正常血压、非糖尿病受试者血压周期节律与糖耐量水平的关系.ppt

1、a,1,正常血压、非糖尿病受试者血压周期节律与糖耐量水平的关系(Association between circadian rhythm of blood pressure and glucose tolerance status in normotensive, non-diabetic subjects),清华大学第一附属医院 心内科 李莉娜,a,2,背景介绍,血糖水平 对健康而言的重要性 异常的生理改变 胰岛素分泌不足 胰岛素抵抗 结果 糖尿病前期 糖尿病 (DM) (WHO, 2007),a,3,糖尿病与糖尿病前期,糖尿病世界范围内流行 Total number of people w

2、ith DM 全球范围, 171 million in 2000 366 million in 2030 中国, 42.3 million in 2030 (Sarah W, et al., 2004) 糖尿病前期 Blood glucose levels higher than normal but not high enough for a diagnosis of diabetes 空腹血糖受损 (IFG) 糖耐量受损 (IGT) Higher risk of progressing to type 2 diabetes (ADA, 2003),a,4,DM,Impaired fasti

3、ng glucose (IFG),Normal,糖尿病与糖尿病前期,2-h PG (mg/dl),200,140,100,126,FPG (mg/dl),Normal,Isolated IGT,Combined IGT and IFG,Isolated IFG,DM,Fasting plasma glucose test (FPG) Oral glucose tolerance test (OGTT): FPG + 2-h PG,a,5,糖耐量受损 (IGT),介于正常与糖尿病之间的中间状态 与胰岛素抵抗相关 (NIH, 2006) 是全死因和心血管疾病死亡的独立预测因子: HR 1.65 (

4、1.13-2.40)，HR 2.34 (1.42-3.85) (Qiao Q, et al., 2003) IGT患病率: 6.9-15.2% IFG患病率: 2.9-8.3% 中国北京 40-89岁人群 (THE DECODA STUDY GROUP, 2003),a,6,血压周期节律,24小时昼夜、清醒与睡眠的循环 血压明显体现这种周期节律 一天24小时中血压不停地变化着 正常情况下，血压在夜间会降低 (Lee-Chiong T, 2006),a,7,杓型与非杓型血压模式,(Ingelfinger JR. 2002),Dipping,Non-dipping,a,8,理论框架,非杓型血压模式

5、,交感神经过度兴奋,胰岛素抵抗(DM,IGT),a,9,研究目的与试验假设,探索糖耐量受损状况和非杓型血压模式之间关系 糖耐量受损与血压周期节律异常之间存在联系 糖耐量受损受试者血压夜间下降的幅度小于糖耐量正常受试者 糖耐量受损组非杓型血压比例较正常糖耐量组高,a,10,研究方法学,试验设计 横断面研究 试验地点 北京朝阳区 电子城小区 高家园社区 试验场所 清华大学第一附属医院,a,11,研究人群及样本,正常血压、非糖尿病 入选标准 35-79岁 表面健康 门诊血压: BP 140/90 mmHg 排除标准 高血压病史 糖尿病病史 慢性肾病病史 睡眠障碍 严重心理疾病 目前有夜班,a,12,

6、受试者招募策略,First appointment,Second appointment,a,13,研究变量,空腹血糖 2-h 负荷血糖 门诊血压 24-h ABPM 血压 社会人口统计学指标: age, gender, smoking status 人体测量学指标: height, weight, waist and hip circumferences,a,14,数据分析变量,1. IGT and NGT IGT Fasting venous plasma glucose 126 mg/dl 2-hour postload plasma glucose 140 - 200mg/dl NGT

7、 Fasting venous plasma glucose 100mg/dl 2-hour postload plasma glucose 140mg/dl,a,15,数据分析变量 (cont.),2. 杓型与非杓型血压模式 杓型模式 (白天平均收缩压-夜间平均收缩压) /白天平均收缩压10% 非杓型模式 (白天平均收缩压-夜间平均收缩压) /白天平均收缩压10% 3. 连续性变量 ABPM profile SBPs over 24 hours DBPs over 24 hours,a,16,数据管理,Data1: 受试者基础信息 Entered into Epidata software

8、Transformed into Stata format Data2: 24-h ABPM Exported from monitor to Excel file Read into R software Analyzed: R 2.6.1 version with Epicalc (2.6.1.6) package,a,17,数据分析,描述性分析 受试者基线信息 IGT的构成情况 非杓型血压模式的构成情况 对比分析 t-test chi-square test Multiple logistic regression Mixed-effects linear regression,118

9、Volunteers Aged 35 years Without DM and Hypertension history Without sleeping disorder and night duty,OGTT + Clinical BP,DM (n=13) Excluded,Isolated IFG (n=19) Excluded,NGT (n=45),IGT (n=31),IGT (n=31),140/90mmHg (n=10) Excluded,24-h ABPM,Data analysis,NGT randomly removed from 24-h ABPM due to limi

10、ted research duration (n=9),First appointment Sign consent form,Second appointment,NGT (n=36),Figure 1 Flow chart of the study,Figure 2 Blood pressure variations in 24-hours among IGT and NGT groups,Table 3 Effects of impaired glucose tolerance, daytime vs. nighttime on 24-h blood pressure from mixe

11、d- effects linear regression,a,23,Explanation from mixed-effects linear regression model,9.80,2.61,daytime,nighttime,a,24,结果总结,IGT组夜间平均血压的下降与NGT组相比有减少的趋势 当每一个单个SBP 作为结果时, SBP 昼夜的变化，IGT group 比 NGT 组要少 非杓型血压模式发生率IGT组显著高于NGT组 IGT 受试者更有可能发生非杓型血压,a,25,讨论,非杓型血压在2型糖尿病患者中很普遍 (90% vs.35%) (Li C, et al., 1997) 在我们的研究中, 在IGT组中也发现显著增高 (77.4% vs. 52.8%) 因此，提示非杓型血压模式有可能发生于糖尿病前期（糖尿病完全发展之前）,a,26,讨论 (cont.),IGT: 心血管疾病的发病率、死亡率及全死亡率的独立预测因子 可能由于IGT人群具有较高的非杓型血压模式的发生以及减少的昼夜血压的下降水平 (Qiao Q, et al., 2003),a,27,结论,在本试验所研究的正