蓝领与白领劳动者身体成分与生活方式特征：一项横断面研究

《Obesities》：Body Composition and Lifestyle Characteristics of Blue- and White-Collar Workers: A Cross-Sectional Study

　　

摘要 背景： 生活方式在预防肥胖和塑造整体健康方面发挥着重要作用。蓝领和白领职业在工作期间的生活方式及体力活动（PA）水平方面存在差异。目的： 本研究旨在探讨职业因素（主要为工作类型——蓝领或白领、工作时长及夜班工作）与40岁以上成年人身体成分之间的关系。方法： 开展了一项基于IPAQ-SF的问卷调查，内容涵盖职业、每周工作时长、夜班工作、教育程度、年龄、性别、饮食习惯及体力活动量。采用生物电阻抗分析（BIA）设备评估身体成分，重点关注体脂百分比（BF%）和骨骼肌质量百分比（SMM%）。研究于2023年11月至2025年2月在波兰康斯坦钦-耶焦尔纳进行。结果： 研究样本包括203名接受康复治疗的成年人（男性占55.17%，蓝领工人占39.41%），年龄40–70岁（平均年龄：53.4 ± 7.6岁）。经性别和年龄校正后，不同行业间的SMM%（F = 2.38；p = 0.018）和BF%（F = 2.71；p = 0.008）存在显著差异，其中机械制造与运输业工人组的SMM%高于服务业与销售业组，而BF%则较低。经性别和年龄校正后，蓝领与白领工人之间的身体成分参数未发现显著差异。自我报告的体力活动水平越高，与较低的BF%（ρ = ?0.1487；p = 0.04）和较高的SMM%（ρ = 0.1872；p = 0.009）相关。结论： 本研究强调了行业间的职业差异，机械制造与运输业工人相较于服务业与销售业组表现出更高的SMM%和更低的BF%。这些发现提示，工作组织方式及体力需求方面的差异可能与员工身体成分的差异相关联。

职业差异与身体成分：蓝领与白领劳动者生活方式特征的横断面研究解读

一、研究背景与意义

肥胖已成为全球严重的公共卫生问题，其发病率近年来持续攀升。据估计，2022年全球有9亿人患有肥胖症，较1990年增长四倍，全球约39%–49%的人口超重或肥胖。肥胖显著增加心血管疾病（CVD）的发病风险，并通过脂肪组织功能紊乱及促炎细胞因子释放引发的慢性炎症，促进胰岛素抵抗、高血压、肾脏疾病及动脉粥样硬化等多种慢性疾病的发生发展。在预防肥胖和心血管疾病的背景下，肌肉质量具有重要作用，维持肌肉质量可降低全因 morbidity 和 mortality 风险。骨骼肌通过提高静息代谢率对改善身体成分产生有益影响，因此维持肌肉质量有助于预防肥胖。

生活方式是预防心血管疾病的核心要素，而工作作为占据每日约三分之一时间的重要生活方式组成部分，对健康具有显著影响。蓝领与白领职业在体力活动水平和工作性质上存在明显差异。白领职业通常伴随较少的体力活动，其代谢综合征患病率较高，高血压和心血管疾病风险分别较蓝领工人高出31.8%–58.1%和1.6倍。蓝领职业则以较大的体力和心理负荷为特征，可能增加慢性疾病风险。然而，现有研究多聚焦于体质指数（BMI）作为营养状况的主要指标，对身体成分中脂肪量和肌肉量等具体组分的关注相对不足。因此，本研究旨在探讨职业因素（工作类型、行业、工作时长及夜班工作）与40岁以上成年人身体成分之间的关系，并评估教育程度及饮食等生活方式因素的影响，以期为代谢性和心血管疾病的预防提供更为精准的循证依据，并可能应用于工作场所健康实践。

二、研究设计与关键技术方法

研究人员开展了一项横断面研究，于2023年11月至2025年2月在波兰康斯坦钦-耶焦尔纳的住院康复病房招募了203名年龄40–70岁、因慢性疾病接受下肢或腰椎手术后康复且目前在职的蓝领或白领工人。样本量通过先验功效分析确定，基于蓝领与白领工人BMI差异的既往文献，采用中等效应量（Cohen's d = 0.6），设定显著性水平0.05、统计功效90%，最小所需样本量为120人，最终纳入203人。研究经华沙医科大学生物伦理委员会批准，所有参与者签署书面知情同意书。

主要技术方法包括：（1）采用生物电阻抗分析（BIA）设备（InBody 270）在标准化条件下测量身体成分，重点关注体脂百分比（BF%）和骨骼肌质量百分比（SMM%），SMM%按骨骼肌质量（kg）/体重（kg）×100计算；（2）通过结构化问卷收集社会人口学数据（年龄、性别、职业、每周工作时长、教育程度、夜班情况），职业按国际标准职业分类（ISCO-08）分为白领（主类1–5）和蓝领（主类6–9）；（3）采用PaLS研究中的饮食调查问卷评估过去12个月的饮食习惯，涵盖蔬果、乳制品、动物脂肪、加工肉类、含糖饮料及加盐频率等；（4）采用国际体力活动问卷短版（IPAQ-SF）评估自我报告的体力活动水平，转换为MET-min/周；（5）统计分析采用SAS 9.4软件，包括t检验、Mann-Whitney U检验、单因素方差分析（ANOVA）、Kruskal-Wallis检验、Tukey事后检验、偏Spearman秩相关分析及多变量广义线性模型，校正年龄和性别。

三、主要研究结果

3.1 人口学特征

研究共纳入203名参与者，男性占55.17%，女性占44.83%，平均年龄53.4岁（SD: 7.55）。蓝领工人占39.41%，白领工人占60.59%。蓝领工人中女性占31.25%。教育程度方面，人数最少的为小学教育（n = 6），最多的为高等教育（n = 89）。蓝领工人平均SMM%为39.8（SD: 5.4），白领工人为37.6（SD: 5.1）；蓝领工人平均BF%为29.4（SD: 9.3），白领工人为31.8（SD: 8.5）。

3.2 饮食习惯对身体成分的影响

通过控制性别和自我报告每周体力活动（MET-min/周）的偏Spearman相关分析，研究发现豆类消费频率与瘦体重百分比（LM%）呈弱正相关边缘性关联（ρ = 0.144, p = 0.05），即豆类消费越频繁，LM%越高。乳制品消费频率越低，BMI越高（ρ = ?0.14369, p = 0.049）。其余饮食因素与身体成分参数之间未观察到显著关联。

3.3 每周体力活动水平对身体成分的影响

分析显示，自我报告的每周体力活动水平与SMM%和LM%呈显著正相关，与BF%呈显著负相关。即每周体力活动量越大，骨骼肌质量百分比越高，体脂百分比越低。

3.4 蓝领与白领工人及夜班与非夜班工人的身体成分和体力活动差异

在未校正分析中，蓝领工人的肌肉百分比显著高于白领工人（t(197) = 2.99, p = 0.003），效应量为小到中等（Cohen's d = 0.42）。BF%方面观察到边缘性关联，蓝领组BF%较低（t(197) = ?1.91, p = 0.058），效应量较小（Cohen's d = ?0.25）。然而，经年龄和性别校正后，工作类型与BMI、SMM%、LM%和BF%均无显著关联。蓝领工人自我报告的每周体力活动水平显著高于白领工人（W = 5452.5; p = 0.0003），效应量较小（r = 0.267）。夜班工作方面，夜班与非夜班工人在身体成分参数和自我报告体力活动方面均无显著差异。

3.5 行业间的身体成分和体力活动差异

未校正的单因素方差分析显示，不同行业间BF%存在显著差异（F(8,190) = 3.66, p = 0.0005, R2 = 0.133），服务业、护理和销售业工人BF%最高（均值 = 37.16），机械制造和运输业工人最低（均值 = 22.27）。Tukey事后分析显示，服务业、护理和销售业工人、建筑和制造业工人、初级职业及专业人士的BF%显著高于机械制造和运输业工人。SMM%方面也存在显著差异（F(8,190) = 3.84, p = 0.0003, R2 = 0.139），机械制造和运输业工人SMM%最高（均值 = 43.986），服务业、护理和销售业工人最低（均值 = 34.940）。LM%同样存在显著差异（F(8,190) = 2.86, p = 0.005, R2 = 0.107）。经年龄和性别校正后，行业与SMM%、LM%和BF%显著相关，服务业、护理和销售业工人的校正SMM%显著低于机械制造和运输业工人（均差：?5.37个百分点；95% CI: 10.01–?0.74；p = 0.011），校正BF%显著高于后者（均差：+9.593；95% CI: 1.380–17.807；p = 0.0095）。行业与BMI无显著关联。体力活动方面，各行业间MET-min/周中位数存在显著差异（χ2(8) = 26.88, p = 0.0007, ε2 = 0.098），专业人士组的自我报告体力活动水平显著低于农业和林业工人组及初级职业组。

3.6 不同教育程度间的身体成分和体力活动差异

未校正分析中，教育程度与身体成分参数之间无显著关联。经年龄和性别校正后，教育程度与SMM%、BF%和BMI仍无显著关联。不同教育程度组间自我报告每周体力活动水平存在显著差异（χ2(4) = 11.48; p = 0.022, ε2 = 0.098），事后分析未发现组间显著差异，但高等教育组自我报告体力活动最低，小学教育组最高。

3.7 工作时长与身体成分的关系

每周工作时长与身体成分参数之间未发现显著相关性。

3.8 蓝领与白领工人饮食习惯差异

除加盐频率外，蓝领与白领工人在饮食方面无显著差异。蓝领工人加盐频率显著高于白领工人（Z = 2.11, p = 0.035, r = 0.15），蓝领工人中位数 = 3.00（IQR = 7），白领工人中位数 = 0（IQR = 7）。

3.9 夜班与非夜班工人饮食习惯差异

夜班与非夜班工人在动物脂肪和含部分氢化植物脂肪食品消费方面存在显著差异（Z = ?2.4319, p = 0.0149, r = 0.18），非夜班工人消费这些产品更频繁（中位数 = 7; IQR = 4），夜班工人中位数 = 3.5（IQR = 5）。

3.10 不同行业和教育程度间的饮食习惯差异

不同行业和教育程度之间在饮食习惯方面未观察到统计学显著差异。

四、讨论与结论

讨论部分总结： 研究人员指出，经性别和年龄校正后，蓝领与白领工人间的身体成分差异不再显著，提示未校正分析中的差异可能源于职业群体的人口学构成差异，工作类型本身并非身体成分的独立决定因素。相比之下，行业间的身体成分差异在校正后仍保持显著，机械制造和运输业工人具有更有利的身体成分特征，这可能反映体力劳动对能量消耗和肌肉维持的促进作用，而服务和销售业工作更多与久坐生活方式相关。研究人员强调，自我报告的体力活动可能无法完全捕捉职业任务的体力需求，非运动性活动产热（NEAT）可能在其中发挥重要作用。蓝领工人更频繁加盐的发现与体力劳动和不定时进餐促进高加工食品消费的文献一致。夜班工人较少消费动物脂肪的发现与既有文献不一致，可能源于自我报告偏倚和样本量限制。教育程度方面，高等教育组自我报告体力活动最低，可能与其多为白领职业相关。研究局限性包括横断面设计无法推断因果关系、自我报告数据可能存在偏倚、部分亚组样本量过小、以及多重比较可能增加I类错误风险。

结论翻译： 本研究强调了行业间身体成分的职业差异，机械制造和运输业工人相较于服务和销售业组表现出更有利的身体成分参数（较低的BF%和较高的SMM%）。这些发现提示，工作组织方式和体力需求方面的差异可能与员工身体成分的差异相关联。相比之下，经性别和年龄校正后，蓝领与白领工人之间未观察到显著差异，这可能表明行业特定特征在决定身体成分方面比宽泛的职业分类发挥更大作用。然而，由于研究的横断面设计，无法确立因果关系。未来研究应采用更大且更具代表性的样本，并利用纵向研究来确定特定职业特征是否影响身体成分的长期变化及其相关健康效应。