父母肥胖与子代心血管代谢轨迹：从儿童期至成年期的纵向队列研究

《Frontiers in Public Health》：Parental obesity and offspring cardiometabolic trajectories from childhood to adulthood

　　

摘要专业翻译 目的： 父母肥胖是儿童期肥胖的强危险因素。然而，关于其与子代心血管代谢疾病纵向进展关联的证据仍然有限。研究人员旨在探讨父母肥胖是否与子代从儿童期至成年期的不良心血管代谢轨迹相关。 方法： 研究人员分析了中国健康与营养调查（China Health and Nutrition Survey，CHNS）1989—2015年的前瞻性数据。子代年龄≥2岁，根据父母超重/肥胖状态分为四组：父母均未受影响（第1组，参照组）、仅父亲受影响（第2组）、仅母亲受影响（第3组）、父母双方均受影响（第4组）。研究人员采用含年龄多项式项的线性混合效应模型（linear mixed-effects models）估计体质指数（body mass index，BMI）、腰围（waist circumference，WC）和血压的纵向轨迹及年变化量。采用Cox比例风险模型（Cox proportional hazards models）评估新发超重/肥胖、中心性肥胖和高血压的风险比（hazard ratios，HRs）。 结果： 在4,982名子代中，父母双方均受影响的子代（第4组）基线水平最高；然而，其年增长速率并非持续高于其他组。第4组男性子代新发超重/肥胖风险最高（HR = 3.72；95% CI，1.73–7.99），中心性肥胖风险亦最高（HR = 2.46；95% CI，1.31–4.62）；高血压风险虽升高但未达到统计学显著水平（HR = 1.55；95% CI，0.86–2.77）。第4组女性子代新发超重/肥胖风险最高（HR = 4.60；95% CI，1.93–10.94）。性别×父母肥胖的正式交互作用检验对所有结局均不显著（所有Pinteraction > 0.05）。 结论： 父母肥胖，尤其是父母双方均肥胖，与子代更高的基线心血管代谢风险水平及显著更高的疾病风险相关，尽管各组的年增长速率并无一致性差异。这些发现强调了家庭单元作为早期预防策略关键靶点的重要性。

论文解读

一、研究背景与问题

肥胖已成为全球及中国面临的重大公共卫生危机，也是心血管代谢疾病的主要可预防病因，其起源往往可追溯至生命早期。父母肥胖是儿童期肥胖已知的最强危险因素之一，大量证据表明当父母一方或双方肥胖时，子代肥胖风险呈梯度增加。这种代际关联被认为源于遗传易感性、共享家庭环境以及潜在宫内影响的共同作用。

尽管体质指数（body mass index，BMI）的代际关联已有充分文献记载，但关于更广泛的心血管代谢指标（如腰围（waist circumference，WC）和血压（blood pressure，BP））从儿童期至成年期的长期纵向轨迹，目前证据仍然有限。此外，既往许多研究依赖横断面评估，未能充分反映风险进展的动态特征；关于这些轨迹中潜在的性别特异性差异，证据亦不一致，且许多研究缺乏足够统计效能来区分母系与父系贡献。

基于上述研究空白，研究人员利用中国健康与营养调查（China Health and Nutrition Survey，CHNS）1989—2015年的前瞻性数据开展本研究，主要目标包括：（1）刻画不同父母体重状态分组下子代BMI、WC和BP的纵向轨迹；（2）确定父母肥胖是否预测这些指标的加速年增长；（3）评估新发超重/肥胖、中心性肥胖和高血压的相关风险，并探索这些关系中的潜在性别二态性。

二、研究设计与关键方法

本研究为前瞻性队列分析，数据来源于中国健康与营养调查（CHNS），该调查自1989年启动，采用多阶段随机整群设计，覆盖中国不同地理和社会经济区域，每2—4年进行一轮重复调查。分析样本包括4,982名基线年龄≥2岁、具有基线人体测量和血压数据、至少一次随访测量且父母双方均有同步测量数据的子代参与者。

主要暴露为子代基线时父母肥胖状态，采用两套互补标准定义：其一，依据中国标准以BMI分类父母超重/肥胖（正常：BMI <24 kg/m²；超重：24 ≤ BMI <28 kg/m²；肥胖：BMI ≥28 kg/m²），超重与肥胖合并分析；其二，以WC阈值定义父母中心性肥胖（男性≥85 cm，女性≥80 cm）。子代据此分为四组：父母均未受影响（第1组，参照）、仅父亲受影响（第2组）、仅母亲受影响（第3组）、父母双方均受影响（第4组）。

主要结局包括随访期间重复测量的子代BMI、WC、收缩压（systolic blood pressure，SBP）和舒张压（diastolic blood pressure，DBP），以及新发超重/肥胖、中心性肥胖和高血压。统计分析采用含年龄多项式项的线性混合效应模型（linear mixed-effects models）估计性别特异性非线性轨迹，以线性年龄模型估计平均年变化量，采用Cox比例风险模型（Cox proportional hazards models）估计新发结局的风险比（hazard ratios，HRs），并进行了三类交互作用分析。

三、研究结果

3.1 研究人群的基线特征

在4,982名参与者中，第1组3,346人、第2组607人、第3组744人、第4组285人。第4组子代在年龄（18.24 ± 9.82岁）、BMI（20.71 ± 4.22 kg/m²）、WC（70.98 ± 13.73 cm）、SBP（106.19 ± 14.79 mmHg）和DBP（70.36 ± 10.43 mmHg）方面均具有最高均值，所有组间比较均达统计学显著（均P < 0.001）。性别分布在各组间可比，而民族和居住区域存在显著差异。第4组父母的年龄、BMI和WC亦最高，父母教育水平和吸烟、饮酒等健康行为存在显著差异。年龄校正后的基线比较进一步确认第4组BMI、WC和SBP显著高于第1组。

3.2 父母肥胖状态与子代心血管代谢指标的纵向轨迹

男性和女性的BMI、WC、SBP和DBP从儿童期至成年期的发育轨迹按父母体重状态分层展示。在男性中，父母双方均超重/肥胖的子代（第4组）在全部观察年龄段内四项指标均呈现持续最高的轨迹，并随时间与其他组逐渐分离；仅单方父母受影响的子代（第2组、第3组）通常呈中间轨迹，父母均未受影响的子代（第1组）维持最低轨迹。事后比较显示，男性BMI的显著组×年龄交互作用主要体现为第4组与第1组（Holm校正P = 0.001）及第4组与第2组（Holm校正P = 0.032）之间的差异。在女性中，第4组基线水平较高，但变化速率与其他组无显著差异，所有结局的交互作用检验均不显著（P > 0.05）。基于父母中心性肥胖的补充分析呈现一致模式。

3.3 父母肥胖状态与子代结局的年变化速率

在男性中，第2组相比第1组在BMI（Δβ = 0.109，95% CI 0.038至0.179，P < 0.001）、WC（Δβ = 0.291，95% CI 0.048至0.534，P = 0.011）和SBP（Δβ = 0.481，95% CI 0.061至0.901，P = 0.017）方面具有显著更快的年增长。男性中未观察到其他显著的成对差异，包括涉及第3组和第4组的所有对比，DBP亦无显著差异。在女性中，任何结局的成对年变化差异均未达到统计学显著。基于父母中心性肥胖的平行分析中，男性和女性均无统计学显著的成对年变化差异。

3.4 父母肥胖状态与子代新发疾病风险

与第1组相比，第4组男性子代新发超重/肥胖风险最高（HR = 3.72；95% CI：1.73–7.99），中心性肥胖风险亦最高（HR = 2.46；95% CI：1.31–4.62）；高血压风险虽升高但未达统计学显著（HR = 1.55；95% CI：0.86–2.77）。仅父亲或仅母亲受影响的男性子代风险亦升高，但幅度通常较小。在女性子代中，第4组新发超重/肥胖风险最高（HR = 4.60；95% CI：1.93–10.94），但中心性肥胖和高血压的关联均未达统计学显著。性别×父母肥胖分组的正式交互作用检验对所有结局均不显著（肥胖：P = 0.757；中心性肥胖：P = 0.356；高血压：P = 0.541），表明性别分层差异应视为探索性发现。

四、讨论与结论

本研究利用覆盖儿童期至成年早期的重复测量数据，进一步支持父母超重/肥胖与子代不良心血管代谢轨迹之间的关联，其特征主要为基线水平升高而非持续加速的年进展。从无父母受影响、单方受影响至双方受影响的梯度风险增加提示潜在的剂量-反应累积效应，源于遗传易感性与促进致胖行为的共享家庭环境的交互作用。研究未发现支持父系或母系特异性机制的证据；性别分层观察应视为探索性发现。高血压风险虽升高但未达显著，提示血压可能更多受成年期当前体重状态或其他时变因素影响，或双暴露组高血压事件数相对较少限制了统计效能。

研究优势包括前瞻性设计、大样本全国代表性队列、从学龄期至成年早期的长期随访、客观测量的人体测量与临床数据，以及同时考察连续轨迹和新发疾病。评估父母体重状态可作为子代心血管代谢风险初始分层的一种实用、低成本方法，父母双方均肥胖的子代可能构成需要优先强化监测和早期家庭中心生活方式干预的高危亚组。研究局限性包括基线年龄分布组间差异、父母肥胖仅基于基线测量、未测量的家庭层面混杂因素、性别分层发现缺乏正式交互作用支持，以及基于中国人群的结果外推需谨慎。

研究结论：父母肥胖，尤其是父母双方均肥胖，识别出从儿童期即已建立不良心血管代谢风险谱的儿童，基线差异是从儿童期起的主导驱动因素。这些发现支持将父母体重状态评估作为早期风险分层的简便工具，同时提示探索性性别分层分析产生的假设需在更大队列中通过正式交互作用检验加以验证。