我国成人体重指数及相关指标及肥胖关系探究进展

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1、我国成人体重指数及相关指标及肥胖关系探究进展近15年来全世界成人体重指数均值和超重率均呈现显著上升趋势［1］。超重和肥胖与许多慢性非传染性疾病的危险因素及其聚集密切相关，是冠心病和缺血型脑卒中的独立危险因素，是心血管病死亡及总死亡的危险因素之一。防制超重和肥胖已成为防治慢性病的关键。各地超重与肥胖问题与经济、社会各方面因素有关，其中最重要的因素包含各地区间种族差异及衡量指标标准的差异。��1我国成人超重和肥胖现况�我国人群心血管病发病趋势预测及21世纪预防策略研究协作组对我国中年人群超重率和肥胖度的现状及发展趋势有详细描述，以世界卫生组

2、织的分类标准：体重指数（BMI）25.0～29.9为超重，BMI≥30为肥胖进行判别，通过对15389名对象的调查结果表明，中国各地人群超重率和肥胖率存在极大差异，某些地区中年人群超重率已超过50%。超重率和肥胖率不断上升，主要特点为北方高于南方，大中城市高于内地农村，女性高于男性。武阳丰［2］等用中国居民营养与健康状况调查的2097849人有效数据计算全国的超重和肥胖患病率(用2000年人口进行标化.超重和肥胖的判断标准：成年人采用卫生部中国成人超重和肥胖症预防控制指南推荐的标准)，结果我国居民超重率为�17.6%、肥胖率为5.6%,

3、二者之和为23.2%。大、中、小城市、一类至四类农村的标化超重率分别为25.0%、�21.6%、17.4%、15.1%、19.2%和12.8%，标化肥胖率分别为�10.6%、7.2%、6.4%、4.3%、6.0%和2.7%。≥18岁组的超重率为�22.8%,肥胖率为7.1%。超重率和肥胖率的性别差异在各年龄段和城乡之间有很大不同。超重和肥胖人群已接近总人口的1/4，成为影响居民健康的重要疾患。随着城市化的进程，肥胖率将逐渐增加，防治工作迫在眉睫。��2成人体质测量指标研究进展�解决肥胖问题依赖于有效的防制措施，防制措施基于对肥胖的明确认

4、识和客观测量指标及标准的确定。目前，流行病学调查和人群防制常用来衡量整体肥胖的指标是BMI；衡量腹部脂肪蓄积，即向心性肥胖的指标是腰围(WC)。世界卫生组织的BMI分类标准是以西方人群的研究数据为根据制定的。一般认为，亚洲人群BMI应低于西方人群。亚洲国家建议在亚洲人群以BMI23.0～24.9为超重，BMI≥25为肥胖，但这个重新定义的依据并没有包括中国大陆和台湾省的数据。�7国际生命科学学会中国办事处中国肥胖问题工作组，在对国内现有体量指标和相关疾病危险因素的研究数据组织汇总分析的基础上，通过不同BMI和腰围切点对于检出各项危险因素

5、异常的敏感度和特异度分析，提出敏感度特异度较好、假阳性率较低的BMI切点24为中国成人超重的界限。切点以上的人群归因危险度百分比显示：将BMI控制到24以下，可能防止45％～50%的危险度聚集。对BMI≥28者用药物控制到切点以下，可能防止15％～17%的危险度聚集，从而降低心血管和糖尿病的发病危险。男性腰围控制在85cm以下，女性腰围控制在80cm以下，可能防止47％～58%的危险度聚集。�广东省糖尿病流行病学调查协作组［3］利用1998年广东省糖尿病流行病学调查中11757例抽样人群相关数据,分析BMI、WC及腰臀比（WHR）的人群

6、分布特征,寻找适合广东人群的诊断切点,并分析其对高血压、糖尿病患病危险的预测价值。结果男女人群的BMI、WC和WHR均呈正偏态分布，女性BMI、WC和WHR的75%位数接近WHO所推荐的25kg/m�2�(24.20kg/m�2)、80(79.43cm)和0.85(0.87)；男性人群则分别为�24.31，84.67和0.90，WHO所推荐的男性WC＞94、WHR＞�1.0标准相当于男性人群的95%位数。依据WHO推荐的标准，调查人群中BMI≥25kg/m�2男女分别占19.04%和18.84%；男性WC＞94cm仅占4.75%，女性W

7、C＞80cm占22.81%；男性WHR＞1.0占0.79%，女性WHR＞0.85则占32.77%。两性人群BMI、WC和WHR三者间呈显著的线性相关；男性WC＞94cm与BMI≥25kg/m�72、WHR＞1.0与BMI≥25kg/m�2的诊断一直性Kappa值分别为0.292和0.041，明显低于女性WC(＞80cm)与BMI≥25kg/m�2、WHR(＞1.0)与BMI(≥25kg/m�2)的Kappa值(分别为0.603和0.293)。男性人群中，如以WC＞85cm、WHR＞0.9为切点,两者与BMI≥25kg/m�2的Kappa

8、值分别上升为0.604和0.403。多因素Logistic逐步回归分析表明,WC＞85cm、WHR＞0.90、年龄≥50岁和BMI≥25kg/m�2,是男性人群糖尿病、高血压两种疾病患病风险最重要的预测因素