研究表明，肥胖与骨骼健康的关系仍存在争议，尽管大量研究显示二者之间存在关联，但具体性质尚不明确。相对脂肪量（RFM）作为一种创新性肥胖指标，相较于传统方法能更精准地评估体脂分布，但其对骨骼健康的影响尚未被充分研究。本研究旨在探索2011至2018年间美国成年人RFM与腰椎骨密度之间的关系。研究采用了加权多变量逻辑回归、亚组分析及交互测试等方法，数据来源于2011至2018年的国家健康与营养检查调查（NHANES）。研究共纳入11,410名参与者。加权多元线性回归分析显示，在20至59岁的成年人中，RFM与腰椎骨密度呈显著负相关。即使将RFM按四分位数进行分析，结果依然如此，最高RFM四分位数组的腰椎骨密度比最低四分位数组低0.046 g/cm²。然而，亚组分析结果显示，糖尿病、高血压或慢性肾病患者的这种负相关关系消失，而性别和种族等因素对其影响不显著。研究结果表明，美国20至59岁成年人中，RFM与腰椎骨密度呈显著负相关，但在特定临床人群中这种关系有所减弱，为临床分析提供了新的视角和研究方向。
骨质疏松症是一个重要的全球健康问题，影响着超过2亿人。其主要特征是骨密度降低和骨微结构恶化，导致骨骼脆弱性和骨折风险增加。骨质疏松相关的骨折是老年人发病率和死亡率的主要原因，尤其是60岁以上人群中，尽管长期治疗，仍有25%的男性和44%的女性经历脆性骨折。这些骨折常引发严重疼痛、残疾，甚至致命后果，凸显了骨质疏松对生活质量和医疗系统带来的深远影响。随着全球人口老龄化，骨质疏松患病率预计上升，进一步加剧社会负担。骨质疏松的病因复杂，涉及遗传、激素和生活方式等多种因素。除了传统的年龄和性别风险因素外，近期研究强调了内分泌紊乱、体重以及慢性肾病（CKD）对骨骼健康的作用。骨质疏松是一种全身性骨骼疾病，对个人和全球医疗系统均有深远影响。随着老龄人口增长，完善预防和管理策略变得愈发紧迫。通过深化对风险因素、保护机制和创新治疗方法的理解，我们能够减轻骨质疏松的负担并改善受影响个体的预后。持续的研究和公共卫生举措对于有效应对这一普遍病症至关重要。
肥胖是一种复杂的代谢性疾病，近年来其全球患病率稳步上升，成为一项具有深远影响的重大公共卫生挑战。世界卫生组织将其定义为异常或过度脂肪积累，从而损害健康，通常以BMI≥30 kg/m²作为诊断标准。自1975年以来，全球肥胖患病率几乎增加了三倍，2016年超过6.5亿成年人被归类为肥胖，预计到2030年，57.8%的老年人将超重或肥胖。在美国，肥胖率从1999年的30.5%急剧上升到2020年的41.9%，相关医疗费用预计到2025年将超过每年1730亿美元。这一趋势不仅限于成人，儿童肥胖也成为关键问题，在美国仅儿童和青少年就影响约1440万人。此外，肥胖对公共健康的深远影响体现在其与2型糖尿病、高血压和心血管疾病等疾病的关联上，这些疾病给全球医疗系统带来沉重负担。
肥胖被认为是多种慢性疾病的主要促成因素，包括心血管疾病、2型糖尿病和高血压。然而，肥胖与骨密度（BMD）之间的关系仍是科学界争论和争议的主题。早期研究表明身体脂肪增加与较高的BMD呈正相关，但最近的研究指出可能存在相反的关系，即较高水平的身体脂肪并不总是导致更强壮的骨骼。这种差异可能归因于各种因素，包括脂肪分布类型、脂肪因子的影响以及内脏脂肪与皮下脂肪对骨代谢的不同作用。因此，肥胖与骨骼健康之间的精确关系仍然不确定。最常用的肥胖评估指标是BMI，它基于个体的体重和身高进行简单计算。然而，BMI可能无法充分反映脂肪分布，并可能错误分类个体，特别是那些肌肉质量高或身体成分不同的人，从而导致健康风险评估不准确。为了克服这些局限性，研究人员开发了一种更全面的指标——相对脂肪量（RFM）。RFM考虑了额外的因素，如性别、身高和腰围（WC），提供比单独使用BMI更准确的总身体脂肪百分比估计值。重要的是，RFM在估计总身体脂肪百分比方面表现出更高的准确性，并显示出与心脏代谢风险（包括高血压、2型糖尿病和心血管疾病）更为显著的相关性，突显了其作为评估肥胖相关健康风险的更可靠指标的潜力。尽管有这些优势，RFM与骨代谢之间的关系尚未得到充分探索。因此，本研究旨在利用2011年至2018年NHANES周期的数据，调查美国全国代表性样本中RFM与腰椎BMD的关联。通过阐明更精确的肥胖指标与骨骼健康之间的关系，这项研究可能为骨质疏松症的早期识别和预防提供新的见解。
方法
调查描述和参与者
本研究采用基于国家健康与营养检查调查（NHANES）数据的横断面设计，该计划由国家卫生统计中心（NCHS）进行，以评估美国非机构化平民人口的健康和营养状况。NHANES采用复杂、多阶段、分层抽样设计，以确保全国代表性。数据来自2011至2018年周期的公开NHANES数据集，可通过官方网站（
纳入标准要求参与者年龄在20至59岁之间，且具备完整的腰椎BMD和RFM数据。从最初的39,156名个体队列中，我们排除了24,222名不符合年龄标准的个体、3,403名腰椎BMD数据不完整的个体和121名RFM数据不完整的个体。最终分析中共纳入11,410名参与者（见图1）。本研究按照《加强观察性研究报告规范》（STROBE）声明进行了报告，并遵守了《赫尔辛基宣言》（1964年版，2013年修订版）。
图1：
研究参与者纳入流程图。 NHANES：国家健康与营养检查调查。
研究变量
本研究中，RFM作为暴露变量。作为总体脂肪百分比的估算器，RFM通过公式RFM = 64 - (20 × 身高/WC) + (12 × 性别)计算得出，其中性别赋值为男性为0，女性为1。身高和腰围（精确到0.1厘米）由认证健康专业人员在移动检查中心使用严格程序进行细致评估，以确保准确性。
主要结果指标是腰椎骨密度（BMD）。它被分析为因变量，并被视为连续结果。腰椎BMD由经认证的放射科医生使用双能X射线吸收测定法和专用仪器（Hologic QDR 4500A和Apex软件版本3.2）评估，测量L1至L4腰椎椎体的平均BMD作为腰椎BMD。更多详细测试信息可从
协变量
基于先前的研究，我们纳入了多个协变量，包括年龄、性别、种族、教育水平、吸烟状况、收入贫困比（PIR）、维生素D（25OHD3 + 25OHD2）、总钙、糖尿病、高血压和CKD。
统计分析
本研究中，分类变量以百分比表示，连续变量以均值±标准差表示。使用卡方检验和学生t检验分析RFM四分位数间的参与者人口统计学特征。具体而言，分类变量采用卡方检验，而正态分布的连续变量则应用t检验。缺失数据通过多重插补进行估计。最后，采用加权多元线性回归来考察三种模型中RFM与腰椎BMD的关系。模型1未调整协变量，而模型2调整了年龄、性别和种族。模型3包括表1中列出的所有协变量，但不包括BMI。随后，使用平滑曲线拟合来探索RFM与腰椎BMD之间的潜在非线性关系。此外，还进行了年龄、性别、种族、教育水平、吸烟状态、糖尿病、高血压和CKD的亚组分析和交互作用。使用R软件（版本4.2.0； < 0.05。
表1：
参与者的基本特征按相对脂肪量四分位数划分
结果
基线特征
这项横断面研究总共招募了11,410名成年参与者，平均（标准差[SD]）年龄为39.32（11.45）岁，性别分布均衡，女性占48.74%，男性占51.26%。身体成分分析显示平均（SD）RFM和BMI分别为34.54（8.97）和29.06（6.95）kg/m²，而平均（SD）腰椎BMD为1.04（0.16）g/cm²。为了更好地理解RFM与各种健康结果之间的关系，将总队列按RFM值升序分为四个四分位数。这种方法可以更精确地检查不同水平下的RFM分布和变化，便于更清晰地比较每个四分位数内的统计学、临床和代谢特征。参与者被分为四个RFM四分位数，其四分位范围如下：Q1（7.76–27.98），Q2（27.95–33.72），Q3（33.72–41.73），和Q4（41.80–56.68）。比较分析显示，各RFM四分位数间存在显著的统计学和临床差异。与最低四分位数（Q1）相比，最高RFM四分位数（Q4）的个体表现出明显特征，包括女性比例更高、平均年龄更大以及糖尿病、高血压和CKD等合并症的患病率更高。此外，Q4组显示出显著较低的社会经济和营养指标，包括教育水平、贫困收入比、血清25-羟基维生素D水平、总钙浓度和腰椎BMD值（P < 0.001；见表1）。
相对脂肪量与腰椎骨密度的关系
RFM与BMD的关系见表2。无论是未调整还是调整后的模型，都一致显示RFM（视为连续变量）增加与腰椎BMD下降呈负相关。特别地，完全调整模型显示每单位RFM增加与腰椎BMD减少0.002 g/cm²相关（β = –0.002；95%置信区间[CI]：–0.002，–0.001；P < 0.0001）。这些结果表明较高的RFM水平与降低的腰椎BMD之间存在明显的逆向关系。进一步使用多变量线性回归分析RFM四分位数显示，最高RFM四分位数（Q4）的个体腰椎BMD值比最低四分位数（Q1）低0.046 g/cm²（β = –0.046；95% CI：–0.058，–0.034；P < 0.0001）。这一发现突出了RFM在影响腰椎BMD中的重要作用，较高的RFM水平与显著较低的BMD相关。此外，平滑曲线拟合进一步支持了这种负相关关系，直观地展示了RFM与腰椎BMD之间的逆向关系（见图2）。这些结果强调了RFM作为评估骨骼健康和了解BMD损失风险的重要因素的潜在作用。
图2：
RFM与腰椎骨密度之间的关系。 实线红线表示变量之间的平滑曲线拟合。蓝色带表示拟合的95%置信区间。RFM：相对脂肪量。
表2：
相对脂肪量（RFM）与骨密度（BMD）之间的关系
亚组分析
为了评估RFM和BMD在不同人口亚组（包括年龄、性别、种族和疾病状况）之间的一致性，我们按这些因素进行了亚组分析，并进行了交互作用测试。亚组分析的结果见表3。我们的研究结果揭示了RFM与腰椎BMD关联在不同年龄组以及特定健康状况（如糖尿病、高血压和CKD）个体中的统计学显著差异。具体而言，RFM与腰椎BMD的负相关在20-39岁年龄组比在40-59岁年龄组更为明显（交互作用P值=0.0040）。此外，患有糖尿病（交互作用P值=0.0042）、高血压（交互作用P值<0.0001）和CKD（交互作用P值=0.0016）的个体与没有这些情况的个体相比，RFM与腰椎BMD的负相关较弱甚至逆转，这表明这些健康状况可能会调节这种关系的强度或方向。然而，在性别和种族方面没有发现显著差异，因为交互作用测试未显示RFM与腰椎BMD关联的实质性变化（交互作用P值>0.05）。此外，我们通过性别区分重新分析了数据（见附录表1和表2）。这些发现表明特定健康状况可能会调节RFM对腰椎BMD的影响。
表3：
相对脂肪量与腰椎骨密度（BMD）关联的亚组分析
讨论
在这项涉及11,410名参与者的大型流行病学研究中，我们系统地调查了RFM与腰椎BMD之间的关系，揭示了显著的逆向关联。连续和分类分析（采用四分位数分层）一致显示，RFM水平升高与腰椎BMD值降低密切相关。我们的全调整多变量线性回归模型量化了这种关系，显示每增加1个单位的RFM对应腰椎BMD减少0.002 g/cm²。令人震惊的是，在综合调整潜在混杂因素（包括年龄、性别、生活方式因素和合并症）后，最高RFM四分位数的参与者比最低四分位数的参与者腰椎BMD减少了临床上相关的0.046 g/cm²。亚组分析进一步揭示了RFM-BMD关联在人口统计学和临床层次上的显著异质性，在老年个体和伴有代谢合并症（如糖尿病、高血压和CKD）的人群中效应尤为显著。这些差异关联表明脂肪组织分布、代谢失调和骨骼稳态之间可能存在修饰性相互作用。考虑到RFM能够有效评估个体肥胖状态，这些结果揭示了管理体脂分布可能对骨代谢具有重要意义。
本研究首次调查了RFM与腰椎BMD之间的关系，填补了文献中的空白。几十年来，肥胖与BMD之间的关联一直是持续争论的话题，不同的研究得出了相互矛盾的结果。传统上认为，肥胖对BMD具有保护作用，因为多余的体重被认为可以提供额外的机械负荷，有可能增强骨骼并降低骨质疏松症的风险。一些早期使用BMI和腰围作为肥胖指标的研究发现肥胖与增加的BMD呈正相关。例如，一项开创性的临床研究显示，25岁及以上白人女性体重增加与髋部骨折风险降低有关，表明较高的体重可能对骨折提供一定的保护。同样，一项涉及11,165名参与者的大型横断面研究报告了腰围与股骨和腰椎BMD之间的正相关，支持了较高体脂可能对骨质疏松症具有保护作用的观点。尽管有这些早期发现，但最近的证据挑战了肥胖普遍保护免受骨质流失或骨折的观点。2012年的一项前瞻性研究强调，50岁以上女性由于肥胖导致近端肱骨骨折风险增加，表明过多的体脂可能对老年人的骨骼健康产生负面影响。此外，另一项临床研究发现，在调整了各种风险因素后，体重不足或正常体重的女性远端桡骨骨折率低于超重女性，突显了肥胖与骨骼健康之间关系的复杂性。值得注意的是，最近使用更新、更准确的肥胖指标（如体重调整腰围指数）的临床研究报告了肥胖与各种骨骼部位BMD之间的负相关，进一步复杂化了肥胖与骨质疏松症之间的叙述。我们的研究结果与这一不断演变的观点一致，显示新型肥胖指数RFM与腰椎BMD之间存在显著的负相关。RFM是一种新颖且高度可行的肥胖指数，已被证明能准确预测20岁及以上成年人的整体脂肪百分比，使其成为肥胖相关研究中有前景的工具。此外，多项研究表明，RFM与胆结石及多种代谢和心血管疾病密切相关，突显了其作为比传统指标（如BMI或腰围）更好的肥胖相关健康风险指标的潜力。我们的研究为RFM作为评估肥胖相关健康风险（特别是在骨骼健康背景下）的可靠指标的临床效用提供了额外支持。鉴于这些发现，我们认为RFM可能更准确地反映肥胖与BMD之间的关系，可能为体脂分布与骨骼健康之间复杂相互作用提供新的见解。
亚组分析揭示了特定疾病人群（包括糖尿病、高血压和CKD）中RFM与腰椎BMD关系的变化。几项研究表明，糖尿病患者往往比非糖尿病患者拥有更高的腰椎和股骨BMD，尽管骨折风险增加。这种悖论表明，虽然糖尿病可能导致某些区域的BMD增加，但它同时提高了骨折的风险，表明糖尿病与骨骼健康之间的关系是复杂和多方面的。其潜在机制尚未完全理解，但普遍认为慢性糖尿病状态可能导致促炎细胞因子水平升高和晚期糖基化终产物的积累等负面因素，这可能导致骨质受损。一项在加拿大进行的多中心横断面研究显示，高血压与50岁及以上成年人腰椎BMD增加相关。此外，另一项涉及4306名参与者的大规模研究显示，高血压患者的腰椎BMD显著高于无高血压的个体。尽管高血压影响BMD的确切生物机制尚不清楚，一个可能的生物学机制是高血压可能刺激各种激素（如甲状旁腺激素）的分泌，这可能促进骨形成并增加BMD。另一方面，CKD被认为是骨质疏松症的一个独立危险因素，多种因素可能影响肾病患者的BMD。这种关系背后的机制包括钙和磷酸盐代谢的改变，以及可能对骨骼健康产生负面影响的激素失衡，尽管这些相互作用的确切性质仍在研究中。总体而言，这些研究结果表明，RFM与腰椎BMD的关系受到这些疾病存在的调节，进一步突显了影响骨骼健康的因素的复杂性。
近年来，肥胖与骨质疏松症之间的关联引起了显著的研究关注，越来越多的研究集中在理解过多体脂如何影响骨骼健康。尽管有许多研究探讨了这种关系，但肥胖影响BMD的确切机制仍不清楚，仍然是争论的主题。潜在机制涵盖了一系列生理和分子因素。首先，皮下和内脏脂肪的积累会导致促炎状态，这可能通过启动几种直接影响或间接影响骨代谢的途径增加骨质疏松症的风险。慢性炎症通常在肥胖中表现出来，可能导致释放各种对骨组织产生负面影响的炎症介质。其次，由脂肪组织衍生的细胞因子，如白细胞介素-6、肿瘤坏死因子α和急性期蛋白，在肥胖、骨质疏松症和骨折之间的复杂相互作用中起着关键作用。这些细胞因子可以通过刺激破骨细胞活性增加骨吸收，从而导致骨量净损失和骨折风险增加。此外，一些研究强调了脂肪因子和激素（如瘦素和脂联素）在骨质疏松症发展中的作用。此外，研究表明，肥胖个体更容易出现维生素D缺乏，这可能导致继发性甲状旁腺功能亢进，并进一步加剧骨质流失和骨质疏松症的风险。除了这些因素外，肥胖可能引起骨微环境的显著改变，损害特定骨细胞的功能。骨髓中氧化应激增加和衰老细胞的积累可能是导致骨髓基质细胞功能障碍的因素，从而损害骨骼健康并增加骨质疏松症的风险。这些机制共同突显了肥胖导致骨质流失和骨质疏松症的多方面方式。我们的研究有几个优点。我们纳入了大样本量，从而增强了研究结果的代表性。此外，针对可能影响结果的多种混杂因素进行了调整，从而提高了结果的可靠性。
局限性
本研究有几个局限性也需要注意。首先，由于本研究的横断面性质，无法建立腰椎BMD与RFM之间的因果关系。其次，尽管调整了多个协变量，但仍有许多其他因素可能影响骨骼健康，如饮食习惯、用药史和其他生活方式因素。此外，由于本研究中的人群仅限于来自NHANES数据库的美国成年人，所得结论可能不适用于其他人群。
结论
我们的研究揭示了美国成年人中RFM与腰椎BMD之间的负相关关系，为骨质疏松症的早期评估提供了一个新指标。这些发现增进了我们对RFM与腰椎BMD之间关系的理解，并为肥胖与骨代谢之间复杂关系提供了新证据。未来的研究可以通过开展前瞻性研究和其他方法进一步探索RFM与BMD之间的因果关系，并研究可能影响骨骼健康的更广泛因素。
致谢： 不适用。
作者贡献： YZ和LH设计了研究并撰写了手稿。ML和PY分析了数据。LC和HY监督了研究。SL修改了语言。JZ监督了研究并提供了资金支持。所有作者阅读并批准了最终手稿。
利益冲突： 作者声明无利益冲突。
伦理委员会批准： 本研究涉及人类参与者、人体材料或人类数据的部分符合《赫尔辛基宣言》，并获得了NCHS伦理审查委员会的批准（伦理批准详情见附加文件1）。
患者同意： 每位参与者需在详细了解研究目的和方法后提供知情同意。
数据可用性声明： 所有相关数据均在论文及其附加文件中。
开放获取声明： 这是一份开放获取期刊，文章根据知识共享署名-非商业性-相同方式共享4.0许可协议分发，允许他人在非商业条件下重新混合、调整和构建作品，只要给予适当的归属，并且新创作的作品以相同的条款授权。
附加文件：
附加表1： 相对脂肪量与男性骨密度的关系。
附加表2： 相对脂肪量与女性骨密度的关系。
附加文件1： 伦理批准详情。
(全文结束)
