广西地区成人超重肥胖与心血管代谢风险的关联及聚集特征分析：基于10万体检人群的横断面研究

doi:10.3969/j.issn.1006-5725.2026.10.006

摘要/Abstract

摘要：

目的探讨广西地区成人超重与肥胖的流行特征及其与心血管代谢危险因素的关联，为区域性体质量管理及心血管代谢疾病防控提供参考。方法采用横断面研究设计，纳入2024年1—12月广西壮族自治区人民医院健康管理中心108 804例成人体检数据。按体质量指数（BMI）分为低体质量、正常体质量、超重及肥胖组。通过多因素logistic回归分析不同体质量状态及BMI-中心型肥胖联合分组与代谢风险的关联，采用分层分析及交互项检验探讨性别和年龄的效应修饰作用，运用危险因素聚集分析评估多重代谢风险累积特征，并行Cochran?Armitage趋势检验评估线性趋势。结果广西地区成人超重率35.95%，肥胖率13.30%，合计49.25%，中心型肥胖检出率为26.6%。超重/肥胖是高血压、高血糖、血脂异常及脂肪肝的独立危险因素，其中与脂肪肝关联最强（校正年龄、性别后，肥胖组OR=25.03，95%CI：23.66 ~ 26.48）。BMI-中心型肥胖联合分组分析显示，超重/肥胖合并中心型肥胖组各代谢风险最高，高血压、高血糖、血脂异常及脂肪肝的OR值（95%CI）分别为3.48（3.33 ~ 3.63）、3.35（3.17 ~ 3.55）、2.76（2.66 ~ 2.86）和14.18（13.64 ~ 14.74）。性别分层分析发现，超重/肥胖与高血糖、脂肪肝的关联在女性中更强（OR=2.60 vs. 2.22；8.27 vs. 6.52），而与血脂异常、高血压的关联在男性中更突出（2.49 vs. 1.80；2.58 vs. 2.42）（交互P均<0.05）。年龄分层分析显示，18 ~ 29岁人群超重/肥胖与各代谢风险的关联最强，且随年龄增长逐渐减弱（交互P < 0.001）。危险因素聚集分析显示，从低体质量至肥胖，人均危险因素数从0.32增至2.22，合并≥ 3个危险因素者比例从0.45%升至36.92%（趋势χ2 = 27753.48，P < 0.001）。结论广西地区成人超重肥胖形势严峻，超重肥胖是心血管代谢危险因素聚集的关键驱动因素，其与代谢风险的关联存在显著的性别与年龄差异。同时，超重肥胖与中心型肥胖并存时代谢风险协同放大。应结合地域特点，实施针对性体质量管理与综合防控策略。

关键词: 广西地区, 超重, 肥胖, 心血管代谢危险因素, 横断面研究

Abstract:

Objective To investigate the prevalence of overweight/obesity and its association with cardiometabolic risk factors among adults in Guangxi and provide evidence for regional weight management and cardiometabolic disease prevention. Methods A cross-sectional study recruited 108，804 adults who underwent health examinations at the People's Hospital of Guangxi Zhuang Autonomous Region from January to December 2024. The participants were classified according to BMI into underweight， normal weight， overweight， and obese groups. Multivariate logistic regression， stratified and interaction analyses， risk factor clustering， and Cochran–Armitage trend tests were carried out. Results The prevalence rates of overweight， obesity， and central obesity were 35.95%， 13.30% （combined 49.25%）， and 26.6%， respectively. Overweight/obesity was independently associated with hypertension， hyperglycemia， dyslipidemia， and fatty liver， and the strongest association was observed for fatty liver （obese group： OR = 25.03， 95%CI： 23.66–26.48， adjusted for age and sex）. The combined analysis of BMI and central obesity indicated that individuals with both overweight/obesity and central obesity had the highest metabolic risks， with odds ratios （ORs）（95% confidence intervals ［CI］） of 3.48 （3.33–3.63） for hypertension， 3.35 （3.17–3.55） for hyperglycemia， 2.76 （2.66–2.86） for dyslipidemia， and 14.18 （13.64–14.74） for fatty liver. Sex-stratified analyses disclosed stronger associations of overweight/obesity with hyperglycemia and fatty liver in women， and with dyslipidemia and hypertension in men （all interaction P < 0.05）. Age-stratified analyses demonstrated the strongest associations in the 18–29 age group， and these associations declined with age （interaction P < 0.001）. From underweight to obesity， the mean number of risk factors increased from 0.32 to 2.22， and the proportion of individuals with ≥3 risk factors rose from 0.45% to 36.92% （trend χ2 = 27753.48， P < 0.001）. Conclusions The prevalence of overweight and obesity is notably high among adults in Guangxi. This high prevalence acts as a crucial driver of cardiometabolic risk factor clustering， and there are significant sex-and age-related differences in these associations. Additionally， the co-occurrence of overweight/obesity and central obesity synergistically exacerbates metabolic risks. Therefore， targeted weight management and comprehensive prevention strategies customized to regional characteristics are necessary.

Key words: Guangxi, overweight, obesity, cardiometabolic risk factors, cross-sectional study

中图分类号:

R589.2

伍朝春,庞羽,李发添,包基荣. 广西地区成人超重肥胖与心血管代谢风险的关联及聚集特征分析：基于10万体检人群的横断面研究[J]. 实用医学杂志, 2026, 42(10): 1729-1736.

Chaochun WU,Yu PANG,Fatian LI,Jirong BAO. Association and clustering of overweight/obesity with cardiometabolic risks in adults in Guangxi： A cross-sectional study of 100，000 health examination participants[J]. The Journal of Practical Medicine, 2026, 42(10): 1729-1736.

图/表 6

表1

表2

不同体质量状态人群生理指标及代谢危险因素比较 (M（P25，P75）)"

指标	低体质量	正常体质量	超重	肥胖	P值
年龄（ $x ˉ ? ± ? s$ ）/岁	35.42 ± 13.99	42.43 ± 14.12	46.20 ± 13.45	44.31 ± 13.13	< 0.001
体质量（ $x ˉ ? ± ? s$ ）/kg	45.56 ± 4.50	57.34 ± 7.20	70.21 ± 7.67	84.16 ± 10.82	< 0.001
BMI（ $x ˉ ? ± ? s$ ）/（kg/m2）	17.53 ± 0.79	21.70 ± 1.47	25.71 ± 1.11	30.36 ± 2.40	< 0.001
腰围（ $x ˉ ? ± ? s$ ）/cm	64.24 ± 5.10	74.74 ± 7.12	85.97 ± 6.68	96.47 ± 8.01	< 0.001
收缩压（ $x ˉ ? ± ? s$ ）/mmHg	113.56 ± 12.78	119.91 ± 14.71	128.03 ± 15.30	133.74 ± 15.10	< 0.001
舒张压（ $x ˉ ? ± ? s$ ）/mmHg	69.64 ± 8.31	73.08 ± 9.85	79.20 ± 10.33	84.09 ± 10.84	< 0.001
葡萄糖（ $x ˉ ? ± ? s$ ）/（mmol/L）	4.76 ± 0.73	5.01 ± 0.94	5.32 ± 1.28	5.60 ± 1.57	< 0.001
TC/（mmol/L）	4.44（3.93,5.05）	4.78（4.19,5.44）	5.03（4.41,5.70）	5.11（4.47,5.78）	< 0.001
TG/（mmol/L）	0.79（0.64,1.00）	1.02（0.76,1.44）	1.49（1.06,2.17）	1.82（1.30,2.68）	< 0.001
LDL-C/（mmol/L）	2.72（2.35,3.18）	3.07（2.62,3.57）	3.33（2.85,3.84）	3.40（2.90,3.90）	< 0.001
HDL-C/（mmol/L）	1.61（1.42,1.82）	1.45（1.26,1.66）	1.28（1.12,1.47）	1.20（1.05,1.37）	< 0.001
性别					< 0.001
男/[例（%）]	768（18.34）	19 426（38.07）	26 574（67.93）	10 897（75.33）
女/[例（%）]	3 419（81.66）	31 608（61.93）	12 544（32.07）	3 568（24.67）
血脂异常	1 030（24.60）	23 508（46.06）	26 658（68.15）	11 253（77.79）	< 0.001
脂肪肝	47（1.13）	10 412（20.40）	24 392（62.35）	12 784（88.38）	< 0.001
高血压	175（4.18）	5 239（10.27）	8 944（22.86）	5 316（36.75）	< 0.001
高血糖	74（1.77）	2 593（5.08）	4 430（11.32）	2 771（19.16）	< 0.001

表2

表3

表4

表5

表6

参考文献 28

[1]	NG M， GAKIDOU E， LO J， et al. Global， regional， and national prevalence of adult overweight and obesity， 1990–2021， with forecasts to 2050： A forecasting study for the Global Burden of Disease Study 2021［J］. Lancet， 2025， 405（10481）： 813-838. doi：10.1016/S0140-6736（25）00355-1 . doi: 10.1016/S0140-6736（25）00355-1
[2]	国家卫生健康委. 中国居民营养与慢性病状况报告-2020年［M］. 北京：人民卫生出版社， 2021.
[3]	DROZDZ D， ALVAREZ-PITTI J， WÓJCIK M， et al. Obesity and cardiometabolic risk factors： From childhood to adulthood［J］. Nutrients， 2021， 13（11）： 4176. doi：10.3390/nu13114176 . doi: 10.3390/nu13114176
[4]	KIVIMÄKI M， KUOSMA E， FERRIE J E， et al. Overweight， obesity， and risk of cardiometabolic multimorbidity： Pooled analysis of individual-level data for 120 813 adults from 16 cohort studies from the USA and Europe［J］. Lancet Public Health， 2017， 2（6）： e277-e285. doi：10.1016/S2468-2667（17）30074-9 . doi: 10.1016/S2468-2667（17）30074-9
[5]	陈佩琴，周泽文，莫秋燕，等. 广西壮族人群腹型肥胖流行情况及其影响因素分析［J］. 广西医科大学学报， 2021， 38（2）： 388-392. doi：10.16190/j.cnki.45-1211/r.2021.02.029 . doi: 10.16190/j.cnki.45-1211/r.2021.02.029
[6]	国家卫生健康委员会肥胖症诊疗指南编写委员会，张忠涛，纪立农. 肥胖症诊疗指南（2024年版）［J］. 中国循环杂志， 2025， 40（1）： 6-30. doi：10.3969/j.issn.1000-3614.2025.01.002 . doi: 10.3969/j.issn.1000-3614.2025.01.002
[7]	中国高血压防治指南修订委员会，高血压联盟（中国，中华医学会心血管病学分会中国医师协会高血压专业委员会，等. 中国高血压防治指南（2018年修订版）［J］. 中国心血管杂志， 2019，24（1）： 24-56. doi：10.3969/j.issn.1007-5410.2019.01.002 . doi: 10.3969/j.issn.1007-5410.2019.01.002
[8]	中华医学会糖尿病学分会，国家基本公共卫生服务项目基层糖尿病防治管理办公室.国家基层糖尿病防治管理指南（2025版）［J］.中华内科杂志， 2025， 64（12）： 1169-1186. doi：10.3760/cma.j.cn112338-20250815-00567 . doi: 10.3760/cma.j.cn112338-20250815-00567
[9]	中国血脂管理指南修订联合专家委员会. 中国血脂管理指南（2023年）［J］. 中国循环杂志， 2023， 38（3）： 237-271. doi：10.3969/j.issn.1000-3614.2023.03.001 . doi: 10.3969/j.issn.1000-3614.2023.03.001
[10]	中华医学会肝病学分会脂肪肝和酒精性肝病学组，中国医师协会脂肪性肝病专家委员会. 非酒精性脂肪性肝病防治指南（2018更新版）［J］. 现代医药卫生， 2018， 34（5）： 641-649. doi：10.3969/j.issn.1009-5519.2018.05.001 . doi: 10.3969/j.issn.1009-5519.2018.05.001
[11]	GUO X， GONG S， CHEN Y， et al. Lifestyle behaviors and stress are risk factors for overweight and obesity in healthcare workers： A cross-sectional survey［J］. BMC Public Health， 2023， 23（1）： 1791. doi：10.1186/s12889-023-16673-w . doi: 10.1186/s12889-023-16673-w
[12]	ZHAO Z， LU H， MENG R， et al. Risk factor analysis and risk prediction study of obesity in steelworkers： Model development based on an occupational health examination cohort dataset［J］. Lipds Health Dis， 2024， 23（1）： 10. doi：10.1186/s12944-023-01994-x . doi: 10.1186/s12944-023-01994-x
[13]	CHEN K， SHEN Z， GU W， et al. Prevalence of obesity and associated complications in China： A cross-sectional， real-world study in 15.8 million adults［J］. Diabetes Obesity Metabolism， 2023， 25（11）： 3390-3399. doi：10.1111/dom.15238 . doi: 10.1111/dom.15238
[14]	QUEK J， CHAN K E， WONG Z Y， et al. Global prevalence of non-alcoholic fatty liver disease and non-alcoholic steatohepatitis in the overweight and obese population： A systematic review and meta-analysis［J］. Lancet Gastroenterol Hepatol， 2023， 8（1）： 20-30. doi：10.1016/S2468-1253（22）00317-X . doi: 10.1016/S2468-1253（22）00317-X
[15]	LEE M J， KIM J. The pathophysiology of visceral adipose tissues in cardiometabolic diseases［J］. Biochem Pharmacol， 2024， 222： 116116. doi：10.1016/j.bcp.2024.116116 . doi: 10.1016/j.bcp.2024.116116
[16]	SHI Z， WONG J， BROOKS V L. Obesity： Sex and sympathetics［J］. Biol Sex Differ， 2020， 11（1）： 10. doi：10.1186/s13293-020-00286-8 . doi: 10.1186/s13293-020-00286-8
[17]	ROSS R， NEELAND I J， YAMASHITA S， et al. Waist circumference as a vital sign in clinical practice： A Consensus Statement from the IAS and ICCR Working Group on Visceral Obesity［J］. Nat Rev Endocrinol， 2020， 16（3）： 177-189. doi：10.1038/s41574-019-0310-7 . doi: 10.1038/s41574-019-0310-7
[18]	LU X， WANG Q， LIANG H， et al. Contribution of different phenotypes of obesity to metabolic abnormalities from a cross-sectional study in the northwest China［J］. Diabetes Metab Syndr Obes Targets Ther， 2021， 14： 3111-3121. doi：10.2147/dmso.s314935 . doi: 10.2147/dmso.s314935
[19]	DE PAOLI M， ZAKHARIA A， WERSTUCK G H. The role of estrogen in insulin resistance a review of clinical and preclinical data［J］. Am J Pathol， 2021， 191（9）： 1490-1498. doi：10.1016/j.ajpath.2021.05.011 . doi: 10.1016/j.ajpath.2021.05.011
[20]	CHANG M， SHAO Z， WEI W， et al. Sex-specific prevalence and risk factors of metabolic-associated fatty liver disease among 75，570 individuals in eastern China［J］. Front Endocrinol （Lausanne）， 2023， 14： 1241169. doi：10.3389/fendo.2023.1241169 . doi: 10.3389/fendo.2023.1241169
[21]	CHEN Y， YU W， LV J， et al. Early adulthood BMI and cardiovascular disease： A prospective cohort study from the China Kadoorie Biobank［J］. Lancet Public Health， 2024， 9（12）： e1005-e1013. doi：10.1016/S2468-2667（24）00043-4 . doi: 10.1016/S2468-2667（24）00043-4
[22]	SUN J， ZHOU W， GU T， et al. A retrospective study on association between obesity and cardiovascular risk diseases with aging in Chinese adults［J］. Sci Rep， 2018， 8（1）： 5806. doi：10.1038/s41598-018-24161-0 . doi: 10.1038/s41598-018-24161-0
[23]	AO L， WILLEMS VAN DIJK K， VAN HEEMST D， et al. Differential and sex- and age-specific risks of cardiometabolic diseases with unrelated metabolic syndrome dimensions［J］. Obesity， 2023， 31（7）： 1933-1941. doi：10.1002/oby.23778 . doi: 10.1002/oby.23778
[24]	CAMELL C D. Adipose tissue microenvironments during aging： Effects on stimulated lipolysis［J］. Biochim Biophys Acta Mol Cell Biol Lipids， 2022， 1867（5）： 159118. doi：10.1016/j.bbalip.2022.159118 . doi: 10.1016/j.bbalip.2022.159118
[25]	MISRA A， JOSHI S， MITHAL A. Malnutrition-related diabetes mellitus： Rushing toward “type 5” amid unresolved questions and limited evidence［J］. Diabetes Metab Syndr Clin Res Rev， 2025， 19（5）： 103250. doi：10.1016/j.dsx.2025.103250 . doi: 10.1016/j.dsx.2025.103250
[26]	孔维敏，杨圣楠，楼青青，等.心周脂肪与心血管危险因素相关性研究进展［J］.中国热带医学，2016，16（2）：190-194.doi：10.13604/j.cnki.46-1064/r.2016.02.27 . doi: 10.13604/j.cnki.46-1064/r.2016.02.27
[27]	TUNE J D， GOODWILL A G， SASSOON D J， et al. Cardiovascular consequences of metabolic syndrome［J］. Transl Res， 2017， 183： 57-70. doi：10.1016/j.trsl.2017.01.001 . doi: 10.1016/j.trsl.2017.01.001
[28]	伍朝春，黄政德，庞羽，等. 肥胖症多学科协作诊疗模式研究进展［J］. 实用医学杂志， 2023， 39（12）： 1588-1592. doi：10.3969/j.issn.1006-5725.2023.12.022 . doi: 10.3969/j.issn.1006-5725.2023.12.022

研究指标	类别	例数	构成比/检出率/%
性别
	男	57 665	52.99
	女	51 139	47.01
年龄分组
	18 ~ 29岁	17 780	16.34
	30 ~ 44岁	44 830	41.20
	45 ~ 59岁	29 939	27.52
	≥ 60岁	16 255	14.94
体质量状态
	低体质量	4 187	3.85
	正常体质量	51 034	46.90
	超重	39 118	35.95
	肥胖	14 465	13.30
	中心型肥胖	28 942	26.60
代谢危险因素
	高血压	19 673	18.08
	高血糖	9 868	9.07
	血脂异常	62 449	57.40
	脂肪肝	47 635	43.78

心血管危险因素	校正性别年龄OR（95%CI）			校正性别年龄腰围OR（95%CI）
心血管危险因素	低体质量	超重	肥胖	低体质量	超重	肥胖
高血糖	0.49（0.38, 0.62）	1.90（1.80, 2.00）	4.23（3.98, 4.50）	0.88（0.69, 1.12）^△	1.18（1.11, 1.25）	1.49（1.36, 1.63）
高血压	0.57（0.48, 0.67）	2.05（1.97, 2.14）	4.92（4.69, 5.17）	0.84（0.71, 0.99）*	1.47（1.41, 1.55）	2.37（2.21, 2.56）
血脂异常	0.49（0.46, 0.53）	1.95（1.90, 2.01）	3.23（3.09, 3.37）	0.66（0.61, 0.72）	1.46（1.41, 1.51）	1.70（1.60, 1.80）
脂肪肝	0.06（0.04, 0.08）	5.30（5.14, 5.47）	25.03（23.66, 26.48）	0.14（0.10, 0.18）	2.49（2.40, 2.58）	4.70（4.38, 5.04）

联合分组	高血压OR（95%CI）	高血糖OR（95%CI）	血脂异常OR（95%CI）	脂肪肝OR（95%CI）	P值
正常体质量+非中心型肥胖	1.00（Ref）	1.00（Ref）	1.00（Ref）	1.00（Ref）	-
正常体质量+中心型肥胖	1.36（1.19 ~ 1.56）	2.02（1.74 ~ 2.35）	1.43（1.28 ~ 1.60）	2.68（2.41 ~ 2.99）	< 0.001
超重/肥胖+非中心型肥胖	1.91（1.82 ~ 2.00）	1.63（1.53 ~ 1.74）	1.88（1.82 ~ 1.94）	4.73（4.58 ~ 4.89）	< 0.001
超重/肥胖+中心型肥胖	3.48（3.33 ~ 3.63）	3.35（3.17 ~ 3.55）	2.76（2.66 ~ 2.86）	14.18（13.64 ~ 14.74）	< 0.001

亚组	高血压OR（95%CI）	高血糖OR（95%CI）	血脂异常OR（95%CI）	脂肪肝OR（95%CI）
性别
男	2.58（2.46 ~ 2.70）	2.22（2.08 ~ 2.36）	2.49（2.40 ~ 2.59）	6.52（6.27 ~ 6.77）
女	2.42（2.27 ~ 2.58）	2.60（2.40 ~ 2.82）	1.80（1.72 ~ 1.87）	8.27（7.90 ~ 8.66）
交互作用P值	0.017	0.002	< 0.001	< 0.001
年龄组/岁
18 ~ 29	4.97（4.10 ~ 6.02）	8.78（5.69 ~ 13.56）	2.91（2.70 ~ 3.12）	12.06（11.02 ~ 13.20）
30 ~ 44	4.23（3.88 ~ 4.60）	5.25（4.58 ~ 6.02）	2.45（2.35 ~ 2.56）	8.01（7.65 ~ 8.40）
45 ~ 59	2.29（2.15 ~ 2.43）	2.08（1.92 ~ 2.26）	1.77（1.67 ~ 1.86）	5.71（5.41 ~ 6.02）
≥ 60	1.64（1.53 ~ 1.74）	1.60（1.49 ~ 1.73）	1.36（1.27 ~ 1.45）	5.41（5.05 ~ 5.80）
交互作用P值	< 0.001	< 0.001	< 0.001	< 0.001

体质量分组	例数	人均危险因素个数	危险因素聚集个数[个(%)]
体质量分组	例数	人均危险因素个数	0个	1个	2个	3个	4个
低体质量	4 187	0.32	3 027（72.29）	1 014（24.22）	127（3.03）	18（0.43）	1（0.02）
正常体质量	51 034	0.82	22 495（44.08）	18 163（35.59）	7 929（15.54）	2 058（4.03）	389（0.76）
超重	39 118	1.65	5 558（14.21）	11 238（28.73）	15 060（38.50）	5 982（15.29）	1 280（3.27）
肥胖	14 465	2.22	498（3.44）	2 349（16.24）	6 278（43.40）	4 141（28.63）	1 199（8.29）