中国多中心3-12岁儿童生长发育水平及影响因素分析：一项横断面研究

本横断面研究分析了中国10个地区4219名3-12岁儿童的生长发育水平及其影响因素。研究发现年龄、体重、BMI、父亲身高和C系列骨龄（C-series bone age）是儿童身高的显著预测因子（p?

　　

1 引言

童年是身体生长和认知发展的关键时期，为未来健康奠定基础。评估这一阶段的生长发育对识别健康问题至关重要。全球范围内，遗传、营养、社会经济地位和医疗可及性的差异导致生长模式多样化，因此需要多中心研究来理解特定生长趋势和影响因素。近年来，城市化加速和生活方式改变对儿童体格发育的影响引发广泛关注。儿童超重和肥胖率上升增加了未来非传染性疾病风险，而部分地区营养不良仍是导致生长迟缓的重要挑战。这些 contrasting 营养问题凸显了分析身高、体重和身体质量指数（BMI）等生长指标以制定适当公共卫生策略的重要性。儿童发育受多种环境和遗传因素影响，这些因素可影响生长速度、青春期启动时间和最终成年身高。父母身高、社会经济地位、饮食和身体活动等生活方式选择在决定儿童生长轨迹中起关键作用。理解这些影响对于制定促进健康生长发育的干预措施至关重要。

2 材料与方法

2.1 研究设计与参与者

这项多中心横断面研究旨在分析中国多个地区3-12岁儿童的生长发育水平及影响因素。共纳入4219名儿童（2231名男性和1988名女性），来自10个不同地理位置的当地学校和社区中心：北京、上海、广东、四川、湖北、陕西、吉林、甘肃、云南、山东。这些地点经战略选择以代表社会经济发展和城乡环境的不同谱系。纳入标准为年龄3-12岁、居住在选定地区、并获得父母或监护人同意。排除患有影响生长的慢性健康条件（如激素紊乱或遗传综合征）的儿童。

2.2 数据收集

使用向父母或监护人发放的结构化问卷收集基线特征，包括人口统计学、家族病史和生活方式因素。通过测量身高、体重和BMI评估身体发育特征，并基于标准儿科生长曲线确定生长百分位数。骨龄评估是儿科内分泌学和生长监测的关键工具，可提供骨骼成熟度的 insights。研究采用了两种广泛认可的方法：R系列方法（基于Tanner-Whitehouse 2方法）评估整个手和腕骨的骨化模式，C系列方法（Tanner-Whitehouse 3 Carpal方法）专注于腕骨的成熟度。这两种方法的 combined 使用提供了更全面和细致的骨骼成熟度评估。发育状态基于身体测量和年龄相适应的发育里程碑，参照WHO儿童生长标准，分为 advanced、normal 或 delayed。‘Advanced’状态指测量值或里程碑持续高于第90百分位或早期达成年龄相适应里程碑。‘Delayed’状态指测量值持续低于第10百分位或显著延迟达成里程碑。‘Normal’状态包括处于典型范围（第10-90百分位）的儿童。使用 established 公式根据父母身高预测遗传成年身高。

2.3 统计分析

使用SPSS version 26.0进行数据分析。描述性统计用于总结研究人群的基线特征。连续变量以均值±标准差（SD）表示，分类变量以频数和百分比表示。独立样本t检验用于比较两组间连续变量的差异，单因素方差分析（ANOVA）用于比较三组或以上组别。Pearson相关系数（r）用于评估两个连续变量间的线性关系。进行多元线性回归分析以识别影响儿童身高、体重和BMI的因素。所有统计检验均为双侧，p?

2.4 伦理考量

研究方案经当地卫生主管部门伦理委员会审查批准。参与前获得所有父母或监护人的知情同意。研究遵循赫尔辛基宣言的伦理标准进行。

3 结果

3.1 3-12岁儿童身体发育特征的性别差异

研究包括4219名儿童，其中2231名（52.9%）男性和1988名（47.1%）女性。参与者年龄范围3-12岁，大多数处于3-6岁（36.5%）和7-9岁（36.9%）年龄组。基于遗传预测的成年身高男性为176.17?±?10.48?cm，女性为169.06?±?7.13?cm。基于发育状态分类，565名（25.3%）男性和514名（25.9%）女性 categorized as advanced，1364名（61.1%）男性和1151名（57.9%）女性为 normal，302名（13.6%）男性和323名（16.3%）女性为 delayed。

3.2 不同性别和年龄组儿童生长发育指标的比较

在3-6岁、7-9岁和10-12岁年龄组中，男性和女性在身高、体重和BMI上均无显著差异（p?>?0.05）。

3.3 不同发育状态儿童身高、体重和BMI的比较

不同发育状态儿童的身高、体重或BMI均无显著差异（p?>?0.05）。尽管发育 advanced 的儿童在身高、体重和BMI上的均值略高于 normal 和 delayed 发育儿童，但这些差异未达统计显著性。同样地，发育 delayed 儿童与其他两组间也无显著差异。

3.4 儿童年龄与身高、体重和BMI的相关性分析

年龄与身高、体重和BMI呈正相关。其中，年龄与BMI的相关性最强（R²?=?0.512），其次为体重（R²?=?0.366），与身高的相关性最弱（R²?=?0.192）。

3.5 不同身高水平和性别儿童R系列和C系列骨龄的比较

在不同身高水平上，男性和女性的R系列骨龄和C系列骨龄均无显著差异（p?>?0.05）。

3.6 不同指标与身高、体重和BMI的相关性分析

年龄、R系列骨龄和C系列骨龄均与身高、体重和BMI显著正相关（p?

3.7 影响儿童身高、体重和BMI的多元线性回归分析

多元线性回归分析显示，年龄、体重、BMI、父亲身高和C系列骨龄是儿童身高的显著预测因子（p??0.05）。

BMI、身高、C系列骨龄、R系列骨龄和年龄是儿童体重的显著预测因子（p??0.05）。

R系列骨龄、C系列骨龄、体重（kg）、年龄和身高（cm）是儿童BMI的显著预测因子（p??0.05）。

4 讨论

近年来，全球儿童生长发育发生显著变化，与社会经济发展、营养状况改善和生活方式改变密切相关。Tian和Wang利用中国健康与营养调查（CHNS）数据分析了1991年至2011年中国儿童生长和体重状况的长期趋势，发现标准化身高、体重、BMI以及超重和肥胖 prevalence 呈上升趋势，并指出家庭环境对儿童生长和体重状况的显著影响。类似地，Mitsunaga和Yamauchi对赞比亚农村儿童的研究发现，与美国人口相比，赞比亚儿童身材更矮、体重更轻，但根据BMI判断其营养状况并不差。此外，低年龄组儿童比20年前更高更重，表明 improved 社会经济条件和医疗标准促进了儿童更好的生长发育。

本研究发现在3-12岁儿童中，生长发育指标无显著性别差异，这与Khadilkar等人的研究结果一致。然而，本研究基于遗传预测的成年身高男性高于女性，这可能与遗传因素以及青春期 timing 和 duration 的差异有关。Albertsson-Wikland等人开发了一种与青春期生长突增启动年龄对齐的新型BMI参考，发现青春期启动时的身材和童年BMI可影响 puberty-specific BMI增益。此外，本研究未发现不同发育状态儿童在身高、体重或BMI上存在 statistically significant 差异。尽管发育 advanced 的儿童在身高、体重和BMI上的均值 consistently 略高于 normal 和 delayed 发育儿童，但这些数值差异未达统计显著性。这可能与多中心纳入的 diverse 人群以及用于确定 advanced 和 delayed 发育的标准有关。具体而言，本研究中的‘advanced’、‘normal’和‘delayed’发育状态分类基于身体测量和 broad 发育里程碑的组合。这种一般分类可能不足以敏感或精细地捕捉这些组间在人体测量学上的细微差异。发育差异儿童可能表现出非身体 manifestations（如认知、社交、情感延迟），这些并不直接转化为身高、体重或BMI等基本人体测量指标的显著差异。此外，大型 diverse 横断面队列的内在变异性也可能 contribute to 掩盖这些广泛定义的发育组间 statistically significant 人体测量学差异。这一非显著发现表明，仅依赖这些基本身体测量可能不足以全面反映 diverse 儿科人群发育状态的 nuances，突出了未来研究中需要更详细和多维发育评估。

接下来，本研究重点探讨年龄与儿童生长发育指标的关系。研究发现年龄与儿童身高、体重和BMI呈正相关，其中年龄与BMI的相关性最强。Choi等人发现TMI（一种新的脂肪量间接测量指标）与儿童和青少年胰岛素样生长因子-1（IGF-1）和胰岛素样生长因子结合蛋白-3（IGFBP-3）水平相关，而IGF-1和IGFBP-3水平与生长发育密切相关。此外，本研究未发现不同身高水平男性和女性的R系列和C系列骨龄存在显著差异。这表明骨龄可能不是影响身高的唯一因素，遗传、营养和环境等其他因素也可能 play significant roles。Türkmen等人的研究也支持这一观点，他们发现健康儿童下肢肌腱厚度与年龄、性别和人体测量（包括身高）显著相关，但肌腱厚度本身不能完全解释身高差异。此外，本研究发现年龄、R系列骨龄和C系列骨龄均与身高、体重和BMI显著正相关，而父亲身高与身高显著正相关。这表明遗传因素对身高的影响不应忽视。Aarestrup等人的研究也显示出生体重、童年BMI和身高均与良性乳腺疾病风险相关，进一步说明了早期生长发育对后期健康结局的影响。

为了进一步探索影响儿童生长发育的因素，本研究采用多元线性回归分析方法进行了深入分析。研究结果显示年龄是儿童身高、体重和BMI的显著预测因子。这可能是因为随着年龄增长，儿童骨骼发育和肌肉生长持续，导致身高和体重增加，进而影响BMI。此外，Jensen等人的研究也指出童年身高与成年健康状况密切相关，本研究发现年龄与身高显著正相关也支持这一观点。除年龄外，遗传因素也是影响儿童生长发育的重要因素。本研究发现父亲身高与儿童身高显著正相关，这与Takagi等人的发现一致，他们发现父亲身高对日本儿童出生体重有显著影响。这表明遗传因素在儿童生长发育中 play an important role。然而，本研究中母亲身高与儿童身高无显著相关，这可能与纳入中心的 variations 以及研究中未包括的其他因素有关。

值得注意的是，本研究发现C系列骨龄对儿童身高、体重和BMI有显著影响，而R系列骨龄仅对体重有显著影响。Meyer等人的研究也强调了骨龄在评估儿童生长发育中的重要性。C系列骨龄和R系列骨龄是两种不同的骨龄评估方法，C系列骨龄主要评估腕骨的成熟度，R系列骨龄评估整个手的成熟度。本研究结果表明腕骨成熟度对儿童生长发育的影响可能大于整个手的成熟度。本研究结果表明儿童生长发育是一个受多种因素影响的复杂过程。年龄、性别、遗传因素和骨龄都是影响儿童身高、体重和BMI的重要因素。在评估儿童生长发育时，应综合考虑这些因素并制定 individualized 干预措施以促进儿童健康成长。

本研究获得的 insights 对制定有针对性的儿童健康政策和实践具有 crucial 意义，尤其在中国和其他面临类似生长和发育挑战的发展中国家。理解这些影响有助于制定针对性干预措施以促进不同地区儿童的健康生长模式。公共卫生策略应 tailored to 解决已识别的影响因素，包括遗传 predisposition、营养需求以及导致 observed 生长趋势的环境条件。具体而言，干预措施应侧重于通过实施标准化、定期的身高、体重和BMI监测（从幼儿期开始，利用 established 生长曲线如WHO儿童生长标准）来加强常规生长监测计划，以实现对健康生长模式 deviations 的早期检测。鉴于体重和BMI对身高的显著影响，通过为父母和照顾者开展教育计划，制定针对性营养干预以促进富含必需营养素（包括充足蛋白质和维生素D）的均衡饮食也至关重要。此外，通过社区和学校项目鼓励定期身体活动对于支持健康骨骼发育和体重管理至关重要，这对整体生长必不可少。加强父母对遗传影响（如父亲身高的影响）和监测发育里程碑重要性的教育可以 foster 现实期望并在需要时 facilitate 早期干预。改进骨龄评估的应用，特别是培训医疗保健专业人员准确和细致地解释C系列方法（因其在本研究发现中影响力更强），可以更好地预测生长潜力并指导临床决策。最后，政策还应解决更广泛的社会经济和环境决定因素，如改善医疗可及性、卫生设施和教育，因为这些 overarching 因素显著影响不同地区儿童的生长和发育。

本研究是一项多中心横断面研究，只能反映受试者在某一时间点的生长发育状况，无法准确评估生长速率和趋势。此外，本研究仅包括身高、体重和骨龄等指标，未收集其他可能显著影响儿童生长发育的重要变量。这些包括但不限于详细营养状况（如特定食物摄入量、蛋白质消耗、维生素D水平）、身体活动水平、睡眠持续时间以及心理社会因素（如家庭环境、社会经济地位和压力水平）。这些重要混杂变量的 omission 代表了当前横断面研究的局限性，可能引入 bias 并影响我们 findings 的解释。例如，儿童生长轨迹已知与其营养摄入和身体活动模式 intricately linked。未能考虑这些因素可能导致对 observed 人体测量学 variations 的不完整理解，并可能高估或低估所研究变量（年龄、父母身高、骨龄）对身高、体重和BMI的直接影响。因此，观察到的 associations，虽然 statistically significant，应谨慎解释，承认未测量的混杂因素可能 at play。Dathan-Stumpf等人指出婴儿第一年的血清脂质浓度和人体测量参数受多种因素影响，包括母亲BMI、脂质水平和社会经济地位。未来研究应优先纳入更全面的变量集，以 gain 对影响儿童生长发育的遗传、营养、环境和心理社会因素之间 intricate 相互作用的整体理解。例如，Zhao等人的研究表明肥胖对0-5岁中国儿童的骨矿物质密度无益。因此，未来研究可考虑将儿童饮食习惯、运动状况和父母肥胖状况等因素纳入分析，以更全面地理解影响儿童生长发育的因素。此类 longitudinal 和多方面研究将为制定有针对性和有效的公共卫生干预措施提供更 robust 证据，旨在促进 diverse 儿童群体的健康生长模式。

5 结论

这项多中心横断面研究为了解中国不同地区3-12岁儿童的生长发育水平提供了 valuable insights。我们的 findings 表明在所考虑的年龄组中，生长发育指标无显著性别差异，基于遗传预测的成年身高男性高于女性，可能 due to 遗传因素和不同的青春期时间线。年龄与身高、体重和BMI呈正相关，在多元线性回归分析考虑的变量中，体重对预测儿童身高影响最大。此外，R系列和C系列骨龄评估均是儿童身高、体重和BMI的显著预测因子，其中C系列骨龄显示出更强的影响力。父亲身高也与儿童身高显著相关，强调了遗传因素的作用。不同发育状态儿童在身体发育特征上缺乏显著差异表明这些分类可能需要 refinement 以进行更准确评估。此外，研究强调了在评估儿童生长发育模式时考虑遗传和环境影响的 importance。为促进儿童健康生长模式，考虑这些影响因素的针对性干预措施至关重要。公共卫生策略应 tailored to 解决遗传 predisposition、营养需求以及导致 observed 生长趋势的环境条件。持续研究，包括 longitudinal 研究，将有益于理解动态生长轨迹以及早期生长模式对成年健康结局的长期影响。