文摘
背景和目标多个生殖因素与中风有关。对生殖因素的累积效应在卒中及其亚型生殖生命历程,尤其是中国女性个体。本研究的目的是评估协会终身累积的雌激素暴露生殖因素与中风及其病因学的亚型在绝经后的中国妇女。
方法绝经后妇女事先中风在基线(2004 - 2008)中国嘉生物库的选择(CKB)。终生累积雌激素暴露生殖因素评估使用3复合指标:生殖寿命(RLS)、内源性雌激素暴露(EEE)和总雌激素暴露(三通)。卒中及其亚型,缺血性中风(是)、脑出血(我),和蛛网膜下腔出血(SAH)通过联系确定疾病登记处系统和医疗保险数据在随访期间(2004 - 2015)。Multivariable-adjusted Cox比例风险回归模型应用于估计调整风险比(aHR)和95%的CIs中风的危险RLS的四分位数,EEE,分别和三通。
结果共有122939名绝经后40 - 79岁的参与者事先中风在基线被包括在内。在一个平均8.9年的随访期间,15139例最近诊断为中风,其中包括12853例,与我2580例,269例SAH。与RLS的最低四分位数(Q1),最高四分位数(Q4)降低中风的风险(aHR: 0.95, 95% CI 0.92 - -0.98),是(aHR: 0.95, 95% CI 0.92 - -0.98),和我(aHR: 0.87, 95% CI 0.81 - -0.94)。EEE和TEE显示与后续下行的风险分级协会总中风(aHR Q4 vs Q1: EEE: 0.85, 95% CI 0.82 - -0.89;三通:0.87,95% CI 0.84 - -0.90),是(aHR Q4 vs Q1: EEE: 0.86, 95% CI 0.83 - -0.90;三通:0.86,95% CI 0.83 - -0.89)和我(EEE: 0.73, 95% CI 0.65 - -0.81;三通:0.83,95% CI 0.76 - -0.91),p为所有这些趋势< 0.001关联。
讨论个人累计雌激素暴露生殖因素可能是一个有价值的指标对风险分层绝经期后的中风事件。
术语表
- aHR=
- 调整风险比;
- 疾病预防控制中心=
- 疾病控制和预防中心;
- CKB=
- 中国嘉生物;
- 残疾=
- 失能调整寿命;
- EEE=
- 内源性雌激素暴露;
- 人力资源=
- 风险的比率;
- icd -=
- 国际疾病分类,10日修订 ;
- 我=
- 脑内出血;
- 位差=
- 四分位范围;
- 是=
- 缺血性中风;
- (OCP=
- 口服避孕药;
- RLS=
- 生殖寿命;
- 长官=
- 蛛网膜下腔出血;
- 三通=
- 总雌激素暴露
中风是一个重要的全球公共卫生问题。2019年,中风的第三大原因失能调整寿命(残疾),占5.7%的残疾和所有死亡的11.6%。1,2在中国,行程已成为一个主要死亡原因,每年估计有240万最近诊断为例和110万中风患者死亡。3中风多维影响病人的生活质量,身体、心理、认知、和社会互动领域影响最大。4此外,增加中风的负担将继续把应变不仅在中风患者和他们的家庭,也对社会。5因此,它是至关重要的识别风险因素导致中风和其发展,这可能有助于建立中风的早期预防和管理策略。6
与男性相比,妇女被报道在年轻的年龄降低中风的风险。7然而,由于雌激素在绝经后阶段生产停止,这样减少心血管保护。7,8先前的研究已经发现绝经状态作为一个独立的患中风的危险因素,减少性激素被建议是中风的一个司机。9此外,其他生殖因素,如早期初潮的年龄,高的平价,没有哺乳,已被证明有助于中风的发展。10,11为了更好地理解生育经验的累积效应在女性的生殖生命历程,一些复合指标已经由先前的研究提出,包括生殖寿命(RLS),内源性雌激素暴露(EEE)和总雌激素暴露(三通)。12在以前的研究中,往往是由RLS的一生中雌激素水平。13例如,最近的一项系统回顾和荟萃分析表明,女性研究参与者与RLS短时间有更高的患中风的风险比女性长RLS研究参与者。14相比之下,EEE和三通很少被用来探索他们的协会与中风,尽管它们对中风的影响的证据。14例如,前瞻性研究发现,长时间的EEE明显与心血管疾病死亡率的风险增加有关。15
迄今为止,很少有研究调查的长度之间的关系雌激素暴露和中风的风险。然而,他们中的大多数都集中在心血管疾病作为一个整体或只有一个特定的子类型的中风和不一致的结论。14,16,17一般来说,中风亚型之间不同的病理生理机制。例如,尽管缺血性中风(是)和脑出血(我)可以诱导局部缺氧和破坏脑组织,是造成堵塞的动脉,而我是由血管破裂造成的。18,19因为这个病理生理学的变化,有必要区分中风亚型在流行病学研究探索风险因素时,而不是把中风作为一个单一的疾病实体。此外,先前的研究主要集中在女性人口在欧洲和美国的国家,如英国和美国。少研究已经完成对女性人口在亚洲,特别是在中国。13
填补这一知识空缺,本研究使用的数据中国嘉生物(CKB)研究评估协会终身累积的雌激素暴露生殖因素总中风和各种亚型,其中包括,我,和蛛网膜下腔出血(SAH)绝经后的中国参与者。
方法
研究设计和数据收集
CKB研究以人群为基础的纵向前瞻性群组研究。CKB研究协议的细节已经公布。20.,- - - - - -,22总之,CKB研究招募了512726名年龄在30 - 79年从10地理区域(5个城市和农村)6月25日之间在中国,2004年和2008年7月15日。基线数据被收集的参与者和自我训练有素的卫生工作者通过一项访谈式电子调查问卷,其中包括问题社会人口特征(如年龄、性别、婚姻状况、居住状况、教育、职业、家庭收入),生活方式(如吸烟、二手吸烟、饮酒、体力活动),用药史(例如,抗凝治疗和降血脂药治疗),和病史(如糖尿病和高血压)。详细信息参与者的生殖也收集了历史。人体测量数据为所有参与者记录,包括身高、体重、腰围和臀围。
的人口被CKB研究,这项研究包括绝经后女性参与者与正常月经初潮年龄(9到18年)和正常绝经的年龄(年龄在40岁或以上)。23,24这项研究排除了那些中风之前,子宫切除术的历史,任何乳房肿块或卵巢切除,或癌症病史。为了避免潜在的反向因果关系,研究还排除了参与者缺失的数据与月经初潮年龄和更年期,平价,哺乳时间的历史,流产或终止妊娠的数量,和口服避孕药((OCP)使用这些协变量与缺失的数据。此外,研究参与者排除异常值的RLS, EEE或三通(≤0年)。总共122939名参与者被包含在最终的分析(图1)。
确定生殖因素
女性参与者被要求提供信息初潮的年龄和更年期,平价,流产或终止妊娠、哺乳期的历史,历史(OCP使用。初潮的年龄分为四分位数(问):Q1(9.0 - -13.9年),Q2(14.0 - -15.9年),(16.0 - -16.9年),第三季度和第四季度(17.0 - -18.0年)。绝经的年龄也分为四分位数:Q1(40.0 - -46.9年),Q2(47.0 - -48.9年),第三季(49.0 - -50.9年),第四季度(≥51.0年)。怀孕的数量分为5组:1,2,3,4,5或更多。活产的数量分为5类:0,1,2,3,4或更多。死产的数量分为0和1或更多。流产或终端的数量分为3类:0,1,2或更多。哺乳期的历史和历史(OCP使用分为“是”和“不是”,分别。
组件的寿命累积雌激素暴露生殖因素
组件的寿命累积雌激素暴露生殖因素在这个研究包括RLS,终身活产持续时间、终身死产的持续时间,一生流产”或终止妊娠”持续时间、一生的哺乳时间,(OCP使用持续时间。RLS的初潮的年龄减去被定义为绝经的年龄。一生哺乳时间被定义为每个孩子哺乳时间之和,并根据药片(OCP使用时间的定义使用多年。累计雌激素暴露生殖因素的女人被认为是为每个出生9个月,7个月对于每一个死胎,和3个月流产或终止。一辈子活产的持续时间,一生死产的持续时间,和一生流产”或终止妊娠”持续时间被定义如下:
终生累积雌激素暴露指标由于生殖因素
RLS被定义如下:
一些研究表明,怀孕后雌激素水平下降,尤其是哺乳。25,26此外,服用(OCP可以改变雌激素水平。25,27基于上述证据,RLS,平价,哺乳时间,终止怀孕,(OCP使用都是终身EEE的代理指标。25在这项研究中,从RLS EEE被减去以下计算:有生之年活产持续时间、终身死产的持续时间,一生流产”或终止妊娠”持续时间、一生的哺乳时间,(OCP使用持续时间15:
三通的假说是,怀孕和(OCP使用代表持续血液中雌激素含量较高。28,29日因此,奇偶校验,终止怀孕,和(OCP使用导致更高的EEE,而一生哺乳时间被排除在三通因为它延误正常卵巢活动和雌二醇的卵泡生成,因此代表了一个时期雌激素水平很低30.:
确定中风及其亚型
中风住院聚集所有数据通过一个连续的连锁医院电子病历的国民健康保险制度和死亡登记由中国疾病监测分和维护信息系统。所有致命的和非致命的中风病例报告的各种来源被训练有素的医务人员编码,其他个人信息被蒙蔽,由临床研究人员进一步审查。
中风亚型根据icd - 10编码。本研究的主要病理类型检查(I63),包括腔隙梗死和nonlacunar梗塞;出血性中风(主要是我)(I61);长官(I60);和未指明的中风(I64)。
协变量的定义
参与者的目前的婚姻状况是分为2组:从未结婚或分离或丧偶或离婚;结婚了。住宅状态分为农村和城市。教育包括4水平:低于小学,中学,高中,大学及以上。职业分为5类:农业或工厂工人;管理员或经理或专业或技术;销售或服务工人或自由职业者;退休或家庭主妇或房子的丈夫或失业;和其他规定。家庭年收入是分为4个级别:<¥10000,¥10000 - 19999,¥20000 - 34999,和≥¥35000。 Both smoking status and drinking status were classified into 2 categories: never or occasional or former; current. Secondhand smoking was classified as occasionally (<1 time/wk) and frequently (≥1 d/wk). Physical activity was assessed using metabolic equivalents of task by hours per day spent on activities related to occupation, commuting, housework, and nonsedentary leisure time activities.31日身体质量指数计算在公斤体重除以身高的平方米(公斤/米2),并进一步分为< 18.5公斤/米2,18.5 - -23.9公斤/米2,24.0 - -27.9公斤/米2和≥28.0公斤/米2。糖尿病被定义为空腹血糖≥7.0更易/ L,或者随机血糖≥11.1更易/ L,或自我报告的医生诊断或治疗。高血压被定义为血压≥140/90 mmHg或自我报告的医生诊断或治疗。抗凝治疗的历史,降血脂药治疗,中风,糖尿病和高血压分为“是”和“不是”,分别。
统计分析
基线特征,提出了连续变量正态分布与SDs,平均值和非正态分布的连续变量作为中位数和四分位范围(差)。使用的连续变量之间的差异比较t测试或Wilcoxon测试。分类变量表示为百分数,使用χ和差异比较2测试。最近诊断为中风的发病率计算病例数每100000人每年。
评估协会最近诊断为中风与相关指标和组件及其亚型的终身累积雌激素暴露由于生殖因素,分层Cox比例风险模型和分层出生队列(每隔1年)和获得年龄作为底层使用时间尺度。比例风险的假设是基于Schoenfeld残差检验。存活时间被定义为从基线采访的日期的日期诊断、死亡的日期,追踪损失,或12月31日,2015年,哪个是第一位的。危害比率(小时)和95%独联体使用浮动的绝对风险估计,它允许接受的任何接触2组之间比较,减少不受欢迎的相关性系数。32,- - - - - -,34模型1是基线年龄调整。模型2进一步调整其他协变量定义。协会的每个生殖与中风的危险因素及其亚型使用多变量Cox回归模型进行评估。此外,测试线性趋势。
检查结果的可靠性,几个敏感性分析:(1)不含例中风发生在第一个2年的随访;(2)不包括参与者超过1亚型的中风在后续开发的;(3)不包括参与者服用药物(即。,angiotensin-converting enzyme inhibitors, beta-blockers, calcium antagonists, diuretics, aspirin, and statins); and (4) excluding participants who reported having other chronic diseases (i.e., cancer, chronic heart disease, rheumatic heart disease, kidney disease, and psychiatric disorder) at baseline. Age-stratified Cox regression was also performed to deal with the bias caused by age.
本研究报告进行依法加强流行病学观察研究的报告指南(eTable 1,links.lww.com/WNL/C612)。35统计学意义是2-tailedp< 0.05。所有与SAS统计分析软件,版本9.3,使用R和图表绘制软件,版本3.4.2。
标准协议的审批、登记和病人同意
CKB研究获得道德牛津热带研究伦理委员会的批准(批准号:025 - 04,3.2.2005;牛津大学、英国);中国疾病控制与预防中心(CDC)伦理审查委员会(批准文号:005/2004,9.7.2004;中国北京),和当地疾病预防控制中心的研究领域。在基线调查之前,所有合格的参与者CKB队列提供书面知情同意。
数据可用性
队列中可用队列描述概要文件。20.统计代码可以从歌博士(电子邮件、peigesong在}{zju.edu.cn)。数据集,请参阅CKB研究网站(ckbiobank.org)数据访问政策和程序。
结果
研究人群
基线特征,总结了122939名绝经后的参与者表1。中包括参与者、月经初潮平均年龄,绝经期,在基线和年龄16.0岁(IQR: 14.0 - -17.0), 49.0年(IQR: 47.0 - -51.0),和58.3年(差:54.0 - -65.1),分别。这些绝经后参与者平均寿命累积雌激素暴露生殖因素33.0年(RLS差:31.0 - -36.0),27.3年(EEE差:23.5 - -30.7),和32.5年(三通差:29.3 - -35.3)。参与者与最近诊断为中风更有可能有一个长期的RLS,较短的EEE,以及更短的三通,相比之下,那些没有中风(p< 0.05)。四分位数的基线特征RLS, EEE,总结了三通eTable 2 - 4,links.lww.com/WNL/C612。在一个平均8.9年的随访期间(IQR: 8.0 - -10.1),总共有15139例最近诊断为中风,包括12853例,我的2580例,269例SAH (图1)。发病率是1434每100000人每年的总行程,每100000人每年为1213。3,和234.8每100000人每年我事件的绝经期后(eTable 5和eFigure 1,links.lww.com/WNL/C612)。
由于生殖协会终身累积雌激素暴露因素与中风
多变量关联的指标终身累积雌激素暴露生殖因素与中风所示图2和上市在eTable 6中,links.lww.com/WNL/C612。与RLS的最低四分位数相比,观察协会第二和身上更加明显高于RLS四分位数,总行程(调整风险比(aHR)不同从0.94 (95% CI 0.91 - -0.96), 0.96 (95% CI 0.92 - -0.997),p趋势= 0.02),上面的第三和RLS四分位数是(aHR变化从0.93 (95% CI 0.90 - -0.96), 0.95 (95% CI 0.92 - -0.98),p趋势= 0.03),和与我最高四分位数的RLS (aHR: 0.87, 95% CI 0.81 - -0.94)。EEE的等级增加总最近诊断为中风的风险下降(aHR最高四分位数相对于最低:0.85,95% CI 0.82 - -0.89;p< 0.001),是趋势(aHR Q4 vs Q1: 0.86, 95% CI 0.83 - -0.90;p气道高反应性的趋势< 0.001)和我(Q4 vs Q1: 0.73, 95% CI 0.65 - -0.81;p对于趋势< 0.001)。也观察到类似的协会和线性趋势与三通因为更高的三通四分位数降低中风的风险(aHR Q4 vs Q1: 0.87, 95% CI 0.84 - -0.90;p< 0.001),是趋势(aHR Q4 vs Q1: 0.86, 95% CI 0.83 - -0.89;p气道高反应性的趋势< 0.001)和我(Q4 vs Q1: 0.83, 95% CI 0.76 - -0.91;p对于趋势< 0.001)。值得注意的是,这三个指标之间的关联终身累积雌激素暴露生殖因素和长官都相对较弱。只有最高四分位数的RLS和EEE是重要的(aHR Q4 vs RLS Q1: 1.27, 95% CI 1.03 - -1.58;aHR Q4 vs EEE Q1: 1.34, 95% CI 1.04 - -1.71),和其他人没有发现统计学意义。
*p< 0.05。人力资源是调整基线年龄、婚姻状况、居住状况、教育、职业、家庭收入、体重指数、腰围、吸烟、被动吸烟、饮酒、体力活动在代谢当量(h / d),抗凝治疗,降血脂药治疗,糖尿病和高血压。HR =风险比;RLS =生殖寿命;EEE =内源性雌激素暴露;t =总雌激素暴露;是=缺血性中风;我=脑内出血;SAH =蛛网膜下腔出血。
图3显示了组件之间的协会的终身累积暴露生殖因素和中风的风险事件。RLS和中风之间没有统计学意义被观察到。此外,(OCP使用时间是最近诊断为中风的风险降低(aHR: 0.94, 95% CI 0.92 - -0.96),在有生之年活产的持续时间(aHR: 1.07, 95% CI 1.06 - -1.09),一生死产的持续时间(aHR: 1.10, 95% CI 1.07 - -1.12),一生流产”或终止妊娠”持续时间(aHR: 1.04, 95% CI 1.03 - -1.04),和一生的哺乳时间(aHR: 1.07, 95% CI 1.01 - -1.13)与中风的风险增加有关。类似的协会也看到的是和我。至于长官,这些组件显示显著关联。
*p< 0.05。人力资源在基线调整年龄、婚姻状况、居住状况、教育水平、职业、家庭收入、体重指数、腰围、吸烟、被动吸烟、饮酒、体力活动在代谢当量(h / d),抗凝治疗,降血脂药治疗,糖尿病和高血压。HR =风险比;我=脑内出血;是=缺血性中风;(OCP =口服避孕药;RLS =生殖寿命;SAH =蛛网膜下腔出血。
此外,每个生殖的关联因素与卒中及其亚型也如图3所示,eTable 7 (links.lww.com/WNL/C612)。初潮的年龄(aHR: 0.99, 95% CI 0.98 - -1.00)和绝经的年龄(aHR: 1.00, 95% CI 0.99 - -1.00)被发现与中风略微有显著关联。活产数的关联,死产,流产或终端与中风类似于相应的组件。至于哺乳,中风的风险是低参与者母乳喂养(aHR: 0.75, 95% CI 0.68 - -0.83)比那些从来没有母乳喂养。此外,那些拥有更少的死产,流产或终止妊娠,(OCP使用患中风的可能性较小。
敏感性分析
一系列的敏感性分析(eTable 8,links.lww.com/WNL/C612)进行了那些没有中风发生在前两年的随访(N = 120094),不超过1亚型的中风在后续(N = 122157),不低于药物(N = 113474),或没有慢性疾病(N = 113752)。RLS的协会,EEE,三通与卒中及其亚型在这四个样本的主要发现。即更高的EEE四分位数和三通降低中风的风险,和我分别。至于RLS,最高四分位数被发现明显与卒中及其亚型有关。
Age-Stratified分析
age-stratified结果(eTable 9,links.lww.com/WNL/C612)主要分析略有不同。RLS的关联与卒中及其亚型刚刚重要尽管年龄分层。至于EEE,三通,协会为总中风和几乎没有改变,和协会被削弱我当分层按年龄在50到70岁的女性参与者之一。对绝经后参与者40到50岁或70岁以上的年,EEE的最高四分位数和三通与总中风的风险较低,而我几乎失去了统计意义上的效果。
讨论
这在中国大型的前瞻性研究表明,高水平的终身累积雌激素暴露由于生殖因素降低绝经后参与者最近诊断为中风的风险事件。最高四分位数的RLS持续时间与总中风的风险较低,和我。至于EEE和三通、分级协会总行程的下行风险,,我观察。
RLS和中风的风险之间的联系一直在检查之前的研究。总的来说,之前的研究表明,女性研究参与者与RLS更长时间降低中风的风险。然而,有更少的证据证明RLS之间的关联,或我。仍然是一个有限RLS和中风之间的关系的理解,尤其是对于中风亚型的不同病因。一些研究发现,长期的RLS降低患中风的风险。36,37虽然多中心,年龄,病例对照研究发现RLS持续的时间较长也许可以预防noncardioembolic,其他的研究发现没有显著关联的RLS持续时间和我。16,17,38本研究发现RLS更长时间风险降低的是我,但SAH的风险增加。通过使用不同的中风亚型,这项研究是能够证明终身雌激素暴露会导致微分风险有关的各种病原学的亚型,从而增加为这一领域的细微差别。
不再RLS持续时间在中风的结果大多是与潜在的机制来解释先前的研究一致。最常见的中风,通常是由血栓引起的块或塞在大脑中血管。18雌激素,可以间接反映在累计暴露生殖因素,既有快速和长期对血管壁的影响。39根据现有的证据,促进合成和分泌雌激素引起血管舒张的内皮一氧化氮和内皮细胞。40他们也放松血管平滑肌细胞通过激活特定的钙通道通过环鸟苷monophosphate-dependent机制。41不同的是,我通常是由于血肿的存在,导致局部脑实质水肿和神经损伤。19研究表明,雌激素有神经保护作用。42此外,类固醇的抗氧化性能和减少NMDA受体激活牵扯的可能机制。43至于长官,这是一个大脑表面的动脉瘤出血。44尽管SAH和我有不同的病理生理学,雌激素的影响在SAH比得上我。根据流行病学研究早些时候,雌激素有预防的影响在两个条件。45,46然而,在这项研究中,雌激素对SAH的影响是相反的我。本研究发现,最高四分位数的RLS和EEE显示减少我的风险,但SAH的风险增加。之间的矛盾来自本研究的发现和以前的流行病学研究,也许是因为例SAH有限,缺乏统计力量。
关于EEE或三通,这些指标之间的关联和中风有争议的和决定性的,给定的有限数量的研究。一个前瞻性研究表明,最高四分位数的EEE明显与心血管疾病死亡率的风险增加有关,而EEE和中风死亡率之间的关系没有统计学意义。12受限于一个小最近诊断为中风的病例数在这个前瞻性研究,其无意义的EEE和中风之间的联系是难以解释。样本量大,然而,这种研究探索EEE的协会和三通与中风及其亚型。此外,本研究全面整合多个生殖因素,包括死产EEE,三通公式,在先前的研究少见。14研究发现有分级协会长期EEE和三通与降低总风险中风,和我。一个潜在的解释这些发现是雌激素的保护作用。39雌激素对血管系统产生保护作用,包括抗氧化、血管舒张、降胆固醇作用。47,48早期研究发现,脂类和碳水化合物代谢发生不利变化,因为低血浆雌激素水平在绝经期和绝经后不久。48
在这项研究中,对RLS的影响不同于EEE和三通。这至少在一定程度上可以解释为相对原油测量用于RLS,它只包括初潮的年龄,绝经的年龄没有考虑其他生殖因素。相反,EEE和三通评估更准确,因为大量的参与者的生殖历史的详细信息是考虑在他们的计算公式。14值得注意的是,EEE关注来自内源性雌激素来源,减少雌激素暴露引起的怀孕或(OCP使用,虽然三通应该代表暴露于雌激素。尽管有这些差异,EEE和三通的结果相似。一个可能的原因是,死产,流产,终止妊娠,或(OCP使用作出了边际贡献的建议公式,导致EEE相似性和三通。此外,其影响的机理仍不清楚由于研究不足。
此外,发现一生中活产持续时间、终身死产的持续时间,一生流产”或终止妊娠”持续时间,和一生的哺乳时间都与中风的风险增加有关,而(OCP使用时间与降低患中风的风险。相比之下,一把雨伞审查和另一个系统回顾报道中风的风险增加每出生,死胎或流产史,没有哺乳,使用(OCP。10,11这种差异可能部分解释缺乏(OCP在中国人口的受欢迎程度和采用。49因为这些组件仅代表1方面的生殖系统,结合生殖因素对中风的累积效应可能会有所不同。因此,更好的理解综合指标累计一生暴露由于生殖变量是非常必要的。
本研究有许多重要的优势。首先,它不仅利用RLS还EEE和三通终生累积雌激素指标。基于详细的生殖的可用性变量,多个生殖因素,包括死胎,综合反映雌激素暴露水平。研究还探讨了如何每个生殖因素与卒中及其亚型。所有这些有助于更好地理解这样的互动和组件之间的区别和计算公式。第二,关注中风亚型是另一种力量。提供完整的长期随访研究中风的发病率数据密度和扩大中风区分到中风亚型的结果。第三,本研究样本量大,拥有从10地理区域在中国调查RLS的协会,EEE,三通,总行程和各种亚型。这项研究集中在亚洲人口,历史上一直未被充分代表的研究领域。第四,Cox模型充分利用时代的时间尺度缩小年龄在后续的影响在这个队列研究。
除了这些优点外,一些限制也值得提及。首先,生殖因素主要是收集的信息基于参与者的回忆,这可能造成了错误由于回忆偏倚。第二,研究不能调整不可用遗传因素,早期生活因素,或饮食,这可能会影响EEE和中风。
因为雌激素暴露的直接措施很难确定,在这项研究中使用的间接的措施是重要的群体研究。终生累积雌激素暴露生殖因素采用我们的研究可能作为中风的早期预警指标及其亚型。他们可能也会允许个体生殖因素全面、明显相媲美,这是主要的临床和公共健康的重要性。此外,本研究的结果可以帮助提高意识在性别中风的危险因素,并提供创新有效的预防中风,如针对女性雌激素暴露的短时间内及时筛查。
总之,终身累积雌激素暴露由于生殖因素,根据RLS表示,EEE,三通,与中风相关事件在绝经后妇女中。RLS,那些最高四分位数被发现有一个降低中风的风险,和我。至于EEE和三通,更高的四分位数被发现有一个分级协会总行程的下行风险,和我。终生累积雌激素暴露生殖因素可能是一个有用的指标绝经期后的女性患中风的风险事件。然而,这还需要进一步的研究在底层生物、行为和社会机制连接雌激素暴露与中风风险妇女的寿命。
研究资金
本研究进行了使用中国嘉生物(CKB)资源(ckbiobank.org)。公布结果不需要或暗示批准CKB协作小组的成员。CKB资源的开发和维护资金已经收到从英国心脏基金会,英国癌症研究中心,中国科技部、中国国家自然科学基金,嘉道理慈善基金会在香港、英国医学研究理事会和Wellcome Trust。除非指定的其他地方,这些资助者不支持所需的研究工作的准备。
信息披露
作者报告没有相关的信息披露。去首页Neurology.org/N为充分披露。
承认
作者感谢所有CKB参与者,项目人员,中国国家疾病控制和预防中心和区域办事处(进入死亡和疾病登记),和中国国家健康保险方案(联系住院数据)。作者感谢CKB协作小组为本研究提供数据(申请号:dar - 2020 - 00212)。中国嘉生物研究获得道德牛津大学热带研究伦理委员会的批准(批准号:025 - 04,3.2.2005),中国疾病控制和预防中心(CDC)伦理审查委员会(批准文号:005/2004,9.7.2004),和当地疾病预防控制中心的研究领域。中国原始嘉道理生物数据基本可以通过本文ckbiobank.org/CKBDataAccess之后,该机构的数据访问策略。初步事件裁定数据不公开。
附录的作者
脚注
去首页Neurology.org/N为充分披露。资金信息和披露认为作者相关的,如果有的话,年底提供这篇文章。
这篇文章加工费由作者。
提交和外部同行评议。处理编辑主编穆美利奴,医学博士,硕士,FAAN。
- 版权©2023年作者(年代)。发表的Wolters Kluwer健康,公司代表美国神经病学学会。首页
这是一个开放的分布式根据文章Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives许可证4.0 (CC BY-NC-ND),它允许下载和共享工作提供适当的引用。不能改变的工作以任何方式或使用未经许可的商业杂志。
