高海拔藏族人群体质指数与血脂相关性研究

次仁卓玛 张浩天 孙睿哲

1.西藏自治区体育科学研究所，西藏 拉萨 850000；2.大连枫叶职业技术学校，辽宁 大连 116000

世界上有超过1700 万的人口居住在海拔3500m以上，而青藏高原是世界上海拔最高且人口居住最多的高原［1］，其中60%左右的人口长期居住在较高海拔地带，对高原的特殊环境产生了特定的生理适应性［2］。肥胖是指人体内脂肪大量聚集而引起的体重增加，是由环境和遗传因素共同作用的结果，世界公认评价肥胖的指标是体质指数（Body Mass Index，BMI）。肥胖不仅影响儿童阶段的生理和运动能力，而且还导致成长后罹患心血管疾病、糖尿病、脂肪肝等的风险增大［3］。研究表明，藏族学生整体BMI 水平相对落后［4］。有研究报道，生活在海拔4300m 地带的儿童发育迟缓和体重过低率高于居住在海拔3700m 的藏族儿童［5］。西藏某大学生超重和肥胖的检出率为28.6%，且男生高于女生［6］。有学者研究［7］西藏阿里各县超重和肥胖检出率，其中日土县超重和肥胖检出率最高分别为30.6%和17.6%.

血脂异常表现为血清总胆固醇（TG）或血清甘油三脂（TG）的增高，高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）降低及上述血脂指标均存在异常的混合型血脂异常［8］。被认为藏族是世界上适应高原特殊环境的最优民族，而藏族人群的血脂特点的相关研究存在不同报道［9-13］。世居高原人群冠心病和冠状状动脉的发病与血脂异常代谢具有较强程度的关联［14］。而高海拔藏族人群体质指数的分布情况和血脂异常检出率鲜有报道。因此，本研究将两组不同海拔人群作为研究对象，分析超重和肥胖的检出率、血脂异常检出率及体质指数和血脂的相关性是否受海拔的影响进行开展研究。

1 研究对象和方法

1.1 研究对象

昌都芒康县纳西乡（海拔2516m）及昌都八宿县郭庆乡（海拔4500m）18 岁以上的世居藏族居民431名。平均年龄（44.6±12.9）岁，其中男性159 例，女性272 例。根据年龄将分为三个组，分别为：18～＜40 为青年组，40～＜60 为中年组，60～＜80 为老年组，见表1。抽样方法：采用随机抽样法；纳入标准：18 岁以上、三代以上在高原生活、三代内与其他民族没有婚配史的藏族世居居民。

1.2 知情同意

受试者在测试前填写问卷，问卷填写完毕，工作人员审查合格后，受试者在知情同意书上签字即可进行测试。

1.3 研究内容

1.3.1 问卷调查。问卷主要内容包括基本信息；日常饮食情况；有无高血压、冠心病、糖尿病、肿瘤等病史。

1.3.2 检测方法。（1）人体测量。用体重身高仪对受试者进行身高体重的测量，测量时要求穿戴轻便衣物、脱鞋进行测试，胸围、腰围使用软尺进行测量，数值精确到0.1kg。BMI=体重（kg）/身高（m2）。（2）血脂指标的测量。抽取受试者早晨8 点的空腹血4～5mL，分离血清检测空腹血糖、甘油三酯（TG）、总胆固醇（TG）、高密度脂蛋白（HDL-C）、低密度脂蛋白（LDL-C）。

1.3.3 诊断标准。中国肥胖问题工作组（WGOC）根据中国人的特点制定的标准：BMI＜18.5 为体重过低、18.5BMI＜24.0 为体重正常、24.0BMI＜28.0 为超重、BMI28.0 为肥胖［15］。依据《中国成人血脂异常防治指南（2016 年修订版）》推荐标准进行诊断TC6.2mmol/L，TG2.3mmol/L，HDL-C1.0mmol/L，LDL-C4.1mmol/L 为血脂异常（其中满足一项或一项以上即可）。

1.4 统计方法

数据录入采用Excel 软件，数据分析采用SPSS 25.0 和Graphpad prism9.0 软件。符合正态分布的计量资料采用，两组海拔间比较采用独立样本t 检验，BMI 不同分型间比较采用单因素ANOVA 分析；采用pearson 相关性进行相关分析；（0＜︱R︱＜0.3“弱相关”、0.3＜︱R︱＜0.5“低度相关”、0.5︱R︱＜0.8“显著相关”、0.8︱R︱＜1“高度相关”）。采用多元线性回归进行影响因素分析。检验水准：P＜0.05 差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组海拔超重、肥胖和血脂异常的检出率分析

根据中国肥胖问题工作组制定的指标BMI分为4组：体重过低、体重正常、超重和肥胖。独立样本t 检验结果分析结果表明，两组海拔人群的BMI之间差异无统计学意义（P=0.36），见图1。因此，将两组海拔人群整合进行超重和肥胖的检出率分析，其检出率分别为：体重过低3.5%、体重正常47.6%、超重30.6%、肥胖18.3%，见图2。

图1 两组海拔BMI对比

图2 BMI不同分型的检出率

两组不同海拔人群血脂异常分析结果显示，海拔2516m 血脂正常人数224 人（占88.9%）、血脂异常人数28 人（占11.1%）；海拔4500m 血脂正常人数157 人（占87.7%）、血脂异常人数22人（占12.3%），差异无统计学意义。

2.2 BMI与血脂的相关性分析

本次共纳入431 人，其中体重正常205 人、超重132 人、肥胖79 人、体重过低15 人。以体重正常作为参照，超重和肥胖组的TG、TC、LDL-C 显著增高，而HDL-C 显著降低，差异有统计学意义P＜0.05，见表2。

表2 不同BMI分型与血脂检测结果比较

BMI 与TC（R=0.11，P＜0.05）、LDL-C（R=0.20，P＜0.05）成正相关，与HDL-C 成负相关（R=-0.28，P＜0.05），尤其海拔2516m 人群的BMI 与TG 成显著正相关（R=0.67，P＜0.001）见图3。

图3 两组海拔TG与BMI相关性

2.3 BMI与血脂之间的影响因素分析

为探讨BMI 和血脂之间的相关性受哪些因素影响，进一步采用多元线性回归分析，通过海拔、性别、年龄和职业进行回归分析（分类变量均采用亚变量）结果显示，海拔、性别、年龄和职业校正后BMI和血脂仍存在相关性，血脂异常人群的BMI均值比血脂正常人群高2.207kg/m2（P＜0.001），此外BMI 随年龄的增高而增高（P＜0.001），见表3。

表3 线性回归分析结果

3 结论

两组海拔世居藏族居民BMI 无显著差异，整合后数据显示超重和肥胖检出率较高。BMI 和血脂有相关性，并且与TG 呈高度正相关，但初步结果表明BMI与血脂的相关性不受海拔的影响。

4 讨论

随着生活水平的提高，肥胖已经成为严重影响人类健康的全球公共卫生问题，无论是发达国家还是发展中国家，肥胖的患病率每年都以惊人的速度在增长。据统计，2012 年我国18 岁以上居民中心性肥胖的患病率为25.7%，且男性大于女性［16］。根据2017年统计［17］，我国肥胖人口已居世界第一，男性占16.3%和女性占12.4%.世界卫生组织（WHO）表明肥胖不仅导致慢性病，而且是糖尿病和心血管疾病等多种疾病的主要危险因素，是影响生命质量和增加各国财政负担的重要的全球公共卫生问题。血脂异常是导致心脑血管疾病的主要因素［12］。有研究表明，TC 和TG 水平升高与动脉粥样硬化息息相关［18］，我国18 岁以上成年人血脂异常发生率约为8.6%～52.8%［19］。

本研究结果提示，BMI 在两组海拔间差异无统计学意义。血脂指标（TC、TG、LDL-C）水平随BMI 升高而升高，HDL-C 随BMI 升高而降低。进一步将BMI和血脂的相关性进行多元线性回归分析，结果提示，通过海拔、性别、年龄校正后BMI 和血脂仍存在相关性，血脂异常人群的BMI 均值比血脂正常人群高2.207kg/m2。血脂水平受BMI、环境、饮食、运动、年龄及遗传等多种因素的影响［20］。低氧对血脂水平是否受影响，有诸多不同的研究报道。本次研究提示，低氧对血脂和BMI 之间的相关性未产生影响。李莉等研究报道［12］居住在海拔4000m 藏族人群的HDL-C 水平高于居住在海拔3000m 的藏族人群，认为低氧参与脂类代谢过程，且降低了高海拔人群的血脂异常率。徐绍鹏等［21］研究报道，海拔对藏族人群的血脂水平未产生影响。

年龄是影响BMI 和血脂异常的诸多因素之一，本次结果提示，BMI 随年龄的增高而增高，年龄与血脂异常呈正相关（P＜0.05）。可能是随年龄的增长中老年人群，机体代谢速度减慢。血脂代谢出现紊乱，TC和LDL-C 水平在60～70 岁达到高峰［22］。此外，本文结果提示，藏族人群超重和肥胖的检出率较高，其原因可能一是本研究对象均为牧民和半农半牧人群，农牧区的生活方式较为传统，饮食结构主要以高脂类食品为主，多以牛羊肉、酥油茶、甜茶和奶酪等，因此容易引发肥胖。二是藏族人群热衷于饮酒，而过量的饮酒会导致肥胖和血脂异常［23］。范建高等报道［24］适量饮酒有利于降低中心性肥胖、糖代谢紊乱和HDL-C水平的提升。三是在农牧民地区文化程度相对较低，对营养知识方面认知少，日常主要以上述高脂类饮食为主，果蔬类摄入相对较少，对“平衡膳食”的饮食习惯不重视，进而引起肥胖。

本研究结果提示，两组海拔世居藏族居民BMI无显著差异，整合后数据显示超重和肥胖检出率较高。BMI和血脂有相关性，并且海拔2516m人群的TG与BMI呈高度正相关。初步结果表明BMI与血脂的相关性不受海拔的影响。高原世居人群超重和肥胖检出率不容乐观。因此，需要加强地方乡及县医护人员对肥胖的认知，及时发现居民代谢异常，加强防治，同时加强对藏族居民健康教育，提倡合理饮食及加强锻炼身体。

本研究的局限性在于样本量有限，影响着结果的准确性，且尽管BMI 是目前诊断肥胖的主要的方法，但是不能准确地评估脂肪蓄积程度及部位，对于肥胖的诊断一般特异性高而敏感性低。除此之外，考虑到很多混杂因素可影响血脂和BMI 的相关性，因此，在今后的研究中还需要通过增加海拔梯度和扩大样本量来进一步验证。