深圳市中、小学肥胖学生行为影响因素的Logistic回归分析

席 翼，周 泉，刘朝霞



深圳市中、小学肥胖学生行为影响因素的Logistic回归分析

席 翼1，周 泉2，刘朝霞3

研究目的：掌握深圳市中、小学学生肥胖的流行情况,探讨导致肥胖的行为危险因素,为进一步预防与控制学生肥胖提供依据。研究方法：采用中国肥胖问题工作组推出的“中国学龄儿童青少年超重、肥胖筛查BMI值分类标准”,对深圳3 833名8～17岁普通学生筛查，确定肥胖学生195名，并选定对照组195名，对肥胖组和对照组的390人采用封闭式问卷(48项)，进行行为影响因素调查,应用单因素χ2检验与非条件Logistic回归模型进行两轮分析。结果与结论：筛选出描述自己体重、如何控制体重、居住条件、小区体育活动时间、母亲文化程度、睡前多久加餐、饭量7个因素，并认为是造成中、小学学生肥胖的主要行为原因。其中，母亲文化程度、居住条件和描述自己体重这3个因素在前人的研究中还未见报道。关键词：深圳中、小学；肥胖；行为因素；Logistic回归分析

1 前言

学生体质调研数据显示，2010年较之1985年的男、女学生肥胖比例分别增加了16.6倍和7.8倍，提示我国青少年肥胖已进入全面增长期[9]。儿童肥胖与许多成年期疾病相关，国外前瞻性研究表明，儿童少年肥胖约有50%到成年后肥胖[25]，60%的5～10岁肥胖儿童，在成年后出现糖尿病、高血脂、高血压等疾病[22]。因此，肥胖儿童的成因、预防与干预意义重大。

目前，普遍认为肥胖是由于生理、心理、生活方式、遗传、社会经济及文化背景诸因素相互作用的结果[7]。有研究证实，包括个人、家庭、社区等的100余种因素都会对少儿能量平衡产生影响[21]。2000年朱慧莲[18]、2005年王红[13]的肥胖行为影响因素研究显示：性别、对待运动态度、早餐习惯、吃零食情况、睡前加餐、体重指数、家长职业与肥胖呈正相关，但未显示与课间运动、做作业时间相关。显然，运用合理手段深入分析行为影响因素，是探究儿童肥胖成因的重要途径。

深圳作为中国改革开放的经济特区和移民型城市，具有典型的地域代表性。本研究运用流行病学和社会学调查方法，对深圳8～17岁肥胖人群进行行为影响因素的Logistic 多元回归分析，以期掌握深圳市学生的肥胖流行趋势，并探究影响学生肥胖的行为因素，为今后青少年肥胖的干预对策提供依据。

2 研究对象与方法

2.1 研究对象

数据来源于深圳市所有6个区的3 833名普通学生，年龄8～17岁， 其中，男生2075名，占54.1%，女生1 758名，占45.9%。

本研究采用中国肥胖问题工作组于2003年推出的“中国学龄儿童青少年超重、肥胖筛查BMI值分类标准”[6]，作为肥胖的评价标准。在3 833名学生中筛检肥胖学生作为病例组，并剔除病理性肥胖者，最终得到195名单纯性肥胖学生。选择与肥胖学生同年龄、同班级、同性别的正常体重学生为对照组，并采用1∶1的匹配，确定对照组195名。对病例组和对照组的390人进行问卷调查。

2.2 研究方法

1.文献法

通过中国期刊全文数据库、中国优秀硕、博士学位论文数据库等查阅大量有关文献资料，结合实际的统计数据资料进行文献分析，以选择和修改调查问卷内容。

2.问卷调查法

问卷主要参考《2006年全国城市儿童期单纯性肥胖症调查表》[10]和由中国疾病预防与控制中心行为危险因素监测中心设计的《行为与健康问卷调查表》[15]，并结合深圳市实际情况设计制成《深圳市学生肥胖行为问卷调查表》，内容包括：人口学资料、饮食结构和习惯、体育锻炼行为、日常及课余生活、对健康的关注及身体状况等5部分，涉及48项调查内容。

为了保证所设计问卷的效度，本研究采用专家调查法，以直接拜访的方式请10位专家对问卷的初稿进行审议，根据他们的修正建议对问卷的内容和结构进行了修改。10位专家评估平均分为4.5，表明本调查表具有较高的内容效度。

本研究采用重测信度和 Cronbach’s α 系数对调查表的信度进行检验。重测信度用本调查表对深圳实验学校的33名学生实施两周后重测。对分类条目采用 Kappa系数检验，计量条目采用计算Spearman相关系数来检验。检验结果：Kappa系数均值为0.879；相关系数均值为0.852。结果表明，本调查表具有较高的重测信度，可以用以评价和比较。

正式调查过程共发放调查表390份，在班主任的指导下，在规定时间内由学生填写。最终收回问卷390份，经数据清理获得有效问卷362份，有效率92.8%。

3.Logistic多元回归统计处理

由于Logistic回归分析的自变量既可以是连续的，也可以是非连续的，对于肥胖相关因素分析是较理想的方法。因而，肥胖相关因素分析采用多分类有序反映变量的Logistic回归，应用单因素χ2检验与非条件Logistic回归模型，对全部肥胖影响因素进行Forward wald 逐步筛选，变量入选水平为α=0.05，有效水平为P=0.05。

在问卷分析中，首先对48项行为影响因素进行独立样本t检验，然后对人口学资料、饮食结构和习惯、体育锻炼行为、日常及课余生活、对健康的关注5部分分别进行有序多分类Logistic回归分析，筛选出各部分中与肥胖有关的因素。然后，对这些因素再一次进行有序多分类Logistic回归分析，最终筛选出导致肥胖的总体行为影响因素。

3 研究结果

3.1 深圳市中、小学肥胖学生检出率

深圳市中、小学肥胖学生检出率为8.8%，低于全国的10.2%和广州市的9.7%水平[17]。

3.2 深圳市中、小学肥胖学生行为影响因素的独立样本t检验

本研究通过对5部分48项项目进行的独立样本t检验，结果发现，在对照组与肥胖组之间，有早餐量、午餐量、晚餐量、吃饭速度、睡前加餐、居住条件、小区体育活动时间、母亲文化程度、对自己体重的描述、对自己形体是否满意、打算如何控制体重和父母是否肥胖等12个指标存在差异显著(P<0.05或P<0.01)，可以作为是否肥胖的影响因素。

3.3 深圳市中、小学肥胖学生各部分行为影响因素的有序多分类Logistic回归分析

从表格看到，5部分的有序多分类Logistic回归分析发现，共有18个自变量分别对是否肥胖组别因素预测回归模型的wald值达到0.05显著水平。

3.3.1 人口学部分的多项Logistic回归分析

人口学部分的有序多分类Logistic回归分析发现，10个自变量对是否肥胖组别预测的回归模型为X2=1 039.646(P=0.00<0.01)，达到0.01显著水平，表示10个自变量所建立的回归模型适配度非常理想。

由表1看到，“母亲文化程度”、“居住条件”2个自变量的似然比检验具有显著性(P<0.01)，表示这2个自变量与是否肥胖组别有显著关联，可以有效预测与解释是否肥胖。

表 1 本研究人口学部分的多项Logistic回归分析一览表

3.3.2 饮食结构和习惯的多项Logistic回归分析

饮食结构和习惯的有序多分类Logistic回归分析发现：14个自变量对是否肥胖组别预测的回归模型为X2=1019.350(P=0.00<0.01)，达到0.01显著水平，表示14个自变量所建立的回归模型适配度非常理想。

表 2 本研究饮食结构和习惯多项Logistic回归分析一览表

由表2看到，“饭量”、“睡前多久加餐”、“哪餐量大”、“吃饭速度”4个自变量的似然比检验具有显著性(P<0.01或P<0.05)，表示这5个自变量与是否肥胖组别有显著关联，可以有效预测与解释是否肥胖。

3.3.3 体育锻炼行为的多项Logistic回归分析

体育锻炼行为的有序多分类Logistic回归分析发现：6个自变量对是否肥胖组别预测的回归模型为X2=1 107.929(P=0.00<0.05)，达到0.05显著水平，表示6个自变量所建立的回归模型适配度理想。

由表3看到，“小区体育活动时间”自变量的似然比检验具有显著性(P<0.05)，表示这个自变量与是否肥胖组别有显著关联，可以有效预测与解释是否肥胖。

表 3 本研究体育锻炼行为多项Logistic回归分析一览表

3.3.4 日常及课余活动的多项Logistic回归分析

日常及课余活动的有序多分类Logistic回归分析发现，“上放学交通方式”等10个自变量对是否肥胖组别预测的回归模型为X2=1 040.242(P=0.00<0.01),达到0.01显著水平，表示10个自变量所建立的回归模型适配度非常理想。

由表4看到，“上放学交通方式”、“做作业时间”2个自变量的似然比检验具有显著性(P<0.05)，表示这2个自变量与是否肥胖组别有显著关联，可以有效预测与解释是否肥胖。

3.3.5 对健康的关注的多项Logistic回归分析

对健康的关注有序多分类Logistic回归分析发现，“描述自己体重”等8个自变量对是否肥胖组别预测的回归模型为X2=1 030.350(P=0.00<0.01),达到0.01显著水平，表示8个自变量所建立的回归模型适配度非常理想。

由表5看到，“描述自己体重”、“如何控制体重”2个自变量的似然比检验具有显著性(P<0.01)，表示这2个自变量与是否肥胖组别有显著关联，可以有效预测与解释是否肥胖。

表 4 本研究日常及课余活动多项Logistic回归分析一览表

表 5 本研究对健康的关注及身体状况多项Logistic回归分析一览表

3.4 深圳市中、小学肥胖学生行为总体影响因素的有序多分类Logistic回归分析

通过第一轮对人口学、饮食结构和习惯、体育锻炼行为、日常及课余活动、对健康的关注及身体状况5部分肥胖影响因素的指标筛选，得出母亲文化程度、居住条件、小区体育活动时间、哪餐量大、吃饭速度、饭量、睡前多久加餐、上放学交通方式、做作业时间、描述自己体重、如何控制体重等11项指标进入第二轮回归模型。

对第二轮有序多分类Logistic回归分析发现：11个自变量对是否肥胖组别预测的回归模型为X2=1 956.069(P=0.00<0.05)，达到0.05显著水平，表示11个自变量所建立的回归模型适配度非常理想。由表6看到，描述自己体重、如何控制体重、居住条件、小区体育活动时间、母亲文化程度、睡前多久加餐、饭量7个自变量的似然比检验具有显著性(P<0.01)，表示这7个自变量与是否肥胖组别有显著关联。考虑到独立样本t检验的结果，这7个因素在对照组与肥胖组之间均存在显著差异(P<0.05或P<0.01)，可以有效预测与解释是否肥胖。

表 6 本研究肥胖行为总体影响因素的有序多分类Logistic回归结果一览表

表 7 本研究肥胖行为总体影响因素的内部分布一览表

4 讨论

4.1 深圳市肥胖学生行为影响

4.1.1 如何描述自己体重及如何控制体重

表7数据显示，肥胖程度的差异很大程度上受个体对自身体重的关注和评价影响，说明肥胖学生对自己的体形还是很在意的。有结果表明，在超重/肥胖人群中，体重状况的主观评价是影响其控制体重意向的重要因素，BMI越高，控制体重的意向越强[3]。控制体重的动机和努力等在很大程度被社会文化因素所影响，文化因素影响着社会对身体吸引力、健康的评价标准，以及对病态和疾病的解释，从而决定着身体形象与自我概念等与控制体重有关的社会观念[23]。

4.1.2 居住条件

表7数据显示，肥胖程度的差异很大程度上受“居住条件”的影响，经济状况好的家庭更容易产生肥胖，这与现实的现象也相吻合。国内的研究发现，收入水平造成的生活环境、对控制体重的认知、健康资源占有等的差异，会对肥胖相关行为因素具有重要影响作用[4]。

4.1.3 小区锻炼时间

表7数据显示，对照组放学后的“小区体育锻炼时间”明显高于肥胖者(P<0.01)。李亚妮认为，孩子缺少运动场所可以去,吃饱了就是坐着看电视,这个习惯形成后自然容易长成“小胖墩”[5]。体育活动是肥胖干预的重要途径，但目前研究结果显示，由于运动时间和量存在不足，运动控制学生肥胖的效果并不显著[26]。本研究的结果支持了上述研究观点。

4.1.4 母亲文化程度

表7数据显示，肥胖组的“母亲文化程度”显著低于对照组(P<0.01)。何薇的研究指出，受教育程度与公众科学素养成高度正相关。受教育程度高者，认知和审美等方面居于明显优势，利于形成健康的行为习惯[2]。此外，受教育程度高者，由于具有较高的自主经济能力和对自身健康的关注，因而获取健康信息的渠道丰富，并对信息具有较强的辨别力[12]。

4.1.5 睡前多久加餐

表7数据显示，睡前习惯加餐时间为1 h以下的肥胖学生大大高于普通学生(P<0.01)。Armstrong认为，晚间进食摄入多余的能量，可能扰乱了能量储存和利用的脂类分解循环，使体脂持续增长以至于发生超重和肥胖[12]。进一步证实，除了摄入适量的奶制品或水果，临睡前加餐距离睡觉时间越短越会增加肥胖的风险[19]。显然，尽管一些研究涉及了“睡前加餐”的选项[8,11]，但对于“睡前多久加餐”的研究尚未见报道，这不能不说是一个较大的漏洞。本研究的结果弥补了这一空白。

4.1.6 饭量

表7数据显示，肥胖组的饭量显著大于对照组(P<0.05)。公认餐饮时间、每餐食量、用餐频率和行为调整可以促进体重的减轻。经典研究已经证实，每天进食的能量摄入过多，是导致超重/肥胖形成中的最主要因素[24]。本研究的结果支持以往的研究结论。

4.2 深圳市肥胖学生行为影响因素的特征

由表8看到，已报道的4项研究中，均涉及了人口学资料、个人饮食习惯、体育锻炼行为3个类别，只有马冠生的研究加入了“日常生活”类别。考虑到陈家鸣的调查数据显示，对自身体型等健康因素的关注度与儿童肥胖率有较大关联[1]，因而，本研究在前人研究的4项因素类别基础上，增加了“对健康关注”类别(内有8个因素)。进一步从表8中看到，饭量、睡前加餐、如何控制体重、体育活动时间等因素与其他研究结果相近，而如何描述自己体重、居住条件、母亲文化程度这3项因素是其他研究报道中所没有的。

表 8 本研究国内肥胖学生行为影响因素Logistic回归研究的比较一览表

4.2.1 如何描述自己体重

由于深圳市的学生肥胖率较低(深圳市8.8%，明显低于全国的10.2%和广州市的9.7%水平)，使得肥胖学生受到的关注较多。因此，深圳肥胖学生感受压力较大，对自身体重的变化更加敏感。

4.2.2 居住条件

依据李琳的研究结果，家庭收入通过居住环境、饮食特征、消费方式和休闲方式等途径高度影响青少年体重趋势[4]。深圳的经济特点造就了独特的二元社会结构，即较多的富裕家庭和大量的打工族家庭，使得家庭收入差异较大，而居住条件无疑是家庭收入的关键指证。因此，以“居住条件”为代表的家庭生活水准深刻影响着学生肥胖程度，其成为反映深圳地域性特征的结果可以理解。

4.2.3 母亲文化程度

深圳经济发达，家庭收入较高，并受岭南文化影响，导致以21%全职妈妈的比例远高于其他省(区、市)[14]，显然，深圳专职母亲对孩子的影响较大。李艳丽2003年对天津市9 908例儿童单纯性肥胖的流行病学抽样调查结果显示，父亲文化水平越低,发生肥胖的危险性越大[6]。国外研究也显示，父母文化程度与儿童青少年肥胖及超重相关[20]。因而，本研究“母亲文化程度”因素的入选，表明此项内容是深圳的地域性特征。

5 结论

通过两轮有序多分类Logistic回归分析，并结合独立样本t检验的结果，最终筛选出了7个肥胖影响因素：描述自己体重、如何控制体重、居住条件、小区体育活动时间、母亲文化程度、睡前多久加餐、饭量。其中，母亲文化程度、居住条件和描述自己体重这3个因素在前人的研究中还未见报道，一定程度上吻合了深圳的社会和经济发展以及家庭生活的特征。

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Logistic Regression Analysis on Behavioral Factors of Primary and Secondary School Obese Students in Shenzhen

XI Yi1,ZHOU Quan2,LIU Zhao-xia3

Objective:To grasp the prevalence situation of primary and secondary school students’ obesity of Shenzhen and to study the dangerous factors resulted in obesity in order to provide the basis for further preventing and controlling the students’ obesity.Methods:The “BMI classification reference for screening overweight and obesity in Chinese school-age children and adolescents proposed by Working Group on Obesity in China (WGOC)”was used to screen the 3 833 primary school and secondary school students at the age of 8-16 years in Shenzhen.Among which 195 obese students were picked out to form an “ obesity group”,while another 195 students were chosen to form the “control group”.The behavior factors of the two groups were investigated by the method of closed questionnaire (48 items) and two rounds analysis were made by using single factor χ2 test and non conditional logistic regression model.Results and Conclusion:7 important factors which were recognized the main reasons resulted in the primary and secondary school students’ obesity were selected:how to describe one’s body weight,how to control body weight,the living condition,time of community sports activities,mother’s education level,how long snacks before bedtime,the amount of food to eat.That is the main reason causing the behavior of primary and middle school students obesity.Among them,the living conditions,education level of mother,and body weight describation have not been reported in the previous studies.

primaryandsecondaryschoolstudents;obesity;behaviorelements;logisticregressionanalysis

1002-9826(2015)02-0135-06

2014-06-03；

2014-12-30

深圳市教育科学“十一五”规划重点项目(NO.A193)。

席翼(1962-)，男，天津市人，教授，博士，主要研究方向为体质与运动能力的评价与干预，Tel：(0755)26558487，E-mail：xy@szu.edu.cn；周泉(1984-)女，安徽人，硕士，讲师。

1.深圳大学 师范学院 体育系，广东 深圳 518060；2.广州体育职业技术学院，广东 广州 510650；3.深圳市坂田新城学校,广东 深圳 518065 1.Shenzhen University,Shenzhen 518060,China；2.Guangzhou Polytechnic of Sports,Guangzhou 510650,China； 3. Shenzhen Bantian New-City School,Shenzhen 518065,China.

G804.49

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