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≤ IASBPD<10 mm Hg，2=IASBPD ≥ 10 mm Hg）， 以 空腹血糖、三酰甘油、HDL-C、LDL-C（赋值均为实测值），
IASBPD<5 mm Hg 为参照进行线性回归分析，回归方程 多因素模型 2 结果显示：IASBPD ≥ 10 mm Hg 依然是
有统计学意义 F （1，6 832） =5 433.709（P<0.001），调整 原发性高血压患者发生动脉硬化的危险因素（P<0.001），
2
R =0.443，单因素模型结果显示，IASBPD ≥ 10 mm Hg 见表 3。
患者 baPWV 高于 IASBPD<5 mm Hg 患者；调整性别、 2.4 IASBPD 与动脉硬化的亚组分析及交互作用检验
年龄、BMI（赋值同上）进行多元线性回归分析，回归 因 IASBPD<5 mm Hg 组和 5 mm Hg ≤ IASBPD<10 mm Hg
方程有统计学意义 F （4，6 829） =1 791.213（P<0.001），调 组的患者动脉硬化的风险无统计学差异，将这两组合并
2
整 R =0.512，多元模型 1 结果显示 IASBPD ≥ 10 mm Hg 为 IASBPD<10 mm Hg 组，在预设的亚组中进行 IASBPD
患者 baPWV 高于 IASBPD<5 mm Hg 患者（P<0.001）； 与动脉硬化关系的亚组分析，所有在多因素模型 2 中
进一步调整收缩压、血清肌酐、总胆固醇、空腹血糖、 的协变量被调整。IASBPD ≥ 10 mm Hg 与动脉硬化风
三酰甘油、HDL-C、LDL-C（赋值均为实测值），多 险增加的关系在性别、年龄、BMI、收缩压分级和血
因素模型 2 回归方程有统计学意义 F （13，6 820） =675.877 糖水平亚组中是一致的（交互检验 P 值均 >0.05），但
2
（P<0.001）， 调 整 R =0.563， 结 果 显 示 IASBPD IASBPD 与 LDL-C 水平对动脉硬化风险具有交互作用
≥ 10 mm Hg 患者 baPWV 依然高于 IASBPD<5 mm Hg 患 （交互检验 P=0.021），在 LDL-C ≥ 3.4 mmol/L 的患者
者（P<0.001），见表 2。 中，IASBPD ≥ 10 mm Hg 与动脉硬化风险增加的关系
2.3 IASBPD 与 动 脉 硬 化 的 Logistic 回 归 分 析 以 动 更显著〔OR=3.47，95%CI（1.57，5.28）〕，见图 1。
脉硬化情况为因变量（赋值：1= 是，0= 否），以 3 讨论
IASBPD<5 mm Hg 为参照组进行单因素 Logistic 回归分 IASBPD 作为临床诊疗中极易获得也是易被忽略的
析，单因素模型结果显示 IASBPD ≥ 10 mm Hg 是原发 指标，已有充分的研究报道了 IASBPD ≥ 10 mm Hg 与
性高血压患者发生动脉硬化的危险因素（P<0.001）； 心血管事件和死亡风险增加有关 ［5-6］ 。IASBPD 的异常
调整性别（赋值：0= 男性，1= 女性）、年龄（赋值： 增大伴随着心血管风险的增加可能是由动脉硬化介导
实测值）、BMI（赋值：实测值）进行多因素 Logistic 的，先前的研究也报道了 IASBPD ≥ 10 mm Hg 与评估
回归分析，多因素模型 1 结果显示 IASBPD ≥ 10 mm Hg 动脉弹性的相关指标（cf-PWV、baPWV 和 PP/SVi）相
是 原 发 性 高 血 压 患 者 发 生 动脉 硬 化 的 危 险 因 素 关 ［7，9-10］ ，但这些研究均将 IASBPD ≥ 10 mm Hg 作为
（P<0.001）；进一步调整收缩压、血清肌酐、总胆固醇、 因变量，分析与动脉弹性指标的连续性关系，且并没有

表 2 IASBPD 与 baPWV 的线性回归分析
Table 2 Linear regression analysis of inter-arm systolic blood pressure difference and brachial-ankle pulse wave velocity in essential hypertension
单因素模型 多因素模型 1 多因素模型 2
变量
B（95%CI） SE β t 值 P 值 B（95%CI） SE β t 值 P 值 B（95%CI） SE β t 值 P 值
5.63 5.66 4.31
IASBPD 0.646 0.301 8.713 <0.001 0.645 0.213 8.767 <0.001 0.514 0.148 8.360 <0.001
（4.36，6.90） （4.39，6.92） （3.29，5.31）
IASBPD<5 mm Hg 0 — — — — 0 — — — — 0 — — — —
6.70 7.28 8.59
5 mm Hg ≤ IASBPD<10 mm Hg 6.405 0.018 1.046 0.296 6.392 0.062 1.138 0.255 4.927 0.072 1.743 0.081
（-5.85，19.25） （-5.25，19.80） （-1.07，18.25）
88.13 88.41 72.66
IASBPD ≥ 10 mm Hg 8.881 0.256 <0.001 <0.001 8.867 0.208 9.970 <0.001 7.110 0.167 10.220 <0.001
（70.72，105.54） （71.03，105.78） （59.23，87.14）
注：多因素模型 1 调整性别、年龄、BMI，多因素模型 2 调整性别、年龄、BMI、收缩压、血清肌酐、总胆固醇、空腹血糖、三酰甘油、
HDL-C、LDL-C；—为无此项数据

表 3 IASBPD 与动脉硬化的 Logistic 回归分析
Table 3 Logistic regression analysis of inter-arm systolic blood pressure difference and arterial stiffness in essential hypertension
单因素模型 多因素模型 1 多因素模型 2
变量 Wald Wald Wald
β SE 2 P 值 OR（95%CI） β SE 2 P 值 OR（95%CI） β SE 2 P 值 OR（95%CI）
χ 值 χ 值 χ 值
IASBPD<5 mm Hg — — — — 1.00 — — — — 1.00 — — — — 1.00
5 mm Hg ≤ IASBPD<10 mm Hg 0.025 0.081 0.098 0.755 0.98（0.83，1.14） -0.019 0.081 0.054 0.816 0.98（0.84，1.15） -0.080 0.103 0.600 0.439 0.92（0.75，1.13）
IASBPD ≥ 10 mm Hg 0.684 0.094 52.857 <0.001 1.98（1.65，2.38） 0.694 0.094 54.012 <0.001 2.00（1.66，2.41） 0.823 0.130 40.022 <0.001 2.28（1.76，2.94）
注：多因素模型 1 调整性别、年龄、BMI，多因素模型 2 调整性别、年龄、BMI、收缩压、脉压差、血清肌酐、总胆固醇、空腹血糖、三酰甘油、
HDL-C、LDL-C；—为无此项数据