高血压患者脉像仪参数与肱动脉踝动脉脉搏波波速相关性研究.doc

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1、高血压患者脉像仪参数与肱动脉踝动脉脉搏波波速相关性研究　　摘要：目的探讨反映动脉硬化程度的脉象参数意义，建立基于脉象参数推导演绎反映动脉硬化程度的数学公式。方法收集80例高血压病患者的临床指标，检查右肱动脉踝动脉脉搏波速度，比较同期脉象参数。结果RBAPWV与t、t5、h3、h4、h3/h1呈正相关，RBAPWV与h5呈负相关；应用多元逐步回归分析筛查出高密度脂蛋白、三酰甘油、胆固醇、年龄为RBAPWV的独立影响因素。并建立以RBAPWV为因变量的多重线性回归方程。结论RBAPWV与脉象参数有相关性，脉象仪在评价动脉弹性功能上有一定的应用价值。　　关键词：原发性高血压

2、；脉搏波传播速度；脉象参数　　中图分类号：R544R255文献标识码：A　　原发性高血压是以血压升高为主要临床表现，由很多因素引起的处于持续进展状态的心血管综合征，在这些因素的协同作用下，可引起心脏和血管功能的变化[1，2]，在早期可以发现动脉血管成分和功能的改变[3，4]。脉搏波传导速度心脏每搏输出血液产生冲击波，冲击主动脉壁产生脉搏压力波，然后以一定的速度向外周血管传导，其在动脉内的传导速度，可反应血管的弹性。脉象仪已经是较为成熟的一种客观反映脉像信息的装置[5]，PWV能反映动脉粥样硬化程度早期标志，测定肱动脉踝动脉脉搏波波速，分析他与脉象仪参数的关联性，探索能

3、客观反映动脉硬化及弹性程度的脉象仪数据，研究脉象仪数据在评估动脉粥样硬化程度的意义。　　1资料与方法　　1.1临床资料　　1.1.1研究对象收集我院原发性高血压患者80例，男性37例，女性43例。纳入标准：符合2010年《中国高血压防治指南》[6]中高血压病诊断标准，排除继发性高血压、重大精神神经类疾患，全身其他器官及系统性重大疾病等的患者。　　1.1.2采集临床项目收集性别、年龄、收缩压、舒张压、脉压、体重指数、谷丙转氨酶、谷草转氨酶、三酰甘油、胆固醇、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白、空腹血糖、乳酸脱氢酶、α羟丁酸脱氢酶、肌酸激酶、肌酸激酶同工酶、尿素氮、血肌酐、血尿酸

4、等临床资料。　　1.2研究方法　　1.2.1右肱动脉踝动脉脉搏波速度检测被检测者休息15min后，安静坐立，运用标准袖带水银柱式血压计测量右上臂血压，分别取柯氏音第1音和第5音作为收缩压和舒张压的血压读数，30s后再测量，分别测3次取均值。采用全自动动脉硬化测定仪，让患者平卧，平静休息15min，同时用高精度的双层袖带测量四肢血压，运用自动波形分析仪将肱动脉和胫前动脉的波形采集记录下来。患者两只手腕上用电极夹住，进行心电监护，估量心律不齐的状况。将听诊器放置在胸骨左缘第四肋间，检测第一心音和第二心音。同时测量不同地方的两个压力波形，以确定肱动脉和胫前动脉波形的上升段起

5、始点之间的时间间隔。根据传导时间和传导距离得出RBAPWV。　　1.2.2脉象参数采集受检者检查前应静坐或平卧休息10min以上，取仰卧位或坐位，直腕仰掌，腕后垫一脉诊。捻转传感器的垂直加压螺旋，使探头逐渐触压取脉部位。逐渐加压过程中观察脉图波形变化。如果波形规则，且随压力增加有相应变化，说明定位基本准确。在逐渐加压过程中确定最佳取脉压力的大致压力范围，随后，调节加压螺旋，使取脉压力退回到零位。开始加压，并根据最佳取脉压力值，连续记录50g～225g的取5～7个压力段的波形，组成系列脉图，每个压力段的段差一般为25g左右。记录完毕后，拆下换能器，关闭电源。注意观察探头

6、压痕是否覆盖在关部中心，读取结果屏上数据；若压痕偏移寸口关部，应重新描记。可以根据下图获取脉象参数：t、t1、t2、t3、t4、t5、h1、h2、h3、h4、h5、h3/h1、h4/h1、h5/h1、t5/t4、w1、w2、w1/t、w2/t、As、Ad、A。　　1.3统计学处理正态性检验方法用单样本KS检验法，调整影响因素两变量间用多元相关分析，多因素用二分类Logistic回归分析，各个因素之间相关性用Pearson相关及偏相关分析，选择影响因子及设立回归方程，均采用多重线性回归分析。所有结果使用SPSS16.0统计软件进行统计分析。P<0.05为差异有统计学意义

7、。　　2结果　　2.1临床资料　　2.2简单相关分析对RBAPWV和脉象参数之间行Pearson简单相关分析。RBAPWV与t、t5、h3、h4、h3/h1呈正相关，相关系数分别为0.356、0.426、0.281、0.293、0.311，RBAPWV与h5呈负相关，r=-0.423。初步可以看出RBAPWV与脉象参数有相关性。详见表2。　　2.3偏相关分析调整性别、年龄、BMI等因素对RBAPWV与脉象参数相关性的影响，行偏相关分析得出RBAPWV与t5、h3、h4呈正相关；与h5、h5/h1呈负相关。详见表3。　　2.4多重线性回归分析　　2.4