《Journal of General Internal Medicine》:Trends and Sex-Specific Rates of Obesity and Severe Obesity in US Hospitalized Adults, 2012–2021
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研究背景:全国肥胖率上升可能增加医院的临床与运营挑战,但住院成人中肥胖与重度肥胖的流行趋势及分布尚未得到充分描述。研究目的:按年份、性别、年龄组、种族/族裔及美国人口普查分区,分析住院成人中,医院编码肥胖与重度肥胖率的变化趋势。研究设计:采用美国国家住院样本(
研究背景:全国肥胖率上升可能增加医院的临床与运营挑战,但住院成人中肥胖与重度肥胖的流行趋势及分布尚未得到充分描述。研究目的:按年份、性别、年龄组、种族/族裔及美国人口普查分区,分析住院成人中,医院编码肥胖与重度肥胖率的变化趋势。研究设计:采用美国国家住院样本(National Inpatient Sample, NIS)数据,对2012年至2021年医院编码肥胖与重度肥胖患者进行横断面分析。按人口学特征分层计算率,采用logistic回归模型计算趋势,并用患病率比(prevalence ratio, PR)比较男性与女性的率。研究对象:具有肥胖(体质指数[body mass index, BMI]≥30 kg/m2)或重度肥胖(BMI≥40 kg/m2)编码的住院成人,排除妊娠相关住院。主要测量指标:医院编码肥胖与重度肥胖的年率、年均变化、绝对百分比变化,以及男性与女性肥胖和重度肥胖的PR。关键结果:2012年至2021年间,在51,669,013例次住院中,16.9%(n=8,733,196)有医院编码肥胖,9.0%(n=4,638,219)有重度肥胖。肥胖率从13.0%上升至21.4%(年均0.88% [95% CI, 0.81–0.95%], P<0.001),重度肥胖率从6.6%上升至11.2%(年均0.48% [95% CI, 0.43–0.53%], P<0.001)。与其他女性年龄组及所有男性年龄组相比,30–49岁女性肥胖(1.25% [95% CI, 1.09–1.41%], P<0.01)和重度肥胖(0.95% [95% CI, 0.84–1.05%], P<0.01)的年增幅最大。按年龄和种族/族裔比较时,肥胖率性别差异最大的是18–29岁成人,尤以白人(加权平均PR 0.49 [95% CI, 0.48–0.49])和黑人(加权平均PR 0.43 [95% CI, 0.43–0.44])为著。结论:2012年至2021年间,美国医院编码肥胖和重度肥胖率上升,并呈现出性别差异,提示医院需调整医疗服务和运营。
本研究发表于《Journal of General Internal Medicine》,旨在分析美国住院成人中医院编码肥胖与重度肥胖的流行趋势及性别差异,为医院适应肥胖负担加重提供依据。
**研究背景与意义**
美国肥胖率数十年持续上升,尽管近期有迹象表明增速可能放缓。肥胖与更高的发病率和医疗支出相关,因肥胖患者住院率和医疗服务利用率更高。大多数流行病学研究聚焦于门诊场景,针对住院负担的研究相对匮乏。住院环境中的肥胖带来超出门诊的挑战:肥胖患者住院时间更长、费用更高;肥胖虽 rarely 是住院主因,但作为常见合并症影响临床管理、资源利用和结局。此外,肥胖在住院期间常被低估或记录不一致。随着肥胖率上升,了解其在不同人群中的负担差异尤为重要,其中性别特异性差异尤为关键,涉及生物学差异、医疗服务利用和临床记录等多方面因素。为填补这些知识空白,研究人员利用美国国家住院样本(NIS)数据,分析了2012年至2021年医院编码肥胖率的年度分布特征。
**关键技术方法**
本研究采用NIS 2012年至2021年数据,该数据库为美国最大的公开可用全付费方 inpatient 数据库,约覆盖社区医院出院人数的20%分层样本,分析单位为住院人次。研究纳入≥18岁患者,排除妊娠相关住院。肥胖(BMI≥30.0 kg/m
2)和重度肥胖(BMI≥40.0 kg/m
2)作为首要或次要诊断,依据国际疾病分类(International Classification of Diseases, ICD)临床修订编码确定,2012年第一季至2015年第三季使用ICD-9编码,2015年第四季至2021年第四季使用ICD-10编码。采用多变量logistic回归评估其他人口学因素与肥胖率的关联;计算2012年至2021年间各人口普查分区肥胖率的绝对百分比变化评估地理趋势;利用logistic回归计算趋势,并以年度变化量及95%置信区间表示;采用男性与女性PR比较性别差异,并按年龄组和种族/族裔分层,通过逆方差加权法计算合并PR。
**研究结果**
**总体肥胖与重度肥胖趋势**:2012年至2021年间,51,669,013例次住院中,16.9%有肥胖编码,9.0%有重度肥胖编码。肥胖率从13.0%升至21.4%(年均增幅0.88%,P<0.001),经多变量调整后仍为0.80%/年(P<0.001);重度肥胖率从6.6%升至11.2%(年均0.48%,P<0.001),调整后为0.39%/年(P<0.001)。肥胖患者中女性占比从61.0%降至55.8%,男性从39.0%升至44.2%。西班牙裔患者肥胖率从8.6%升至11.4%。地理分布方面,南大西洋分区肥胖占比最高(20.4%–21.5%),新英格兰最低(4.3%–4.5%);太平洋分区占比持续下降(13.0%至11.4%)。
**性别特异性趋势**:各年龄组男女肥胖和重度肥胖年率均上升。肥胖年率以30–49岁女性最高(19.6升至32.1例/100例住院)且增幅最大(1.25例/100例住院/年);50–69岁女性次之(1.01例/100例住院/年)。男性中18–29岁组率最低(5.6升至11.7例/100例住院)。重度肥胖同样以30–49岁女性率最高且增幅最大(0.95例/100例住院/年)。按种族/族裔和性别分层后,各亚组肥胖和重度肥胖年率亦均上升。
**地理分布变化**:所有人口普查分区肥胖和重度肥胖率绝对增幅均上升。肥胖增幅以东北中央分区最大(男性+10.1%,女性+11.9%);除西北中央分区外,其余分区女性增幅均大于男性,差异最大为东南中央分区(2.8%)。重度肥胖增幅男性以西南中央分区最大(+4.3%),女性以东南中央分区最大(+7.1%),性别差异最大亦为东南中央分区(3.1%)。
**男性与女性PR**:除亚裔或太平洋岛民(Asian or Pacific Islander, API)外,各种族/族裔女性肥胖率均高于男性(PR<1)。性别差异在≥70岁白人中较小,在最年轻的白人、黑人和西班牙裔中最大。仅API 30–49岁组中男性肥胖率显著高于女性(2014年PR 1.15,2021年PR 1.07)。加权平均PR显示,肥胖性别差异最大者为18–29岁白人女性(0.49)和黑人女性(0.43);重度肥胖亦然(分别为0.43和0.42)。研究期间,男女肥胖率差距总体保持稳定或缩小,如黑人50–69岁组PR从0.45升至0.56(年均+0.01,P<0.01)。重度肥胖PR趋势同样稳定或缩小,唯白人30–49岁组差距扩大(2012年0.64至2021年0.59,斜率-0.004,P<0.01)。
**讨论与结论**
美国医院编码肥胖和重度肥胖率从2012年至2021年持续上升,各年龄和性别组均如此。女性与男性肥胖率的差异在年轻白人和黑人患者中最为显著,且存在于大多数人口普查分区。这些发现对医院内外护理均具重要意义。
住院肥胖率的上升与人群水平趋势平行。人群肥胖率估计为37.7%–41.9%,高于住院患者的13.0%–21.0%;重度肥胖率则与人群相当或更高(7.7%–9.7% vs. 6.6%–11.2%)。这种差异可能源于住院人群年龄偏大、BMI偏低,体重过轻者住院风险更高,以及行政编码的差异。尽管先前研究显示NIS中肥胖记录低于国家外科质量改进项目(National Surgical Quality Improvement Program, NSQIP)和国家健康与营养调查(National Health and Nutrition Examination Survey, NHANES),但本研究独特地捕捉了十年间医院编码肥胖和重度肥胖的一致上升趋势。
性别特异性差异方面,除西北中央分区外,女性肥胖增幅在各分区均大于男性。除API外,各种族/族裔女性住院肥胖编码率均高于对应男性,年轻成人中差异最大。这可能反映医疗保健利用和生物学差异:女性更可能寻求减重手术等治疗,男性或延迟就医;脂肪分布模式和绝经效应也可能以不同方式影响住院风险和心血管风险。值得注意的是,住院女性肥胖率较高与男性更高的肥胖相关死亡率形成对比,这可能反映疾病进展和存活的性别差异——男性肥胖者或更早发生致死性心血管事件,住院减少但死亡增加。
研究局限性包括:以行政编码而非实测BMI识别肥胖,特异性高(>90%)但敏感性低(<40%),存在低估;ICD-9至ICD-10转换、报销政策演变、电子病历普及等编码实践变化,以及COVID-19大流行等广泛干扰可能影响趋势;BMI作为肥胖指标在不同种族/族裔中存在局限,如API人群在更低BMI阈值即出现肥胖相关风险;NIS为出院级数据库,重复住院者可能被过度代表;研究亦早于新型抗肥胖药物(如GLP-1受体激动剂)的广泛应用。
**结论**:美国医院编码肥胖率持续上升,各年龄组和种族/族裔间存在显著性别差异。该流行病学分析强调了肥胖对住院医疗服务的影响。需进一步研究以理解这些健康差异的根本原因,并确定为住院肥胖患者改善管理和提供个体化照护的有效干预措施。