体质指数(body mass index, BMI)是目前评价肥胖程度应用最广泛的指标值之一。BMI可以避免身高对体重的影响,但却无法反映体内脂肪分布的差异,相同BMI的个体往往有着不同的体脂比例和脂肪分布。而腰围(waist circumference, WC)则可以较好地反映内脏脂肪或腹部脂肪蓄积状况,从而在一定程度上弥补BMI的不足。有研究提示,WC相对于BMI对预测包括高血压在内的肥胖相关疾病的风险更为敏感〔1-4〕。本研究利用2004年中国慢性病及其危险因素监测资料,将BMI与WC相结合分析中国18~69岁成年中心性肥胖者高血压患病风险。
1 对象与方法 1.1 对象利用2004年中国慢性病及其危险因素监测样本人群。在全国疾病监测系统(DSPs)中随机抽取79个监测点,按照多阶段随机抽样原则在每个监测点抽取4个乡镇/街道,每个乡镇/街道抽取2个村/居委会,每个村/居委会抽取32户家庭作为调查户。每户随机选取1名18~69岁的成年人作为调查对象,共计30 686人。其中城市11 606人,占37.8%;农村19 080人,占62.2%;男性13 583人,占44.3%;女性17 103人,占55.7%。
1.2 方法(1)问卷调查:采取集中或入户方式,进行当面访问式问卷调查。调查表参照国内相关文献〔5〕自行设计。内容包括年龄、性别、民族、婚姻状况、教育和职业及家族史,以及吸烟、饮酒、身体活动等。(2)人体测量:用统一工具和方法测量身高、体重和腰围。身高和腰围精确到0.1 cm,体重精确到0.1 kg。采用标准汞柱式血压计测量3次血压,取平均值。(3)判断标准:采用《中国成年人超重和肥胖症预防控制指南》〔6〕对成年人中心性肥胖的定义作为判断标准:男性腰围≥85 cm,女性腰围≥80 cm。采用《中国成年人超重和肥胖症预防控制指南》BMI对人群体重状况进行分类:18.528为肥胖〔6〕,高血压定义为收缩压≥140 mmHg和/或舒张压≥90 mmHg〔7〕,或自报经医院诊断为高血压者。按吸烟状况将调查对象分为现在吸烟者、戒烟者和从不吸烟者。按是否饮酒和平均每日酒精摄入量将调查对象分为从不饮酒者、普通饮酒者(男性每日饮用酒精 < 40 g/d,女性每日饮用酒精 < 20 g/d)和过量饮酒者(男性每日饮用酒精≥40 g/d,女性每日饮用酒精≥20 g/d)。按照每周锻炼次数将调查对象分为参与锻炼者(平均每周至少锻炼1次)和未参与锻炼者(平均每周锻炼不足1次)。
1.3 统计分析采用SPSS 15.0统计软件进行分析。以2000年全国人口普查数据对率进行标化。BMI≤18.5(低体重)和BMI>40(全部同时为中心性肥胖者)者不纳入分析。采用两样本t检验比较不同BMI分组中,中心性肥胖者与正常腰围者年龄、BMI、腰围的差异。考虑到年龄对血压的影响,将年龄作为协变量,对不同腰围人群血压值做协方差分析。采用χ2检验分析比较不同BMI分组内正常腰围与中心性肥胖人群高血压患病率。采用Logistic回归分析不同BMI分组内中心性肥胖者罹患高血压的风险,并计算调整混杂因素后的OR值。
2 结果 2.1 中心性肥胖人群与正常腰围人群年龄、BMI、腰围及血压比较(表 1)| 表 1 不同BMI组别中心性肥胖人群和正常腰围人群特征比较(x±s) |
在正常体重组中,11.4%的男性为中心性肥胖者,17.1%的女性为中心性肥胖者; 超重组中,73.2%的男性为中心性肥胖者,73.0%的女性为中心性肥胖者; 在肥胖组中,有96.7%的男性和96.8%的女性为中心性肥胖者。
2.2 不同BMI分组中心性肥胖人群高血压患病风险(表 2)| 表 2 不同BMI组别内中心性肥胖人群高血压患病风险 |
Logistic回归分析结果显示,在男性正常体重组、超重组以及女性所有组别中,在调整混杂因素(如年龄、吸烟,饮酒和锻炼情况等)前后,中心性肥胖人数与正常腰围人群比较,其罹患高血压的风险均增高,差异均有统计学意义(P < 0.05)。
3 讨论本研究结果显示,18~69岁成年人群中中心性肥胖人群高血压患病率高于正常腰围人群; 在调整了年龄、吸烟、饮酒以及锻炼情况等影响因素之后,中心性肥胖人群罹患高血压的风险仍然明显高于正常腰围。提示,现有的腰围参考值可以在不同体重状况的人群中,尤其是BMI正常的人群中有效地鉴别高血压高危人群。在预防高血压的干预项目中,可将BMI和WC这两类指标综合起来,同时综合其他指标评价个体和人群的高血压患病风险,以便尽早对有高血压风险的人群实施干预。虽然本研究提示,中心性肥胖者罹患高血压的风险明显高于正常腰围者,但并不代表男性腰围85 cm和女性腰围80 cm即是预测高血压风险的最佳腰围界值。因为有研究发现,年龄对于内脏脂肪或腹部脂肪分布状况存在影响〔8〕,所以应制定不同年龄段人群相应的腰围界值,才能更有效地评价人群内脏脂肪或者腹部脂肪蓄积状况并预测相关慢性病的发病风险。
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2009, Vol. 25


