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摘要
目標超重和肥胖仍然處於曆史高位，在家庭中聚集，是多種疾病的既定危險因素。我們描述了澳大利亞11-12歲兒童及其父母的流行病學和身體成分的跨代一致性。
設計基於人口的橫斷麵兒童健康檢查點研究，嵌套在澳大利亞兒童縱向研究(LSAC)內。
設置澳大利亞7個主要城市和8個區域城市的評估中心，或家訪;2015年2月- 2016年3月。
參與者在所有參與CheckPoint的家庭(n=1874)中，可獲得1872名兒童(49%為女孩)和1852名父母(平均年齡43.7歲;88%是母親)，包括1830對親生親子。
措施所有參與者的身高、體重、身體質量指數(BMI)、腰圍和腰高比;在評估中心通過四肢生物阻抗分析(BIA)測定體脂和無脂質量，或在家訪時通過四肢BIA測定體脂百分比。分析:使用(i) Pearson相關係數和(ii)根據年齡、性別和社會經濟劣勢調整的偏相關係數評估親子一致性。調查的權重和方法考慮了LSAC複雜的樣本設計。
結果20.7%的兒童超重，6.2%的兒童肥胖，家長超重的比例為33.5%，肥胖的家長比例為31.6%。男孩和女孩在所有身體組成指標上的分布相似，但盡管BMI和腰高比相似，母親的總脂肪和軀幹脂肪的比例卻高於父親。親子部分相關以身高最大(0.37,95% CI 0.33 ~ 0.42)。其他人體測量和脂肪/瘦測量顯示出驚人的相似的部分相關性，範圍從腰圍0.25 (95% CI 0.20至0.29)到無脂肪百分比0.30 (95% CI 0.25至0.34)。所有測量都提供了全樣本和性別特定百分位值。
結論過度肥胖在澳大利亞兒童和父母中仍然普遍存在。適度的跨代一致性在瘦和肥胖的所有措施已經很明顯的童年晚期。
- 身體成分
- 肥胖
- 參考價值
- 孩子們
- 遺傳模式
- 流行病學研究
這是一篇開放獲取的文章，根據創作共用署名非商業(CC BY-NC 4.0)許可證發布，該許可證允許其他人以非商業方式分發、混音、改編、在此基礎上進行構建，並以不同的條款許可其衍生作品，前提是正確引用原始作品，給予適當的榮譽，任何更改都已注明，並且使用是非商業性的。看到的:http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/．
數據來自Altmetric.com
本研究的優勢和局限性
采用兩階段隨機抽樣設計，在全國範圍內，以人群為基礎的隊列進行招募，提高了估計的普遍性。
客觀地測量了兒童和父母的多種身體成分屬性，包括身體質量指數和更詳細的部分脂肪和無脂肪質量以及生物電阻抗分析的分布。
跨代一致性分析隻包括每個孩子的一位父母，因此我們無法正式估計遺傳力。
我們的父母樣本主要是母親，所以對父親身體成分的估計不太準確。
我們的研究結果可能不適用於尚未為人父母的澳大利亞成年人。
簡介
雖然超重的近因是持續的能量不平衡，但超重在家庭中聚集，顯然遺傳和共同的環境因素都有助於這種聚集。雖然與身體組成相關的遺傳多態性正在被識別，1 2父母和孩子之間身體質量指數(BMI)的遺傳程度令人驚訝地不清楚，在不同研究之間的估計在0.21到0.81之間。3.同樣，親子一致性(反映了共同的遺傳和環境貢獻)在身體組成的兩個關鍵驅動因素-身體活動4以及飲食模式5-在最近的薈萃分析中顯示出隊列間的顯著異質性。
肥胖的流行病學——以及更廣泛的身體構成——繼續迅速發展。從1980年左右開始，所有年齡組的死亡率急劇上升，6自2005年以來，兒童超重和肥胖已趨於穩定，成人超重和肥胖的增長已放緩，但兩者仍處於曆史高位。例如，2014-15年澳大利亞的估計是，5-17歲的兒童中有27%超重(包括7%肥胖)，成年人中有63%超重(包括28%肥胖)。7到35歲時，近60%的兒童可能會肥胖。8人們的飲食、飲食、活動和健身模式也在不斷演變——所有這些都可能以不同的方式影響瘦和脂肪質量，所有這些都表現出不同程度的環境和遺傳影響。
因此，令人驚訝的是，雖然許多研究著眼於父母與孩子之間的個體身體成分測量(最常見的是BMI)，9 - 12很少有人在當代具有人口代表性的樣本中考慮廣泛的全身和部分身體成分測量。需要采取多種措施，因為脂肪對健康的影響不同，這取決於它在身體各處的沉積位置，13例如，腹部脂肪測量(如腰圍和腰高比)比BMI更能預測心血管疾病和全因死亡率。14日15少數對父母和孩子進行多種身體成分測量的研究使用雙能x線吸收儀或皮褶厚度來評估身體脂肪16日至18日(用於研究，但不用於臨床)。我們沒有發現將生物阻抗分析(BIA，通常用於人群和家庭環境)用於評估身體脂肪和瘦組織質量和分布的親子一致性研究。
身體成分的親子相關性因性別、父母和後代年齡以及測量的身體成分的特定方麵而不同。3.身高(相關係數(CC) 0.29 ~ 0.51)9 16 17 19和無脂肪質量(CC 0.21至0.48)17日20可能比BMI相關性更強(CC 0.19至0.44)10 17-22重量(CC 0.29 ~ 0.42)，10 17 22盡管不同研究之間的估計有很大的差異和重疊。身體脂肪測量的親子相關性估計值略低，但再次與所有其他測量值重疊(體脂率CC 0.23至0.34，17日20腰圍CC 0.14 ~ 0.32月19 - 21日脂肪質量CC 0.16 ~ 0.30)。17日20重複親子BMI一致性的縱向研究報告顯示，相關性隨著兒童年齡的增加而增強(5 - 9歲之間的CC從0.15到0.28，9CC 0.25到0.34在6-9歲和10-11歲之間，229-10歲和15-16歲之間的CC為0.31至0.361815 - 22歲之間的CC為0.33 - 0.4323)，這可能反映了與青春期相關的變化，使後代的生理機能變得更像成年人。22過了這個年齡，後代可能不會更像父母;在蘇格蘭父母年齡為45-64歲、後代年齡為30-59歲的跨中家庭研究中，BMI一致性的回歸係數根據父母和孩子的性別在0.26至0.35之間。24有幾項研究表明，母親和孩子的BMI一致性高於父親和孩子的一致性，9 11 18假設宮內環境影響，但其他研究報告沒有差異10 19或者更強的父子關係。21也有不同的證據24日25日和反對26身體組成的性別選型一致性，即母女和父子組合的相關性強於母子和父女組合。除BMI外，身體組成指標一致性的性別差異仍相對未被探索。
兒童健康檢查點是澳大利亞兒童縱向研究(LSAC)中嵌套的橫斷麵生物物理波，提供了一個機會，在11-12歲兒童親子對的廣泛關注的健康評估中包括多種身體成分的測量。在這裏，我們旨在描述，在澳大利亞11-12歲兒童及其父母的人口樣本中，(i)身體成分測量的流行病學(人口患病率和分布統計)和(ii)這些測量的親子一致性。
方法
LSAC研究設計和參與者
關於LSAC初始招聘和研究設計的詳細信息可以在其他地方找到。27 28簡單地說，一個具有人口代表性的0-1歲和4-5歲兒童樣本分別被招募到LSAC的B和K隊列。采用兩階段隨機抽樣設計，以郵政編碼為主要抽樣單位。B組有8921個家庭被邀請參與，其中5107個(57.2%)被招募到2004年的第一次數據收集浪潮中。從那以後，每兩年就會出現新的數據收集浪潮。
檢查點研究設計和參與者招募
兒童健康檢查點是一個身體健康和生物標誌物模塊，提供給LSAC第6波和第7波之間的B隊列。CheckPoint的數據收集時間為2015年2月至2016年3月。在2014年第6波訪問期間，B隊列家庭(n=3764)被介紹給即將到來的檢查點，並被要求同意與檢查點團隊共享他們的聯係方式。從2014年底開始，自願參加的家庭(n=3513)收到了一份資料包和招募電話(圖1)．關於CheckPoint研究設計的更詳細的描述可以在其他地方找到。29 30
參與者流。*數據來自被排除在一致性分析之外的20對非親生親子對。C =子女數目;HV=家訪評估;澳大利亞兒童縱向研究;主要評估中心;迷你評估中心;N =家庭數目;P =成人出席人數。
同意
家長為他們的孩子和自己的研究參與提供了知情的書麵同意。
患者和公眾參與
由於LSAC是一項基於人群的縱向研究，因此沒有患者群體參與其設計或實施。據我們所知，公眾沒有參與LSAC研究或CheckPoint模塊的研究設計、招募或實施。在檢查點評估訪問時或訪問後不久，父母會收到一份關於子女和自己的簡要健康報告。他們同意參加，因為他們知道，否則他們就不會收到關於自己或孩子的個人結果。
過程
檢查點的主要數據收集機製是“彈出式”評估中心。家庭在澳大利亞7個主要城市依次建立的評估中心完成了3個半小時的訪問，或在8個地區城市建立的小型評估中心完成了2個半小時的訪問。無法參加評估中心的家庭可以接受一個半小時的家訪。在評估中心，參與者按照孩子和父母之間略有不同的標準順序完成了多個身體係統的大量測量。參與者每15分鍾從一個站前進到下一個站，從身體組成站開始。符合標準的．兒童和家長使用研究電子數據采集(REDCap)工具在iPad上完成了一份簡短的問卷調查31在整個訪問的停機時間，或在訪問結束時。
措施
在CheckPoint中心/家訪開始時測量身高、體重、BIA和腰圍，使用類似於以前LSAC波的標準協議(CheckPoint協議在表1)．這些數據被用來推導BMI (kg/m2)、總脂肪量百分比、軀幹脂肪百分比及腰高比。對於兒童，我們還使用曆史參考數據集生成了年齡和性別的BMI和腰部z分數。由於兒童的身高、體重和腰圍預計會在整個發育過程中發生變化，在兒科文獻中分析z分數是一種常見的做法，它可以跟蹤單個兒童隨時間的肥胖情況，並在不同年齡的兒童之間進行比較。的測量了數據收集和管理標準操作程序提供了更詳細的信息(見http://checkpoint-lsac.mcri.edu.au)．
兩名戴石膏的兒童的體重估計減去300克。兩名父母均使用心髒起搏器，但未進行BIA分析，因為BIA電流可能會影響設備的操作。五名孕婦和五名拒絕測量但自我報告身高和體重的父母被排除在我們的分析之外。
協變量:年齡和性別由問卷(家長)自述或LSAC提供從管理數據庫導出的數據(兒童)。社區社會經濟劣勢與公開的澳大利亞統計局普查數據有關。兒童的青春期狀況在問卷中自我報告。這些協變量在檢查點訪問時進行測量(表1）;本研究未分析LSAC數據。
統計分析
對於目標1，我們使用平均值和SD以及關鍵百分位數描述了兒童和父母身體成分域的分布。這些總體統計數據的計算采用加權多層調查分析，其中考慮了抽樣框架中的聚類和分層。分析樣本包括所有研究兒童和參加研究的父母(任何與研究兒童一起參加的成年人)，至少有一項身高、體重、BIA或腰圍的數據。
對於目標2，父母和孩子之間的一致性被量化為(i)樣本總體和(ii)兒童和父母性別的子組，使用皮爾森相關係數(CC)與95% ci，以及偏相關係數，對兒童和父母年齡，劣勢指數和兒童和父母性別進行了調整，模型中包括兩性;95%是自發的ci。此外，目標2分析重複使用加權多水平調查分析。32未加權和加權的結果相似，因此我們提出了未加權的分析。aim 2分析樣本由至少一次測量數據完整的所有生物學親子對組成。
所有分析均使用Stata V.14.2進行。
結果
共有1874對親子參加了兒童健康檢查點模塊。圖1總結了研究各個階段的樣本量和無反應的原因，以及CheckPoint模塊中缺少身體成分數據的原因。至少有一項身體成分測量數據可用於1872名兒童和1852名父母，包括1830對生物親子。
男孩和女孩的比例相似，但88%的父母是母親(表2)．兒童平均年齡12.0歲，父親平均比母親大3歲。處於青春期中後期發育階段的女孩(89%)比男孩(48%)比例大。這個樣本在社會經濟上的弱勢程度比一般人群要小一些，26%的樣本處於最弱勢的國家五分之一組，而在最弱勢的五分之一組中隻有12%。
大約四分之一的兒童和三分之二的父母超重或肥胖(兒童:超重20.7%，肥胖6.2%;父母:超重33.5%，肥胖31.6%)。表3顯示，與父親相比，母親的平均腰圍約少12厘米，腰高比和BMI相似，全身脂肪比例(36%比26%)和軀幹脂肪比例(18%比14%)更高。兒童在這些指標上的性別差異要小得多。在脂肪分布方麵，兒童在非截骨區域的脂肪比例高於成人。
體重指數、腰圍、體脂量和截脂量的分布在圖2及3．為方便參考，請在網上查閱補充表1顯示了這些身體成分標記在關鍵百分位(從第5到第95)的分布。在兒童中，BMI和腰部z-score的分布沒有明顯的性別差異，但女孩的總脂肪和截尾脂肪的分布略向右偏移(即脂肪的比例更大)。
兒童身體組成指標的分布。應用於數據的樣本權重。BMI，身體質量指數;UK90，英國1990。
母體成分的分布測量。應用於數據的樣本權重。BMI，身體質量指數。
成年人的性別差異更為顯著。雖然母親和父親的平均體重指數相似(表3)，與父親相比，母親的分布更平坦，並向左平移(即BMI較低)。男性和女性的腰圍分布在形狀上相似，但女性的腰圍偏左(即腰圍較小)。澳大利亞的指南建議男性和女性的腰圍分別低於94厘米和80厘米。33 34男性和女性的腰圍中位數超過了這些臨界值補充表1)，即在母體樣本中，57% (95% CI 50 ~ 65)的男性和61% (95% CI 58 ~ 63)的女性超過推薦值。
母親和父親的全身脂肪量和軀幹脂肪量分布不同。母親的脂肪分布範圍比父親更廣，分布向右偏移(即脂肪量的比例更大)。母親和父親的脂肪分布的重疊程度低於其他身體組成指標。
在整個隊列中，孩子和父母身體組成之間的未經調整的相關性總體上是中等和顯著一致的(表4）;身高相關性最高(CC 0.30, 95% CI 0.25 ~ 0.34)，腰圍相關性最低(CC 0.23, 95% CI 0.19 ~ 0.28)。表4該研究還表明，母子和父子之間的相關性在每項測量中都是相似的，盡管父子之間的腰圍、脂肪和無脂肪質量估計值有高於母子相關性的趨勢(但ci更寬)。雖然我們沒有進行正式的統計測試，但性別匹配的配對(即母親-女兒，父親-兒子)似乎與性別混合的配對(即母親-兒子，父親-女兒;在線補充表2)．
在年齡、性別和劣勢指數調整後，親子身高相關性增強，明顯大於其餘相關性，其餘相關性保持相對不變且緊密聚集。
討論
主要研究結果
我們描述了在生命曆程的兩個階段(11-12歲和成年中期)，以澳大利亞父母和兒童為基礎的大型人群的BMI、腰圍、脂肪和無脂肪質量測量的流行病學。根據BMI標準，四分之一的兒童和三分之二的成年人超重或肥胖。我們證實了男性和女性身體組成的已知性別差異。35 36身體成分測量的親子一致性在瘦弱和肥胖的所有測量中都有中度和驚人的相似，部分相關性在0.25到0.30之間;例外的是高度一致性較高(0.37)。母子和父子的一致性模式是相似的，盡管對父親的估計似乎比母親略強。
本研究的優點和缺點
身體組成是在全國範圍內的大型兒童隊列中測量的，他們的父母最初被選為具有人口代表性的人群。37二人組同時使用相同的設備和方案進行多種身體成分測量，最大限度地提高了普遍性，最大限度地減少了反映這些因素的偏差。我們的BIA秤捕捉部分，以及全身的脂肪質量。盡管父親數量較少降低了父子估計的精度，但這是為數不多的研究之一，為任何人體測量測量提供了母子和父子一致性的人口估計。
局限性包括由於CheckPoint的選擇性采用和LSAC的減員，非常弱勢家庭的代表性不足，我們使用調查權重部分緩解了這一問題(盡管這對結果沒有顯示出有意義的影響)。我們不能將結論擴展到狹窄的兒童年齡範圍之外(11-12歲)，而且，由於我們檢查的是親子兩對而不是三元，我們不能正式估計遺傳力。
與其他研究的比較
正如預期的那樣，不同樣本的準確估計值有所不同，然而，我們的結果與最近的本地研究非常相似。我們的兒童(27%)和父母(65%)樣本中超重和肥胖的患病率與2014-15年澳大利亞全國健康調查(5-17歲兒童中27%，18歲以上成年人中63%)3年前的報告相似。7我們的兒童腰圍(平均66.9厘米，標準差9.0厘米)略小於2007年全國兒童營養和體育活動調查中測量的澳大利亞11-12歲兒童的腰圍(平均69.1厘米，標準差10.3厘米;未發表數據，由合著者提供TO)。57%的父親(95% CI 50至65)和61%的母親(95% CI 58至63)的腰圍分別超過了男性和女性的推薦腰圍分割點94厘米和80厘米。33 34而在2014-15年的調查中，年齡≥18歲的澳大利亞男性有60%，女性有65%。在我們的兒童樣本中，總體脂率與2011-13年國際兒童肥胖、生活方式和環境研究(ISCOLE)的澳大利亞子樣本中報告的9-11歲兒童的值相似，但略高。38 39
由於先前的研究已經在單一或有限數量的身體成分測量中檢查了親子一致性，我們的研究是第一個在從消瘦到肥胖的廣泛身體成分測量中顯示一致性(CC 0.23至0.30)的研究之一。我們的一致性估計通常在之前報告的每個測量範圍內，除了高度一致性落在範圍的低端，9體重剛好低於先前文獻報道的下限。9 10 16-22以往的研究都表明，親子BMI指數的一致性隨著兒童年齡的增長而增強;我們對11-12歲兒童的估計為0.29，與之前對9-10歲和10-11歲兒童的估計分別為0.31至0.34一致。18日22
對臨床醫生和決策者的意義和啟示
這項研究更新了兩代人的多種身體成分測量的彙總人口數據。超重和肥胖的流行率數據並不新鮮，但有助於國家內部和國家之間的人口監測。人口監測應跟蹤一係列身體成分指標，而不僅僅是BMI，因為這些指標可能具有獨立的健康益處(如瘦體重)和風險(如軀幹脂肪)，並且在兒童BMI穩定的情況下可能有所不同40和成人。41從2019年初開始，研究人員可以使用該數據集(請參閱文章末尾的數據共享聲明)。用途可能包括統計能力計算和探索每種身體成分測量方法對選擇結果的共同和獨特貢獻，以告知多種測量方法中哪一種最適合未來的試驗。
與其他研究相結合，我們溫和的一致性支持遺傳和環境對身體組成指標的影響。大一點的孩子隻與父母分享後者的一部分。一方麵，父母在某種程度上是孩子的營養把關人;另一方麵，孩子們在學校和同齡人中度過了大量的時間，在同質化的環境中，而不是與父母共享。而極端的環境限製(如健身、束胃42以及古巴封鎖43)顯示出身體組成的真實可塑性，但長期的改變對大多數人來說是非常困難的。44考慮到身體組成的每個方麵都可能受到不同的遺傳影響，令人驚訝的是，我們所有身體部位的親子一致性幾乎完全相同(除了身高，已知它受到強烈的遺傳影響)。父母和孩子之間的適度一致性可能會挑戰一種普遍的悲觀情緒，即孩子是否有能力遵循比超重的父母更健康的軌跡，並表明，目前肥胖流行的原因遠不止家庭環境。
懸而未決的問題和未來的研究
建立具有代表性的身體組成數據的國家和國際數據庫，將能夠根據政策變化和其他杠杆，近乎實時地檢測患病率的變化，並支持未來的醫療保健提供和經濟建模。最終的目標仍然是幹預——無論是由政治、政策還是實踐驅動——減少肥胖並導致更健康的身體組成。不幸的是，目前，生命過程中不同階段的“最佳”身體組成仍然未知，因為它關係到一係列重要的結果。定義這一點需要進行大規模的縱向人口研究，納入家族三合組、生物標本和相關暴露和疾病結局/指標，包括可能進行孟德爾隨機化研究。新穎的幹預策略可能會被父母和孩子不和諧的肥胖所告知。
致謝
本文使用的單位記錄數據來自澳大利亞的成長，澳大利亞兒童的縱向研究。這項研究是由社會服務部(DSS)、澳大利亞家庭研究所(AIFS)和澳大利亞統計局(ABS)合作進行的。本研究使用了研究電子數據捕獲(REDCap)電子數據捕獲工具。關於這個軟件的更多信息可以在www.project-redcap.org上找到。作者要感謝LSAC和CheckPoint研究參與者、工作人員和學生的貢獻。作者還想感謝凱瑟琳·蘭格博士在數據和分析方麵的幫助。
參考文獻
腳注
貢獻者SC是CheckPoint的項目經理，對分析計劃進行了細化，並起草了初稿。ANG擔任研究助理，細化分析方案並起草初步稿件。TO是一名研究調查員，參與了兒童健康檢查點的構想和監督，並為本手稿提供了專家建議和批判性審查。ACG是一名研究生物統計學家，並進行了完善的分析，並對這篇手稿進行了批判性的審查。MW是兒童健康檢查點的首席研究員，並對本文提供了專家建議和批判性審查。
資金這項工作得到了澳大利亞國家衛生和醫學研究委員會(NHMRC)(項目資助1041352,1109355)，皇家兒童醫院基金會(2014-241)，默多克兒童研究所(MCRI)，墨爾本大學，澳大利亞國家心髒基金會(100660)和兒童金融市場基金會(2014-055,2016-310)的支持。MW由NHMRC(高級研究獎學金1046518)和新西蘭治愈兒童基金會支持。MCRI管理研究經費，並為其工作人員和研究提供基礎設施支持(IT和生物標本管理)，但在試驗的進行或分析中沒有發揮任何作用。社會服務部在研究設計中發揮了作用;然而，沒有其他資助機構在研究設計和實施中發揮作用;數據收集、管理、分析和解釋;文稿的準備、審查或者批準;並決定將手稿提交出版。MCRI的研究得到了維多利亞州政府運營基礎設施支持計劃的支持。
免責聲明本文報告的發現和觀點僅代表作者個人觀點，不應歸因於DSS、AIFS或ABS。
相互競爭的利益所有作者均填寫了ICMJE統一披露表www.icmje.org/coi_disclosure.pdf並宣布資金支持，如資金部分所述。
倫理批準兒童健康檢查點研究方案得到了墨爾本皇家兒童醫院、人類研究倫理委員會(33225D)和澳大利亞家庭研究倫理委員會(14-26)的批準。
出處和同行評審不是委托;外部同行評審。
數據共享聲明澳大利亞兒童縱向研究數據集和技術文件可通過許可協議免費提供給研究人員。數據訪問請求由國家縱向數據中心協調。更多信息請訪問https://dataverse.ada.edu.au/dataverse/lsac．
患者發表同意書不是必需的。