相对脂肪量与中老年人群心血管疾病之间的关联：一项基于CHARLS的横断面与纵向研究

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0070

中国全科医学 ›› 2025, Vol. 28 ›› Issue (32): 4047-4054.DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0070

所属专题：心血管最新文章合辑

相对脂肪量与中老年人群心血管疾病之间的关联：一项基于CHARLS的横断面与纵向研究

陈慧龙¹, 廖芸楚¹, 刘育伟¹, 孔政辉¹, 黄兴辉², 徐嘉辉², 漆娜², 王远平², 梁文坚²^,^*()

1．510405　广东省广州市，广州中医药大学第五临床医学院
2．510095　广东省广州市，广东省第二中医院

收稿日期:2025-04-02 修回日期:2025-05-20 出版日期:2025-11-15 发布日期:2025-09-23
通讯作者: 梁文坚
作者贡献：
陈慧龙负责统计学分析、论文撰写，并承担部分研究方法的设计任务；廖芸楚、刘育伟共同协助分析数据与撰写论文；孔政辉、黄兴辉、徐嘉辉进行数据申请与预处理；漆娜、王远平共同完成研究图表的设计与绘制；梁文坚提出主要研究目标，负责研究的构思与设计，进行论文的修订；所有作者对文章进行了最终的审阅和校对。
基金资助:
国家自然科学基金青年科学基金(82405259); 广东省基础与应用基础研究基金项目(2022A1515220151); 广东省中医药局科研项目(20241015)

Association between Relative Fat Mass and Cardiovascular Disease in Middle-aged and Elderly Population: a Cross-sectional and Longitudinal Study Based on CHARLS

CHEN Huilong¹, LIAO Yunchu¹, LIU Yuwei¹, KONG Zhenghui¹, HUANG Xinghui², XU Jiahui², QI Na², WANG Yuanping², LIANG Wenjian²^,^*()

1. The Fifth Clinical Medical School, Guangzhou University of Chinese Medicine, Guangzhou 510405, China
2. Guangdong Second Traditional Chinese Medicine Hospital, Guangzhou 510095, China

Received:2025-04-02 Revised:2025-05-20 Published:2025-11-15 Online:2025-09-23
Contact: LIANG Wenjian

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摘要/Abstract

摘要： 背景近年来，医学研究发现相对脂肪量（RFM）与心血管疾病（CVD）存在一定的关联。然而，目前关于中国人群RFM与CVD发病风险的全国性队列研究仍然有限。目的利用中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据，分析RFM与中国中老年人群（≥45岁）CVD发病风险的关系。方法本研究使用CHARLS 2011—2018年数据进行横断面和纵向研究，横断面研究纳入≥45岁的12 867名中老年人，将2011年横断面研究中11 171名未被诊断为CVD的中老年人纳入纵向研究，随访至2018年。采用多因素Logistic回归和限制性立方样条（RCS）分析RFM与CVD之间的横断面关联。采用Kaplan-Meier曲线、多因素Cox比例风险回归模型和RCS分析2011年不同的基线RFM水平与新发CVD风险之间的纵向关联，并采用亚组分析探讨RFM与CVD风险的关联，采用敏感性分析验证模型的稳定性。结果多因素Logistic回归分析结果显示，RFM升高是CVD发生的危险因素（OR=1.03，95%CI=1.02~1.04，P<0.05）；与Q1组相比，Q2组（OR=1.26，95%CI=1.07~1.49）、Q3组（OR=1.78，95%CI=1.47~2.16）和Q4组（OR=1.81，95%CI=1.49~2.19）具有更高的CVD风险（P<0.05）。在随访期间，共1 655人（14.9%）首次被诊断为CVD。多因素Cox回归分析结果显示，RFM升高是CVD发生的危险因素（HR=1.03，95%CI=1.02~1.04，P<0.05）；与Q1'组相比，Q2'组（HR=1.31，95%CI=1.12~1.52）、Q3'组（HR=1.34，95%CI=1.12~1.61）和Q4'组（HR=1.79，95%CI=1.49~2.14）具有更高的新发CVD风险。亚组分析显示，RFM与婚姻情况具有交互作用（P=0.022）。敏感性分析结果与以上主要研究结果趋势一致。结论较高水平的RFM与CVD发病风险增加有关，提示RFM可能在CVD预防和治疗中具有潜在价值。

关键词: 心血管疾病, 相对脂肪量, 中老年人, 中国健康与养老追踪调查, 队列研究

Abstract:

Background

In recent years, an association has been found between the relative fat mass (RFM) and cardiovascular disease (CVD) . However, nationwide cohort studies on RFM and the risk of CVD in the Chinese population are scant.

Objective

To analyze the association between RFM and the risk of CVD in middle-aged and elderly Chinese population (≥ 45 years old) using the data of China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS) .

Methods

This was a cross-sectional, longitudinal study using data available from CHARLS 2011-2018. In the cross-sectional study, 12 867 middle-aged and elderly individuals aged 45 years or older were included. A total of 11 171 middle-aged and elderly individuals who were not diagnosed with CVD in the cross-sectional study in 2011 were included in the longitudinal study and followed up until 2018. Multivariate Logistic regression and restricted cubic splines (RCS) were used to analyze the cross-sectional association between RFM and CVD. Kaplan-Meier curves, multivariate Cox proportional hazards regression models, and RCS were used to analyze the longitudinal association between different baseline RFM levels in 2011 and the risk of incident CVD. Subgroup analysis was used to investigate the association between RFM and risk of CVD across subgroups, and sensitivity analysis was used to verify the stability of the model.

Results

Multivariate Logistic regression analysis showed that RFM was a risk factor for CVD (OR=1.03, 95%CI=1.02-1.04, P<0.05) . Compared with the Q1 group, Q2 group (OR=1.26, 95%CI=1.07-1.49) , Q3 group (OR=1.78, 95%CI=1.47-2.16) and Q4 group (OR=1.81, 95%CI=1.49-2.19) had a significantly higher risk of CVD (P<0.05) . During the follow-up period, a total of 1 655 (14.9%) individuals were diagnosed with CVD for the first time. Multivariate Cox regression analysis showed that RFM was a risk factor for CVD (HR=1.03, 95%CI=1.02-1.04, P<0.05) . Compared with Q1' group, the Q2' group (HR=1.31, 95%CI=1.12-1.52) , the Q3' group (HR=1.34, 95%CI=1.12-1.61) and the Q4' group (HR=1.79, 95%CI=1.49-2.14) had a significantly higher risk of new onset of CVD. Subgroup analysis showed that RFM had an interaction with marital status (P=0.022) . The results of sensitivity analysis were consistent with the trends of the above results.

Conclusion

Higher levels of RFM are associated with an increased risk of CVD, suggesting that RFM may be of potential value in CVD prevention and treatment.

Key words: Cardiovascular disease, Relative fat mass, Middle-aged and elderly population, China Health and Retirement Longitudinal Study, Cohort study

中图分类号:

R 54

陈慧龙,廖芸楚,刘育伟,等. 相对脂肪量与中老年人群心血管疾病之间的关联：一项基于CHARLS的横断面与纵向研究[J]. 中国全科医学, 2025, 28(32): 4047-4054. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0070.
CHEN Huilong,LIAO Yunchu,LIU Yuwei, et al. Association between Relative Fat Mass and Cardiovascular Disease in Middle-aged and Elderly Population: a Cross-sectional and Longitudinal Study Based on CHARLS[J]. Chinese General Practice, 2025, 28(32): 4047-4054. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0070.

图/表 9

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组别	例数	年龄（岁）	RFM	BMI （kg/m²）	体质量（kg）	腰围（cm）	性别[例（%）]		婚姻状况[例（%）]
组别	例数	年龄（岁）	RFM	BMI （kg/m²）	体质量（kg）	腰围（cm）	女	男	已婚并与配偶同居	未婚/分居/丧偶
无CVD组	11 171	59.0±9.6	32.4±8.6	23.3±3.8	58.5±11.5	84.8±10.0	5 753（51.50）	5 418（48.50）	9 753（87.31）	1 418（12.69）
CVD组	1 696	62.6±9.3	34.8±8.5	24.4±4.2	61.1±12.6	88.4±11.1	997（58.79）	699（41.21）	1 415（83.43）	281（16.57）
χ²（t）值		14.64^a	10.69^a	9.98^a	8.03^a	12.60^a	31.34		19.29
P值		<0.001	<0.001	<0.001	<0.001	<0.001	<0.001		<0.001
组别	受教育程度[例（%）]				居住地[例（%）]		吸烟[例（%）]		饮酒[例（%）]
组别	高中及以上	初中	小学	小学以下	农村	城市	无	有	有	无
无CVD组	1 186（10.62）	2 270（20.32）	4 535（40.60）	3 180（28.47）	1 168（10.46）	10 003（89.54）	6 677（59.77）	4 494（40.23）	2 904（26.00）	8 267（74.00）
CVD组	194（11.44）	329（19.40）	715（42.16）	458（27.00）	307（18.10）	1 389（81.90）	1 044（61.56）	652（38.44）	286（16.86）	1 410（83.14）
χ²（t）值	3.54				84.81		1.96		65.87
P值	0.316				<0.001		0.162		<0.001
组别	糖尿病[例（%）]		高血压[例（%）]		血脂异常[例（%）]		心脏病[例（%）]		卒中[例（%）]
组别	无	有	无	有	无	有	无	有	无	有
无CVD组	9 890（88.53）	1 281（11.47）	7 041（63.03）	4 130（36.97）	7 222（64.65）	3 949（35.35）	11 171（100.00）	0	11 171（100.00）	0
CVD组	1 349（79.54）	347（20.46）	659（38.86）	1 037（61.14）	860（50.71）	836（49.29）	233（13.74）	1 463（86.26）	1 405（82.84）	291（17.16）
χ²（t）值	107.74		358.04		122.53		10 872.53		1 961.07
P值	<0.001		<0.001		<0.001		<0.001		<0.001

组别	例数	年龄（岁）	RFM	BMI （kg/m²）	体质量（kg）	腰围（cm）	性别[例（%）]		婚姻状况[例（%）]
组别	例数	年龄（岁）	RFM	BMI （kg/m²）	体质量（kg）	腰围（cm）	女	男	已婚并与配偶同居	未婚/分居/丧偶
无CVD组	11 171	59.0±9.6	32.4±8.6	23.3±3.8	58.5±11.5	84.8±10.0	5 753（51.50）	5 418（48.50）	9 753（87.31）	1 418（12.69）
CVD组	1 696	62.6±9.3	34.8±8.5	24.4±4.2	61.1±12.6	88.4±11.1	997（58.79）	699（41.21）	1 415（83.43）	281（16.57）
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组别	受教育程度[例（%）]				居住地[例（%）]		吸烟[例（%）]		饮酒[例（%）]
组别	高中及以上	初中	小学	小学以下	农村	城市	无	有	有	无
无CVD组	1 186（10.62）	2 270（20.32）	4 535（40.60）	3 180（28.47）	1 168（10.46）	10 003（89.54）	6 677（59.77）	4 494（40.23）	2 904（26.00）	8 267（74.00）
CVD组	194（11.44）	329（19.40）	715（42.16）	458（27.00）	307（18.10）	1 389（81.90）	1 044（61.56）	652（38.44）	286（16.86）	1 410（83.14）
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组别	糖尿病[例（%）]		高血压[例（%）]		血脂异常[例（%）]		心脏病[例（%）]		卒中[例（%）]
组别	无	有	无	有	无	有	无	有	无	有
无CVD组	9 890（88.53）	1 281（11.47）	7 041（63.03）	4 130（36.97）	7 222（64.65）	3 949（35.35）	11 171（100.00）	0	11 171（100.00）	0
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P值	<0.001		<0.001		<0.001		<0.001		<0.001

组别	模型1		模型2		模型3
组别	OR（95%CI）	P值	OR（95%CI）	P值	OR（95%CI）	P值
RFM	1.03（1.03~1.04）	<0.001	1.04（1.03~1.05）	<0.001	1.03（1.02~1.04）	<0.001
RFM
Q1组
Q2组	1.56（1.33~1.83）	<0.001	1.56（1.33~1.83）	<0.001	1.26（1.07~1.49）	0.006
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Q4组	2.17（1.86~2.52）	<0.001	2.39（2.03~2.80）	<0.001	1.81（1.49~2.19）	<0.001
P_趋势值		<0.001		<0.001		<0.001

组别	模型1		模型2		模型3
组别	OR（95%CI）	P值	OR（95%CI）	P值	OR（95%CI）	P值
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RFM
Q1组
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组别	模型1		模型2		模型3
组别	HR（95%CI）	P值	HR（95%CI）	P值	HR（95%CI）	P值
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RFM
Q1'组
Q2'组	1.50（1.29~1.74）	<0.001	1.48（1.28~1.72）	<0.001	1.31（1.12~1.52）	0.006
Q3'组	1.22（1.05~1.43）	0.010	1.31（1.12~1.53）	<0.001	1.34（1.12~1.61）	0.002
Q4'组	1.96（1.70~2.26）	<0.001	1.97（1.70~2.28）	<0.001	1.79（1.49~2.14）	<0.001
P_趋势值		<0.001		<0.001		<0.001

相对脂肪量与中老年人群心血管疾病之间的关联：一项基于CHARLS的横断面与纵向研究

Association between Relative Fat Mass and Cardiovascular Disease in Middle-aged and Elderly Population: a Cross-sectional and Longitudinal Study Based on CHARLS

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[1]	赵倬, 王贺. 缺氧诱导因子2α在心血管系统疾病中的作用机制研究进展[J]. 中国全科医学, 2025, 28(33): 4241-4248.
[2]	王碧优, 高鹰, 尤俊方, 刘莉, 张卿, 苏海燕. 心血管疾病风险人群脂质比值与炎症指标的典型相关性研究[J]. 中国全科医学, 2025, 28(33): 4132-4139.
[3]	徐春艳, 贺玲, 郭灿辉, 赖胡榕, 廖彩凤, 涂怀军. 中国中老年人血脂水平与肌少症性肥胖发病风险的相关性：一项队列研究[J]. 中国全科医学, 2025, 28(33): 4125-4131.
[4]	史晓洁, 杨晓花, 马春芳, 汤榕. 中老年人慢性病共病对健康受损的影响研究[J]. 中国全科医学, 2025, 28(32): 4009-4014.
[5]	刘明波, 何新叶, 杨晓红, 王增武. 《中国心血管健康与疾病报告2024》要点解读[J]. 中国全科医学, 2025, 28(32): 3989-4008.
[6]	廖姣姣, 王照宇, 李兆基, 赵威, 詹思延, 王鹏, 陶立元. 非高密度脂蛋白胆固醇动态变化对颈动脉内中膜增厚的预测价值：一项双向性队列研究[J]. 中国全科医学, 2025, 28(31): 3932-3941.
[7]	张骥, 周婕, 李凌, 吴延莉, 吉维, 刘涛. 空腹血糖水平与全因死亡和特定原因死亡风险的前瞻性队列研究[J]. 中国全科医学, 2025, 28(31): 3924-3931.
[8]	李玲, 李雅萍, 钱时兴, 聂婧, 陆春华, 李霞. 社区中老年人认知功能影响因素及风险预测研究[J]. 中国全科医学, 2025, 28(30): 3773-3778.
[9]	唐玲, 张国良, 李振坤, 司圣波, 刘强, 陈任, 任佰玲. 中老年慢性病患者卫生服务利用及影响因素研究[J]. 中国全科医学, 2025, 28(29): 3688-3693.
[10]	苏晴, 徐曜, 李一航, 汪丽燕, 蔡业峰, 倪小佳. 脑卒中及其风险人群中医证候演变规律研究的方法学质量评价[J]. 中国全科医学, 2025, 28(29): 3694-3702.
[11]	邓洁, 齐祺, 吴欣雨, 韩全乐, 李雷, 蒋越, 郁静, 吴若洁, 吴寿岭, 李康博. 血浆致动脉硬化指数与体检人群新发心力衰竭风险的队列研究[J]. 中国全科医学, 2025, 28(29): 3645-3652.
[12]	周晟, 邓长生, 邹冠炀, 宋健平. 疟疾心血管疾病并发症发病机制的研究进展[J]. 中国全科医学, 2025, 28(27): 3466-3472.
[13]	向心月, 张冰青, 欧阳煜钦, 汤文娟, 冯文焕. 短期内科门诊减重对肥胖患者动脉粥样硬化性心血管疾病风险的影响研究[J]. 中国全科医学, 2025, 28(26): 3229-3239.
[14]	丁香, 刘健, 陈晓露, 张先恒. 中草药降低类风湿关节炎合并链球菌感染患者再入院的风险：一项匹配队列研究[J]. 中国全科医学, 2025, 28(24): 3005-3012.
[15]	刘银银, 隋鸿平, 李婷婷, 姜桐桐, 史铁英, 夏云龙. 乳腺癌治疗相关心脏毒性风险预测模型的研究进展[J]. 中国全科医学, 2025, 28(24): 3072-3078.