Chinese General Practice ›› 2022, Vol. 25 ›› Issue (26): 3324-3330.DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0291
Special Issue: 高血压最新文章合辑
• Evidence-based Medicine • Previous Articles
Received:
2021-12-08
Revised:
2022-05-24
Published:
2022-09-15
Online:
2022-07-06
Contact:
Chunshan ZHAO
About author:
通讯作者:
赵春善
作者简介:
基金资助:
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URL: https://www.chinagp.net/EN/10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0291
第一作者 | 发表时间(年) | 国家 | 发病数/样本量 | 年龄(岁) | 研究类型 | 随访年限(年) | 性别 | 校正OR值(95%CI) | 摄入量范围(最低剂量/最高剂量) | 校正因素 | 质量评分(分) |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
HE[ | 2018 | 中国 | 202/2 032 | 6~18 | 横断面 | — | 男/女 | 1.19(0.70,2.02) | 0/>120 ml | 因素1、久坐行为、饮食 | 9 |
QIN[ | 2018 | 中国 | 452/10 091 | 9~12 | 横断面 | — | 男/女 | 1.40(1.15,1.70) | 未说明 | 学校、教育程度、肉类、零食摄入 | 8 |
CHAN[ | 2014 | 中国 | 179/1 399 | 12~16 | 横断面 | — | 女 | 1.50(0.50,5.20) | 1/>500 ml | 因素1、因素2、肉类、水果、果冻/蜂蜜食品 | 8 |
521/1 328 | 男 | 1.20(0.50,3.10) | |||||||||
KANG[ | 2017 | 韩国 | 1 309/4 591 | 40~69 | 前瞻性 | 10 | 女 | 1.97(1.23,3.14) | 0/≥4 ser/w | 因素1、因素2、教育、收入水平、BMI、能量摄入量、脂肪百分比、纤维摄入量和疾病 | 8 |
KWAK[ | 2019 | 韩国 | 1 175/5 775 | 40~69 | 前瞻性 | 10 | 男/女 | 1.21(1.02,1.45) | 0/3.50 ser/w | 因素1、因素2、总能量摄入、收入状况、谷物、乳制品、鱼、钠和钾的摄入 | 7 |
BARRIO-LOPEZ[ | 2013 | 西班牙 | 1 464/8 157 | 36 | 前瞻性 | 6 | 男/女 | 1.05(0.85,1.30) | 2.4 ser/w | 因素1、因素2、BMI、软饮料摄入量、总能量摄入、红肉、薯条、快餐消费、地中海饮食 | 7 |
FERREIRA-PÊGO[ | 2016 | 西班牙 | 206/240 | 67 | 前瞻性 | 2 | 男/女 | 1.09(1.04,2.80) | <1/>5 ser/w | 因素1、BMI、饮食变量随访期间的平均消费量、平均总能量摄入 | 7 |
MIRMIRAN[ | 2015 | 伊朗 | 47/424 | 6~18 | 前瞻性 | 3.6 | 男/女 | 2.74(1.05,7.19) | 1.12/100 ml | 因素1、能量摄入、糖尿病家族史、膳食纤维、茶、咖啡、肉类、蔬菜、BMI | 7 |
AMBROSINI[ | 2013 | 澳大利亚 | 587/1 433 | 14 | 前瞻性 | 3 | 男 | 1.01(0.40,2.40) | 0/2 876 g/d | 因素1、青春期、饮食、收入、BMI、饮食模式评分 | 8 |
537/1 433 | 17 | 女 | 2.70(1.30,5.60) | ||||||||
DUFFEY[ | 2010 | 美国 | 609/2 639 | 18~30 | 前瞻性 | 20 | 男/女 | 1.06(1.01,1.12) | 未说明 | 因素1、因素2、种族、体质量、食物能量、 | 7 |
DHINGRA[ | 2007 | 美国 | 1 377/6 449 | 52.9 | 前瞻性 | 4 | 男/女 | 1.20(0.90,1.60) | 0/≥2 ser/d | 因素1、吸烟、摄入脂肪、总热量和血糖指数 | 7 |
COHEN[ | 2012 | 美国 | 42 022/88 540 | 38~53 | 前瞻性 | 28 | 男/女 | 1.12(1.08,1.17) | <1/≥1 ser/d | 因素1、因素2、种族、家族史、维生素、碳水化合物摄入、卡路里、口服避孕药、镇痛药 | 8 |
2012 | 21 873/97 991 | 31~40 | 16 | 女 | 1.17(1.11,1.23) | ||||||
2012 | 13 439/37 360 | 42~61 | 22 | 男 | 1.06(0.99,1.14) | ||||||
SAYON-OREA[ | 2015 | 西班牙 | 1 308/13 846 | 34~42 | 前瞻性 | 8.1 | 男/女 | 1.34(1.09,1.65) | 0/≥7 ser/w | 因素1、因素2、BMI、高血压史、高胆固醇血症、能量总量、钠、钾、菜类、肉类 | 7 |
LEE[ | 2018 | 美国 | 3 553/15 713 | 19~64 | 前瞻性 | 4 | 男/女 | 1.18(1.04,1.33) | 均未说明 | 因素1、因素2、收入、BMI、摄食天数、每日能量摄入 | 7 |
KIM[ | 2012 | 韩国 | 3 044/9 950 | ≥19 | 前瞻性 | 3 | 男/女 | 1.50(0.84,2.68) | 1/≥3 time/d | 因素1、因素2、BMI、热量摄入、种族、钠钾摄入、糖尿病史 | 8 |
NETTLETON[ | 2009 | 美国 | 843/6 814 | 45~84 | 前瞻性 | 2 | 男/女 | 1.17(0.95,1.45) | 0/≥1 ser/d | 因素1、民族、能量摄入、吸烟状况 | 7 |
Table 1 Basic features of included studies
第一作者 | 发表时间(年) | 国家 | 发病数/样本量 | 年龄(岁) | 研究类型 | 随访年限(年) | 性别 | 校正OR值(95%CI) | 摄入量范围(最低剂量/最高剂量) | 校正因素 | 质量评分(分) |
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HE[ | 2018 | 中国 | 202/2 032 | 6~18 | 横断面 | — | 男/女 | 1.19(0.70,2.02) | 0/>120 ml | 因素1、久坐行为、饮食 | 9 |
QIN[ | 2018 | 中国 | 452/10 091 | 9~12 | 横断面 | — | 男/女 | 1.40(1.15,1.70) | 未说明 | 学校、教育程度、肉类、零食摄入 | 8 |
CHAN[ | 2014 | 中国 | 179/1 399 | 12~16 | 横断面 | — | 女 | 1.50(0.50,5.20) | 1/>500 ml | 因素1、因素2、肉类、水果、果冻/蜂蜜食品 | 8 |
521/1 328 | 男 | 1.20(0.50,3.10) | |||||||||
KANG[ | 2017 | 韩国 | 1 309/4 591 | 40~69 | 前瞻性 | 10 | 女 | 1.97(1.23,3.14) | 0/≥4 ser/w | 因素1、因素2、教育、收入水平、BMI、能量摄入量、脂肪百分比、纤维摄入量和疾病 | 8 |
KWAK[ | 2019 | 韩国 | 1 175/5 775 | 40~69 | 前瞻性 | 10 | 男/女 | 1.21(1.02,1.45) | 0/3.50 ser/w | 因素1、因素2、总能量摄入、收入状况、谷物、乳制品、鱼、钠和钾的摄入 | 7 |
BARRIO-LOPEZ[ | 2013 | 西班牙 | 1 464/8 157 | 36 | 前瞻性 | 6 | 男/女 | 1.05(0.85,1.30) | 2.4 ser/w | 因素1、因素2、BMI、软饮料摄入量、总能量摄入、红肉、薯条、快餐消费、地中海饮食 | 7 |
FERREIRA-PÊGO[ | 2016 | 西班牙 | 206/240 | 67 | 前瞻性 | 2 | 男/女 | 1.09(1.04,2.80) | <1/>5 ser/w | 因素1、BMI、饮食变量随访期间的平均消费量、平均总能量摄入 | 7 |
MIRMIRAN[ | 2015 | 伊朗 | 47/424 | 6~18 | 前瞻性 | 3.6 | 男/女 | 2.74(1.05,7.19) | 1.12/100 ml | 因素1、能量摄入、糖尿病家族史、膳食纤维、茶、咖啡、肉类、蔬菜、BMI | 7 |
AMBROSINI[ | 2013 | 澳大利亚 | 587/1 433 | 14 | 前瞻性 | 3 | 男 | 1.01(0.40,2.40) | 0/2 876 g/d | 因素1、青春期、饮食、收入、BMI、饮食模式评分 | 8 |
537/1 433 | 17 | 女 | 2.70(1.30,5.60) | ||||||||
DUFFEY[ | 2010 | 美国 | 609/2 639 | 18~30 | 前瞻性 | 20 | 男/女 | 1.06(1.01,1.12) | 未说明 | 因素1、因素2、种族、体质量、食物能量、 | 7 |
DHINGRA[ | 2007 | 美国 | 1 377/6 449 | 52.9 | 前瞻性 | 4 | 男/女 | 1.20(0.90,1.60) | 0/≥2 ser/d | 因素1、吸烟、摄入脂肪、总热量和血糖指数 | 7 |
COHEN[ | 2012 | 美国 | 42 022/88 540 | 38~53 | 前瞻性 | 28 | 男/女 | 1.12(1.08,1.17) | <1/≥1 ser/d | 因素1、因素2、种族、家族史、维生素、碳水化合物摄入、卡路里、口服避孕药、镇痛药 | 8 |
2012 | 21 873/97 991 | 31~40 | 16 | 女 | 1.17(1.11,1.23) | ||||||
2012 | 13 439/37 360 | 42~61 | 22 | 男 | 1.06(0.99,1.14) | ||||||
SAYON-OREA[ | 2015 | 西班牙 | 1 308/13 846 | 34~42 | 前瞻性 | 8.1 | 男/女 | 1.34(1.09,1.65) | 0/≥7 ser/w | 因素1、因素2、BMI、高血压史、高胆固醇血症、能量总量、钠、钾、菜类、肉类 | 7 |
LEE[ | 2018 | 美国 | 3 553/15 713 | 19~64 | 前瞻性 | 4 | 男/女 | 1.18(1.04,1.33) | 均未说明 | 因素1、因素2、收入、BMI、摄食天数、每日能量摄入 | 7 |
KIM[ | 2012 | 韩国 | 3 044/9 950 | ≥19 | 前瞻性 | 3 | 男/女 | 1.50(0.84,2.68) | 1/≥3 time/d | 因素1、因素2、BMI、热量摄入、种族、钠钾摄入、糖尿病史 | 8 |
NETTLETON[ | 2009 | 美国 | 843/6 814 | 45~84 | 前瞻性 | 2 | 男/女 | 1.17(0.95,1.45) | 0/≥1 ser/d | 因素1、民族、能量摄入、吸烟状况 | 7 |
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