文章信息
- 张鹏思, 杨腾飞, 裴冬梅
- ZHANG Pengsi, YANG Tengfei, PEI Dongmei
- 职业人群生活方式和心理因素对肥胖的影响
- The influence of lifestyle and psychological factors on obesity in an occupational population
- 中国医科大学学报, 2020, 49(12): 1076-1081
- Journal of China Medical University, 2020, 49(12): 1076-1081
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文章历史
- 收稿日期:2020-03-16
- 网络出版时间:2020-12-03 10:40
肥胖是指热量的摄入大于消耗,导致体内脂肪堆积过多,体质量超常[1]。肥胖已成为全球面临的最主要的健康问题之一[2-3]。中国居民健康与营养调查(China Health and Nutrition Survey,CHNS) [4]结果表明,1997至2009年,成人肥胖率由25.1%升至39.6%。职业人群是社会主流人群,一方面承受着与其他人群相同的健康问题的挑战,另一方面由于职业性有害因素的危害及职业紧张的影响,极易导致身心健康损害[5],尤其女性职业人群的肥胖发生率更是高于体力劳动者[6]。目前,我国尚缺乏对职业人群肥胖危险因素的调查分析,因此,本研究拟分析导致某单位健康体检人群肥胖的生活习惯和心理危险因素,旨在减少职业人群肥胖的发生。
1 材料与方法 1.1 研究对象选取2018年至2019年在我院体检中心参加健康体检的沈阳市某事业单位职工作为研究对象。
1.2 肥胖诊断标准超重及肥胖诊断标准参照《中国成人超重和肥胖症预防与控制指南(试行) 》 [7],根据体质量指数[(body mass index,BMI) =体质量(kg) /身高2 (m2)]计算结果,BMI < 18.5为偏瘦,18.5≤BMI < 24为正常,24≤BMI < 28为超重,BMI≥28为肥胖。
1.3 研究方法本研究为横断面调查,选取抽样某单位在我院体检中心参加体检的员工,所有研究对象均填写知情同意,自主填写并当场回收问卷,包括基本信息问卷、国际体育活动问卷及心理因素问卷。心理因素问卷包含付出-回报失衡(effort-reward imbalance,ERI)问卷、生活满意度量表(satisfaction with life scale,SWLS)、抑郁自评量表(center of epidemiological survey-depression scale,CES-D)、焦虑自评量表(self-rating anxiety scale,SAS)。基本信息问卷包括年龄,性别(男、女),教育程度(大专、本科、硕士及以上),月收入(≤3 000元、> 3 000~5 000元、> 5 000元),吸烟(从不、已戒烟、吸烟),饮酒(是、否),睡眠质量(非常好、尚好、不好、非常差),饮食情况(水果、肉类、奶制品、鱼虾贝类)。体育活动强度根据国际体育活动问卷赋值后,根据评分标准对照分为轻、中、重3级。SWLS由5个条目组成,采用7点计分方式,总分越高说明被试者的生活满意度越高;ERI问卷共23个条目,本研究将付出回报比作为分类变量(≤1为低付出回报比,> 1为高付出回报比);CES-D共20个条目,总分 < 15分无抑郁症状,≥16分可能有抑郁症状,> 20分肯定有抑郁症状;SAS共20个条目,包括正向、反向计分题,得到总分后计算标准分,标准分 < 50分为无焦虑,50~ < 60分为轻度焦虑,60~ < 70分为中度焦虑,≥70分为重度焦虑。
本次共调查400人,回收问卷382份,问卷完成度超过95%者纳入分析,共304份。
1.4 统计学分析采用EpiData3.0进行数据双录入,采用统计软件SPSS 22.0进行统计分析。计数资料采用χ2检验进行比较。计量资料符合正态分布组间比较采用t检验,影响因素分析采用非条件logistic回归模型,采用全因子模拟法分析相关危险因素。P < 0.05为差异有统计学意义。
2 结果 2.1 疾病检出情况共回收有效问卷304份。其中,男143人,女161人,平均年龄(40.32±7.48)岁,男性平均(41.87±7.65)岁,女性平均(38.79±6.99)岁。肥胖36人,总检出率11.84%;男性肥胖检出率为20.98%,女性肥胖检出率仅为3.73%。心理疾病检查结果:抑郁倾向33.88%,抑郁11.18%;轻度焦虑4.61%,中度焦虑1.97%。
2.2 肥胖相关危险因素分析将不同人口学特征和行为方式变量与肥胖患病与否进行单因素χ2检验,结果显示,性别、教育程度、食用海鲜类食物、进行体育活动对肥胖患病有统计学意义(P < 0.05),见表 1。心理因素中,抑郁、焦虑状态对肥胖患病有统计学意义(P < 0.05),见表 2。
Characteristics | Total [n (%)] | Normal [n (%)] | Obesity [n (%)] | χ2/t | P |
Age (year) | 0.048 | 0.976 | |||
<40 | 166(54.61) | 146(54.48) | 20(55.56) | ||
40-<50 | 106(34.87) | 94(35.07) | 12(33.33) | ||
50-<60 | 32(10.53) | 28(10.45) | 4(11.11) | ||
Sex | 21.592 | < 0.001 | |||
Female | 161(52.96) | 155(57.84) | 6(16.67) | ||
Male | 143(47.04) | 113(42.16) | 30(83.33) | ||
Education | 7.380 | 0.025 | |||
Junior college and below | 35(11.51) | 26(9.70) | 9(25.00) | ||
Bachelor degree | 225(74.01) | 203(75.75) | 22(61.11) | ||
Master or above | 44(14.47) | 39(14.55) | 5(13.89) | ||
Average income per person (CNY per month) | 3.743 | 0.154 | |||
≤3 000 | 43(14.14) | 35(13.06) | 8(22.22) | ||
>3 000-5 000 | 101(33.22) | 87(32.46) | 14(38.89) | ||
>5 000 | 160(52.63) | 146(54.48) | 14(38.89) | ||
Smoking status | 2.733 | 0.255 | |||
Never | 219(72.04) | 197(73.51) | 22(61.11) | ||
Smoking cessation | 20(6.58) | 16(5.97) | 4(11.11) | ||
Smoker | 65(21.38) | 55(20.52) | 10(27.78) | ||
Drink | 1.465 | 0.226 | |||
No drinking | 147(48.36) | 133(49.63) | 14(38.89) | ||
Drinking | 157(51.64) | 135(50.37) | 22(61.11) | ||
Fruit | 0.100 | 0.752 | |||
≤1-2 days per week | 74(24.34) | 66(24.63) | 8(22.22) | ||
>1-2 days per week | 230(75.66) | 202(75.37) | 28(77.78) | ||
Vegetable | 0.307 | 0.579 | |||
≤1-2 days per week | 24(7.89) | 22(8.21) | 2(5.56) | ||
>1-2 days per week | 280(92.11) | 246(91.79) | 34(94.44) | ||
Meat | 0.123 | 0.725 | |||
≤1-2 days per week | 69(22.70) | 60(22.39) | 9(25.00) | ||
>1-2 days per week | 235(77.30) | 208(77.61) | 27(75.00) | ||
Dairy product | 0.193 | 0.724 | |||
≤1-2 days per week | 150(49.34) | 131(48.88) | 19(52.78) | ||
>1-2 days per week | 154(50.66) | 137(51.12) | 17(47.22) | ||
Fish and shellfish | 13.62 | 0.001 | |||
≤1-2 days per week | 89(29.28) | 69(25.75) | 20(55.56) | ||
>1-2 days per week | 215(70.72) | 199(74.25) | 16(44.44) | ||
Sleep quality | 2.571 | 0.463 | |||
Fine | 40(13.16) | 33(12.31) | 7(19.44) | ||
Medium | 180(59.21) | 158(58.96) | 22(61.11) | ||
Poor | 68(22.37) | 63(23.51) | 5(13.89) | ||
Bad | 16(5.26) | 14(5.22) | 2(5.56) | ||
Intensity of physical activity | 12.247 | 0.002 | |||
High | 89(29.28) | 82(30.60) | 7(19.44) | ||
Medium | 49(16.12) | 36(13.43) | 13(36.11) | ||
Low | 166(54.61) | 150(55.97) | 16(44.44) |
Item | Normal | Obesity | t/χ2 | P |
Life satisfaction | 23.03±6.56 | 21.89±6.88 | 0.971 | 0.332 |
Depression [n (%)] | 6.662 | 0.036 | ||
No | 140(52.24) | 27(75.00) | ||
Likely diagnosis of depression | 96(35.82) | 7(19.44) | ||
Depression | 32(11.94) | 2(5.56) | ||
Anxiety [n (%)] | 11.528 | 0.003 | ||
Normal | 256(95.52) | 28(77.78) | ||
Mild anxiety | 8(2.99) | 6(16.67) | ||
Moderate anxiety | 4(1.49) | 2(5.56) | ||
Severe anxiety | 0(0) | 0(0) | ||
Cost-to-reward ratios [n (%)] | 0.405 | 0.524 | ||
Low cost-to-reward ratios | 236(88.06) | 33(91.67) | ||
High cost-to-reward ratios | 32(11.94) | 3(8.33) |
2.3 logistic多因素回归分析
将女性、本科学历、食用海鲜类、进行体育活动、抑郁、焦虑因素纳入logistic回归,结果显示,女性、本科学历、多食用海鲜类食物为肥胖的保护因素,体育活动少、抑郁为肥胖的独立危险因素。见表 3。
Item | Normal [n (%)] | Obesity [n (%)] | OR (95%CI) | P |
Sex | ||||
Male | 113(42.16) | 30(83.33) | 1 | |
Female | 155(57.84) | 6(16.67) | 0.141(0.056-0.357) | < 0.001 |
Education | ||||
Junior College and below | 26(9.70) | 9(25.00) | 1 | |
Bachelor degree | 203(75.75) | 22(61.11) | 0.324(0.128-0.818) | 0.017 |
Fish and shellfish | ||||
≤1-2 days per week | 69(25.75) | 20(55.56) | 1 | |
>1-2 days per week | 199(74.25) | 16(44.44) | 0.591(0.274-0.939) | 0.030 |
Physical activities | ||||
Twice or more per week | 82(30.60) | 7(19.44) | 1 | |
No | 150(55.97) | 16(44.44) | 1.376(1.113-1.642) | 0.002 |
Depression | ||||
No | 140(52.24) | 27(75.00) | 1 | |
Yes | 32(11.94) | 2(5.56) | 2.462(1.567-3.947) | < 0.001 |
3 讨论
本研究抽样人群为某事业单位员工,平均年龄40岁,教育程度较高,收入稳定,营养摄入良好,但大部分人体育活动较少,少部分人存在吸烟饮酒等不良生活习惯。心理问卷结果显示,该人群中大部分对生活满意度较好,认为收入回报基本平衡,但抑郁的比例较高,抑郁检出率高达11.18%,轻度焦虑4.61%,中度焦虑1.97%。职业人群是社会的中坚力量,工作和生活中都承担着重要的责任和压力[8],心理健康容易出现问题。本研究中,肥胖人群占总人数的11.84%,而男性肥胖人数远高于我国平均水平,可能原因为职业女性更注重身材管理,而中年男性处于事业高峰期,长期应酬、久坐和体力活动时间少。提示不良生活习惯、精神压力等原因更易导致肥胖。
肥胖不仅仅是能量摄入和消耗之间的简单失衡,基因和生活方式因素在肥胖形成中要起着重要作用。肥胖的潜在原因复杂,涉及社会、文化及生物学背景[9]。研究[10]表明,肥胖的迅速蔓延是基因、社会、环境、心理等综合因素的交互作用。本研究也发现,教育程度可影响肥胖的发生率,相比专科学历人群,本科学历人群肥胖发生率大大降低。高学历成为肥胖的保护因素。因为高学历人群对健康教育理解性好,依从性高,定期参加单位安排的体检,使其更易发现健康问题,这与OGDEN等[11]的研究结果一致,即本科教育程度人群肥胖发生率更低。
本研究中,心理问卷调查结果发现,抑郁是肥胖的独立危险因素,与GIBSON-SMITH等[12]的研究结果一致。研究[13]发现,焦虑和抑郁状态时下丘脑-垂体-肾上腺轴失调,分泌皮质醇增加,葡萄糖利用降低,糖异生增多,拮抗胰岛素使血糖的利用受到抑制,增加胰岛素抵抗,降低胰岛素的敏感性,从而导致肥胖。另外,压力增大等不良心理状态下,会出现体育活动减少、久坐等行为[14]。尤其是女性在重度抑郁状态时,食欲增加,暴饮暴食,可导致肥胖[15]。当心理状态差时,会出现睡眠时间短、入睡困难等不良睡眠习惯,而这些不良睡眠习惯都与肥胖有关[16]。此外,心理状态差可导致肥胖,而肥胖患者又会因个人形象差、缺乏自信等,在人际交往中出现自卑、敌对、焦虑等情绪[17],加重心理负担,产生心理疾病[18],形成恶性循环。当肥胖和抑郁共患病时,不仅会大大增加各种疾病的患病风险[19],还可增加瘦素抵抗,加速衰老[20]。
针对肥胖人群,制定生活方式干预措施十分必要[21],包括通过微信平台进行健康教育、肥胖危害宣传、提供饮食疗法、建议适合的运动等。体检中心应根据体检人群体质量以及身体状态分层,并分别建立微信群,针对不同体质量人群,有针对性地提供饮食运动建议,建议患者控制热量摄入,如无禁忌可以适当增加高蛋白食物摄入,减少碳水化合物,如多吃海鲜类食物,减少高糖、高热量食物摄入。研究[22]证实,中等强度的体力活动不仅可以促进机体健康、改善肥胖症状,也能促进心理健康,有效地改善焦虑、抑郁,因此,建议肥胖患者根据自身情况进行有氧和抗阻运动相结合的方式加强体力活动[23]。对于存在焦虑、抑郁等心理问题的肥胖人群,建议其至心理门诊进行治疗,并跟踪随访治疗效果;对于可能抑郁的人群进行心理干预,通过微信公众号推送心理疏导文章,建立自信,正确应对压力,改善心理状态的同时,也能有助于减肥[24]。更应重点关注肥胖抑郁共患病人群,将肥胖抑郁共患病人群列为重点回访对象,定期回访,督促其治疗心理疾病,同时配合体质量管理,必要时可建议药物。考虑到肥胖的发展和进行为多中心、多机制,与单方治疗相比,联合治疗可能会产生更大和更长期的减肥效果。目前,有2种复合药物已经被FDA批准用于治疗肥胖症[25]。另外,针对特定肥胖患者也可以建议减重手术治疗[26]。
肥胖可增加心血管疾病、糖尿病、癌症等的发病风险[27-28],也可导致心力衰竭、女性多囊卵巢、不孕症[29]等疾病。目前我国的肥胖人数增长迅速,超过很多发达国家[30]。随着肥胖患病率的增加,与之相关的医疗问题也会增加[31]。控制肥胖,减少超重人群,可有效减少多种疾病的发生,有利于提高全民健康水平。
[1] |
ALTINTOPRAK E. Food Addiction and Obesity[J]. Neuropsychopharmacology, 2017, 42(1): 361. DOI:10.1038/npp.2016.221 |
[2] |
ENGIN A. The definition and prevalence of obesity and metabolic syndrome[J]. Adv Exp Med Biol, 2017, 960: 1-17. DOI:10.1007/978-3-319-48382-5_1 |
[3] |
INOUE Y, QIN B, POTI J, et al. Epidemiology of obesity in adults:latest trends[J]. Curr Obes Rep, 2018, 7(4): 276-288. DOI:10.1007/s13679-018-0317-8 |
[4] |
王友发, 孙明晓, 薛宏, 等. 《中国肥胖预防和控制蓝皮书》解读及中国肥胖预防控制措施建议[J]. 中华预防医学杂志, 2019, 53(9): 875-884. DOI:10.3760/cma.j.issn.0253?9624.2019.09.003 |
[5] |
UTZET M, MONCADA S, MOLINERO E, et al. Psychosocial exposures and mental health:distribution by gender and occupational class in a population-based study[J]. J Public Health (Oxf), 2016, 38(4): e537-e544. DOI:10.1093/pubmed/fdv175 |
[6] |
YOON CG, KANG MY, BAE KJ, et al. Do working hours and type of work affect obesity in south Korean female workers? analysis of the Korean community health survey[J]. J Women's Heal, 2016, 25(2): 173-180. DOI:10.1089/jwh.2014.5161 |
[7] |
中华人民共和国卫生部疾病控制司.中国成人超重和肥胖症预防与控制指南(试行)[EB/OL]. (2019-07-10)[2020-09-23]. https://www.doc88.com/p-514938840393.html.
|
[8] |
张敏莉. 2016年重庆市成人居民健康状况多中心研究[D].重庆: 第三军医大学, 2017. DOI: CNKI:CDMD:2.1018.110082.
|
[9] |
ALBUQUERQUE D, NÓBREGA C, MANCO L, et al. The contribution of genetics and environment to obesity[J]. Br Med Bull, 2017, 123(1): 159-173. DOI:10.1093/bmb/ldx022 |
[10] |
SCHWARTZ MW, SEELEY RJ, ZELTSER LM, et al. Obesity pathogenesis:an endocrine society scientific statement[J]. Endocr Rev, 2017, 38(4): 267-296. DOI:10.1210/er.2017-00111 |
[11] |
OGDEN CL, FAKHOURI TH, CARROLL MD, et al. Prevalence of obesity among adults, by household income and education-United States, 2011-2014[J]. MMWR Morb Mortal Wkly Rep, 2017, 66(50): 1369-1373. DOI:10.15585/mmwr.mm6650a1 |
[12] |
GIBSON-SMITH D, BOT M, SNIJDER M, et al. The relation between obesity and depressed mood in a multi-ethnic population. The HELIUS study[J]. Soc Psychiatry Psychiatr Epidemiol, 2018, 53(6): 629-638. DOI:10.1007/s00127-018-1512-3 |
[13] |
VALK ES, SAVAS M, ROSSUM EFC. Stress and obesity:are there more susceptible individuals?[J]. Curr Obes Rep, 2018, 7(2): 193-203. DOI:10.1007/s13679-018-0306-y |
[14] |
TOMIYAMA AJ. Stress and obesity[J]. Annu Rev Psychol, 2019, 70(1): 703-718. DOI:10.1146/annurev-psych-010418-102936 |
[15] |
MILLS JG, THOMAS SJ, LARKIN TA, et al. Problematic eating behaviours, changes in appetite, and weight gain in major depressive disorder:the role of leptin[J]. J Affect Disord, 2018, 240: 137-145. DOI:10.1016/j.jad.2018.07.069 |
[16] |
OGILVIE RP, PATEL SR. The epidemiology of sleep and obesity[J]. Sleep Heal, 2017, 3(5): 383-388. DOI:10.1016/j.sleh.2017.07.013 |
[17] |
RINGEL MM, DITTO PH. The moralization of obesity[J]. Soc Sci Med, 2019, 237: 112399. DOI:10.1016/j.socscimed.2019.112399 |
[18] |
SPAHLHOLZ J, BAER N, KÖNIG HH, et al. Obesity and discrimination-a systematic review and meta-analysis of observational studies[J]. Obes Rev, 2016, 17(1): 43-55. DOI:10.1111/obr.12343 |
[19] |
ATASOY S, JOHAR H, FANG XY, et al. Cumulative effect of depressed mood and obesity on typeⅡdiabetes incidence:findings from the MONICA/KORA cohort study[J]. J Psychosom Res, 2018, 115: 66-70. DOI:10.1016/j.jpsychores.2018.10.007 |
[20] |
NAUFEL MF, BOLDARINE VT, OYAMA LM, et al. Age and leptinemia association with anxiety and depression symptoms in overweight middle-aged women[J]. Menopause, 2019, 26(3): 317-324. DOI:10.1097/gme.0000000000001210 |
[21] |
BYRD AS, TOTH AT, STANFORD FC. Racial disparities in obesity treatment[J]. Curr Obes Rep, 2018, 7(2): 130-138. DOI:10.1007/s13679-018-0301-3 |
[22] |
陈德权, 魏灵翔. 体力活动对不同BMI指数大学生焦虑程度的影响:以闽南师范大学为例[J]. 闽南师范大学学报(自然科学版), 2017, 30(4): 79-85. DOI:10.16007/j.cnki.issn2095-7122.2017.04.012 |
[23] |
SWIFT DL, MCGEE JE, EARNEST CP, et al. The effects of exercise and physical activity on weight loss and maintenance[J]. Prog Cardiovasc Dis, 2018, 61(2): 206-213. DOI:10.1016/j.pcad.2018.07.014 |
[24] |
KINLEN D, CODY D, O'SHEA D. Complications of obesity[J]. QJM, 2018, 111(7): 437-443. DOI:10.1093/qjmed/hcx152 |
[25] |
NARAYANASWAMI V, DWOSKIN LP. Obesity:Current and potential pharmacotherapeutics and targets[J]. Pharmacol Ther, 2017, 170: 116-147. DOI:10.1016/j.pharmthera.2016.10.015 |
[26] |
RUBAN A, STOENCHEV K, ASHRAFIAN H, et al. Current treatments for obesity[J]. Clinical Medicine (London, England), 2019, 19(3): 205-212. DOI:10.7861/clinmedicine.19-3-205 |
[27] |
CHOOI YC, DING C, MAGKOS F. The epidemiology of obesity[J]. Metabolism, 2019, 92: 6-10. DOI:10.1016/j.metabol.2018.09.005 |
[28] |
LIU QY, SHI J, DUAN P, et al. Is shift work associated with a higher risk of overweight or obesity? a systematic review of observational studies with meta-analysis[J]. Int J Epidemiol, 2018, 47(6): 1956-1971. DOI:10.1093/ije/dyy079 |
[29] |
BROUGHTON DE, MOLEY KH. Obesity and female infertility:potential mediators of obesity's impact[J]. Fertil Steril, 2017, 107(4): 840-847. DOI:10.1016/j.fertnstert.2017.01.017 |
[30] |
CAPEHORN MS, HASLAM DW, WELBOURN R. Obesity treatment in the UK health system[J]. Curr Obes Rep, 2016, 5(3): 320-326. DOI:10.1007/s13679-016-0221-z |