方法 |
| 3.1 研究目的与内容 |
| 3.2 研究对象和方法 |
| 3.2.1 研究对象 |
| 3.2.2 研究方法 |
| 3.2.3 资料整理和统计分析 |
| 第4章 结果 |
| 4.1 老年人群脑卒中危险因素回顾性调查 |
| 4.1.1 筛查人群的年龄特征 |
| 4.1.2 调查人群脑卒中危险因素暴露水平及其人群分布特征 |
| 4.1.3 调查人群平均年龄、血压水平、体重指数综合指标比较 |
| 4.2 脑卒中发病资料分析 |
| 4.2.1 脑卒中再发病结果报告 |
| 4.2.2 脑血管功能积分值与脑卒中发病的关系 |
| 4.2.3 脑卒中发病影响因素的多Cox回归分析 |
| 第5章 讨论 |
| 5.1 老年住院患者脑卒中危险因素回顾性调查分析 |
| 5.1.1 高血压对脑卒中的影响 |
| 5.1.2 高脂血症对脑卒中的影响 |
| 5.1.3 糖尿病对脑卒中的影响 |
| 5.1.4 心血管病史对脑卒中的影响 |
| 5.1.5 超重或肥胖对脑卒中的影响 |
| 5.1.6 卒中家族史对脑卒中的影响 |
| 5.1.7 吸烟、饮酒史对脑卒中的影响 |
| 5.1.8 脑血管功能积分值对脑卒中的影响 |
| 5.2 老年住院患者脑卒中发病危险因素防控 |
| 第6章 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（7）缺血性中风发病前病情变化的影响因素及核心临床表征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 第一部分 综述部分 |
| 一、中风先兆的研究 |
| 1 古代医家对于中风先兆的认识 |
| 2 中风先兆的现代研究 |
| 参考文献 |
| 二、卒中预警研究进展 |
| 1 危险因素的研究现状及评价方法 |
| 2 生物预警指标的研究现状 |
| 3 易损斑块的研究现状 |
| 参考文献 |
| 前言 |
| 第二部分 临床研究 |
| 1 病例来源 |
| 2 诊断标准 |
| 3 纳入标准 |
| 4 排除标准 |
| 5 研究方法 |
| 6 研究结果 |
| 7 讨论 |
| 参考文献 |
| 结语 |
| 1 结论 |
| 2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 在校期间研究成果 |
| 1 参与课题研究 |
| 2 发表文章 |
（8）基层心血管病综合管理实践指南2020全文替换（论文提纲范文）
| 1 心血管病的主要危险因素 |
| 1.1 吸烟 |
| 1.1.1 吸烟现状 |
| 1.1.2 吸烟与心血管病风险 |
| 1.2 饮酒 |
| 1.2.1 饮酒流行情况 |
| 1.2.2 饮酒对心血管系统的危害 |
| 1.3 不健康膳食 |
| 1.3.1 膳食现状 |
| 1.3.2 不健康膳食对心血管的危害 |
| 1.3.2.1 蔬菜、水果摄入不足 |
| 1.3.2.2 高盐(钠)摄入 |
| 1.3.2.3 高饱和脂肪酸和反式脂肪酸摄入 |
| 1.4 身体活动不足 |
| 1.4.1 我国居民身体活动现状 |
| 1.4.2 身体活动不足的危害 |
| 1.4.2.1 身体活动不足是心血管病的独立危险因素 |
| 1.4.2.2 身体活动不足是影响心血管病康复的重要因素 |
| 1.5 超重、肥胖 |
| 1.5.1 超重、肥胖现况 |
| 1.5.2 超重、肥胖与心血管病风险 |
| 1.5.2.1 高血压 |
| 1.5.2.2 冠心病 |
| 1.5.2.3 脑卒中 |
| 1.5.2.4 其他疾病 |
| 1.6 社会心理因素 |
| 1.6.1 抑郁、焦虑现况 |
| 1.6.2 社会心理因素与心血管病风险 |
| 1.6.2.1 应激 |
| 1.6.2.2 抑郁 |
| 1.6.2.3 焦虑 |
| 1.6.2.4 A型行为 |
| 1.6.3 心血管药物引发的抑郁症状 |
| 1.7 血脂异常 |
| 1.7.1 血脂异常的分类与合适水平 |
| 1.7.2 血脂异常现况 |
| 1.7.3 血脂异常与心血管病风险 |
| 1.8 糖尿病 |
| 1.8.1 糖尿病定义分型 |
| 1.8.2 糖尿病现况 |
| 1.8.3 糖尿病与心血管病风险 |
| 1.9 高血压 |
| 1.9.1 高血压现况 |
| 1.9.2 高血压与心血管病风险 |
| 2 心血管病风险评估 |
| 2.1 生理指标的采集及测量 |
| 2.1.1 血压 |
| 2.1.2 静息心率 |
| 2.1.3 人体测量学指标 |
| 2.2 临床指标的采集和测量 |
| 2.2.1 病史信息 |
| 2.2.2 实验室检查指标 |
| 2.3 靶器官受累的指标采集和测量 |
| 2.3.1 无症状靶器官损害 |
| 2.3.2 临床合并症 |
| 2.4 动脉粥样硬化性心血管病风险评估 |
| 2.4.1 ASCVD风险评估流程 |
| 2.4.2 ASCVD风险评估建议 |
| 3 危险因素干预 |
| 3.1 行为干预 |
| 3.1.1 行为干预的益处 |
| 3.1.2 行为干预的原则 |
| 3.1.3 行为干预的流程 |
| 3.1.4 行为干预的措施 |
| 3.1.4.1 阶段目标 |
| 3.1.4.2 优先原则 |
| 3.1.5 随访管理 |
| 3.1.6 行为干预注意事项 |
| 3.2 吸烟干预 |
| 3.2.1 戒烟的益处 |
| 3.2.2 戒烟的原则 |
| 3.2.3 戒烟流程 |
| 3.2.4 戒烟的措施 |
| 3.2.4.1 判断戒烟意愿 |
| 3.2.4.2 医学咨询 |
| 3.2.4.3 5A技能 |
| 3.2.4.4 5R干预技术 |
| 3.2.4.5 戒烟药物 |
| 3.2.5 随访和复吸处理 |
| 3.3 饮酒干预 |
| 3.3.1 戒酒的益处 |
| 3.3.2 戒酒的原则 |
| 3.3.3 戒酒干预的流程 |
| 3.3.4 戒酒干预的措施 |
| 3.3.4.1 酒精使用情况评估 |
| 3.3.4.2 干预内容 |
| 3.3.5 持续监测 |
| 3.4 膳食干预 |
| 3.4.1膳食干预的获益 |
| 3.4.2膳食干预的原则 |
| 3.4.3膳食营养干预流程 |
| 3.4.4膳食营养干预的措施 |
| 3.4.4.1 膳食评估 |
| 3.4.4.2 干预方案 |
| (1)一般人群 |
| (2)心血管病高危人群及患者膳食建议 |
| 3.4.5随访管理 |
| 3.5 身体活动的干预 |
| 3.5.1 身体活动干预的益处 |
| 3.5.2 身体活动干预原则 |
| 3.5.3 身体活动干预的流程 |
| 3.5.4 身体活动干预的措施 |
| 3.5.4.1 运动处方的要素 |
| 3.5.4.2 心血管病稳定期运动处方程序和锻炼方法 |
| 3.5.4.3 身体活动建议 |
| 3.5.5 身体活动的维持 |
| 3.6 体重管理 |
| 3.6.1 体重管理的益处 |
| 3.6.2 体重管理的原则 |
| 3.6.3 体重管理的流程 |
| 3.6.4 体重管理的措施 |
| 3.6.4.1 咨询沟通 |
| 3.6.4.2 体重管理的具体措施 |
| 3.6.5 控制体重的相关药物 |
| 3.6.6 减重后体重的长期维持 |
| 3.7 社会心理因素干预 |
| 3.7.1 社会心理因素干预的益处 |
| 3.7.2 社会心理因素干预原则 |
| 3.7.3 社会心理因素干预流程(图13)。 |
| 3.7.4 社会心理因素干预措施 |
| 3.7.4.1 评估 |
| 3.7.4.2 筛查 |
| 3.7.4.3 干预 |
| 3.8 血脂控制 |
| 3.8.1 血脂控制的益处 |
| 3.8.2 我国血脂控制的现状 |
| 3.8.3 血脂控制的原则 |
| 3.8.3.1 定期、主动进行血脂检测 |
| 3.8.3.2 风险评估决定血脂控制的目标人群 |
| 3.8.3.3 血脂控制的治疗靶点 |
| 3.8.3.4 血脂控制的目标值 |
| 3.8.4 血脂控制的流程 |
| 3.8.5 血脂控制的措施 |
| 3.8.5.1 常用调脂药物的重要临床信息 |
| 3.8.5.2 安全性监测和达标管理 |
| 3.8.5.3 建议转诊至上级医院的情况 |
| 3.8.6 同时控制血脂以外的心血管病综合风险 |
| 3.9 糖尿病管理 |
| 3.9.1 糖尿病管理的益处 |
| 3.9.2 糖尿病管理的原则 |
| 3.9.3 糖尿病管理的流程 |
| 3.9.4 糖尿病管理的措施 |
| 3.9.4.1 筛查对象 |
| 3.9.4.2 糖尿病的诊断标准 |
| 3.9.4.3 降糖目标 |
| 3.9.4.4 生活方式干预 |
| 3.9.4.5 降压治疗 |
| 3.9.4.6 调脂治疗 |
| 3.9.4.7 阿司匹林的使用 |
| 3.9.4.8 体重管理 |
| 3.9.4.9 血糖管理 |
| 3.10 高血压管理 |
| 3.10.1 高血压管理的益处 |
| 3.10.2 高血压管理原则 |
| 3.10.3 初诊高血压管理流程 |
| 3.10.4 高血压管理措施 |
| 3.10.4.1 治疗目标 |
| 3.10.4.2 实现降压达标的方式 |
| 3.10.4.3 风险评估 |
| 3.10.4.4 改善生活方式 |
| 3.10.4.5 药物治疗 |
| 3.10.5 高血压合并临床疾病的管理建议 |
| 3.10.5.1 高血压合并房颤 |
| 3.10.5.2 老年高血压 |
| 3.10.5.3 高血压合并脑卒中 |
| 3.10.5.4 高血压伴冠心病 |
| 3.10.5.5 高血压合并心衰 |
| 3.10.5.6 高血压伴肾脏疾病 |
| 3.10.5.7 高血压合并糖尿病 |
| 3.10.5.8 代谢综合征 |
| 4 疾病干预 |
| 4.1 冠心病 |
| 4.1.1 概述 |
| 4.1.2 诊断与分类 |
| 4.1.2.1 诊断 |
| 4.1.2.2 分类 |
| 4.1.3 治疗 |
| 4.1.3.1 ACS的诊疗流程(图19) |
| 4.1.3.2 CCS的治疗 |
| 4.1.3.2.1 生活方式改善 |
| 4.1.3.2.2 药物治疗 |
| 4.1.3.2.3 血运重建 |
| 4.1.3.3 共病的治疗 |
| 4.1.3.3.1 心源性疾病 |
| 4.1.3.3.2 心外疾病 |
| 4.1.4 心脏康复 |
| 4.1.4.1 药物处方 |
| 4.1.4.2 患者教育 |
| 4.1.5 随访管理 |
| 4.1.6 预防 |
| 4.2 脑卒中 |
| 4.2.1 概述 |
| 4.2.2 诊断与分类 |
| 4.2.2.1 脑卒中的院前早期识别 |
| 4.2.2.2 诊断 |
| 4.2.2.3 分类 |
| 4.2.3 脑卒中常规治疗 |
| 4.2.3.1 急性期脑卒中治疗 |
| 4.2.3.2 脑卒中后的治疗 |
| 4.2.4 脑卒中稳定期合并其他疾病的处理 |
| 4.2.4.1 高血压 |
| 4.2.4.2 糖尿病 |
| 4.2.4.3 血脂异常 |
| 4.2.4.4 房颤 |
| 4.2.4.5 心脏疾病 |
| 4.2.5 预防 |
| 4.3 慢性心衰 |
| 4.3.1 概述 |
| 4.3.2 诊断与分类 |
| 4.3.2.1 筛查与识别 |
| 4.3.2.2 诊断 |
| 4.3.2.3 分类 |
| 4.3.3 治疗 |
| 4.3.3.1 慢性HFrEF的治疗 |
| 4.3.3.2 慢性HFpEF和HFmrEF的治疗 |
| 4.3.3.3 心衰多重心血管病危险因素综合干预及共病治疗 |
| 4.3.3.4 转诊治疗 |
| 4.3.4 随访管理 |
| 4.3.5 预防 |
| 4.4 房颤 |
| 4.4.1 概述 |
| 4.4.2 诊断与分类 |
| 4.4.2.1 诊断 |
| 4.4.2.2 分类 |
| 4.4.3 治疗 房颤的治疗策略主要是节律控制与心室率控制。 |
| 4.4.3.1 节律控制 |
| 4.4.3.2 心室率控制 |
| 4.4.4 房颤的一级预防及合并心血管病危险因素或疾病的综合干预 |
| 4.4.4.1 房颤的上游治疗 |
| 4.4.4.2 房颤合并其他心血管病危险因素或疾病的综合干预 |
| 4.4.5 房颤患者脑卒中的预防 |
| 4.4.6 随访管理、健康教育、转诊 |
| 4.5 外周动脉疾病 |
| 4.5.1概述 |
| 4.5.2 诊断与分类 |
| 4.5.2.1 危险因素 |
| 4.5.2.2 病因 |
| 4.5.2.3 筛查对象 |
| 4.5.2.4 诊断 |
| 4.5.2.5 临床分期和分型 |
| 4.5.3 治疗 |
| 4.5.4 其他部位PAD的诊断和治疗 |
| 4.5.5 预防 |
| 4.6 动脉粥样硬化 |
| 4.6.1 概述 |
| 4.6.2 临床表现与诊断 |
| 4.6.2.1 危险因素 |
| 4.6.2.2 临床表现 |
| 4.6.2.3 动脉粥样硬化的检测 |
| 4.6.3 治疗 |
| 4.6.4 动脉粥样硬化的防治 |
| 4.6.4.1 改善生活方式 |
| 4.6.4.2 控制危险因素 |
| 4.7 睡眠呼吸暂停低通气综合征 |
| 4.7.1 概述 |
| 4.7.2 诊断与分类 |
| 4.7.2.1 SAHS相关术语定义 |
| 4.7.2.2 危险因素 |
| 4.7.2.3 病史 |
| 4.7.2.4嗜睡程度评估 |
| 4.7.2.5 辅助检查 |
| 4.7.2.6 简易诊断 |
| 4.7.2.7 分类、分度 |
| 4.7.3 治疗 |
| 4.7.3.1 治疗目标 |
| 4.7.3.2 治疗方案 |
| 4.7.3.3 转诊指征及目的 |
| 4.7.4 预防 |
| 4.7.4.1 一级预防 |
| 4.7.4.2 二级预防 |
| 4.7.4.3 三级预防 |
| 4.7.4.4 口腔矫治器及外科手术 |
| 4.7.5 随访评估、健康教育 |
| 5 其他关注问题 |
| 5.1 抗栓治疗 |
| 5.1.1 抗栓药物种类及其作用靶点 |
| 5.1.2 冠心病的抗凝治疗 |
| 5.1.2.1 STEMI |
| 5.1.2.2 NSTE-ACS |
| 5.1.2.3 稳定性冠心病 |
| 5.1.3 预防血栓栓塞疾病的抗凝治疗 |
| 5.1.3.1 急性肺栓塞的抗凝治疗 |
| 5.1.3.2 房颤抗凝治疗 |
| 5.1.3.3 需长期口服抗凝药物患者的抗栓治疗建议 |
| 5.1.3.4 抗凝中断及桥接 |
| 5.1.4 出血预防和处理 |
| 5.1.4.1 对症药物的使用方法 |
| 5.1.4.2 出血处理 |
| 5.2 抗血小板治疗 |
| 5.2.1 抗血小板治疗的基本原则 |
| 5.2.2 心脑血管疾病的抗血小板治疗 |
| 5.2.3 抗血小板治疗期间出血的处理原则 |
| 5.2.4 服用阿司匹林的注意事项 |
| 5.3 治疗依从性 |
| 5.3.1 治疗依从性现状 |
| 5.3.2 治疗依从性评估 |
| 5.3.3 治疗依从性影响因素与改善措施 |
| 5.4 远程管理指导 |
| 5.4.1 远程管理的必要性 |
| 5.4.2 远程管理的优势 |
| 5.4.2.1 远程管理提高健康管理效率 |
| 5.4.2.2 远程管理实现健康管理均等化 |
| 5.4.2.3 远程管理调动居民参与健康管理意识和能力 |
| 5.4.2.4 远程管理促进健康管理及时性 |
| 5.4.3 远程管理的可行性 |
| 5.4.3.1 远程管理基本设备 |
| 5.4.3.2 远程管理内容 |
| 6 投入产出分析 |
| 附录 常用筛查量表 |
（9）基于格林模式的健康管理在脑卒中高危人群中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 英文缩略词表 |
| 第1章 前言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 1.4 理论依据 |
| 1.5 操作性定义 |
| 1.6 研究的伦理原则 |
| 1.7 研究路线 |
| 第2章 脑卒中高危人群健康知识及预防行为水平调查 |
| 2.1 调查目的 |
| 2.2 对象与方法 |
| 2.3 结果 |
| 2.3.1 脑卒中高危人群的一般资料 |
| 2.3.2 脑卒中高危人群健康知识得分情况 |
| 2.3.3 脑卒中高危人群预防行为得分情况 |
| 2.3.4 脑卒中高危人群健康知识和预防行为得分的相关性分析 |
| 2.3.5 脑卒中高危人群健康知识的影响因素分析 |
| 2.3.6 脑卒中高危人群获取脑卒中知识的途径及主要来源 |
| 2.4 讨论 |
| 2.4.1 脑卒中高危人群健康知识水平现状 |
| 2.4.2 脑卒中高危人群预防脑卒中行为水平现状 |
| 2.4.3 脑卒中高危人群健康知识和预防行为的相关性 |
| 2.4.4 脑卒中高危人群健康知识水平的影响因素 |
| 2.4.5 脑卒中高危人群健康知识主要来源 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 基于格林模式的健康管理在脑卒中高危人群中的应用 |
| 3.1 研究目的 |
| 3.2 研究对象 |
| 3.3 研究方法 |
| 3.4 结果 |
| 3.4.1 两组高危人群一般资料比较 |
| 3.4.2 干预前后两组高危人群健康知识及预防行为得分比较 |
| 3.4.3 干预前后两组高危人群健康促进生活方式量表得分比较 |
| 3.4.4 干预前后两组高危人群客观指标比较 |
| 3.5 讨论 |
| 3.5.1 两组高危人群的一般资料分析 |
| 3.5.2 基于格林模式的健康管理对高危人群知识、行为的影响 |
| 3.5.3 基于格林模式的健康管理对健康促进生活方式的影响 |
| 3.5.4 基于格林模式的健康管理对高危人群危险因素水平的影响 |
| 3.6 小结 |
| 第4章 结论 |
| 本研究的创新和不足之处 |
| 参考文献 |
| 综述 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（10）中国住院脑卒中患者危险因素及治疗情况调查研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 缩略语/符号说明 |
| 前言 |
| 研究现状、成果 |
| 研究目的、方法 |
| 一、2016年度住院脑卒中患者危险因素及治疗情况调查 |
| 1.1 对象和方法 |
| 1.1.1 研究对象 |
| 1.1.2 对象分布 |
| 1.1.3 研究方法 |
| 1.1.4 研究内容 |
| 1.1.4.1 基本人口学信息 |
| 1.1.4.2 病史信息 |
| 1.1.4.3 体格检查 |
| 1.1.4.4 心电图检查 |
| 1.1.4.5 实验室检查 |
| 1.1.4.6 颈动脉超声检查信息 |
| 1.1.5 定义与标准 |
| 1.1.6 研究对象分组 |
| 1.1.7 信息采集与数据管理 |
| 1.1.8 质量控制 |
| 1.1.9 统计分析 |
| 1.2 结果 |
| 1.2.1 全国不同地区2016 年度住院脑卒中患者一般特征 |
| 1.2.2 全国不同地区住院脑卒中患者生活方式城乡差异 |
| 1.2.3 全国不同地区 2016 年度住院脑卒中患者生活方式南北差异 |
| 1.2.4 全国不同地区2016年度住院脑卒中患者生活方式性别差异 |
| 1.2.5 全国不同地区2016年度住院脑卒中患者伴随危险因素城乡差异 |
| 1.2.6 全国不同地区 2016 年度住院脑卒中患者伴随危险因素南北方差异 |
| 1.2.7 全国不同地区2016年度住院脑卒中患者伴随危险因素性别差异 |
| 1.2.8 全国不同地区2016年度住院脑卒中患者同型半胱氨酸水平比较 |
| 1.2.9 住院脑卒中伴高同型半胱氨酸血症患者生活方式比较 |
| 1.2.10 脑卒中伴高同型半胱氨酸血症患者既往病史比较 |
| 1.2.11 高同型半胱氨血症伴高血压和单纯高同型半胱氨酸血症一般特征比较 |
| 1.2.12 住院脑卒中患者血脂情况对比分析 |
| 1.2.13 住院脑卒中患者伴发颈部斑块情况对比分析 |
| 1.2.14 老年脑卒中与中青年脑卒中患者临床特征比较 |
| 1.2.15 老年脑卒中与中青年脑卒中患者生活方式比较 |
| 1.2.16 老年脑卒中与中青年脑卒中患者既往病史比较 |
| 1.2.17 复发性脑卒中与初发脑卒中患者临床特征比较 |
| 1.2.18 生活方式对复发性脑卒中的影响 |
| 1.2.19 既往病史对复发性脑卒中的影响 |
| 1.2.20 住院脑卒中患者二级预防药物治疗应用情况比较 |
| 1.2.21 住院脑卒中患者血压达标情况对比 |
| 1.2.22 住院脑卒中死亡患者一般特征 |
| 1.3 讨论 |
| 1.3.1 整体流行现状 |
| 1.3.2 脑卒中危险因素 |
| 1.3.3 老年脑卒中的特点 |
| 1.3.4 复发性脑卒中特点 |
| 1.3.5 同型半胱氨酸与脑卒中 |
| 1.3.6 高同型半胱氨酸血症与高血压病 |
| 1.4 小结 |
| 二、天津市脑卒中患者住院人数与气象因素的关系 |
| 2.1 对象和方法 |
| 2.1.1 研究对象 |
| 2.1.2 气象资料 |
| 2.1.3 研究方法 |
| 2.1.4 统计方法 |
| 2.2 结果 |
| 2.2.1 气象资料 |
| 2.2.2 同期患者入院人数与气象资料相关性 |
| 2.2.3 住院脑卒中患者一般特征的季节性差异比较 |
| 2.2.4 不同卒中类型一般特征季节性差异 |
| 2.2.5 住院脑卒中患者血压季节性差异 |
| 2.2.6 住院脑卒中患者血脂血糖季节性差异 |
| 2.3 讨论 |
| 2.3.1 脑卒中入院时间与气象因素相关性 |
| 2.3.2 血压变异性对脑卒中的影响 |
| 2.4 小结 |
| 全文结论 |
| 论文创新点 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 综述 气象因素与心脑血管病研究进展 |
| 综述参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
四、脑血管病危险因素干预对血压变化及脑卒中发病情况的影响（论文参考文献）
- [1]中国11省队列人群脑卒中及其亚型发病状况及影响因素研究[D]. 从祥丰. 中国疾病预防控制中心, 2021(02)
- [2]基于区域大数据平台的脑卒中发病的支持性环境影响因素研究[D]. 刘杨. 中国疾病预防控制中心, 2021
- [3]无症状脑梗死患者的体力活动水平及其相关危险因素对脑卒中发生的研究[D]. 冯腾宇. 福建中医药大学, 2021(09)
- [4]大理市气象要素与居民脑卒中事件发生的相关性研究[D]. 赵吉帅. 大理大学, 2021(09)
- [5]依那普利叶酸片预防高血压患者缺血性脑卒中的真实世界研究[D]. 王秀清. 昆明医科大学, 2021
- [6]老年住院患者脑卒中危险因素回顾性分析[D]. 张旭. 吉林大学, 2021(01)
- [7]缺血性中风发病前病情变化的影响因素及核心临床表征研究[D]. 刘娴. 北京中医药大学, 2021(08)
- [8]基层心血管病综合管理实践指南2020全文替换[J]. Beijing Hypertension Association;Beijing Diabetes Prevention and Treatment Association;Beijing Research for Chronic Diseases Control and Health Education;. 中国医学前沿杂志(电子版), 2020(08)
- [9]基于格林模式的健康管理在脑卒中高危人群中的应用[D]. 刘珊. 南华大学, 2020(01)
- [10]中国住院脑卒中患者危险因素及治疗情况调查研究[D]. 胡亚会. 天津医科大学, 2020(06)