中国38个民族体成分指标与高血压关联的跨民族异质性研究

《Journal of Epidemiology and Global Health》：Anthropometry–Blood Pressure Mapping in China: Double/Debiased Machine Learning Across 38 Ethnic Groups

　　

摘要

背景

高血压是全球最普遍的心血管代谢性疾病之一，体重与体成分异常是最具可调节性且最具群体干预效果的目标。中国各民族在遗传背景、饮食模式和生活方式方面存在显著差异，这可能导致肥胖表型与血压之间关联的民族间异质性。然而，探讨体成分与高血压关联的跨民族研究仍然有限。本研究旨在量化七个体成分指标与现患高血压之间的关联，并刻画中国38个民族间的异质性。

方法

基于2018年至2025年间在中国38个民族中30,035名成年人收集的横断面调查数据，我们采用双/去偏机器学习的框架并结合广义随机森林（DML–GRF），系统评估了七个体成分指标——体质指数、体型圆度指数、体脂百分比、体水分百分比、内脏脂肪水平、去脂体质量和肌脂比——与高血压之间的关联，以及其民族间异质性。

结果

体质指数、体型圆度指数、体脂百分比、内脏脂肪水平和去脂体质量与高血压呈正相关，而体水分百分比和肌脂比则呈负相关。所有七个指标均观察到显著的民族间异质性（P?≤?0.001）：撒拉族和回族在多个指标上表现出最强的关联，而在德昂族、门巴族和仡佬族中没有任何指标达到显著水平，由于分层规模有限，无法将其解读为不存在关联。根据关联特征，38个民族被划分为四种模式：高敏感型（13个民族）、脂肪敏感型（7个民族）、肌肉保护型（6个民族）和相对耐受型（12个民族），四种模式在所有指标上均存在统计学显著差异。

结论

体成分指标与高血压之间的关联强度在中国各民族间存在显著差异。这些发现为制定民族特异性的高血压预防策略提供了证据基础，并支持从普遍适用的基于体质指数的筛查向精准公共卫生方法的转变。