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摘要背景体质指数(BMI)无法反映脂肪分布情况,这可能是老年人中“肥胖悖论”现象的一个原因。我们比较了六个人体测量指标与多个老龄化群体中全因死亡率之间的关系。方法我们分析了来自25个国家的六项纵向研究的数据(CHARLS、HRS、ELSA、MHAS、SHARE、KLoSA)。研究
体质指数(BMI)无法反映脂肪分布情况,这可能是老年人中“肥胖悖论”现象的一个原因。我们比较了六个人体测量指标与多个老龄化群体中全因死亡率之间的关系。
我们分析了来自25个国家的六项纵向研究的数据(CHARLS、HRS、ELSA、MHAS、SHARE、KLoSA)。研究对象为45岁及以上的成年人,这些成年人在研究开始时接受了人体测量,并在之后进行了死亡情况跟踪调查(样本量n=89,745)。研究指标包括BMI、腰围与身高比(WHtR)、身体圆润度指数(BRI)、A型体型指数(ABSI)、经体重调整的腰围指数(WWI)以及锥度指数(CI)。Cox模型根据预先指定的有向无环图进行了调整,以估计每增加1个标准差对应的危险比(HR)。非线性关联关系通过浮动绝对风险和限制性三次样条函数进行了分析。
在中位随访时间为10年的情况下,共有16,593例死亡事件发生。BMI与全因死亡率呈弱负相关(每增加1个标准差的危险比为0.96,95%置信区间[0.93–0.98]),但在排除了早期死亡病例后这种相关性减弱(每增加1个标准差的危险比为0.97,95%置信区间[0.94–1.00])。ABSI(1.15,95%置信区间[1.11–1.19])和CI(1.09,95%置信区间[1.06–1.13])显示出一致的正相关关系。不同指标的剂量-反应模式存在差异:BMI、BRI和WHtR呈现轻微的U形曲线,而ABSI、WWI和CI则几乎呈线性增长,且没有明显的阈值。
在老年人中,能够反映中心性脂肪堆积的指标(尤其是ABSI)与全因死亡率之间的关联比BMI更为显著。定期测量腰围和身高,并向患者解释简单的体型指标,有助于改善临床和公共卫生实践中的风险分层和咨询工作。
不适用。
体质指数(BMI)无法反映脂肪分布情况,这可能是老年人中“肥胖悖论”现象的一个原因。我们比较了六个人体测量指标与多个老龄化群体中全因死亡率之间的关系。
我们分析了来自25个国家的六项纵向研究的数据(CHARLS、HRS、ELSA、MHAS、SHARE、KLoSA)。研究对象为45岁及以上的成年人,这些成年人在研究开始时接受了人体测量,并在之后进行了死亡情况跟踪调查(样本量n=89,745)。研究指标包括BMI、腰围与身高比(WHtR)、身体圆润度指数(BRI)、A型体型指数(ABSI)、经体重调整的腰围指数(WWI)以及锥度指数(CI)。Cox模型根据预先指定的有向无环图进行了调整,以估计每增加1个标准差对应的危险比(HR)。非线性关联关系通过浮动绝对风险和限制性三次样条函数进行了分析。
在中位随访时间为10年的情况下,共有16,593例死亡事件发生。BMI与全因死亡率呈弱负相关(每增加1个标准差的危险比为0.96,95%置信区间[0.93–0.98]),但在排除了早期死亡病例后这种相关性减弱(每增加1个标准差的危险比为0.97,95%置信区间[0.94–1.00])。ABSI(1.15,95%置信区间[1.11–1.19])和CI(1.09,95%置信区间[1.06–1.13])显示出一致的正相关关系。不同指标的剂量-反应模式存在差异:BMI、BRI和WHtR呈现轻微的U形曲线,而ABSI、WWI和CI则几乎呈线性增长,且没有明显的阈值。
在老年人中,能够反映中心性脂肪堆积的指标(尤其是ABSI)与全因死亡率之间的关联比BMI更为显著。定期测量腰围和身高,并向患者解释简单的体型指标,有助于改善临床和公共卫生实践中的风险分层和咨询工作。
不适用。
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