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2017年 第55卷 第6期 刊出日期：2017-06-10

  

健康医疗大数据驱动的健康管理学理论方法体系

薛付忠

2017, 55(6):  1-29.  doi:10.6040/j.issn.1671-7554.0.2017.430

摘要 ( 1133 )   PDF (9907KB) ( 585 )   收藏

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当今互联网、云计算和物联网技术的成熟和发展,医疗/卫生信息化的广泛普及,使得医疗/卫生相关数据正在以惊人的速度增长;同时,组学技术(基因组、影像组等)的推广应用,以及可穿戴移动医疗与移动健康技术的迅猛发展,促使健康医疗领域快速进入“大数据”时代;“健康医疗大数据驱动的健康管理”的新时代已经来临,即大数据驱动的健康/疾病管理实践已经成为现实。基于此,创建了涵盖健康/疾病检测、风险评估与干预的“大数据驱动的健康/疾病管理学的理论方法体系”。该体系包括健康医疗大数据背景下生命历程流行病学与暴露组学理论指导的健康/疾病管理学理论框架与概念模型、健康/疾病检测指标筛选及证据获取的理论方法、健康/疾病风险评估的理论方法、制定健康/疾病干预策略的理论方法。该体系对于指导大数据驱动的健康/疾病管理的理论和实践、推进健康/疾病管理学转型升级和健康医疗大数据产业化发展具有理论和实际意义。

山东多中心健康管理纵向观察队列

刘娅飞,邢娉,徐秀琴,杨淑芳,刘言训,袁中尚,薛付忠

2017, 55(6):  30-36.  doi:10.6040/j.issn.1671-7554.0.2017.376

摘要 ( 1209 )   PDF (1245KB) ( 430 )   收藏

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目的 介绍山东多中心健康管理纵向观察队列,描述该队列资料的主要变量和疾病的特征,阐明本队列构建的目标。 方法 山东多中心健康管理纵向观察队列为前瞻性、动态开放式队列。自2004年开始了数据采集、数据库构建、队列随访等一系列工作,迄今队列总人数已近100万人,最长观察时间已达12年,大约20%个体与医疗保险疾病结局数据和死因数据库实现了合并。信息收集包括问卷调查、体格检查和实验室检测。 结果 本次研究个体数为76 368人,男43 818人,女32 550人。高血压、糖尿病、脑卒中、冠心病的累积发病风险分别为49.40%、23.98%、4.74% 和6.82%。 结论 山东多中心健康管理纵向观察队列是研究各种因素在慢性病发生、发展和转归过程中的作用、构建适用于健康管理人群疾病风险评估模型的基础,基于该队列的各项研究结果能够为慢性病的健康干预提供科学依据。

部分分布竞争风险模型及其在健康风险评估中的应用

王金涛,苏萍,袁中尚,薛付忠

2017, 55(6):  37-41.  doi:10.6040/j.issn.1671-7554.0.2017.367

摘要 ( 866 )   PDF (994KB) ( 358 )   收藏

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目的 介绍部分分布竞争风险模型原理及其在健康风险评估中的应用。 方法 介绍部分分布竞争风险模型如何解决慢性病风险评估中的竞争风险问题,进一步结合山东省多中心缺血性脑卒中病例随访队列,阐明部分分布竞争风险模型的实用性。 结果 部分分布风险模型充分考虑了竞争风险的影响,将竞争结局融入风险集(risk set)定义,而不是武断地将竞争结局的出现当作删失值处理,其建模效果优于传统的Cox模型。依托山东多中心缺血性脑卒中病例随访队列,将其用于缺血性脑卒中死亡结局风险评估,显示出良好的实用性。 结论 部分分布竞争风险模型能够建立协变量和累积发病率函数间的直接关系,较好地处理了健康风险评估的竞争风险问题,具有很强的实用性。

原因别竞争风险模型及其在健康风险评估中的应用

王停停,王金涛,袁中尚,苏萍,薛付忠

2017, 55(6):  42-46.  doi:10.6040/j.issn.1671-7554.0.2017.368

摘要 ( 1375 )   PDF (975KB) ( 390 )   收藏

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目的 介绍原因别竞争风险模型原理及其在健康风险评估中的应用。 方法 围绕慢性病风险评估广泛存在竞争风险这一问题,对比传统的Cox模型,分别从建模原理、参数估计等方面介绍原因别竞争风险,进一步结合山东多中心出血性脑卒中病例随访队列,阐明原因别竞争风险模型的实际应用和效果。 结果 在竞争风险框架下,原因别风险模型针对不同的原因别结局分别建立Cox类(Cox-type)生存分析模型,在参数和累积风险函数估计上,沿用了经典的偏似然函数方法,保证了估计量的相合性和有效性,为精确计算绝对风险奠定了基础。依托山东多中心出血性脑卒中病例随访队列,将其用于脑卒中死亡结局风险评估,显示出良好的实用性。 结论 在健康风险评估中,当竞争风险不容忽视时,可选取原因别竞争风险模型消除竞争风险的影响,避免产生错误的结论。

基于网络爬虫技术的健康医疗大数据采集整理系统

卞伟玮,王永超,崔立真,郭伟,李晖,周苗,薛付忠,刘静

2017, 55(6):  47-55.  doi:10.6040/j.issn.1671-7554.0.2017.365

摘要 ( 1634 )   PDF (4533KB) ( 491 )   收藏

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目的 快速、准确地获得公共卫生服务系统的医疗数据,并进行数据整理,为建立人群健康风险评估模型提供数据基础。 方法 运用聚焦网络爬虫技术,设计算法并编程,在自动记录和修正URL异常、原始数据存档、保持登录方式3个方面进行算法改进。将设计好的爬虫应用于爬取已获得授权网站的医疗数据,通过医学数据库系统,对数据进行解析、整理与导出。 结果 获得多个公共卫生服务基地数据,为当地政府部门提供数据分析报告,利用整理分析的数据完成多项健康风险评估模型建立。 结论 基于网络爬虫技术建立的数据采集整理系统,可以解决获取及整理网络许可数据的难题,将此技术应用于医药卫生领域,可使现有丰富的医学数据资源得以充分利用并提高利用效率。

基于健康管理队列的心血管事件风险预测模型

李吉庆,赵焕宗,宋炳红,张理纯,李向一,陈亚飞,王萍,薛付忠

2017, 55(6):  56-60.  doi:10.6040/j.issn.1671-7554.0.2017.356

摘要 ( 1039 )   PDF (1171KB) ( 347 )   收藏

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目的 基于健康管理队列构建心血管事件风险预测模型。 方法 数据来源于山东多中心健康管理纵向观察队列,共72 843人纳入队列。随机抽取70%队列人群作为训练组,其余30%作为校验组,应用Cox比例风险回归模型对影响心血管事件发生的因素进行变量筛选,利用部分分布竞争风险模型建立心血管事件预测模型,并使用十折交叉验证法检验模型稳定性。 结果 队列随访期间共发生心血管事件2 463例,发病密度为88.79/1 000人年,死于非心血管事件164例。最终纳入模型的变量包括年龄、吸烟、体质量指数、高血压、糖尿病、血脂异常、ST-T改变、T波改变、异常Q波、心律失常及肾脏疾病。训练组ROC曲线下面积男性为0.837(95%CI:0.821~0.853),女性为0.897(95%CI:0.880~0.913);校验组ROC曲线下面积男性为0.838(95%CI:0.813~0.862),女性为0.893(95%CI:0.872~0.914)。 结论 构建的心脑血管事件预测模型在健康管理人群中有较好的预测能力。

基于健康管理队列的高血压风险预测模型

于涛,刘焕乐,冯新,徐付印,陈亚飞,薛付忠,张成琪

2017, 55(6):  61-65.  doi:10.6040/j.issn.1671-7554.0.2017.357

摘要 ( 1390 )   PDF (1193KB) ( 541 )   收藏

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目的 基于健康管理队列,构建高血压风险预测模型。 方法 依托山东多中心健康管理纵向观察队列,排除基线高血压、心脑血管疾病、血肌酐>177 μmol/L、年龄<20岁者,构建高血压研究队列(共22 177人,其中男12 044人,女10 133人),分性别采用Cox回归建立高血压预测模型,并评价模型预测效果。 结果 观察期间新发高血压4 571例,发病密度为62.84/1 000人年。最终男性模型中的变量包括年龄、体质量指数、收缩压、舒张压、空腹血糖和红细胞压积,ROC曲线下面积(AUC)为0.821(95%CI:0.812~0.830);女性模型中的变量包括年龄、体质量指数、收缩压、红细胞计数和高密度脂蛋白,AUC为0.818(95%CI:0.806~0.828)。十折交叉验证结果显示,男女AUC分别为0.819(95%CI:0.810~0.828)、0.814(95%CI:0.803~0.825)。 结论 该模型具有较好的预测能力,可用来识别高血压高危个体。

基于健康管理队列的冠心病风险预测模型

王春霞,许艺博,杨宁,夏冰,王萍,薛付忠

2017, 55(6):  66-71.  doi:10.6040/j.issn.1671-7554.0.2017.358

摘要 ( 973 )   PDF (1104KB) ( 298 )   收藏

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目的 构建基于山东省健康管理队列的冠心病风险预测模型。 方法 构建山东省健康管理队列,基于国际上较为通用的冠心病风险预测模型变量,应用Cox比例风险回归模型进行单因素分析,利用竞争风险模型建立心脑血管事件预测模型,使用十折交叉验证法检验模型稳定性。 结果 共纳入队列73 386人,其中男41 968人,女31 418人。队列中位随访时间3.10年。经随访共有1 545人发生冠心病,其中男958人,发病密度为5.95/1 000人年;女587人,发病密度为4.90/1 000人年。建立的男性模型AUC为0.809(95CI: 0.804~0.815),O/E值为0.98;女性模型AUC为0.869(95%CI: 0.863~0.874),O/E值为1.02。经十折交叉内部验证,男性模型AUC为0.806(95%CI: 0.801~0.812),女性为0.866(95%CI: 0.860~0.872)。 结论 构建的冠心病预测模型在健康管理队列中有较好的预测能力。

健康管理人群高脂血症风险预测模型

张光,王广银,吴红彦, 张红玉,王停停,李吉庆,李敏,康凤玲,刘言训,薛付忠

2017, 55(6):  72-76.  doi:10.6040/j.issn.1671-7554.0.2017.402

摘要 ( 1005 )   PDF (1066KB) ( 412 )   收藏

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目的 建立20岁以上健康管理人群高脂血症风险预测模型并对其预测效果进行评价。 方法 依托山东多中心健康管理纵向观察队列共纳入30 056人,采用Cox比例风险回归建立高脂血症预测模型,利用ROC曲线下面积(AUC)进行模型评价,十折交叉验证法检验模型的预测效果和判别能力。 结果 随访期间共新发高脂血症5 063例,发病密度为47.78‰。预测模型纳入的变量为年龄、性别、吸烟、饮酒、总胆固醇、甘油三酯、总胆红素、高密度脂蛋白、糖尿病和高血压10个变量。预测模型的ROC曲线下面积AUC为0.741(95%CI: 0.731~0.752),经十折交叉验证平均AUC为0.741。 结论 构建的高脂血症风险预测模型在健康管理人群中具有较好预测能力。

健康管理人群缺血性异常心电图的影响因素

李江冰,宋心红,林海燕,张冬芝,李向一,许艺博,王丽,薛付忠

2017, 55(6):  77-81.  doi:10.6040/j.issn.1671-7554.0.2017.381

摘要 ( 727 )   PDF (1158KB) ( 382 )   收藏

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目的 阐明健康管理人群的缺血性异常心电图的影响因素及非缺血性异常心电图对重要的缺血性异常心电图的预测价值。 方法 选择山东多中心健康管理纵向观察队列中至少参加2次体检的个体,排除冠心病及缺血性异常心电图患者,构建随访队列。对随访中发生缺血性异常心电图者与未发生缺血性异常心电图者,比较其基线信息,并筛选影响缺血性异常心电图的危险因素,进一步构建缺血性异常心电图的Cox回归分析模型。 结果 队列中共纳入45 546例,随访时间1~7年,平均3.24年,随访中共有7 656例出现缺血性异常心电图,发病密度为77.57/1 000人年。缺血性异常心电图发生的主要影响因素是年龄偏高、女性、高收缩压和舒张压、高空腹血糖、白细胞计数高以及非缺血性异常心电图R波高电压。 结论 本研究探讨导致缺血性异常心电图的危险因素,为制定切实可行的健康干预措施提供了科学依据。

健康管理人群2型糖尿病发病风险预测模型

苏萍,杨亚超,杨洋,季加东,阿力木·达依木,李敏,薛付忠,刘言训

2017, 55(6):  82-86.  doi:10.6040/j.issn.1671-7554.0.2017.347

摘要 ( 1107 )   PDF (937KB) ( 380 )   收藏

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目的 构建健康管理人群2型糖尿病3年发病风险预测模型。 方法 依托山东多中心健康管理纵向观察大数据库,选择20~75岁的基线未患2型糖尿病者构建队列。采用Cox比例风险回归构建2型糖尿病预测模型,以受试者工作特征曲线下面积(AUC)评价模型的预测效能,以十折交叉验证法检验模型的稳定性。 结果 随访期间共新发糖尿病1 624例,男性和女性的发病密度分别为15.00‰、10.83‰。男性预测模型最终纳入的变量包括年龄、体质量指数、空腹血糖、甘油三酯、谷丙转氨酶、白细胞计数。纳入女性预测模型的变量包括年龄、空腹血糖、甘油三酯、高密度脂蛋白、谷丙转氨酶。男性和女性预测模型的AUC分别为0.795(95%CI:0.764~0.827)和0.707(95%CI:0.654~0.759)。 结论 分性别建立的2型糖尿病发病风险预测模型在健康管理人群中均具有较好预测能力。

健康管理人群代谢综合征发病风险预测模型

孙苑潆,杨亚超,曲明苓,陈雁敏,李敏,王淑康,薛付忠,刘云霞

2017, 55(6):  87-92.  doi:10.6040/j.issn.1671-7554.0.2017.350

摘要 ( 967 )   PDF (1096KB) ( 293 )   收藏

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目的 基于健康管理人群队列,构建代谢综合征的5年发病风险预测模型。 方法 依托山东多中心健康管理纵向观察队列,选取20~80岁且基线未患代谢综合征者构建队列,采用Cox比例风险回归构建预测模型,并利用十折交叉验证法检验模型的稳定性,通过受试者工作特征曲线(ROC)下面积(AUC)和观测/期望(OE比)评价模型的预测效果。 结果 随访期间共发生代谢综合征1 591例(男1 273例,女318例),发病密度为38.57/1 000人年。男性代谢综合征预测模型纳入的变量包括年龄、BMI、空腹血糖、甘油三酯、高密度脂蛋白、血尿酸、总胆固醇和是否高血压,女性模型纳入变量包括年龄、BMI、空腹血糖、甘油三酯、血尿酸和是否高血压;模型ROC曲线下面积分别为0.751(95%CI:0.742~0.759)和0.745(95%CI:0.734~0.756);OE比分别为1.03和1.00;十折交叉验证ROC曲线下面积平均值分别为0.749和0.746。 结论 本研究利用健康管理纵向队列数据,建立了代谢综合征5年发病风险预测模型,经十折交叉验证结果表明,其在健康管理人群中有较好的预测效果,有助于识别高发病风险人群,进而减少和预防代谢综合征的发生。

健康管理人群脑卒中风险预测模型

李敏,王春霞,夏冰,朱茜,孙苑潆,王淑康,薛付忠,贾红英

2017, 55(6):  93-97.  doi:10.6040/j.issn.1671-7554.0.2017.349

摘要 ( 1411 )   PDF (1432KB) ( 299 )   收藏

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目的 构建20岁以上健康管理人群脑卒中发病风险预测模型。 方法 依托山东多中心健康管理纵向观察大数据库,构建20岁以上人群的脑卒中发生队列。采用Fine-Gray竞争风险模型分性别分别构建脑卒中风险预测模型。 结果 观察期间共新发生脑卒中患者1 299例,其中男829例,女470例,发病密度为4.51‰。男性预测模型纳入变量为年龄、高血压、冠心病史、糖尿病、吸烟、体质量指数、甘油三酯、白细胞计数、血小板计数、高密度脂蛋白、总胆固醇;女性预测模型纳入变量为年龄、高血压、冠心病史、红细胞计数、血红蛋白、体质量指数。男性与女性预测模型的受试者工作特征曲线下面积(AUC)分别为0.846(95%CI:0.828~0.864)、0.878(95%CI:0.858~0.898)。 结论 成功构建的脑卒中风险预测模型在健康管理人群中具有很好的预测能力。

健康管理人群慢性肾脏病风险预测模型

周苗,夏同耀,孙爱玲,李明,申振伟,卞伟玮,蒋正,康凤玲,柳晓涓,薛付忠,刘静

2017, 55(6):  98-103.  doi:10.6040/j.issn.1671-7554.0.2017.359

摘要 ( 1116 )   PDF (934KB) ( 615 )   收藏

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目的 构建健康管理人群慢性肾脏病(CKD)发病风险预测模型。 方法 从山东多中心健康管理纵向观察队列中选取年龄20岁以上、至少有两次纵向观察结果、初次观察结果未患CKD的健康管理对象,共17 654人,随访观察结局为CKD。应用Cox比例风险回归模型建立风险预测模型,以受试者工作特征曲线下面积(AUC)评价模型的拟合效果,应用十折交叉验证法验证模型的稳定性。 结果 观察期间共有770例新发CKD病例,发病密度为17.69/1 000人年。最终纳入模型的预测因子有年龄、性别、高血压、糖尿病、血肌酐、血尿素氮、血尿酸、嗜碱性粒细胞百分比。模型AUC为0.685(95%CI:0.678~0.692),且稳定性较好。 结论 建立的CKD风险预测模型在健康管理人群中有较好的预测能力。

健康管理队列白内障发病风险预测模型

于媛媛,王春霞,苏萍,孙苑潆,薛付忠,刘言训

2017, 55(6):  104-107.  doi:10.6040/j.issn.1671-7554.0.2017.401

摘要 ( 785 )   PDF (864KB) ( 215 )   收藏

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目的 构建50岁以上健康管理队列的白内障发病风险预测模型。 方法 依托山东多中心健康管理纵向观察数据库,采用Cox比例风险回归构建白内障发病风险预测模型,通过ROC曲线下面积(AUC)评价模型的预测效果,并利用十折交叉验证来检验模型的稳定性。 结果 随访期间共新发白内障病例1 010例,发病密度为24.76‰。预测模型最终纳入年龄、性别、吸烟、高黏稠血症、鼓膜疾患、屈光不正、糖尿病、总胆固醇和收缩压9个变量。白内障发病风险预测模型的AUC为0.712(95%CI:0.693~0.732)。十折交叉验证的平均AUC为0.714。 结论 研究构建的白内障发病风险预测模型有较好的预测效果,为白内障高危人群的早期筛查提供了依据。

基于社区2型糖尿病患者的心脑血管事件5年风险预测模型

张振堂,杨洋,韩福俊,陈向华,季晓康,王永超,王淑康,孙苑潆,李敏,陈亚飞,王丽,薛付忠,刘言训

2017, 55(6):  108-113.  doi:10.6040/j.issn.1671-7554.0.2017.341

摘要 ( 813 )   PDF (763KB) ( 125 )   收藏

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目的 构建新诊断的2型糖尿病患者5年内首次发生心脑血管事件的预测模型。 方法 研究对象选自青岛市黄岛区疾病预防控制中心慢性病管理系统,选择未发生过心脑血管事件的2型糖尿病患者2 899例作为训练样本,建立Cox模型和评分模型,并对模型进行内部验证;用“山东多中心健康管理纵向观察队列”中的1 016例2型糖尿病患者作为验证样本,对模型进行外部验证。 结果 随访期间训练样本共发生228例心脑血管事件,发病密度为16.86‰。模型变量包括年龄、性别、收缩压、低密度脂蛋白、高密度脂蛋白和心脑血管病家族史。训练样本Cox模型ROC曲线下面积(AUC)为0.678(95%CI:0.660~0.695),评分模型AUC为0.663(95%CI:0.648~0.680);外部验证Cox模型AUC为0.640(95%CI:0.608~0.676),评分模型AUC为0.631(95%CI:0.600~0.661)。 结论 研究建立的2型糖尿病患者心脑血管事件5年预测模型可以为社区糖尿病患者管理初期提供参考。

基于体检人群的非酒精性脂肪肝筛查工具的建立

蒋正,申振伟,张光,李润滋,曹瑾,王丽,薛付忠,刘言训

2017, 55(6):  114-118.  doi:10.6040/j.issn.1671-7554.0.2016.1275

摘要 ( 897 )   PDF (889KB) ( 194 )   收藏

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目的 建立一个非酒精性脂肪肝(NAFLD)筛查模型并对其进行验证。 方法 对“山东多中心健康管理纵向观察队列”中8 993名接受健康体检且无过量饮酒个体随机抽取80%进行建模,并做组内评价,剩余20%作组外评价。通过逐步Logistic回归,建立NAFLD筛查模型,并进行评价及验证。 结果 多因素Logistic回归分析表明,性别、体质量指数、高血压、血脂异常、谷草转氨酶/谷丙转氨酶(AST/ALT)和血糖(FBG)进入了模型,构建了NAFLD筛查模型并可通过计算得到脂肪肝指数(fatty liver index, FLI)。筛查模型的鉴别能力采用受试者工作特征曲线下面积(AUC)进行评价(组内:0.859,95%CI:0.851~0.867;组外:0.853,95%CI: 0.835~0.869)。当FLI≤1.25时排除疾病,组内和组外的阴性预测值分别为93.1%和93.3%,FLI≥2.25诊断为NAFLD,两组的阳性预测值分别为74.6%和72.7%。 结论 FLI是一个简单有效的筛查工具,可以用于高危人群的筛查,具有一定的实用价值。

中性粒细胞计数与非酒精性脂肪肝关联性的前瞻性队列研究

柳晓涓,蒋正,康凤玲,周苗,林伟强,薛付忠

2017, 55(6):  119-123.  doi:10.6040/j.issn.1671-7554.0.2017.338

摘要 ( 903 )   PDF (878KB) ( 207 )   收藏

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目的 探讨中性粒细胞计数与非酒精性脂肪肝(NAFLD)的关联性。 方法 基于大规模健康管理队列,针对队列基线中无NAFLD的15 463例健康体检对象随访,平均随访时间2.54年,随访结局为发生NAFLD;将基线中性粒细胞计数根据四分位数由低到高划分为4个组段(Q1、Q2、Q3、Q4);采用多元Cox回归计算中性粒细胞计数与NAFLD关联性的相对危险度(HR)。 结果 随访期间3 846人被诊断为NAFLD。Cox结果显示,以Q1为参照,在调整年龄、性别后,中性粒细胞计数的Q2、Q3、Q4三个组段的HR(95%CI)分别为1.265(1.057,1.514)、1.446(1.214,1.724)、1.605(1.350,1.907),上述基础上再调整谷丙转氨酶和γ-谷酰胺转酞酶后,Q2、Q3、Q4三个组段的HR(95%CI)分别为1.264(1.056,1.512)、1.434(1.202,1.710)、1.582(1.330,1.882),进一步调整血脂四项、空腹血糖、体质量指数(BMI)和高血压后,HR(95%CI)分别为1.181(0.986,1.415)、1.189(0.995,1.420)、1.226(1.026,1.464)。 结论 中性粒细胞计数是NAFLD发病的独立危险因素。

γ-谷氨酰转肽酶与高尿酸血症关系的队列分析

曹瑾,季晓康,孙秀彬,蒋正,薛付忠

2017, 55(6):  124-128.  doi:10.6040/j.issn.1671-7554.0.2016.1270

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目的 探讨γ-谷氨酰转肽酶(GGT)与高尿酸血症(HUA)发病之间的关系。 方法 本研究选取“山东多中心健康管理纵向观察队列”中26 006名体检者作为基线进行随访,构建结局为HUA的研究队列, GGT分为4个水平(由低到高分别为Q1、Q2、Q3、Q4),采用Cox比例风险回归模型分析GGT不同水平与HUA发病之间的关系。 结果 HUA发病密度为74.7/1 000人年。仅对年龄进行调整时,GGT不同水平各组(Q2、Q3、Q4)与低水平组(Q1)的相对危险度RR分别为1.64(95%CI:1.46~1.84,P<0.001)、2.24(95%CI:2.00~2.50,P<0.001)、2.68(95%CI:2.41~2.99,P<0.001);调整年龄、体质量指数、收缩压、甘油三酯、总胆固醇、高密度脂蛋白、血肌酐后RR值分别为1.20(95%CI:1.04~1.38,P<0.001)、1.43(95%CI:1.24~1.64,P<0.001)、1.51(95%CI:1.31~1.74,P<0.001);进一步调整吸烟和饮酒因素后RR值分别为1.19(95%CI:1.04~1.37,P<0.001)、1.41(95%CI:1.23~1.62,P<0.001)、1.49(95%CI:1.29~1.72,P<0.001)。 结论 GGT是HUA 发病的独立危险因素,随着GGT水平的升高,HUA的发病风险增大。