中心性脂肪堆积与压力性尿失禁的关联强于体重指数：基于国家健康与营养检查调查的比较分析

《Urology Practice》：Central Adiposity Is More Strongly Associated With Stress Urinary Incontinence Than Body Mass Index: A Comparative National Health and Nutrition Examination Survey Analysis

　　

**摘要**

**引言：**
肥胖是压力性尿失禁（SUI）的公认危险因素；然而，中心性肥胖与整体肥胖的相对贡献尚不清楚。我们假设，通过腰高比（WHtR）测量的中心性肥胖与SUI的关联将强于BMI。

**方法：**
这项横断面研究分析了2011至2018年美国国家健康与营养调查（NHANES）周期中参与研究的成年女性。SUI定义为自报在体力活动、咳嗽或打喷嚏时漏尿。人体测量学指标（BMI、腰围和WHtR）作为连续变量和四分位数进行评估。构建调查加权多变量逻辑回归模型，校正年龄、糖尿病、吸烟状态、产次、绝经状态和体力活动。

**结果：**
共纳入5445名女性，代表约5790万美国女性。SUI的加权患病率为26.4%。所有肥胖指标均与SUI独立相关；然而，WHtR显示出最强的关联。WHtR每增加0.1个单位，SUI的比值比升高30%（校正后比值比1.30，95% CI 1.21-1.39），而BMI每增加1 kg/m2仅升高4%。最高WHtR四分位数组与最低四分位数组相比，SUI的比值比几乎增加三倍。绝经状态分层间关联一致，无显著交互作用。

**结论：**
中心性肥胖（通过WHtR量化）似乎与SUI的关联强于整体肥胖。将WHtR纳入常规临床评估可能增强风险分层并帮助识别可从针对性干预（旨在减少腹部脂肪）中获益的女性。

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**UPJ 洞察**

**研究需求和重要性**
肥胖是压力性尿失禁（SUI）的公认危险因素，但BMI无法区分中心性肥胖与整体肥胖。中心性肥胖与SUI的关联是否强于整体肥胖仍有待明确。利用2011至2018年美国国家健康与营养调查（NHANES）中全美代表性样本的美国女性，我们直接比较了BMI、腰围和腰高比（WHtR）以回答这一问题。

**我们的发现**
在5445名女性中，经校正相关混杂因素后，所有肥胖指标均与SUI独立相关。然而，WHtR显示出最强的关联和最显著的剂量-反应关系。最高WHtR四分位数组与最低四分位数组相比，SUI的比值比几乎增加三倍。与BMI和腰围相比，WHtR与SUI的关联最强。这些发现在绝经状态中均保持一致。图1总结了所评估人体测量学指标与SUI的比较关联。

**局限性**
由于本研究为横断面研究，无法建立因果关系。SUI为自报，可能引入错分，且残余混杂无法完全排除。此外，WHtR是中心性肥胖的替代指标，并不能直接量化内脏脂肪。

**患者护理解读**
常规评估WHtR可能改善识别仅凭BMI无法发现的SUI高危女性。由于WHtR成本低廉、易于计算且可直接应用于临床实践，将其纳入患者评估可能增强风险分层并支持关于减少腹部脂肪的咨询，作为SUI预防和管理综合策略的一部分。

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**图1.** 肥胖指数与压力性尿失禁（SUI）之间的校正后关联。森林图显示最高四分位数（Q4）与最低四分位数（Q1）之间BMI、腰围和腰高比（WHtR）的校正后比值比（OR）及95% CI，数据来源于2011至2018年美国国家健康与营养调查的美国女性。所有模型均采用复杂调查加权逻辑回归估计，并校正了年龄、糖尿病状态、吸烟状态、产次、绝经状态和体力活动（≥600代谢当量分钟/周）。垂直参考线代表OR为1。WHtR与SUI显示出最强的独立关联。

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压力性尿失禁（SUI）是全球女性中最常见的盆底疾病之一，也是重大的公共卫生问题。SUI的特征是在体力活动、咳嗽或打喷嚏时不自主漏尿，对生活质量、心理健康、性功能和日常活动产生负面影响。SUI的负担随年龄和产次增加而加重，其患病率随着全球人口结构变化和肥胖率上升而持续升高。

肥胖是SUI的公认且可改变的危险因素。超重被认为会增加腹内压，从而长期负荷盆底并损害尿道支撑。然而，肥胖是一种异质性疾病，BMI等传统指标无法反映脂肪分布。BMI反映的是总体体重，但无法区分瘦组织和脂肪组织，也无法区分中心性与外周性肥胖。因此，基于BMI的风险评估可能低估了腹部脂肪堆积对盆底功能障碍的贡献。新兴证据表明，中心性肥胖可能在SUI的病理生理学中比整体肥胖发挥更关键的作用。腹部脂肪堆积与腹内压升高、全身性炎症、胰岛素抵抗和结缔组织代谢改变密切相关——这些机制可能直接损害盆底完整性。腰围已被提议作为腹部肥胖的替代指标，但它未能考虑体型差异。相比之下，腰高比（WHtR）整合了相对于体型的腹部围度，可能提供更符合生理学的中心性脂肪负荷标志物。

虽然既往研究，包括基于美国国家健康与营养调查（NHANES）的分析，已将肥胖与SUI联系起来，但很少有研究在全美代表性人群中采用标准化分析框架直接比较多种人体测量学指标。此外，中心性与整体肥胖对SUI风险的相对贡献仍不够明确。确定脂肪分布是否独立且更强地预测SUI对风险分层和针对性预防策略均具有重要意义。特别是，中心性与整体肥胖指标的相对强度、梯度和临床区分能力尚未明确确立。因此，本研究旨在不仅考察肥胖与SUI的关联，还在同一全美代表性数据集中直接比较多种人体测量学指标的相对贡献和效应大小。我们具体假设，通过WHtR量化的中心性肥胖与传统整体肥胖指标（如BMI）相比，将显示出更强且更具临床信息价值的与SUI的关联。

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## 材料与方法

### 研究设计与假设框架

本研究采用2011至2018年美国国家健康与营养调查（NHANES）数据，该调查是全国代表性调查，采用复杂多阶段概率抽样设计。分析由假设驱动。我们具体假设，中心性肥胖而非整体肥胖将与SUI显示出更强的关联。据此，WHtR被视为主要感兴趣暴露因素，而BMI和WC则用于比较目的。纳入年龄≥20岁且有SUI数据的女性。排除SUI数据缺失的参与者。最终分析样本包括5445名女性。NHANES方案已获国家卫生统计中心研究伦理审查委员会批准，所有参与者均提供了书面知情同意。

重要的是，本研究结构为比较分析，预设目标为评估和对比不同肥胖指标间的关联大小，而非孤立地评估每项指标。

### SUI 评估

SUI通过标准化问卷数据评估。报告在体力活动、咳嗽或打喷嚏时漏尿的参与者被归类为患有SUI。结局以二元变量建模（1 = 是，0 = 否）。

### 人体测量学与暴露定义

人体测量学测量由经过培训的技师使用标准化方案完成。BMI计算为体重（kg）/身高2（m2），作为整体肥胖的指标。WC在髂嵴处测量。WHtR计算为WC（cm）/身高（cm），作为中心性肥胖的主要标志物。鉴于其整合体型和脂肪分布的能力，WHtR被预设为主要人体测量学预测因子。所有肥胖指标均以连续变量和四分位数进行分析，以评估剂量-反应关系。

### 协变量

协变量根据生物学合理性和既往文献，基于代谢、生殖和生活方式因素与SUI的关联预先选择。多变量模型包括：

- 年龄（连续变量）
- 糖尿病（是/否）
- 吸烟状态（从不、既往、目前）
- 产次（0、1、2、≥3次分娩）
- 绝经状态（绝经前/绝经后）
- 体力活动（<600与≥600 MET分钟/周）

这些因素被视为肥胖-SUI关系的潜在混杂因素。

### 统计分析

所有分析均考虑NHANES抽样权重、主要抽样单元和分层，使用SPSS复杂样本程序产生全国代表性估计。描述性统计以调查加权均值 ± 标准误（连续变量）和调查加权百分比（分类变量）呈现。通过SPSS复杂样本模块应用NHANES检查抽样权重，产生代表美国平民非机构化人口的估计。

为检验中心性肥胖假设，以SUI为因变量构建调查加权逻辑回归模型。主要模型以WHtR为主要暴露变量评估，BMI和WC在比较模型中分别进入。肥胖指标既作为连续变量也分类为四分位数进行分析。通过将有序变量建模测试四分位数间的线性趋势。通过WHtR与绝经状态的交互作用检验评估绝经状态的效应修饰。双侧P值 < 0.05被认为具有统计学显著性。

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## 结果

在排除23名SUI数据缺失的参与者后，共5445名女性纳入最终分析样本。基于调查加权，该队列代表2011至2018年NHANES周期中约5790万美国女性。SUI的加权患病率为26.4%。

### 基线特征

表1展示了根据SUI状态分组的参与者基线特征。

**表1. 女性压力性尿失禁状态加权基线特征（美国国家健康与营养调查2011-2018）**

| 变量 | 无SUI（n = 4008） | SUI（n = 1437） | P值 |
|------|-------------------|----------------|-----|
| **中心性肥胖（主要暴露），均值 ± 标准误** | | | |
| 腰高比（WHtR） | 0.587 ± 0.002 | 0.629 ± 0.003 | < .001 |
| 腰围，cm | 99.28 ± 0.35 | 101.84 ± 0.42 | < .001 |
| **整体肥胖，BMI，均值 ± 标准误，kg/m2** | 28.93 ± 0.14 | 30.86 ± 0.19 | < .001 |
| **人口学变量，年龄，均值 ± 标准误，岁** | 46.40 ± 0.30 | 53.15 ± 0.36 | < .001 |
| **代谢和生活方式因素，糖尿病，%** | | | |
| 否 | 90.3 | 85.8 | < .001 |
| 是 | 9.7 | 14.2 | |
| **吸烟状态，%** | | | |
| 从不 | 57.4 | 56.9 | .412 |
| 既往 | 24.9 | 23.9 | |
| 目前 | 17.7 | 19.2 | |
| **体力活动（PA600），%** | | | |
| <600 MET分钟/周 | 37.1 | 48.2 | < .001 |
| ≥600 MET分钟/周 | 62.9 | 51.8 | |
| **生殖因素，产次，%** | | | |
| 0次分娩 | 24.2 | 15.6 | < .001 |
| 1次分娩 | 20.4 | 18.7 | |
| 2次分娩 | 24.3 | 30.9 | |
| ≥3次分娩 | 31.1 | 34.9 | |
| **绝经状态，%** | | | |
| 绝经前 | 53.1 | 39.0 | < .001 |
| 绝经后 | 46.9 | 61.0 | |

*缩写：MET，代谢当量；SUI，压力性尿失禁。数据加权以代表美国平民非机构化人口，使用美国国家健康与营养调查复杂抽样设计。连续变量以调查加权均值 ± 标准误呈现，分类变量以调查加权百分比呈现。P值通过连续变量采用调查加权线性回归和分类变量采用Rao-Scott χ2检验计算。*

SUI组女性年龄显著大于无SUI组（53.15 ± 0.36 vs 46.40 ± 0.30岁）。SUI组女性的所有肥胖指标均较高；然而，反映中心性肥胖的指标差异更为显著，特别是WHtR（0.629 ± 0.003 vs 0.587 ± 0.002；表1）。SUI组女性糖尿病患病率更高（14.2% vs 9.7%），更常为绝经后（61.0% vs 46.9%），且更常报告体力活动不足（<600 MET分钟/周；48.2% vs 37.1%；表1）。

### 肥胖指标与SUI的多变量关联

在完全校正的调查加权逻辑回归模型（年龄、糖尿病、吸烟状态、产次、绝经状态和体力活动）中，所有肥胖指标均与SUI独立相关（表2）。

**表2. 肥胖指数与压力性尿失禁关联的调查加权多变量逻辑回归分析（连续模型）**

| 变量（连续） | 校正后OR | 95% CI | P值 |
|-------------|---------|--------|-----|
| **中心性肥胖** | | | |
| WHtR（每增加0.1） | 1.30 | 1.21-1.39 | < .001 |
| WC（每增加1 cm） | 1.016 | 1.012-1.021 | < .001 |
| **整体肥胖** | | | |
| BMI（每增加1 kg/m2） | 1.037 | 1.026-1.046 | < .001 |

*缩写：OR，比值比；WC，腰围；WHtR，腰高比。*

ORs通过调查加权多变量logistic回归模型估算，该模型考虑了国家健康与营养调查的复杂抽样设计，并校正了年龄、糖尿病状态、吸烟状态、产次、绝经状态以及体力活动（PA600）。BMI每增加1 kg/m2，与压力性尿失禁（SUI）的患病几率增加4%相关（调整后OR 1.04，95% CI 1.03-1.05；P < .001）。同样，腰围（WC）每增加1 cm，对应几率增加2%（调整后OR 1.02，95% CI 1.01-1.02；P < .001；表2）。在所评估的肥胖指数中，腰高比（WHtR）与最大的效应量相关。WHtR每增加0.1个单位，与SUI的患病几率增加30%相关（调整后OR 1.30，95% CI 1.21-1.39；P < .001；表2）。这些比较性关联在图中进行了可视化总结。

**图：肥胖指数与压力性尿失禁（SUI）之间的调整后关联。** 森林图展示了BMI、腰围和腰高比（WHtR）最高四分位数（Q4）与最低四分位数（Q1）相比的SUI调整后OR及95% CI，数据来源于2011至2018年美国国家健康与营养调查中的美国女性。所有模型均采用复杂调查加权logistic回归估算，并校正了年龄、糖尿病状态、吸烟状态、产次、绝经状态以及体力活动（≥600代谢当量任务·分钟/周）。垂直参考线代表OR为1。WHtR与SUI表现出最强的独立关联。

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**四分位数分析：陡峭且一致的中枢脂肪梯度**

在所有指数中均观察到四分位数间的剂量-反应关系；然而，风险升级幅度最显著的是WHtR（表3）。

**表3. 国家健康与营养调查（2011-2018）中不同肥胖指数四分位数间压力性尿失禁的调查加权多变量logistic回归分析**

| 变量 | 四分位数 | 调整后OR | 95% CI | P值 |
|------|---------|----------|--------|------|
| BMI (kg/m2) | Q1（最低） | 1.00（参考） | — | — |
| | Q2 | 1.26 | 1.03-1.53 | .023 |
| | Q3 | 1.46 | 1.22-1.75 | < .001 |
| | Q4（最高） | 2.02 | 1.63-2.50 | < .001 |
| | 趋势P值 | | | < .001 |
| WC (cm) | Q1（最低） | 1.00（参考） | — | — |
| | Q2 | 1.36 | 1.12-1.66 | .002 |
| | Q3 | 1.50 | 1.24-1.81 | < .001 |
| | Q4（最高） | 2.01 | 1.64-2.45 | < .001 |
| | 趋势P值 | | | < .001 |
| WHtR | Q1（最低） | 1.00（参考） | — | — |
| | Q2 | 1.35 | 1.17-1.56 | < .001 |
| | Q3 | 1.65 | 1.43-1.91 | < .001 |
| | Q4（最高） | 2.86 | 2.46-3.31 | < .001 |
| | 趋势P值 | | | < .001 |

缩写：OR，比值比；ref，参考；WC，腰围；WHtR，腰高比。ORs通过调查加权多变量logistic回归模型估算，该模型考虑了国家健康与营养调查的复杂抽样设计，并校正了年龄、糖尿病状态、吸烟状态、产次、绝经状态以及体力活动（PA600）。

BMI各四分位数的调整后OR（Q2-Q4 vs Q1）分别为1.26、1.46和2.02（趋势P < .001）。腰围表现出相当但并非更强的梯度（ORs分别为1.36、1.50和2.01；趋势P < .001；表3）。相比之下，WHtR表现出明显更陡峭的梯度。与最低四分位数相比，调整后OR分别为1.35（Q2）、1.65（Q3）和2.86（Q4；95% CI 2.46-3.31；趋势P < .001；表3）。最高WHtR四分位数中几率的近三倍增加表明，在这一全国代表性样本中，中枢脂肪似乎是SUI风险的主要人体测量学驱动因素。

**分层分析**

按绝经状态进行的分层分析如表4所示。

**表4. 按绝经状态分层的调查加权多变量logistic回归分析**

| 绝经状态 | 调整后OR（WHtR每增加0.1） | 95% CI | P值 |
|----------|--------------------------|--------|------|
| 绝经前 | 1.26 | 1.16-1.38 | < .001 |
| 绝经后 | 1.33 | 1.21-1.46 | < .001 |
| 交互作用P值? | | | .37 |

缩写：OR，比值比；WHtR，腰高比。ORs通过调查加权多变量logistic回归模型估算，该模型考虑了国家健康与营养调查的复杂抽样设计，并校正了年龄、糖尿病状态、吸烟状态、产次以及体力活动（PA600）。交互作用P值来源于完全校正模型中的交叉乘积项（WHtR × 绝经状态）。

WHtR与SUI的关联在各绝经分层中保持稳健。在绝经前女性中，WHtR每增加0.1个单位，与SUI的患病几率增加26%相关；在绝经后女性中则增加33%（表4）。未观察到显著交互作用（交互作用P = .37；表4），表明中枢脂肪与SUI的关联不因绝经状态而存在实质性差异。

相比之下，WHtR表现出最强的关联。WHtR每增加0.1个单位，与SUI的患病几率增加30%相关（调整后OR 1.30，95% CI 1.21-1.39；P < .001；表2）。这些比较性关联在图中进行了可视化总结。

**讨论**

在这项具有全国代表性的美国女性研究中，以腰高比（WHtR）衡量的中枢脂肪与压力性尿失禁（SUI）的关联显著强于以BMI衡量的总体肥胖。尽管所有人体测量学指数均与SUI独立相关，但WHtR始终表现出最大的效应量和最陡峭的四分位数间剂量-反应关系。这些发现提示，脂肪分布（而非单纯的总体体重）可能是SUI风险的更具临床意义的决定因素?,12,13,1?,1??21。通过在单一全国代表性队列中直接比较多种肥胖指数，本研究提供了证据，表明评估中枢脂肪可能有助于识别SUI风险增加的女性?,?,11,1?。

本研究的主要优势和创新贡献在于在单一全国代表性队列中使用统一的分析框架直接比较了多种人体测量学指数。以往研究一致表明肥胖会增加SUI的风险；然而，大多数研究分别评估BMI、腰围或WHtR，使得直接比较困难?,1??1?。通过在同一建模条件下同时分析这些指标，我们的发现表明，中枢脂肪——尤其是WHtR——比单独使用BMI具有更大的判别价值12,13,1?,1??21。这一区别具有临床意义，因为BMI值相似的患者可能具有显著不同的腹部脂肪积累程度，从而具有不同的盆底功能障碍风险11?13。

WHtR表现出更强的关联在生物学上是合理的。与反映总体体重的BMI不同，WHtR能更准确地反映相对于体型的腹部脂肪积累12,13,1?,1??22。中枢脂肪增加腹内压，导致盆底和尿道支持结构的慢性机械负荷1?,11,1?。反复的机械应力可能导致结缔组织重塑、尿道高活动性以及腹压增加时尿道闭合功能受损11,1?,1?。此外，内脏脂肪组织具有代谢活性，促进全身性炎症和胶原代谢改变，这可能进一步损害盆底完整性1?,23。这些机械和代谢机制共同提供了合理解释，说明为什么中枢脂肪似乎比普遍性肥胖与SUI的关联更强。

尽管我们的发现总体上与此前表明肥胖与尿失禁之间存在联系的既往研究一致，但本研究通过明确量化和比较不同肥胖指数的相对贡献，拓展了现有文献。与以前主要关注单一指标的NHANES分析相比，我们的结果强调，并非所有肥胖指标具有同等的临床意义，WHtR表现为最具信息量的预测因子。WHtR与SUI的关联在各绝经分层中保持一致，表明中枢脂肪带来的风险独立于激素状态。尽管衰老和雌激素缺乏会导致盆底功能障碍2,2?，但我们的发现暗示，腹部脂肪积累的机械后果在整个生殖阶段均发挥作用。

从实际应用角度来看，我们的发现建议，在评估SUI风险女性时，常规评估中枢脂肪可能作为BMI的补充12,13,1?,2?,21,2?。WHtR成本低廉、易于计算，且仅需腰围和身高数据，使其在主诊和泌尿科诊所中均可轻松应用12,2?,21,2?。如果仅使用BMI作为人体测量学指标，那些BMI正常或仅轻度升高但中枢脂肪增加的女性可能会被忽视12,13,2?,2?。尽管我们的研究并未确立WHtR特异性的SUI风险阈值，但支持将中枢脂肪指标纳入常规临床评估，以改善风险分层和患者咨询12,13,1?,2?,21,2?。此外，这些发现强调了针对腹部脂肪减少的生活方式干预的重要性，应将其与盆底肌肉训练和其他已确立的保守治疗方法结合，作为SUI预防和管理综合方法的一部分2,?,11,2?。

尽管无法从我们的发现中推断因果关系，但这些观察结果支持在咨询SUI女性时强调减少腹部脂肪2,?,11。

有若干局限性值得考虑。横断面设计无法推断因果关系?,1?。自我报告的SUI可能引入错分类；然而，此类偏倚可能为非差异性偏倚，并会削弱关联2,?。残余混杂不能完全排除。此外，WHtR虽然是中枢脂肪的有效替代标志物12,21,2?，但并不直接通过影像学手段量化内脏脂肪13,21,2?。未来需要进行前瞻性研究，以确定中枢脂肪的减少是否能转化为SUI症状的实质性改善，以及基于WHtR的风险分层是否能改善预防策略。我们的横断面发现也强调了进行纵向研究的必要性，以评估WHtR随时间的变化是否预测SUI的未来发生或治疗结局。尽管心脏代谢研究通常使用WHtR阈值为0.512,21，但我们的分析并非旨在建立SUI特异性截断值，在推荐具有临床适用性的阈值之前，需要专门的前瞻性研究。

总之，以WHtR量化的中枢脂肪似乎是SUI风险的更具信息量的标志物，优于以BMI衡量的总体肥胖。将简单便捷的中枢脂肪指标纳入常规临床评估，可能有助于识别SUI风险增加的女性，并促进针对体重管理和盆底健康进行更个体化的咨询。未来的前瞻性研究应确定靶向减少腹部脂肪是否能改善控尿结局。如果在前瞻性研究中得到证实，将WHtR纳入常规临床评估可能有助于识别SUI风险增加的女性，并支持更加个体化的预防策略。