作者简介
北京大学第三医院心内科主任医师，从事心血管内科专业工作20余年，曾经赴意大利 费拉拉大学 ，西班牙贝尔维特大学医院心力衰竭和心脏移植中心，美国哈佛大学附属医院贝斯以色列女执事医疗中心心力衰竭和心脏移植中心做访问学者。
中华医学会心血管病学分会预防管理学组委员，中国医师协会心血管病学分会心衰学组委员，北京市职业病诊断鉴定专家库专家，中华医学会医疗事故鉴定专家，中华临床医师杂志专家委员会委员青年委员，Journal of Hypertension: Open Access 编委会委员，《中华现代临床医学杂志》编委，北京市“阳光长城”慢病防治微博科普专家（北京市卫计委），北京市海淀区医疗事故鉴定专家。
住院医师，医学博士。2019年博士毕业于北京大学医学部临床医学八年制专业，同年进入北京大学第三医院心血管内科工作，2020年完成住院医师规范化培训，同年进入国家心血管内科专科医师培训。目前主要从事冠心病、动脉粥样硬化的基础与临床研究工作。
北京大学医学部硕士研究生在读，目前研究方向为运动训练与交感应激相关机制研究，参与多项医学书籍翻译工作。
医学硕士，2018年硕士毕业于温州医科大学，毕业后在阜外医院-心血管疾病国家重点实验室任科研助理。2019年考取北京大学医学部内科学科研型博士。目前主要从事交感应激与冠心病的相关基础研究工作，目前发表SCI、中文论文近10篇。
引言：
在中国每年有50万至240万人死于心血管疾病。我国幅员辽阔、地理环境各异，为了降低心血管疾病的风险和减轻医疗及疾病负担，不仅要了解疾病的患病风险因地域而异，也要认识到主要危险因素可能也存在地域差异。2020年底，由国家心血管病中心牵头，囊括了全国31个省、98万人、覆盖中国大陆55%地级市的大型调查研究——以患者为中心的心脏事件百万人评估项目（Patient-centered Evaluative Assessment of Cardiac Events Million Persons Project, PEACE MPP）调查数据公布，揭示了心血管疾病患病风险的地域差异，也展示了不同危险因素的地域差异，为公共服务政策提供了更多信息。研究方法
自2015年9月1日到2019年11月30日，在全国范围内抽样252个地点（152个农村县，100个城市区），覆盖了中国大陆55%的地级市，采用典型病例抽样设计，以提供地理分布、经济发展和人口结构的多样性。邀请在过去12个月中至少有6个月居住在该地区的年龄在35-75岁的参与者，通过系统抽样法确定本研究的人群。研究评估的危险因素，包括血压、血脂、血糖、体重指数（BMI）、生活方式危险因素（包括：吸烟、饮酒、与不健康饮食相关的因素，即水果、蔬菜、全谷类和豆类的摄入量较低，红肉的摄入量较高，以及缺乏体力活动）。对于参与者的特征和危险因素，该研究计算了分类变量的频率和百分比，以及连续变量的均值和标准差或中位数（用IQR表示）。为了描述措施在县级水平的变化，应用具有随机效应的多水平模型计算了中位数优势比。利用因子分析，生成了12个危险因素聚类，并探索这些因素是如何在人群中聚集的，并采用方差最大化正交旋转法分析各个因子的显著性，计算每个保留的因子得分，并用总体的平均得分来反映其相对重要性。用散点图和拟合线表示各县（区）危险因素聚类与环境和社会经济特征的相关性，用Fisher z变换检验城乡相关系数的异质性。结果
共983476人纳入本研究，平均年龄为55.9±9.9岁，女性占60.1%，60.6%生活在农村地区，17.6%的家庭年收入达到50000元以上，22.8%的教育水平达到高中及以上，98.0%拥有社会医疗保险。农村居民的年收入和教育水平要较城镇居民低。农村居民水果和豆类的摄入量低于城镇居民（表1）。
表1 纳入研究的参与者基线特征及危险因素
16.6%的参与者为心血管疾病高风险（95%CI：16.6-16.7%），在不同区县之间这一比例从2.8%至最高34.2%。利用2010年全国人口普查数据将年龄和性别标化后，高风险对象的比例为10.3%（95%CI：10.2-10.3），在不同区县之间这一比例从3.1至最高24.9%（图1）。不同区或县心血管疾病高风险比例中间值的OR值是1.52（95%CI：1.46-1.58）。
从整体分析，东北和华北地区心血管疾病高危人群标化比例较高（12.6% 95%CI：12.4-12.8% vs 11.4% 95%CI：11.3-11.6%）。华南地区心血管高危人群标化率较低（8.0%，95%CI：7.8-8.2）。华东、西北、西南和中部地区的心血管疾病高危人群标化比例介于二者之间（9.6% 95%CI：9.4-9.7% vs 9.6% 95%CI：9.5-9.8% vs 10.0% 95%CI：9.8-10.1 vs 10.7% 95%CI：10.5-10.9）（图1）。
图1：在七个地区的比较中，按年龄和性别标化的Kruskal-Wallis检验，p值小于0.0001的心血管疾病患病率高危的地域差异。箱图中小圆圈代表异常值。灰色代表在这项研究中无可用的数据。
进行因子分析后，根据Kaiser规则保留特征值大于1.0的因子作为危险因素聚类，分别为肥胖、血压、不健康主食、不健康副食品、吸烟和饮酒及代谢异常和体育活动不足。在总体变异度中，肥胖（因素1）占16.2%，血压（因素2）占13.6%，主食（因素3）占9.5%，副食品（因素4）占8.8%，吸烟和饮酒（因素5）占7.9%，代谢和体育活动（因素6）占7.4%（表2）。在方差最大正交旋转分析后，与肥胖聚类相关的BMI和腰围因子载荷超过0.9，可以用肥胖代表BMI升高及腰围升高；在血压的聚类中，收缩压和舒张压的因子载荷均接近0.9，可以用血压情况代表收缩压和舒张压升高；在不健康主食的聚类中，主要包括全谷物摄入量和豆类摄入量，载荷分别为0.8及0.7，可以用不健康主食代表全谷物及豆类摄入量不足；在不健康副食品的聚类中，主要包括水果、蔬菜和红肉的摄入量，载荷较高、为0.6-0.8，可以用不健康副食品代表水果、蔬菜摄入量不足和红肉摄入量过多；在吸烟和饮酒的聚类中，这两个风险因素的载荷均较高、为0.8；在代谢和体力活动的聚类中，血糖、血脂和体力活动量载荷较高分别为0.6、0.7、0.5，可以用代谢和体育活动代表血糖、血脂异常和体力活动不足等危险因素。在对男性和女性个体的单独分析中，我们发现了相同的六个危险因素聚类和其代表的危险因素。使用未进行缺失数据填补的数据进行敏感性分析后，结果没有改变。
表2 根据Kaiser规则保留的危险因素聚类及因子载荷
图2 根据Kaiser规则保留的危险因素聚类及矩阵
该研究还发现心血管疾病的主要危险因素存在地域差异，6个危险因素的地理分布复杂（图3）。在心血管疾病患病风险高的区域中，华北地区受肥胖因素和血压因素影响最大，东北地区受副食品因素影响最大。华南虽然是心血管疾病患病风险最低的地区，但主食因子和代谢及体育活动的影响值最高（图3）。
图3 六个危险因素聚类的地域差异。Kruskal-Wallis检验除不健康副食品摄入的危险因素外，其余危险因素p值均小于0.0001（P=0.014）。小圆圈代表异常值。灰色代表在这项研究中没有可用的数据。
另外，该项研究对年平均环境温度、海拔和人均GDP的分析也显示出了地域差异。分析结果提示人均GDP越高的区域，城市地区不健康副食品因素风险越低，而农村地区代谢和体育活动因素风险则越高（P值均小于 0.05）。值得注意的是，人均GDP与吸烟和饮酒因素之间的相关性在农村和城市地区存在显著差异（P= 0.042）。
讨论
首先，本研究更详细地展示了人群心血管疾病风险的地域差异；第二，本研究发现心血管疾病主要危险因素的地域差异；第三，本研究明确了一系列心血管疾病主要危险因素均可以划分至有不同病理生理意义的群集；最后，本研究揭示了心血管疾病危险因素与区域环境和社会经济特征之间的关系。本研究可能会对中国的心血管疾病的控制重心产生重大影响，这与美国提出的卒中带相似（即美国东南部卒中和其他形式心血管疾病发病率较高）。此外，心血管疾病危险因素的聚集性表明，有效的干预措施需要有针对性和多种方法，疾病初级预防比专科诊治更合适；同时增加社会力量参与度和社区参与度，如卫生专业人员将患者转诊至社区并获得支持、以改善他们的健康。Li X, Wu C, Lu J, Chen B, Li Y, Yang Y, Hu S, Li J. Cardiovascular risk factors in China: a nationwide population-based cohort study. Lancet Public Health. 2020 Dec;5(12):e672-e681. 
