中华放射医学与防护杂志  2022, Vol. 42 Issue (2): 121-129   PDF    
某铀矿周边男性居民血脂水平及其影响因素分析
陈湃韩 , 邹剑明 , 陈慧峰 , 陈铿铿 , 崔凡 , 黄伟旭     
广东省职业病防治院 广东省职业病防治重点实验室, 广州 510300
[摘要] 目的 分析某铀矿周边男性居民血脂水平及其影响因素,为铀矿周边居民健康风险评估提供科学依据。方法 以某铀矿为中心,按~5,~10、~15和~20 km的半径范围将调查对象分为4组。单纯随机抽样选择某铀矿周边常住男性居民作为调查对象进行健康问卷调查,按照标准方法测量身高、体重、血压。抽取调查对象外周静脉血5 ml,检测静脉血糖和血脂相关指标。采用单因素分析比较调查对象血脂水平及血脂异常检出率,采用多因素Logistic回归分析进行血脂异常影响因素分析。结果 共纳入某铀矿周边男性867人,年龄范围为40~69岁。调查对象的总胆固醇(TC)、甘油三酯(TG)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)的平均水平(x±s)分别为(5.46±1.11)、(1.92±1.64)、(3.19±1.02)和(1.39±0.43) mmol/L。共检出血脂异常384例,检出率为44.29%(384/867)。血脂异常者中,2项指标均异常者居多(占45.57%,175/384)。单因素分析结果显示,不同距离组别TG水平差异具有统计学意义(F=3.34,P < 0.05)。不同距离组别的调查对象TG、HDL-C异常检出率差异均有统计学意义(χ2=9.52、10.18,P < 0.05)。不同体质量指数(BMI)、血压、血糖组别的调查对象血脂异常检出率不同(χ2=45.91、32.31、11.42,P < 0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,在排除婚姻状况、文化程度等混杂因素后,BMI、血压、血糖均对血脂异常有影响,其中超重者(OR=2.08,95%CI:1.52~2.86)、肥胖者(OR=2.88,95%CI:1.58~5.24)血脂异常检出风险均高于体重正常者;高血压组(OR=1.94,95%CI:1.45~2.60)、高血糖组(OR=2.17,95%CI:1.27~3.69)血脂异常检出风险分别高于血压、血糖正常组。结论 某铀矿周边男性居民血脂异常检出率较高。BMI、饮酒、血压、血糖、铀矿距离对血脂异常或其各指标异常均有影响,其中超重是血脂异常及其各指标异常共同的独立危险因素。不同铀矿距离对男性居民的血脂异常无明显影响。
[关键词] 铀矿    血脂水平    血脂异常    健康风险评估    
Analysis of blood lipid levels and its influencing factors in male residents around an uranium mine
Chen Paihan , Zou Jianming , Chen Huifeng , Chen Kengkeng , Cui Fan , Huang Weixu     
Guangdong Province Hospital for Occupational Disease Prevention and treatment, Guangdong Key Laboratory of Occupational Disease Prevention and Control, Guangzhou, Guangdong 510300, China
[Abstract] Objective To analyze the serum lipid levels, and its influencing factors, of male residents around an uranium mine in order to provide a scientific basis for health risk assessment for such residents. Methods With such a mine as the center, the surveyed subjects were divided into four groups as within 5, 10, 15 and 20 km of this mine, respectively. These male residents living around the mine were randomly selected as subjects. A health questionnaire survey was conducted among the subjects. The indicator such as height, weight and blood pressure were measured by means of the standard method. Peripheral venous blood was extracted from the subjects, and their venous blood glucose and serum lipid were detected. The levels of serum lipid and detectable rates of abnormal serum lipid were analyzed by using univariate analysis, and multivariate logistic regression analysis was used to analyze the influencing factors of dyslipidemia. Results A total of 867 males at age 40 to 69 was included in the vicinity of the mine. The mean levels (x±s) of TC, TG, LDL-C, and HDL-C were (5.46±1.11), (1.92±1.64), (3.19±1.02), and (1.39±0.43) mmol/L, respectively. 384 subjects with dyslipidemia were totally detected in the residents, and the detection rate was 44.29% (384/867). Of the residents with dyslipidemia, the majority was abnormal in two lipid related indexes (45.57%, 175/384). Univariate analysis result showed that there was statistically significant difference in TG level in different distance groups (F=3.34, P < 0.05). There were statistically significant differences in the abnormal detection rates of TG and HDL-C in subjects in different distance groups (χ2=9.52, 10.18, P < 0.05). The detection rates of dyslipidemia were significantly different in the groups of BMI, blood pressure and blood glucose (χ2=45.91, 32.31, 11.42, P < 0.05). Multivariate logistic regression analysis showed that excluding marital status and degree of education, the BMI, blood pressure and blood glucose all had an impact on dyslipidemia. The residents with overweight (OR=2.08, 95%CI: 1.52-2.86) and obeseness (OR=2.88, 95%CI: 1.58-5.24) had a higher risk for dyslipidemia than those with normal weight. The risks for dyslipidemia in the residents with hypertension (OR=1.94, 95%CI: 1.45-2.60) and hyperglycemia (OR=2.17, 95%CI: 1.27-3.69) were higher than those with normal blood pressure and blood glucose, respectively. Conclusions The detection rate of dyslipidemia is higher in male residents around the mine. The BMI, alcohol consumption, blood pressure, blood glucose and distance from the mine are influencing dyslipidemia and other relevant indexes. Overweight is an independent risk factor for dyslipidemia and its components. The distances from uranium mine has no significant effect on the dyslipidemia of male residents.
[Key words] Uranium mine    Serum lipid levels    Dyslipidemia    Health risk assessment    

随着我国经济的快速发展和生活方式的改变,居民生活水平不断提高,血脂异常发生率也呈逐年上升趋势[1]。血脂异常是一种常见的脂肪代谢及转运异常性疾病,其发生与发展受遗传、环境及生活方式等多方面影响。血脂异常是脑卒中、冠心病等心脑血管疾病的一个独立且可改变的主要危险因素,可显著增加心脑血管疾病的发病率和死亡率[2]。目前心血管疾病(cardiovascular disease,CVD)已经成为我国居民死亡的主要疾病[3],2017年CVD疾病负担居我国所有疾病首位,我国CVD的疾病负担居全球第1位[4]。铀矿的地质勘探、开采、冶炼过程中,会产生粉尘、废水、废渣等有害物质,且会释放放射性物质[5-7]。铀矿退役后,若未及时进行退役治理,相当长的一段时间内,尾矿渣、废石、废水中的放射性核素可能会对周围生态环境造成一定程度的影响,对周边居民的健康影响也可能长期持续存在[8],因此有必要对铀矿周边居民进行健康调查,探讨铀矿对周边居民的健康影响。目前关于我国居民的血脂水平及其影响因素的相关研究报道较多,但关于铀矿周边常住居民健康效应的系统性研究尚无报道,因此本研究通过分析某铀矿周边男性居民血脂水平及其影响因素,为铀矿周边居民健康风险评估提供重要的理论依据。

资料与方法

1. 研究对象:单纯随机法选择常住于某铀矿周边不同距离男性居民作为调查对象。纳入标准:男性,年龄40岁以上,本地出生且居住30年以上,问卷和血液样本齐全。排除标准:X射线接触史;肿瘤现患史或有肿瘤家族史;有视觉、听觉障碍、认知功能障碍、精神障碍等无法配合调查的居民。

2. 研究方法:以某铀矿为中心,按~5、~10、~15和~20 km的半径范围将调查对象分为4组。采用自行设计的基本情况调查表收集调查对象一般情况。调查内容包括基本人口学信息、吸烟、饮酒、居住史、职业史、既往病史、家族史、服药史、X射线接触史等。按照标准测量方式测量身高、体重、血压等指标。身高测量采用常州市武进衡器有限公司生产的RK001身高计,最大量程为2.0 m,精确度为0.3 mm;体重测量采用广东沃莱科技有限公司生产的BG223 L电子人体秤,最大量程为150.0 kg,精确度为0.1 kg;血压测量采用HEM-770 A电子血压计(大连欧姆龙公司),测量受试者安静休息后坐位时上臂肱动脉部位血压,测量3次,每次间隔至少1 min,以3次测量均值作为最终血压值。个别测量结果有异常时用经计量检定合格的汞柱式血压计(江苏鱼跃医疗设备股份有限公司)复测。抽取调查对象空腹外周静脉血5 ml,3 000 r/min,离心半径17.69 cm,离心10 min后分离血清,置于-80℃冰箱保存。采用葡萄糖氧化酶法检测静脉血糖。使用全自动生化分析仪检测总胆固醇(TC)、甘油三酯(TG)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)水平,其中TC和TG检测采用氧化酶法,HDL-C检测采用直接法;低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)水平采用Friedewald公式计算法:LDL-C=TC-HDL-C-TG/2.2(mmol/L)。

3. 判定标准

(1) 血脂异常判定标准:根据《中国成人血脂异常防治指南》[1],TC≥6.2 mmol/L为高TC血症,TG≥2.3 mmol/L为高TG血症,LDL-C≥ 4.1 mmol/L为高LDL-C血症,HDL-C<1.0 mmol/L为低HDL-C血症,符合其中1项或1项以上,即判定为血脂异常。根据《中国成人超重和肥胖症预防与控制指南》[9]

(2) 体质量指数(BMI)分类:BMI=体重(kg)/身高2(m2),将BMI<18.5 kg/m2定义为体重过轻,18.5 kg/m2≤BMI<24 kg/m2定义为体重正常,24 kg/m2≤BMI<28 kg/m2定义为超重,BMI≥28 kg/m2定义为肥胖。

(3) 高血糖判定标准:根据《中国2型糖尿病防治指南》[10],高血糖定义为既往有糖尿病史,或空腹血糖水平≥6.1 mmol/L。

(4) 高血压判定标准:根据《中国高血压防治指南2018年修订版》[11],高血压定义为既往有高血压病史,或在未使用降压药物的情况下收缩压≥140 mmHg和(或)舒张压≥90 mmHg。

4. 统计学处理:使用EpiData 3.1软件录入数据,SPSS 21.0软件进行统计分析。计量资料经正态性检验符合正态分布用x±s表示。两组间差异比较采用t检验,多组间差异比较经方差齐性检验采用方差分析;计数资料采用构成比进行描述,采用χ2检验比较调查对象血脂异常检出率。血脂异常影响因素采用多因素Logistic回归分析(强迫进入法,纳入标准=0.05,剔除标准=0.1)。P < 0.05为差异有统计学意义。

结果

1. 一般情况:本次调查共发放问卷878份,回收有效问卷867份,有效回收率98.75%。本研究共纳入某铀矿周边男性居民867人,年龄范围为40~69岁。其中吸烟者占59.28%(514/867),饮酒者占34.49%(299/867),体重过轻者占4.27%(37/867),正常体重者占58.48%(507/867),超重者占30.80%(267/867),肥胖者占6.45%(56/867),高血压者占45.21%(392/867),高血糖者占8.19%(71/867)。详见表 1

表 1 某铀矿周边男性居民不同人口学特征的血脂水平及血脂异常检出率比较 Table 1 Comparison of levels of serum lipid and detection rate of dyslipidemia in male residents with different characteristics around a uranium mine

2. 某铀矿周边男性居民血脂水平及血脂异常检出率分析:本研究纳入的867名调查对象TC平均水平为(5.46±1.11)mmol/L、TG为(1.92±1.64)mmol/L、LDL-C为(3.19±1.02)mmol/L、HDL-C为(1.39±0.43)mmol/L,血脂异常检出率44.29%(384/867)。高TC、高TG、高LDL-C和低HDL-C血症检出率分别为22.72%(197/867)、23.99%(208/867)、17.07%(148/867)和15.80%(137/867)。血脂异常者中,1项指标异常者占39.06%(150/384),2项指标异常者占45.57%(175/384),3项指标异常者占11.98%(46/384),4项指标异常者占3.39%(13/384)。单因素分析结果显示,不同饮酒、BMI、血压组别间TC水平差异均具有统计学意义(t/F=3.51、4.76、3.16,P < 0.05)。不同距离、BMI以及饮酒、吸烟、血压、血糖组别间TG水平差异均具有统计学意义(t/F=3.34、26.03、2.76、2.02、6.50、3.24,P < 0.05)。不同年龄、BMI、饮酒、血压、血糖组别间HDL-C水平差异均具有统计学意义(t/F=2.44、50.69、5.78、2.34、3.74,P < 0.05)。不同BMI组别间LDL-C水平差异具有统计学意义(F=2.65,P < 0.05)。不同BMI、血压、血糖组别的调查对象血脂异常检出率差异均具有统计学意义(χ2=45.91、32.31、11.42,P < 0.05)。详见表 1

3. 某铀矿周边不同距离组别男性居民中血脂指标异常检出率分析:结果显示,不同距离组别的调查对象TC、LDL-C异常检出率差异均无统计学意义(P>0.05)。不同距离组别的调查对象TG、HDL-C异常检出率差异均具有统计学意义(χ2=9.52、10.18,P < 0.05)。进一步两两比较发现,与~10 km组相比,~15 km组TG、HDL-C异常检出率升高。详见表 2

表 2 某铀矿周边不同距离组别男性居民中血脂指标异常检出率比较 Table 2 Comparison of abnormal detection rate of lipid indexes in male residents in groups at different distance from a uranium mine

4. 某铀矿周边男性居民血脂异常的影响因素分析:分别以是否血脂异常、高TC血症、高TG血症、低HDL-C血症、高LDL-C血症为因变量,将单因素分析中有统计学意义的变量及相关文献[12]中提及的对血脂异常可能有影响的变量(如年龄、吸烟、饮酒等)以及铀矿距离作为自变量纳入模型进行多因素Logistic回归分析。结果显示,在排除婚姻状况、文化程度等混杂因素后,BMI、饮酒、血压、血糖、铀矿距离对血脂异常或其各指标异常有影响,其中超重是血脂异常及其各指标异常共同的独立危险因素。BMI、血压、血糖均对血脂异常有影响,其中超重者(OR=2.08,95%CI:1.52~2.86)、肥胖者(OR=2.88,95%CI:1.58~5.24)血脂异常检出风险均高于体重正常者,高血压者(OR=1.94,95%CI:1.45~2.60)、高血糖者(OR=2.17,95%CI:1.27~3.69)血脂异常检出风险分别高于血压、血糖正常者;饮酒、BMI、血糖均对高TC血症有影响,其中饮酒者高TC血症检出风险高于非饮酒者(OR=1.44,95%CI:1.02~2.04),超重者(OR=1.62,95%CI:1.13~2.33)、肥胖者(OR=2.37,95%CI:1.30~4.33) 高TC血症检出风险均高于体重正常者,高血糖者(OR=2.23,95%CI:1.32~3.75) 高TC血症检出风险高于血糖正常者;BMI、血压、血糖均对高TG血症有影响,其中超重者(OR=2.89,95%CI:2.00~4.18)、肥胖者(OR=5.44,95%CI:2.95~10.02)高TG血症检出风险均高于体重正常者,高血压者(OR=2.50,95%CI:1.76~3.57)、高血糖者(OR=2.10,95%CI:1.21~3.64)高TG血症检出风险均高于血糖正常者;饮酒、BMI、血糖、铀矿距离均对低HDL-C血症有影响,饮酒者低HDL-C血症检出风险低于非饮酒者(OR=0.56,95%CI:0.36~ 0.87),超重者(OR=3.26,95%CI:2.13~5.01)、肥胖者(OR=5.24,95%CI:2.75~9.99)低HDL-C血症检出风险均高于体重正常者,高血糖者(OR=2.44,95%CI:1.34~4.43)低HDL-C血症检出风险高于血糖正常者,< 10 km组低HDL-C血症检出风险低于 <20 km组(OR=0.51,95%CI:0.28~0.91);BMI对高LDL-C血症有影响,其中超重者高LDL-C血症检出风险高于体重正常者(OR=1.83,95%CI:1.24~2.70)。详见表 3

表 3 某铀矿周边男性居民血脂指标异常影响因素的多因素Logistic回归分析结果 Table 3 Multivariate logistic regression analysis of factors influencing dyslipidemia in male residents around a uranium mine

讨论

《中国心血管健康与疾病报告2019》[13]指出,我国CVD患病率处于持续上升阶段,2017年农村和城市CVD分别占死因的45.91%和43.56%。以LDL-C或TC升高为特点的血脂异常是动脉粥样硬化性心血管疾病(atherosclerotic cardiovascular disease,ASCVD)重要的危险因素;降低LDL-C水平,可显著减少ASCVD的发病及死亡危险。其他类型的血脂异常如TG增高或HDL-C降低也与ASCVD发病危险的升高存在一定的关联[1, 14-15]

研究发现,铀矿开采过程中,铀矿井排风口释放出来的大量氡气直接进入大气环境中,退役后的堆浸场、废石场等也会不断析出氡,可能会对周边居民生活环境造成一定程度的影响[16],但国内外目前关于铀矿周边的居民健康效应报道较少。本研究结果显示,某铀矿周边男性居民血脂异常检出率为44.29%,高于2012—2015年我国35岁以上男性人群血脂异常患病率(40.0%)[17],也高于江苏扬中市(34.89%)[18]等地中老年居民血脂异常的患病率,与深圳市坪山区(42.4%)[19]、南充市顺庆区(45.7%)[20]等地中老年居民血脂异常患病率相近。可能原因在于不同研究纳入调查对象的年龄和性别不同,本研究调查对象为40~69岁的中老年男性居民,此外也可能由于不同地域居民生活方式、饮食习惯存在差异所致。本研究发现超重、肥胖者的血脂异常检出率高于体重正常者,多因素分析结果也提示超重、肥胖为血脂异常的危险因素,且其中超重是血脂异常及其各指标异常共同的独立危险因素,与多项研究[21-23]的结果一致,提示超重、肥胖与血脂异常的发生密切相关。本研究中高血压组的血脂异常检出率(54.85%)显著高于非高血压组(35.58%),提示血脂异常与高血压密切相关,与陶然等[24]、郑剑勇等[25]研究结果相一致。此外,本研究发现高血压与高TG血症存在联系,可能原因在于高TG血症者更易患高血压,且高血压的发生率随TG水平升高呈增高趋势[26]。同时,本研究还发现高血糖组的血脂异常检出率(63.38%)显著高于血糖正常组(42.59%),高血糖导致血脂水平升高是由于高血糖通常与胰岛素抵抗相关,胰岛素抵抗会抑制机体对脂肪的分解作用,并且使人体内脂蛋白的活性降低,从而使循环中游离脂肪酸升高,从而导致血脂异常[27-28]

目前国内外对铀矿工人及周边居民的健康效应研究发现低剂量电离辐射可引起铀矿工人外周血淋巴细胞畸变率和微核率增高,引起DNA损伤,影响肝功能、甲状腺功能改变或者导致肺癌发生等[29-33],但对长期居住在铀矿周边人群的长期健康效应相关研究较少。本研究未发现铀矿周边不同距离组男性居民之间血脂异常检出率存在差异,但不同铀矿距离组别的调查对象HDL-C异常率差异均有统计学意义,进一步分析发现居住在距离铀矿 < 10 km的居民低HDL-C血症发生风险低于居住在 < 20 km的居民,考虑可能与铀矿周边环境低剂量电离辐射(low dose ionizing radiation,LDIR)诱导的兴奋效应有关[34-36],即当机体受到LDIR时,机体抵抗外界不利刺激的保护性反应被激起。但目前关于LDIR兴奋效应的机制尚未阐明。后续研究考虑进一步扩大人群样本,纳入不同性别、饮食习惯、生活方式等因素,深入分析铀矿周边居民血脂水平影响因素,从而为铀矿周边居民健康风险评估提供重要数据和科学依据。

利益冲突  无

志谢 本研究获得广东省医学科研基金项目(A2017227、A2019246、A2021209)和广州市科技计划项目(202002030031)资助

作者贡献声明  陈湃韩负责查阅文献、血脂指标检测、数据整理与论文撰写;邹剑明负责指导论文撰写、修订和审核;陈慧峰、黄伟旭负责现场问卷调查、论文修改;陈铿铿负责血脂指标检测及数据整理;崔凡负责现场检测及数据整理

参考文献
[1]
诸骏仁, 高润霖, 赵水平, 等. 中国成人血脂异常防治指南(2016年修订版)[J]. 中华心血管病杂志, 2016, 44(10): 833-853.
Zhu JR, Gao RL, Zhao SP, et al. Guidelines for the prevention and treatment of dyslipidemia in adults in China (revised in 2016)[J]. Chin J Cardiol, 2016, 44(10): 833-853. DOI:10.3760/cma.j.issn.0253-3758.2016.10.005
[2]
张梅. 中国成人心脑血管疾病发病风险研究[D]. 北京: 中国疾病预防控制中心, 2017.
Zhang M. Prediction of cardiovascular and cerebrovascular disease risk among Chinese adult[D]. Beijing: Chinese Center for Disease Control and Prevention, 2017.
[3]
Gregory AR, Catherine J, Amanuel A, et al. Global, regional, and national burden of cardiovascular diseases for 10 causes, 1990 to 2015[J]. J Am Coll Cardiol, 2017, 70(1): 1-25. DOI:10.1016/j.jacc.2017.04.052
[4]
王媛, 曹新西, 侯亚冰, 等. 1990和2017年中国与全球心血管病疾病负担研究[J]. 中国慢性病预防与控制, 2020, 28(1): 10-13, 19.
Wang Y, Cao XX, Hou YB, et al. Study on Chinese and global cardiovascular diseases burden in 1990 and 2017[J]. Chin J Prev Control Chronic Non-Commun Dis, 2020, 28(1): 10-13, 19. DOI:10.16386/j.cjpccd.issn.1004-6194.2020.01.003
[5]
刘畅荣, 王志勇, 崔娜. 铀矿区大气放射性污染的健康风险评价研究展望[J]. 工业设计, 2016(8): 180-181.
Liu CR, Wang ZY, Cui N. Prospect of health risk assessment of atmospheric radioactive contamination in uranium mining areas[J]. Ind Des, 2016(8): 180-181.
[6]
李元岗, 孙娟, 何占飞, 等. 露天铀矿采冶环境污染和生态影响分析[J]. 西部资源, 2018(2): 104-105, 109.
Li YG, Sun J, He ZF, et al. Analysis on environment pollution and ecological impact in open-pit mining and extractive metallurgy for uranium mine[J]. West Resourc, 2018(2): 104-105, 109. DOI:10.3969/j.issn.1672-562X.2018.02.048
[7]
Kim SH, Park JM, Kim H. The prevalence of stroke according to indoor radon concentration in South Koreans: Nationwide cross section study[J]. Medicine (Baltimore), 2020, 99(4): e18859. DOI:10.1097/MD.0000000000018859
[8]
张彪, 张晓文, 李密, 等. 铀尾矿污染特征及综合治理技术研究进展[J]. 中国矿业, 2015, 24(4): 58-62.
Zhang B, Zhang XW, Li M, et al. The characteristics and research progress of uranium tailings comprehensive treatment techniques[J]. China Min Mag, 2015, 24(4): 58-62. DOI:10.3969/j.issn.1004-4051.2015.04.015
[9]
中国肥胖问题工作组. 中国成人超重和肥胖症预防与控制指南(节录)[J]. 营养学报, 2004, 26(1): 1-4.
Working Group of Obesity, China. Guidelines for prevention and control of overweight and obesity in Chinese adults (Excerpt)[J]. Acta Nutr Sinica, 2004, 26(1): 1-4. DOI:10.3321/j.issn.0512-7955.2004.01.001
[10]
中华医学会糖尿病学分会. 中国2型糖尿病防治指南(2017年版)[J]. 中国实用内科杂志, 2018, 38(4): 292-344.
Chinese Diabetes Society. Guidelines for the prevention and control of type 2 diabetes in China (2017 edition)[J]. Chin J Pract Intern Med, 2018, 38(4): 292-344. DOI:10.19538/j.nk2018040108
[11]
中国高血压防治指南修订委员会. 中国高血压防治指南(2018年修订版)[J]. 中国心血管杂志, 2019, 24(1): 24-56.
Chinese Hypertension Prevention and Treatment Guidelines Revision Committee. Chinese guidelines for the management of hypertension writing group of 2018[J]. Chin J Cardiovascul Med, 2019, 24(1): 24-56. DOI:10.3969/j.issn.1007-5410.2019.01.002
[12]
王亭. 成人血脂异常的流行特征与影响因素[J]. 职业与健康, 2015, 31(7): 1000-1005.
Wang T. Epidemiological characteristics and influencing factors of dyslipidemia in adults[J]. Occup Health, 2015, 31(7): 1000-1005. DOI:10.13329/j.cnki.zyyjk.2015.0398
[13]
《中国心血管健康与疾病报告》编写组. 《中国心血管健康与疾病报告2019》要点解读[J]. 中国心血管杂志, 2020, 25(5): 401-410.
The Writing Committee of the Report on Cardiovascular Health and Diseases in China. Interpretation of report on cardiovascular health and diseases in China 2019[J]. Chin J Cardiovascul Med, 2020, 25(5): 401-410. DOI:10.3969/j.issn.1007-5410.2020.05.001
[14]
Zhang X, Liu J, Wang M, et al. Twenty-year epidemiologic study on LDL-C levels in relation to the risks of atherosclerotic event, hemorrhagic stroke, and cancer death among young and middle-aged population in China[J]. J Clin Lipidol, 2018, 12(5): 1179-1189. DOI:10.1016/j.jacl.2018.06.011
[15]
Yang W, Xiao J, Yang Z, et al. Serum lipids and lipoproteins in Chinese men and women[J]. Circulation, 2012, 125(18): 2212-2221. DOI:10.1161/CIRCULATIONAHA.111.065904
[16]
王志勇, 刘畅荣, 王汉青, 等. 铀矿区居民室内氡污染水平调查与原因分析[J]. 环境污染与防治, 2010, 32(6): 15-18.
Wang ZY, Liu CR, Wang HQ, et al. Investigation and analysis of indoor radon pollution in the uranium ore district[J]. Environ Pollut Control, 2010, 32(6): 15-18. DOI:10.3969/j.issn.1001-3865.2010.06.005
[17]
中国高血压调查研究组. 2012~2015年我国≥ 35岁人群血脂异常状况调查[J]. 中国循环杂志, 2019, 34(7): 681-687.
China Hypertension Survey Investigators. Status of dyslipidemia among adults aged 35 years and above in China[J]. Chin Circul J, 2019, 34(7): 681-687. DOI:10.3969/j.issn.1000-3614.2019.07.011
[18]
冯祥, 华召来, 周琴, 等. 某市中老年居民主要慢性病患病现况及共病模式分析[J]. 现代预防医学, 2019, 46(20): 3728-3731, 3753.
Feng X, Hua ZL, Zhou Q, et al. Analysis of status and comorbid patterns of major chronic diseases among middle-aged and elderly residents in a city[J]. Mod Prev Med, 2019, 46(20): 3728-3731, 3753.
[19]
王玲, 阿丽努尔·阿布力米提, 陈伟文, 等. 中老年人血脂情况及血脂异常影响因素[J]. 华南预防医学, 2021, 47(1): 57-60.
Wang L, Alinuer A, Chen WW, et al. Blood lipid level and influencing factors of dyslipidemia in middle-aged and elderly people[J]. South China J Prev Med, 2021, 47(1): 57-60. DOI:10.12183/j.scjpm.2021.0057
[20]
高薇, 谢席胜, 赵玉章, 等. 南充市23598名45岁及以上居民血脂调查及分析[J]. 中国动脉硬化杂志, 2016, 24(7): 720-726.
Gao W, Xie XS, Zhao YZ, et al. The lipid investigation and analysis in Nanchong 23598 residents aged 45 and over[J]. Chin J Arterioscler, 2016, 24(7): 720-726.
[21]
Ramón-Arbués E, Martinez-Abadia B, Gracia-Tabuenca T, et al. Prevalence of overweight/obesity and its association with diabetes, hypertension, dyslipidemia and metabolic syndrome: a cross-sectional study of a sample of workers in Aragón, Spain[J]. Nutr Hosp, 2019, 36(1): 51-59. DOI:10.20960/nh.1980
[22]
Kotsis V, Jordan J, Micic D, et al. Obesity and cardiovascular risk: a call for action from the European Society of Hypertension Working Group of Obesity, Diabetes and the High-risk Patient and European Association for the Study of Obesity: part A: mechanisms of obesity induced hypertension, diabetes and dyslipidemia and practice guidelines for treatment[J]. J Hypertens, 2018, 36(7): 1427-1440. DOI:10.1097/HJH.0000000000001730
[23]
Xi Y, Niu L, Cao N, et al. Prevalence of dyslipidemia and associated risk factors among adults aged ≥ 35 years in northern China: a cross-sectional study[J]. BMC Public Health, 2020, 20(1): 1068. DOI:10.1186/S12889-020-09172-9
[24]
陶然, 周金意, 苏健, 等. 成人血脂异常与高血压关系[J]. 江苏预防医学, 2014, 25(5): 18-21.
Tao R, Zhou JY, Su J, et al. Relationship between dyslipidemia and hypertension in adults[J]. Jiangsu J Prev Med, 2014, 25(5): 18-21. DOI:10.13668/j.issn.1006-9070.2014.05.007
[25]
郑剑勇, 吴文秀, 苏依所, 等. 成人血脂异常与高血压的相关性分析[J]. 中国慢性病预防与控制, 2015, 23(12): 915-918.
Zheng JY, Wu WX, Su YS, et al. Correlation analysis of dyslipidemia and hypertension in adults[J]. Chin J Prev Control Chronic Non-Commun Dis, 2015, 23(12): 915-918. DOI:10.16386/j.cjpccd.issn.1004-6194.2015.12.010
[26]
周婕, 李凌, 刘丹, 等. 高甘油三酯血症与糖尿病高血压关系分析[J]. 微量元素与健康研究, 2014, 31(4): 10-12.
Zhou J, Li L, Liu D, et al. Analysis of the relationship between hypertriglyceridemia and diabetes mellitus and hypertension[J]. Stud Trace Elem Health, 2014, 31(4): 10-12.
[27]
王玉民, 林燕. 糖尿病高危人群血脂异常患病率及相关危险因素分析[J]. 中国医药导刊, 2016, 18(6): 586-588.
Wang YM, Lin Y. Risk factors and prevalence of dyslipidemia at high risk in diabetes patients[J]. Chin J Med Guide, 2016, 18(6): 586-588. DOI:10.3969/j.issn.1009-0959.2016.06.018
[28]
Patricia ON, Carolina SW, Camila SS, et al. Lipid profile of people with diabetes mellitus type 2 and periodontal disease[J]. Diabetes Res Clin Pract, 2012, 96(1): 35-39. DOI:10.1016/j.diabres.2011.11.017
[29]
陈香兰, 奉水东, 刘良丽, 等. 低剂量辐射对铀矿工健康潜在的影响[J]. 实用预防医学, 2019, 26(6): 653-656.
Chen XL, Feng SD, Liu LL, et al. Potential impact of low-dose radiation on the health of uranium miners[J]. Pract Prev Med, 2019, 26(6): 653-656. DOI:10.3969/j.issn.1006-3110.2019.06.004
[30]
覃志英, 刘建华, 唐孟俭, 等. 某退役铀矿山周围居民淋巴细胞微核率分析[J]. 中国辐射卫生, 2019, 28(4): 376-378, 381.
Qin ZY, Liu JH, Tang MJ, et al. Analysis of the micronucleus rate of peripheral blood lymphocytes of healthy residents around a decommissioned uranium mine[J]. Chin J Radiol Health, 2019, 28(4): 376-378, 381. DOI:10.13491/j.issn.1004-714x.2019.04.007
[31]
张奇, 朱卫国, 张震, 等. 铀矿山项目职业病危害因素及防护措施分析[J]. 中国职业医学, 2014, 41(3): 358-360.
Zhang Q, Zhu WG, Zhang Z, et al. Analysis on occupational disease hazard factors and protective measures in uranium mine projects[J]. China Occup Med, 2014, 41(3): 358-360. DOI:10.11763/j.issn.2095-2619.2014.03.029
[32]
Semenova Y, Pivina L, Zhunussov Y, et al. Radiation-related health hazards to uranium miners[J]. Environ Sci Pollut Res Int, 2020, 27(28): 34808-34822. DOI:10.1007/s11356-020-09590-7
[33]
Bersimbaev RI, Bulgakova O. The health effects of radon and uranium on the population of Kazakhstan[J]. Genes Environ, 2015, 37: 18. DOI:10.1186/s41021-015-0019-3
[34]
张忠新, 刘建功, 刘红艳, 等. 低剂量电离辐射生物效应研究[J]. 辐射研究与辐射工艺学报, 2013, 31(5): 1-6.
Zhang ZX, Liu JG, Liu HY, et al. Biological effects of low-dose ionizing radiation[J]. J Rad Res Rad Proc, 2013, 31(5): 1-6.
[35]
陈兵, 吕孝敏. 低剂量电离辐射生物效应分析[J]. 化工设计通讯, 2019, 45(11): 113-113, 141.
Chen B, Lyu XM. Analysis of biological effects of low dose ionizing radiation[J]. Chem Eng Des Commun, 2019, 45(11): 113-113, 141. DOI:10.3969/j.issn.1003-6490.2019.11.075
[36]
闵锐. 低剂量/低剂量率电离辐射生物效应[J]. 辐射研究与辐射工艺学报, 2014, 32(6): 1-9.
Min R. Biological effects induced by low dose/low dose rate ionizing radiation[J]. J Rad Res Rad Proc, 2014, 32(6): 1-9. DOI:10.11889/j.1000-3436.2014.rrj.32.060101