论文部分内容阅读
研究背景:超重/肥胖严重影响了老年人健康,久坐时间（sedentary time,ST）被认为是引起超重/肥胖的重要原因之一。但是,最新研究发现久坐类型可能与超重/肥胖的关系更为紧密。据调查,使用抖音、快手等软件观看短视频已成为我国老年人,尤其是老年女性最受欢迎的休闲久坐类型之一。因此,有必要研究短视频观看、ST和超重/肥胖之间关系。研究目的:旨在研究社区老年女性的ST相关指标、短视频观看与超重/肥胖的剂量效应关系。研究方法:本研究采用老年女性身体活动与健康研究的基线数据,进行横断面分析。研究共招募1370名60-70岁的社区老年女性,采用一对一、面对面的问卷调查方式采集实验对象的人口统计学特征、短视频观看以及与健康相关的信息;使用三轴加速度计测量每日ST以及10-min bouted ST（每日发生单次久坐时长≥10分钟的累积久坐时间）、30-min bouted ST（每日发生单次久坐时长≥30分钟的累积久坐时间）、60-min bouted ST（每日单次久坐时长≥60分钟的累积久坐时间）、中高强度身体活动（moderate-vigorous physical activity,MVPA）;通过多频生物阻抗分析仪评估超重/肥胖的多个指标,包括体脂率（body fat ratio,BFR）、脂肪量（fat mass,FM）、内脏脂肪量（visceral fat mass,VFM）、皮下脂肪量（subcutaneous fat mass,SFM）、躯干脂肪量（trunk fat mass,TFM）和肢体脂肪量（limb fat mass,LFM）。采用 Kolmogorov-Smirnova法分析数据分布特征,使用卡方检验、Fisher精确检验、Mann-Whitney检验对呈非正正态分布的数据进行描述及组间分析;使用多元线性回归评估ST、10-min bouted ST、30-min bouted ST、60-min bouted ST、短视频观看时间、年限、内容与超重/肥胖多个指标的相关关系,构建两个模型以检查ST相关指标、短视频观看对超重/肥胖的影响是否独立于MVPA;通过接受者工作特征曲线（receiver operator characteristic curve,ROC）及最大约登指数探索短视频区分超重/肥胖的最佳临界点。研究结果:（1）在模型1中调整年龄、经济状况、饮酒情况、慢性疾病、独居情况、失眠状况、焦虑、抑郁、营养状况、认知水平、加速度计佩戴时间后,ST、10-min bouted ST、30-min bouted ST、60-min bouted ST与超重/肥胖的多个指标呈显著线性正相关（p＜0.05）;然而在模型2中继续调整MVPA后,ST、10-min bouted ST、30-min bouted ST、60-min bouted ST与BMI、BFR、VFM、SFM、TFM、LFM之间的所有关联消失（p＞0.05）。（2）在模型1中,每天增加1小时短视频观看时间,与BMI增加0.21 kg/m2（95%置信区间（confidence interval,CI）:0.07,0.34）,BFR 增加 0.35%（95%CI:0.10,0.60）,FM 增加 0.32 kg（95%CI:0.03,0.62）,VFM 增加 0.10 kg（95%CI:0.02,017）,SFM 增加 0.24 kg（95%CI:0.06,0.49）,TFM 增加 0.24 kg（95%CI:0.06,0.42）,LFM增加 0.13kg（95%CI:0.02,0.25）呈显著线性正相关（P＜0.05）,在模型2中,继续调整MVPA并未改变其显著性（p＜0.05）。（3）在模型1中,与不看短视频相比,短视频观看两年及以内的老年女性的BMI增加 0.64 kg/m2（95%CI:0.16,1.12）,BFR增加 1.16%（95%CI:0.28,2.03）,FM增加 1.27 kg（95%CI:0.26,2.29）,VFM增加0.33 kg（95%CI:0.06,0.59）,SFM增加 0.95 kg（95%CI:0.19,1.70）,TFM增加 0.83 kg（95%CI:0.20,1.45）,LFM增加0.46 kg（95%CI:0.05,0.87）差异具有统计学意义（P＜0.05）;短视频观看两年以上老年女性的 BMI 增加 0.72 kg/m2（95%CI:0.28,1.16）,BFR 增加 1.41%（95%CI:0.61,2.21）,FM 增加 1.68 kg（95%CI:0.75,2.62）,VFM 增加 0.46 kg（95%CI:0.21,0.70）,SFM 增加 1.23 kg（95%CI:0.54,1.93）,TFM 增加 1.12 kg（95%CI:0.54,1.70）,LFM 增加 0.57kg（95%CI:0.20,0.94）,差异具有统计学意义（p＜0.05）。在模型2中,继续调整MVPA并未改变其显著性（p＜0.05）,且观看短视频两年以上的β值均要高于两年及以内。（4）在模型1中,与不观看短视频相比,每天观看非美食类短视频的老年女性的BMI增加 0.65 kg/m2（95%CI:0.24,1.06）,BFR增加1.18%（95%CI:0.43,1.92）,FM 增加1.43 kg（95%CI:0.57,2.30）,VFM 增加 0.40 kg（95%CI:0.17,0.62）,SFM 增加 1.04 kg（95%CI:0.40,1.68）,TFM 增加 0.96 kg（95%CI:0.42,1.49）,LFM增加0.48 kg（95%CI:0.09,0.77）,差异具有统计学意义（P＜0.05）;观看美食类短视频,BMI 增加 0.94 kg/m2（95%CI:0.24,1.64）,BFR 增加 2.10%（95%CI:0.83,3.38）,FM 增加 2.03 kg（95%CI:0.54,3.51）,VFM 增加 0.45 kg（95%CI:0.07,0.84）,SFM增加 1.56 kg（95%CI:0.46,2.66）,TFM增加 1.25 kg（95%CI:0.33,2.16）,LFM增加 0.78 kg（95%CI:0.19,1.37）,差异具有统计学意义（P＜0.05）。在模型2中,加入MVPA后,并未改变其显著性（P＜0.05）,且观看美食类短视频β值均要高于观看非美食类短视频。（5）根据ROC曲线分析显示,短视频观看时间预测超重/肥胖的最佳截断值为0.75小时（P＜0.05）。研究结论:（1）ST、10-min bouted ST、30-min bouted ST、60-min bouted ST与超重/肥胖呈显著线性正相关,然而MVPA能够抵消其与超重/肥胖之间的相关性。（2）观看短视频是超重/肥胖的一个独立风险因素,MVPA不能抵消其与超重/肥胖的相关性。超重/肥胖的发生不仅与每日观看短视频的时间、年限密切相关,而且可能受观看内容的影响,观看美食类短视频可能更易导致超重/肥胖的发生。（3）减少短视频观看而不是久坐时间,可能是预防超重/肥胖的有效策略,建议将短视频观看时间控制在每天0.75小时以内,可能对避免超重/肥胖的发生具有积极的作用。