购买
下载掌阅APP,畅读海量书库
立即打开
畅读海量书库
扫码下载掌阅APP

第一节
江苏省成年人肥胖率的年龄期间队列研究

一、前言

肥胖是一种慢性疾病,是指营养物质过剩导致体内脂肪堆积引发的复杂慢性疾病,它和环境(包括社会的和文化的)、遗传、生理、代谢、行为及心理等多种因素有关。它也是心脑血管疾病、Ⅱ型糖尿病、骨关节病、某些肿瘤等慢性病和社会心理障碍的重要危险因素,是导致早死、残疾、影响生命质量和增加各国财政负担的重要的公共卫生问题。

近年来,很多流行病学研究表明,肥胖同心血管疾病及胰岛素抵抗综合征的发生具有很高的相关性。研究显示,欧美国家成人肥胖呈现显著增加的趋势,且已经成为重要的公共卫生问题。近几十年来,随着经济发展和生活方式变化,全球肥胖率呈现持续上升趋势,预防肥胖的流行已成为21世纪上半叶全球面临的最重大公共卫生挑战。据世界卫生组织估计,目前全球有超过17亿人超重,3.1亿人肥胖。在最近20年中,发展中国家的肥胖人数增加了两倍,全球有10%的儿童超重或肥胖。我国的流行病学资料表明,成年居民中超重和肥胖率呈现显著升高的趋势。而一份发表在美国《保健事务》杂志上的研究报告更是指出,中国目前超重肥胖人口达3.25亿,增幅超过美国、英国和澳大利亚。这个数字在未来20年还可能增加一倍。因此,肥胖控制问题亟待研究与解决。

目前国内在肥胖流行病学方面的研究主要集中在病因、易感人群、患病人群分布与预防措施等方面,采用的研究方法多以横断面调查分析为主。由于横断面分析自身的局限性,它不能反映肥胖发生的长期变动趋势,另外横断面调查逻辑上因与果并存,不能正确显示致病因子与年龄及其他相关因素之间的关系,甚至会使人们得出不符合实际情况的错误因果推论。年龄期间队列分析可弥补这一缺点。

年龄期间队列分析是分析年龄、所处时代及出生队列暴露三者对疾病频率变化所起作用及其大小的方法。年龄、时期和出生队列三个因素之间存在着相互依赖的数量关系,可以把描述这种关系的分析资料用一张二维表格表示。(表1-1)这张表格用行表示不同的年龄组,用列表示不同的观察时期。为了简化分析过程,年龄和观察时期的分组取相同组距,都是以5年为组距。在表1-1相同地区中从左上角到右下角的对角线上的数据代表同一时期出生因而属于同一年龄段的一批人的肥胖率,这样的一批人代表同一个出生队列。本课题通过这种方法,在评价肥胖病的年龄分布长期变化趋势及探索病因等方面做一尝试。

二、对象与方法

(一)研究对象

根据2000年制定的《江苏省国民体质监测方案》确定抽样对象。具体实施如下:按照江苏省行政规划,把全省分成城市、农村两层;然后按照四阶段分层整群随机抽样方法抽取要调查的人群。以市(区)/县为第一阶段抽样单位,按等容量比例在不同层分别随机抽取所需样本市(区)/县;第二、三、四阶段抽样则按等概率原则在样本市(区)/县内抽取所需乡镇/街道、村/居委会及样本人群。抽取的对象要求调查时年龄在20~69岁之间,身体无明显运动障碍及没有其他不适合监测的健康问题。调查共涉及全省13个地市的52个区/县,共计247个抽样点。为便于开展纵向研究比较,我们要求2005年与2010年调查设置的抽样点必须与2000年选择的抽样点一致。实际调查中,全省2005年抽样点变动8个,变动率为3.24%;2010年变动17个,变动率为6.88%。

(二)研究方法

被抽中的调查对象由村/居委会统一组织安排,集中到指定地点,由调查员进行面对面调查及测试;对个体对象的一般情况如年龄、性别、民族、教育和职业等情况进行调查;采用国家国民体质测试标准器材及方法测量调查对象的身高、体重等有关指标。

(三)质量控制

所有调查员经过统一培训,通过理论和实践考试合格后,被授予合格证书,然后再开展调查活动。体重和身高的测量使用标准的仪器和方法,测量员经过统一培训,测量过程中质量控制员进行质量控制。所有数据均采用双人双录入方式录入并进行比较核对,然后分析结果。

(四)资料分析

1.肥胖的诊断标准

肥胖评价指标采用体质指数(BMI)。BMI=体重(kg)/身高的平方(m 2 )。根据2001年中国肥胖问题工作组推荐的中国成年人超重肥胖体质指数诊断标准:BMI<18.5 kg/m 2 为“体重过轻”,18.5~24 kg/m 2 为“体重正常”,24~28 kg/m 2 为“超重”,BMI≥28 kg/m 2 为“肥胖”。

2.数据的统计分析

采用年龄期间队列(Age-Period-Cohort,APC)的分析方法。根据Kupper提出的发生率与年龄、时期、出生队列的定量关系,在年龄、时期、队列各水平上,拟合分类的泊松(Poisson)对数线性回归模型如下:

方程中 λ ijk 是在年龄为 a i ,时期为 p j ,队列为 c k 时人群的发生率, λ 0 是方程的截距, a i p j c k (其中 k j i I )分别代表年龄、时期与队列的哑变量, α i β j γ k 分别为三者的系数, ε ijk 是随机误差项。

使用SAS 8.2 统计分析软件做数据处理。其中不同率之间的比较用卡方检验;利用SASGLM(Generalized LinearModel)模块来拟合泊松对数线性模型,定量评价年龄、时期和队列因素在肥胖人群发生过程中的作用,即建立成年人肥胖问题的APC模型。

三、结果

(一)肥胖率横断面调查分析结果

对三次横断面调查的数据进行分析,结果如表1-1所示:总体来看,从20岁组至45岁组各相同年龄段间,2000年、2005年与2010年三次调查的成年人肥胖率均存在统计学差异( P <0.05)。从2000年到2010年,相同年龄段间人群的肥胖率逐渐升高。而50岁以上年龄组的肥胖率在这三次调查中没有明显上升( P >0.05)。另外,城市人群在20岁组到35岁组4个年龄段间出现随着调查年份的不同,肥胖率逐渐上升的趋势( P <0.05),而在40岁以后肥胖率在这三次调查中没有明显增高( P >0.05)。同城市相比,农村各年龄段的肥胖率均低于城市。但是农村人群在同一年龄组(从20岁组到65岁组)上,均表现出随着调查年份的变化,肥胖率逐次上升的变化趋势( P <0.01)。因此农村将是今后防控肥胖率继续增长的重点地区。

表1-1 江苏省2000~2010年不同地区、年龄成年人肥胖率横断面分析

*、#、△相同年龄组在 α =0.05水平上,三次横断面调查之间有差异(卡方检验)。

(二)肥胖率出生队列分析结果

通过对1931~1935年队列到1976~1980年队列等十个队列的追踪分析,我们得到如下结果(表1-2):全人群从1946~1950年队列到1976~1980年队列的肥胖率从2000年、2005年到2010年逐渐上升( P <0.05),这表示在这7个年份段出生的人近十年来肥胖比例逐年升高,应该是控制肥胖的主要目标人群。而1931~1935年队列到1941~1945年队列等三个人群在近十年的肥胖率并没有明显增加,在这三个年份段出生的人不是导致成年人肥胖率逐年上升的主要对象。

另外,从城市和农村不同出生队列的肥胖率变化来看,城市的肥胖率从1946~1950年队列直到1976~1980年队列在近十年都是逐渐上升的( P <0.05),但是农村从1941~1945年队列开始,直到1976~1980年队列都有肥胖率增高问题( P <0.05),这表示农村从1941年及以后出生的人都是肥胖高发人群,他们是控制肥胖增长的重点人群。而城市肥胖高发人群的最大出生年份要比农村年轻5岁,即从1946年及以后出生的人才是肥胖高发人群。

表1-2 江苏省不同地区的出生队列人群追踪10年肥胖率分析

*、#、△同一队列在 α =0.05水平上,10年三次追踪之间有差异(卡方检验)。

(三)BMI横断面分析结果

通过对2000年、2005年与2010年的三次横断面调查分析(图1-1),我们得出这样的结论:随着年龄增加,成年人体重指数(BMI)均值逐步上升,在45岁之前BMI上升幅度较快。而在45岁之后,上升幅度逐渐趋缓,进入相对稳定的平台阶段。成年人BMI均值的最高值一般出现在55~60岁。而在60岁之后,则又出现缓慢下降趋势。不同调查年份在相同年龄组的BMI均值比较显示,在各个年龄组上,2000年的BMI均值最低,2005年次之,2010年最高。

图1-1 不同监测年份各年龄段的BMI变化分布

从横断面分析可以初步看出不同监测时期对BMI存在影响。另外,BMI还受年龄因素的影响。但是年龄对BMI的作用(横断面研究显示,55~60岁之前,BMI与年龄呈正相关,之后呈负相关的趋势),还需通过队列研究来进一步澄清。

(四)BMI纵向队列分析结果

以5岁为年龄间隔,将调查人群分为10个出生队列(注:只有其中9个队列参与分析,1931~1935年队列没有追踪),即1976~1980年队列、1971~1975年队列一直到1931~1935年队列。对这10个出生队列,从2000年纵向追踪10年分析,其BMI的变化如图1-2与1-3所示:1976~1980年队列、1971~1975年队列、1966~1970年队列和1961~1965年队列四个人群的BMI从2000年到 2010 年 10 年间均有较为明显的上升,而 1956~1960 年队列、1951~1955 年队列、1946~1950年队列、1941~1945年队列和1936~1940年队列五个人群的BMI从2000年到2010年10年间变化不大,没有明显的上升。

从队列分析可以看出,各队列在10年间的BMI水平都有不同程度的上升,只是其中1976~1980年到1961~1965年的四个队列的BMI增长幅度更大,而1956~1960年和1936~1940年的五个队列的BMI增长较小且增幅逐渐趋缓,但是各个队列均没有出现随着年龄的增长BMI下降的趋势。

图1-2 不同队列各监测年份的BMI变化

图1-3 不同队列各年龄段的BMI变化

(五)肥胖率APC定量分析结果

从表1-3可以看出,以20~25岁组作为基准组,假设参数估计值等于0。25~30岁及以上年龄组随着年龄的增加,发生肥胖的危险性逐渐增大。OR值分别是20岁组的1.45倍、1.85倍、2.25倍、2.81倍……4.16倍。观察时期相比较,2000~2004年与2005~2010年观察时期的作用并不明显,而且与1995~1999年相比没有统计学差异。以1976~1980年出生队列作为基准组,假设参数估计值等于0。1951~1955年及其之后出生的队列发生肥胖的危险性逐渐减弱,而且这些队列与1976~1980年出生队列相比没有统计学差异。同1976~1980年出生队列相比,从1946~1950年队列到1931~1935年队列发生肥胖的危险性逐渐增强。在所有的出生队列中,1936~1940年出生的队列肥胖病的危险性最高。

表1-3 江苏省10年间肥胖率的APC定量分析

*表示与各因素的第一组比较, P 值<0.05;为了避免相邻出生队列间的重复,每个出生队列用5年区间表示。

四、讨论

肥胖问题是影响到人体健康的主要问题之一,目前越来越多地受到全球公共卫生领域的关注。一般认为,肥胖问题通常与人群的发病率/死亡率有一定联系。在最近三十年间,青少年的肥胖人数增加了三倍;20~39岁的成年人中,肥胖人数也增长了两倍多。在美国,肥胖每年造成的死亡人数超过30万,仅次于过度吸烟,排在可预防致死因素的第2位,每年花在肥胖治疗上的费用超过1 000亿美元。在国内,肥胖病发病率也随生活水平提高而逐年升高。中国营养与健康状况调查首次公布我国全人群超重和肥胖的现患率,并据此估算出我国现有超重和肥胖者共2.8亿人,其中超重者为2.15亿人,肥胖者为6 844万人;成年人为2.6亿人,其中超重者为2亿人,肥胖者为6 000万人。结果表明,我国人群不再是低体重指数的,肥胖者已大量出现。我国人群超重和肥胖症患病率已呈现出“北方高于南方、大城市高于中小城市、中小城市高于农村、经济发达地区高于不发达地区”的总体规律。

但是目前国内针对肥胖流行病学问题的研究多以一次或多次横断面调查为主,缺乏长期系统地收集、追踪调查肥胖人群的资料。横断面研究主要分析同一年代(断面)或不同年代(断面)的不同年龄组的发生率和死亡率等的不同或变化。由于一个断面上不同年龄的人口是由不同(出生)队列人口组成的,因此,横断面分析不能正确显示某个(出生)队列人口在特殊暴露期间的经历及评价对今后发病率或死亡率的影响。

因此,对肥胖问题的分析也只能局限在同一时期(一次横断面调查)不同年龄组之间的比较,不同时期(多次横断面调查)相同年龄组之间的比较。这种比较针对的人群都不是同一时代出生的人群。可是肥胖的发生可能与人群所处的时代背景(自然条件、社会状况、医疗水平等)有一定联系,故横断面研究无法发现肥胖病在不同年龄、不同时期和不同出生队列人群中的分布规律,进而不能提出可能影响肥胖的病因假设。

年龄—期间—队列(APC)分析可以很好地解决横断面研究中出现的这类问题。队列资料分析的传统方法是绘制各个不同观察时期的发生率曲线,但每个观察时期的发生率曲线同时受年龄和出生队列因素的影响,这两个因素如何影响发生率曲线以及影响程度的大小,仅靠图形无法做出合理的解释。而且图形描述法也无法定量解释年龄、时期和出生队列三因素以及它们的各个亚层对疾病发生或死亡率作用的相对大小。而APC对数线性模型可以弥补上述描述性研究的不足,将年龄时期和出生队列的作用数量化。

本研究利用GLM模块来拟合APC泊松对数线性模型有其特殊的优点。GLM是基于广义线性模型理论所设计的一种模型化分析方法,可以控制更多的外部条件,充分利用每个观察数据的信息,分析A、P、C三个因素每个亚层对发生率或死亡率的作用并给出定量估计,同时还可对因素间的交互作用进行测度。

本研究先通过2000年、2005年与2010年的三次横断面调查进行分析得出,随着年龄的增加,成年人体重指数(BMI)的均值逐步上升,在45岁之前BMI上升幅度较快。而在45~60岁,上升幅度逐渐趋缓,进入相对稳定的平台阶段。而在60岁之后,则又出现缓慢下降趋势。这只能说明在同一调查断面不同年龄组的BMI变化趋势。为了进一步分析不同队列在不同年代的BMI变化趋势,我们还需要进行年龄—期间—队列(APC)分析。

从队列分析可以看出,各队列在10年间的BMI水平都有不同程度的上升,只是其中1976~1980年到1961~1965年的四个出生队列的BMI增长幅度更大,而1956~1960年和1936~1940年的五个出生队列的BMI增长较小且增幅逐渐趋缓。但是各个队列均没有出现随着年龄增长BMI下降的趋势。因此可以得出结论:同时代出生的一批人,从20岁开始,随着年龄增长,该群体的BMI有逐渐升高的趋势,而且在45岁之前上升幅度较快;45岁之后上升幅度趋缓,但是直到70岁时BMI仍然处于上升阶段,并没有出现下降的拐点。

另外,在1946~1980年这期间出生的群体,其肥胖率从2000年到2010年逐渐上升,他们应该是控制肥胖的主要目标人群。从城市和农村不同出生队列的肥胖率变化来看,农村1941年及以后出生的人都是肥胖高发人群,他们是控制肥胖增长的重点人群。而城市肥胖高发人群的最大出生年份要比农村晚5年,即从1946年及以后出生的人才是肥胖高发人群。由此得出,农村将是今后控制肥胖的重点地区,45岁之前的群体将是控制肥胖过快增长的重点人群。

通过年龄—期间—队列分析,在平衡掉其他干扰因素的影响后,年龄依然是影响肥胖的独立危险因素。随着年龄的增加,发生肥胖的危险性逐渐增大。但是年龄增长是不可控的自然规律,因此无法用作防控手段。分析还发现,观察时期对肥胖的发生没有影响。这可能是由于本研究数据的采集周期(从2000年至2010年)相对偏短,时代变迁的综合累积效应并没有发生太大的改变。有研究表明,我国从20世纪90年代末开始超重和肥胖症患病率快速增长。与1992年相比,2002年我国18岁以上成年人超重和肥胖率分别上升40.7%和97.2%。而近10年来,肥胖率相对处于高位稳定期。今后如果能继续延长数据采集时间,也许观察时期对肥胖的累积效应就能更加客观地显现出来。

另外,分析发现,不同年代出生的人发生肥胖的危险性逐渐增加。从1946~1950年出生队列到1931~1935年出生队列发生肥胖的危险性逐渐增强。在所有的出生队列中,1936~1940年的队列肥胖病的危险性最高,是1976~1980年队列的2.93倍。1950年之前出生的人之所以更容易肥胖,其原因是多样的。一是膳食结构的变迁(由温饱型向膳食多样化型再向热量过剩型转化)。这一过程伴随着谷类摄入量急剧减少,营养过剩导致的慢性病(高血脂、糖尿病、代谢综合征等)快速上升。二是体力活动方式的改变。随着电视机、洗衣机、私家车、电脑网络等产品的普及率越来越高,日常非职业性体力活动正在大幅减少。肥胖作为影响健康的重要危险因素,亟待控制与预防。欧美国家的研究结果表明,因肥胖造成的疾病负担占国家医疗支出总费用的3%~7%,其中美国高达10%。肥胖的直接经济后果将是“医疗费用增加、生产力下降、缺勤人数增加、残疾和过早死”等,糖尿病、冠心病、高血压等其他慢性疾病将逐渐增加。肥胖的防控要采取综合措施,通过提倡合理膳食、鼓励适度运动和开展社区健康教育等多种手段来干预。我国作为最大的发展中国家,人均卫生资源相对有限,应尽早吸取西方国家的经验和教训,开展超重、肥胖的防治和研究,以提高全民期望寿命和生活质量,获得最大的经济效益和社会效益。 lEAYyIzE93ZrbiZCnBF/oFAocnw3cjh4kMeQEvXAlNS54lv7J8C0xM0vRgZRB/Pp

点击中间区域
呼出菜单
上一章
目录
下一章
×