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【摘要】 目的 综合评价我国儿童单纯性肥胖发生的影响因素,为实施有效干预提供科学依据。方法 采用Meta分析的固定效应模型和随机效应模型进行定量综合评价。结果 儿童肥胖的影响因素合并OR值及95%CI分别为:食量大5.99(4.49~7.99)、父母至少一方肥胖5.49(3.81~7.91)、进食速度过快4.97(3.41~7.25)、喜食肉及其制品3.64(2.69~4.93)、常吃零食3.20(1.89~5.43)、常吃甜食2.77(1.88~4.09)、活动量小2.67(1.77~4.04)、看电视时间偏长2.47(1.84~3.32)、常吃高热量食物2.28(1.79~2.89)、喜喝甜饮料2.28(1.48~3.50)、睡前进食2.16(1.50~3.12)、ApoE基因变异2.12(1.43~3.14)。结论 影响我国儿童单纯性肥胖的主要危险因素除父母至少一方肥胖和肥胖相关基因变异外,其余均与行为和膳食有关,因此利用各种形式的健康教育,培养儿童良好的体育锻炼和膳食习惯,是减少单纯性肥胖发生的有效途径。
【关键词】 肥胖症 因素分析 统计学 Meta分析 儿童
随着社会发展,全球儿童肥胖率呈不断增加的趋势[1]。统计数据表明,我国大中城市儿童单纯性肥胖检出率达到14%,平均年增长率高达9.1%[2]。儿童肥胖的发生是遗传、环境等多种因素共同作用的结果,严重危害着儿童的身心健康,并且易发展为成年期肥胖,从而增加多种慢性疾病的发生概率。本文通过对过去10余年间国内已发表的关于儿童肥胖影响因素的流行病学文献进行定量综合分析,为儿童肥胖的有效预防与控制提供科学依据。
1 资料来源与方法
1.1 资料来源 以儿童、肥胖、基因、危险因素等关键词,通过中国期刊网全文数据库并辅以文献追溯及手工检索的方法,收集国内1991-2008年公开发表的有关儿童单纯性肥胖发生影响因素的病例对照研究资料。
纳入及剔除标准:(1)1991-2008年间独立发表的有关儿童单纯性肥胖发生危险因素的病例对照研究;(2)各文献研究对象均为0~14岁儿童;(3)根据WHO推荐,采用身高别体重法,以超过同身高标准体重20%并排除继发性原因引起的肥胖为单纯性肥胖的诊断标准;(4)有研究开展或发表的年限;(5)有5篇以上文献出现并讨论的环境危险因素及所有符合标准(1)~(4)的肥胖基因相关研究的文献;⑹参考Liechtenstein等[3]提供的标准,对按照标准(1)~(5)纳入的每个研究进行质量评价,剔除重复报告、研究质量较差、信息少或数据不完整而无法利用的文献。
1.2 统计学分析 根据Meta分析的要求对文献相关数据整理后,应用Review Manager 4.2软件对资料进行异质性检验及合并分析。检验资料异质性的统计量有I2及P值,若I2=0或P>0.10,表明研究间的异质性仅由抽样误差引起,宜采用MantelHaenszel固定效应模型[4]合并分析;反之,则采用DerSimonian和Laird的随机效应模型[5-6]进行合并分析。
1.3 Meta分析的质量评估 (1)“倒漏斗图”:Review Manager 4.2软件中的“倒漏斗图”以1/SE为纵坐标,OR值为横坐标作图,在没有发表偏倚的情况下,图形呈现对称的倒漏斗状;反之,就会出现图形缺角。(2)失效安全数(Fail-Safe Number,Nfs):当Meta分析的结果有统计学意义时,用定量的方法计算最少需要多少未发表的阴性结果才能使研究结论发生逆转,以此估计发表偏倚的程度。Nfs可以在一定程度上反映Meta分析的可靠性。其计算公式如下[7]: Nfs0.05=(Z/1.65)2-k(Z为研究因素包含的各文献标准正态分布离差的总和,k为纳入的原始研究个数,α=0.05。)。(3)敏感性分析:可对相同资料分别进行固定效应模型分析和随机效应模型分析,再比较其结果,以此反映研究结果的稳定性[7] 。也可根据研究类型、研究对象、研究措施及结果的测量方式调整纳入标准,对不确定是否符合纳入标准的文献重新剔除或纳入[8]。
2 结果
2.1 基本情况 对检索到的400余篇文献[9-44]进行筛选,最后纳入分析的文献有36篇,样本涉及15个省26个县市,累计肥胖儿童4 456人,非肥胖儿童10 364人。
2.2 异质性检验结果 通过检验各研究结果发现,对于载脂蛋白E基因(ApoE)变异这个研究因素,各文献的研究结果无异质性,因此采用固定效应模型进行估计;其余因素各文献的研究结果均存在异质性,采用随机效应模型进行估计,见表1。
表1 各文献研究结果的异质性检验结果(略)
注:*P>0.10或I2=0,各文献研究结果无异质性采用固定效应模型。
2.3 各因素合并的OR值 除每日睡眠时间>10h及瘦素基因(LEP)Codn25(CAA/CAG)突变外,其余各因素合并的OR值均具有统计学意义(P值均<0.05)。各研究因素危险强度由高到低依次为:食量大、父母至少一方肥胖、进食速度过快、喜食肉及其制品、常吃零食、常吃甜食、活动量小、看电视时间偏长、喜喝甜饮料、常吃高能量食物、睡前进食、ApoE基因变异(其中前5项与儿童单纯性肥胖存在强关联),见表2。
表2 研究因素与儿童肥胖关系的分析结果(略)
注:**研究的2因素都只包含1篇文献,所得OR值(95%CI)不是各文献的合并OR值(95%CI)。
2.4 Meta分析的质量评估
2.4.1 发表偏倚 倒漏斗图显示,纳入研究的文献中,涉及进食速度过快的文献无明显的发表偏倚(图1),其他因素或存在一定的发表偏倚,或因为样本量太少不易从倒漏斗图中看出发表偏倚。
2.4.2 敏感性分析 分别从采用不同模型和剔除小样本资料(即样本量<100的资料)2个角度,对文献重新进行Meta分析,并同原分析的各研究因素合并OR值及95%CI比较,从而判断研究结果是否稳定可靠,见表3。
2.4.3 失效安全系数(Nfs) 计算Meta分析结果有统计学意义的各研究因素的Nfs(即需要多少阴性结果才能使有统计学意义的结论逆转),除ApoE基因变异的Nfs 0.05为11外,其余研究因素Nfs 0.05最低为71,最高为4 247,绝大多数在100以上,说明Meta结论可靠性较好,见表4。
图1 进食速度过快与儿童单纯性肥胖的Meta分析倒漏斗图(略)
表3 各研究因素敏感性分析结果(略)
注:*P>0.05,**异质性检验结果与原分析不一致。
3 讨论
近年来,许多学者致力于儿童单纯性肥胖的研究,发现了很多儿童单纯性肥胖的危险因素,但存在研究因素分散、研究结果不一致等问题,很难归纳出全面可靠的儿童单纯性肥胖危险因素。本文分析结果显示,儿童单纯性肥胖的主要危险因素为父母至少一方肥胖、活动量小、看电视时间偏长、ApoE基因变异以及一些不良饮食习惯。需要特别指出的是,通过Meta分析发现每日睡眠时间>10 h与儿童单纯性肥胖的关联无统计学意义。而在王晓莺[22]、顾美芳[25]、何自力[30]等的研究中,每日睡眠时间>12 h与儿童单纯性肥胖关联有统计学意义,由于涉及每日睡眠时间>12 h的文献数量不符合本次研究的纳入标准,因此未对其进行综合分析,但提示今后在研究儿童单纯性肥胖与每日睡眠时间的关联时,可以尝试将每日睡眠时间的分界点定在12 h。
表4 各研究因素的Nfs(略)
另外,以往研究在归纳儿童肥胖影响因素时,通常未将肥胖相关基因变异列入影响因素范畴,本文将其纳入分析,以期得到更加全面的结论。经过文献纳入排除后,列入本次研究的遗传因素包括ApoE基因112位和158位单个氨基酸替换导致的基因变异、瘦素受体(LEPR)基因第3057位点G→A变异以及LEPCodn25(CAA/CAG)变异。其中,ApoE基因突变可增加112%单纯性肥胖发生的风险;LEPR及LEP相关文献各1篇,无法对其进行Meta分析,本文仅陈列其OR值(95%CI),以供参考。
Meta分析是对以往研究结果的综合分析,在设计、资料收集与评价过程中难免存在偏倚;加之条件有限,本研究无法纳入未发表的文献进行综合分析,因此可能会对分析结果产生一定的影响。为保证结论的稳定与可靠,本文对Meta分析的结果进行了敏感性分析并计算各因素的失效安全数。敏感性分析主要通过分析不同模型与剔除小样本资料后重新进行Meta分析来实现。对不同模型的各因素分析结果提示,合并OR及95%CI与原模型分析结果基本一致。在剔除小样本资料后,涉及看电视时间偏长与睡前进食2因素的文献由异质转为同质。究其原因,可能是涉及看电视时间偏长的文献在剔除小样本资料前,本身异质性就非常低;而睡前进食在剔除小样本资料后,涉及的文献数量太少。剔除小样本资料后,看电视时间偏长、睡前进食及其他各因素的OR值95%CI与总体结果基本一致,说明本次研究结果基本稳定。Nfs计算结果显示,除ApoE基因变异外,其余因素Meta分析结论可靠性较好;ApoE基因变异的Nfs 0.05为11,提示今后可加强ApoE基因变异对肥胖影响的研究,以更好证实两者之间的关联。
儿童单纯性肥胖在我国呈逐年递增的趋势,但并未引起人们的足够关注,导致儿童单纯性肥胖的一些危险因素正悄然威胁着儿童的身心健康。本次Meta分析的意义在于能够集中、全面且较为可靠地归纳出目前国内研究的影响儿童肥胖发生和发展的主要因素,经分析发现,除父母肥胖、存ApoE基因变异外,其余均为饮食和行为等可人为控制的环境影响因素。因此,利用各种形式的健康教育对这些环境因素进行针对性干预,如培养儿童良好的体育锻炼和膳食习惯等,在降低干预成本的同时,能够更为有效地减少单纯性肥胖的发生。另外,本文对基因的分析发现,若今后加强肥胖儿童相关基因的研究,能进一步了解儿童肥胖与基因的关联,从而便于干预时排除这些基因遗传因素的影响。
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作者单位:东南大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系,江苏南京 210009。