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儿童青少年24 h 活动与肥胖进展的关系
——基于上海市318 名小学生2 年的前瞻性队列研究

2022-06-18王丽娟

上海体育学院学报 2022年6期
关键词:全身性达标率基线

陈 元,王丽娟,梁 果,陈 欢

(上海体育学院 体育教育训练学院,上海 200438)

随着社会经济发展、饮食结构和生活方式的改变,儿童青少年的超重/肥胖已成为一个亟待解决的全球性公共卫生问题。2020 年12 月发布的《中国居民营养与慢性病状况报告(2020 年)》显示,我国6~17 岁儿童青少年超重/肥胖率已达到19%。肥胖问题已严重影响我国儿童青少年的心血管系统、内分泌系统、呼吸系统、运动及骨骼发育、心理健康和社会适应[1]。为有效遏制超重/肥胖流行,促进儿童青少年健康成长,国家卫生健康委员会与教育部等六部门制定了《儿童青少年肥胖防控实施方案》[2],将防控儿童青少年超重/肥胖上升为国家战略。

身体活动、久坐行为与睡眠是一天24 h 中的3 种主要活动行为,以往相关理论认为这3 种行为独立影响人体健康。然而,近年来不断有学者[3−7]提出,一天24 h 时间固定的前提下这3 种活动中一种活动时间增多必然会导致其他活动时间减少,且这3 种行为相互影响,如适当的身体活动可改善睡眠质量、减少久坐或屏幕时间,从而促进身心发展及健康生活方式的形成。在此认识基础上,加拿大与澳大利亚运动生理协会组织各领域专家分别于2016 年与2019 年制定颁布了加拿大与澳大利亚的4(5)~17 岁儿童青少年24 h活动指南,均提出儿童青少年每天中高强度身体活动(Moderate-to-Vigorous Physical Activity,MVPA)时间不少于60 min、屏幕时间不超过2 h、5~13 岁儿童每晚保证睡眠9~11 h、14~17 岁青少年每晚保证睡眠8~10 h 的活动建议[8−9]。

指南制定后的5 年间,国内外越来越多的学者依据24 h 活动指南探讨了来自不同国家儿童青少年24 h活动达标水平对超重/肥胖的影响,而研究结果并不一致。大部分研究[6,10−18]发现,24 h 活动可有效降低儿童青少年超重/肥胖的风险;而少数研究[19−20]发现24 h活动与超重/肥胖无关。在我国,目前仅有2 项横断面研究探讨了24 h 活动与儿童青少年超重/肥胖的关系。Chen 等[21]的研究结果表明,24 h 活动降低了儿童青少年超重/肥胖的风险,这种情况在四~六年级学生和七~九年级的女生组中表现得更加明显。王禹等[18]探讨了24 h 活动的组合达标情况与儿童青少年超重/肥胖的相关性,结果表明,睡眠达标及睡眠与屏幕时间组合达标分别与超重/肥胖风险呈负相关。然而,这2 项研究存在一定的局限性:①横断面研究结果仅能说明24 h 活动与某一时间点儿童青少年超重/肥胖程度之间的相关关系,但个体的肥胖程度可能受其遗传、环境等因素影响,关系不稳定。由此,部分学者[21−22]提出,有必要对24 h 活动与超重/肥胖之间的关系进行跟踪随访,消除因个体差异造成的偏倚,从而对两者之间稳定的因果关系进行探究。②在这2 项研究中,24 h活动主要通过问卷调查进行测量与评价,但自我报告式调查可能存在回忆偏倚和报告偏倚,有必要通过更为精准的客观测量方法(如加速度计)收集高质量的身体活动及睡眠时长数据。③按照脂肪分布的部位与特点,肥胖包括全身性肥胖(指全身较均匀的脂肪积聚引起的肥胖)与中心性肥胖(指以腹部或内脏脂肪积聚为主引起的肥胖),部分研究[23]认为,相比于全身性肥胖,中心性肥胖与代谢、心血管疾病等有更为密切的关系。但这2 项研究仅聚焦于儿童青少年的全身性肥胖,未探讨24 h 活动与中心性肥胖的关系。

由此,对上海市小学三年级学生进行为期2 年(三~五年级)的跟踪随访,参考加拿大与澳大利亚儿童青少年24 h 活动指南,探讨24 h 活动对随访周期内学生全身性与中心性肥胖程度纵向变化的影响,为我国小学生肥胖分类干预提供更有针对性的实证依据。

1 研究对象与方法

1.1 测量与调查对象

采用整群随机抽样的方法选取上海市4 个区(杨浦区、黄浦区、虹口区、松江区),每区随机选取1 所小学,每所小学随机选取三年级的4 个班级,对整班学生进行调查研究,共抽取482 名学生。选择被试的年级依据是:上海市执行5 年制小学学段教育,选择三年级学生便于进行为期2 年的跟踪随访,且三年级学生已具有一定的认知水平,能较高质量地完成问卷调查。排除有重要脏器慢性疾病(如先天性心脏病、甲状腺功能减退症等)的学生、残障学生以及正在减肥或近3 个月进行了任何减肥计划的学生共13 名,469 名学生受邀参与,发放签署家长知情同意书后,共430 名学生自愿参与。

基线测试与调查于2019 年3—6 月进行。运用Actigraph GT3X 型人体运动能耗监测仪(加速度计)对430 名学生进行1 周的身体活动与睡眠时长监测。有效数据的筛选方案如下:1 周至少佩戴3 个有效日(2 个上学日+1 个周末日),以每天不少于10 h 的清醒状态下身体活动数据和每晚不少于160 min 的睡眠数据为1 个有效日的佩戴时间[24],否则视为无效。通过数据分析,在430 名参与测试的学生中,342 名学生的身体活动水平和睡眠时长测量数据达到有效标准,有效率为79.5%。对342 名具备有效身体活动及睡眠测试数据的学生进行身高、体质量、腰围测量以及屏幕行为调查,回收问卷342 份,其中,有效问卷334 份,问卷有效回收率为97.7%。334 名学生进入为期2 年(1 年1 次)的肥胖进展随访阶段。第1 年(2020 年9—10 月)随访获得有效身高、体质量与腰围数据322 份,因转学未能获得12 人数据(失访率为3.6%);第2 年(2021 年3—6 月)随访获得有效肥胖指标数据318 份,因转学未能获得4 人数据(失访率为1.2%)。最终以318 名学生作为研究样本人群,其中,男生171 人(53.8%),女生147 人(46.2%)。受试学生年龄为8~11 岁,平均年龄为(9.31±0.78)岁。本文通过了上海体育学院伦理委员会的伦理审批,符合伦理学要求。测试与调查对象的筛选流程如图1 所示。

图1 样本筛选流程Figure 1 Flow chart of sample screening

1.2 相关指标测量

分别采用加速度计测量学生的MVPA 水平和睡眠时长,运用GMCS-IV 型(中国北京健民)身高体质量仪测量身高和体质量,用最小刻度为1 ms 的软尺测量腰围,并运用问卷调查法了解基本信息与屏幕时间。

1.2.1 身体活动水平及睡眠时长

研究对象连续7 d(包括5 个上学日和2 个周末日)通过佩戴Actigraph GT3X 型加速度计(洗澡、游泳等水性活动时需要取下)测量身体活动水平,该测试仪器已广泛应用于儿童青少年不同强度身体活动的测量[25]。测试前由调查人员讲解研究目的,向学生发放加速度计,并讲解佩戴的规范及注意事项。测试过程中受试学生将加速度计佩戴于腰间右侧,为提高数据有效性,调查人员每天去学校监督及检查学生的仪器佩戴情况。加速度计从发放当天23:00 开始记录数据,直至第8 天由调查人员收回。测试结束后运用Actlife 6.5 软件对加速度计数据进行筛选和分析。加速度计采用30 s 的时间间隔记录测量数据。依据Zhu 等[26]提出的符合中国儿童青少年的强度分类标准,以100 次/min、2 800 次/min、4 000 次/min 为切点将身体活动水平分为低强度(LPA)、中等强度(MPA)、高强度(VPA)。选取测量所得数据中的MVPA 时间(MVPA 时间=MPA 时间+VPA 时间)和睡眠时长作为儿童青少年身体活动及睡眠数据进行分析,计算平均每天的MVPA 及睡眠时长。

1.2.2 屏幕时过澳大利亚学者Hardy 研发,郭强翻译、修订的中文版青少年久坐行为调查问卷(Adolescents Sedentary Activity Questionnaire,ASAQ-CN)测量屏幕时间[27]。郭强在900 名8~18 岁儿童青少年中进行该问卷的信效度检验,问卷的Cronbach’sα系数取值范围为0.61~0.71,而量表的Cronbach’sα系数为0.729,表明ASAQ-CN 各题目之间同质性较高,具有良好的一致性信度。此量表已广泛运用于相关研究中测量和评估小学生久坐行为状况[27−28]。问卷共4 个题项,要求儿童青少年回忆过去1 周分别在上学日(上学前和放学后)和周末日看电视、电影、DVD/VCD 等以及使用手机、电脑、平板、掌上游戏机等的娱乐时长,通过公式[(上学日每日屏幕时间×5+周末日每日屏幕时间×2)/7]计算出过去7 d 平均每天的屏幕时间。采用重测信度检验方法对问卷进行了信度检验,对20 名三年级学生进行了调查,问卷间隔2 周后再次发放,4 个题项的重测信度系数取值范围为0.69~0.75,问卷的重测信度系数为0.72。问卷的内部一致性系数为0.76。重测信度系数和内部一致性系数均大于0.7,问卷具有较好的信效度。

1.2.3 全身性肥胖的测身性肥胖的测量指标为身体质量指数(Body Mass Index,BMI)。由经过培训的专业人员对学生身高、体质量进行测量。受试学生测量身高时需脱帽、脱鞋,脚跟、臀部和两肩胛角同时接触立柱,保持立正姿势;测量体质量时,穿贴身轻薄衣物,以kg 为单位计数。身高读数精确至0.1 m,体质量精确至0.1 kg。测量完成后通过公式[BMI=体质量(kg)/身高2(m2)]计算每名学生的BMI 值。采用“中国儿童青少年超重、肥胖BMI 筛查分类标准”界定儿童青少年肥胖[29]。

1.2.4 中心性肥胖的测高比(Waist-to-Height Ratio,WHtR)指腰围与身高的比值,反映腹部脂肪堆积程度,是中心性肥胖的重要评价指标[30]。在测量腰围时,被测者自然站立,平缓呼吸,带尺下缘距肚脐上缘1 cm 处并经两侧十二肋骨下缘与髂棘上缘之间的中点,水平环绕一周测量,读数精确至0.1 mm。腰高比判定根据中国儿童青少年腰高比参照标准,男女生中心性肥胖的界值点分别为0.48 和0.46[31]。

1.3 质量控制

正式调查之前进行预调查,对发现的问题及时改正,确保研究质量。对参与本次研究的工作人员进行统一培训,确保加速度计的使用和数据处理结果、问卷填写和身体测量结果的统一性。调查问卷由经过培训的工作人员进入教室统一发放,采用当场收发的形式,班主任在场监督并进行相关指导。问卷下发后由工作人员简要介绍问卷填写注意事项,当场解答学生的疑问,并要求学生依据指导语真实填答,15~20 min 后收回并检查、核对问卷。身高、体质量则由2 名工作人员进行2 次测量,取平均值。问卷填写和测量结束后,工作人员对问卷填写内容逐一审核,科学处理缺失项和重复项,剔除全部填答重复选项的问卷,以确保后续数据的完整性和有效性。学生进入队列后,记录其家长或教师的联系方式,在其出现转学/退学等不可控因素导致失访时及时记录,确保随访队列的质量。

1.4 统计学分析

运用SPSS 26.0 软件对数据进行统计分析,对年龄、BMI、WHtR、24 h 活动情况采用均值±标准差(M±SD)进行描述性统计,对性别、24 h 活动达标情况以及肥胖变量采用n(%)进行描述性分析。采用配对样本t检验对连续2 年的肥胖进展进行比较。调整学生性别、年龄、学校和班级等混杂因素,采用分层线性回归模型检验24 h 活动与小学生肥胖进展之间的关系。回归分析之前对自变量进行共线性诊断,其所有自变量共线性诊断中的容忍度都大于0.1,且方差膨胀因子(Variance Inflation Factor,VIF)值均小于10,不存在严重多重共线性,因此,自变量可以纳入回归方程。分别以2 年后测量的BMI 和WHtR 减去基线期测量的BMI 和WHtR 的差值计算全身性和中心性肥胖进展。以全身性和中心性肥胖进展为因变量,以24 h 活动指南达标情况(独立达标、组合达标)为预测因子。24 h 活动的3 项独立指标MVPA、屏幕时间和睡眠时长的达标情况均以《加拿大儿童青少年24 h 活动指南》的推荐量为标准进行判定,身体活动时间以≥60 min/d 为达标、<60 min/d 为未达标,屏幕时间以≤120 min/d 为达标、>120 min/d 为未达标,睡眠时长以≥9 h/d 为达标、<9 h/d 为未达标。计算模型中的标准化系数(B)、标准误(SE)、回归系数(β)、模型拟合程度(R2)和调整后拟合程度(R2adj)。设定P<0.05 为差异有统计学意义。

2 研究结果

2.1 受试学生基线肥胖率及肥胖进展

基线期受试学生平均BMI 为(17.88±3.39)kg/m2,平均WHtR 为0.45±0.05。全身性肥胖学生有95 人(29.9%),中心性肥胖有85 人(26.7%),全身性肥胖人数显著多于中心性肥胖人数,差异有统计学意义(χ2=69.88,P<0.05)。分析发现,受试学生的全身性肥胖和中心性肥胖均呈逐年上升趋势(图2),其中:全身性肥胖率2 年分别增长了8.5%和4.1%,平均增长率为6.3%;中心性肥胖率2 年分别增长了9.8%和2.2%,平均增长率为6.0%。比较2 种肥胖类型指标的平均增长率发现,全身性肥胖指标的平均增长率显著高于中心性肥胖指标,差异有统计学意义(t=18.943,P<0.01)(表1)。

图2 2019—2021 年间受试学生肥胖人数变化Figure 2 Changes in subjects' obesity numbers from 2019 to 2021

表1 受试学生肥胖进展的变化Table 1 Progress of overweight and obesity of primary school subject students

2.2 受试学生24 h 活动水平

受试学生24 h 活动水平的基线调查结果显示,3 项活动均达标占比22.6%,达标2 项占比48.2%,达标1 项占比26.1%,3 项均未达标占比3.1%。参与者平均每天MVPA 时间为(39.92±22.46)min,平均每天屏幕时间为(76.43±96.56)min,平均每天睡眠时长为(8.84±1.28)h。其中,MVPA、屏幕时间和睡眠时长达标率分别为42.5%、79.9%和67.9%,“MVPA 和屏幕时间”“MVPA 和睡眠时长”“屏幕时间和睡眠时长”综合达标率分别为34.0%、27.7%和54.4%,见图3。

图3 基线期符合24 h 活动指南的学生比例Figure 3 Percentages of students meeting 24 h movement guidelines in basic sample

2.3 基线24 h 活动达标对全身性肥胖进展的影响

在调整学生性别、基线年龄、学校和班级后,运用分层线性回归模型检验24 h 活动达标对学生全身性肥胖进展的影响。在模型1 中,将学生全身性肥胖进展作为因变量,性别、基线年龄、学校和班级等作为自变量建立回归方程;在模型2 中,将性别、基线年龄、学校和班级作为控制变量,24 h 活动的单个指标达标和组合指标达标作为自变量建立回归方程。从表2可以看出,在模型1 中,性别(B=−0.439,P=0.105)和基线年龄(B=−0.247,P=0.162)与全身性肥胖进展无显著相关性,而学校(B=2.591,P<0.001)和班级(B=−0.248,P=0.004)分别与全身性肥胖进展呈显著正相关,该模型对受试学生全身性肥胖进展的解释率为25.7%。在模型2 中,调整性别、基线年龄、学校和班级等变量后,在24 h 活动的独立指标中,仅MVPA 达标与全身性肥胖进展呈负相关(B=−1.926,P=0.001),而屏幕时间(B=−0.676,P=0.142)和睡眠时长(B=−0.306,P=0.285)均与全身性肥胖进展无显著相关性。行为组合变量与全身性肥胖进展关系分析结果显示:在基线期“MVPA 和屏幕时间”两类行为同时达标(B=−2.582,P<0.001)、“屏幕时间和睡眠时长”两类行为同时达标(B=−2.310,P=0.011)均与全身性肥胖进展呈负相关;“MVPA 和睡眠时长”组合达标(B=−0.158,P=0.218)、3 种行为全部达标(B=0.413,P=0.481)与全身性肥胖进展的关联则无统计学意义。该模型的解释率为26.5%。

表2 24 h 活动影响全身性肥胖进展的回归分析结果Table 2 Regression analysis of the effect of 24 h movement on the progression of generalized obesity

2.4 基线24 h 活动达标对中心性肥胖进展的影响

运用分层线性回归模型检验24 h 活动达标与受试学生中心性肥胖进展之间的关系。在模型1 中,将学生中心性肥胖进展作为因变量,将性别、基线年龄、学校和班级作为自变量建立回归方程;在模型2 中,控制性别、基线年龄、学校和班级变量,将24 h 活动的单个指标达标率和组合指标达标率作为自变量建立回归方程。从表3 可以看出:在模型1 中,性别(B=−0.002,P=0.376)、基线年龄(B=0.003,P=0.092)、班级(B=−0.001,P=0.317)与中心性肥胖进展无显著相关性,仅学校(B=0.005,P=0.047)与中心性肥胖进展呈显著正相关,该模型对中心性肥胖进展的解释率为22.0%;在模型2 中,调整性别、基线年龄、学校和班级等变量后,在24 h 活动的独立指标达标率中,仅MVPA 达标和中心性肥胖进展呈负相关(B=−0.014,P=0.043),屏幕时间(B=−0.003,P=0.769)和睡眠时长(B=−0.011,P=0.236)均与中心性肥胖进展无显著相关性。行为组合变量与中心性肥胖进展关系分析结果显示:“MVPA 和睡眠时长”两类行为同时达标与中心性肥胖进展呈负相关(B=−0.016,P=0.032);“MVPA 和屏幕时间”(B=0.005,P=0.674)、“屏幕时间和睡眠时长”(B=0.001,P=0.902)以及3 种活动全部达标(B=−0.004,P=0.778)与中心性肥胖进展的关联均无统计学意义。该模型的解释率为20.5%。

表3 24 h 活动影响中心性肥胖进展的回归分析结果Table 3 Regression analysis of the effect of 24 h movement on the progression of central obesity

3 讨论

24 h 活动包括身体活动、屏幕时间与睡眠时长3 项指标,加拿大与澳大利亚儿童青少年24 h 活动指南分别针对这3 项指标提出了最有益于儿童青少年健康发展的推荐量,达标项数越多通常代表活动模式越健康[3]。对基线期这3 类活动行为的达标项数进行统计与分析后发现,受试学生的24 h 活动达标水平比较乐观,22.6%的学生3 项均达标,表现出最佳的活动模式,高于过往研究所得中国儿童青少年24 h 活动3 项指标达标水平(0.3%[32]~18.4%[21])。在本文结果中,3 项活动达标率较高可能与样本为小学三年级学生(拥有较为健康的活动模式及其所处阶段特征)有关。①三年级学生处于小学阶段的中期,与小学阶段后期及中学阶段相比,其学习压力与负担相对较轻,学习时间较短,久坐行为较少,能规律性参与身体活动且拥有足够的睡眠时间。②小学生处于生活习惯和行为方式的形成阶段,自控能力较弱,生活作息和生活方式更多易受家庭、学校的约束,在严格监护下小学生更易形成健康的活动模式。③近年来政府相继提出了“保障学生每天校内外各1 h 体育活动时间”[33]、“每天的屏幕时间小于2 h”[34]、“小学生每天睡眠时长应达到10 h,初中生应达到9 h,高中生应达到8 h”[35]等倡议。上海市各小学严格贯彻执行相关政策,如小学一~三年级每周上4 节体育课,学生的睡眠状况纳入学校教育质量评价监测体系,不容许学生携带电子产品进入校园,并且《上海市贯彻落实〈综合防控儿童青少年近视实施方案〉行动方案》规定使用电子产品开展教学原则上时长不超过教学总时长的30%,学校的相关干预措施提升了学生24 h 活动综合达标率。

3 项24 h 活动行为独立达标率的统计分析结果表明,受试学生MVPA 达标率最低(42.5%),屏幕时间达标率最高(79.9%),这与近期我国关于儿童青少年24 h活动的研究[21,36]结果相似。我国小学生身体活动水平较低已被多项实证研究[18,37]证实,过重的学业压力、未养成参与身体活动的习惯、社会及家庭支持不足是我国儿童青少年身体活动不足的主要原因[38−39]。另外,大部分(79.9%)学生每天的屏幕时间在2 h 以内。屏幕时间达标率较高可能是由于学校与家庭对于学生电子产品使用的限制[40]。但值得注意的是,屏幕时间目前只能通过自我报告方式进行评价,这种方式存在一定的回忆偏倚及报告偏倚。并且,随着信息技术的飞速发展,学习、工作、生活方式逐渐数字化,手机、电脑等设备会越来越多地介入儿童青少年的学习与生活。因此,虽然屏幕时间达标率较高,如何限制儿童青少年的屏幕时间依然是我国相关部门需密切关注与亟待解决的问题。在本文结果中,睡眠时长达标的学生占比67.9%,而“心理健康蓝皮书”《中国国民心理健康发展报告(2019—2020)》指出中国青少年睡眠不足现象继续恶化,95.5%的小学生睡眠时长未达10 h[41]。本文中小学生睡眠达标率较高主要是由于小学三年级阶段学业压力较小,可以维持规律就寝模式,并且2014 年上海市教育委员会要求将小学生的睡眠状况纳入体质健康监测和教育质量评价监测体系[42],学校要求家长认真实施学生睡眠监测督导,切实保障学生睡眠。

基线测量结果显示,样本儿童青少年全身性肥胖率和中心性肥胖率分别为29.9%和26.7%,高于全国6~17 岁儿童青少年全身性肥胖率(19%)[1]和中心性肥胖率(11.2%)[43],说明上海市小学生的肥胖问题不容乐观。并且,在2 年追踪研究过程中三年级学生的全身性肥胖率与中心性肥胖率均逐年上升,小学五年级达到儿童肥胖率的顶点,此结果与以往我国儿童青少年肥胖队列研究[44−45]结果一致,即随着年龄增长,儿童青少年的全身性与中心性肥胖均存在进一步加重的风险。比较全身性与中心性肥胖占比以及2 年间的肥胖变化率发现,受试学生的全身性肥胖率及增长速度显著高于中心性肥胖。中心性肥胖者体内脂肪沉积以心脏、腹部为中心而展开,中心性肥胖的程度和心血管疾病危险因素升高密切相关,而人到中年以后,生理机能由盛转衰,脂质代谢失调,久坐少动,心血管疾病发病率也显著增高,导致中心性肥胖高发,因此,中心性肥胖多发于成年期[46]。遗传因素及饮食习惯是影响全身性肥胖的重要因素,双亲肥胖或成长时期饮食营养严重过剩会造成机体脂肪细胞数目增多,导致全身性肥胖发病年龄较小[46]。因此,本文中受试学生全身性肥胖的患病率高于中心性肥胖。

回归分析结果显示,24 h 活动3 项活动指标的独立达标率与全身性肥胖及中心性肥胖进展的关系相似,三年级学生每日MVPA 达标率与全身性肥胖及中心性肥胖的纵向变化均呈负相关,即基线期MVPA 达标的学生在后续2 年中全身性肥胖与中心性肥胖增加的幅度显著低于未达标的学生。基线期学生屏幕时间和睡眠时长达标率与全身性肥胖及中心性肥胖的纵向变化无显著相关性,对肥胖进展无独立影响。身体活动被认为是超重/肥胖的保护因素,Saunders 等[4]对13 项身体活动、屏幕时间、睡眠时长与儿童青少年健康关系的相关研究进行系统综述后发现,在这3 项活动中,身体活动与健康的发展关系最为紧密,本文结果也验证了此观点。从生理机制的角度看,MVPA 可以募集更多的快肌纤维,引起肌肉的肥大和肌肉质量的增加,促进运动中以及运动后的能量消耗,提升瘦体质量比例[47]。同时,更高强度的身体活动可刺激机体分泌更多种类的脂解激素(如肾上腺素、去甲肾上腺素、生长激素等),从而加速对脂肪组织中甘油三酯的动员,更有利于脂肪的分解[48]。可见,为了改善儿童青少年肥胖状况,积极参与MVPA 是控制儿童青少年体质量增长及腹部脂肪堆积最有效的方法之一。

行为组合指标达标的回归分析结果显示,身体活动与屏幕时间组合、睡眠时长与屏幕时间组合达标均与全身性肥胖的纵向变化呈负相关,身体活动与睡眠组合与中心性肥胖增长呈负相关,即在基线期这3 种行为组合的达标可分别显著降低三年级学生在随后2 年的全身性肥胖及中心性肥胖的进展速度。以往研究认为,屏幕时间与睡眠时长可以通过一些中介变量间接影响儿童青少年超重与肥胖,如:减少屏幕行为会增加儿童青少年身体活动时间,从而带来能量消耗,达到控制肥胖发展的效果[49−50];充足的睡眠能让儿童青少年保持充沛的精力,更主动地参与身体活动,从而消耗更多能量,降低肥胖风险[19,51];但大部分相关中介作用并未得到证实[52]。本文结果显示,基线期屏幕时间与睡眠时长的达标并不独立影响学生随后2 年的肥胖进展,但在与其他24 h 活动指标组合达标的情况下能有效降低肥胖进展速度,从而验证了过往研究中其他行为活动具有中介作用的观点,间接体现了24 h 不同活动行为的潜在联合作用。行为组合指标对全身性及中心性肥胖具有影响,这一结果进一步为24 h 活动指南提供了实证依据,证明了24 h 活动指南的权威性与公信力,验证了身体活动、屏幕时间和睡眠时长3 类指标并非独立存在,其共同作用于儿童青少年的身心健康,同时拥有适量的身体活动与充足的睡眠、限制屏幕行为,并使其平衡才是最有益于身体健康的生活方式。由此,对于儿童青少年身心健康促进的干预不应独立地针对某一项活动展开,而应将身体活动、屏幕时间、睡眠时长作为一个整体平衡处理。

本文研究结果显示,基线期24 h 活动行为对受试学生全身性肥胖及中心性肥胖进展的贡献率分别为26.5%和20.5%,说明健康的生活方式对小学生的肥胖有一定影响,可有效地控制肥胖程度的增加。因此,培养、监督、鼓励学生养成健康的生活习惯应引起政府、学校、家庭足够的重视。24 h 活动行为对受试学生全身性肥胖的贡献率高于中心性肥胖,这在一定程度上解释了全身性肥胖进展快于中心性肥胖。然而,还有较多的肥胖进展方差不能为24 h 活动达标情况所解释和预测,这些得不到完全解释的方差可能与许多其他因素(如饮食、非屏幕时间的久坐行为、家族肥胖史、家长的生活方式等)有关,未来有必要针对这些因素与儿童青少年肥胖进展的关系进行探讨。

作为一项为期2 年的前瞻性队列研究,本文主要分析24 h 活动达标情况与小学生肥胖进展的关系,有助于建立24 h 活动与肥胖增长的因果关系的时间顺序,具有较强的证明力度。同时,运用加速度计测量基线期学生的身体活动与睡眠时长,保证了数据的精准度。本文也存在一定的局限性:①调查人数较少,随访时间较短,研究结果可能不够稳定。因此,后续关于24 h 活动和儿童青少年肥胖进展关系的研究还需延长追踪时间、扩大追踪人数和年级范围并进行更为可靠的实验设计。②本文仅对肥胖进行了随访,未对24 h活动情况进行跟踪随访,对于24 h 活动和肥胖进展的关系缺乏了解,未来研究应对自变量和因变量同时进行追踪随访,了解24 h 活动的变化和肥胖进展的关系。③本文分析时仅控制了样本的年龄和性别,对其他肥胖影响因素如家庭生活水平、饮食、父母肥胖等变量未进行测量及控制,这也可能使研究结果出现偏差。

4 结论与建议

(1)受试学生24 h 活动达标情况较为乐观,其中屏幕时间达标率最高,身体活动达标率最低。

(2)受试学生连续2 年的肥胖率均有所上升,其中全身性肥胖率的增长速度显著高于中心性肥胖率。因此,对于小学三年级学生而言,需更注重与加强对其全身性肥胖的干预。

(3)在24 h 活动的独立达标率中,学生MVPA 达标率与全身性肥胖和中心性肥胖的纵向变化均呈显著负相关。为控制小学生肥胖进展,应为其创造更多参与MVPA 的机会,建议学校增加体育课,允许学生课间参与一定强度的身体活动,家长应鼓励孩子放学后参与不同形式的身体活动,从而提升其MVPA 水平。

(4)在24 h 活动行为组合达标率中,身体活动与屏幕时间组合、睡眠时长与屏幕时间组合达标率均与全身性肥胖的纵向变化呈负相关,身体活动与睡眠时长组合达标率与中心性肥胖的纵向变化呈负相关。后续研究可运用成分数据分析方法进一步探究控制儿童青少年肥胖的组合行为最佳时间分配平衡点,并通过行为干预研究予以验证,以补充通过促进身体活动预防儿童青少年肥胖的不足。

(5)目前的研究多是按照加拿大与澳大利亚儿童青少年24 h 活动指南的标准进行分析的,但指南的制定基于西方国家儿童青少年的健康发展,并不完全适合亚洲国家儿童青少年24 h 活动的评定。在本文以及其他关于我国儿童青少年24 h 活动研究的证据基础上,未来有必要研制我国儿童青少年24 h 活动指南,全面加强对我国儿童青少年身心健康成长以及培育健康生活方式的科学引领与指导。

作者贡献声明:

陈 元:调研文献,设计论文框架,搜集统计数据,撰写、修改论文;

王丽娟:提出论文选题,审核、指导修改、撰写论文;

梁果、陈欢:搜集统计数据,核实数据。

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