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

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0070

Abstract

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

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

CLC Number:

R 54

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.
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.

Figures/Tables 9

References 22

[1]	国家心血管病中心，中国心血管健康与疾病报告编写组. 中国心血管健康与疾病报告2023概要[J]. 中国循环杂志，2024，39(7)：625-660.
[2]	POWELL-WILEY T M, POIRIER P, BURKE L E, et al. Obesity and cardiovascular disease：a scientific statement from the American Heart Association[J]. Circulation，2021，143(21)：e984-1010. DOI：10.1161/CIR.0000000000000973.
[3]	Risk Factor Collaboration（NCD-RisC）. Worldwide trends in underweight and obesity from 1990 to 2022：a pooled analysis of 3663 population-representative studies with 222 million children，adolescents，and adults[J]. Lancet，2024，403(10431)：1027-1050. DOI：10.1016/S0140-6736(23)02750-2.
[4]	TUTOR A W, LAVIE C J, KACHUR S, et al. Updates on obesity and the obesity paradox in cardiovascular diseases[J]. Prog Cardiovasc Dis，2023，78：2-10. DOI：10.1016/j.pcad.2022.11.013.
[5]	PILLAY P, LEWINGTON S, TAYLOR H, et al. Adiposity，body fat distribution，and risk of major stroke types among adults in the United Kingdom[J]. JAMA Netw Open，2022，5(12)：e2246613. DOI：10.1001/jamanetworkopen.2022.46613.
[6]	CHEN Q J, ZHANG Z W, LUO N, et al. Elevated visceral adiposity index is associated with increased stroke prevalence and earlier age at first stroke onset：based on a national cross-sectional study[J]. Front Endocrinol，2023，13：1086936. DOI：10.3389/fendo.2022.1086936.
[7]	LIU S T, YU J Z, WANG L, et al. Weight-adjusted waist index as a practical predictor for diabetes，cardiovascular disease，and non-accidental mortality risk[J]. Nutr Metab Cardiovasc Dis，2024，34(11)：2498-2510. DOI：10.1016/j.numecd.2024.06.012.
[8]	WANG P P, FAN Y Q, GAO H Y, et al. Body roundness index as a predictor of all-cause and cardiovascular mortality in patients with diabetes and prediabetes[J]. Diabetes Res Clin Pract，2025，219：111958. DOI：10.1016/j.diabres.2024.111958.
[9]	KOENEN M, HILL M A, COHEN P, et al. Obesity，adipose tissue and vascular dysfunction[J]. Circ Res，2021，128(7)：951-968. DOI：10.1161/CIRCRESAHA.121.318093.
[10]	HUANG Y Y, LIU Y Z, MA Y X, et al. Associations of visceral adipose tissue，circulating protein biomarkers，and risk of cardiovascular diseases：a mendelian randomization analysis[J]. Front Cell Dev Biol，2022，10：840866. DOI：10.3389/fcell.2022.840866.
[11]	WOOLCOTT O O, BERGMAN R N. Relative fat mass（RFM）as a new estimator of whole-body fat percentage—a cross-sectional study in American adult individuals[J]. Sci Rep，2018，8：10980. DOI：10.1038/s41598-018-29362-1.
[12]	ZHENG Y F, HUANG C Y, JIN J, et al. Association between stroke and relative fat mass：a cross-sectional study based on NHANES[J]. Lipids Health Dis，2024，23(1)：354. DOI：10.1186/s12944-024-02351-2.
[13]	SHEN W Q, CAI L L, WANG B, et al. Associations of relative fat mass，a novel adiposity indicator，with non-alcoholic fatty liver disease and cardiovascular disease：data from SPECT-China[J]. Diabetes Metab Syndr Obes，2023，16：2377-2387. DOI：10.2147/DMSO.S423272.
[14]	ZHAO Y H, HU Y S, SMITH J P, et al. Cohort profile：the China Health and Retirement Longitudinal Study（CHARLS）[J]. Int J Epidemiol，2014，43(1)：61-68. DOI：10.1093/ije/dys203.
[15]	XIE D H, WANG J W. Comparison of self-reports and biomedical measurements on hypertension and diabetes among older adults in China[J]. BMC Public Health，2020，20(1)：1664. DOI：10.1186/s12889-020-09770-7.
[16]	WANG J, GUAN J Y, HUANG L Y, et al. Sex differences in the associations between relative fat mass and all-cause and cardiovascular mortality：a population-based prospective cohort study[J]. Nutr Metab Cardiovasc Dis，2024，34(3)：738-754. DOI：10.1016/j.numecd.2023.10.034.
[17]	VEKIC J, STEFANOVIC A, ZELJKOVIC A. Obesity and dyslipidemia：a review of current evidence[J]. Curr Obes Rep，2023，12(3)：207-222. DOI：10.1007/s13679-023-00518-z.
[18]	BATTINENI G, SAGARO G G, CHINTALAPUDI N, et al. Impact of obesity-induced inflammation on cardiovascular diseases（CVD）[J]. Int J Mol Sci，2021，22(9)：4798. DOI：10.3390/ijms22094798.
[19]	WU H Z, BALLANTYNE C M. Metabolic inflammation and insulin resistance in obesity[J]. Circ Res，2020，126(11)：1549-1564. DOI：10.1161/CIRCRESAHA.119.315896.
[20]	GUGLIELMI V, SBRACCIA P. Epicardial adipose tissue：at the heart of the obesity complications[J]. Acta Diabetol，2017，54(9)：805-812. DOI：10.1007/s00592-017-1020-z.
[21]	BAJAJ N S, OSBORNE M T, GUPTA A, et al. Coronary microvascular dysfunction and cardiovascular risk in obese patients[J]. J Am Coll Cardiol，2018，72(7)：707-717. DOI：10.1016/j.jacc.2018.05.049.
[22]	SANTOSA A, ROSENGREN A, RAMASUNDARAHETTIGE C, et al. Psychosocial risk factors and cardiovascular disease and death in a population-based cohort from 21 low-，middle-，and high-income countries[J]. JAMA Netw Open，2021，4(12)：e2138920. DOI：10.1001/jamanetworkopen.2021.38920.

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）
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）
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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	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
Q3组	1.58（1.34~1.85）	<0.001	1.93（1.64~2.28）	<0.001	1.78（1.47~2.16）	<0.001
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
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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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
RFM	1.03（1.02~1.03）	<0.001	1.03（1.02~1.03）	<0.001	1.03（1.02~1.04）	<0.001
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