体力活动对脑血管血流动力学积分的影响

黄素文，吴都，陆梅佳

研究证明，有规律的体力活动能够降低心血管疾病相关危险因素的暴露与聚集，降低心血管疾病病死率，提高生命质量[1]。脑血管血流动力学（cerebral vascular hemodynamic index，CVHI）积分是良好的脑卒中风险预警指标，CVHI积分改变是脑卒中发病前后的主要变化特征之一，也是多种心血管疾病危险因素长期、综合作用的结果[2]。CVHI 积分能够较准确地反映脑血管病变及功能异常[3]。但目前关于体力活动对CVHI 积分影响的研究较少，因此本研究探讨体力活动对CVHI 积分的影响，为脑卒中的风险干预提供参考，现报道如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料 收集2017 年1 月至2018 年4 月在杭州市五云山医院参加健康管理的人群2316 例作为研究对象，其中男911 例，女1 405 例；年龄20 ～78岁，平均（49.8±8.9）岁。排除标准：（1）既往有心肌梗死病史、脑卒中等心血管病史者；（2）既往有严重脏器功能不全者；（3）存在重大疾病、有严重的听力或视力障碍，不能自主完成问卷调查或体检者；（4）有明确精神疾患或已经在服抗精神病类药物。本研究经杭州市五云山医院伦理委员会审批通过，患者免除知情同意。

1.2 方法

1.2.1 资料收集 采用自行设计的基线调查表对研究对象进行问卷调查。内容包括：性别、年龄、吸烟史、疾病史、运动习惯。问卷调查和体检指标的收集由调查研究小组完成，调查人员在采集问卷前接受过统一培训并考核合格。

1.2.2 一般资料与实验室指标 一般资料包括身高、体质量和静息血压[收缩压（systolic blood pressure，SBP）、舒张压（diastolic blood pressure，DBP）]，并计算体质量指数（body mass index，BMI）。实验室检测：包括空腹血糖（fasting blood glucose，FBG）、三酰甘油（triglyceride，TG）、总胆固醇（total cholesterol，TC）、低密度脂蛋白胆固醇（low-density lipoprotein cholesterol，LDL-C）、高密度脂蛋白胆固醇（high-density lipoprotein cholesterol，HDL-C）。操作过程由同一组专业检验师完成。

1.2.3 脑血管血流动力学检测 采用麦登公司生产的CBA CV-300 型脑血管血流动力学检测仪。检测项目包括左右侧颈动脉平均血流量，最大、最小及平均流速，外周阻力，特性阻抗，脉搏波波速，动态阻力，临界压，舒张压与临界压的差值，分析检测所得左右两侧血液动力学指标10 对，共计20 项。根据检测结果用统一的积分方法予以评分[4]，理想状态的总分为100 分，依据各检测指标权重，以偏离同性别和同一年龄组正常值的幅度进行扣分，最低分值为0 分，积分＜75 分为异常。

1.2.4 体力活动界定标准 采用国际体力活动量表（IPAQ）[5]进行个体体力活动水平调查，问卷要求研究对象回忆近7 d 内参与的职业、家务、交通、休闲四种类型体力活动。依据2010 年美国心脏协会（AHA）[6]提出的理想心血管概念，判定标准为：（1）将每周≥3d参与重体力活动且1 周体力活动总量≥1500 METmin/w，或者虽无重体力活动但1 周体力活动总量≥3000 MET-min/w，判定为体力活动理想；（2）每周≥3 d 参与重体力活动且1 周体力活动总量＜1 500 MET-min/w，或者虽无重体力活动但1 周体力活动总量≥600 MET-min/w ～＜3 000 MET-min/w，判定为体力活动一般；（3）无重体力活动且1 周体力活动总量＜600 MET-min/w，判定为体力活动差。

1.3 质量控制 由经过统一培训且考核合格的调查人员采用标准调查问卷收集资料。设立质控员，现场审核调查问卷，对漏项及逻辑错误立即反馈并修正，进行质量控制，保证资料的真实性及可信性。

1.4 统计方法 采用SPSS 17.0 统计学软件进行数据分析。正态分布的计量资料以均数±标准差表示，多组间比较采用单因素方差分析；偏态分布的计量资料采用M（Q25，Q75）表示，组间比较采用K-W 秩和检验；计数资料采用2检验；采用协方差分析及Logistic回归分析方法调整可能的混杂因素后，探讨不同体力活动组对CVHI 积分的影响。P ＜0.05 表示差异有统计学意义。

2 结果

2.1 不同体力活动组一般资料比较 本次研究共纳入2 316 例，根据体力活动界定标准分为体力活动理想组267 例，体力活动一般组1 150 例，体力活动差组899 例。体力活动理想组的CVHI 积分均高于其他两组，CVHI 异常率均低于其他两组，差异均有统计学意义（均P ＜0.05）。不同体力活动组糖尿病患病比例差异有统计学意义（P ＜0.05），见表1。

表1 不同体力活动组一般资料比较

2.2 不同体力活动组CVHI水平差异的协方差分析协方差分析显示，校正年龄、性别、吸烟、高血压病史、糖尿病病史、收缩压等混杂因素后，随着体力活动量的增加，CVHI 积分呈升高趋势（F=8.517，P ＜0.05），见表2。对CVHI 积分进一步行组间差异比较，结果提示，与体力活动差组相比，体力活动理想组CVHI 积分升高5.402 分（P ＜0.05），体力活动一般组CVHI 积分升高2.562 分（P ＜0.05），见表3。

表2 不同体力活动组CVHI 水平差异的协方差分析

表3 不同体力活动组CVHI 水平差异

2.3 不同体力活动对CVHI 积分异常影响的Logistic 回归分析 以CVHI 异常为因变量，校正年龄、性别、吸烟、高血压病史、糖尿病病史、收缩压等混杂因素后，结果显示与体力活动差组相比，体力活动一般组与体力活动理想组发生CVHI 异常的风险降低（OR体育锻炼一般组=0.548，95%CI：0.414～0.725；OR体育锻炼理想组=0.337，95%CI：0.199 ～0.569，P ＜0.05），见表4。

表4 不同体力活动对CVHI 积分异常影响的Logistic 回归分析

3 讨论

脑卒中已成为目前中国成年人死亡和残疾的首位病因[7]。全球疾病负担研究（GBD）最新数据显示，2019 年中国脑卒中年龄标化发病率为201/10 万，相较1990 年下降9.3%，但脑卒中年龄标化患病率为1469/10 万，较1990 年增加13.2%[8]。重视可干预危险因素并实施一级预防策略是降低脑卒中发病率的根本措施[9]。研究证实，体力活动是脑卒中一级预防的重要组成部分，较高水平的体力活动可显著降低脑卒中的发病风险[10]。但随着现代生活方式的改变，体力活动不足日趋严重，体力活动对脑卒中的一级预防作用并未完全凸显。本次研究提示符合体力活动理想状态者267 例（11.5%），该比例高于郑延松等[11]对37 664名健康体检人群调查显示的体力活动达标率（5.9%），但明显低于苏锡常地区（45.6%）[12]。这可能与研究人群、体力活动衡量标准不同有关，但也提示体力活动普遍不足，需要进一步加强对体力活动的应用与推广。

本研究校正混杂因素后，协方差分析显示随着体力活动量的增加，CVHI 积分呈升高趋势（F=8.517，P ＜0.05）；组间差异比较结果显示与体力活动差组相比，体力活动理想组与一般组的CVHI积分分别升高了5.402 分和2.562 分（均P ＜0.05）；Logistic 回归分析显示：与体力活动差组相比，体力活动一般组与体力活动理想组发生CVHI 积分异常的风险降低（OR体力活动一般组=0.548，OR体力活动理想组=0.337，均P＜0.05）。这提示达到理想体力活动量可能降低CVHI积分异常率、减少脑卒中发生风险。一项对中国10个地区48 万30 ～79 岁人群进行7.5 年随访的前瞻性队列研究显示，每日体力活动总量每增加4 个代谢当量（相当于快走1 h），缺血性卒中和出血性卒中风险分别下降5%和6%[10]；曹岩鹏[13]的研究发现体力活动水平越高，个体心血管疾病患病风险越低，研究对象体力活动水平每提高1 MET-min/w，男性心血管疾病患病风险下降0.008%，女性心血管疾病患病风险下降0.007%；Gulsvik 等[14]证明了高水平体力活动个体比低水平体力活动个体拥有更低的全因死亡率及脑卒中概率，提示体力活动与主要心脑血管病风险呈负相关。这是因为规律运动可通过反复血流动力学刺激影响血管功能和结构，延缓动脉粥样硬化进程；增加脑血流灌注量，改善血管内皮功能[15]；体力活动还可通过降低血压、改善肥胖、提高胰岛素敏感性和升高高密度脂蛋白胆固醇水平等作用，降低脑卒中风险[16]。本研究在分析过程中采用协方差分析和Logistic 回归分析，在校正年龄、性别等混在因素后，结果仍显示体力活动水平与CVHI积分具有相关性。

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