超越BMI：中心性肥胖指标在老年人心血管风险预测中的价值

《Aging Clinical and Experimental Research》：Beyond BMI: central obesity measures and cardiovascular risk in late life

为解决老年人体质指数（BMI）预测心血管风险存在局限性的问题，研究人员开展了一项关于中心性肥胖指标与缺血性心脏病（IHD）关联的横断面研究。结果表明，腰臀比（WHR）、腰高比（WHtR）和相对脂肪质量（RFM）是IHD的独立预测因子，而BMI则无显著关联。这支持了在老年人心血管风险评估中，应关注脂肪分布而非单纯体重。

　　

随着全球人口老龄化的加剧，心血管疾病（CVD）的负担日益加重，其中缺血性心脏病（IHD）是老年人死亡的主要原因之一。肥胖作为心血管风险的关键可逆因素，其评估工具在老年人群中的应用正面临挑战。传统的体质指数（BMI）因其简便性而被广泛使用，但它无法区分脂肪和瘦体组织，也无法反映脂肪的分布情况。尤其值得注意的是，在老年人中出现的“肥胖悖论”现象——即较高的BMI有时反而与较好的生存结局相关——使得心血管风险分层变得更加复杂。年龄相关的身体成分变化，如肌肉减少症（sarcopenia）、内脏脂肪增加和身高缩减，进一步限制了BMI在老年人群中的预测价值。因此，寻找更有效的肥胖评估指标，对于改善老年人心血管健康管理至关重要。

为了回答“哪种人体测量指标能更有效地预测老年人IHD风险”这一问题，研究人员在《Aging Clinical and Experimental Research》上发表了一项横断面观察性研究。该研究旨在评估多种人体测量指标（包括BMI、腰围（WC）、腰臀比（WHR）、腰高比（WHtR）、体脂指数（BAI）、相对脂肪质量（RFM）、体脂百分比和骨骼肌质量）与IHD的关联，并比较它们的预测能力。

本研究主要运用了几项关键技术方法。研究基于伊斯坦布尔大学医学院老年病门诊的社区居住老年人队列（n=1174），收集了其社会人口学、临床病史及人体测量数据。关键方法包括：由经过认证的老年病物理治疗师进行标准化人体测量（如身高、体重、腰围、臀围），并据此计算BMI、WHR、WHtR、BAI和RFM；使用Tanita BC-532分析仪进行生物电阻抗分析（BIA）以评估体脂百分比和骨骼肌质量（SMM）；并采用多变量逻辑回归分析和受试者操作特征（ROC）曲线分析来评估各指标与IHD的独立关联及预测判别能力。

研究结果

表1 患者的人口学和临床特征

该表比较了有IHD和无IHD参与者的基线特征。IHD组患者年龄更大，男性比例更高，并且高血压（HT）、糖尿病（DM）、血脂异常和当前吸烟的患病率均显著更高。在人体测量指标方面，IHD组的WHR显著更高（0.96 ± 0.09 vs. 0.92 ± 0.09, p < 0.001）。虽然两组间的平均BMI、WC和WHtR差异不显著，但按照既定切点分类后，高WHR（42% vs. 20%）、高WHtR（70% vs. 57%）、高BAI（51.7% vs. 43.7%）和高RFM（60.5% vs. 48.6%）在IHD组中的患病率均显著更高。高WC和高体脂百分比在IHD组中也更常见，但差异未达到统计学显著性。值得注意的是，IHD组的低骨骼肌质量指数（SMMI）患病率反而较低（43% vs. 50%, p = 0.005）。

表2 缺血性心脏病多变量逻辑回归分析结果

在调整了年龄、性别、吸烟状况、高血压、糖尿病和血脂异常后，多变量逻辑回归分析显示，高WC（比值比 [OR] = 1.463）、高WHR（OR = 1.839）、高WHtR（OR = 1.746）和高RFM（OR = 1.740）均与IHD存在独立正相关（所有p值 < 0.05）。相反，高BMI（OR = 0.994）、高BAI（OR = 1.266）、高体脂百分比（OR = 1.039）和低SMM/体重（OR = 0.948）均未显示出显著关联。

图1 预测缺血性心脏病的人体测量和身体成分指数的ROC曲线

ROC曲线分析进一步验证了上述发现。WHR（曲线下面积 [AUC] = 0.611, p < 0.001）、WHtR（AUC = 0.561, p = 0.005）和RFM（AUC = 0.555, p = 0.010）对IHD具有显著的判别能力。而BMI、BAI和WC的AUC值则无统计学意义。

讨论与结论

本研究结果表明，在社区居住的老年人中，反映中心性肥胖的指标（WHR、WHtR、RFM）是IHD的独立预测因子，而反映总体肥胖的指标（BMI、BAI、体脂百分比）则不具备此预测能力。这凸显了脂肪分布，而非脂肪总量，在老年人心血管风险评估中的核心重要性。尽管中心性肥胖指标的判别能力仅为中等（AUC值在0.555-0.611之间），但这与既往大型研究结果一致，提示这些指标更适合作为综合性心血管风险模型的一部分，而非独立的筛查工具。

研究结果也呼应了老年人群中存在的“肥胖悖论”。BMI缺乏预测价值，可能源于老年人身体成分的年龄相关变化，如肌肉减少和脂肪重新分布至内脏区域。即使BMI保持不变，内脏脂肪也可能增加。因此，轻度至中度的总体肥胖（尤其在不伴有明显中心性脂肪堆积时）可能因提供代谢储备和营养缓冲而表现出保护效应。然而，中心性肥胖所代表的内脏脂肪堆积，则与胰岛素抵抗、低度炎症和内皮功能障碍等致动脉粥样硬化机制密切相关，从而持续构成心血管风险。

与WC相比，WHR和WHtR表现出更强的关联性。WHR同时考虑了腹部和臀部的脂肪分布，其中臀部脂肪可能具有保护作用，这或许能解释其优越的预测性能。WHtR则通过将WC与身高标准化，在一定程度上抵消了老年人身高缩减带来的影响，使其可能更适合该人群。RFM作为一种较新的指标，在本研究和既往大型队列中均显示出与心血管结局的关联，证实了其临床实用性。相比之下，BAI的预测价值有限，可能与其更侧重于臀部周围脂肪而非内脏脂肪有关。

综上所述，这项研究为在老年临床实践中超越BMI，采用中心性肥胖指标（如WHR、WHtR、RFM）进行心血管风险评估提供了直接证据。未来的研究应通过前瞻性设计在更广泛的人群中验证这些关联，并探索将脂肪分布指标整合到老年人心血管风险预测模型中的最佳方式。