AmJHypertens血中性粒

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《AmJHypertens》血中性粒细胞与淋巴细胞比率对高血压的预测作用高血压是一项全球性的公共卫生问题，通常会导致进一步的并发症和对目标器官（如心脏、肾脏和大脑）的严重损害。在世界范围内，估计每3名25岁及以上的成年人中就有1人患高血压，据证实，中国约有2.66亿高血压患者，每年增加多万例。尽管有广泛的研究，大多数高血压病例的确切病因仍不清楚；然而，高血压和许多其他慢性疾病一样，以炎症为特征。低度炎症在高血压中起着重要的病理生理作用，因为它促进了原发性高血压的发展和靶器官的损害。炎症参与了导致高血压（BP）发展的许多过程；例如，一些研究表明高血压与白细胞（WBC）、C反应蛋白和白细胞介素6水平升高之间存在正相关。中性粒细胞与淋巴细胞比率（NLR）是全身炎症状态的可靠生物标志物。血液NLR是慢性低度炎症的一个简单标记物，可通过不同的白细胞计数进行获得。此外，NLR是心脏和非心脏疾病的新兴标记物，最近的研究表明，NLR对稳定的冠状动脉疾病、急性冠脉综合征、心力衰竭以及接受经皮冠状动脉介入治疗和冠状动脉旁路移植术的患者具有预后价值。由于高血压可显著增加这些疾病的风险，人们假设NLR是高血压发病率的一个有用的预测因子；然而，迄今为止，只有少数横断面研究表明NLR与高血压呈正相关。考虑到这一点，我们设计了一项为期6年的随访队列研究来研究NLR与高血压发病率的关系。方法这项队列研究是在天津进行的，天津是一个大约有万人口的城市，位于华北平原的东北部。天津市慢性低度全身炎症与健康队列研究是一项大型前瞻性动态研究，主要研究慢性低度全身炎症与天津市成年人群健康状况的关系。研究对象是医院健康管理中心（天津市规模最大、综合性最强的体检中心）进行年度常规体检的个人。随访期间每年一次的年度健康检查中提供NLR和其他血液指标、血压测量值和人体测量参数（身高和体重）。所有参与者提供书面知情同意书。在这项分析中，我们选择了年至年参与天津市慢性低度全身炎症与健康队列研究的个体。在此期间，共有名受试者接受了至少一次健康检查，同意参加，并为数据分析提供了知情同意书。对于每个受试者，随访期间的第一次检查数据被用作他们的基线信息。我们排除了未进行白细胞计数（n=）或（在基线检查时）或发展（随访期间）炎症性疾病的参与者，如胃炎、慢性胆囊炎、肾炎、鼻炎、咽炎、支气管炎、心肌炎、类风湿性关节炎、痛风、免疫系统紊乱和其他（n=）、心血管疾病的参与者（CVD；n=）或癌症（n=），或是否在基线检查时患有高血压（n=）。共有名在随访期间没有接受健康检查的参与者也被排除在外。排除这些因素后，最终队列研究人群包括名参与者（图1；随访率：77.9%；平均值±标准差年龄：35.4±11.1岁；男性：47.3%）。我们比较了人的基线数据和名随访者的基线数据。与参与本研究的受试者相比，退出研究的受试者年龄、体重指数（BMI）、腰围、甘油三酯和舒张压显著升高，总胆固醇（TC）、低密度脂蛋白胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇和收缩压较低。此外，更多的受试者是男性，或患有高脂血症或糖尿病，吸烟者，饮酒者或有心血管疾病、高血压和糖尿病家族史。另外，两组间无显著性差异。本研究采用的方案经天津医科大学机构审查委员会批准，符合STROBE队列研究指南。图1：天津市慢性低度全身炎症与健康（TCLSIHealth）队列研究，-，研究人群的选择禁食12小时后，用创伤性静脉穿刺从头静脉提取血样，并立即与EDTA混合。全白细胞计数，包括中性粒细胞和淋巴细胞计数，用自动血液分析仪测量，用×细胞/mm3表示，并计算NLR值。为了研究基线NLR水平与高血压发病率的关系，我们根据NLR水平将受试者分为5类（五分位数）：1级（0.24–1.19）、2级（1.19–1.45）、3级（1.45–1.72）、4级（1.72–2.12）和5级（2.12–16.3）。基线白细胞与基线中性粒细胞、淋巴细胞和NRL的相关性分别为0.90、0.60和0.37（P值均0.）。NLR与中性粒细胞的相关性极高（r=0.69，P0.）。此外，52%的受试者在随访期间NLR值增加。NLR五分位数中NLR值增加的参与者比例分别为74.1、63.2、52.5、42.3和25.6。由一位经验丰富的医生使用AndonKD-血压监测仪至少测量两次血压，并在坐姿休息5分钟后，将一个大小合适的袖带套在坐着的受试者的左臂心脏水平位置。取这2次测量的平均值作为血压值。高血压被定义为平均收缩压≥毫米汞柱或平均舒张压≥90毫米汞柱或使用抗高血压药物。当受试者在随访检查中新诊断出高血压，并由医生确认诊断时，定义高血压事件病例。继发性高血压的受试者被排除在事件病例之外。在大多数情况下，新的高血压事件在不同的检查周期中至少被诊断出两次；我们将高血压的发病日期作为第一次发现高血压的检查日期和上一次检查日期之间的中点。所有受试者从基线检查到高血压发病日期，或者，对于没有高血压的参与者，从年最后一次检查日期开始跟踪。人体测量参数（身高和体重）采用标准方案进行记录，并在不穿鞋子或外套的情况下进行测量。BMI的计算方法是体重除以身高的平方（kg/m2）。还评估了社会人口变量，包括性别和年龄。从问卷调查中对相关问题的“是”或“否”的回答中，记录了详细的个人和家庭病史、目前的药物治疗情况以及吸烟和饮酒状况的信息。用于分析空腹血糖和血脂的血样收集在硅化真空塑料管中。空腹血糖用葡萄糖氧化酶法测定，总胆固醇和甘油三酯用酶法测定，低密度脂蛋白胆固醇用聚乙烯醇硫酸沉淀法测定，高密度脂蛋白胆固醇采用化学沉淀法，在Cobas分析仪（德国曼海姆罗氏）上使用合适的试剂盒进行测定。数据分析使用统计分析系统版本9.3forWindows（SASInstitute，Cary，NC）进行。描述性数据以调整后连续变量的平均值（95%置信区间，CI）和分类变量的年龄百分比表示。对于所有的连续变量，由于它们是非正态分布，在分析之前对它们进行对数变换以获得基本正态分布，并给出几何平均值（95%CI）。应用Hosmer-Lemeshow拟合优度统计对多元logistic回归分析的模型拟合度进行评价。所有模型均无显著性差异（P≥0.25）。采用Cox比例风险模型评价NLR对高血压发病风险的独立影响。采用以年龄为时间尺度的Cox比例风险回归模型检验NLR分类与高血压发病率的关系。通过检查NLR类别与随访时间对数之间的相互作用项来检验比例危险的假设。此外，由于NLR和协变量如BMI和TC水平随时间变化，我们还进行了时变Cox回归模型。所有测试均为2尾，P0.05被定义为具有统计学意义。结果在年至年的6年随访期间，人患上高血压。随访时间中位数（四分位间距）为2.63（2.58–2.68）。与NLR水平相关的年龄和性别调整参与者特征见表1。与最低五分位数的参与者相比，前4个NLR五分位数的参与者年龄更大，腰围、甘油三酯、舒张压较高，但TC和高密度脂蛋白胆固醇较低。在前4个五分位数中，女性、超重和肥胖的参与者比例更高，更可能是当前的吸烟者和饮酒者，并且有心血管疾病、高血压和糖尿病家族史的比例更高（所有趋势的P≤0.02）。除了这些结果，在NLR五分之一组的参与者之间没有观察到显著差异。表1：根据基线NLR的五分位数（n=），受试者的年龄和性别调整基线特征在6年的随访期间评估高血压的发病率。在此期间，共有名参与者接受了新的高血压诊断。高血压的发病率为23/人年。在5个NLR五分位数中，高血压的发生率分别为19、22、22、24和29/人年。表2显示了按NLR五分位数划分的高血压发病率HRs。在最终的多变量模型中，与NLR水平最低的参与者相比，高血压的校正HRs（95%CI）与NLR水平的逐渐升高相关，分别为：1.08（0.92，1.26），0.97（0.83，1.14），1.10（0.94，1.28），1.23（1.06，1.43）（P0.01）。对无2型糖尿病（n=）的受试者（n=）进行了敏感性分析。在最后的多重调整后，高血压的HRs（95%CI）分别为1.00（参考值），1.07（0.92，1.26），0.97（0.83，1.14），1.07（0.91，1.25）和1.23（1.05，1.43），对于第1、2、3、4和5个五分位的受试者，高血压的HRs（95%CI）分别为1.00（参考值）、1.07（0.92、1.26）、0.97（0.83、1.14）、1.07（0.91、1.25）和1.23（1.05，1.43。此外，调整混杂因素后，高血压增加白细胞、中性粒细胞和淋巴细胞计数五分位数的HRs（95%CI）分别为1.00、1.00（0.85、1.18）、1.11（0.94、1.29）、1.17（1.02、1.36）和1.23（1.06、1.43；P0.01），以及1.00、1.02（0.87、1.21）、1.15（0.98、1.35）、1.13（0.97、1.33）和1.36（1.17，1.59；P0.），和1.00，0.87（0.75，1.01），0.87（0.75，1.01），0.89（0.76，1.04）和1.01（0.87，1.16；P=0.34）（图2）。表2：NLR五分位数与高血压发病率的校正关系（n=）图2：NLRQ、白细胞计数、中性粒细胞和淋巴细胞与高血压关系的多变量校正HRs（95%CI）（n=）动态队列研究检查了NLR五分位数与成年人群高血压发病率之间的关系。据我们所知，这是第一项队列研究，证明NLR水平升高与高血压发病率显著相关。年，Tatsukawa等人进行了一项队列研究，证明白细胞计数升高与日本人患高血压的风险增加有显著关系，18岁，但没有提到NLR和高血压之间的关系。在图2中，我们还展示了白细胞、中性粒细胞和淋巴细胞计数的五分位数与高血压的关系，使我们的研究更加全面。高血压治疗采用口服抗高血压药物、改变生活方式（如运动和饮食调整）和传统药物（如中草药），但没有一种能完全逆转症状。高血压的预防和治疗需要新的疗法或干预措施。由于炎症在高血压和血压升高的发病机制中起着重要作用，针对低级别炎症的治疗方法可以有效地控制高血压和减少高血压损害。在血管系统中，炎症可增加平滑肌细胞的增殖并参与血管重构。在肾脏中，炎症参与许多高血压模型，如盐敏感性高血压。一些炎症标志物，如白细胞、C反应蛋白或白细胞介素6水平已被用于预测高血压；然而，这些方法大多耗时且昂贵。NLR已成为炎症状态的直接可靠指标，并被用于预测癌症或冠心病患者的预后和生存率。在此，我们表明NLR也是高血压的有效预测因子。中性粒细胞分泌与炎症反应有关的介质，包括弹性蛋白酶、髓过氧化物酶、氧自由基、和各种水解酶。这类介质与组织损伤和斑块破裂有关，可导致高血压风险增加。此外，中性粒细胞可导致活性氧释放，从而导致氧化应激。氧化应激已被证明是高血压发病的一个因素，在血管系统中，活性氧可引起血管收缩，并在肾脏中引起钠和水潴留。在小鼠高血压实验模型中，中性粒细胞计数在高血压发生前升高。免疫系统在高血压及其并发症的发展中起着基础性作用。多项研究表明，适应性免疫反应尤其对高血压的病理生理学有重要作用。淋巴细胞，尤其是CD4+T细胞，代表免疫系统的调节。注射异源T细胞治疗癌症，增加人的血压，子痫前期(与高血压相关的危及生命的妊娠并发症)涉及体液和细胞免疫的激活。相反，抑制适应性免疫系统可以抑制高血压。在适应性免疫过程中，T细胞在血管紧张素II（一种激素增加口渴，促进肾脏盐潴留，引起血管收缩，增强儿茶酚胺释放）引起的血压升高中起着关键作用。近年来，实验证据有力地支持了先前未明确的T细胞在高血压中的作用。例如，人类T淋巴细胞已被证明具有功能性活性肾素-血管紧张素系统，Guzik等人的一项著名实验表明，缺乏T细胞的小鼠（RAG-1/小鼠）在输注血管紧张素II期间可减轻高血压并免受靶器官损害。NLR与包括高血压在内的各种疾病的预后不良有关，正如我们在这里所展示的。高水平的循环血管性血友病因子和增加的NLR可能反映高血压患者的血管炎症。运动和儿茶酚胺释放可导致单个中性粒细胞和淋巴细胞计数增加，但对NLR的影响较小；因为NLR同时使用中性粒细胞和淋巴细胞计数，结果会更准确。此外，中性粒细胞的短寿命(约7小时)和它们短暂的稳定动力学状态可能需要重复测量和使用平均NLR来更好地预测。与任何新的预后指标一样，许多未知因素仍然存在。首先，NLR的正常参考范围尚未被系统地探索和建立。中性粒细胞和淋巴细胞绝对计数的参考范围很广，因此很难为我们的研究人群建立一个“正常”的NLR范围。第二，NLR是否仅仅是预后不良的标志物，还是在不良预后的发病机制中起重要作用仍有待观察。最后，第五个五分位数对高血压有巨大的影响；在本研究中，五分位数趋势的显著性P完全由第五个五分位数驱动。是否有一个有用的NLR临界值可以准确预测高血压的发生率，还需要进一步的研究。这项研究的一个局限性值得注意，即它是观察设计，因此需要进一步的干预试验，以确定NLR水平与高血压之间的因果关系。虽然本研究的随访率相对较高（77.9%），但由于许多参与者相对于退出者相对健康，这些结果可能无法准确反映队列的真实体检状况。总之，这项大规模的流行病学研究表明，在成年人群中，NLR水平升高与患高血压的风险增加显著相关。我们的结果表明炎症可能在高血压的发生发展中起重要作用，中性粒细胞和淋巴细胞可能参与其中。这些发现可能有助于阐明高血压发病机制，并有助于开发针对低度炎症的新治疗方法，以控制高血压和高血压损害。中性粒细胞与淋巴细胞比率（NLR）是一个简单而可靠的炎症指标，对高血压的预测也很有用。与NLR水平最低的参与者相比，高血压的多变量校正危险比（95%置信区间）与NLR五分位数增加相关，分别为：1.08，0.97，1.10和1.23。白细胞和中性粒细胞计数也有类似的结果，但淋巴细胞计数没有。这项研究首次表明NLR水平升高与高血压发病风险增加显著相关。这一结果可能有助于阐明高血压发展的基本机制。针对炎症的新治疗方法可能被用来控制高血压和高血压损害。参考文献:LiuX,ZhangQ,WuH,etal.BloodNeutrophiltoLymphocyteRatioasaPredictorofHypertension.AmJHypertens.;28(11):-.（图片来源网络）本篇稿件由侯国珍翻译整理预览时标签不可点收录于话题#个上一篇下一篇

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