基于增长混合模型的正常体重成年男性居民BMI轨迹及影响因素分析  

作　　者：曾奇 曾庆[1] 

机构地区：[1]重庆医科大学公共卫生与管理学院,重庆400016

出　　处：《中文科技期刊数据库(引文版)医药卫生》2020年第12期00096-00099,共4页

摘　　要：确定正常体重成年男性不同的BMI轨迹,识别其中的超重肥胖高危人群,并探讨BMI轨迹分类的影响因素。研究设计与方法:以2004年时中国健康与营养调查(CHNS)中的1348名正常体重成年男性居民为研究对象,纳入2004-2015年重复测量3-5次的BMI和人口学及生活方式信息。使用增长混合模型识别不同的BMI轨迹,逐步法进行无序多分类Logistic回归分析轨迹分类的影响因素。结果:增长混合模型发现三条不同的BMI轨迹,分别是低BMI低增长组(n=546)、中等BMI稳定组(n=487)和超重肥胖高危组(n=315)。无序多分类Logistic回归结果表明:与超重肥胖高危组相比,低BMI稳定类组吸烟的OR (95%CI)为1.610 (1.175, 2.207)、蔬菜喜好的OR (95%CI)为1.270 (1.014, 1.590)。与超重肥胖高危类组相比,中等BMI稳定组的蔬菜喜好的OR (95%CI)为1.359 (1.078, 1.712)。结论:正常体重成年男性的BMI轨迹存在异质性。吸烟可降低发展为超重肥胖类的风险,但仍应提倡健康的生活方式,喜食蔬菜可降低发展为超重肥胖类的风险,对早期预防成年男性居民超重肥胖有意义。

关 键 词：成年 男性 BMI 轨迹 增长混合模型 

分 类 号：R978.1[医药卫生—药品]