| 435例原发性高血压患者脉图参数与心血管危险分层的相关性分析 |
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| 引用本文： | 解天骁,赵倩倩,杨晶东,张梦楚,李媛媛,徐璡,郭睿,王忆勤,燕海霞.435例原发性高血压患者脉图参数与心血管危险分层的相关性分析[J].世界科学技术-中医药现代化,2022,24(6):2444-2450. |
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| 作者姓名： | 解天骁 赵倩倩 杨晶东 张梦楚 李媛媛 徐璡 郭睿 王忆勤 燕海霞 |
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| 作者单位： | 上海中医药大学上海市健康辨识与评估重点实验室 上海 201203,上海中医药大学上海市健康辨识与评估重点实验室 上海 201203,上海理工大学光电信息与计算机工程学院 上海 200093,上海中医药大学上海市健康辨识与评估重点实验室 上海 201203,上海中医药大学上海市健康辨识与评估重点实验室 上海 201203,上海中医药大学上海市健康辨识与评估重点实验室 上海 201203,上海中医药大学上海市健康辨识与评估重点实验室 上海 201203,上海中医药大学上海市健康辨识与评估重点实验室 上海 201203,上海中医药大学上海市健康辨识与评估重点实验室 上海 201203 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金委员会面上项目（81973749）：基于中医脉象检测的原发性高血压患者不同心血管危险分层预警模型的构建与验证，负责人：燕海霞；国家自然科学基金委员会面上项目（ 81473594）：基于血液动力学原理和方法的中医脉象分析与血管功能状态评价研究，负责人：燕海霞。 |
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| 摘 要： | 目的 本研究旨在探讨原发性高血压患者脉图参数与心血管危险分层的相关性，为原发性高血压患者心血管风险事件预警提供中医特色的依据。方法 采集435例原发性高血压患者的症状体征、脉象信息、生化指标等，分为低中危组、高危组、很高危组，采用单因素方差分析、秩和检验、有序logistic回归分析等方法，探讨原发性高血压患者脉图参数与心血管危险分层的相关性。结果 ①高血压低中危组→高危组→很高危组患者病程逐渐延长，两两组间比较有统计学差异；②高血压低中危组→高危组→很高危组患者的脉图参数H3/H1、H4/H1逐渐上升；高血压患者很高危组H5/H1、T1/T低于低中危组；③有序logistic回归分析结果显示，脉图参数T1、T4、T5、T为影响因素。结论 病程、血脂、肾功能是高血压患者心血管危险分层的影响因素之一。心血管危险分层等级的升高与脉图参数H3/H1、H4/H1、T5、T的升高及H5/H1、T4、T1的降低相关，说明脉图能一定程度上反映原发性高血压患者血管壁增厚、血管内壁受损、血管硬化及左心室收缩功能的减退程度。
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| 关 键 词： | 原发性高血压 危险分层 有序Logistic回归分析 机器学习 |
| 收稿时间： | 2021/7/22 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2022/9/8 0:00:00 |
Correlation Between Pulse Graph Parameters and Cardiovascular Risk Stratification in 435 Patients with Essential Hypertension |
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| Xie Tianxiao,Zhao Qianqian,Yang Jingdong,Zhang Mengchu,Li Yuanyuan,Xu Jin,Guo Rui,Wang Yiqin and Yan Haixia.Correlation Between Pulse Graph Parameters and Cardiovascular Risk Stratification in 435 Patients with Essential Hypertension[J].World Science and Technology-Modernization of Traditional Chinese Medicine,2022,24(6):2444-2450. |
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| Authors: | Xie Tianxiao Zhao Qianqian Yang Jingdong Zhang Mengchu Li Yuanyuan Xu Jin Guo Rui Wang Yiqin and Yan Haixia |
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| Affiliation: | Shanghai Key Laboratory of Health Identification and Assessment, Shanghai University of Traditional Chinese Medicine, Shanghai 201203, China,Shanghai Key Laboratory of Health Identification and Assessment, Shanghai University of Traditional Chinese Medicine, Shanghai 201203, China,School of Optoelectronic Information and Computer Engineering, Shanghai University of Technology, Shanghai 200093, China,Shanghai Key Laboratory of Health Identification and Assessment, Shanghai University of Traditional Chinese Medicine, Shanghai 201203, China,Shanghai Key Laboratory of Health Identification and Assessment, Shanghai University of Traditional Chinese Medicine, Shanghai 201203, China,Shanghai Key Laboratory of Health Identification and Assessment, Shanghai University of Traditional Chinese Medicine, Shanghai 201203, China,Shanghai Key Laboratory of Health Identification and Assessment, Shanghai University of Traditional Chinese Medicine, Shanghai 201203, China,Shanghai Key Laboratory of Health Identification and Assessment, Shanghai University of Traditional Chinese Medicine, Shanghai 201203, China,Shanghai Key Laboratory of Health Identification and Assessment, Shanghai University of Traditional Chinese Medicine, Shanghai 201203, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Essential hypertension Risk stratification Ordinal logistic regression analysis Machine learning |
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