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不同身体测量指标预测中国城市成人血脂异常差异及截断值筛选
目的 探讨身体测量指标预测中国城市成人血脂异常的差异,寻找合适的截断值.方法 采用多阶段分层抽样法,于2016年3-7月在中国8个城市共获得1615名有效调查对象,调查社会人口学特征(年龄、性别、民族、受教育程度、收入)和疾病健康状况,测量身高、体重、腰围(WC)、臀围、体脂率(％Fat)及空腹血脂水平.使用受试者工作曲线(ROC)比较不同身体指标预测血脂异常的差异.结果 腰高比(WHtR)预测女性血脂异常具有大的受试者工作曲线下面积(AUC =0.744),与WC(P =0.008)、体质指数(BMI,P=0.004)、腰臀比(P =0.005)、％Fat(P＜0.001)的差异有统计学意义.WHtR预测城市成年女性血脂异常的截断值为0.50.BMI在男性中具有大的AUC值(0.677),与其他指标差异均无统计学意义(P＞0.05),BMI预测城市成年男性血脂异常的截断值为24.1 kg/m2.结论 在中国城市成人中,WHtR和BMI可能分别是预测成年女性和男性血脂异常的良好指标,在选择指标时应同时注意地域及性别差异.
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2016年六安市老年人腰围、腰臀比、腰高比与高甘油三酯血症的关联性
目的 了解六安市老年人腰围(WC)、腰臀比(WHR)、腰高比(WHtR)与高甘油三酯血症(HTG)的关系.方法 采用分层整群抽样,于2016年6-9月,在安徽省六安市金安区和裕安区各选一个社区,选取1029名60岁以上老人.采用自制问卷调查一般人口特征、个人病史、生活习惯等,并进行体格检查(测量身高、腰围、臀围),检测血脂水平.采用二元Logistic回归分析WC、WHR、WHtR与甘油三酯(TG)水平的相关关系,进而采用受试者工作特征曲线(ROC)法了解WC、WHR、WHtR对HTG的区分效果.结果 HTG检出率19.7％,其中男性14.0％,女性24.5％,男女间差异有统计学意义(X2=17.71,P＜0.001).二元Logistic逐步回归分析显示,在调整城乡、性别、年龄、家族史、教育程度、静坐时间、体育锻炼、吸烟、饮酒、饮食习惯混杂因素后,高WC、高WHR、高WHtR患HTG风险较高,OR值分别为5.18(95％ CI 2.81～9.57)、3.69(95％ CI 1.95 ～6.95)和4.93(95％ CI 2.72～8.91).WC、WHR、WHtR的ROC曲线下面积分别为0.67、0.67和0.69.结论 WC、WHR、WHtR与HTG患病率有关,其中男性WC和女性WHR关联更大.
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肥胖评价指标在2型糖尿病及高危人群筛查中的应用
目的 探讨肥胖评价指标在2型糖尿病(T2DM)及高危人群筛查中的应用价值.方法 选择首钢4个社区无糖尿病病史的T2DM普查人群,根据口服葡萄糖耐量试验(OGTT)结果分层随机抽取7582人,其中糖耐量正常组3080人,T2DM高危组2992人(包括空腹血糖受损、糖耐量减低及二者均异常),T2DM组1510例.采用Logistic回归分析和受试者工作特征(ROC)曲线对比分析肥胖评价指标体质指数(BMI)、腰臀比和腰高比对T2DM及高危人群筛查的应用价值.结果 Logistic回归分析结果显示,腰臀比、腰高比、BMI及糖尿病家族史与T2DM及T2DM的高危人群呈显著正相关(P<0.05或0.01),均以腰高比为显著,其OR值分别为90.409及69.285.ROC曲线分析,筛查T2DM时曲线下面积(AUC)男性为腰高比>BMI>腰臀比,女性为BMI>腰高比>腰臀比,提示男性以腰高比筛查T2DM效果优,女性以BMI筛查T2DM效果优.筛查T2DM的男、女合适的切点分别为:腰臀比(0.91,0.86)、腰高比(0.51,0.52)、BMI(25.47 kg/m2,24.95 kg/m2).筛查T2DM高危人群时AUC男性及女性均腰高比>BMI>腰臀比,提示腰高比筛查T2DM高危人群效果优于BMI及腰臀比.筛查T2DM高危人群的男、女合适的切点分别为:腰臀比(0.91,0.86)、腰高比(0.51,0.51)、BMI(25.30 kg/m2, 24.81 kg/m2).结论 腰高比是一个有效的筛查T2DM及高危人群的指标,其效果优于BMI和腰臀比.
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理想心血管健康与腰围、腰高比的相关性研究
目的 探讨中年男性心血管健康行为和因素与腰围和腰高比的相关性.方法 采用横断面研究方法,选择2014年1月1日至2015年6月30日在江苏省太湖康复医院健康体检的中年男性26701人作为研究对象,分析心血管健康行为和因素与腰围和腰高比的相关性.结果 心血管健康行为和因素7项指标中,体质指数、总胆固醇、血压和血糖值随着腰围和腰高比的增加而增加(P<0.05);心血管健康状况中等者的腰围和腰高比低于心血管健康状况不良者,心血管健康状况良好者的腰围和腰高比低于心血管健康状况中等者(P<0.05);经校正年龄后,心血管健康评分每增加1分,腰围和腰高比均数分别下降1.49 cm和0.0090,理想心血管健康指标数每增加1个,腰围和腰高比均数分别下降2.24 cm和0.0130;心血管健康评分与腰围和腰高比的相关系数分别为-0.387和-0.400;理想心血管指标数与腰围和腰高比的相关系数分别为-0.384和-0.395.结论 心血管健康评分、理想心血管指标数与腰围、腰高比均呈显著负相关,且腰高比与心血管健康评分相关系数高于腰围.腰高比在筛选腹型肥胖、心血管病高危人群及心血管病风险预测等心血管病防控方面具有重要应用价值.
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南京市成年人体重指数、腰围、腰臀比、腰高比与高血糖关系的随访研究
目的 探讨南京市成年人BMI、腰围(WC)、腰臀比(WHR)和腰高比(WHtR)与高血糖发病危险的关系.方法 2004年7月对南京市3个城区和1个郊县的35岁以上居民开展横断面调查,对无高血糖的人群于2007年7月进行随访.采用多因素logistic回归和受试者工作特征曲线(ROC)评估基线4个肥胖指标对高血糖发生的预测作用.结果 基线调查时无高血糖者共3727名,3年后共随访3031名,随访率为81.3%.高血糖3年累计发病率为6.7%;男女性发病率差异无统计学意义(6.3%vs.7.0%).经多元线性回归分析,BMI、WC、WHR、WHtR平均增加一个单位,随访时空腹血糖值分别增加0.015 mmol/L、0.023 mmol/L、1.923 mmol/L、2.382 mmol/L.随着基线肥胖程度的增加,高血糖的发病危险增加.WHtR≥0.5者发生高血糖的风险,男性(OR=1.998,95%C1:1.231～3.212)和女性(OR=1.832,95%CI:1.157～2.902)均高于其他肥胖指标.4个肥胖指标中,ROC曲线下面积WHtR大.结论 BMI、WC、WHR和WHtR值的上升均能增加高血糖发病的风险;而WHtR会成为预测高血糖的重要指标.
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腰围、腰高比对2型糖尿病预测价值的比较
目的 比较腰围(WC)、腰高比(WHtR)与2型糖尿病相关性的差异及其对于2型糖尿病的预测价值.方法 选取2016年1—6月于该院门诊体检人员327名(年龄36～69岁),分别进行询问病史、体格检查(测量身高、体重、腰围等)、检测空腹静脉血糖等生化指标,计算WHtR.受试者中依据1999WHO糖尿病诊断标准诊断的2型糖尿病患者116名,对糖尿病患者与非糖尿病患者的WC、WHtR数据进行比较,采用SPSS 18.0统计学软件绘制WC、WHtR预测2型糖尿病的受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC),并采用MedCalc16.8软件进行比较分析.结果 327名受试者中男性122名,2型糖尿病患者41名;女性205名,2型糖尿病患者75名.不同性别间糖尿病患病率无显著差异(P>0.05).糖尿病患者WC、WHtR均值明显高于非糖尿病患者,差异有统计学意义(P<0.05).男性WC、WHtR预测2型糖尿的AUC分别为0.63、0.61,二者比较差异无统计学意义(P>0.05);女性WC、WHtR预测2型糖尿病的AUC分别为0.61、0.60,二者比较无统计学差异(P>0.05).WC预测2型糖尿病的切点,男性92 cm,女性89 cm;WHtR预测2型糖尿病的切点,男性0.54,女性0.57.结论 WC及WHtR均与2型糖尿病密切相关,二者对2型糖尿病的预测价值相似.WC测量简单,无需计算,且敏感性高,临床应用更为简便.
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基于心血管事件风险和代谢性疾病计算中国人群腰高比切点
目的 根据弗雷明汉10年心血管风险评分(framingham risk score,FRS)和代谢综合征(metabolic syndrome,MS)风险,计算中国人群腰高比(waist-to-height ratio,WHtR)佳切点.方法采用ROC曲线根据FRS和MS患病风险,计算WHtR佳切点,并依据FRS≥10%和MS患病率所占权重来对诊断切点进行合并,得出终WHtR切点.结果本研究共纳入46239名受试者,年龄(45.0±13.7)岁,其中男性18419名,女性27820名.随着WHtR的增加,男性和女性人群中FRS≥10%和MS患病风险上升.分别以FRS≥10%和MS作为观察终点,男性对应的佳WHtR切点分别为0.51,0.52;女性为0.52,0.53.权重后WHtR佳切点男性为0.51,女性为0.53.使用同样方法来确定各年龄组WHtR佳切点,男性20~39岁组、40~59岁组、≥60岁组分别为0.52,0.51,0.50;女性则分别为0.51,0.53,0.54.结论中国男性WHtR佳切点为0.51;女性为0.53.建议推广WHtR作为评估肥胖及肥胖带来心血管及代谢性疾病风险的手段.
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糖尿病家族史与腰高比异常对2型糖尿病患病风险的交互作用
目的 探讨糖尿病家族史与腰高比(WHtR)异常对2型糖尿病(T2DM)患病的交互作用.方法 本研究以金昌队列47 998例基线调查对象为研究平台,金昌队列于2012年6月建立,并于2013年12月完成基线数据的收集.将金昌队列基线人群中1 943例T2DM患者作为病例组,其中男1109例,女834例,另在基线人群中按1:1性别匹配选取1 943例未患糖尿病及相关疾病的个体作为对照组,进行病例对照研究.交互作用采用相加模型,多因素Logistic回归分析求出待分析危险因素调整后的OR值及回归系数β,然后采用Andersson等编制的EXCEL软件分析因素间的交互作用.结果 排除腰围信息缺失个体后,共21 292例调查对象纳入本次研究,糖尿病患病率为9.13％(1 943/21 292),其中男性患病率为9.11％(1 109/12 175),女性患病率为9.15％(834/9 117).调整年龄、吸烟、饮酒等混杂因素后,糖尿病家族史与WHtR异常对T2DM患病存在正向相加交互作用.当糖尿病家族史与WHtR异常同时存在时,男性和女性糖尿病患病风险分别为两者均正常的9.09倍(95％CI:5.64～14.64)和13.08倍(95％CI:6.99～ 24.47).在男性中,协同效应指数为1.58,归因交互效应为2.98,归因交互效应百分比为32.8％;在女性中,协同效应指数为1.90,归因交互效应为5.72,归因交互效应百分比为43.7％.结论 糖尿病家族史与WHtR异常对T2DM患病风险有协同作用.
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体脂肪率及腰高比与高脂血症的关系及其筛检价值
目的：评价体脂肪率（BF%）和腰高比（WHtR）与高脂血症的关系及其筛检价值。方法收集2014年9月—12月河南省人民医院体检者2668例。检测身高、体质量、腰围、体成分及血脂水平。采用受试者工作特征曲线（ROC）法分析WHtR、BF%对高脂血症的筛检率，用曲线下面积（AUC）表示。按年龄、腰围、体质指数（BMI）分层后采用多因素Logistic回归分析探讨BF%、WHtR与高脂血症风险的关系。结果 BF%筛检高脂血症的AUC在女性和男性中均为0.79，高于WHtR和BMI。女性BMI＜18.5和18.5~<24 kg/m2组中，BF%超标组高脂血症风险高于BF%正常组，而WHtR与高脂血症发生无关。男性年龄≥40岁及腰围超标（≥85 cm）者中，BF%超标组高脂血症风险高于BF%正常组，而WHtR与高脂血症发生无关。结论 BF%对高脂血症的筛检价值优于WHtR和BMI。建议BMI＜18.5和18.5~<24 kg/m2的女性及年龄≥40岁或腰围≥85 cm的男性行体成分检查，提高筛检准确率。
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腰高比对2型糖尿病高危人群筛查的价值研究
目的 探讨腰高比对2型糖尿病(T2DM)高危人群筛查的价值.方法 选择首钢4个社区的无糖尿病病史的T2DM普查人群,根据口服葡萄糖耐量试验(OGTT)结果,分层随机抽取6072例患者,男、女各3036例,其中,糖耐量正常组3080例,糖调节受损组2992例(包括空腹血糖受损及糖耐量减低).采用Logistic回归分析和受试者工作特征(ROC)曲线对比分析肥胖评价指标体重指数(BMI)、腰臀比(WHR)和腰高比(WHtR)对T2DM高危人群筛查的价值.结果 Logistic回归分析显示WHR、WHtR、BMI与T2DM的高危人群呈显著正相关(P＜0.05).WHtR作为预测变量时,其对应的ROC曲线下面积(AUC)较大,提示筛查效果较好.结论WHtR筛查T2DM高危人群的效果优于BMI和WHR.
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江苏省成人高血压有关的几个指标切点值探讨
高血压病是常见病,多发病,据江苏近年报道[1],≥35岁成人人群高血压病标化患病率为24.33%.
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非酒精性脂肪性肝病与三项人体学指标的相关性
目的 研究非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)和三种人体学指标[体重指数(BMI)、腰高比(WHtR)、腰臀比(WHR)]的相关关系.方法 回顾性临床病理病例-对照研究由77名NAFLD患者和50名非NAFLD患者组成,且每位患者的BMI、WHtR、WHR数据均被收集记录.相关性分析采用危险因素相关分析M-H卡方统计量检验的方法 .结果 NAFLD与WHR(x2MH=59.609,P<0.001;OR=30.522;95%CI:12.815;72.695),WHtR(x2MH=45.316,P<0.001;OR=21.037;95%CI:8.665;51.072)明显相关,并与BMI存在着明显的剂量-反应关系(χ2=25.017,P<0.001).结论 结果 表明NAFLD与上述三项人体学指标高度相关,提示BMI、WHR与WHtR可以作为预测NAFLD的重要指标,在评价和预测NAFLD高危人群上具有一定的临床应用前景.
