青少年肥胖的社会人口学和行为因素

青少年肥胖的社会人口学和行为因素

王鹏

安徽警官职业学院 安徽合肥 230031

摘要：目的：描述过量体脂的流行率及其与社会人口学和行为因素的关系。方法：基于学校的横断面研究，评估了2019年安徽省合肥市公立和私立学校的3817名男女青少年，年龄从15岁到23岁不等。因变量是过多的体脂。自变量为性别、年龄、体力活动、屏幕时间、上学和社会经济阶层。使用Mann-Whitney U检验、卡方检验和泊松回归对数据进行评估。两组比较差异有统计学意义(P<0.05)。结果：体脂超标患病率为25.4%。15~18岁的青少年与19~23岁的青少年相比，体脂过多的可能性高1.49倍(95%CI=1.30~1.74)，被动上学的青少年比主动上学的青少年体脂过多的可能性高1.36倍(95%CI=1.13~1.63)。结论：研究结果提示，针对该年龄段实施健康教育计划，有助于降低青少年体脂超标的易感性，具有重要意义。

关键词：青少年、体脂、患病率、危险因素

前言：

肥胖的特征是脂肪在体内过度积累，损害个人健康，并与代谢紊乱、血脂紊乱、心血管疾病、2型糖尿病、高血压和一些癌症等共病有关^[1]。根据世卫组织儿童肥胖委员会2016年的报告，在1990年至2014年期间，中低收入国家超重或肥胖的儿童数量从750万人增加到1550万人，翻了一番多^[2]。根据消费者支出调查，在过去的几十年里，中国儿童和青少年超重和肥胖的患病率增加了两倍。2010年，青少年超重和肥胖的患病率为20.5%^[3]。

几十年前，关于肥胖即将在全球流行的讨论被认为是异端邪说。20世纪70年代的饮食转向更多地依赖加工食品，更多地使用食用油和含糖饮料。体力活动的减少和久坐时间的增加也是肥胖的危险因素^[4]。久坐行为被定义为一组涉及低

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【基金项目】安徽省警官职业学院研究项目（jyxm201816）；安徽省高等学校自然科学重点研究项目（KJ2018A0462）

【作者简介】王鹏（1976—），男，安徽合肥人，本科，讲师，研究方向：人体科学与运动训练。

能量消耗的活动，其最佳特征是花在屏幕活动上的时间，如看电视和玩视频和/或电脑游戏。研究表明，超重的高流行率归因于久坐不动的生活方式，以及社会经济条件导致的饮食习惯和体力活动的变化。此外，这些文献还记录了其他重要因素，包括从家里到学校的旅行类型、性别、年龄，甚至经济考虑因素^[5]。

确定与青少年体内脂肪过多相关的社会人口和行为因素可以更好地理解其对健康的影响，并可以指导针对风险因素的预防战略，并有助于改善人口的健康状况。因此，确定与青少年过度肥胖相关的因素是很重要的。决定因素包括相互关联、相互促进的生物、行为和环境因素。过多的脂肪对健康构成风险，并表明有必要在青春期进行预防。

因此，这项研究的目的是描述青少年中过量体脂的流行率及其与社会人口学和行为因素的关系。、

方法

受试者

这是一项基于学校的横断面研究，于2019年评估了安徽省合肥市公立和私立学校15岁至23岁的男女青少年。比例分层抽样技术被用于确定每所学校的代表性的城市地区。总共估计了3817名青少年的样本。父母和监护人提供了签署的知情同意书，青少年也提供了书面同意。

评估

人体测量是由训练有素的研究人员使用标准化技术获得的。用校准的电子秤测量并记录体重在0.1千克以内。用身高坐高计以1 mm的精度测量和记录身高。体重指数(BMI)的计算方法为体重(Kg)除以身高平方(M²)。使用zBMI对营养状况进行分类是基于世界卫生组织提出的标准。采用的界值为：(A)ZIMC≤1.0时为正常；(B)ZIMC>1.0时为超重(超重+肥胖)；(C)ZIMC>1.0时为超重，≤为2.0时为超重；(D)>2.0时为肥胖。因变量是过多的体脂。

自变量为性别(男性和女性)、年龄(15~18岁和19~23岁)、看电脑和/或玩电子游戏的时间(≤2/>2小时/天)、上学(主动/被动)和社会经济阶层(高和中/低)^[6]。为了评估体力活动概况，使用了国际体力活动问卷(IPAQ)的简写版本。本研究将青少年一分为二，以300min∙wk^-1为中等强度或剧烈体力活动的分界点，活动者每周≥活动量为300min，非活动者每周活动量<300min∙wk^-1。

统计分析

使用软件SPSS中的描述性程序分析数据。数据正态性检验采用Kolmogorov-Smirnov检验。对于平均数和比例的比较，分别采用独立样本的Mann-Whitney U检验和卡方检验。采用稳健方差调整的泊松回归分析结果与社会人口学(性别、年龄和社会经济概况)、行为因素(即体力活动水平、筛查时间和积极交通)估计患病率(PR)和置信区间(CI 95%)之间的关系。显著性水平设为P≤0.0 5。

结果

样本规模为3817名青少年。平均年龄15.6±1.7岁。样本包括1334名男性(34.9%)和2483名女性(65.1%)。在表1中，所有测量结果在性别间均有显著差异(P<0.001)。

表1.按年龄、人体测量和按性别划分的身体成分

表2列出了社会人口学和行为因素。结果表明，15~18岁组体脂过剩比例(32.7%)高于19~23岁组(24.2%)，高年级组(26.6%)高于中/低年级组(22.5%)，被动上学(26.7%)高于主动上学组(19.0%)，高年级组(26.6%)高于中/低年级组(22.5%)，被动上学组(26.7%)高于主动上学组(19.0%)。

表2.青少年变量的绝对(N)和相对(%)频率

表3显示了超重体脂与社会人口统计和行为因素之间关系的患病率(PR)。在粗略的分析中，发现与年龄、社会经济状况和通勤上学有关。当模型对所有变量进行调整后，研究结果表明，性别、男性、年龄在15至18岁之间以及被动上学之间存在关联。此外，被动上学的青少年体脂超标的概率是主动上学的1.36倍(95%CI=1.13~1.63)。

表3.超重体脂与社会人口学和行为因素之间的关系

讨论

这项研究的目的是描述超重体脂的流行率及其与社会人口学(性别、年龄和社会经济状况)和行为因素(屏幕时间、体力活动水平和上学)的关系。研究结果表明，男孩的体重、身高和BMI值高于女孩。性别之间的差异是由于遗传决定因素、激素和环境的影响，从出生开始，并在青春期时表现出进展的变异性。

我们的研究结果表明，与19至23岁的人(24.2%)相比，15至18岁年龄组的过剩体脂比例(32.7%)更高。肥胖是一种慢性疾病，其原因是多方面的，其特点是身体过度肥胖，对健康和福祉有负面影响。中国青少年超重的高流行率可能与人口所经历的社会经济发展引起的营养转型、饮食习惯和体育锻炼有关。

Hruby等报道^[7]，肥胖是由于摄入的能量和消耗的能量之间的能量不平衡造成的。自20世纪初以来，这些肥胖变化、经济增长、丰富、廉价且往往营养不良的食品的日益可获得性、工业化、机械化运输和城市化一直在高收入国家发生，并在低收入和中等收入国家加速。儿童肥胖症的流行率在国家之间和国家内部也有很大的差异。

我们的发现表明，与主动上学相比，被动上学的多余体脂比例更高。事实上，许多研究表明，社会人口因素可以与从家里到学校的旅行类型相关，特别是在性别、年龄和经济水平方面。在目前的研究中，性别与通勤上学没有关系，这在其他研究中已经观察到了。

Davison等人报道^[8]，与被动上学的孩子相比，步行或骑自行车上学的孩子每天的体力活动水平更高，心血管健康状况更好。步行或骑自行车上学的青少年与乘坐机动车上学的青少年相比，积累了额外20分钟的中等到剧烈的体力活动。然而，有趣的是，在体重和通勤上学方面，结果是相互矛盾的。Heelan等人^[9]的研究成果报告说有积极的关联，而Rosenberg等人^[10]发现主动上学和体重状况之间存在反向关联。上学和放学的路上没有自行车道，自行车停放不足，家庭的购买力，道路上的标志不佳，以及交通安全状况不佳，可能有助于解释主动上学的低流行率。

据我们所知，这项研究是第一次对合肥市青少年受试者的社会人口学因素和肥胖症进行横断面描述性分析。虽然缺乏类似标准的研究使我们很难比较我们的结果，但这些发现确实提供了重要的信息，增加了关于19至23岁之间经历过过量体脂的青少年的讨论。至于受试者将来出现健康问题的可能性，我们的结果应该是对身体和脂肪与非传染性慢性病风险之间的关联的警告。

这项研究具有横断面研究固有的局限性：(A)在结果和被调查变量之间建立因果关系；(B)没有获得从家到学校的距离，这可能导致对结果的高估或低估；以及(C)由于家长不遵守规定而损失了部分样本(0.4%)。

结论

调查结果表明，25.4%的样本中观察到过多的体脂。体脂过多与15-18岁、被动上学的人群有统计学联系。研究结果表明，为这个年龄段实施健康教育计划，以帮助降低他们对过量体脂的易感性，促进减少久坐习惯的公共政策，以及加强采用积极的生活方式，这一点很重要。

参考文献：

[1] 张安易,李生慧,马骏. 肥胖儿童生活方式的研究[J]. 中国儿童保健杂志,2018,26(03):247-250.

[2] 王璐,姚海波,潘恩春,沈冲,黄兴建. 淮安市居民超重和肥胖流行情况与生活方式分析研究[J]. 健康教育与健康促进,2018,13(02):140-143.

[3] 张洪伟,张夏男,王秋芳,赵亚利. 北京市某城镇学龄前儿童肥胖与其生活方式关系的研究[J]. 现代营销(经营版),2019(02):80-81.

[4] 王斐,陈梦莹,陈海燕,史晓燕,李荣,李小妹,陈银花,李晓南. 健康教育对肥胖儿童认知、饮食结构及生活方式的影响[J]. 中国儿童保健杂志,2012,20(11):966-970.

[5] 相改琴,戴侃记. 商洛市中小学生生活方式与超重肥胖的相关性分析[J]. 实用预防医学,2014,21(05):627-629.

[6] ABEP. Associação Brasileira de Empresas de pesquisa. Critério de Classificação Econômica Brasil [site na Internet] http://www.abep.org. Access (Online): 07/03/2014.

[7] Hruby A, Hu FB. The epidemiology of obesity: A big picture. Pharmacoeconomics. 2015;33(7):673-689.

[8] Davison KK, Werder JL, Lawson CT. Children’s active commuting to school: Current knowledge and future directions. Prev Chronic Dis. 2008;5(3):A100.

[9] Heelan KA, Donnelly JE, Jacobsen DJ, et al. Active commuting to and from school and BMI in elementary school children-preliminary data. Child Care Health Dev. 2005; 31(3):341-349.

[10] Rosenberg DE, Sallis JF, Conway TL, et al. Active transportation to school over 2 years in relation to weight status and physical activity. Obesity. 2006;14(10):1771-1776.