以下文章来源于公共数据库与孟德尔随机化 ，作者小朱
2023年2月14日，浙江大学团队在《J Cachexia Sarcopenia Muscle》发表题为：
Associations of metabolic heterogeneity of obesity with frailty progression: Results from two prospective cohorts（IF=12.063）的研究论文。
这项研究利用中国健康与养老追踪调查（CHARLS）和英国老龄化纵向研究（ELSA）的数据，探讨了肥胖的代谢异质性和代谢状态转变与虚弱进展的关联。结果表明，代谢不健康的超重/肥胖和正常体重与代谢健康的正常体重相比，虚弱进展加速。无论肥胖状态如何，与代谢健康的正常体重相比，从健康代谢状态过渡到不健康代谢状态会加速虚弱进展。
摘要与主要结果
一、摘要
背景
以前的研究表明，肥胖会加速虚弱的进展。然而，肥胖因不同的代谢状态而异质性。肥胖的代谢异质性与虚弱进展的关联尚不清楚。
方法
基线共纳入了来自中国健康与退休纵向研究（CHARLS）的6730名参与者和来自英国老龄化纵向研究（ELSA）的4713名参与者。基于代谢健康正常体重（MHNW）、代谢不健康正常体重（MUNW）、代谢健康超重/肥胖（MHOO）和代谢不健康超重/肥胖（MUOO）四种肥胖和代谢不健康超重/肥胖（MUOO）四种肥胖和代谢表型评估肥胖的代谢异质性。脆弱状态通过0到100的脆弱指数（FI）进行评估，脆弱定义为FI≥25。线性混合效应模型用于分析肥胖的代谢异质性与虚弱进展的关联。
结果
在CHARLS中，与WHNW相比，MUOO和MUNW表现出加速的FI进展，年增加0.284（95%置信区间：0.155至0.413，P <0.001）和0.169（95%置信区间：0.035至0.303，P = 0.013）。与MHNW相比，MHOO没有加速FI进展（β：-0.011，95%CI：-0.196至0.173，P = 0.904）。在ELSA中，与MHNW相比，MUOO（β：0.103，95%CI：-0.005至0.210，P = 0.061）和MUNW（β：0.157，95%CI：-0.011至0.324，P = 0.066） 的FI加速进展略有显着性，但MHOO（β：‐0.047，95%CI：-0.157至0.062，P = 0.396）则不显著。在排除两个队列中的基线虚弱受试者后，MUOO和MUNW与加速FI进展的关联更强。代谢状态随时间而变化。与稳定的MHNW相比，从MHNW变为MUNW的受试者表现出加速的FI进展，CHARLS和ELSA的FI年增长率分别为0.356（95%CI：0.113至0.599，P = 0.004）和0.255（95%CI：0.033至0.477，P = 0.024）。在过渡到MUOO的MHOO受试者中也发现了加速的FI进展（CHARLS，β：0.358，95%CI：0.053至0.663，P = 0.022;ELSA，β：0.210，95%置信区间：0.049至0.370，P = 0.011）。
结论
代谢不健康的超重/肥胖和正常体重，但不是代谢健康的超重/肥胖，与代谢健康的正常体重相比，虚弱进展加速。无论肥胖状态如何，与代谢健康的正常体重相比，从健康代谢状态过渡到不健康代谢状态会加速虚弱进展。我们的研究结果强调了代谢状态在虚弱进展中的重要作用，并建议根据代谢状态对肥胖进行分层管理。
二、研究结果
1. 基本情况
基线时共纳入11 443名符合条件的受试者，其中6730名来自CHARLS（平均[SD]年龄：61.6 [7.8]岁，女性：52.0%）和4713名来自ELSA的受试者（平均[SD]年龄：65.6 [8.9]岁，女性：54.9%）。CHARLS和ELSA的中位随访期分别为6.9年和9.7年。表1按 BMI 代谢表型呈现研究人群的基线特征。在这两个队列中，MUOO的BMI，WC，SBP，DBP，HbA的平均值最高1c、FPG、TG 和四种 BMI 代谢表型中 HDL-C 的最低平均值。MUNW具有更高的SBP，HbA手段1c、FPG、TG和HDL-C的平均值低于MHOO，而MHOO的BMI和WC平均值高于MUNW。对于虚弱，MUOO显示出最高的FI中位数和最高的脆弱百分比，其次是MUNW和MHOO，而MHNW显示出最低的FI和脆弱百分比。
2.BMI代谢表型与基线虚弱的关联
控制协变量后，表2显示基线时 BMI 代谢表型与 FI 的关联。在CHARLS中，与MHNW相比，MUOO的FI显著更高（β：2.76，95%置信区间：2.05至3.46，P <0.001），其次是MUNW（β：1.47，95%置信区间：0.76至2.19， P <0.001）和MHOO（β：1.01，95%置信区间：0.02至2.01，P = 0.047）。 在ELSA中也观察到类似的结果，与MHNW相比，MUOO（β：5.62，95%置信区间：4.75至6.48，P < 0.001），MHOO（β：2.33，95%置信区间：1.45至3.21 ，P < 0.001）和MUNW（β：1.72，95%置信区间：0.39至3.05，P = 0.011）的FI显着更高。
3.BMI 代谢表型与虚弱进展的关联
表3显示BMI代谢表型与所有参与者的FI进展的关联。在CHARLS中，MUOO和MUNW与MHNW相比，FI的进展加速，分别增加了0.284（95%CI：0.155至0.413，P <0.001）和 0.169（95%CI：0.035至0.303，P = 0.013）。与MHNW相比，MHOO未发现FI加速进展（β：-0.011，95%CI：-0.196至0.173，P = 0.904）。在ELSA中，与MHNW相比，MUOO（β：0.103，95%CI：-0.005至0.210，P = 0.061）和MUNW（β：0.157，95%CI：-0.011至0.324，P = 0.066） 的FI加速进展略有显着性，但MHOO（β：-0.047，95%CI：-0.157至0.062，P = 0.396）则不显著。在排除基线时虚弱的受试者后，MUOO和MUNW与FI加速进展的关联更强（表4).与CHARLS中的MHNW相比，MUOO和MUNW的年增长率为0.370（95%置信区间：0.236至0.503，P <0.001）和0.272（95%置信区间：0.135至0.410，P <0.001），而在ELSA中分别为0.208（95%置信区间：0.098至0.318，P <0.001）和0.215（95%置信区间：0.044至0.386， P = 0.014）。然而，与MHNW相比，MHOO在基线非虚弱受试者的两个队列中仍然没有加速FI进展。图2和图3分别显示所有参与者和非虚弱参与者中四种BMI代谢表型的预测FI轨迹。
4.代谢状态转变与虚弱进展的关联
表5显示代谢状态转换与FI进展的关联。与稳定的MHNW相比，从MHNW变为MUNW的受试者表现出加速的FI进展，CHARLS和ELSA的FI年增长率分别为0.356（95%CI：0.113至0.599，P = 0.004）和0.255（95%CI：0.033至0.477，P = 0.024）。在过渡到MUOO的MHOO参与者中也发现了加速的FI进展（CHARLS，β：0.358，95%CI：0.053至0.663，P = 0.022;ELSA，β：0.210，95%CI：0.049至0.370，P = 0.011），但与稳定的MHNW相比，MHOO不适用。此外，稳定的MUNW和MUOO表现出FI的加速进展，而从MUNW变为MHNW和MUOO到MHOO的参与者与稳定的MHNW相比，FI既没有加速增加也没有减少。
设计与统计学方法
一、研究设计
研究对象来源：研究样本来源于2011-2018年中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据库和2004-2014英国老龄化纵向研究（ELSA）数据库。基线纳入了来自CHARLS的6730名受试者和来自ELSA的4713名受试者。在基线符合条件的参与者中，来自CHARLS的4553名和来自ELSA的2893名可以在第二次重新调查（CHARLS的第3波和ELSA的第4波）中识别肥胖和代谢状态，这7446名受试者被纳入过渡分析。
暴露因素：肥胖和代谢状态，结合肥胖和代谢状态，参与者分为四种BMI代谢表型，即代谢健康正常体重（MHNW）、代谢不健康正常体重（MUNW）、代谢健康超重/肥胖（MHOO）和代谢不健康超重/肥胖（MUOO），以评估肥胖的代谢异质性
结局：虚弱状态通过0到100的虚弱指数（FI）进行评估，虚弱定义为FI≥25
研究类型：前瞻性队列研究
二、统计方法
1. 对于描述性统计，连续变量表示为平均值（标准差 [SD]）或中位数（四分位距 [IQR]）。分类变量以数字（百分比）表示。对基线特征进行比较，对连续变量进行单因子方差分析或K-W秩和检验，对分类变量进行卡方检验。
2.为了分析BMI代谢表型与虚弱进展的关联，使用线性混合效应模型计算回归系数（β）和95%置信区间（95%CI），以MHNW为参考。
3.进行敏感性分析
4.所有统计分析均由R软件（版本4.0.2）执行。所有P值均为双侧，统计学意义定义为P<0.05。
转自：“医学论文与统计分析”微信公众号
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