壹生大学

壹生身份认证协议书

本项目是由壹生提供的专业性学术分享,仅面向医疗卫生专业人士。我们将收集您是否是医疗卫生专业人士的信息,仅用于资格认证,不会用于其他用途。壹生作为平台及平台数据的运营者和负责方,负责平台和本专区及用户相关信息搜集和使用的合规和保护。
本协议书仅为了向您说明个人相关信息处理目的,向您单独征求的同意,您已签署的壹生平台《壹生用户服务协议》和《壹生隐私政策》,详见链接:
壹生用户服务协议:
https://apps.medtrib.cn/html/serviceAgreement.html
壹生隐私政策:
https://apps.medtrib.cn/html/p.html
如果您是医疗卫生专业人士,且点击了“同意”,表明您作为壹生的注册用户已授权壹生平台收集您是否是医疗卫生专业人士的信息,可以使用本项服务。
如果您不是医疗卫生专业人士或不同意本说明,请勿点击“同意”,因为本项服务仅面向医疗卫生人士,以及专业性、合规性要求等因素,您将无法使用本项服务。

同意

拒绝

同意

拒绝

知情同意书

同意

不同意并跳过

工作人员正在审核中,
请您耐心等待
审核未通过
重新提交
完善信息
{{ item.question }}
确定
收集问题
{{ item.question }}
确定
您已通过HCP身份认证和信息审核
(
5
s)

告别BMI?中国学者基于20年数据揭示肥胖评估新指标更精准?

2024-10-23作者:壹生综合学院资讯
原创
肥胖问题已经成为全球公共健康的关注焦点,现有评估方法中,体质指数(BMI)虽广泛使用,但其对内脏脂肪分布的反映不够全面,尤其在预测肥胖相关的死亡风险上有所欠缺。那么,是否存在更精确的评估工具呢?近日,北京中医药大学研究团队在《JAMA Network Open》上发表了一项创新性研究,引入“身体圆润指数”(BRI),分析该指标与全因死亡率的关系。通过对20年美国国家健康和营养检查调查(NHANES)数据的研究,发现BRI与死亡风险呈现显著的U形关系,这一发现为肥胖评估和风险管理带来了新的启示。



一、研究方法与关键数据

1.数据来源与人群代表性

本研究数据来自1999年至2018年间的美国国家健康与营养检查调查(NHANES),纳入了32995名符合条件的成年参与者,涵盖不同年龄、性别、种族和社会经济背景,经过权重调整后确保了样本的代表性。研究追踪至2019年12月31日,收集到的长期死亡率数据使得BRI(身体圆润指数)与全因死亡率的关联分析具备可靠性。这种大样本、长时间的数据追踪不仅使得BRI的趋势变化更具广泛性,同时也为肥胖评估在不同人群中的推广应用提供了重要参考。


这种设计策略体现了研究团队对样本代表性的重视。纳入多样化背景的人群数据有助于增强研究的普适性,使得结论在不同人群中更具参考价值。这种设计值得临床研究借鉴,因为它确保了结果可以推广至不同年龄、性别和种族的广泛人群,特别是在人口健康状况多样化的环境中具有重要的实际意义。


2.BRI的时间趋势与社会经济因素

研究揭示了美国成年人的BRI平均值从1999年的4.80增加到2018年的5.62,尤其在女性、老年人和墨西哥裔人群中增长显著。研究还发现BRI的变化与多种社会经济因素相关,例如受教育程度较低的成年人往往BRI更高,而拥有大学学历的人群则BRI较低。基于这一趋势分析,研究采用了受限三次样条曲线(RC曲线)方法,来探索BRI与全因死亡率的非线性关联,从而更准确地确定了最佳分组切点。这一方法的使用帮助研究团队捕捉到了变量间的复杂非线性关系。

d5629dae8d20ef3fa590217d66b6b184__preview_type=16.png

1999-2018年美国不同人口统计学因素的BRI变化趋势


采用RC曲线分析来探究BRI与死亡率的非线性关系,是该研究方法的一个亮点。BRI与社会经济因素的关联分析展示了肥胖状态的复杂性。该分析不仅揭示了社会经济状况对肥胖分布的影响,还展示了RC曲线在捕捉复杂数据关系中的作用。对于希望理解变量复杂关系的临床研究者而言,这一方法提供了值得借鉴的思路,使得研究结果更具科学性和应用价值。


3.BRI与全因死亡率的非线性关系

研究中,BRI与全因死亡率的关系呈U形分布,BRI过低(<3.4)或过高(>6.9)的个体均表现出较高的死亡风险。由于Cox回归模型不符合比例风险假设,研究团队改用Weibull回归模型来分析BRI分组间的风险差异,从而确保结果的稳健性。研究还通过亚组分析,评估了性别、年龄和生活方式等变量对BRI与死亡率关联的影响,进一步确保了研究结论的广泛适用性。

5b058480006cad5d10ad48f1f46fe171__preview_type=16.png

BRI与全因死亡率的U形关系曲线图


通过改用Weibull回归模型替代Cox回归模型,研究团队在模型选择上展示了极高的严谨性。尤其是亚组分析的引入,增加了结果的稳健性和临床参考价值。这一设计为临床医生和研究人员提供了借鉴,特别是在处理比例风险假设不成立的情况下,如何灵活调整模型以确保数据可靠性。这种灵活的统计方法选择和亚组分析策略,提供了更准确的死亡风险评估,进一步提升了研究的实际应用潜力。


4.敏感性分析与稳健性验证

研究团队通过敏感性分析对BRI与BMI的预测能力进行了比较,结果显示BRI的敏感性显著高于BMI,且置信区间较窄,这表明BRI在全因死亡率的预测中具有更高的准确性。在排除早期死亡和意外死亡等潜在干扰因素后,BRI的预测能力依然稳健。亚组分析结果也支持BRI的适用性,尤其在男性、吸烟和45岁以上的个体中风险关联显著。


敏感性分析验证了BRI作为健康评估工具的可靠性和广泛适用性,为肥胖相关疾病的筛查提供了更准确的指标。这一分析方式值得进一步在其他数据库中推广,以增加其在不同人群中的应用价值。


二、小结

研究结果表明,BRI在肥胖管理中具有重要的风险评估价值。建议临床医生在进行肥胖相关健康风险评估时,使用BRI指标进行筛查,特别关注BRI偏低或偏高的个体,分别进行营养补充或脂肪管理的干预。这将有助于制定更精确的个体化干预策略,提高肥胖管理的科学性。


尽管该研究验证了BRI在美国人群中的适用性,未来仍需在其他种族和地区人群中进行更多验证,以探索BRI在不同环境下的应用潜力。此外,将BRI应用于特定疾病(如心血管疾病)的研究可能进一步拓展其健康评估价值,为肥胖相关疾病的早期干预提供新工具。


参考文献:

[1] hang, X., Ma, N., Lin, Q., Chen, K., Zheng, F., Wu, J., Dong, X., & Niu, W. (2024). Body Roundness Index and All-Cause Mortality Among US Adults. JAMA network open, 7(6), e2415051.


(撰文:《中国医学论坛报》 邢英 )

200 评论

查看更多