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目的 高血压本身不但是重要的心血管疾病，同时也是其他心血管疾病如冠心病、脑卒中、及慢性肾脏病等重要危险因素。为了帮助筛选高血压的高危人群，Psrikh等利用美国Framingham子代心脏研究人群构建了非高血压≤4年的近期高血压发病风险，该模型主要包括7个危险因素:性别、年龄、收缩压、舒张压、体重指数(Bodymassindex，BMI)、及高血压家族史。然而，Framingham研究的源人群99％来源于欧洲后裔，所以Framingham高血压发病风险预测模型被外推到其他人群中应用时应该进行验证。目前，此外，高血压已经成为中国农村地区重要的疾病负担，但是Framingham高血压发病风险预测模型是否适用该地区人群的高血压发病预测并没有相关数据支持。另外，Framingham高血压发病风险预测模型里并没有饮酒和食盐量这两个重要的生活方式因素，而这两个因素在中国农村地区的流行趋势也非常严峻。所以，在Framingham高血压发病风险预测模型的基础上增加特别的饮食习惯因素（饮酒和食盐量），能否增加模型的区分度和有效性，同样值得期待。本研究将以辽宁阜新农村地区一组有代表性的人群随访资料为数据源，评价Framingham高血压发病风险预测模型在我国北方农村人群中的拟合度，并在此基础上构建适宜我国北方农村人群的高血压发病风险预测模型。 方法 本研究队列基线调查通过整群随机抽样于2004年至2006年在辽宁阜新农村地区完成，共入选研究对象45925例。在基线人群中，42346符合条件的研究对象受邀参加两年一次的随访调查(2008年与2010年)。本次研究选择至少完成一次随访的个体(n=39845)(94.1％)组成研究队列，其中基线高血压患者(n=12641)、基线患有冠心病(n=1411)、基线患有脑卒中(n=879)患者、基线糖尿病患者(n=147)等被排除在外，同时排除因随访过程中缺少血压值的个体(n=333)，最后符合条件的24434例研究对象个体为本研究分析的数据源。所有的流行病学调查都采用统一的研究方案执行，基线与随访血压测量均采用经标准化的自动欧姆龙-741C电子血压计测量。 统计分析:计量资料采用(x)±s或中位数（四分位数间距）表示，计数资料用频数及构成比表示。采用Cox比例风险模型对高血压发病的影响因素进行分析，因素对疾病的危险性用风险比(HR)及95％可信限(95％CI)表示。 评价Framingham高血压发病风险预测模型在我国辽宁省阜新县农村高血压高发人群中的拟合度，分为以下2个步骤:第一步，将本研究人群随机分为两组，人数各占60％和40％，其中60％的人群作为“建模队列”，40％的人群作为“验证队列”。接下来，以“建模队列”资料为基础，采用和Framingham研究一样的程序和方法建立高血压发病风险预测模型;第二步:比较Framingham模型和本研究模型对“验证队列”的预测能力，分别从Discrimination和Calibration两个方面进行评价。Discrimination评价:采用受试者工作者特征曲线(Receiveroperatingcharacteristiccurve，ROC)下面积(Theareaunderthecurve，AUC)进行计算和检验;Calibration评价:并采用Hosmer-Lemeshowx2检验实际发病率与预测发病率的符合程度。判断饮酒与食盐量能否增加模型的拟合度分析采用的主要统计方法包括:新旧模型AUC之间的比较，净重分组提高指数(netreclassificationimprovement，NRI)，整合区分提高指数(integrateddiscriminationimprovement，IDI)。数据分析主要采用SPSS13.0或SAS9.2软件进行。 结果 本研究队列24434例，其中女性12104例，占49.5％;年龄35-96岁((x)±s:47.9±10.2岁)。经过中位4.8年的随访时间之后，共有8675例新发高血压，高血压发病密度为8.21/100人年（95％CI:8.04-8.37/100人年）。在这些新发的高血压患者里，知晓率为37.7％，治疗率为14.2％，而控制率仅为0.9％。 经过Cox比例风险模型分析结果显示:女性（HR及95％CI:0.826，0.783-0.871，P＜0.0001）、年龄、民族、饮酒(HR及95％CI:1.109，1.047-1.175，P＜0.0001)、每日食盐量(≥13.42克/天vs＜13.42克/天:HR1.196，95％CI:1.146-1.248，P＜0.0001)、BMI、高血压家族史、高血压前期等是新发高血压的独立预测因素。但是吸烟与新发高血压没有独立的关联(HR及95％CI:0.967,0.917-1.021,P=0.230)。 Discrimination分析结果:Framingham研究模型和本研究模型的预测概率对4年是否进展成高血压进行判别，ROC曲线下面积分别为AUC本研究模型=0.642(95％CI:0.628-0.656，P＜0.0001)和AUCFramingham研究模型=0.609(95％CI:0.594-0.623，P＜0.0001)，两者差异有统计学意义（P＜0.0001）。Calibration分析结果显示:不管是本研究模型还是Framingham研究模型都明显低估了该人群的实际发病情况，本研究模型Hosmer-Lemeshowx2检验值为2957.4(P＜0.0001)，Framingham研究模型Hosmer-Lemeshowx2检验值3705.7(P＜0.0001)，本研究模型的标定能力比Framingham研究模型要好。我们同样分析了对2年高血压发病的拟合度分析，结果与4年高血压发病类似。 接下来，我们在验证队列中分析本研究改良模型（增加两个变量:饮酒和食盐量）预测概率对研究对象是否进展成高血压进行判别，ROC曲线下面积分别为AUC4-year=0.717(95％CI:0.704-0.729，P＜0.0001)和AUC2-year=0.707(95％CI:0.688-0.727，P＜0.0001)，预测区分能力较之前也有明显提高(P＜0.0001)。本研究改良模型的Calibration分析结果显示:对于4年及2年高血压发病率而言，Hosmer-Lemeshowx2检验值分别为1267.2(P＜0.0001)和72.9(P＜0.05)，标定能力明显提高。 NRI分析结果显示:以P本研究模型所计算出来的未来2年和4年高血压发病风险危险分层为基础，利用P本研究改良模型重新进行危险分层，所带来的改进分别为23.5％(95％CI:17.4％-29.6％,Z=7.558,P＜0.0001)和6.0％(95％CI:1.9％-10.0％,Z=2.874,P=0.004)。 通过IDI分析每日食盐量和饮酒对模型带来的改进，结果显示，对于4年和2年高血压发病率的预测带来的改进是1.96％(95％CI:1.86％-2.06％，Z=38.48,P＜0.0001)和1.18％(95％CI:1.07％-1.28％,Z=22.30,P＜0.0001)。 结论 1、经过平均4.8年随访研究发现:辽宁阜新农村地区高血压发病率较高，为8.21/100人年。新发高血压的知晓率、治疗率和控制率却较低。新发高血压的独立的危险因素包括男性、蒙古族、高龄、超重/肥胖、饮酒、盐摄入量、高血压前期、高血压家族史等。 2、Framingham高血压发病风险预测模型不适用于我国北方农村人群高血压发病率的预测。每日食盐量以及饮酒可以显著提高高血压发病风险模型的预测能力。 3、首次建立了我省农村社会环境高血压高发区成人高血压的发病风险预测模型，主要包括以下变量:性别、年龄、收缩压、舒张压、BMI、高血压家族史、吸烟、饮酒、每日食盐量等。高血压发病风险预测模型是仍需要进一步调整和完善。