体质指数范文（精选8篇）
体质指数 第1篇
BMI is calculated by dividing your weight (in kilograms) by your height (in metres) squared.It has been widely criticised for years.
“The BMI is flawed because it doesn’t take into account where you carry fat or how muscular you are, ”says Sue Baic, a dietician from Bristol University.“A woman with a fat stomach, thick waist and skinny arms and legs could be deemed a healthy weight—yet people who carry fat around their mid-sec-tion are more at risk of heart disease, diabetes and even certain cancers.”
To calculate your ABSI you take your waist measurement (in centimetres) and divide that by the square root of your height (in centimetres) multiplied by the square of the cube-root of your BMI.
“It’s a very complicated formula!”says Sue.“But an online calculator is in development.I think it’s a brilliant measure of how healthy you are and it could end up replacing BMI.”
参考译文:
很多人体质指数“专业上”超重, 实际上却健康苗条。如果你也是其中的一员的话, 那么下面的这则报道会让你觉得很中听。一种新的测试体重的指数即将发布——称为体型指数。
体质指数的测量方式是:体重 (千克) /身高 (米) 的平方。这一指数多年来受到的非议颇多。
来自布里斯托大学的营养学家苏·柏克表示, “体质指数是有缺陷的, 因为它没有办法说明人体内脂肪堆积的位置或肌肉有多发达。比方说, 一名女性的肚子肥大、腰粗却四肢纤细, 而她有可能被视为体重健康。然而, 腰腹部肥胖的人群患心脏病、糖尿病, 甚至某些癌症的危险性更大。”
要计算你的体型指数, 你这么算:腰围 (厘米) 除以[身高 (厘米) 的平方根乘以体质指数的立方根的平方]。
体质指数 第2篇
关键词：空间自相关；特征；中国；国民体质综合指数
中图分类号：G80-32；G804.49 文献标识码：A 文章编号：1006-2076（2016）04-0070-07
Abstract：Objective： To study the spatial dependence and autocorrelation of the national physique monitoring in various regions of China through geographical spatial econometric analysis model.Methods：The comprehensive index of national physique of 31 provinces （autonomous regions） issued in 2005， 2010 and 2014 were selected. Spatial autocorrelation was analyzed through global Morans index and local G statistics.Results：The global Morans index of the comprehensive index of national physique in the 31 provinces （autonomous regions） showed “U-shaped” trend； the influence of the national physique index in adjacent regions on that of national physique index of provinces （autonomous regions） first gradually decreased and then constantly increased. The nationwide comprehensive index of national physique had relatively good space structure and there was is space positive correction. On the whole， there was a trend that the areas with high comprehensive index of national physique were adjacent. 2） The local autocorrelation analysis of the comprehensive index of national physique presented obvious polarization phenomenon. Central and eastern regions showed the trend high aggregation effect of positive convergence， while the western regions showed low aggregation effect of negative convergence. The causes might link with the regional differences in social environment， ecological environment， etc. Conclusion： The research on the national physique from the perspective of geographical space and the dynamic change of time sequence provides a new train of thought for the researches of sports in China. To further reveal the internal motive and mechanism of the spatial distribution characteristics of comprehensive index of national physique in China， more analysis is needed through diversified information， such as economy， culture， society and natural conditions.
Key words： spatial autocorrelation； characteristic； China； comprehensive index of national physique
引言
《全民健身计划纲要》和《体育法》都指出：不仅对于国民参与体育活动和增强自身体质健康提出了明确的要求，而且还强调要实施体质测定制度，制定体质测定标准，定期公布全民体质状况[1]。国民体质监测既能满足中国社会发展需求，使国民树立正确健身观，还能帮助政府建立科学化和人性化的管控体系。国家体育总局自1998年颁布国民体质监测以来，全国范围内已顺利完成4次国民体质监测任务[2]，并分别于2001年、2006年、2011年以及2015年发布了各省国民体质监测结果。国民体质监测结果所涉及的指标丰富，所以指标经过相关处理以后即可以做同年间的横向比较分析，也可以做不同年份的纵向分析[2]。
目前，国内的研究大多是用定性描述的方法对国民体质监测结果进行分析，研究者很少结合定量化的方法，特别是难以借助现代科技手段，如地理信息技术（Geographic Information System， GIS）对各省国民体质监测数据进行分析，实现了关系检验的定量化研究，使得结果更为科学、客观。GIS是用于采集、存储、查询、分析和显示地理空间数据的计算机技术[3]。其空间分析技术包括空间自相关分析、空间叠加分析等可以使得地图这种独特的视觉化效果和地理分析功能与国民体质监测数据统计分析集成在一起[4]。两个事物存在联系是相对的、有条件的。国民体质监测绝不单单是一个孤立的社会现象，这种社会现象必然在地域间存在着极化或扩散效应，国民体质监测工作发展的区域差异性、地理空间分布特征与国民体质监测整体水平密切相关，运用GIS技术从地理空间特征的视角去研究我国国民体质相关数据，能够更全面地认识我国国民体质存在的问题。
本研究基于上述观点拟以中国大陆地区31省市（自治区）国民体质综合指数为研究对象，运用地理空间计量分析模型分析我国区域国民体质监测的空间布局与空间关联特征，为我国国民体质监测工作开展、相关法规政策制定及社会的发展提供科学合理的决策依据。
1 数据选取与研究方法
1.1 数据选取
本研究所涉及的地域范围是我国大陆地区31个省市（自治区），不包括香港、澳门和台湾。
选取2005年、2010年和2014年31个省市（自治区）国民体质综合指数作为衡量指标，通过国家体育总局官网发布的国民体质监测公报及文献资料收集即获得相关数据。随着2015年最新的国民体质公报出炉，国民体质监测工作已顺利开展四次，2005年第二次国民体质监测首次使用“国民体质综合指数”来描述国民体质总体水平。“国民体质指数”指通过国民体质监测，所取得国民总体的身体形态、身体机能和身体素质等资料，进行无量纲处理后得到的反映国民体质综合状况的指数[5]。该指数以2000年第一次国民体质监测相应指标的平均数为基期数据，固定基期同度量水平，将这个水平定位在数值100上， 即第一次国民体质综合指数为100。指数的数值将会在100上下波动，指数的数值越大表明体质水平越高，故笔者选取2005年、2010年和2014年三次国民体质监测数据进行分析。
1.2 研究方法
空间自相关分析是研究一定空间单元内，某空间单元与其周围单元空间，就某种检测与量化研究变量的空间依赖性的统计方法。反映的是事物或现象具有空间位置的依赖关系，即相关程度。如气温、湿度等的空间分布体现了与海陆距离、海拔高程的相关性。该方法通过计算各地区某要素观测值的空间相关系数、描绘空间布局散点图及对加入空间滞后变量的模型进行估计等途径来反映各要素观测值的空间依赖性和自相关关系，即发现空间中出现的异常值或集聚现象[6]。空间自相关算法种类丰富：Moran' s I、Geary' s C、Get is等。基本分为全局和局域两种。
1.2.1 全局空间自相关
全局空间自相关是关于所要研究的属性值在整个单元的空间特征描述，即通过分析可以知道空间中是否出现异常值或集聚现象[7]。全局空间自相关指标和方法主要有全局Moran' s I、全局Geary' s C和全局Getis-Ord G[7]。本研究主要采用Moran' s I的方法通过比较邻近空间位置观察值的相似程度来反映研究目标相关性。其计算公式为：
1.3 研究结果与分析
1.3.1 中国各省市国民体质综合指数情况分析
本研究选取2005年、2010年和2014年的31个省市（自治区）国民体质综合指数作为研究的区域变量，涉及地域范围是我国大陆地区31个省市（自治区），不包括香港、澳门和台湾，共计31个不规则的空间区域单元。在 Arc GIS 桌面窗口 Arc-Map 中将国民体质综合指数均分成 4个相同等级，并以不同的颜色进行标识，绘制成图。图1、图2和图3分别是2005年、2010年和2014年三次国民体质测量31个省市（自治区）的国民体质综合指数的专题图。
2005年国民体质综合指数平均数在100.75，2005年与2000相比，有18个省（区、市）的国民体质综合指数水平提升，幅度在0.17～5.27之间。2010年的国民体质综合指数为100.39，比2005年降低0.36，各省（区、市）国民体质综合指数的总体水平在93.71～106.18之间。2010年与2005年相比，全国有13个省（区、市）的国民体质综合指数有所增长，18个省（区、市）的国民体质综合指数有所降低。2014年的国民体质综合指数为100.54，比2010年上升0.15，各省（区、市）国民体质综合指数的总体水平在93.82～107.91。2014与2010年相比，全国12个省（区、市）的国民体质综合指数有所增长，1个省（区、市）持平，18个省（区、市）的国民体质综合指数有所降低。2005年、2010年和2014年近三次国民体质综合指数结果呈“U”趋势。由图1、图2和图3可知，中国各省市国民体质综合指数始终呈现“东高西低“的状态。
从表1可以看出，中国31个省市（自治区）的国民体质综合指数的全局Moran's I指数呈“U”态势，中国国民体质综合指数的空间依赖程度在2005年到2010年间呈下降趋势，各省市（自治区）国民体质综合指数受到周边邻接地域国民体质综合指数的影响逐渐减小。但在2010年到2014年间中国国民体质综合指数的空间依赖程度呈上升趋势，各省市（自治区）国民体质综合指数受到周边邻接地域国民体质综合指数的影响又逐渐增加。2005年、2010年和2014年标准化结果 Z值 均大于1.65，表明中国31省市（自治区）国民体质综合指数在全国范围内始终具有较好的空间结构性，存在明显的空间正相关，即：国民体质综合指数高的地区与国民体质综合指数低的地区分别在空间上呈现一定的集聚现象。中国整体上具有国民体质综合指数高的地区相邻接的趋势。
1.3.3 中国各省国民体质综合指数的局部自相关分析
本研究将中国大陆地区31个省市（自治区）按中国行政区域划分为华东地区、华南地区、华中地区、华北地区、西北地区、西南地区、东北地区，表2即为2005年、2010年和2014年三次国民体质测量的中国各省国民体质综合指数局域统计Gi值及标准化值Z（ Gi）。
1）2005年中国各省国民体质综合指数的局域空间特征分析
通过表2分析可知：2005年中国七大行政区呈三种空间结构形态，其中华东地区、华中地区、华北地区呈明显的空间正相关，华南地区、西南地区、东北地区表现为不存在明显相关性，西北地区呈明显的空间负相关。具体分析可以看出，华东地区各省，华中地区的湖北省、河南省和江西省以及华北地区的天津市、河北省、山西省的Z（Gi）均大于1.96，表现为较高的国民体质综合指数空间集聚区域，形成“高-高效应“。西北地区新疆维吾尔自治区、青海省和甘肃省Z（Gi）均小于-1.96表现为负向趋同性，有较低的国民体质综合指数空间集聚区域，形成“低-低效应“。其他省市（自治区）Z（Gi）在-1.96～1.96之间，因此为中间过渡地带。
2）2010年中国各省国民体质综合指数的局域空间特征分析
通过表2分析可知：2010年中国七大行政区呈三种空间结构形态，其中华东地区、华中地区呈空间正相关，华南地区、华北地区、西南地区、东北地区不存在明显相关性，西北地区呈明显的空间负相关性。具体分析可以看出，华东地区安徽省、浙江省、福建省和华中地区的湖北省、江西省的Z（Gi）均大于1.96，表现为较高的国民体质综合指数空间集聚区域，形成“高-高效应“。西北地区的甘肃省、青海省Z（Gi）均小于-1.96表现为较低的国民体质综合指数空间集聚区域，显示为负向趋同性，形成“低-低效应“。其余各省（自治区）Z（Gi）在-1.96～1.96之间，因此为中间过渡地带。
3）2014年中国各省国民体质综合指数的局域空间特征分析
通过表2分析可知：2014年中国七大行政区同样呈三种空间结构形态，华东地区、华中地区呈空间正相关，华南地区、华北地区、东北地区不存在明显相关性，西北地区、西南地区呈明显的空间负相关性。具体分析可以看出，华东地区所有省份、华中地区的湖北省和江西省的Z（Gi）均大于1.96，表现为较高的国民体质综合指数空间集聚区域，形成“高-高效应“。西北地区新疆维吾尔族自治区和青海省、西南地区西藏自治区和四川省Z（Gi）均小于-1.96表现为较低的国民体质综合指数空间集聚区域，显示为负向趋同性，形成“低-低效应“。其余各省（自治区）Z（Gi）在-1.96～1.96之间，因此为中间过渡地带。
2 结论与启示
2.1 结论
本研究选取2005年、2010年和2014年31个省市（自治区）的国民体质综合指数作为衡量指标，得出以下结论：
1）中国31个省市（自治区）的国民体质综合指数的全局Moran's I指数呈“U”态势，表明中国国民体质综合指数的空间依赖程度在2010年之前呈下降趋势，之后呈上升趋势，各省市（自治区）国民体质综合指数受到周边邻接地域国民体质综合指数的影响先逐渐减少后持续增加。国民体质综合指数在全国范围内具有较好的空间结构性，存在明显的空间正相关。整体上具有国民体质综合指数高的地区相邻接趋势。
2）局域自相关分析显示，2005年、2010年和2014年中国七大行政区总体始终呈三种空间结构形态，华东地区、华中地区始终呈空间正相关。华南地区、东北地区始终不存在明显空间相关性。华北地区在2005年显示存在空间正相关，但2010年和2014年均显示不存在空间相关性。西南地区2005年显示不存在空间相关性，但2010年和2014年均显示存在空间负相关性。西北地区始终呈明显的空间负相关。
华东地区安徽省、浙江省、福建省和华中地区湖北省、江西省始终表现为较高的国民体质综合指数空间集聚区域，形成“高-高效应“。华东地区山东省、江苏省和上海市仅在2005年和2014年形成“高-高效应“。西北地区青海省始终表现为较低的国民体质综合指数空间集聚区域，显示为负向趋同性，形成“低-低效应“，新疆维吾尔自治区在2005年和2014年形成“低-低效应“，甘肃省在2005年和2010年形成“低-低效应“。
通过分析可知国民体质综合指数的局部自相关分析呈现出明显的两极分化现象，中东部地区表现为正向趋同的高聚集效应趋势，偏西部地区则呈现负向趋同的低聚集效应趋势。形成这一结论的原因可能与地区间社会环境、生态环境等因素的差异有关联。中东部地区的体育经费投入强度、体育指导宣传力度、体质监测重视程度以及日常健身氛围、体育健身自然环境条件等等均优于偏西部地区。
2.2 启示
2.2.1 传统的统计学由于地理空间的独特属性，使其无法建立在样本的独立性和大样本假设基础上，随着地理信息技术应用与空间统计学相结合，使得空间统计分析广泛的应用于计量经济学、生态学、公共卫生流行病学等各个领域，空间自相关分析很好地弥补传统统计的不足[9]。近些年来，国内已有学者运用空间自相关分析的方法对体育领域中体育产业、国民体质等社会问题展开研究，从地理空间角度和时间序列的动态变化方向去研究各类与体育相关的社会现象，为国内体育科学研究提供了新的思路。
2.2.2 国民体质绝不单单是一个孤立的社会现象，这种社会现象必然在地域间存在着极化或扩散效应，运用GIS技术从地理空间特征的视角去研究我国国民体质这一社会问题是可行的。本研究正是基于上述观点运用地理空间计量分析模型对中国各区域国民体质监测的空间依赖作用和自相关关系进行研究。因为基于不同地理空间计量分析模型的空间自相关指标很多，全局空间自相关通常有Moran指数和Geary系数，都是比较邻近空间位置观察值的相似程度来测量全局空间自相关[10]。局域自相关一般包含LISA、G统计量和Moran散点图[10]。因此本研究采用全局Moran指数和局域G统计量进行空间自相关分析，局域G统计量具有能够探测出区域单元属于高值集聚还是低值集聚的空间分布模式作用[11]。
2.2.3 本研究选取2005年、2010年和2014年的31个省市（自治区）国民体质综合指数作为研究指标，通过地理空间自相关分析的方法，虽然能一定程度上反映出我国国民体质综合指数的空间分布特征，但想要进一步揭示其内部动因与形成机理，还须结合经济、文化、社会、自然条件等多元化信息进行分析，单一的指标仅仅反映出国民体质现实状况的一部分，未来的研究，应考虑多方面的研究指标，力求客观性、全面性。
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医学院校新生体质指数影响因素调查 第3篇
1 对象与方法
1.1调查对象
采用系统抽样的方法, 对昆明医科大学2011 级学生学号尾数为单号的同学进行问卷调查, 其中发放问卷1044 份, 回收1044 份, 有效问卷1042 份, 有效率为99. 8% 。
1. 2 调查方法
1. 2. 1 BMI指数判断标准
参照国际生命科学学会中国肥胖工作组颁布的《中国成人超重、肥胖BMI筛查标准》, 即BMI<18. 5 为过轻体重, 18. 5≤BMI<24 为标准体重, 24≤BMI<28 为超重, 28≤BMI为肥胖[3]。
1. 2. 2 问卷调查
采用香港中文大学公共卫生学院和昆明医科大学合作项目中的问卷进行调查, 内容包括学生的一般情况 ( 性别、年龄、家庭基本情况、身高、体重) 、自身健康评估、营养知识、饮食行为、每周运动情况等。
每周运动情况: “没有”、“1 天”、“2 天”、“3 天”、“4 天”、“5 天”、“6 天”、“每天”分别赋值为: 0、1、2、3、4、5、6、7, 四个小题得分累加得到调查者运动频率总得分, 总得分为0 ~ 8 分代表不经常运动; 9 ~ 28 分代表经常运动。
1. 3 质量控制
在调查前调查员进行统一培训, 现场进场以班级为单位, 由学生自行填写, 调查后由专人进行问卷审核, 合格后编码。
1. 4 统计学分析
经过审查、核实的问卷资料采用Epi Data平行双重录入, 进行一致性检验, 用SPSS统计软件进行逐步多元线性回归分析, 率的比较采用卡方检验。
2 结果
2. 1 基本情况
本次调查共1042 人, 男353 人, 占33. 8% ; 女689 人, 占66. 0% 。汉族占77. 9% ; 少数民族占21. 9% 。 最大年龄24岁, 最小年龄16 岁, 平均年龄 ( 18. 92±0. 97) 岁。
2. 2 自评健康状况及BMI指数
2. 2. 1 自评健康状况
该人群认为自己的健康状况极好的占4. 4% , 很好的占34. 3% , 好的占34. 3% , 一般的占24. 8% , 差的占1. 5% ; 认为自己非常瘦的占2. 7% , 有点瘦的占18. 1% , 体重适中的占57. 2% , 超重的占18. 5% , 肥胖的占2. 3% 。
2. 2. 2 总体BMI测量结果
该人群的BMI指数呈正态分布 (x珋±s为20.65±2.87) , 参照《中国成人超重、肥胖BMI筛查标准》医学院校新生BMI构成比情况见表1。
2. 2. 3 不同性别学生BMI指数分布及比较
男女学生BMI分布情况不同, 经 χ2检验, 差异有统计学意义 (χ2=18.99, P<0.001) , 女生体形偏瘦的人数明显多于男生 (χ2=5.842, P=0.016) , 而肥胖的人数比男生少 (χ2=11.852, P=0.001) , 见表2。
注:*P≤0. 05, **P≤0. 01
2. 2. 4 城乡医学院校新生BMI指数分布及比较
医学院校城乡新生BMI指数分布情况不同, 经 χ2检验, 差异有统计学意义 ( χ2= 21. 215, P<0. 001) , 农村学生过轻体重和标准体重的人数明显多于城市学生, 城市学生肥胖人数明显多于农村学生, 见表3。
注:*P≤0. 05, **P≤0. 01
2. 3 医学学生BMI指数的多因素分析
以BMI值为因变量, 选出可能影响BMI的因素为自变量, 进行逐步多元线性回归分析, 结果进入回归方程的有6 项。统计分析检验水准为P<0. 05。各因素的量化方法见表4。
由此得出医学院校新生BMI的最优回归方程:
由表可见, 医学院校新生BMI指数大小与对自己体重的认知态度 ( P<0. 001) , 控制体重的行为 ( P = 0. 032) , 每周做运动的频率 ( P = 0. 005) , 三餐习惯 ( P = 0. 031) , 是否吸烟 ( P<0. 001) , 饮酒频率 ( P = 0. 005) 之间有统计学关系。
BMI指数影响因素, 从标准化偏回归系数 ( 0. 566, -0. 056, 0. 072, 0. 056, 0. 170, 0. 079) 看, 对自己体重的认知态度影响最大, 其次分别为吸烟习惯, 饮酒习惯, 每周运动频率, 三餐习惯以及是否尝试控制体重的行为。从偏回归系数的符号看, 尝试控制体重的学生, BMI指数控制的越好; 注重自己体重的学生, BMI指数控制的越好; 经常做运动, 有三餐习惯的学生, BMI指数控制的越好; 没有吸烟、饮酒习惯的学生, BMI指数控制的越好。
3 讨论
该群体的BMI指数集中在18. 5≤BMI<23 的标准范围占76. 7% , 但仍有一部分比例的学生呈现体重偏低或超重和肥胖的现象, 在BMI<18. 5 的人群中, 女生居多, 这可能与女生更注重保持体形追求骨感美的观念有关; 而该群体中超重或肥胖的学生, 则以男生居多。
医学院校新生BMI指数分布的比较结果表明, 农村学生过轻体重和标准体重的人数明显多于城市学生, 城市学生肥胖人数明显多于农村学生。这有可能是由于城市学生的经济条件和生活环境比较优越, 饮食和营养摄入的比较丰富, 同时缺少运动量; 而部分农村的学生有可能经济条件和生活环境相对较差, 加之从小可能就从事繁重的农活, 体力劳动较多, 从而使农村学生过轻体重和标准体重的人数明显多于城市学生。这也与国内其他研究结果相一致[4，5]。
以往的调查表明BMI指数也与家族遗传因素有关[6], 但本次调查并没有涉及到。本研究表明, 影响医学院校新生的BMI的因素主要有4 个方面: 1自己体重的认知态度: 学生对自身体重有控制的意识, 这样他们才能重视, 其影响最大。2尝试控制体重的行为: 尝试控制体重的学生, 其BMI指数控制的较好, 但不排斥有偏瘦的可能。3每周做运动的频率: 经常体育锻炼的学生其BMI指数控制较好。4生活习惯: 学生三餐规律, 没有吸烟、饮酒的习惯, 其BMI指数趋于正常。
由此可见, 提高医学院校新生对体重的认知是至关重要的。首先, 学校应该科学宣扬控制体重的重要性, 树立正确的健康观, 引导学生正确的认知自己的体重; 其次, 饮食过多而运动相对少是体重增加的主要原因[7], 提供科学、合理的减肥方法, 控制饮食, 同时加强体育锻炼与户外活动, 激发学生的兴趣, 培养其体育锻炼的良好习惯[8]; 再次, 增强自我健康意识, 养成良好的生活习惯, 并提倡学生定期体检; 这些对我们恢复标准的体重是十分有帮助的。
摘要：目的:了解医学院校新生体质指数 (BMI) 现状, 并对其相关影响因素进行分析。方法:对昆明医科大学2011级学生进行自身健康评估、营养知识、饮食行为、每周运动等情况开展问卷调查。结果:18.5≤BMI<24为标准体重指数, 体重过轻 (BMI<18.5) 的占16.3%, 超重 (24≤BMI<28) 的占5%, 肥胖 (28≤BMI) 的占1.9%;女生体形偏瘦的人数明显多于男生 (χ2=5.842, P=0.016) , 而肥胖的人数比男生少 (χ2=11.852, P=0.001) ;城市与农村学生BMI指数存在统计差异 (χ2=21.215, P<0.001) ;该群体的BMI指数与自身体重的认知态度 (P<0.001) , 尝试控制体重的行为 (P=0.032) , 每周做运动的频率 (P=0.005) , 三餐习惯 (P=0.031) , 是否吸烟 (P<0.001) , 饮酒频率 (P=0.005) 有关。结论:应提高医学院校新生对自身体重的认知, 增强体育锻炼以及合理饮食, 培养良好的生活习惯。
关键词：医学院校新生,BMI指数,影响因素
参考文献
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体质指数 第4篇
在日常的生活和劳动中, 人体经常处于力学动态状态。当姿势不良、外伤或出现老年性退化改变时, 脊柱某些部位的功能将发生障碍。从力学角度来看, 其结果是人体必然出现保护性?反应抵抗冲击, 即以“不平衡”来调节“不平衡”, 以达到一种“病理平衡”, 其与“生理平衡”有质的区别, 它实际上还是一种脊柱力学平衡的失稳, 会发生脊柱功能的紊乱而引起疼痛, 同时因为腰段脊柱所承受的载荷远大于脊柱的其它部位, 所以腰痛的发生也就较为常见。下腰痛为临床常见病, 尽管其病因复杂, 但生物力学的改变始终是一个重要原因。
2 脊柱的静力平衡失调腰痛
人体站立时, 脊柱的伸、屈肌力量相等, 方向相反, 这种静力平衡可因某些因素而破坏, 如某些肥胖患者, 腹壁脂肪较多, 脊柱的屈肌-腹壁。前部肌肉可因长久日重力牵扯而受损, 从而破坏伸屈肌的力平衡, 导致腰背肌的伸肌力量相对增强, 腰椎生理前凸增大。另外, 若长期挺直端坐, 可使腰段脊柱的载荷降低, 使骨盆前倾, 也会导致腰椎前凸增加。这样可使小关节相互挤压, 使椎体间的力量传递 (外力、重力等) 过多地通过椎体和椎间盘的后部, 久之必然导致小关节损伤以及关节面和关节滑膜劳损。椎弓峡部也会因为应力的增大增加其峡部裂发生的机会。椎体、椎间盘过早退变, 会衰减其对抗冲击, 吸收震荡的能力。腰椎后伸会使椎间盘纤维环后外侧的应力升高, 椎间盘发生退行性改变, 纤维环出现破裂的重要原因。
反之, 人体如果长期负重弯腰, 或者经常伏案工作, 就会造成脊柱伸肌的劳损, 使屈肌力量增强, 腰椎生理前凸减小甚至消失, 使脊柱的阻力减小, 其承受负荷的能力也将降低, 这样就相对增加了椎体、椎间盘、后关节等的负荷压力, 同时也加快了其劳损和退变的发生过程。椎体周围的各种韧带亦可因此出现松弛、损伤, 结果使脊柱失稳。这种恶性循环, 相互影响, 最终必导致腰痛的发生。
3 脊柱动力学的改变与腰痛
提重物是脊柱动力学中最常见的形式, 也是多种腰痛的诱发因素。提重物是一种外来负荷, 提物的重量和提物的方式均会影响脊柱的负荷。贴近身体提重物时, 腰椎的屈曲力距比远离时要小。越是贴近身体, 与脊柱活动中心之间的距离越近, 力臂就越短, 弯曲力距的量值就越小, 腰椎负荷也越低。另外, 从体位来看, 如果在脊柱前屈时提重物, 使腰椎间盘既省力, 又有保护作用。腰部活动中的不良姿势如长期得不到纠正, 就会使其轻微损伤积累起来。最终将累及椎间盘, 使纤维环出现一定程度的磨损, 使髓核部分水分丢失。由量变到质变后, 最后导致椎间盘变性。椎间隙变窄。从而影响腰段脊柱的力学平衡。出现一系列的病理改变。如腰椎间隙增粗, 小关节劳损, 椎体骨质增生, 这在临床表现的为腰痛或是腰痛加重。
4 下腰痛与体质指数的关系
流行病学研究表明肥胖与下腰痛明显相关, 肥胖可能是下腰痛的病因之一[2]。肥胖是骨关节系统的长期负荷过重, 特别是下肢和脊柱容易发生增生性关节炎, 常有腰腿疼痛。这又反过来影响了肥胖患者的活动对减肥改善疾病症状不利。但其腰腿疼痛的症状一般随体重的下降减轻或消失。对腰椎间盘突出症患者的人口测量学研究表明肥胖与腰椎间盘突出有关, BMI过高即肥胖是腰椎间盘手术的不利因素特别, 对于女性患者减轻体重可能是术后康复的重要内容之一[3]。在骨关节病中肥胖症也与之有不可忽视的影响。据研究显示肥胖是引起骨折延迟愈合或部愈合的一个重要原因。并且肥胖是骨关节炎的高危因素且与骨性关节炎的严重程度相关[4]。腰椎间盘突出症患者的腰臀比是及其敏感的数值。其中男性均值>90cm, 女性均值>85cm显示腰部力学结构的不稳定性, 提示:腰臀比>80cm可作为腰腿痛高危人群的筛选指标, 康复治疗的目标即预后的标准之一。肥胖引起慢性的下腰疼痛可能与肥胖引起的腰部机械负荷增大有关。Bayramoglu[5]等的研究发现BMI高的腰痛患者腰背肌力量弱、腰椎活动度小、腰椎负荷大。
Heliovaara[6]统计了了332例腰椎间盘突出症者资料表明, 身高与体重可能对腰椎间盘突出症的发生有重要影响。Bayramoglu[7]认为, 肥胖者腰痛患病率较正常体重者高。Fanuel[8]认为, 肥胖引起的腰痛可能与腰部机械负荷增加有关。杨克勤[9]认为单从腰部而言, 额外增加的体重, 一方面使身体重心过度远离轴线, 加剧了腰背肌的负担, 同时亦加大了对椎间盘的压力负荷。提示体重指数超常与腰椎间盘突出症发病有明显的相关性。
体重过高可引起腰椎生物力学改变, 并间接导致椎间盘退变加速。Liuke等[10]研究后认为超重将会大大增加椎间盘退变的危险性。当体重增加时, 椎间盘所承受压力相应增加, 椎间盘内能量需求和营养水平也随之改变, 长期超重将导致椎间盘细胞凋亡增加, 退变加速, 进而引起纤维环破裂等病理变化[11]。此外, 退变椎间盘压力的升高也会造成纤维环剪应力, 尤其是后侧方剪应力明显增加, 从而加速椎间盘纤维环层之间的剥离, 加快纤维环破裂的速度。
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体质指数 第5篇
关键词：体质指数,肥胖,体质健康
肥胖是一种明显的、常见的、复杂的机体代谢失调症,它是可以影响机体正常功能的病理过程,并对健康造成严重危害。体质指数(Body Mass Index)是国际上衡量人体的胖瘦程度的通用指标,其有效性已经得到普遍公认,其计算方法是体重(千克)除以身高(米)的平方。我国学生体质健康标准测试中也采用BMI作为评价指标。目前有关体质指数异常与摄食行为和运动行为的关系虽然已引起人们的关注,但其潜在的不良摄食行为、运动行为以及塑身过程中存在的误区尚未引起人们的关注。调查该人群摄食行为和运动行为、筛选体质异常人群存在的问题和认知误区,将有助于初中生建立科学的健康理念。目前有关体质指数异常人群存在的问题和认知误区亟待予以筛选和确认,故有关体质指数异常初中生摄食行为和运动行为调查研究具有重要的学术价值,是目前亟待解决的重要课题。
1.研究目的
以提高初中生的生命质量为主要目的,研究可在最大程度上体现以人为本的和谐发展原则,使初中生真正有机会掌握并获得健康身体、享受体育运动的乐趣和未来高质量生活的基本技巧。
2.研究对象与方法
对江苏省如皋市29225名初中生的身高、体重等身体形态数据进行统计,并随机抽取400名体质指数异常的学生进行调查研究。采用问卷调查法、文献资料法,采用2014版国家学生体质健康BMI指标评价标准。
3.研究结果与分析
3.1初中生体质指数BMI状况及异常发生率
调查可知,初中生体质指数异常发生率为23.28%,其中体质指数偏低发生率为4.43%,体质指数偏高发生率为18.85%。结果显示,男生体质指数偏高发生率为22.43%,女生为14.8%,男生明显高于女生(p<0.01)。男生体质指数偏低发生率为4.99%,女生为3.79%,男生明显高于女生(p<0.01)。
综合国内近几年来的BMI数值分布情况看,初中生群体的低体重发生率呈现下降趋势,而超重和肥胖发生率呈现高增长的加速状态。
3.2体质指数BMI异常初中生摄食行为特征分析
国内相关研究表明:肥胖者主要表现为体质认识和饮食方法上的错误认知,饮食内容与肥胖度有显著的相关性, 改变错误认知和矫正不良行为有助于减轻体重。为了分析体质指数异常初中生摄食行为特征,本研究对体质指数异常初中生的饮食习惯和摄食行为进行了调查,发现体质指数异常初中生摄食行为具有如下特征:
(1)摄食多且不注意节制。初中生正处于身体快速增长的第二阶段,对营养的需求量增加。调查发现:家长往往担心子女吃不饱、吃不好,容易给子女额外地增加食物、补充营养,造成了摄食量大于学生本身的需求;另外,除正常的一日三餐之外,大部分初中学生在晚自休结束至睡觉前,也有补充性摄食的行为习惯。摄食过多并非由人们熟知的暴饮暴食所致,平素摄食行为异常,日积月累会导致摄食过多,提示注重日常摄食行为对控制食物摄入有意义。
(2)进食速度快。初中阶段学生的学业负担较重,学习与生活时间也被安排得十分紧凑,进餐时间紧在中学时期是一种普遍现象,养成了学生快速进食的行为习惯。
(3)饮食结构不合理。初中学校很少配备专业的营养师, 大部分家长在给学生增加营养时多以肉类为主,因此饮食结构不合理、不科学的现象也很严重。
(4)体质指数偏低人群摄食行为不当发生率高于体质指数偏高人群。提示摄食行为不当(挑食厌食、吃饭不专心等) 可能是使其体质指数偏低的主要原因,说明对体质指数偏低人群进行摄食行为干预尤为必要。
(5)体质指数偏低人群节食塑身发生率高于体质指数偏高人群。提示体质指数偏低出现的摄食行为不当可能在很大程度上与节食塑身有关,说明提高体质指数偏低人群对节食塑身危害性认识是十分必要的。
3.3体质指数BMI异常初中生运动行为特征分析
运动与体力活动不足,会造成人体内热能“收大于支”, 可引起体重超重或肥胖。为了分析体质指数异常初中生运动行为特征,本研究对体质指数异常初中生的在校时间中的运动行为作了调查,发现体质指数异常初中生运动行为具有如下特征:
(1)参与体育运动的意愿低。调查显示,体质指数偏高初中生中喜欢体育运动的占36.25%,而体质指数偏低初中生中喜欢体育运动的占41.39%。本研究提示在体质指数异常初中生中能主动积极参与体育运动的学生较少。
(2)参与体育运动的时间少。体质指数偏高初中生中能做到每天运动一小时的占17.74%,而体质指数偏低初中生中能做到每天运动一小时的占29.05%。经面对面咨询发现多数学生由于学业压力大,一是客观上体育活动的时间被严重压缩;二是主观上逃避体育活动的行为。这些都是导致学生参与体育活动时间偏少的因素。
4.建议与对策
4.1提高对体质指数异常的重视程度。要提高对肥胖危害性的认识;要养成良好的饮食习惯,平衡膳食;对有家族肥胖史的学生, 要告诫他们防患于未然; 告诫体重有所超重的人,要警惕肥胖症的发生。
4.2加强初中生良好摄食行为的培养。由于体质指数正常的人群与体质指数异常人群一样,均存在不同程度的不良摄食行为,这些不良摄食行为的存在主要与该人群存在的误区有关,他们是未来肥胖人群的后备军。宣传教育学生认识摄食行为不当造成的健康问题,将有助于防治他们加入肥胖人群行列。
4.3加强初中生体育运动习惯的培养。初中生在学业负担的压力下,参与体育运动的时间被严重压缩,养成了室内久坐的生活习惯,主动进行体育活动的意愿下降。因此,要通过优化教学策略来改变现状,引导和培养学生参与体育活动的兴趣,培养学生终身体育的良好运动习惯。
体质指数 第6篇
1 资料与方法
1.1 一般资料
从纳入笔者中心慢性病管理的社区高血压患者中, 通过体检资料排除患有心、脑、肝、肾等其他系统严重疾病者, 以及活动受限者, 以自愿为原则选取60例作为研究对象。其中男27例, 女33例, 年龄47~71岁。根据随机原则, 分别按性别年龄排序编号, 将男性奇数号者14例与女性偶数号者16例合并为对照组共30例, 其余男13例和女17例作为干预组。干预前两组患者年龄、性别、血压、体质指数等一般资料比较差异均无统计学意义 (P>0.05) , 具有可比性。
1.2 研究方法
1.2.1 对照组予常规护理干预。
开展健康教育, 每月举办一次健康讲座, 每周提供一次咨询和测血压服务;给予用药指导, 强调规律遵医嘱用药, 定期测血压;给予健康生活方式指导, 合理膳食, 低盐低脂, 戒烟少酒, 适量运动等。干预组在此基础上, 强化饮食和运动护理干预。干预期间, 入选者所用降压药物尽量不予更换和调整, 特殊情况例外。
1.2.2 干预组在常规护理干预基础上强化饮食运动护理干预。
1.2.2. 1 健康教育
开展个性化健康教育。收集患者相关资料, 了解患者心理状态、生活习惯、健康知识和高血压、肥胖等疾病相关知识的知晓程度以及对疾病的看法, 有针对性地开展健康宣教。通过多种形式向患者宣传健康知识及慢病相关知识, 让患者知晓。 (1) 高血压疾病相关危险因素及其对高血压疾病发生和转归的影响, 提高患者对疾病危害性的认识。 (2) 超重和肥胖发生机理, 影响因素以及对人体的危害性, 特别是中心型肥胖不仅可以直接导致高血压疾病的发生发展, 与高血压疾病共同作用, 还极大增加了高血压患者并发其他心血管疾病的风险。 (3) 不良生活方式对健康的影响, 以及饮食不合理和运动不足与患者血压、体重和腰围的关系。强化控制血压的重要性及饮食和运动干预的必要性, 激发患者产生改变不良生活方式控制疾病发展的愿望, 培养患者对医嘱的依从性和自觉性, 以及自我管控能力, 同时教育患者学会自我观察和记录病情, 及时与笔者沟通, 以便及时发现问题解决问题。
1.2.2. 2 饮食护理干预方案
宣传平衡膳食, 改善饮食结构。强调:减少烹调油用量, 吃清淡少盐膳食。以WHO和《中国居民膳食指南》推荐的正常成年人每天摄盐量6 g, 摄油脂量25~30 g为目标, 教会患者6 g盐及25~30 g油如何量取, 一家人一天目标食盐量和食油量如何计算和分配[2]。鼓励干预组患者多食含钾丰富的水果和蔬菜, 如香蕉、桔子、油菜、苋菜、香菇、大枣等, 增加钾的摄入[3]。减少味精、酱油等含钠盐的调味品用量, 少食或不食含钠盐量较高的各类加工食品, 如咸菜、火腿、香肠以及各类炒货[1]。合理安排一日三餐, 食不过量。正常成人每日需从饮食中摄取1800~2600 k Cal, 过量可致肥胖。帮助干预组患者根据各人具体情况和生活习惯, 确定一日三餐的总热量并合理安排, 早餐应提供全天总能量的25%~30%, 午餐提供总能量的30%~40%, 提供总能量的30%~40%, 肥胖者可酌情减少全天总能量的摄入。不食或少食高热量食物, 如高脂肪食物、含糖饮料及酒类等, 适当减少碳水化合物的摄入;不暴饮暴食少吃大餐;不吃动物内脏及其他含胆固醇高的食物, 以免加重脂质异常;增加蔬菜、粗粮及新鲜水果的摄入。
1.2.2. 3 运动护理干预方案
采取中等运动量的有氧运动进行护理干预。干预前, 教会患者自测心律, 计算最大心率, 交代注意事项, 依据患者个人爱好和居住环境, 选择快走、慢跑、跳舞、做操、骑车或游泳等运动形式, 时间选择上午9~10时或下午4~5时, 每次持续60 min, 包括10~15 min的准备活动如扩胸、伸张、压腿等柔韧性拉伸练习, 运动后10~15 min的放松运动和30~40 min的有氧运动, 其强度为患者最大心率的70%左右。开始时每周3~4次, 两周后增至每周5~6次。
1.2.2. 4 加强指导和心理支持
加强和干预组患者的沟通和联系, 干预开始后, 前四周每周评估一次, 并给予具体指导, 以后改为每两周评估指导一次;及时了解其现状和心理状态, 为其答疑解惑, 给予鼓励, 提供心理支持。
1.3 观察指标
干预前, 对所有入选者体检进行血压、体质指数及腰围测量, 干预12周后再次进行血压、体质指数及腰围测量, 将两次所得数据分别进行干预前后的对照组与干预组的组内比较和对照组与干预组干预后的组间比较, 以观察对照组和干预组护理干预的效果, 以及两组护理干预的效果差异。
1.4 统计学处理
组内比较 (干预前后的比较) 用配对t检验, 组间比较 (干预后的比较) 用独立样本t检验, P<0.05为差异有统计学意义。
2 结果
护理干预后, 两组患者体质指数、腰围和血压值均优于干预前, 与干预前比较差异均有统计学意义 (P<0.05) 。干预后, 干预组患者体质指数、腰围和血压值均优于对照组, 两组比较差异均有统计学意义 (P<0.05) , 详见表1。
*与本组干预前比较, P<0.05
3 讨论
3.1 超重和中心型肥胖对健康的影响
肥胖是高血压疾病重要危险因素, 也是其他心血管疾病及代谢性疾病的危险因素。其病因尚不清楚, 现已明确与遗传和环境因素相关, 多为摄入能量过量而消耗不足, 导致体内脂肪积聚过多, 特别是腹部脂肪积聚过多所致。常用体质指数 (BMI) 和腰围作为衡量指标。体质指数 (BMI) =体重 (kg) /身高2 (m2) 。体质指数≥24 kg/m2为超重, 体质指数≥28 kg/m2为肥胖。而腰围反映了腹部脂肪堆积的程度, 也是界定中心性肥胖的常用指标。2013年新颁布的《中华人民共和国卫生行业标准—成人体重判定》中规定男性腰围≥90 cm, 女性腰围≥85 cm为成人中心型肥胖。超重且合并有中心型肥胖人群具有更高的健康风险。即便是BMI正常但有中心型肥胖的人群代谢性健康风险也高于BMI处于超重状态但腰围正常的成年人[4]。高血压患者同时伴有超重和或中心型肥胖, 其并发心脑血管疾病风险显著增加。相反超重10%以上的高血压患者体重减少5 kg, 血压便明显降低, 且有助于改善伴发的危险因素如糖尿病、高脂血症、胰岛素抵抗和左心室肥厚等。体重减轻亦可增加降压药物的疗效。减轻体重可能降低交感神经系统的活性、改善胰岛素的敏感性, 并间接降低盐敏感性, 因而对血压控制有益[3]。而对肥胖患者最有效的减重措施就是控制总能量的摄入和通过体力活动增加能量的消耗, 减重的速度因人而异, 通常以每周减重0.5~1 kg为宜[1]。有研究表明每天在减少能量摄入和增加体力活动方面做出很小的改变就能达到保持正常BMI而发挥预防肥胖的作用[5]。
3.2 饮食干预对患者血压、体重和腰围的影响
能量密集型食物摄入是促进体重增加的可信服的证据[6]。饮食提供人体需要的能量和各种营养物质, 不同的物质提供的能量和营养素各不相同, 且对机体的影响也各不相同。饮食不合理是导致体内营养失衡, 能量过剩, 进而转化为脂肪蓄积, 引起血压升高、超重和肥胖的主要原因。在日常生活中, 人们追求口感, 烧菜时重油高盐, 喜放酱油味精等调味品, 膳食钠盐摄入量平均每天增加2 g, 收缩压和舒张压分别增高2.0 mm Hg和1.2 mm Hg, 不仅引起血压升高, 而且美味的食物诱使人们在不知不觉中饮食过量。在食物的选择上, 人们喜食高脂肪食物、含糖饮料、点心以及油炸香酥的食物, 如炸鸡、牛排、汉堡、奶油蛋糕等, 还有嗜酒, 这些都属高能食物, 引起能量过剩;在一日三餐的安排上, 多数人家只有晚餐一家人才能聚齐, 因而重晚餐轻午餐, 导致晚餐食物供能占比过大, 晚上迷走神经的兴奋性和胰岛素的分泌均要高于白天, 并且晚上一般体力活动较少, 能量消耗明显减少, 从而有利于能量的积蓄[7]。在研究中, 笔者针对患者的不良饮食习惯, 强化饮食护理干预, 使患者逐渐减少每日的摄盐摄油量, 直至达标;同时指导患者控制每天的总热量, 并合理安排至三餐;食物多样化, 少食高能食物, 多食蔬菜和水果。从而减少了能量的摄入及脂肪在体内的蓄积, 有助于体重的下降及腰围的减少。
3.3 运动干预对患者血压、体重和腰围的影响
运动是人体消耗能量的主要方式。有规律的体力活动是预防体重增长的可信服的证据[6]。运动不足导致能量消耗减少, 引起能量相对过剩。过剩的能量以脂肪的形式蓄积体内, 使体重增加, 进而血压增高。因此减重最好的方式就是运动, 特别是规律的、中等强度的有氧运动是控制体重减少腰围的有效方法。一般的体力活动可增加能量消耗, 抵抗脂肪的蓄积, 规律的运动能使肌肉中脂蛋白酯酶活性增强, 加速脂肪分解, 改善糖代谢, 降低血压等, 从而产生重要的治疗作用[8]。在研究中, 笔者对患者强化运动护理干预, 使患者逐渐养成每周5~6次, 每次持续至少60 min的中等强度有氧运动的习惯, 并持之以恒, 在降压、减重、减少腰围方面效果满意。
从表1中可以看出, 干预12周后, 两组患者的血压、体质指数及腰围各项指标都好于干预前, 这与文献[9]报道一致。而干预组干预后各项指标明显优于对照组, 两组比较差异均有统计学意义 (P<0.05) 。这表明强化饮食和运动护理干预较常规护理干预能更有效帮助患者控制血压, 降低体重, 减少腰围。常规护理干预通过健康教育让患者知晓高血压及肥胖疾病的相关知识、危险因素及其对健康危害的严重后果, 从而产生干预和控制高血压及肥胖疾病发生发展的愿望, 主动接受健康指导, 按要求改变自己的生活方式, 循序渐进, 逐步达到控制血压, 降低相关危险因素, 减少并发症的目的。但这一切都是基于患者对教育者的信任、对相关知识良好的接受能力和正确的理解、严格的自我管控能力以及能克服困难积极乐观不受干扰的基础之上的, 而现实却不是这样理想。有的对教育者所宣传的内容将信将疑, 有的不能正确理解, 甚至有的认为自己已做地很好不需改进, 更多的是缺乏勇气和毅力去彻底改变固有的习惯, 这就使得护理干预有效但达不到预期的效果。笔者对干预组采取的强化饮食和运动护理干预, 是在常规护理干预的基础上, 收集干预组成员的相关资料, 进行全面评估, 有针对性地开展个性化健康教育和干预指导, 有效地提高了患者对相关知识的正确理解率, 提升了自我管控能力, 通过高频次的沟通、评估和及时指导, 帮助患者克服实际困难纠正认识误区, 同时给予心理支持, 力促患者将干预措施落在实处, 并持之以恒, 渐成习惯, 从而获得更好的干预效果。
综上所述, 在社区开展高血压患者护理干预, 可有效帮助其控制和降低血压, 减轻体重, 减少腰围, 预防和延缓高血压并发症的发生。而强化饮食和运动的护理干预较常规护理干预其效果更为显著。
摘要：目的:探讨护理干预对社区高血压患者体质指数、腰围和血压的影响。方法:对社区卫生服务中心管辖范围内已建立健康档案的社区高血压患者, 以自愿为原则, 随机选取60例分为对照组和干预组, 每组30例。对照组予常规护理干预和健康生活方式指导, 干预组在此基础上强化运动和饮食护理干预。结果:护理干预后, 两组患者体质指数、腰围和血压值均优于干预前, 与干预前比较差异均有统计学意义 (P<0.05) 。干预后, 干预组患者体质指数、腰围和血压值均优于对照组, 两组比较差异均有统计学意义 (P<0.05) 。结论:对社区高血压患者实施运动和饮食护理干预能有效地帮助其控制血压, 降低体重和减小腰围, 避免或延缓并发症的发生。
关键词：高血压,体质指数,腰围,护理干预
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体质指数 第7篇
1 对象与方法
1.1对象2013年7月—2014年1月在深圳市某体检中心体检的2 708名成年人为研究对象。按体质指数(BMI)分为3组。见表1。
1.2方法晨起空 腹抽取静 脉血 ,Hb A1c测定以EDTA-K2抗凝,FPG及TC、TG、HDL-C、LDL-C以肝素钠抗凝,立即送检测定。
1.3仪器与试剂Beckman-LX20全自动生化分析仪,国产中生生物试剂检测血糖(氧化酶法) 及血脂(酶法),日本爱科来专用仪器分析仪,离子层析法检测Hb A1c,仪器在实验前皆做室内质量控制。
1.4诊断标准根据《中国成人超重和肥胖症预防指南》标准,2002年中国肥胖问题工作组制定的中国成人BMI分类标准,BMI<18.5为消瘦,18.5≤BMI<24.0为正常,24.0≤BMI<28.0为超重,BMI≥28为肥胖。超重率:人群中BMI计算值达到超重范围者所占的比例;肥胖率:人群中BMI计算值达肥胖范围者所占的比例。
1.5统计学分析采用SPSS 16.0统计软件进行。计量资料采用(±s)表示,差异性比较用t检验。相关性检验采用Pearson积差相关分析,扣除某因素的影响采用偏相关分析,以P<0.05为差异有统计学意义。
2 结 果
2.1 Hb A1c与BMI的相关性超重组的Hb A1c较正常体重组有差异有统计学意义 (t=10.355,P<0.05),肥胖组的Hb A1c较正常体重组差异亦有统计学意义(t=10.646,P<0.05)。见表2。
注:BMI—体质指数;Hb A1c—糖化血红蛋白。与正常体重组比较,aP<0.05,bP<0.01。3组Hb A1c比较,F=81.006,P=0.000。
Hb A1c与BMI的相关系数为0.261 (P=0.000),以年龄和性别为协变量,BMI与Hb A1c的相关系数为0.168(P=0.000);肥胖组Hb A1c与BMI的相关系数为0.268 (P =0.000),以年龄和性别为协变量,BMI与Hb A1c的相关系数为0.322(P=0.000);超重组BMI与Hb A1c不存在相关关系,正常体重组相关系数为0.125(P=0.000),但当扣除年龄和性别的影响后偏相关关系消失。
2.2 Hb Alc与空腹血糖FPG及TC、TG、HDL-C、LDL-C等血脂指标间的相关性将正常体重组(1 674例)、超重组(837例)、肥胖组(197例)及超重/肥胖合并组(1 034例)4组的Hb A1c测定值分别与相应的FPG、TC、TG、HDL-C、LDL-C测定值做相关分析,计算4组中Hb A1c与FPG、TC、TG、HDL-C、LDL-C相关性系数,并做检验分析,见表3。扣除年龄、性别的影响,原有的相关关系依然存在,但是相关系数变小。见表4。
3 讨论
近年来,糖尿病的患病率明显增加,尤其是在肥胖人群中,其发病率为普通人群的5倍以上。在2型糖尿患者中,80%都是肥胖者,而且发生肥胖的时间越长,患糖尿病的概率就越大。许多研究证实,肥胖与胰岛素抵抗有密切关系,异位脂肪组织是产生胰岛素抵抗的始发部位,是形成代谢综合征(MS)的基础。Hb A1c是血液中血红蛋白Β链N端缬氨酸与葡萄糖进行的非酶缩合产物,先形成不稳定的Shiff碱 (醛亚胺),然后经Amadori重排,形成稳定的铜胺化合物Hb A1c[3]。人体内的Hb A1c比例取决于血糖浓度、血糖与血红蛋白的接触时间和红细胞存活时间。血糖浓度越高、接触时间越长,Hb A1c的比例就越高。红细胞的平均寿命为120 d,在红细胞存活的过程中,血中的葡萄糖浓度会有波动,它只是反映采血时体内当时的状态。而Hb A1c在红细胞的生命周期内较稳定,它能够反映过去的1—2个月间平均血糖值。本研究结果显示,Hb A1c和FBG呈正相关,与国内某些报道的糖尿病患者中Hb A1c和FBG呈显著直线相关[4]相符合。而除了肥胖组之外,正常体重组、超重组中Hb A1c与TC、TG、HDL-C、LDL-C均呈正相关关系,肥胖组检测Hb A1c与血脂4项之间没有相关性,可能与肥胖组样本量稍低有关。
注:Hb A1c—糖化血红蛋白;FPG—空腹血糖;TC—总胆固醇;TG—甘油三酯;LDL-C—高密度脂蛋白胆固醇;LDL-C—低密度脂蛋白胆固醇。
注:Hb A1c—糖化血红蛋白;FPG—空腹血糖;TC—总胆固醇;TG—甘油三酯;LDL-C—高密度脂蛋白胆固醇;LDL-C—低密度脂蛋白胆固醇。
Hb A1c检测时生物学变异小,分析前性质稳定,无须空腹或限时标本,相对血糖水平急性变化干扰小[5]。随着Hb A1c测量标准化的推广,ADA[6]和WHO[7]都已将Hb A1c定为糖尿病的诊断项目。
本研究结果显示,Hb A1c和FBG呈正相关,与国内某些报道的糖尿病患者中Hb A1c和FBG呈显著直线相关相符合。总而言之,Hb A1c、血糖、血脂联合检测有利于临床更早更准确诊断糖尿病及有关疾病。
体质指数 第8篇
关键词：LMS法,体质指数,儿童
体质指数(Body mass index,BMI)是反映人体体型及营养状况的重要指标。BMI的含义是单位面积中所含的体重数(kg/m2)，成人BMI随年龄的变化增长得非常缓慢，BMI作为成人肥胖、超重的监测与判断指标已被广泛应用;但儿童处于不断地生长变化中，BMI会随年龄变化而变化，本文探讨长沙市3～11岁儿童BMI百分位曲线。
1 研究对象
采用随机整群抽样方法，在长沙市城区5个区中每个区抽取4所幼儿园及3所小学;排除患有消化系统疾病、代谢性疾病、心血管系统疾病、内分泌系统疾病及严重佝偻病等慢性病的儿童，排除有肢体残疾的儿童;最近2周内患有肺炎、腹泻等急性病及有服用糖皮质激素史的儿童也予以排除。年龄均按实足年龄计算，即根据测试时的年、月、日和出生年、月、日之差来计算实足年龄。幼儿园中少数儿童年龄小于3岁，小学中部分学生年龄大于12岁，由于统计分析时需要按年龄分层，并要求每一年龄组(层)有足够的样本量。因此，本研究在统计分析时将小于3岁和大于等于12岁的儿童数据予以排除，共调查18 214名儿童，其中男9 539名，女8 675名。
2 研究方法
2.1 调查方法
经过培训的课题组成员和幼儿园及学校卫生老师，采用统一的测量仪器，采用统一的测量方法，对所有儿童进行身高和体重测量并记录，同时记录每个儿童的姓名、性别、出生年月、体检日期。
2.2 统计方法
使用SPSS 15.0统计软件包进行统计处理，分析BMI实际测量值;采用LMS方法拟合百分位数曲线[1,2]，LMS法是用中位数M(mu)、变异系数S(sigma)及将资料转换成正态所需要的度量偏度的Box-Cox转换的幂L(lambda)，全面描述BMI在每个年龄的分布。L、M、S这3个数值随年龄变化，特别是M随年龄变化的曲线就是BMI的第50个百分位数曲线。其他百分位数可用下式获得：C100a(t)=M(t)[1+L(t)S(t)Zα]1/L(t)。其中Zα为尾部面积α的正态离差，C100a为Zα所对应的BMI指数百分位数(如25个百分位数α=0.25,Zα=-0.67),t为年龄，L(t)、M(t)、S(t)和C100a(t)为年龄为t时所对应的每条曲线的相应值[3]。
3 结果
3.1 BMI曲线拟合结果
按LMS方法拟合BMI曲线，经过多次调整和验正，获得了长沙市3～11岁男、女儿童的BMI百分位曲线，不同年龄男、女儿童L、M、S及BMI第3百分位(P3)、第50百分位(P50)及第97百分位(P97)数值见表1、2;BMI实际观测值与拟合值在P50比较见表3，男童BMI实测值与拟合值误差在-0.4～0.1之间，女童BMI实测值与拟合值误差在-0.1～0.2之间;将拟合的BMI曲线与实测值进行比较，结果男童BMI的P50曲线拟合优度检验无统计学意义(χ2=10.22,0.75
3.2 BMI曲线比较
长沙市男童BMI的P50与中国[4]、WHO[5]的比较见图1，结果显示：长沙市男童BMI高于WHO和全国水平，但11.5岁时与全国水平很接近;长沙市女童BMI与中国、WHO的比较见图2，结果显示，长沙市女童BMI各年龄段均高于全国水平，10岁以前高于WHO水平，10岁以后低于WHO水平。
4 讨论
建立和了解不同年龄儿童BMI生长曲线及其它生长发育指标是儿童保健的基本内容，以往的研究通常用实际观测值计算均值、标准差和(或)百分位数曲线，未经修匀平滑，使用时不够准确和方便;本研究采用的LMS法，是目前国际公认的儿童生长曲线拟合方法，且LMS法与世界卫生组织、国际肥胖问题工作组制定BMI百分位数曲线使用的方法一致。
长沙市男童和女童BMI的P50曲线在5岁前随年龄增加而下降，5岁后男童和女童BMI随年龄增加而增加，与全国儿童BMI曲线及世界卫生组织制定的曲线方向一致，各年龄段男童BMI均大于女童，与国内外相关报道一致[5,6,7];男童BMI高于WHO和全国水平，但11.5岁时与全国水平很接近;长沙市女童BMI各年龄段均高于全国水平，10岁以前高于WHO水平，10岁以后低于WHO水平。男、女童BMI与全国水平均存在差异，提示儿童保健方面应加强体格锻炼。
参考文献
[1]COLE TJ.The LMS method for constructing normalized growthstandards[J].Eur J Clin Nutr,1990,44(1):45-60.
[2]COLE TJ,FREEMAN JV,PREECE MA.Body mass index ref-erence curves for the UK.1990[J].Arch Dis Child,1995,73:25-29.
[3]尚磊,徐勇勇,江逊,等,陕西省青少年儿童BMI指数与美国、荷兰标准比较[J].中国儿童保健杂志,2002,10(6):361-363.[3]SHANG L,XU YY,JIANG X,et al.Comparison of body massindex of Shaanxi children and adolescents with American,Hutchstandards[J].Chin J Child Health Care,2002,10(6):361-363.Chinese
[4]World Health Organization.WHO Child Growth Standards.Meth-ods and development[S].Department of Nutri-tion for Health andDevelopment,WHO,Geneva,Switzer-land,2007:S41-S55.
[5]李辉,季成叶,宗心南,等.中国0～18岁儿童、青少年体块指数的生长曲线[J].中华儿科杂志,2009,47(7):493-498.[5]LI H,JI CY,ZONG XN,et al.Body mass index growth curvesfor Chinese children and adolescents aged 0 to 18 years[J].ChinJ Pediatr,2009,47(7):493-498.Chinese
[6]ABRANTES MM,LAMOUNLER JA,COLOSIMO EA.Compari-son of body index values preposed by Cole et al.(2000)andMust et al.(1991)for identifying obese children withweight-for-height index recommended by the World Health Or-ganization[J].Public Child Health Nutrition,2002,6:307-311.