孕期母体特征聚类分析及其对澳大利亚儿童肥胖风险的长期影响研究

《BMC Public Health》：Exploring maternal health, lifestyle, and socioeconomic influences on childhood obesity in Australia

为解决儿童肥胖这一重大公共卫生挑战，澳大利亚研究人员基于LSAC队列数据，采用潜在类别分析(LCA)对4060名孕妇的BMI、慢性疾病、心理健康、饮食禁忌等特征进行聚类，识别出5类母体特征谱。研究发现"严重健康风险型"集群(Cluster 5)的子代肥胖风险最高(OR=3.6-4.8)，而"最健康型"集群(Cluster 2)风险最低。该研究为制定针对性的孕期干预策略提供了重要证据。

　　

在全球范围内，儿童肥胖已成为日益严重的公共卫生危机。根据世界卫生组织数据，过去40年间儿童和青少年肥胖率增长了8倍以上。在澳大利亚，肥胖已成为第二大疾病风险因素，占全国疾病负担的8.4%。这一趋势不仅威胁儿童的健康发育，还显著增加了未来慢性疾病的发生风险，给医疗卫生系统带来沉重负担。

儿童肥胖的病因复杂多元，涉及遗传、环境、行为和社会经济等多方面因素。近年来，研究者越来越关注生命早期，特别是孕期母体因素对子代健康的长期影响。根据"健康与疾病发育起源"(DOHaD)理论，胎儿期的不良暴露可能通过表观遗传修饰等机制，程序化调控子代的代谢轨迹，增加后期肥胖风险。

尽管已有大量研究探讨了单个母体因素（如孕前BMI、妊娠期糖尿病、吸烟等）与儿童肥胖的关联，但这些因素往往不是孤立存在的。现实生活中，母体的健康特征、生活方式和饮食习惯通常以特定模式组合出现，形成不同的风险谱。然而，目前缺乏从整体角度对母体特征进行系统聚类，并探究其与子代肥胖长期关联的研究。

为填补这一研究空白，Nasrin Begum等研究人员在《BMC Public Health》上发表了一项创新性研究，利用澳大利亚儿童纵向研究(LSAC)的大样本数据，采用潜在类别分析(LCA)方法，对孕期母体的健康、生活方式、饮食和社会人口学特征进行系统聚类，并探究这些聚类模式与2-15岁儿童肥胖风险的长期关联。

关键技术方法

研究基于LSAC出生队列（2003-2004年出生）的4060对母子数据，采用潜在类别分析(LCA)识别母体特征聚类，运用多因素多类别逻辑回归评估聚类与儿童肥胖的关联，并控制家庭收入、母亲教育就业及儿童体力活动、饮食等混杂因素，追踪观察从波次2（2-3岁）至波次8（14-15岁）的肥胖发展轨迹。

研究结果

基线特征分析

表2展示了波次2（儿童2-3岁时）母体特征按儿童BMI分类的分布情况。分析显示，母体BMI与儿童体重状态显著相关（p<0.001）。肥胖儿童的母亲中，自身肥胖的比例高达35.2%，而正常体重儿童的母亲中这一比例仅为15.6%。母体高血压（p<0.001）和心理健康问题（p=0.004）也与儿童肥胖显著相关。此外，母体吸烟（p=0.001）和饮酒（p=0.027）行为在不同儿童BMI组间也存在显著差异。

潜在类别分析识别五类母体特征谱

通过潜在类别分析，研究识别出五个具有显著差异的母体特征聚类（表3）。五类别模型的贝叶斯信息准则(BIC)值最低（77,346.4），赤池信息量准则(AIC)值为76,318.0，表明其模型拟合优度最佳。

这五个聚类分别为：

Cluster 1（12.2%）："健康问题伴高心理健康需求、医疗需求和物质使用"，特征为肥胖率高、心理健康问题突出、医疗就诊频繁；

Cluster 2（55.0%）："最健康型，饮食禁忌最少且医疗风险最低"，特征为肥胖率最低、健康并发症最少、物质使用水平低；

Cluster 3（20.3%）："中度健康风险伴高吸烟率"，特征为中度肥胖和体重不足、吸烟普遍、心理健康问题常见；

Cluster 4（6.0%）："营养排斥和其他分娩类型高发"，特征为饮食排斥最高、分娩类型多样；

Cluster 5（6.2%）："严重健康风险伴高肥胖率和医疗依赖"，特征为严重健康问题、肥胖率最高、药物使用频繁、医疗需求大。

儿童体重状态随时间的聚类差异

表4展示了从波次2到波次8（2-15岁）各聚类中儿童体重状态的分布。Cluster 5始终表现出最高的肥胖风险，在波次7（12-13岁）时肥胖率达到峰值13.2%。Cluster 3则表现出独特的风险模式，不仅肥胖率较高（波次8达10.7%），而且体重不足的比例在各波次中也居于前列（波次3和波次7均为7.4%）。相比之下，Cluster 2的儿童正常体重比例最高（波次4达78.4%），肥胖率最低。

聚类成员资格与肥胖风险的多因素关联

表5的多类别逻辑回归结果显示，在未调整模型中，与Cluster 2相比，Cluster 5的儿童肥胖风险最高，比值比(OR)在波次5（8-9岁）为3.9（95%CI：2.5-6.3），波次6（10-11岁）为4.1（95%CI：2.5-6.9），波次7（12-13岁）为4.8（95%CI：2.8-8.1），波次8（14-15岁）为3.6（95%CI：2.1-6.2）。

调整社会经济因素和儿童因素后，Cluster 5的肥胖风险仍然显著，特别是在后期儿童期（波次5-8）。例如，在波次8，Cluster 5的调整后比值比(AOR)为2.4（95%CI：1.1-5.1）。Cluster 3在未调整模型中表现出中等程度的肥胖风险，但在调整后，其风险仅在波次8保持显著（AOR=2.4，95%CI：1.3-4.8）。

值得注意的是，Cluster 4在调整模型中出现显著关联，在波次4、5和8的AOR分别为2.5、2.3和2.7，表明社会经济和儿童因素可能部分中介了该集群的肥胖风险。Cluster 1在未调整模型中某些波次（如波次2、4、7、8）显示出较高的肥胖风险，但调整后风险不再显著，提示该集群的风险可能主要通过社会经济途径介导。

研究结论与意义

这项研究通过创新的潜在类别分析方法，揭示了孕期母体特征的不同组合模式对子代肥胖风险的长期影响。研究结果强调了母体健康特征的整体性和复杂性，挑战了以往单一因素的研究范式。

五个母体特征聚类的识别，特别是Cluster 5（严重健康风险型）和Cluster 3（中度风险伴高吸烟率）的高风险模式，为制定针对性的孕期干预策略提供了科学依据。公共卫生政策可以基于这些聚类特征，识别高风险孕妇群体，实施早期干预措施。

研究发现社会经济因素和儿童后期行为（如体力活动、饮食习惯）在介导母体风险与子代肥胖关联中的重要作用，提示综合干预策略的必要性——既要在孕期关注母体健康，也要在儿童期营造健康的环境和行为模式。

该研究的优势在于使用大样本纵向数据、创新的统计分析方法以及长期随访设计。局限性包括母体特征的自我报告可能存在的回忆偏倚，以及约20%的母体BMI数据缺失可能带来的选择偏倚。

总体而言，这项研究为理解儿童肥胖的早期起源提供了新视角，强调从生命起点预防肥胖的重要性，并为制定针对不同风险特征的精准预防策略提供了重要证据。未来研究可进一步探索这些母体特征聚类影响子代体重的生物学机制，以及在不同人群中的适用性。