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目的 探讨不同肥胖指标预测脑卒中风险的效果,以尽早发现高危人群.方法 于2013年11月1日-2014年7月31日,采用多阶段分层随机抽样方法选取调查对象,进行问卷调查和体格测量.应用Logistic回归分析模型分析不同肥胖指标[体重指数(body mass index,BMI)、腰围(waist circumference,WC)、腰围身高比(waist-to-height ratio,WHtR)、身体圆度指数(body roundness index,BRI)、身体脂肪率(body fat rate,BFP)、内脏脂肪指数(visceral fat index,VAI)]与脑卒中的关系,并用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under curve,AUC)分析各指标预测脑卒中的效果.结果 15 172名调查对象平均年龄为(53.00±17.91)岁;其中脑卒中患者226人.与非脑卒中人群相比,脑卒中人群的BMI、WC、WHtR、BRI、BFP、VAI均较高(均有P<0.05).多因素分析显示,各肥胖指标与脑卒中风险均呈正相关.各肥胖指标的AUC从大到小依次为BRI和VAI联合(0.648)、WHtR和VAI联合(0.645)、WHtR(0.631)、BRI(0.630)、WC(0.613)、VAI(0.609)、BFP(0.592)、BMI(0.572),前四个指标的AUC差异均无统计学意义(均有P>0.05).结论 肥胖指标升高可增加脑卒中风险.BRI和VAI联合、WHtR和VAI联合、WHtR、BRI均是预测脑卒中的良好指标,WHt

作者:周伟;丁聪聪;祝玲娟;王涛;鲍慧慧;程晓曙

来源:中华疾病控制杂志 2020 年 24卷 9期

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作者:
周伟;丁聪聪;祝玲娟;王涛;鲍慧慧;程晓曙
来源:
中华疾病控制杂志 2020 年 24卷 9期
标签:
肥胖指标 脑卒中 预测 受试者工作特征曲线
目的 探讨不同肥胖指标预测脑卒中风险的效果,以尽早发现高危人群.方法 于2013年11月1日-2014年7月31日,采用多阶段分层随机抽样方法选取调查对象,进行问卷调查和体格测量.应用Logistic回归分析模型分析不同肥胖指标[体重指数(body mass index,BMI)、腰围(waist circumference,WC)、腰围身高比(waist-to-height ratio,WHtR)、身体圆度指数(body roundness index,BRI)、身体脂肪率(body fat rate,BFP)、内脏脂肪指数(visceral fat index,VAI)]与脑卒中的关系,并用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under curve,AUC)分析各指标预测脑卒中的效果.结果 15 172名调查对象平均年龄为(53.00±17.91)岁;其中脑卒中患者226人.与非脑卒中人群相比,脑卒中人群的BMI、WC、WHtR、BRI、BFP、VAI均较高(均有P<0.05).多因素分析显示,各肥胖指标与脑卒中风险均呈正相关.各肥胖指标的AUC从大到小依次为BRI和VAI联合(0.648)、WHtR和VAI联合(0.645)、WHtR(0.631)、BRI(0.630)、WC(0.613)、VAI(0.609)、BFP(0.592)、BMI(0.572),前四个指标的AUC差异均无统计学意义(均有P>0.05).结论 肥胖指标升高可增加脑卒中风险.BRI和VAI联合、WHtR和VAI联合、WHtR、BRI均是预测脑卒中的良好指标,WHt