程红; 李海波; 侯冬青; 高爱钰; 朱忠信; 郁兆仓; 王宏健; 赵小元; 肖培; 黄贵民; 米杰

doi:10.3760/cma.j.cn101070-20190916-00874

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• 论著 •

基于生物电阻抗法测量的体脂肪量对儿童青少年血脂异常的预测价值：适宜体脂切点的研究

中华实用儿科临床杂志, 2021,36(1) : 36-41. DOI: 10.3760/cma.j.cn101070-20190916-00874

摘要

目的

探讨儿童青少年中基于生物电阻抗法(BIA)测量的体脂肪量对各项血脂异常的预测价值，初步提出适宜的体脂切点。

方法

于2017年11月至2018年1月，采用分层整群抽样的方法在北京市东城、房山、密云及通州区选取30所学校(包括8所小学，21所中学和1所12年制学校)内6～16岁中小学在校学生作为研究对象。进行问卷调查和体格检测，通过BIA法测量体脂肪量，计算体质量指数(BMI)、体脂肪指数(FMI)和体脂肪率(FMP)，并检测血清各项血脂水平。

结果

14 309名儿童的年龄为(11.0±3.3)岁，男童占49.9%。在男女童中分别以FMI和FMP通过偏度-中位数-变异系数法(LMS法)拟合的百分位数值(P₆₀～P₉₅)逐个作为切点，选择对血脂异常预测敏感度、特异度、预测值和曲线下面积(AUC)均相对较好的P₇₅值作为体脂过多切点参考值。男童FMI在P₇₅以上者占人数的28%，控制男童FMI在P₇₅以下，可能防止8%～57%的各项血脂异常；女童FMI在P₇₅以上的约占26%，将FMI控制在此切点值以下，可能防止8%～42%的各项血脂异常。FMP观察到与FMI类似的结果。在男童中基于FMI和FMP的P₇₅切点在预测各血脂异常[低密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)除外]的特异度和AUC高于BMI(AUC：52.4%～69.6%比50.2%～67.1%，P<0.05)，而在女童中差异均无统计学意义(P>0.05)。此外，当FMI或FMP超过P₉₀时，对各血脂异常的特异度近似达到90%。

结论

基于FMI和FMP的体脂过多、肥胖诊断切点值能够更加真实地反映儿童体成分状况，对儿童血脂异常的识别具有较高的特异度和综合预测价值，可进一步在今后儿童肥胖和相关慢性疾病防治工作中推广应用。

引用本文: 程红, 李海波, 侯冬青, 等. 基于生物电阻抗法测量的体脂肪量对儿童青少年血脂异常的预测价值：适宜体脂切点的研究 [J] . 中华实用儿科临床杂志, 2021, 36(1) : 36-41. DOI: 10.3760/cma.j.cn101070-20190916-00874.

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在儿童中超重肥胖与血脂异常密切相关，指南建议对根据体质量指数(BMI)诊断的超重/肥胖儿童进行血脂筛查^[1]。但肥胖是"以体脂增多为基础的慢性疾病"^[2]，而BMI并不能区分脂肪和瘦体质量，不足以反映体脂肪过多对血脂的生物学作用^[3]。

生物电阻抗法(BIA)测量体脂方便快捷、成本较低，已被广泛使用^[4]。但目前基于BIA测量的体脂肪量在儿童中尚无统一诊断肥胖标准，为了精确评估肥胖和防治相关疾病，需确定我国儿童适宜的体脂范围。因此，本研究旨在通过分析体脂指标的不同切点界值对儿童血脂异常的预测能力，探讨适宜的体脂肪切点值，以期对肥胖相关性疾病进行早期诊断和治疗。

1　资料与方法

1.1　研究对象

目标人群来自2017年11月至2018年1月在北京开展的儿童青少年心血管与骨健康促进项目(SCVBH)研究人群^[5]。本研究共纳入分析14 309名6～16岁来自北京市东城、房山、密云以及通州区30所学校(包括8所小学，21所中学和1所12年制学校)的在校学生。本研究通过首都儿科研究所医学伦理委员会批准(批准文号：SHERLL2016026)，研究对象监护人均知情同意，并签署书面知情同意书。

1.2　问卷调查

问卷均由研究对象监护人协助完成，内容包括一般人口特征(出生日期、性别等)和生活行为因素(最近1个月内吸烟、饮酒和运动情况，最近0.5年内饮食和奶类摄入情况等)^[5,6]。

1.3　体格测量

体脂测量使用BIA，仪器为北京四海华辰科技有限公司H-Key350八电极BIA检测仪。受试者空腹，穿轻便衣物测量，记录全身脂肪量。使用身高体质量仪测量身高、体质量。BMI为体质量/身高平方(kg/m²)，按照筛查标准诊断超重/肥胖^[7]；体脂肪指数(FMI)为全身脂肪量/身高平方(kg/m²)，体脂肪率(FMP)为全身脂肪量/体质量×100%。

1.4　血脂检测

清晨空腹使用促凝采血管采集静脉血5 mL。使用日立7080全自动生化检测仪检测血清总胆固醇(TC)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、三酰甘油(TG)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)，并计算非高密度脂蛋白胆固醇(Non-HDL-C)＝TC-HDL-C。血脂异常诊断标准：高TC血症：TC≥5.2 mmol/L；高LDL-C血症：LDL-C≥3.4 mmol/L；高TG血症：TG≥1.1 mmol/L(<10岁)或≥1.5 mmol/L(≥10岁)；低HDL-C血症：HDL-C≤1.0 mmol/L；高Non-HDL-C血症：Non-HDL-C ≥3.8 mmol/L^[1]。

1.5　质量控制

研究开始前已制定统一详细的实施方案，检测仪器每天进行校准后方可使用，测量时严格执行测量要求。问卷及测量数据专人质控验收，发现问题当场反馈核查。数据资料在研究中心由非同人双录入核查检错。

1.6　统计学处理

在"北京市儿童成人慢性病防治中心科研项目数据管理平台"录入调查问卷和体检数据。连续变量以±s或中位数(四分位间距)[M(IQR)]表示，男女间比较采用t检验或Whitney U检验；分类变量以例数(%)表示，男女间比较采用χ²检验。通过限制性立方样条曲线拟合分析FMI、FMP(Z-score)与各血脂异常的关系。

在男女童中采用偏度-中位数-变异系数法(LMS法)^[8]分别拟合FMI和FMP曲线，通过偏度系数(L)、中位数(M)、变异系数(S)3个参数计算产生所需要的百分位数值。分别以FMI和FMP通过LMS法拟合的P₆₀、P₆₅、P₇₀、P₇₅、P₈₀、P₈₅、P₉₀、P₉₅数值逐个作为切点，通过受试者工作特征曲线(ROC)计算对于各血脂异常的敏感度、特异度、预测值和曲线下面积(AUC)。从中选择各项评价指标均相对较好的百分位值作为体脂过多切点的参考，同时比较FMI和FMP诊断的体脂过多和基于BMI诊断的超重肥胖对各血脂异常的预测能力，并计算该切点以上者占研究人群的百分率P，及在此切点以上与以下相比，各项危险因素异常的调整比值比(OR)值(校正年龄、吸烟、饮酒、奶制品摄入、理想膳食和运动情况)，并计算在此切点以上各项危险因素异常的人群归因危险度百分比(RARP)：PARP(%) ＝P×(OR-1)/[P×(OR-1) ＋ 1]×100%。数据分析采用LMS Pro软件和R 3.4.3软件，以双侧P<0.05为差异有统计学意义。

2　结果

2.1　基本情况

14 309名纳入分析儿童的年龄为(11.0±3.3)岁，男童占49.9%(7 143名)，各血脂异常率为3.4%～14.5%，男女童在肥胖状态、血脂水平等方面的差异均有统计学意义(均P<0.05)(表1)。

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表1

研究人群的基本情况

Table 1

Basic characteristics of the study population

表1

研究人群的基本情况

Table 1

Basic characteristics of the study population

指标	男(7 143名)	女(7 166名)	t/Z/χ²值	P值
年龄[岁，±s]	10.94±3.25	11.05±3.31	2.14	0.032
BMI[kg/m²，±s]	20.66±4.80	19.66±4.35	13.11	<0.001
FMI[kg/m²，±s]	4.95±3.07	5.52±2.91	11.32	<0.001
FMP[%，±s]	22.45±9.35	26.45±8.35	27.02	<0.001
TC[mmol/L，±s]	3.84±0.76	3.96±0.74	9.42	<0.001
LDL-C[mmol/L，±s]	2.15±0.62	2.22±0.61	7.41	<0.001
TG[mmol/L，M(IQR)]	0.69(0.49，0.94)	0.65(0.46，0.91)	10.83	<0.001
HDL-C[mmol/L，±s]	1.39±0.34	1.41±0.31	4.25	<0.001
Non-HDL-C[mmol/L，±s]	2.45±0.68	2.55±0.67	8.54	<0.001
BMI超重/肥胖[例(%)]	3 433.00±48.10	2 527.00±35.30	241.10	<0.001
高TC[例(%)]	341.00(4.80)	380.00(5.30)	2.09	0.148
高LDL-C[例(%)]	243.00(3.40)	291.00(4.10)	43.2	0.038
高TG[例(%)]	664.00(9.30)	681.00(9.50)	0.18	0.692
低HDL-C[例(%)]	1 033.00(14.50)	742.00(10.40)	55.54	<0.001
高Non-HDL-C[例(%)]	279.00(3.90)	331.00(4.60)	4.46	0.035

注：BMI：体质量指数；FMI：体脂肪指数；FMP：体脂肪率；TC：总胆固醇；LDL-C：低密度脂蛋白胆固醇；TG：三酰甘油；HDL-C：高密度脂蛋白胆固醇；Non-HDL-C：非高密度脂蛋白胆固醇　BMI：body mass index；FMI：fat mass index；FMP：fat mass percentage；TC：total cholesterol；LDL-C：low-density lipoprotein cholesterol；TG：triglyceride；HDL-C：high-density lipoprotein cholesterol；Non-HDL-C：non-high-density lipoprotein cholesterol

2.2　不同性别中FMI、FMP与各血脂异常风险的关系

通过样条曲线拟合发现FMI、FMP(Z-score转换)与各血脂异常呈正相关，且与TG、HDL-C的关联更为密切(图1)。

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图1

男女儿童各血脂异常风险随FMI、FMP变化的趋势

Figure 1

Association of abnormal lipid profiles with FMI and FMP in boys and girls

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注：FMI：体脂肪指数；FMP：体脂肪率；OR：比值比；TC：总胆固醇；LDL-C：低密度脂蛋白胆固醇；TG：三酰甘油；HDL-C：高密度脂蛋白胆固醇；Non-HDL-C：非高密度脂蛋白胆固醇　FMI：fat mass index；FMP：fat mass percentage；OR：odds ratio；TC：total cholesterol；LDL-C：low-density lipoprotein cholesterol；TG：triglyceride；Non-HDL-C；HDL-C：high-density lipoprotein cholesterol：non-high-density lipoprotein cholesterol

图1

男女儿童各血脂异常风险随FMI、FMP变化的趋势

Figure 1

Association of abnormal lipid profiles with FMI and FMP in boys and girls

2.3　不同FMI和FMP切点评价儿童肥胖状态预测各血脂异常的ROC分析

通过分析选择各项评价指标均相对较好的P₇₅值作为体脂过多切点的参考。FMI和FMP的LMS拟合参数及P₇₅和P₉₀切点值见表2，FMP切点值曲线及成人体脂过多FMP诊断标准见图2。比较FMI和FMP的P₇₅切点和基于BMI诊断的超重肥胖对各血脂异常的预测能力，结果显示在男童中，基于FMI和FMP在预测各血脂异常(HDL-C除外)的AUC高于BMI，差异均有统计学意义(均P<0.05)，而在女童中差异无统计意义(P>0.05)。此外，当FMI或FMP超过P₉₀时，对各血脂异常的特异度近似达到90%(表3)。

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图2

6～16岁男女童中体脂肪率的P₇₅和P₉₀切点值随年龄变化曲线

Figure 2

The curve of fat mass percentageP₇₅ andP₉₀ cut-off values with age in boys and girls aged 6-16 years

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注：灰色显示点对应值25%(男)和35%(女)为世界卫生组织推荐的成人体脂肪过多诊断标准　The gray points [25%(male) and 35%(female)]show the World Health Organization recommended definition of excess body fat in adult

图2

6～16岁男女童中体脂肪率的P₇₅和P₉₀切点值随年龄变化曲线

Figure 2

The curve of fat mass percentageP₇₅ andP₉₀ cut-off values with age in boys and girls aged 6-16 years

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表2

不同性别6～16岁儿童中FMI和FMP的LMS拟合参数及P₇₅和P₉₀切点值

Table 2

The LMS model parameters，P₇₅ andP₉₀ cut-off values of FMI and FMP in boys and girls aged 6-16 years

表2

不同性别6～16岁儿童中FMI和FMP的LMS拟合参数及P₇₅和P₉₀切点值

Table 2

The LMS model parameters，P₇₅ andP₉₀ cut-off values of FMI and FMP in boys and girls aged 6-16 years

指标	年龄(岁)	男童					女童
指标	年龄(岁)	L	M	S	P₇₅	P₉₀	L	M	S	P₇₅	P₉₀
FMI(kg/m²)	6	-0.01	3.13	0.54	4.52	6.29	-0.09	3.04	0.50	4.28	5.87
	7	0.01	3.55	0.56	5.18	7.26	-0.06	3.34	0.50	4.70	6.42
	8	0.02	4.00	0.57	5.88	8.29	-0.04	3.66	0.50	5.13	6.98
	9	0.04	4.43	0.59	6.56	9.30	-0.02	3.99	0.49	5.58	7.55
	10	0.05	4.72	0.60	7.03	10.00	-0.01	4.37	0.48	6.06	8.15
	11	0.05	4.77	0.61	7.16	10.25	-0.02	4.84	0.47	6.65	8.86
	12	0.04	4.66	0.61	7.03	10.12	-0.03	5.36	0.45	7.26	9.57
	13	0.02	4.44	0.62	6.73	9.75	-0.05	5.85	0.42	7.81	10.16
	14	-0.01	4.25	0.62	6.45	9.42	-0.07	6.33	0.40	8.30	10.65
	15	-0.04	4.12	0.62	6.28	9.22	-0.09	6.72	0.37	8.67	10.95
	16	-0.08	4.06	0.62	6.20	9.17	-0.09	6.98	0.35	8.86	11.04
FMP(%)	6	0.28	19.23	0.40	24.91	30.98	0.23	19.52	0.38	24.97	30.82
	7	0.32	20.91	0.40	27.11	33.66	0.29	20.87	0.36	26.47	32.35
	8	0.35	22.54	0.40	29.23	36.26	0.34	22.17	0.35	27.86	33.74
	9	0.38	23.84	0.41	30.96	38.3	90.39	23.34	0.34	29.03	34.82
	10	0.40	24.33	0.41	31.69	39.32	0.44	24.41	0.32	30.01	35.61
	11	0.40	23.79	0.42	31.10	38.71	0.49	25.60	0.30	31.07	36.46
	12	0.39	22.53	0.43	29.59	36.99	0.53	26.94	0.28	32.24	37.39
	13	0.35	20.95	0.43	27.64	34.73	0.58	28.29	0.26	33.37	38.24
	14	0.30	19.56	0.43	25.91	32.74	0.62	29.68	0.23	34.51	39.08
	15	0.25	18.57	0.44	24.68	31.37	0.68	30.90	0.21	35.43	39.68
	16	0.19	18.00	0.44	23.99	30.68	0.76	31.75	0.19	35.96	39.86

注：FMI：体脂肪指数；FMP：体脂肪率；LMS：偏度-中位数-变异系数法；L：偏度系数；M：中位数；S：变异系数　FMI：fat mass index；FMP：fat mass percentage；LMS：K-median-coefficient of variation；L：lambda；M：median；S：sigma

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表3

基于BMI、FMI和FMP评价儿童肥胖状态预测血脂异常能力的ROC分析

Table 3

Performance of overweight or excess fat classified by BMI，FMI and FMP in relation to specific abnormal lipid profiles based on ROC analysis

表3

基于BMI、FMI和FMP评价儿童肥胖状态预测血脂异常能力的ROC分析

Table 3

Performance of overweight or excess fat classified by BMI，FMI and FMP in relation to specific abnormal lipid profiles based on ROC analysis

血脂异常/肥胖评价指标		男童						女童
血脂异常/肥胖评价指标		SEN(%)	SPE(%)	PPV(%)	NPV(%)	AUC (95%CI)	AUC比较P值	SEN(%)	SPE(%)	PPV(%)	NPV(%)	AUC (95%CI)	AUC比较P值
高TC
	BMI超重	48.4	52.0	4.8	95.3	50.2(47.4～52.9)	参照组	33.2	64.6	5.0	94.5	48.9(46.5～51.3)	参照组
	FMIP₇₅	33.1	71.7	5.5	95.5	52.4(49.9～55.0)	0.028	25.3	73.5	5.1	94.6	49.4(47.1～51.6)	0.541
	FMPP₇₅	34.3	71.9	5.8	95.6	53.1(50.5～55.7)	0.009	25.8	73.2	5.1	94.6	49.5(47.2～51.8)	0.519
高LDL-C
	BMI超重	55.6	52.2	3.9	97.1	53.9(50.7～57.1)	参照组	40.2	64.9	4.6	96.2	52.6(49.7～55.5)	参照组
	FMIP₇₅	42.8	72.0	5.1	97.3	57.4(54.2～60.6)	0.002	32.0	73.8	4.9	96.2	52.9(50.1～55.6)	0.736
	FMPP₇₅	42.8	72.1	5.1	97.3	57.4(54.3～60.6)	0.004	32.0	73.5	4.9	96.2	52.7(50.0～55.4)	0.896
高TG
	BMI超重	79.1	55.1	15.3	96.3	67.1(65.4～68.8)	参照组	62.8	67.6	16.9	94.5	65.2(63.3～67.1)	参照组
	FMIP₇₅	64.2	75.1	20.9	95.3	69.6(67.7～71.5)	0.001	54.0	76.4	19.4	94.1	65.2(63.3～67.2)	0.996
	FMPP₇₅	63.6	75.2	20.8	95.3	69.4(67.5～71.3)	0.003	52.7	76.0	18.7	93.9	64.3(62.4～66.3)	0.211
低HDL-C
	BMI超重	67.9	55.3	20.4	91.1	61.6(60.0～63.1)	参照组	61.6	67.8	18.1	93.9	64.7(62.8～66.5)	参照组
	FMIP₇₅	50.4	75.2	25.6	90.0	62.8(61.2～64.4)	0.056	52.3	76.5	20.5	93.3	64.4(62.5～66.3)	0.645
	FMPP₇₅	48.3	74.9	24.6	89.6	61.6(60.0～63.2)	0.951	49.9	75.9	19.3	92.9	62.9(61.0～64.8)	0.013
高Non-HDL-C
	BMI超重	65.6	52.7	5.3	97.4	59.1(56.3～62.0)	参照组	47.4	65.3	6.2	96.2	56.4(53.6～59.1)	参照组
	FMIP₇₅	53.4	72.5	7.3	97.5	62.9(60.0～65.9)	<0.001	38.4	74.1	6.7	96.1	56.2(53.6～58.9)	0.876
	FMPP₇₅	54.1	72.6	7.4	97.5	63.4(60.4～66.3)	<0.001	37.2	73.8	6.4	96.0	55.5(52.8～58.1)	0.381

注：BMI：体质量指数；FMI：体脂肪指数；FMP：体脂肪率；ROC：受试者工作特征曲线；TC：总胆固醇；LDL-C：低密度脂蛋白胆固醇；TG：三酰甘油；HDL-C：高密度脂蛋白胆固醇；Non-HDL-C：非高密度脂蛋白胆固醇；SEN：灵敏度；SPE：特异度；PPV：阳性预测值；NPV：阴性预测值；AUC：曲线下面积　BMI：body mass index；FMI：fat mass index；FMP：fat mass percentage；ROC：receiver operating characteristic curve；TC：total cholesterol；LDL-C：low-density lipoprotein cholesterol；TG：triglyceride；HDL-C：high-density lipoprotein cholesterol；Non-HDL-C：non-high-density lipoprotein cholesterol；SEN：sensitivity；SPE：specificity；PPV：positive predictive value；NPV：negative predictive value；AUC：area under curve；

2.4　FMI和FMP的P₇₅切点评价儿童肥胖状态与各血脂异常的OR值和PARP

男童FMIP₇₅以上者占男童总人群的28%，控制男童FMI在P₇₅以下，可能防止8%～57%的各项血脂异常；女童人群中FMI在P₇₅以上的约占26%，将女童人群FMI控制在此切点以下，可能防止8%～42%的各项血脂异常。FMP观察到与FMI类似的结果，公共卫生价值亦与FMI以P₇₅为切点相似(表4)。

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表4

不同性别中FMI和FMP的P₇₅评价儿童肥胖状态与各项血脂异常的OR值和PARP

Table 4

EstimatedOR and PARP for specific abnormal lipid proles of excess fat classified by FMI and FMPP₇₅ cut-off values in boys and girls

表4

不同性别中FMI和FMP的P₇₅评价儿童肥胖状态与各项血脂异常的OR值和PARP

Table 4

EstimatedOR and PARP for specific abnormal lipid proles of excess fat classified by FMI and FMPP₇₅ cut-off values in boys and girls

肥胖评价指标		男童		女童
肥胖评价指标		OR(95%CI)^a	PARP(%)	OR(95%CI)^a	PARP(%)
高TC
	FMIP₇₅	1.28 (1.02～1.62)	7.39	0.96 (0.76～1.22)	NA^b
	FMPP₇₅	1.34 (1.06～1.69)	8.81	0.96 (0.76～1.22)	NA^b
高LDL-C
	FMIP₇₅	1.94 (1.50～2.52)	21.13	1.36 (1.06～1.75)	8.71
	FMPP₇₅	1.92 (1.48～2.50)	20.72	1.33 (1.03～1.71)	8.13
高TG
	FMIP₇₅	5.57 (4.70～6.61)	56.57	4.01 (3.41～4.73)	44.37
	FMPP₇₅	5.37 (4.53～6.36)	55.38	3.68 (3.12～4.33)	41.80
低HDL-C
	FMIP₇₅	3.23 (2.81～3.72)	38.86	3.55 (3.04～4.15)	40.33
	FMPP₇₅	3.00 (2.61～3.45)	36.22	3.12 (2.67～3.64)	36.23
高Non-HDL-C
	FMIP₇₅	3.04 (2.39～3.88)	36.76	1.84 (1.46～2.32)	18.21
	FMPP₇₅	3.12 (2.45～3.98)	37.58	1.70 (1.35～2.14)	15.80

注：FMI：体脂肪指数；FMP：体脂肪率；OR：比值比；PARP：人群归因危险度百分比；TC：总胆固醇；LDL-C：低密度脂蛋白胆固醇；TG：三酰甘油；HDL-C：高密度脂蛋白胆固醇；Non-HDL-C：非高密度脂蛋白胆固醇；^a模型校正年龄、吸烟、饮酒、奶制品摄入、理想膳食和运动情况；^b NA：OR值<1，且无统计学意义，PARP无法计算　FMI：fat mass index；FMP：fat mass percentage；OR：odds ratio；PARP: population attributable risk proportion；TC: total cholesterol；LDL-C：low-density lipoprotein cholesterol；TG: triglyce-ride；HDL-C: high-density lipoprotein cholesterol；Non-HDL-C：non-high-density lipoprotein cholesterol；^amodels adjusted age，smoke，drink，dairy products intake，ideal diet and exercise；^b NA：OR<1，and no statistical significance，PARP cannot be calculated

3　讨论

既往多项研究已证实肥胖可引起胰岛素抵抗和瘦素抵抗，导致机体能量代谢失衡和脂肪细胞中脂质超载，进而脂类代谢异常^[9,10,11]。由于BMI和体脂肪随年龄增长变化趋势并不一致，直接测量的体脂肪指标相对于BMI可更好的区分脂肪和瘦体质量，反映真实肥胖状态，避免BMI诊断造成的误诊和漏诊^[12,13]。体脂指标用以评估儿童肥胖状态、筛查血脂异常的高危儿童更为准确和具有推广价值，而要将其应用于临床实践的第一步就是建立适宜诊断切点值，所以研制关于中国儿童青少年BIA测量的体脂肪量的参考标准尤为重要。

在建立儿童青少年体脂肥胖的参照标准时应遵循分年龄、性别进行制订的原则^[14]，同时既要能及早警示和预防相关慢性疾病危险因素的风险，也要考虑实用效率和防治工作的人员和经济投入^[15]。当前国际体质标准研制思路正在从统计参照标准转向健康结局为导向的循证参照标准，因此，本研究分析不同FMI和FMP切点对于检出各项血脂异常的预测能力，从中找出敏感度和特异度相对较好、假阳性率相对较低、AUC较大的切点P₇₅界值。本研究发现基于体脂指标评估肥胖的人群干预公共卫生价值较好：控制体脂指标在P₇₅以下，仅需干预25%左右的儿童，可能防止8%～57%的各项血脂异常。而且本研究提出的FMP的P₇₅切点值在15～16岁后已基本与世界卫生组织(WHO)推荐的成人FMP标准(男性≥25%，女性≥35%)^[16]接轨，体现出研究结果基于健康结局指标的预测具有良好的科学性和实用参考价值。此外，BMI在识别血脂异常方面假阳性率较高，FMI和FMP的P₇₅切点值相对于BMI有更好的特异度和综合预测作用，但BMI简单易测，对血脂异常的筛查灵敏度较高，未来可考虑体脂与BMI的联合应用。

本研究首次在中国儿童青少年中通过评估对血脂异常的预测能力提出适宜的体脂过多诊断切点，采用国际上普遍认可的LMS法^[8]平滑拟合备选切点，对于儿童青少年发育指标的百分位数值的确定能够规范化和标准化。但潜在的不足仍需考虑：首先，体脂肪的测量采用BIA方法，而非金标准方法，但BIA法操作简便、经济安全，与金标准方法有较好相关性^[17]，能真实反映人群肥胖程度，且推广应用性更好。其次，研究未能收集儿童青春期发育状况和高血脂家族史^[18]，可能对结果产生影响。第三，研究为横断面分析，对于相关慢性疾病的预测能力有赖于长期队列的验证。最后，建立全国统一性的体脂诊断标准往往需要具有代表性的大样本量为基础，本研究仅选取北京市6～16岁儿童，结果的解释和外推需谨慎，但本研究验证了基于健康结局指标研制适宜体脂切点方法的有效性和可靠性，今后如在全国推广可扩大研究人群和样本量。

综上，FMI和FMP能够更加真实反映儿童体脂肪状况，基于FMI和FMP的体脂过多、肥胖诊断切点具有一定实用参考价值，有助于为慢病精准评估和防治窗口"下移"提供技术支撑。

志谢

感谢首都儿科研究所刘军廷、陈芳芳、王文鹏；国家儿童医学中心闫银坤、董虹孛；北京市东城区中小学卫生保健所陈海华、石晓燕、陈春宇、付鹏翀；北京市密云区中小学卫生保健所尹钱、崔海洪、聂长琳、王莲革；北京市通州区中小学卫生保健所李建辉、韩卫民、王景波；北京市房山区中小学卫生保健所林宁翔、高素梅；北京市教育委员会宋玉珍

利益冲突

所有作者均声明不存在利益冲突

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贡献者信息

程红

首都儿科研究所流行病学研究室，北京　100020

李海波

首都儿科研究所流行病学研究室，北京　100020

北京协和医学院研究生院，北京　100730

侯冬青

首都儿科研究所流行病学研究室，北京　100020

高爱钰

东城区中小学卫生保健所，北京　100009

朱忠信

密云区中小学卫生保健所，北京　101500

郁兆仓

通州区中小学卫生保健所，北京　201100

王宏健

房山区中小学卫生保健所，北京　102400

赵小元

首都儿科研究所流行病学研究室，北京　100020

肖培

首都儿科研究所流行病学研究室，北京　100020

北京协和医学院研究生院，北京　100730

黄贵民

首都儿科研究所流行病学研究室，北京　100020

米杰

国家儿童医学中心儿童慢病管理中心，首都医科大学附属北京儿童医院，北京　100045

通信作者

米杰

Email：jiemi12@vip.sina.com

关键词

儿童; 体脂肪指数; 体脂肪率; 血脂;

基金项目

国家自然科学基金（81973110）

国家重点研发计划（2016YFC0900600，2016YFC0900602，2016YFC1300101）

利益冲突

所有作者均声明不存在利益冲突

历史

出版日期：2021-01-05

收稿日期：2019-09-16

本文编辑

范艳芬

Original Article

Predictive value of bioelectrical impedance analysis-measured body fat to abnormal lipid profiles in children and adolescents: the optimal cut-off values of body fat

Cheng Hong, Li Haibo, Hou Dongqing, Gao Aiyu, Zhu Zhongxin, Yu Zhaocang, Wang Hongjian, Zhao Xiaoyuan, Xiao Pei, Huang Guimin, Mi Jie

Published 2021-01-05

Cite as Chin J Appl Clin Pediatr, 2021, 36(1): 36-41. DOI: 10.3760/cma.j.cn101070-20190916-00874

Abstract

Objective

To assess the predictive values of bioelectrical impedance analysis(BIA)-measured body fat indices to abnormal lipid profiles, and to preliminary propose optimal cut-off values of body fat in children and adolescents.

Methods

Children and adolescents, aged 6-16 years, were selected from 30 schools (8 primary schools, 21 middle schools and one 12-year education school) in Dongcheng, Tongzhou, Fangshan and Miyun districts of Beijing by adopting a stratified cluster sampling method from November 2017 to January 2018.Questionnaire survey, body mass index(BMI), body fat mass index (FMI), fat mass percentage (FMP) and four lipid profiles were conducted.

Results

A total of 14 309 participants, aged (11.0±3.3) years, were enrolled in the analysis, with 49.9% boys.In boys and girls, the percentile values (P₆₀-P₉₅) fitted by FMI and FMP with K-median-coefficient of variation(LMS) method were taken as the cutting points, and P₇₅ values were selected as the cut-off points of excessive body fat for their better sensitivity, specificity, predictive value and area under curve (AUC) for identification of abnormal lipid profiles.Boys with FMI above P₇₅ accounted for 28% of the total population, and controlling boys with FMI below P₇₅ could prevent dyslipidemia of 8%-57%.FMI in girl population occupied about 26% of the above, and controlling FMI in girl population below this cut-off point may prevent dyslipidemia from 8%-42%.FMP observed similar results to FMI.Assessed by FMI or FMP with P₇₅ cut-off values, adiposity performed better than BMI for recognizing abnormal lipid profiles in boys (AUC: 52.4%-69.6% vs.50.2%-67.1%, P<0.05) rather than in girls (P>0.05). In addition, when FMI or FMP beyondP₉₀, the specificity of each abnormal lipid profiles was around 90%.

Conclusions

The recommend cut-off points for body fat may be to assess children′s adiposity, and can be applied in preventive activities.

Key words:

Child; Fat mass index; Fat mass percentage; Lipids

Contributor Information

Cheng Hong

Department of Epidemiology, Capital Institute of Pediatrics, Beijing 100020, China

Li Haibo

Department of Epidemiology, Capital Institute of Pediatrics, Beijing 100020, China

Graduate School of Peking Union Medical College, Peking Union Medical College, Beijing 100730, China

Hou Dongqing

Department of Epidemiology, Capital Institute of Pediatrics, Beijing 100020, China

Gao Aiyu

Beijing Dongcheng Primary and Secondary School Health Center, Beijing 100009, China

Zhu Zhongxin

Beijing Miyun Primary and Secondary School Health Center, Beijing 101500, China

Yu Zhaocang

Beijing Tongzhou Primary and Secondary School Health Center, Beijing 201100, China

Wang Hongjian

Beijing Fangshan Primary and Secondary School Health Center, Beijing 102400, China

Zhao Xiaoyuan

Department of Epidemiology, Capital Institute of Pediatrics, Beijing 100020, China

Xiao Pei

Department of Epidemiology, Capital Institute of Pediatrics, Beijing 100020, China

Graduate School of Peking Union Medical College, Peking Union Medical College, Beijing 100730, China

Huang Guimin

Department of Epidemiology, Capital Institute of Pediatrics, Beijing 100020, China

Mi Jie

Department of Non-Communicable Disease Management, Beijing Children′s Hospital, Capital Medical University, National Center for Children′s Health, Beijing 100045, China

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