俗话说，一胖毁所有！肥胖的危害，大家早已见怪不怪了。
有研究指出，我国居民的平均体重及肥胖率涨势惊人[1-2]。2018年我国18-69岁的成年人中，约有8500万人为肥胖人群，这个数字是2004年的3倍[1-2]。
体重和腰围都是常见的肥胖判定标准，更是人群全因死亡率的重要影响因素[3-4]。很多研究分别调查了人群体重或腰围变化与死亡风险之间的关联。然而，很少有大型队列研究探讨，人群体重和腰围共同改变时，其与全因死亡率之间的关联。
(相关资料图)
近日，由华中科技大学同济医学院公共卫生学院潘安教授和邬堂春教授领衔的研究团队，在《美国医学会杂志·网络公开版》（JAMANetwork Open）期刊发表重要研究成果[5]。
他们分析58132名中国中老年人数据后发现，体重或腰围变化与人群死亡风险存在U型关联。此外，与体重和腰围稳定的参与者相比，体重减轻但腰围增加的中老年人与死亡风险增加69%相关。
本研究使用了来自中国东风-同济队列（DFTJ）和开滦队列这2项纵向队列研究的数据。经过筛选，本研究最终纳入了58132名的参与者，包括DFTJ队列中的10951名参与者和开滦队列中的47181名参与者。
在DFTJ队列中，参与者中位年龄为62岁，其中男性4203人（38.4%）。在开滦队列中，参与者中位年龄为51岁，其中男性36663人（77.7%）。DFTJ队列的中位随访时间为4.60年，开滦队列的中位随访时间为4.01年。
参与者在基线和随访期间测量了体重和腰围。对于体重变化分析，研究者将参与者分为3组：体重减轻（体重减轻>2.5kg）、体重稳定（变化≤2.5kg）和体重增加（体重增加>2.5kg）；对于腰围变化分析，研究者也将参与者分为3组：腰围减少（腰围减少>3.0cm）、腰围稳定（腰围变化≤3.0cm）和腰围增加（增加>3.0cm）。
在随访期间中，参与者有4028人死亡，其中DFTJ队列523人，开滦队列3505人。
为探究人群体重或腰围变化与全因风险之间的关联，研究者运用Cox回归分析，对多种影响因素进行了调整。研究者调整的因素包括性别、年龄、吸烟和饮酒习惯、饮食模式、教育程度、体力活动、糖尿病史和高血压病史等。
在完全调整的模型中，研究者发现，与体重稳定的参与者相比，体重减轻或体重增加的参与者与全因死亡风险更高相关（体重减轻：风险比（HR），1.33；体重增加：HR，1.10）（图1）。
与腰围稳定的参与者相比，腰围减少或增加与参与者全因死亡风险更高相关（腰围减少：HR，1.14；腰围增加：HR，1.11）（图2）。
参与者体重或腰围变化与全因死亡风险的之间是否存在线性关系呢？
为此，研究者构建了限制性样条模型进行评估。正如下图3所示，无论是DFTJ还是开滦队列，均能观察到参与者体重变化与死亡风险之间存在U形关联。在两个队列中，代表非线性关联的p值均小于0.0001（图3）。此外，腰围变化与全因死亡风险的关联也呈现了类似的特征。
那么参与者体重与腰围均改变时与全因死亡风险有什么关系呢？
如下图4所示，与体重和腰围稳定的人群相比，无论腰围变化状态如何，体重增加或减轻，均与参与者死亡风险增加20%以上相关（腰围减少：HR，1.22；腰围稳定：HR，1.20；腰围增加：HR，1.26）。
值得注意的是，体重减轻超过2.5公斤伴随腰围增加超过3厘米的参与者，其与死亡风险增加69%相关（HR，1.69）。
此外，研究者还探索了两个队列中，影响参与者体重和腰围变化相关的因素。
研究者发现，随着年龄的增长，参与者倾向于体重减轻并腰围增加。参与者基线体重与体重减轻但腰围增加呈正相关；参与者基线身高和腰围，与体重增加但腰围减少呈正相关。此外，参与者吸烟和受教育程度低与腰围增加呈正相关。
因此，研究者进一步推测，与体重和腰围稳定的参与者相比，两个队列中年龄较大、体重较大、身高较低、腰围较小和受教育程度较低的人群更有可能经历体重减轻但腰围增加。该人群可能是高危人群，应予关注。
综上，这项队列研究进一步拓展了我们对体重和腰围变化与全因死亡风险关联的认识。该研究表明，体重增加但腰围减少是重要的风险因素，因为该体型变化组在随访期间的死亡风险最高。该研究结果可能具有重要的临床意义，当前，体重减轻但腰围增加人群的潜在健康风险尚未得到充分重视。
该研究也有几个局限性。首先，体重和腰围的测定可能存在误差，无法完全避免其他因素的干扰；其次，该研究纳入的参与者年龄较大、随访时间较短。因此，相关研究结果的可靠性可能会受到影响。此外，作为观察性研究，该研究也不能建立因果关系，未来仍需要更多研究佐证。
总之，看完这篇文章，我的第一想法是减肥更应该瘦肚子，避免腹式肥胖！“啤酒肚”更可怕，不仅影响个人形象，更对健康危害大。
参考文献：
[1]Pan XF, Wang L, Pan A. Epidemiology and determinants of obesity in China [published correction appears in Lancet Diabetes Endocrinol. 2021 Jul;9(7):e2]. Lancet Diabetes Endocrinol. 2021;9(6):373-392. doi:10.1016/S2213-8587(21)00045-0
[2]Wang L, Zhou B, Zhao Z, et al. Body-mass index and obesity in urban and rural China: findings from consecutive nationally representative surveys during 2004-18. Lancet. 2021;398(10294):53-63. doi:10.1016/S0140-6736(21)00798-4
[3]Global BMI Mortality Collaboration, Di Angelantonio E, Bhupathiraju ShN, et al. Body-mass index and all-cause mortality: individual-participant-data meta-analysis of 239 prospective studies in four continents. Lancet. 2016;388(10046):776-786. doi:10.1016/S0140-6736(16)30175-1
[4]Pischon T, Boeing H, Hoffmann K, et al. General and abdominal adiposity and risk of death in Europe [published correction appears in N Engl J Med. 2010 Jun 24;362(25):2433]. N Engl J Med. 2008;359(20):2105-2120. doi:10.1056/NEJMoa0801891
[5]Yuan Y, Liu K, Zheng M, et al. Analysis of Changes in Weight, Waist Circumference, or Both, and All-Cause Mortality in Chinese Adults. JAMA Netw Open. 2022;5(8):e2225876. doi:10.1001/jamanetworkopen.2022.25876
