受教育程度与肥胖交互作用对高血压患病的影响

胡文斌，张 婷，秦 威，史建国，邱和泉，仝 岚，金亦徐，周 杰，罗晓明

215300江苏省昆山市疾病预防控制中心



·调查研究·

受教育程度与肥胖交互作用对高血压患病的影响

胡文斌，张 婷，秦 威，史建国，邱和泉，仝 岚，金亦徐，周 杰，罗晓明

215300江苏省昆山市疾病预防控制中心

【摘要】目的探究体质指数(BMI)和腰围身高比(WHtR)与受教育程度交互作用对高血压患病的影响。方法采用概率比例抽样(PPS)法，于2012年5—8月对江苏省昆山市≥18周岁户籍居民进行问卷调查、体格检查与血压测量。样本数据通过复杂加权后进行统计分析，使用多因素Logistic回归探究高血压与诸因素的关联强度及交互作用。结果通过复杂加权后高血压患病率为17.2%〔95%CI(16.8%，17.6%)〕，其中男性患病率为17.2%〔95%CI(16.6%，17.7%)〕，女性患病率为17.3%〔95%CI(16.7%，17.8%)〕。调整年龄、性别、吸烟与饮酒状态及体力活动情况之后，在不同的受教育程度分层中，随着BMI水平的增加其与高血压患病关联强度均呈现上升趋势(趋势检验，P<0.001,R2=0.977)；WHtR>0.5与高血压患病关联强度亦有统计学意义(趋势检验，P<0.05，R2=0.966)。受教育程度与BMI交互作用(乘积项，β=0.153，S(β)=0.015，χ2=106.70，P<0.001)、受教育程度与WHtR交互作用(乘积项，β=0.691，S(β)=0.039，χ2=310.98，P<0.001)与高血压患病之间的关联均有统计学意义。结论BMI、WHtR与高血压患病关联，另外，受教育程度较低与肥胖同时存在时与高血压患病呈现相乘交互作用。

【关键词】高血压；教育程度；腰围身高比；人体质量指数；交互作用

胡文斌，张婷，秦威，等.受教育程度与肥胖交互作用对高血压患病的影响[J].中国全科医学，2016，19(11)：1329-1332.[www.chinagp.net]

Hu WB,Zhang T,Qin W,et al.Interaction between educational attainment and obesity for the prevalence of hypertension[J].Chinese General Practice，2016，19(11)：1329-1332.

近年来高血压患病率在部分地区呈现逐年上升趋势[1]。2010年中国成年人高血压患病率为33.5%[2]；从地区分布看，东部地区高血压患病率为36.2%，远高于中西部[2]。高血压患病率上升会促使心脑血管事件的高发，尤其是脑血管疾病，为家庭与社会造成了沉重负担[3]；高血压造成的疾病负担影响非常严重[4]。目前高血压患病的影响因素中，体质指数(BMI)与腰围身高比(WHtR)是不能回避的因素[5-6]；同样社会经济地位、受教育程度也对高血压患病起到重要作用[7-8]，但是两者的交互作用对高血压患病影响的研究较少。本研究基于昆山市2012年慢性病基线调查，评估高血压患病情况及BMI和WHtR与受教育程度交互作用，为高血压的健康教育及社区综合防治提供依据。

1对象与方法

1.1调查对象2012年5—8月，在昆山市开展覆盖所有镇区的慢性病基线调查，调查对象以≥18周岁的户籍人群为总体。采用概率比例抽样(PPS)方法，第一阶段在昆山市按照11个镇区的人口规模，全部抽中11个镇区；第二阶段以简单随机的方法在每个镇区抽取若干个行政村(或居委会)；第三阶段以简单随机的方法在抽中的行政村(或居委会)中随机抽取2个居民小组进行调查，未分小组的居委会按照居民楼排序，随机抽取3幢楼，对所有住户进行调查。对于失访者采取一次同源置换，置换率控制在15.0%以内。实际有效调查居民38 520例，排除其他缺失(异常)值后纳入分析的居民共38 425例。

1.2调查方法与内容采用集中调查与入户调查相结合的方法进行调查。在调查对象签署知情同意书后，由经过培训合格的医师对入选居民进行面对面的问卷调查与身体测量，按照“昆山市2012年慢性病基线调查问卷”的项目，调查包括：(1)人口学资料；(2)患病信息；(3)健康状况与就医情况；(4)慢性病相关的知识、行为与生活方式；(5)高血压、血脂异常情况及血糖相关知识知晓情况；(6)社区卫生和健康教育需求；(7)医学检查。第1批调查结束后，各镇区再入户补调查。血压测量统一使用同一厂家生产的汞柱式血压计。

1.3相关定义吸烟指每天吸烟至少1支，持续1年以上；饮酒指距离调查最近时间内每周至少饮酒1次。血压测量规范严格依照《中国高血压防治指南2010》[9]。高血压诊断标准：既往有高血压病史且目前使用降压药物者，或未使用降压药物情况下，非同日3次测量收缩压≥140 mm Hg(1 mm Hg=0.133 kPa)和/或舒张压≥90 mm Hg(对第1次测量血压升高者，择日进行2次随访，非同日3次测量血压均高于参考值者定义为高血压患者)。

1.4质量控制对所有调查人员进行岗前培训，通过考核后方可上岗。在调查现场质控员对调查资料进行逐项核实，发现问题及时纠正，结束调查后进行二次复核。每天调查前对汞柱式血压计进行对比校正。数据录入前，质控组对问卷进行逐项核查，对无法修复或多项缺失的数据进行删除。

1.5统计学方法采用EpiData 3.02软件对数据进行平行双录入。采用SAS 9.3软件进行统计学分析。以昆山市公安局提供的2011年年初与年末户籍人口资料，递推得出2012年昆山市≥18周岁人口的平均数并以此为总体，以年龄(18～19岁为第1组段，中间年龄段按5岁组划分组，≥85岁为最后组段，共15个组段)、性别为重要辅助变量。依据监测方案计算抽样权重(Ws)，并按照重要辅助变量(年龄与性别)计算事后分层权重(Wps)，总权重Wfinal=Ws×Wps。

高血压在不同年龄组之间分布采用95%置信区间(95%CL)表示；不同人群高血压患病率及其95%可信区间(95%CI)估计，标准差计算采用Taylor序列法；不同人群间高血压患病率比较采用基于复杂加权的Rao-Scott χ2检验。采用Proc Survey Logistic回归分析人口学特征和行为生活方式因素与高血压患病之间的关联。为进一步评估肥胖指标(BMI和WHtR)与受教育程度的交互作用，将BMI(4水平)和受教育程度(2水平)产生的7个哑变量重新拟合Logistic回归模型，进行相乘模型交互作用检验，同时调整相应混杂变量。相加交互作用分析中，拟合3个哑变量进行肥胖指标(BMI和WHtR)与受教育程度相加交互作用分析[10]。采取双侧检验，以P<0.05为差异有统计学意义。

2结果

2.1一般特征38 425例居民中男性占47.9%(18 421/38 425)。通过复杂加权后高血压患病率为17.2%〔95%CI(16.8%，17.6%)〕。不同受教育程度、BMI、WHtR、日常工作体力活动分级及有无吸烟、饮酒的居民复杂加权后高血压患病率比较，差异均有统计学意义(P<0.001)；而男女居民复杂加权后高血压患病率比较，差异无统计学意义(P=0.881，见表1)。不同年龄人群高血压患病率间差异有统计学意义(χ2=6 513.05，P<0.001，见图1)；高血压组平均年龄(95%CL)为62.0岁(61.7，62.3岁)，正常组为42.4岁(42.2，42.6岁)。

图1　江苏省昆山市2012年居民高血压年龄别患病率

Figure 1Prevalence of hypertension among adults of different age ranges in Kunshan of Jiangsu Province in 2012

2.2高血压患病的影响因素Logistic回归分析在调整混杂因素之后，BMI、WHtR与高血压患病之间关联有统计学意义(P<0.001)；未发现受教育程度与高血压患病的关联有统计学意义〔调整后的OR(aOR)=1.04，95%CI(0.96，1.13)，P=0.318〕。而受教育程度与BMI、受教育程度与WHtR相乘项与高血压患病的关联有统计学意义(P<0.001，见表2)。

2.3BMI和WHtR与受教育程度对高血压患病的交互作用为进一步探究BMI和受教育程度与高血压患病之间的交互作用，首先进行了相加交互作用分析，未发现两者呈现相加交互作用〔交互作用超额度相对危险度(RERI)=0.003，95%CI(-0.196，0.201)；归因交互效应百分比(AP)=0.003，95%CI(-0.195，0.201)；交互作用指数(S)=0.893，95%CI(0.763，1.046)〕。在考虑相应混杂因素之后，BMI和受教育程度相乘交互作用与高血压患病的关联有统计学意义(β=0.153，Sβ=0.015，χ2=106.70，P<0.001，见表2)。在不同的受教育程度居民中，均发现随着BMI水平上升其与高血压患病的关联强度明显上升(趋势检验，P<0.001，R2=0.977，见表3)。使用同样的方法，也未发现WHtR和受教育程度呈现相加交互作用〔RERI=-0.232，95%CI(-0.499，0.036)；AP=-0.096，95%CI(-0.210，0.018)；S=0.860，95%CI(0.725，1.020)〕。在考虑相应混杂因素之后，WHtR和受教育程度相乘交互作用与高血压患病的关联有统计学意义(β=0.691，Sβ=0.039，χ2=310.98，P<0.001，见表2)。在不同的受教育程度居民中，WHtR>0.5与高血压患病呈现正关联(趋势检验，P<0.05，R2=0.966，见表4)。

表1不同特征人群高血压患病率

Table 1Prevalence of hypertension among populations with different demographic characteristics

特征变量人数(例)患高血压人数(例)患病率(%)加权后患病率及其95%CI(%)Rao-Scottχ2值P值性别0.020.881 男18421398621.617.2(16.6,17.7) 女20004425321.317.3(16.7,17.8)受教育程度3714.92<0.001 本科及以上26201144.43.5(2.8,4.2) 大专34301524.43.7(3.1,4.3) 高中/中专567258210.38.5(7.8,9.3) 初中11317190516.815.3(14.6,16.0) 小学及以下15386548635.733.4(33.4,35.0)BMI(kg/m2)1312.07<0.001 <18.5221134415.611.4(10.1,12.7) 18.5～24514418617.113.2(12.8,13.6) 24.0～10066297429.525.3(24.4,26.2) 28.0～163473545.040.4(37.8,43.0)WHtR1858.93<0.001 ≤0.527891439215.812.4(12.1,12.8) >0.510534384736.532.1(31.1,33.0)吸烟97.56<0.001 是9657231824.020.7(19.9,21.6) 否28768592120.616.2(15.7,16.6)饮酒13.57<0.001 是8327187422.518.6(17.8,19.5) 否30098636521.116.9(16.4,17.3)日常工作体力活动分级105.69<0.001 不太活动7401196426.521.3(20.3,22.2) 轻度活动23309483420.716.4(16.0,16.9) 中度活动7202134418.715.7(14.8,16.5) 重度活动5139718.916.8(13.4,20.1)

注：BMI=体质指数，WHtR=腰围身高比

表2BMI、WHtR及受教育程度对高血压患病交互作用Logistic回归分析

Table 2Logistic regression analysis of the interaction between BMI,WHtR and education attainment for the prevalence of hypertension

特征变量OR(95%CI)βSβχ2值P值aOR(95%CI)受教育程度a2.29(2.20,2.37)0.0400.0401.000.3181.04(0.96,1.13)BMIb2.02(1.94,2.11)0.7550.025939.10<0.0012.13(2.03,2.23)WHtRb3.32(3.14,3.52)0.8640.032712.05<0.0012.37(2.23,2.53)受教育程度*BMIc-0.1530.015106.70<0.001-受教育程度*WHtRc-0.6910.039310.98<0.001-

注：a调整因素：年龄、性别、吸烟与饮酒状态、体力活动情况及BMI；b调整因素：年龄、性别、受教育程度、吸烟与饮酒状态、体力活动情况；c调整因素：年龄、性别、吸烟与饮酒状态、体力活动情况；aOR=调整后的OR；-为无此项数据

表3BMI和受教育程度交互作用与高血压患病关联性分析

Table 3Interaction between BMI and educational attainment for the prevalence of hypertension

受教育程度BMI(kg/m2)人数(例)患高血压人数(例)患病率(%)OR(95%CI)aOR(95%CI)a初中以上<18.51247604.81.00(Ref.)1.00(Ref.)18.5～1517812458.21.71(1.27,2.30)1.41(1.00,2.00)24.0～5746115220.05.04(3.74,6.79)3.35(2.37,4.74)28.0～86829634.110.49(7.56,14.56)7.56(5.19,11.01)初中及以下<18.596428429.510.06(7.26,13.95)0.79(0.53,1.16)18.5～9336294131.510.34(7.71,13.88)1.61(1.14,2.28)24.0～4320182242.216.07(11.93,21.64)3.26(2.31,4.62)28.0～76643957.331.79(22.88,44.16)6.39(4.35,9.40)

注：a调整因素：年龄、性别、吸烟与饮酒状态、体力活动情况；R2=0.977；相乘交互作用检验：受教育程度与BMI乘积项(同时调整年龄、性别、吸烟与饮酒状态、体力活动情况)：β=0.153，Sβ=0.015，χ2=106.70，P<0.001

表4WHtR和受教育程度交互作用与高血压患病关联性分析

Table 4Interaction between WHtR and educational attainment for the prevalence of hypertension

受教育程度WHtR人数(例)患高血压人数(例)患病率(%)OR(95%CI)aOR(95%CI)a初中以上≤0.51805615068.31.00(ref.)1.00(ref.)>0.54983124725.03.71(3.39,4.06)2.56(2.33,2.82)初中及以下≤0.59835288629.35.28(4.90,5.69)1.09(0.99,1.20)>0.55551260046.811.28(10.39,12.24)2.42(2.19,2.68)

注：a调整因素：年龄、性别、吸烟与饮酒状态、体力活动情况；R2=0.966；相乘交互作用检验：受教育程度与WHtR乘积项(同时调整年龄、性别、吸烟与饮酒状态、体力活动情况)：β=0.691，Sβ=0.039，χ2=310.98，P<0.001

3讨论

BMI和WHtR与高血压患病之间的关联已经被大量研究所证实[5]。但受教育程度与高血压患病之间的关联国内外研究缺乏一致性[7-8,11]。本研究显示，受教育程度较低和肥胖相关指标(BMI、WHtR)与高血压患病存在统计学关联；较高的BMI、WHtR>0.5和受教育程度低对高血压患病存在交互作用。

李镒冲等[2]研究显示，2010年中国成年人高血压患病率为33.5%，男性高血压患病率高于女性；胡静等[12]对2013年宜兴市居民慢性病患病现况的调查结果显示，宜兴市居民高血压粗患病率为22.3%，本研究结果提示2012年昆山市高血压患病率低于中国成年人高血压患病率。考虑可能与以下因素有关：(1)本次调查依托于社区卫生服务机构，严格执行“非同日3次血压测量”，与以往的流行病学调查的患病率有很大区别；目前流行病学调查中很难做到“非同日3次血压测量”，大多数的调查是在间隔数分钟之后的3次测量，与实际的高血压患病率相比可能会高估[2]；另外，研究显示流行病学调查的患病率要明显高于实际患病率[13]。(2)不同流行病学调查，血压可能受到气温或季节的影响。(3)该结果可能真实反映了昆山地区实际高血压患病率。

就受教育程度而言，受教育程度较低与高血压患病的关联强度无统计学意义，与蔡秋茂等[14]研究结果一致。较低的社会经济地位与收缩压、舒张压水平较高存在统计学关联[15]；而受教育程度亦与高血压患病呈正关联[8]。近20年来我国成年人肥胖发病率呈现上升趋势，且正常BMI人群中心性肥胖亦呈现上升趋势[16]。研究显示超重、肥胖与高血压显著关联，同时WHtR对高血压的预测效果较单独使用BMI或腰围为好[17]。对江苏省多代谢异常和代谢综合征综合防治研究队列人群的随访结果显示，控制腰围和BMI均可降低高血压发病风险，与控制BMI相比，控制腰围降低高血压发病风险的效果更好[5]。因此，本研究对受教育程度和肥胖指标(BMI和WHtR)进行了交互作用分析，发现受教育程度与BMI、WHtR之间存在相乘交互作用。

本研究结果显示，高BMI和高WHtR与受教育程度之间存在相乘交互作用，受教育程度较低及肥胖人群高血压患病率较高。在社区高血压综合防治过程中应更加关注那些受教育程度较低且肥胖的人群。

作者贡献：胡文斌设计构思了本研究，并进行了统计学分析与初稿撰写；张婷、秦威和史建国对本次调查的实施与质量控制做出了重要贡献；邱和泉、仝岚、金亦徐、周杰及昆山市11镇区的社区卫生服务机构参与了此次调查；罗晓明统筹负责此工作，并且对文章做了最后的审阅与定稿。

本文无利益冲突。

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(本文编辑：王俊懿)

Interaction Between Educational Attainment and Obesity for the Prevalence of Hypertension

HUWen-bin,ZHANGTing,QINWei,etal.

KunshanCenterforDiseaseControlandPrevention,Kunshan215300,China

【Abstract】ObjectiveTo investigate the interaction between BMI,waist to height ratio (WHtR) and educational attainment for the prevalence of hypertension.MethodsUsing probability proportionate sampling (PPS) method,we conducted questionnaire survey,physical examination and blood pressure measurement on residents aged ≥18 with household registration in Kunshan of Jiangsu Province from May to August in 2012.Statistic analysis was conducted on the collected data after complex weighting.Multivariate Logistic regression analysis was conducted to investigate the strength of correlation between hypertension and each factor and the interaction effect.ResultsAfter complex weighting,the prevalence of hypertension was 17.2%〔95%CI(16.8%，17.6%)〕,with 17.2%〔95%CI(16.6%，17.7%)〕 for males and 17.3%〔95%CI(16.7%，17.8%)〕 for females.After the adjustment of age,gender,smoking,alcohol consumption and physical activity,at different education attainment level,the increase of BMI level saw increase in the strength of its correlation with the prevalence of hypertension (trend test，P<0.001，R2=0.977);the strength of correlation between WHtR>0.5 and the prevalence of hypertension was significant(trend test，P<0.05，R2=0.966).The interaction between educational attainment and BMI (product term，β=0.153，S(β)=0.015，χ2=106.70，P<0.001) and the interaction between educational attainment and WHtR (product term，β=0.691，S(β)=0.039，χ2=310.98，P<0.001) for the prevalence of hypertension were statistically significant.ConclusionBMI,WHtR have correlation with the prevalence of hypertension.Besides,multiplicative interaction exists between low educational attainment and obesity for the prevalence of hypertension.

【Key words】Hypertension;Education;Waist to height ratio;Body mass index;Interaction

(收稿日期：2015-10-26；修回日期：2016-02-12)

【中图分类号】R 544.1

【文献标识码】A

doi：10.3969/j.issn.1007-9572.2016.11.021

通信作者：罗晓明，215300江苏省昆山市疾病预防控制中心；

E-mail:531993732@qq.com