编辑推荐：
为探究大学运动员饮食失调（ED）和低能量可用性（LEA）风险，研究发现二者风险高，且存在性别和运动类型差异，对防治意义重大。
在运动的舞台上，运动员们追逐着荣耀与梦想，然而，一些看不见的 “敌人” 却在悄悄威胁着他们的健康。饮食失调（Eating Disorders，ED）和低能量可用性（Low Energy Availability，LEA）就是这样的 “健康杀手”。ED 会严重扰乱运动员的饮食模式和行为，对身体、心理和社会健康都造成不良影响，引发如骨质疏松、胃肠道不适、电解质失衡等一系列健康问题 ；而 LEA 若长期存在，会发展为运动相对能量缺乏症（Relative Energy Deficiency in Sport，REDs），影响能量代谢、骨骼肌肉恢复、免疫等多种身体功能，不仅损害运动员的身体健康，还会降低运动表现。
尽管这两个问题对运动员的健康和表现有着重要影响，但目前针对它们的研究却存在诸多不足。过往研究在评估 ED 和 LEA 时，很少同时对二者进行考量，且没有深入探究在不同性别和运动类型背景下的差异情况。对于大学运动员这一群体，由于他们面临着运动训练、学业等多重压力，更易受到 ED 和 LEA 的威胁，然而相关研究却十分匮乏。
为了填补这些研究空白，来自美国俄亥俄州立大学（The Ohio State University）和特拉华大学（University of Delaware）的研究人员 Lauren J. Puscheck、Julie Kennel 和 Catherine Saenz 开展了一项研究，该研究成果发表在《Journal of Eating Disorders》上。
研究人员采用了横断面研究方法，通过 Qualtrics 平台进行多部分问卷调查。研究的参与者为美国全国大学体育协会（National Collegiate Athletic Association，NCAA）第一分区的 18 岁以上运动员。调查内容涵盖基本人口统计信息、使用运动员饮食失调筛查量表（Eating Disorder Screen for Athletes，EDSA）评估饮食失调风险、利用女性低能量可用性问卷（Low Energy Availability in Females Questionnaire，LEAF-Q）或男性低能量可用性问卷（Low Energy Availability in Males Questionnaire，LEAM-Q）评估低能量可用性风险。
在统计分析阶段，研究人员运用了多种统计方法，包括卡方检验评估不同性别、运动类型和特定运动中 ED 和 LEA 风险阳性筛查比例的差异；使用 t 检验和方差分析（Analysis of Variance，ANOVA）分析 EDSA 和 LEA 平均得分的差异，并且设置显著性水平为 p<0.05 。
在研究结果方面：
- 总体风险情况：在参与调查的 220 名运动员（76 名男性，144 名女性）中，38.18% 的运动员存在 ED 风险，47.17% 的运动员存在 LEA 风险，22.73% 的运动员同时面临两种风险。
- 性别差异：女性运动员在 EDSA 和 LEAF-Q 的阳性筛查比例显著高于男性运动员。女性运动员的平均 EDSA 得分（3.15±0.87）高于男性（2.50±0.93），平均 LEAF-Q 得分（8.80±3.96）也高于男性平均 LEAM-Q 得分（1.68±1.81）。
- 运动类型差异：从运动类型来看，审美类运动运动员的 ED 风险比例最高，其平均 EDSA 得分也显著高于球类运动运动员 。而 LEA 风险在不同运动类型中分布差异不显著，但耐力类运动运动员的 LEA 风险相对较高，且女性耐力类运动运动员的 LEAF-Q 平均得分最高 。
- 具体运动差异：在所有参与研究的具体运动项目中，舞蹈队运动员的 ED 风险比例最高，其次是女子体操运动员；男子排球运动员的 ED 风险比例最低。女子体操运动员的 LEA 风险比例最高，而舞蹈队运动员的 LEA 风险比例相对较低。
研究结论和讨论部分指出，该研究表明大量大学运动员面临着 ED 和 LEA 的风险，女性运动员的风险高于男性运动员。审美类运动运动员的 ED 风险较高，而所有运动类型的运动员都面临较高的 LEA 风险。这一研究结果为大学体育部门和相关健康机构提供了重要参考，有助于制定更有针对性的筛查和干预措施，早期发现并治疗运动员的 ED 和 LEA 问题，保障运动员的身体健康和运动表现。
同时，研究也存在一些局限性，例如筛查工具的局限性，LEAM-Q 作为相对较新的筛查工具，其长度、问题内容和评分标准等可能影响运动员的回答和筛查结果；另外，数据收集时每个团队参与调查的运动员数量不同，以及筛查时间的选择也可能影响研究结果。
未来的研究可以进一步拓展研究范围，涵盖更多的运动项目，在同一训练季节或全年收集数据，以评估训练季节变化对结果的影响；也可以尝试使用不同的 ED 和 LEA 筛查工具，并将筛查结果与生理指标进行对比，探索更有效的筛查方案。
