Watson与Hume–Weyers方程在安第斯–亚马逊成人不同肥胖水平下与生物电阻抗秤衍生总体水（TBW）的一致性研究

《Life》：Agreement of the Watson and Hume–Weyers Equations with Total Body Water Derived from a Bioimpedance Scale Across Adiposity Levels in an Andean–Amazonian Population

　　

人体测量方程（anthropometric equations）可在生物电阻抗分析（bioelectrical impedance analysis，BIA）不可用时估算总体水（total body water，TBW），但其性能可能随人群和肥胖程度而变化。研究人员在秘鲁Chachapoyas开展了一项采用抽样权重的3655名成人横断面方法比较研究。将Watson和Hume–Weyers方程估算的TBW与Tanita BC-730F秤估算值进行比较，后者是间接BIA比较器而非同位素稀释参考方法。采用偏差、一致性限、平均绝对误差（mean absolute error，MAE）、均方根误差（root mean square error，RMSE）、一致性以及bootstrap置信区间评估一致性。Watson显示偏差?0.04 L，MAE 1.17 L，RMSE 1.48 L，一致性限?2.94至2.87 L。Hume–Weyers相应值为?1.05 L、1.82 L、2.24 L、?4.93至2.84 L。配对MAE差异为0.64 L（95%置信区间（confidence interval，CI）：0.60–0.69），有利于Watson。性能随体重指数（body mass index，BMI）变化（p < 0.001），最大差异出现在II–III级肥胖；调整后高血压未独立改变误差。重新校准未使Watson有实质性改善。Watson与BIA衍生TBW的一致性比Hume–Weyers更接近且更一致，支持其作为简单人体测量近似用于人群研究和现场环境。

论文解读

研究背景：总体水（total body water，TBW；体内水分总量）是体成分和液体平衡的重要组成部分，有助于解释去脂体重（fat-free mass，FFM）、营养状态和液体分布。全球营养转型中，超重和肥胖负担上升；拉丁美洲腹型肥胖患病率较高。仅凭体重和体重指数（body mass index，BMI）不能区分脂肪、FFM和水，因此体成分评估可为临床和人群研究提供补充信息。TBW评估可采用同位素稀释（isotope dilution）和阻抗技术。同位素稀释是参考方法，但成本高、流程复杂且需要专门基础设施，限制现场研究。生物电阻抗分析（bioelectrical impedance analysis，BIA）快速、无创，但不直接测水，而是依赖设备、人群和测量条件将电反应转换为估算值；其性能可能随BMI变化，足到足分析器也可能存在系统差异。BIA不可及时，Watson和Hume–Weyers方程可由年龄、性别、身高和体重估算TBW。Watson源自458名男性和265名女性稀释测量；Hume–Weyers源自30名男性和30名女性氚稀释测量。二者简单、低成本，但用于不同人群时性能可能改变。秘鲁既往两个小样本研究样本量小、年龄范围窄，无法充分评估不同临床组。安第斯和安第斯–亚马逊人群在体成分方法评估中研究不足。Chachapoyas缺乏大规模人群研究评估Watson和Hume–Weyers是否以相似误差重现BIA衍生TBW，以及性能是否随性别、年龄、全身或腹型肥胖、高血压或肥胖–高血压共存而变化。因此，研究人员开展本研究。

研究方法概要：研究人员基于此前CHACHACRON人群研究，于2025年1月15日至7月24日在秘鲁Amazonas地区Chachapoyas城市区开展基于人群的横断面观察性方法比较研究。采用两阶段概率抽样，抽样框为9379个城市家庭，每户选一名成人；最终纳入3655名成人，3594名有有效腰围。测量身高、体重、体成分（Tanita BC-730F，50 kHz、500 μA单频足到足BIA）、腰围和血压。用Watson和Hume–Weyers方程计算TBW（L）。以BIA衍生TBW为比较器，评估偏差、一致性限（limits of agreement，LoA）、平均绝对误差（mean absolute error，MAE）、均方根误差（root mean square error，RMSE）、一致性、校准、Bland–Altman、bootstrap置信区间，并按BMI、腰围、高血压和表型分层，进行重校准和敏感性分析。

研究结果：
3.1 参与者选择与分析可用性：CHACHACRON数据库含3663名成人，排除8名后最终3655名，占99.8%；3594名有腰围。加权后代表19652名城市成人，平均扩展因子5.38，Kish设计效应1.269，有效样本量2880.5。
3.2 人群特征：加权女性51.6%，男性48.4%；平均年龄42.0岁，平均BMI 26.2 kg/m²。超重39.1%，肥胖16.8%。腹型肥胖按JIS标准为63.0%，按ATP III标准为46.2%。高血压28.1%，其中新检出18.5%，已知9.6%；已知者73.6%使用降压药，47.3%血压控制。BIA衍生TBW均值33.9 L，占体重52.9%；女性29.2 L，男性38.8 L。Watson均值33.8 L，Hume–Weyers均值32.8 L。女性BMI肥胖和腹型肥胖更高，男性高血压更常见。
3.3 与BIA衍生TBW总体一致性：Watson偏差?0.04 L，LoA为?2.94至2.87 L，MAE 1.17 L，RMSE 1.48 L，90百分位绝对误差2.44 L，平均绝对百分比误差3.58%，Lin一致性相关系数0.973；±1、±2、±3 L内比例分别为51.1%、82.5%、95.4%。Hume–Weyers偏差?1.05 L，LoA为?4.93至2.84 L，MAE 1.82 L，RMSE 2.24 L，90百分位3.68 L，平均绝对百分比误差5.45%，Lin一致性相关系数0.939；比例分别为32.4%、60.9%、81.7%。配对MAE差0.64 L（95% CI：0.60–0.69），RMSE差0.76 L（95% CI：0.71–0.81），均支持Watson。校准截距和斜率：Watson为?0.04和1.002，Hume–Weyers为1.57和0.984。两者比例偏差斜率均负且p < 0.001；女性Watson斜率?0.095，男性?0.044；Hume–Weyers女性0.002（p = 0.876），男性?0.160（p < 0.001）。
3.4 年龄和性别变异：Watson偏差在男女各年龄接近零。Hume–Weyers女性低估随年龄增加；男性从年轻显著低估转为老年高估，零偏差约在第五个十年。
3.5 肥胖异质性：连续BMI对绝对和符号误差的方程间差异有影响，调整性别和年龄及Holm校正后p < 0.001。Watson偏差在各BMI接近零；Hume–Weyers随BMI增加低估加重。临床类别中，Watson偏差从BMI<25 kg/m²的?0.06 L到II–III级肥胖0.19 L，RMSE 1.45–1.54 L；Hume–Weyers偏差从?0.72 L到?2.36 L，RMSE 2.16–3.02 L。配对MAE差从0.56 L增至II–III级肥胖1.30 L。二分时无肥胖0.58 L，有肥胖0.98 L。JIS腹型肥胖无/有者MAE差相似（0.64 L vs 0.65 L）。连续腰围在调整BMI前与方程间差异相关p < 0.001；调整BMI后绝对误差差全局p = 0.036，符号误差仍p < 0.001。
3.6 高血压和心血管代谢表型异质性：无高血压者RMSE Watson 1.49 L、Hume–Weyers 2.17 L；有高血压者为1.47 L和2.40 L。配对MAE差0.59 L（无）和0.78 L（有）。调整性别、年龄和BMI后，高血压不改变绝对误差差（p = 0.329），符号误差有变异（p < 0.001）；按诊断状态p = 0.352。表型中，无肥胖无高血压、肥胖无高血压、高血压无肥胖、两者共存时Watson RMSE分别为1.49、1.47、1.46、1.53 L，Hume–Weyers分别为2.10、2.57、2.30、2.68 L；配对MAE差分别为0.53、0.98、0.71、0.99 L；全局p < 0.001。
3.7 方程重校准和更新：重校准未实质降低Watson误差，乐观校正RMSE为1.482–1.484 L，原方程1.482 L。Hume–Weyers均值校正RMSE从2.240降至1.982 L，截距斜率校正至1.979 L，性别特异校正至1.938 L，但仍高于原Watson。重新拟合年龄、性别、身高、体重及交互的RMSE 1.484 L、MAE 1.172 L；加腰围后RMSE 1.489 L、MAE 1.176 L，均未降低原Watson乐观校正误差。
3.8 敏感性分析：限制18–65岁、BMI 16–34 kg/m²、无已知高血压或糖尿病及组合高稳定场景，Watson RMSE 1.48–1.49 L，Hume–Weyers 2.16–2.22 L。未加权、由百分比和体重重建TBW、排除一条内部差异>0.2 L记录，结果相似。协议指定男性系数?0.09156使Watson偏差从?0.04变为0.03 L，但MAE、RMSE、一致性不变。ATP III标准、降压药使用、已知高血压控制、腹型肥胖合并高血压表型仍显示Hume–Weyers比Watson正的MAE差。Deming回归斜率Watson 1.021–1.040，Hume–Weyers 1.018–1.053；Passing–Bablok斜率1.031和1.032。探索性Janmahasatian et al.衍生TBW偏差?1.76 L，MAE 2.17 L，RMSE 2.58 L，LoA为?5.46至1.93 L；相对Watson的配对MAE、RMSE差分别为1.00 L和1.10 L，均支持Watson；其误差也大于Hume–Weyers，男女顺序保持。

讨论总结：研究人员认为，在3655名城市成人中，Watson相对BIA衍生TBW偏差近零，MAE和RMSE低于Hume–Weyers，82.5%和95.4%在±2和±3 L内；相对平均TBW 33.9 L，Watson的LoA约为?8.7%至8.5%，Hume–Weyers为?14.5%至8.4%。Watson较低误差在BMI和心血管代谢表型中持续；腰围关联在调整BMI后减弱，高血压未独立改变绝对误差差；重校准和重新拟合未可重复改善Watson，Janmahasatian et al.估计误差更大。这些支持在需要BIA衍生TBW人体测量近似的现场和人群研究中保留简单原始Watson方程。与秘鲁小样本研究不同，可能与样本量、年龄、肥胖分布、BIA设备和算法及统计方法有关；高相关或均值差无显著不能排除个体误差或比例偏差。Hume–Weyers随BMI误差增加与肥胖影响体成分方法表现的研究一致。重校准无改善可能因BIA比较器依赖专有算法并直接纳入体重，复杂模型可能贴近数学结构而非生理TBW。公共卫生上，Watson简单低成本，适用于无生物阻抗设备的人群调查、现场研究和社区营养研究，尤其低收入和中等收入国家，但需报告偏差、LoA、校准和误差变异。局限包括比较器为单频足到足BIA专有算法而非同位素稀释；液体分布可同时影响体重、腰围、血压和BIA；高血压为自报和单次测量；完全病例分析；仅城市成人；部分次要发现需其他研究确认。

结论翻译：在Chachapoyas城市成人中，Watson最接近地重现BIA衍生TBW，平均偏差近零，个体水平误差低于Hume–Weyers，并在所评估的肥胖和心血管代谢组中表现一致。探索性Janmahasatian衍生估计未优于Watson，重校准未提供可重复增益。这些发现支持保留原始Watson方程，作为当生物阻抗设备不可用时，在人群研究、营养调查和现场工作中近似BIA衍生TBW的简单、低成本选择。