JAMA子刊：苹果型身材很危险!科学家首次证实，与BMI和FMI相比，腰臀比与死亡风险之间的关系最密切

JAMA子刊：苹果型身材很危险！科学家首次证实，与BMI和FMI相比，腰臀比与死亡风险之间的关系最密切

来源：奇点糕 2023-10-15 15:23

实际上，关于脂肪的分布对健康的影响，我们之前也报道过一些研究。

近日，由加拿大麦克马斯特大学Guillaume Par 领衔的研究团队，在知名期刊JAMA Network Open上发表了一项重要研究成果[1]。

他们对近40万人展开了观察性研究或孟德尔随机化（MR）研究，首次证实，与身体质量指数（BMI）和脂肪质量指数（FMI）相比，腰臀比（WHR）与全因死亡风险和特定疾病死亡风险之间的关系最强、最一致[1]。他们认为，在未来的医疗保健中，WHR才是最合适的指标。

朋友们，是时候拿起软尺，测量下自己的腰围和臀围，再计算一下腰臀比了。如果你是男生，腰臀比 0.9，就需要担心了；如果你是女生，腰臀比 0.85，就需要注意了[2]。

论文首页截图

自20世纪80年代以来，超重或肥胖的人口占世界总人口的近三分之一。

当前，肥胖症的诊疗主要基于BMI。已经有很多研究发现，BMI与全因死亡风险之间呈 J 形相关性。然而，近年来，有研究发现BMI与死亡风险之间的关系，还受多种因素的影响[3,4]。

有几项大型观察性研究中，研究人员已经观察到FMI或WHR与疾病或死亡风险的关系优于BMI[5,6]。不过，目前这些观察性研究很难排除混杂因素和反向因果关系的影响，限制了在FMI或WHR与死亡风险之间建立因果关系。

为了更系统/严谨地比较BMI、FMI和WHR，谁与死亡风险的关系更密切，Par 基于英国生物库发起了这个大型的观察性+孟德尔随机化研究。

观察队列纳入了387672名受试者，平均年龄56.9岁，女性占比54.2%；孟德尔随机化队列纳入了50594名受试者，平均年龄为61.6，女性占比40.6%。

研究设计

在观察队列中，Par 团队发现，BMI和FMI与全因死亡率呈 J 形相关性，在BMI为24.9和FMI为6.15时，死亡风险最低；而WHR与全因死亡率之间存在明显的单调递增关系。

观察队列的研究结果（腰臀比与死亡风险的关系，参见第三个图中数据）

从癌症相关死亡率来看：BMI每增加1个标准差，死亡风险显著增加6%（P=3.52 10-8）；FMI每增加1个标准差，死亡风险显著增加8%（P=5.36 10-11）；WHR每增加1个标准差，死亡风险显著增加18%（P=1.47 10-34）。

从心血管相关死亡率来看：BMI每增加1个标准差，死亡风险显著增加41%（P=1.26 10-131）；FMI每增加1个标准差，死亡风险显著增加45%（P=4.61 10-116）；WHR每增加1个标准差，死亡风险显著增加59%（P=8.14 10-155）。

此外，BMI和FMI与呼吸系统疾病和其他死亡原因的死亡率呈 J 形关系。就呼吸系统疾病相关死亡率而言，BMI和FMI与最低死亡率相关的临界值分别为26和7.43。在其他死亡类别中，BMI和FMI的临界值分别为25.5和6.55。相比之下，WHR与特定病因死亡率的相关性呈单调递增趋势。

观察队列中三个指标与不同疾病相关死亡之间的关系

再来看孟德尔随机化研究队列的数据。

总的来看，三个指标都与全因死亡率之间存在显著相关性。

具体来说，遗传决定的BMI每增加1个标准差的OR值为1.29（P=1.44 10-13）；遗传决定的FMI每增加1个标准差的OR值为1.45（P=6.27 10-30）；遗传决定的WHR每增加1个标准差的OR值为1.51（P=2.11 10-9）。简单来说，WHR与全因死亡率的关联强于BMI和FMI。

此外，在男性参与者中，WHR与全因死亡率的关系比BMI更密切。在女性参与者中，三个指标与全因死亡率的关系相似，是否绝经也不影响这一结论。

孟德尔随机化评估的BMI、FMI和WHR与全因死亡率的关联

值得注意的是，与BMI和FMI不同，由基因决定的WHR与全因死亡率的关系与观察到的BMI无关。也就是说，WHR与全因死亡率的关系最稳健、最一致。

总的来说，基于以上观察性研究和孟德尔随机化研究的数据，Par 团队认为，无论BMI是多少，WHR与死亡率的关系最为密切和一致。因此，他们建议，与体重相比，临床上更应该关注脂肪的分布。

实际上，关于脂肪的分布对健康的影响，我们之前也报道过一些研究。

例如，密歇根州立大学团队的一项研究发现，堆积在腹部的脂肪会释放成纤维细胞生长因子-2（FGF2），促进正常的上皮细胞发生癌变[7]。一项超252万成年人的研究发现，臀围每增加10㎝与全因死亡风险降低10%相关，大腿围每增加5㎝与全因死亡风险降低18%相关[8]。

参考文献：

[1].Khan I, Chong M, Le A, et al. Surrogate Adiposity Markers and Mortality. JAMA Netw Open. 2023;6(9):e2334836. doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.34836

[2].Song C, Lv J, Yu C, et al. Adherence to Healthy Lifestyle and Liver cancer in Chinese: a prospective cohort study of 0.5 million people. Br J Cancer. 2022;126(5):815-821. doi:10.1038/s41416-021-01645-x

[3].Afzal S, Tybj rg-Hansen A, Jensen GB, Nordestgaard BG. Change in Body Mass Index Associated With Lowest Mortality in Denmark, 1976-2013. JAMA. 2016;315(18):1989-1996. doi:10.1001/jama.2016.4666

[4].Caleyachetty R, Barber TM, Mohammed NI, et al. Ethnicity-specific BMI cutoffs for obesity based on type 2 diabetes risk in England: a population-based cohort study. Lancet Diabetes Endocrinol. 2021;9(7):419-426. doi:10.1016/S2213-8587(21)00088-7

[5].Emdin CA, Khera AV, Natarajan P, et al. Genetic Association of Waist-to-Hip Ratio With Cardiometabolic Traits, Type 2 Diabetes, and Coronary Heart Disease. JAMA. 2017;317(6):626-634. doi:10.1001/jama.2016.21042

[6].Sun YQ, Burgess S, Staley JR, et al. Body mass index and all cause mortality in HUNT and UK Biobank studies: linear and non-linear mendelian randomisation analyses. BMJ. 2019;364:l1042. doi:10.1136/bmj.l1042

[7].Chakraborty D, Benham V, Bullard B, et al. Fibroblast growth factor receptor is a mechanistic link between visceral adiposity and cancer. Oncogene. 2017;36(48):6668-6679. doi:10.1038/onc.2017.278

[8].Jayedi A, Soltani S, Zargar MS, Khan TA, Shab-Bidar S. Central fatness and risk of all cause mortality: systematic review and dose-response meta-analysis of 72 prospective cohort studies. BMJ. 2020;370:m3324. doi:10.1136/bmj.m3324

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