) and 5.3% (X2 = 26.117, ), respectively, between the two surveys except BMI overweight/obesity. The odds of excess adiposity significantly increased in 2020 for central overweight/obesity (WC) (OR 2.8, 95% CI 2.0–3.6) and WHtR ≥ 0.5 (OR 1.8, 95% CI 1.3–2.4) and not for BMI overweight/obesity (OR 1.3, 95% CI 0.8–1.7). The prevalence of BMI overweight/obesity significantly increased from 33% in 2010 to 51.5% in 2020 in the fourth quartile of height z-score (X2 = 19.198, ). Similarly, the prevalence of central overweight/obesity (WC) significantly increased from 23.5% in 2010 to 42.4% in 2020 in the fourth quartile of height z-score (X2 = 18.733, ). Conclusion. Central overweight/obesity has increased more than BMI overweight/obesity over the last decade. Children with a higher height-for-age tend to accumulate more adiposity. Objective monitoring of adiposity levels and height of children is needed in future to identify groups for targeted intervention and prevention of chronic diseases."> 10年的变化在喀麦隆学龄儿童肥胖:证据增加中央肥胖和Tallest-for-Age儿童的肥胖水平较高 - raybet雷竞app,雷竞技官网下载,雷电竞下载苹果
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肥胖杂志
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肥胖杂志/2021年/文章

研究文章|开放获取

体积 2021年 |文章的ID 6866911 | https://doi.org/10.1155/2021/6866911

美国Foudjo Lifoter k . Navti布赖斯, ”10年的变化在喀麦隆学龄儿童肥胖:证据增加中央肥胖和Tallest-for-Age儿童的肥胖水平较高”,肥胖杂志, 卷。2021年, 文章的ID6866911, 8 页面, 2021年。 https://doi.org/10.1155/2021/6866911

10年的变化在喀麦隆学龄儿童肥胖:证据增加中央肥胖和Tallest-for-Age儿童的肥胖水平较高

Lifoter k Navti1,2,3和 布莱斯•美国Foudjo1,3,4

1生物化学系,Bamenda大学邮政信箱39岁Bambili Bamenda、喀麦隆

2生物化学系、天主教大学的喀麦隆(CATUC) Bamenda邮政信箱782年Bamenda,喀麦隆

3营养和健康研究小组(NHRG) Bamenda,喀麦隆

4协会Sahelienne de矫揉造作的Appliquee Pour le开发署耐用(ASRADO),邮政信箱2449,Djamena、乍得

学术编辑器:Aron韦勒
收到了 2021年6月19日
接受 2021年10月04
发表 2021年10月15日

文摘

客观的。检查改变肥胖的措施和确定过度肥胖的患病率与高度在学校的孩子们在2010年和2020年之间。方法。5-12-year-old城市学龄儿童参与两个横断面调查2010年(n= 1274)和2020年(n= 1550)。标准程序被用于人体测量。体重指数的变化,腰围(WC)、和waist-to-height比(WHtR)和相应的过度肥胖儿童的比例进行了分析和调整设计变量(类和学校类型)和年龄。孩子们分类根据身高z分数的四分位数和过度肥胖患病率估计在每一个四分位数。结果。有一个增加2.4%和3.3%调整意味着BMI和WC,分别在2010年和2020年之间。中央超重/肥胖的患病率(WC)和WHtR≥0.5增加了7.3% (X2= 27.151, )和5.3% (X2= 26.117, ),两者之间的分别调查除了BMI超重/肥胖。过度肥胖的几率显著增加在2020年中央超重/肥胖(WC)(或2.8,95% CI 2.0 - -3.6)和WHtR≥0.5(或1.8,95%可信区间1.3 - -2.4)而不是BMI超重/肥胖(或1.3,95%可信区间0.8 - -1.7)。BMI明显超重/肥胖的患病率从33%上升到2010年的51.5%在2020年的第四象限身高z分数(X2= 19.198, )。与此类似,中央超重/肥胖的患病率显著(WC)从2010年的23.5%增加到2020年的42.4%身高z分数(第四象限X2= 18.733, )。结论。中央超重/肥胖增加了超过BMI超重/肥胖在过去的十年里。更高的身高往往会积累更多的肥胖儿童。客观的肥胖水平监测和身高的儿童需要在未来确定组织有针对性的干预和预防慢性疾病。

1。介绍

增加超重/肥胖儿童的数量达到了惊人的比例,已经成为全球健康的一个重要方面1]。来自发达国家的最近的证据显示,与超重/肥胖儿童的数量影响趋于稳定(2]。然而,超重/肥胖是发展中国家的增长速度3]。这是由于发展中国家正在经历一个快速营养过渡特征通过增加收入,改变饮食习惯和生活方式(4]。最近的一份报告表明,3.3亿年5岁之间的儿童和2016年全世界19年超重/肥胖(5]。此外,最近的一项审查表明过渡到更高比例的学龄儿童的超重/肥胖在撒哈拉以南非洲地区(6]。快速增长的担忧,因为超重/肥胖儿童已被证明是与不良健康结果包括动脉硬化(7)、高血压(8),2型糖尿病在成年后,晚年和冠状动脉疾病(9]。

喀麦隆是一个低收入国家,没有一直努力实现担心超重/肥胖的营养目标,这已被世界卫生组织认可(5]。超重/肥胖的分布在全国不同的行政区。例如,最近的研究在滨海和西北地区学龄儿童显示发病率估计的14.4% (10)和17.6% (11),分别。西北地区(NWR)超重/肥胖的患病率最高记录中最高的儿童(11]。此外,最近的一次全国性调查表明,儿童超重/肥胖的患病率最高的Grassfield区域国家,包括西北地区和西部地区12]。我们所知,没有研究在喀麦隆进行展示在学龄儿童肥胖水平随时间的变化。

许多研究超重/肥胖趋势评估依赖于身体质量指数作为衡量肥胖的缺点。例如,在监测儿童身体成分的变化随着时间的推移,目前尚不清楚增加BMI观察是由于增加瘦体重,脂肪量增加,或两者兼而有之(13]。同样,以前的报告表明,BMI可以分类儿童高脂肪的比例非常高,因为它的低灵敏度(14]。腰围(WC)和waist-to-height比率(WHtR)成为儿童肥胖症的重要措施。有证据表明中央肥胖(WC)估计,有一个强大的协会与不良健康结果比肥胖估计使用体重指数[15]。WHtR,独立于年龄和性别,已被证明是更敏感比体重指数在预测心血管疾病的危险因素(16]。此外,一项研究表明WHtR中央肥胖是一个易于使用的措施,它会防止误分类的许多肌肉儿童超重/肥胖发生在使用BMI (17]。本研究进行检查最近的趋势在BMI、WC, WHtR并确定过度肥胖的患病率与地位在2010年和2020年两个样本之间的学童NWR喀麦隆。

2。材料和方法

2.1。研究参与者

当前重复横断面研究的数据来自两个调查学龄儿童进行了2010年和2020年在西北地区(NWR)喀麦隆。2824 2020年2010年和1550年(1274)儿童从三个细分Mezam NWR分工之间的5和12岁的被包含在分析。抽样程序在两个阶段:首先,对于每一个调查,三个小学随机选择从列表中每个细分的小学从地区基础教育代表团获得NWR并邀请参加这项研究。这些小学包括公共、私人和宗教学校。其次,在每个学校,40%的儿童被随机选择从一个类在每个目标的研究。

这项研究开始报告变化学龄儿童超重/肥胖的比例在2010年和2020年之间。2010年,超重/肥胖的患病率为16.6%。样本大小计算使用 和 为了能够检测到10%的超重/肥胖的患病率差异之间的两项调查有80%的权力和使用的统计学意义截止0.05。样本量也调整以反映不平等的参与者人数的两项调查(18]。为了调整相关措施的孩子在同一所学校,样本量是膨胀。样品的细节图所示1。


图1
抽样程序的流程图/清洗的数据。
2.2。道德的考虑

批准开展本研究机构审查委员会(IRB)喀麦隆的天主教大学(CATUC) Bamenda(引用。12 / CATUC-IRB / 2019)。从地区代表团获得行政许可是西北地区的公共卫生。书面知情同意和口头同意了所有校长/父母/监护人和儿童,分别在数据收集开始之前。

3所示。数据收集

3.1。人体测量学

数据收集是在学校在体育课程的前提。相同的设备和协议在两项调查随访训练有素的教师。然而,学校参加两项调查中是不同的。

身高没有鞋用便携式测量测距仪(Seca 213,德国汉堡)最近的0.1厘米。数字规模(欧姆龙BF511,日本京都)是用来测量体重到最近的0.1公斤。体重指数计算出孩子的身高和体重,记录在公斤/ m2。腰围测量所推荐的麦卡锡et al。19)使用非弹性灵活的磁带(Seca 201,德国)。z得分的身高、体重、体重指数计算使用AnthroPlus,生长监测软件在5岁之间的儿童和19年,这使得使用世卫组织2007年生长参考数据(20.]。腰围也调整年龄和性别对英国儿童使用麦卡锡腰围参考数据(19]。孩子被归类为超重/肥胖(BMI)根据世卫组织标准(20.]。91年圣百分位数是用来定义中央超重/肥胖(WC)根据麦卡锡参考WC (19]。WHtR计算WC(厘米)除以身高(厘米)。基于过度上半身脂肪积累健康构成风险,WHtR被用来研究参与者归为“低风险”(< 0.5)和“高风险”(≥0.5)(21]。在两项调查,所有的人体测量数据进行复制和平均值计算和记录。可靠性分析的双向随机模型用于计算同类(intraevaluator)人体测量变量的相关系数。2010年,组内相关系数对身高、体重,和WC > 0.94, 0.97 >, > 0.94,分别。2020年,组内相关系数> 0.97,0.96 >,> 0.96,身高,体重,腰围,分别。

3.2。统计分析

所有统计程序进行了使用IBM spss为Windows版本21.0(美国纽约阿蒙克的IBM公司)。患病率的调查估计使用广义线性模型调整设计变量(类和学校类型)和年龄。比例的差异比较采用卡方检验。人体测量变量的变化意味着两国调查时期使用线性回归分析进行测试,有或没有调整设计变量和年龄。不同措施的优势比肥胖计算使用二进制逻辑回归分析调整年龄和设计变量。

研究参与者被分为四分位数的身高z分数,和流行在每个四分位数计算来评估是否超重/肥胖的比例(BMI)和中央超重/肥胖(WC)儿童身高z分数的四分位数的增加而增加。患病率,意味着不同的人体测量变量,和优势比面对相应的95%置信区间。

统计学意义是 。

4所示。结果

学龄儿童的描述性特征包括在这种分析展示在表中1。有显著的 差异分布的参与者根据年龄,性别,和四分位数之间的身高z分数两个调查时间。然而,当研究参与者中未发现显著差异分类根据学校类型 。
变量 2010年 2020年 价值
N= 1274 N= 1550
n % n %
年龄(年) < 0.001
5 - 6 266年 20.8 448年 29.0
7 - 8 376年 29.5 442年 28.5
9 - 10 488年 38.3 392年 25.3
11 - 12 146年 11.4 266年 17.2
性别 0.006
女 638年 50.1 694年 44.8
男性 636年 49.9 856年 55.2
学校类型 0.182
公共 642年 50.4 742年 47.9
私人/宗教 632年 49.6 808年 52.1
四分位身高SDS < 0.001
第一四分位数 440年 34.5 290年 18.7
第二个四分位数 282年 22.1 436年 28.1
第三四分位数 274年 21.5 416年 26.8
第四象限 278年 21.8 408年 26.3
表1
描述性研究的人口特征。

表2显示了线性回归分析的结果,它是用来评估人体测量变量的变化意味着两国调查没有调整,调整后的设计变量和年龄。十年间,调整分析表明整个样本的平均身体质量指数和平均WC显著增加2.4%和3.3%,分别。在性别的基础上,平均BMI增加男性(2.9%)略高于女性(2.4%)。然而,过去10年期间,增加的意思是WC高于女性(3.4%)比男性(3.1%)。然而,没有明显的观测到WHtR两者之间的调查。表2还表明,孩子们明显高,体重在2020年比2010年高。
变量 未经调整的分析 调整分析
2010年 2020年 平均差 95%可信区间 价值 平均差 95%可信区间 价值
的意思是 95%可信区间 的意思是 95%可信区间
整个样本
BMI(公斤/米2) 17.0 (16.8 - -17.2) 17.3 (17.1 - -17.5) 0.3 (−0.0 - -0.5) 0.054 0.4 (0.2 - -0.7) 0.001
体重指数z分数 0.19 (0.12 - -0.27) 0.32 (0.23 - -0.41) 0.13 (0.00 - -0.25) 0.042 0.15 (0.03 - -0.27) 0.017
WC (cm) 58.0 (57.6 - -58.5) 59.5 (58.9 - -60.1) 1。5 (0.7 - -2.2) < 0.001 1。9 (1.3 - -2.6) < 0.001
WC z分数 0.34 (0.28 - -0.41) 0.54 (0.47 - -0.62) 0.20 (0.09 - -0.30) < 0.001 0.20 (0.10 - -0.31) < 0.001
WHtR 0.442 (0.440 - -0.445) 0.441 (0.438 - -0.445) −0.001 (−0.006 - -0.003) 0.574 −0.003 (−0.007 - -0.002) 0.242
身高(厘米) 131.5 (130.6 - -132.5) 135.3 (134.2 - -136.4) 3.8 (2.3 - -5.2) < 0.001 5。2 (4.5 - -6.0) < 0.001
身高z分数 −0.12 (−0.22 - 0.01−) 0.83 (0.76 - -0.90) 0.95 (0.83 - -1.07) < 0.001 0.94 (0.82 - -1.06) < 0.001
体重(公斤) 30.0 (29.3 - -30.7) 32.6 (31.8 - -33.4) 2。6 (1.5 - -3.7) < 0.001 3.6 (2.9 - -4.2) < 0.001
体重z分数 −0.03 (−0.1 - -0.03) 0.69 (0.61 - -0.77) 0.72 (0.61 - -0.82) < 0.001 0.73 (0.62 - -0.84) < 0.001
女性
BMI(公斤/米2) 16.9 (16.7 - -17.2) 17.2 (16.9 - -17.4) 0.2 (−0.1 - -0.6) 0.242 0.4 (0.1 - -0.7) 0.026
体重指数z分数 0.28 (0.18 - -0.38) 0.27 (0.15 - -0.39) −0.01 (−0.18 - -0.16) 0.905 0.02 (−0.15 - -0.18) 0.837
WC (cm) 58.2 (57.5 - -58.8) 59.6 (58.8 - -60.5) 1。4 (0.3 - -2.5) 0.012 2。0 (1.0 - -3.0) < 0.001
WC z分数 0.31 (0.22 - -0.41) 0.54 (0.44 - -0.66) 0.24 (0.09 - -0.38) 0.002 0.24 (0.09 - -0.38) 0.002
WHtR 0.443 (0.439 - -0.446) 0.444 (0.439 - -0.449) 0.001 (−0.006 - -0.008) 0.753 −0.001 (−0.007 - -0.006) 0.859
身高(厘米) 131.8 (130.5 - -133.2) 134.6 (133.3 - -136.1) 2。8 (0.8 - -4.9) 0.006 4所示。7 (3.7 - -5.6) < 0.001
身高z分数 −0.12 (−0.26 - -0.02) 0.76 (0.66 - -0.85) 0.88 (0.71 - -1.04) < 0.001 0.87 (0.71 - -1.03) < 0.001
体重(公斤) 30.0 (29.1 - -30.9) 32.1 (31.0 - -33.2) 2。1 (0.6 - -3.5) 0.005 3.2 (2.3 - -4.2) < 0.001
体重z分数 −0.07 (−0.10 - 0.03−) 0.62 (0.51 - -0.72) 0.69 (0.56 - -0.82) < 0.001 0.70 (0.57 - -0.83) < 0.001
男性
BMI(公斤/米2) 17.0 (16.8 - -17.3) 17.4 (17.1 - -17.7) 0.3 (−0.07 - -0.76) 0.104 0.5 (0.1 - -0.8) < 0.018
体重指数z分数 0.17 (0.10 - -0.23) 0.30 (0.25 - -0.44) 0.13 (0.07 - -0.27) 0.003 0.14 (0.08 - -0.29) 0.001
WC (cm) 57.9 (57.2 - -58.5) 59.4 (58.6 - -60.1) 1。5 (0.5 - -2.5) 0.004 1。8 (1.0 - -2.6) < 0.001
WC z分数 0.37 (0.27 - -0.48) 0.54 (0.42 - -0.65) 0.16 (0.01 - -0.31) 0.040 0.17 (0.02 - -0.32) 0.032
WHtR 0.442 (0.438 - -0.446) 0.438 (0.433 - -0.442) −0.004 (−0.010 - -0.001) 0.139 −0.005 (−0.011 - -0.000) 0.063
身高(厘米) 131.2 (129.9 - -132.5) 136.1 (134.5 - -137.7) 4所示。9 (2.8 - -6.9) < 0.001 5。9 (4.9 - -7.0) < 0.001
身高z分数 −0.11 (−0.26 - -0.03) 0.92 (0.82 - -1.02) 1.04 (−1.43 - 0.87−) < 0.001 1.03 (0.85 - -1.21) < 0.001
体重(公斤) 30.0 (29.0 - -30.9) 33.2 (32.0 - -34.4) 3.2 (1.7 - -4.8) < 0.001 4所示。0 (2.9 - -5.0) < 0.001
体重z分数 0.00 (−0.12 - -0.13) 0.77 (0.65 - -0.88) 0.77 (0.60 - -0.94) < 0.001 0.77 (0.60 - -0.94) < 0.001
置信区间;置信区间, 调整年龄、阶级和学校类型。
表2
意味着人体测量参数的研究参与者在2010年和2020年之间。

表3显示了普遍根据BMI、WC和WHtR 2010年和2020年。整个样本,没有明显改变BMI超重/肥胖的患病率在2010年和2020年之间(X2= 0.665, )。然而,有一个整体的中央超重/肥胖的患病率增加7.3% (WC)在2010年至2020年之间,这是统计学意义(X2= 27.151, )。在性别的基础上,增加中央超重/肥胖(WC)为7.0% (X2= 15.058, )和8.5% (X2= 14.962, )分别为男性和女性。
状态 2010年 2020年
男性(N= 636) 女性(N= 638) 男性(N= 856) 女性(N= 694)
% (95%置信区间) % (95%置信区间) % (95%置信区间) % (95%置信区间)
体重指数z分数 超重 15.1 (12.5 - -18.1) 13.2 (10.8 - -16.0) 15.4 (13.2 - -17.9) 14.1 (11.7 - -16.9)
肥胖 1。9 (1.1 - -3.3) 3.1 (2.0 - -4.8) 2。8 (1.9 - -4.1) 3.2 (2.1 - -4.8)
WC z分数 超重 8.5 (6.6 - -10.9) 12.2 (9.9 - -15.0) 11.9 (9.9 - -14.3) 15.9 (13.3 - -18.8)
中央型肥胖 0.9 (0.4 - -2.0) 3.8 (2.5 - -5.5) 4所示。4 (3.3 - -6.0) 8.6 (6.8 - -10.9)
WHtR 高的风险 4所示。7 (3.3 - -6.7) 5。6 (4.1 - -7.7) 10.3 (8.4 - -12.5) 10.7 (8.6 - -13.2)
置信区间;置信区间。
表3
BMI超重/肥胖患病率,中央超重/肥胖,WHtR≥0.5。

同样,有一个整体的患病率增加5.3% WHtR≥0.5(“高风险”)在2010年和2020年之间(X2= 26.117, )。此外,在“高风险”的比例(WHtR≥0.5)增加了5.6% (X2= 16.371, )和5.1% (X2= 11.312, )分别为男性和女性。

图2表明中央超重/肥胖的几率(WC)和在“高风险”的几率(WHtR≥0.5) 相比2020年增加到2010作为参考。然而,BMI超重/肥胖的几率并没有显著增加。


图2
BMI超重/肥胖的几率,中央超重/肥胖(WC),并在“高风险”(WHtR≥0.5)在2020年与2010年相比。

的可能性较高的BMI, WC, WHtR改变随着时间的推移,当性别基础上分析。例如,2020年,女性有更高的可能性根据BMI超重/肥胖(或2.36,CI (1.65 - -3.38), ]和WC[或2.89,CI (1.83 - -5.51), 相比2010年。然而,在“高风险”的可能性是根据女性WHtR不显著(或1.94,CI (0.96 - -3.94) ]。也在2020年,男性有更高的几率超重/肥胖根据BMI(或2.59,CI (1.78 - -3.76), ),在“高风险”根据WHtR[或3.79,CI (1.88 - -8.75), 相比2010年。然而,集中超重/肥胖的可能性根据男性WC不显著(或1.41,CI (0.94 - -2.11), ]。

当研究对象分类根据身高z分数的四分位数,平均身高2010年第一,第二,第三,第四的四分位身高z分数是124.7厘米,131.0厘米,133.4厘米,137.1厘米,分别。2020年,平均身高第一,第二,第三,第四的四分位身高z分数是126.7厘米,131.1厘米,137.4厘米,144.0厘米,分别。

图3显示BMI超重/肥胖患病率的变化与高度的男性和女性。对调查、BMI超重/肥胖的患病率的四分位身高z分数的增加而增加。2020年,BMI超重/肥胖的患病率是所有四分位数的身高z分数高于2010。然而,一个重要的差异观察BMI超重/肥胖的患病率之间的两项调查只在第四象限在女性身高z分数(X2= 11.838, )。这不是明显的男性(X2= 0.143, )。

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(一)
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(b)
图3
调整患病率(%,95% CI)四分位数之间的BMI超重/肥胖男性的身高z分数(a)和女性(b)。

图4也表明中央超重/肥胖的患病率(WC)增加而增加身高z分数的四分位数为男性和女性的调查。有显著差异在中央超重/肥胖的患病率(WC)在雄性(2010年和2020年之间X2= 11.429, )和女性(X2= 7.817, )第四象限的身高z分数。

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(一)
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(b)
图4
调整患病率(%,95% CI)四分位数之间的中央超重/肥胖男性的身高z分数(a)和女性(b)。

5。讨论

这种分析着手检查措施的变化肥胖(BMI、WC和WHtR)也确定过度肥胖的患病率与高度在10年时间内两组儿童在喀麦隆的西北地区。

本研究证实,没有改变调整两者之间的BMI超重/肥胖患病率调查。然而,数据显示在中央超重/肥胖不断增加趋势(WC)和WHtR≥0.5在所有的孩子。这意味着中央超重/肥胖增加超过BMI超重/肥胖。在挪威的一项研究表明增加趋势WC但不是BMI在6年时间内调整后为学校类型,坦纳阶段,和年龄(22]。不同国家的一些研究已经表明,中央肥胖儿童评估使用WC一直在增加。例如,报告由梁等。23),格里菲思et al。24),和Suder就是其中一人。25)表明,WC增加速度相对比BMI在中国,英国,分别和波兰的孩子。同时,中央肥胖评估使用中央发现皮肤褶厚度增加速度超过巴西儿童的体重指数(26]。此外,弗里德曼等人的研究。27]表明,世俗增加WC观察美国孩子从1998 - 1994到2011 - 2012年独立于身体质量指数的变化。在这项研究中,观察到其他作者也表明,增加在WC在女孩比男孩多24,26]。然而,一项研究在巴西儿童在中央肥胖增加了更高的男孩比女孩在五年内(28]。腰围在这项研究中观察到的增加可能是由于过渡到不健康的饮食习惯,久坐不动的生活方式,增加儿童和缺乏身体活动在撒哈拉以南非洲地区(4]。事实上,一项研究在喀麦隆NWR指出,久坐不动的生活方式的增加(> 3小时/天)与三头肌皮褶厚度增加1.37毫米厚度(29日]。的患病率WHtR≥0.05在我们的研究中也增加了雄性和雌性都在10年期间。这是类似于之前的研究,表明WHtR增加随着时间的推移,在三个不同的样本的孩子,特别是女孩子(24]。我们的分析表明,没有重大改变随着时间的推移BMI超重/肥胖的患病率。这是相反的报告Lazzeri et al。30.),这表明,BMI超重/肥胖减少其在10年内在托斯卡纳学校的孩子。作者强调了不同的行动,可能导致减少包括官方膳食指南、营养建议,国家监督,项目旨在鼓励儿童的水果和蔬菜摄入量。喀麦隆尚未达到世卫组织营养目标,担心超重/肥胖(5),我们的分析证实,孩子们现在有一个更集中的身体脂肪的分布。

逻辑回归表明性别差异在超重/肥胖的几率(BMI),中央超重/肥胖(WC),和“风险”(WHtR≥0.5)。然而,当整个样本考虑,中央超重/肥胖的几率(WC)和WHtR≥0.5显著增加。然而,BMI超重/肥胖的几率的增加不显著。这增加中央超重/肥胖的风险在我们的样例是有关。这是因为证据表明中央超重/肥胖儿童在生命早期的发展中不良健康结果的风险包括心血管疾病和2型糖尿病9]。是很重要的作者指出,上述研究了WC测量在不同的解剖部位,可以解释观察到的差异。然而,先前的研究表明,儿童之间的关系WC(以四种不同的解剖网站)和代谢疾病的风险因素被类似的在种族和性别组(31日]。

这种分析证实,BMI超重/肥胖的患病率和中央超重/肥胖(WC)增加而增加身高z分数的四分位两项调查。被记录在tallest-for-age儿童感染率最高。同时,BMI超重/肥胖的患病率和中央超重/肥胖是更高的高度在2020年比2010年在每个象限z分数。

前一个喀麦隆西北地区的分析表明,儿童有更高的身高积累更多的肥胖11]。我们目前的分析表明,随着时间的推移,本协会坚持使用BMI和WC时评估肥胖表明高可以预测儿童肥胖症的水平和分布。此前有来自其他国家的证据表明,高的孩子往往是超重/肥胖(32- - - - - -34]。此外,报告显示更高的肥胖水平最高的英国孩子从不同年龄段之间35]。然而,BIA设备用于研究已经证明低估儿童肥胖症。

height-adiposity关系中观察到这项研究可以从营养的角度来解释。有证据表明高蛋白摄入在生命早期有关肥胖的风险增加(36),高蛋白质摄入量已建议为肥胖儿童的一些激素水平失衡。例如,一个以前的报告表明,肥胖儿童有更高水平的胰岛素样生长因子1 (igf - 1)和低水平的生长激素(GH) [37),所有这些都源于高蛋白质摄入量(38]。高水平的igf - 1促进脂肪组织增生和增长39]。同时,死者的GH水平下降导致其分解脂肪的效果(37),导致肥胖症的增加水平。

然而,蛋白质的来源和需要考虑的时间,因为一项研究表明,蛋白质1年岁的日记与更高水平的肥胖在7岁38]。报告表明这个高度和肥胖之间的关系可能会从身体脂肪的积累水平高于所需线性增长(33]。此外,先前的报告表明,孩子们高胖和更多的胰岛素抵抗40,41),这表明胰岛素抵抗可以解释在某种程度上更高水平最高的孩子在我们的研究中观察到的肥胖的。然而,这需要进一步调查。

本研究有一定的局限性值得一提。我们的数据可以使用来自两个不同的横断面调查和建立因果关系和未来趋势的预测。也没有参考数据为WC在我们的环境中,我们使用WC的英国增长引用数据分析来定义中央超重/肥胖,这可能不是反光的喀麦隆的孩子。此外,我们不能调整等其他重要变量可能影响肥胖的青春期和饮食习惯。因此,我们没有证据表明是否我们当前观测的结果是高蛋白质摄入量在我们的样例。

当前研究的长处值得一提。我们的数据提供了一个的趋势在过去的十年里第一次在喀麦隆学龄儿童。肥胖的同时,其他客观的措施包括(WC和WHtR),可以使用与BMI。此外,我们包括设计/社会经济变量(类和学校类型)在我们的分析中,这避免了过高的两者之间的差异观察调查。

6。结论

最后,中央超重/肥胖儿童的比例大大增加。中央超重/肥胖的几率(WC),并根据WHtR“风险”,增加了十多年,这是有关。我们的研究为未来的比较提供基线数据。我们建议建立一个监测系统和学校对儿童的预防措施。我们也建议使用腰围作为一个额外的工具,健康促进和中央超重/肥胖的早期诊断。BMI超重/肥胖的患病率和中央超重/肥胖(WC)是在最高最高的孩子,随着时间的推移和本协会坚持。因此,我们建议,站的高度可用于临床预测肥胖。然而,纵向研究将需要在未来确定我们的索赔要求。同时,未来的研究需要确定不同的生物,环境,和肥胖的行为动力,以减少慢性疾病的风险。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者在合理的请求。

的利益冲突

作者声明没有关于这篇文章的出版的利益冲突。

确认

这项研究是由营养和健康研究小组(NHRG) Bamenda,喀麦隆。他们也感谢不同学校的管理以及学生接受参与这项研究。

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