研究13万人后,他们发现不生大病的秘诀……
不吸烟(或者马上戒烟),体重控制在正常范围内,有很大的概率可以不发生重大疾病活到70岁,当然,体育锻炼也是很重要的。
作者丨姜飞熊
来源丨医学界
地球真是对胖子越来越不“友好”了。前两天,Science报道,谷歌的Deepmind AI可以用卫星定位识别胖人(用于公共卫生研究)。一扭头,《柳叶刀》又发了一篇文章,宣布胖人比普通人更容易发生重大疾病,且病得更多、更久——
《柳叶刀》的研究
这里的重大疾病包括:2型糖尿病、冠心病、癌症、卒中、慢性阻塞性肺病和哮喘等。
柳叶刀的这项研究纳入了137503样本量,由10个研究组组成。他们不仅分析了不同BMI的人群在人到中年之后患上重大慢性疾病的几率,还计算了这些人平均会被病缠绕多少年……
为了使得研究更全面,他们还加入其它三种因素来评估,分别是:金钱、吸烟、身体活动情况。
肥胖者可多病8年
按照世界卫生组织的分类标准,研究人员将参与者按BMI分为5组,分别是:体重过低组(BMI<18.5kg/㎡),体重正常组(25kg/㎡>BMI≥18.5kg/㎡),超重组(30kg/㎡>BMI≥25kg/㎡),轻度肥胖组(35kg/㎡>BMI≥30kg/㎡),重度肥胖组(BMI≥35kg/㎡)。
需要注意的是,参与研究的这13万多志愿者全部是欧洲人,由于身体素质不同,在BMI的分区上,某些机构单独出了一套适用于中日韩等国家的东亚标准,该标准中,超重和肥胖的门槛比WHO标准要低一些。
通过统计,研究者发现了如下规律——
对男性来说,只要不是正常BMI,其中年以后(40岁-75岁)患上重大疾病且带病生活的时间就会比正常BMI的男性长,包括体重低于正常水平的。
BMI正常组的男性在这35年中,平均无病生存年29.3年。与正常组相比,低体重组则要多病1.8年,超重组多病1.1年,轻度肥胖组要多病3.9年,而重度肥胖组则要多病8.5年。
但是女性在这方面就很神奇,低体重组的中年妇女不仅不会比正常体重组减少健康寿命,还略多了一点。
BMI正常组的女性,平均无病生存年29.4年,低体重组的女性,平均无病生存年29.5年。不过也就瘦点的能占点便宜,女性胖了一样要生病。超重组发生重大疾病的时长平均比正常组多1.1年,轻度肥胖组多2.7年,重度肥胖组多7.3年。
越穷越胖越抽烟
自身经济条件对健康的影响还是很重要的,过去我们脑海中富裕人群都是胖子,但现在,经济条件好的人更多的控制身材,而穷人中胖子越来越多。
上图中,蓝色柱状代表高收入人群,灰色为中等收入,红色为低收入。上图是男性的数据,下图是女性的数据。Y轴代表该属性在人群中所占比例,X轴分别为:肥胖、身体活动和当前吸烟。
根据研究者统计,低收入群体中的肥胖人口比例使高收入群体中的2倍左右,而吸烟人群占比拉开的差距更多。尤其在女性当中,低收入人群中女性吸烟比例大约是高收入人群的3倍。唯有身体活动这一项,低收入人群比高收入人群多一些,但也没能拉开差距到一倍的水平。
总而言之,收入越低的人群,肥胖比例越高,而且吸烟率也越高。
有钱的胖子可以买到健康吗?
对微胖高收入男性来说,可能可以……
上图是研究者结合经济收入和BMI做出的统计分析。左边一栏是男性,右边一栏是女性。可以看到不论什么样的经济收入,总体都服从“越胖得重大疾病时间越长”这个规律。
但是,对于高收入超重男性来说,他们的平均无病生存年限比中等收入和低收入的正常BMI男性还要略微长一些。不过,对比同等收入正常体重的男性,他们的无病生存年还是要短一点的。
对于女性来说,这个差异要小得多,高收入的超重女性并不会比中低收入的正常体重女性有更多的无病生存年。
戒烟可以弯道超车
不吸烟、戒烟,即便体重高一些,无病生存年也可以长过吸烟人群——
左侧是男性的数据,右侧是女性数据。上中下分别是从不吸烟、已经戒烟、正在吸烟的情况。
从不吸烟的轻度肥胖(BMI超过30kg/㎡)男性,其平均无病生存年和吸烟正常体重男性相差无几。女性数据上,差距没那么大,但是趋势类似。
总而言之,不吸烟(或者马上戒烟),体重控制在正常范围内,有很大的概率可以不发生重大疾病活到70岁,当然,体育锻炼也是很重要的。
参考文献:
https://www.thelancet.com/journals/lanpub/article/PIIS2468-2667(18)30139-7/fulltext
DOI:https://doi.org/10.1016/S2468-2667(18)30139-7
https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2698635
https://arstechnica.com/science/2017/07/pocket-brains-neuromorphic-hardware-arrives-for-our-brain-inspired-algorithms/
http://www.sciencemag.org/news/2018/08/artificial-intelligence-spots-obesity-space
Lancet. 2014; 384: 766-781
http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs311/en/
Lancet Diabetes Endocrinol.2015; 3: 114-122
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