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年轻与中年体检人群心脏代谢异常指标共现模式及关联性研究

《BMC Cardiovascular Disorders》:Co-occurrence characteristics of cardiometabolic abnormalities among young and middle-aged adults: a study of 19,341 health examination records with at least one abnormal finding

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年10月01日 来源:BMC Cardiovascular Disorders 3.1

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   摘要心脏代谢性疾病已成为年轻和中年人群面临的重要公共卫生问题,而在健康体检人群中,这些异常指标联合出现的模式尚未通过能够区分共现与各项异常出现频率的方法加以研究。本研究回顾性分析了2025年4月至2026年4月在云南省某三级医院健康管理中心进行体检的19,341名个体的 de

  

摘要

心脏代谢性疾病已成为年轻和中年人群面临的重要公共卫生问题,而在健康体检人群中,这些异常指标联合出现的模式尚未通过能够区分共现与各项异常出现频率的方法加以研究。本研究回顾性分析了2025年4月至2026年4月在云南省某三级医院健康管理中心进行体检的19,341名个体的 demographics 及健康体检数据,其中包括4,446名18–35岁的年轻成年人和14,895名中年成年人。导出的文件中仅包含存在一项或以上异常标记的个体记录,因此实际体检总人数未知,以下所有比例均指至少存在一项异常的记录,且为全部受检者中对应比例的上界。数据从体检系统导出后进行整理和分析,所有估计均在R 4.5.3版本中完成。各对异常之间的关联性来源于拟合于六十三种可观测响应模式的对数线性模型,其中"无异常"单元格被视为不可观测。模型中每个成对估计值与仅在其他四项异常中至少有一项阳性的记录中计算的比值比进行了比较,重叠部分通过Venn包展示。年轻组中有44.04%、中年组中有56.68%存在两项或以上异常。中年组中四项或以上异常记录的比例(7.82%)约为年轻组(2.41%)的三倍。在年轻组中,脂肪肝合并高尿酸血症是最常见的成对共现模式(1,150例,25.87%)。在中年组中,脂肪肝合并糖尿病风险标签的成对计数最高(2,647例,17.77%)。似然比检验在两组中均拒绝了六项异常之间的独立性假设,卡方统计量分别为869.19和3,033.86,自由度均为15。脂肪肝的成对关联性最强。在年轻组中,其与高胆固醇血症、高甘油三酯血症和高尿酸血症的比值比分别为4.50、4.23和3.79。对于脂肪肝与高尿酸血症的关联,粗估计值为0.67,而考虑导出标准后为4.06。两种血脂标签极少在同一记录中共现:年轻组中实际共现7例,期望值124.4例;中年组中实际共现67例,期望值665.3例。二阶模型再现了异常项数的分布,无需更高阶项。

心脏代谢性疾病已成为年轻和中年人群面临的重要公共卫生问题,而在健康体检人群中,这些异常指标联合出现的模式尚未通过能够区分共现与各项异常出现频率的方法加以研究。本研究回顾性分析了2025年4月至2026年4月在云南省某三级医院健康管理中心进行体检的19,341名个体的demographics及健康体检数据,其中包括4,446名18–35岁的年轻成年人和14,895名中年成年人。导出的文件中仅包含存在一项或以上异常标记的个体记录,因此实际体检总人数未知,以下所有比例均指至少存在一项异常的记录,且为全部受检者中对应比例的上界。数据从体检系统导出后进行整理和分析,所有估计均在R 4.5.3版本中完成。各对异常之间的关联性来源于拟合于六十三种可观测响应模式的对数线性模型,其中"无异常"单元格被视为不可观测。模型中每个成对估计值与仅在其他四项异常中至少有一项阳性的记录中计算的比值比进行了比较,重叠部分通过Venn包展示。年轻组中有44.04%、中年组中有56.68%存在两项或以上异常。中年组中四项或以上异常记录的比例(7.82%)约为年轻组(2.41%)的三倍。在年轻组中,脂肪肝合并高尿酸血症是最常见的成对共现模式(1,150例,25.87%)。在中年组中,脂肪肝合并糖尿病风险标签的成对计数最高(2,647例,17.77%)。似然比检验在两组中均拒绝了六项异常之间的独立性假设,卡方统计量分别为869.19和3,033.86,自由度均为15。脂肪肝的成对关联性最强。在年轻组中,其与高胆固醇血症、高甘油三酯血症和高尿酸血症的比值比分别为4.50、4.23和3.79。对于脂肪肝与高尿酸血症的关联,粗估计值为0.67,而考虑导出标准后为4.06。两种血脂标签极少在同一记录中共现:年轻组中实际共现7例,期望值124.4例;中年组中实际共现67例,期望值665.3例。二阶模型再现了异常项数的分布,无需更高阶项。

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