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摘要： 在数字化浪潮的全面冲击下，审计领域正发生着深刻变革。大数据环境下，数据规模呈现出指数级增长且类型多样的特征，传统的审计抽样方式已难以满足复杂的审计需求。怎样将大数据技术和审计抽样方法相结合，已成为提高审计效率与质量的重点。本文从追溯理论基础，到分析关键支撑要素，再到探寻系统性的融合路径所开展的一系列研究，皆旨在为大数据时代审计实践的转型提供新的思路与方向。

关键词： 最大摄氧量   心率变异性   普通大学生   机器学习   遗传算法  

摘要： 研究目的:当前我国慢性病防控形势严峻,且面临年轻化趋势,普通大学生慢性病防控面临重大挑战。有氧运动已被证实对普通大学生的慢性病的防控有积极作用,但仍需要设定个性化运动强度以避免运动强度过大产生的不利影响。最大摄氧量(Maximal oxygen uptake,VO2max)是评定心肺耐力的金标准,可作为制定有氧运动强度的指标。然而,直接测试法评定VO2max受到设备以及人员限制难以大范围开展,通过心率间接评定VO2max准确性不高。许多研究发现无论是静息时还是恢复时的心率变异性（Heart rate variability,HRV）均与VO2max显著相关,且许多研究联合HRV构建机器学习模型预测VO2max,但尚未有研究应用HRV指标构建机器学习模型预测普通男女大学生的VO2max。因此本研究旨在应用遗传算法（Genetic algorithm,GA）优化的机器学习方法联合静息时以及功率自行车运动后恢复时HRV预测普通男女大学生的VO2max,为基于HRV的可穿戴设备预测VO2max提供理论依据,并更好地指导普通大学生进行有氧运动以预防慢性病。此外希冀通过本研究完善功率自行车预测VO2max的指标。 研究方法:招募并筛选出符合标准的普通大学生120人,男女生各60人。实验分为数据采集以及模型构建。1)数据采集:静息状态应用polar V800与H10心率带（芬兰）测量10min RR间隔,然后应用ergoline功率自行车（德国）和Cosmed K5（意大利）便携式气体代谢分析仪测量并分析得到VO2max,运动结束后应用polar V800与H10心率带（芬兰）测量10min RR间隔,之后选择静息时与恢复时5～10min RR间隔并应用Matlab R2021b软件提取时域、频域以及非线性指标;2)模型构建,根据7:3的比例随机划分训练集以及测试集,在训练集中应用SPSS 25.0进行Spearman相关性分析以及多重共线性检验,之后用得到的特征构建未应用GA算法进行特征选择的支持向量回归（Support Vector Regression,SVR）以及应用GA算法进行特征选择的SVR（即GA优化的SVR）,最后应用均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）以及平均绝对误差（Mean Absolute Error,MAE）在测试集中评估模型性能。 研究结果: （1）经过Spearman相关性初步筛选特征,多重共线性分析后得到静息时全部特征为Max＿RR,Mean＿RR,Min＿RR,SDNN,RMSSD,NN50,p NN50,TRI,TINN,HF,r HF,HF＿nu,SD1,SD2,DFAα1,RET,ENTR,Lmean以及性别。 （2）经过Spearman相关性初步筛选特征,多重共线性分析后得到恢复时全部特征为Max＿RR,Median＿RR,Min＿RR,RMSSD,NN50,TINN,r VLF,HF,LF,LF/HF,HF＿nu,TF,SD1,SD2,DFAα1,DFAα2以及性别。 （3）GA算法选择的最佳特征组合为:静息时:Max＿RR,Mean＿RR,Min＿RR,SDNN,RMSSD,p NN50,HF,HF＿nu,ENTR,Lmean以及性别;恢复时:Max＿RR,Min＿RR,RMSSD,HF,LF,HF＿nu,SD1,DFAα1,DFAα2以及性别。 （4）模型以及结果: GA优化的SVR模型性能更好,构建的模型分别为: 静息时:VO2max=0.8261×Max＿RR+0.6155×Mean＿RR+0.5847×Min＿RR+1.7936×SDNN+0.5115×RMSSD+0.0726×p NN50-0.0519×HF+1.4297×HF＿nu+0.3614×ENTR+1.6256×Lmean+3.7887×性别（男=0.971,女=-1.018）+35.2248;最优超参数为惩罚参数C=0.4642,ε=1.3775,核函数为线性核;RMSE=3.9767,MAE=3.4404。 恢复时:VO2max=0.8535×Max＿RR+0.1181×Min＿RR+2.5670×RMSSD+0.3391×HF-0.0429×LF+0.2155×HF＿nu+0.1081×SD1+2.1607×DFAα1-1.6245×DFAα2+2.5785×性别（男=0.971,女=-1.018）+35.7195;最优超参数为惩罚参数C=0.4642,ε=0.3996,核函数为线性核;RMSE=4.0253,MAE=3.2886。 研究结论: （1）应用GA算法优化的SVR算法分别得到功率自行车测试静息时及恢复时预测普通大学生VO2max的最佳特征组合,其中,静息

关键词： 定量包装商品   OIML R87-2016   统计抽样   区间估计   置信区间  

摘要： 国际建议OIML R87-2016《预包装商品的量》是我国制定JJF1070-2023《定量包装商品净含量计量检验规则》的重要技术依据。文章简要阐述了OIML R87-2016中关于定量包装商品的平均实际含量的计量要求以及采用统计抽样计量检验应满足的条件，分析了OIML R87-2016抽样方案中关于总体均值的区间估计原理与方法。依据规定的显著性水平和合格质量水平确定合格检验批其总体均值的单侧置信区间，得到样本均值的临界值和样本修正因子。通过规定的使用方风险和使用方风险质量确定不合格检验批其总体均值的单侧置信区间。结合统计抽样下两种风险的要求，可确定标准型一次抽样方案其样本量应满足的统计数学原理。

关键词： 2型糖尿病   代谢指标   变异性   心血管疾病  

摘要： 目的:2型糖尿病（type 2 diabetes mellitus,T2DM）目前流行程度不断增加,随之带来的并发症风险逐渐升高,是心血管疾病（cardiovascular disease,CVD）发生的主要危险因素。目前由T2DM导致的CVD负担正在日益加重,成为严重的公共卫生问题。代谢指标一直是CVD发生发展的重要影响因素,但在该人群中评估多个代谢指标的变化情况对CVD发生风险影响的相关研究非常有限。本研究的目的是分析不同代谢指标变异程度的T2DM患者的特征,全面评估代谢指标收缩压（systolic blood pressure,SBP）、身体质量指数（body mass index,BMI）、总胆固醇（total cholesterol,TC）变异性的单一暴露和联合暴露与T2DM患者CVD发病风险的关联性。 方法:本研究的数据来自于开滦研究,该研究开始于2006年随后每两年进行一次随访调查,是一项大型前瞻性队列研究。本研究采用前瞻性队列研究的设计方法,在基线调查（2006-2007年）和随后的一次调查（2008-2009年）中纳入患有T2DM人群。在2006至2012年期间确定三种代谢指标SBP、BMI和TC的变异性,并使用变异系数（coefficient of variation,CV）、标准差（standard deviation,SD）、平均实际变异性（average real variability,ARV）和独立于平均值的变异性（variability independent of mean,VIM）四种方法来计算。将每种指标进行三分位处理,分为低、中、高变异水平组。为了评估三个代谢指标的综合效果,将每个指标的最高变异水平组记作1分,处于中等或者低等水平记作0分,即代谢指标变异性评分的总体范围为0到3分,从而形成了一个四分类变量。采用Cox比例风险回归的方法评估代谢指标变异性与CVD发生风险的关联性,并使用风险比（Hazard ratio,HR）和95%置信区间（Confidence interval,CI）来表达,随后又进一步进行了敏感性分析来验证结果的稳健性。 结果:1.本研究共纳入了6822名T2DM患者作为研究对象,其中男性5497名（80.58%）,女性1325名（19.42%）。在大约8年的随访期间,中位随访时间为5.29年,有852名患者发生CVD,发病率为12.49%。 2.在多因素的调整模型中,以代谢指标变异性0分为参照组,CV、SD和ARV计算下的代谢指标变异性评分为3分均与CVD发生风险增加相关（CV:HR=1.76,95%CI:1.31-2.36;SD:HR=1.83,95%CI:1.37-2.48;ARV:HR=1.58,95%CI:1.16-2.15）,VIM分组的代谢指标变异性2分与CVD发生风险增加相关（HR:1.49,95%CI:1.21-1.80）。在四种计算变异性的方法下,相比于得分最低的组,随着评分的增加,CVD的发生风险也在增加,呈现线性趋势(P趋势<0.05)。 3.在单个代谢指标变异性与CVD发生风险的关联性分析中,调整混杂因素后及代谢指标的基线平均水平后,利用CV、SD、ARV和VIM结果显示,相比于SBP变异性最低的组别,最高的变异性组分别增加39%（95%CI:1.18-1.64）、35%（95%CI:1.03-1.59）、30%（95%CI:1.10-1.54）和37%（95%CI:1.16-1.61）的CVD发生风险,随着SBP变异性的升高CVD发生风险增加(P趋势<0.001)。在BMI变异性分析中,四种计算变异性的分组方法后,BMI的高变异性组分别是最低变异性组发生CVD的风险1.26倍（95%CI:1.07-1.49）、1.27倍（95%CI:1.08-1.50）、1.26倍（95%CI:1.07-1.49）和1.26倍（95%CI:1.06-1.48）,且CVD的发生风险随着BMI变异性升高而增加(P趋势<0.05)。在TC变异性分析中,SD和ARV两种分组方式显示与TC变异性最低相比,最高变异性组别发生CVD的风险分别增加21%（95%CI:1.02-1.44）和15%（95%CI:1.01-1.36）且呈现线性趋势(P趋势<0.05)。 4.在敏感性分析的分层分析中,无论分组的情况如何,代谢指标变异性评分与CVD发生风险密切相关,未发现显著的交互作用。即使排除了随访两年内发生结局的参与者、仅参与三次调查的患者和以死亡为竞争事件的竞争风险分析的三项分析中,代谢指标高变异性联合评分和单一代谢指标变异性与CVD发生风险之间的关联性仍与核心结果一致。 结论:在T2DM人群中,无论使用何种方法计算变异性,三种代谢指标变异性的联合评分与CVD之间存在正向关

关键词： 急性轻型缺血性脑卒中   早期神经功能恶化   心率变异性   自主神经系统   交感神经  

摘要： 目的 探讨心率变异性(HRV)指标与急性轻型缺血性卒中(AMIS)患者早期神经功能恶化(END)的相关性,并评估HRV指标SDNN、HF对END的预测价值。 方法 本研究连续收集我院神经内科2020年12月-2024年12月收治的首次发病且在发病24小时之内就诊的AMIS患者307例。根据END诊断标准将纳入病例分为END组和非END组。收集两组的年龄、性别、入院时基线NIHSS评分等临床资料及中性粒细胞计数(NET)、血脂指标、肾功能、空腹血糖(FBG)、同型半胱氨酸(HCY)等血液指标;同时于发病72h内行24h动态心电图检查,收集HRV时域指标SDNN、p NN50、RMSSD,频域指标LF、HF、LF/HF。将两组数据进行组间比较,并将指标带入到Logistic回归模型,单因素分析探究两组的差异,将两组资料中P<0.05的指标经校正混杂后,采用Logistic多因素二分类回归模型分析AMIS患者END的独立危险因素。应用ROC曲线检验SDNN、HF对AMIS患者发生END的预测价值。 结果 1、AMIS患者共307例,END组71例,其发生率为23.13%。END组患者在NET、FBG、HCY中均高于非END组,有统计学差异(P<0.05)。END组与非END组在年龄、性别和既往病史,TOAST分型,入院基线NIHSS评分,单核细胞计数、血小板计数、淋巴细胞计数,血钾,血脂指标,肾功能方面均无统计学差异(P>0.05)。 2、END组SDNN、HF低于非END组患者,差异有统计学意义(P<0.05);END组与非END组在RMSSD、p NN50、LF、LF/HF中无统计学差异(P>0.05)。 3、单因素Logistic分析显示,SDNN(OR=0.981,P<0.001)、HF(OR=0.997,P<0.001)、NET(OR=1.181,P=0.002)、FBG(OR=1.124,P<0.001)、HCY(OR=1.029,P=0.031)为影响AMIS患者发生END的因素,差异具有统计学意义(P<0.05)。 4、Logistics多因素二分类回归分析结果显示SDNN(OR=0.983;95%CI:0.975~0.991,P<0.001)、HF(OR=0.998;95%CI:0.996~0.999,P=0.008)、NET(OR=1.155;95%CI:1.029~1.296,P=0.014)、FBG(OR=1.126;95%CI:1.047~1.210,P=0.001)、HCY(OR=1.034;95%CI:1.006~1.062,P=0.016)为AMIS患者END的独立预测因子。 5、ROC曲线分析显示,SDNN的AUC为0.694(95%CI:0.622~0.767,P<0.001),最佳截断值为88.04ms,此时敏感度为71.2%,特异度为62.0%;HF的AUC为0.670(95%CI:0.602~0.738,P<0.001),最佳截断值为232.81ms2,此时敏感度为66.1%,特异度为64.8%。两者联合检测时AUC为0.733(95%CI:0.663~0.803,P<0.001),敏感度为75.8%,特异度为67.6%。 结论 1、NET、FBG、HCY是AMIS患者发生END的独立危险因素,SDNN、HF可能是AMIS患者发生END的保护因素。 2、SDNN小于等于88.04ms、HF小于等于232.81ms2发生END的风险可能增加;SDNN、HF联合对AMIS患者END的预测价值明显大于单一指标预测价值。

关键词： 成比例逆失效率分布族   广义置信区间   定数截尾寿命试验   应力强度模型  

摘要： 成比例逆失效率模型由于其不依赖于特定的生存时间分布假设,允许不同个体之间的失效率随时间以相同的比例变化,这一特性使得该模型具有很强的灵活性和解释性,可以广泛地应用于各种实际场景。同时,作为可靠性研究中的一个重要组成部分,应力强度模型可靠性在产品可靠性分析中应用十分广泛。在各个常见分布中对该模型的可靠性估计是众多学者的研究对象,但在成比例逆失效率分布族(PRHF)中应力强度模型的可靠性研究仍是相对新型的领域。本文对于PRHF基于定数截尾样本的区间估计主要针对以下方面:通过寿命试验对产品可靠性表现进行估计;通过加速寿命试验来预测产品在正常使用条件下的可靠性;研究应力强度模型的可靠性。 结合定数截尾寿命试验样本,对PRHF的区间估计,以先构造参数广义枢轴量,再建立广义置信区间的方式进行。在此基础上,建立了可靠性指标的广义置信区间。将上述区间估计方法具象到逆Weibull(IW)分布、广义指数(GE)分布以及指数化帕累托(EP)分布中。蒙特卡洛模拟与实例研究的结果表明,在样本量较小时,广义估计方法下的区间覆盖率比基于极大似然估计的Bootstrap-p方法下的更接近名义水平。 探究PRHF基于定数截尾样本恒加寿命试验的区间估计,在建立线性加速模型的基础上,构造了参数与可靠性指标的广义枢轴量与广义置信区间。对IW分布的形状参数及尺度参数、GE分布及EP分布的形状参数建立线性加速模型,及参数与可靠性指标的广义枢轴量。蒙特卡洛模拟与实例研究得到的结果显示,各分布基于广义方法得到的可靠性指标较Bootstrap-p估计结果更准确。 对PRHF基于定数截尾样本对应力强度模型可靠度的区间估计主要以应力和强度变量在PRHF分布中参数θ是否相等两方面展开。构建了应力强度模型参数的广义枢轴量,并计算了上述两种情况下模型可靠度的广义枢轴量及广义置信下限。对特例分布进行数值模拟得到了广义估计下的平均区间长度均小于Bootstrap-p的结果。实例也同样验证了广义估计方法在该模型中的表现更好。

关键词： 个体处理效应   分割保形推断   最优传输   人口统计均等  

摘要： 因果推断近年来已成为统计学和机器学习领域的重要研究方向,其中个体处理效应的推断在医疗决策、教育干预、社会政策评估等领域具有广泛的应用价值。同时,随着机器学习方法在因果推断研究中的应用不断深入,因果推断中的公平性问题也受到许多的关注。目前,因果推断领域的公平性研究主要集中在反事实公平框架,通过特定算法调整预测结果,以减少敏感变量带来的不公平影响。然而现有方法仍存在诸多不足,尤其是个体处理效应的公平推断方面的相关研究较为有限。因此本文主要研究在潜在结果框架下对个体处理效应进行公平推断。 本文受保形推断算法的启发,为个体处理效应构造符合人口统计均等的预测区间,即预测区间的上下界分别在不同敏感属性下具有相似的分布。本文将一种以最优传输为理论基础的后处理分位数公平算法用于保形推断,构建了一个两阶段算法:第一阶段开发了公平加权分割保形分位数回归算法,该算法通过对不一致分数加权应对协变量偏移,并且用后处理方法将分位数估计调整为符合人口统计均等的分位数估计,从而为反事实结果构造公平预测区间;第二阶段在公平的反事实结果预测区间基础上,进一步采用精确方法、非精确方法及朴素方法构造个体处理效应的公平预测区间。其中精确方法利用二次保形推断提供覆盖率的理论保证。为了验证本文方法的有效性,本文通过数值模拟和实证分析,在多种方法下对比了预测区间的覆盖率、长度、区间上下界的KS距离指标,综合评估了本文方法在准确性和公平性方面的表现。其中数值模拟通过两种数据设置验证了该方法在不同的协变量分布及处理分配场景下都能为反事实结果构造保证覆盖率和人口统计均等公平的区间,实证研究则基于NLSM数据集验证了该方法可以实现对个体处理效应的公平区间估计。 本文在理论和应用层面均具有重要意义。理论方面,本文在个体处理效应估计中实现人口统计均等公平,拓展了因果推断与公平机器学习的交叉研究领域。应用方面,本方法能够减少系统性偏见,使决策更加公平可靠,适用于医疗、教育、社会政策等多个领域,为政策制定提供更具合理性的支持。本文创新点包括:(1)将后处理公平算法用于反事实结果和个体处理效应的估计;(2)与以往的点估计不同,本文实现了对于个体处理效应的公平区间估计。

关键词： 涡扇发动机   变分自编码器   双向长短期记忆网络   共形分位数回归   区间估计  

摘要： 航空发动机作为飞机的核心动力部件,其运行状态与飞机的安全运行及乘客生命安全紧密相连。在实际运行过程中,发动机不可避免地会受到多重复杂因素的共同作用,这往往导致其健康状况日益恶化。然而,传统的维护模式在应对这一问题时,面临着维护过度与维护不足的双重困境。在此背景下,预测与健康管理技术应运而生。其中,剩余寿命预测作为PHM的关键组成部分,近年来在工业界获得了广泛关注。 鉴于此,本文致力于通过数据驱动的方法对涡扇发动机的寿命进行精准预测,以实现航空发动机健康状况的有效监控。主要研究内容概述如下: (1)为了解决多工况场景下涡扇发动机剩余使用寿命预测精度不佳及原始数据维度较高的问题,提出基于变分自编码的涡扇发动机剩余寿命预测方法(K-VABA)。K-VABA方法首先运用K-means聚类分析对多工况数据集进行有效划分,以降低复杂工况对于模型学习的干扰。其次,通过单调性与相关性分析筛选出能够准确反映发动机性能退化趋势的关键特征参数。之后,在变分自编码器的编码器中融入双向长短期记忆网络以及加权平均注意力机制,捕捉数据中的隐含退化特征与关键时序退化性能。最后,在变分自编码器的解码器中利用全连接层进行回归寿命预测。所提方法在NASA的C-MAPSS数据集上进行了实验验证,并将所得预测结果与多种其他方法的预测成效进行了全面对比。实验结果显示:在惩罚粉丝以及均方根误差这两项关键指标上,所提出的方法均展现出相较于其他方法的显著优越性。可为涡扇发动机剩余寿命预测预测提供有力的参考依据。 (2)针对单点预测仅提供单一预测值无法反映预测结果不确定性范围的局限性,在K-VABA的基础上引入共形分位数回归方法进行优化。具体为在变分自编码器的解码器中利用共享层及多分位数层代替单一全连接层进行多分分位数预测,并结合验证数据集所得不一致性分数对多分位数回归所得结果进行区间估计。所提方法在单工况数据集以及多运行工况数据集上进行实验,实验结果均表现出较高的区间覆盖率,进一步证明了实验结果的可靠性。

关键词： 冠心病   不稳定型心绞痛   心率变异性   凝血功能   病情严重程度  

摘要： 目的 分析冠心病不稳定型心绞痛(coronary heart disease unstable angina pectoris,CHD-UAP)患者心率变异性(heart rate variability,HRV)、凝血功能指标与病情严重程度的相关性,并深入探究其因果关系及病理机制。方法从2024年3月—2024年5月哈尔滨二四二医院收治的CHD-UAP患者中随机抽取150例,根据患者病情严重程度分组,A组[冠状动脉评分系统(Gensini)评分<41分]50例、B组(Gensini评分41~64分)50例、C组(Gensini评分>64分)50例。采用24 h动态心电图检测系统检测HRV指标,包括总功率(total power,TP)、低频功率(low frequency power,LF)、高频功率(high frequency power,HF)、超低频功率(ultra low frequency power,ULF)、极低频功率(very low frequency power,VLF)、窦性心搏RR间期标准差(standard deviation of all NN intervals,SDNN)、连续5 min内所有NN间期平均值标准差(standard deviation of the average NN intervals over 5-minute periods,SDANN)、全部相邻NN间期之差均方根(root mean square of successive differences,rMSSD)、相邻NN间期差值超过50 ms为NN间期所占百分数(percentage of successive NN intervals that differ by more than 50 ms,PNN50)、心率变异系数(coefficient of variation,CV);使用全自动凝血分析仪以凝固法检测活化部分凝血活酶时间(activated partial thromboplastin time,APTT)、凝血酶时间(thrombin time,TT)、凝血酶原时间(prothrombin time,PT)、纤维蛋白原(fibrinogen,Fg);同时检测炎症因子C-反应蛋白(c-reactive protein,CRP)水平及氧化应激指标丙二醛(malondialdehyde,MDA)含量、超氧化物歧化酶(superoxide dismutase,SOD)。采用Pearson相关系数分析HRV指标、凝血功能指标与CHD-UAP患者病情严重程度之间的相关性,并运用非线性回归分析检验变量间的非线性关系。结果 A组TP、HF、SDNN、SDANN、rMSSD、PNN50、CV、APTT、TT、PT高于B组、C组(P<0.05);B组TP、HF、SDNN、SDANN、rMSSD、PNN50、CV、APTT、TT、PT高于C组(P<0.05);A组LF、ULF、VLF、Fg低于B组、C组(P<0.05);B组LF、ULF、VLF、Fg低于C组(P<0.05)。CHD-UAP患者病情严重程度和TP、HF、SDNN、SDANN、rMSSD、PNN50、CV、APTT、TT、PT负相关(P<0.05);与LF、ULF、VLF、Fg正相关(P<0.05)。进一步分析发现,HRV降低通过交感神经兴奋激活血小板和凝血因子,以及影响血管内皮功能等途径,导致凝血功能增强,促进病情进展;炎症因子CRP与氧化应激指标MDA、SOD与HRV、凝血功能指标及病情严重程度存在复杂的相互关系。结论 HRV、凝血功能指标的变化情况能反映CHD-UAP患者病情的严重程度,TP、HF、SDNN、SDANN、rMSSD、PNN50、CV、APTT、TT、PT与CHD-UAP患者病情严重程度负相关,LF、ULF、VLF、Fg与CHD-UAP患者病情严重程度正相关。同时,明确了HRV与凝血功能之间的因果联系,以及炎症因子和氧化应激在其中的作用,可为临床诊断CHD-UAP患者病情提供更全面的参考依据。

关键词： 儿童青少年肥胖   左心室肥厚   变异性   增长速率   累积暴露  

摘要： 研究背景 心血管疾病(Cardiovascular Disease,CVD)作为全球疾病负担和死亡的首要原因,其影响因素复杂,包括超重肥胖、不健康的饮食习惯、缺乏运动等。预防和控制心血管疾病的关键在于早期发现和干预,通过改善不良生活方式,可以有效降低CVD风险。研究表明,成人心血管疾病起源于儿童期。近年来,我国肥胖人群呈年轻化趋势。肥胖的儿童往往容易出现动脉硬化、心脏结构改变和功能降低等早期心血管损害迹象。因此,早期识别有心血管靶器官损害的高危人群,定期检查和科学诊断,可以及时发现并采取干预措施,从而降低远期CVD的发生风险。 体质指数(Body Mass Index,BMI)是衡量是否肥胖最常用的指标,但其无法区分肌肉和脂肪以及脂肪的分布。腰围(Waist Circumference,WC)作为腹型肥胖的评价指标,与心血管代谢疾病的关联性要略优于BMI,但用于儿童青少年人群需要调整年龄和性别。腰围身高比(Waist-to-Height Ratio,WHtR)与心血管代谢疾病的关联性与WC相当,但因其简单易操作(不依赖于性别和年龄),在评估腹型肥胖时更具优势。近年来,新型肥胖指标被相继提出,如身体形态指数(ABody Shape Index,ABSI)和身体圆度指数(Body Roundness Index,BRI)。ABSI基于腰围和BMI的结合,能更好地综合反映与整体肥胖情况,被认为是预测心血管疾病风险的有效工具。BRI则结合了身高和体型,弥补了 BMI无法区分脂肪分布的不足,显示出较高的预测能力。然而关于这些肥胖指标的增长速率、变异性及累积暴露与心血管健康的关联研究多集中于成年人群,尚未见在儿童青少年群体中开展类似的研究。 基于儿童前瞻性队列随访数据进行系统研究,有利于揭示不同肥胖指标在生命早期的动态变化及累积负担对心血管靶器官损害的影响。因此,基于“桓台儿童心血管健康随访队列”数据,探讨儿童不同肥胖指标(BMI、WC、WHtR、ABSI和BRI)的增长速率、变异性及累积暴露对心脏早期损害的影响,为早期防控亚临床心血管损害提供科学依据,期望降低远期心血管疾病的风险。 研究目的 1.探讨儿童期各种肥胖指标(BMI、WC、WHtR、ABSI和BRI)的增长速率与左心室肥厚之间的关联; 2.探讨儿童期各种肥胖指标(BMI、WC、WHtR、ABSI和BRI)的变异性与左心室肥厚之间的关联; 3.探讨儿童期各种肥胖指标(BMI、WC、WHtR、ABSI和BRI)的累积暴露与左心室肥厚之间的关联。 研究方法 采用方便整群抽样的抽样方法,并于2017年11月至2018年1月在淄博市桓台县某所学校选取1～5年级全体学生纳入基线调查,共纳入1515名6～11岁的儿童进行问卷调查、体格测量和超声测量。截至2023年11～12月已完成1次基线调查和3次随访调查。排除体格测量和超声测量及问卷信息等指标数据缺失者,共纳入4次调查数据均完整的1054名研究对象进行研究。 连续型变量根据是否服从正态分布分别采用均数±标准差或中位数[P25,P75]进行描述,组间差异性比较采用t检验、方差分析或Wilcoxon秩和检验;分类变量采用n(%)进行描述,组间差异性分析采用χ2检验或Fisher确切概率法;等级资料采用秩和检验。采用混合效应模型拟合不同肥胖指标(BMI、WC、WHtR、ABSI和BRI)的轨迹曲线,并利用轨迹曲线进一步计算不同年龄肥胖指标的水平、变化斜率和累积暴露指标,同时,计算各种肥胖指标的变异性指标,包括标准差(Standard deviation,SD)、变异系数(Coefficient of variation,CV)、平均实际变异性(Average real variability,ARV)和独立于均值的变异性(Variation independent of mean,VIM)。左心室肥厚采用本研究人群左心室质量指数(LeftVentricular Mass Index,LVMI)的性别和年龄别的P90界值判定。分别采用多因素线性回归和多因素logistic回归分析模型分析不同肥胖指标的增长速率、变异度及累积暴露与LVMI水平增加的关联和左心室肥厚的关联。 研究结果 1.儿童期肥胖指标的增长速率与左心室肥厚的关联 调整潜在相关协变量后,儿童期肥胖指标(BMI、WC、WHtR、ABSI和BRI)增长速率与左心室肥厚的发病风险存在关联。BMI的平均水平、变化斜率均与LVMI水平增加相关(β=0.70,95%CI=0.67～0.73;β=0.38,95%CI=0.30～0.45),与左心室肥厚发病亦呈正相关(OR=1.30,95%CI=1.23～1.38;OR=1.10,95%CI=1.01～1.20),按性别分层后男、女生结果与总体相