Correlation between Fasting Plasma Glucose, Body Mass Index, and Waist Circumference among Community-dwelling Elderly Individuals

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0525

Chinese General Practice ›› 2026, Vol. 29 ›› Issue (28): 4132-4140.DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0525

Special Issue: 社区卫生服务最新研究合辑

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Correlation between Fasting Plasma Glucose, Body Mass Index, and Waist Circumference among Community-dwelling Elderly Individuals

1. Community Management Department, Yinchuan First People's Hospital, Yinchuan 750001, China
2. Xinhua Street Community Health Service Center, Yinchuan First People's Hospital, Yinchuan 750001, China
3. Funing Street Damiao Community Health Service Station, Yinchuan First People's Hospital, Yinchuan 750001, China
4. Beidaihe Rehabilitation and Recuperation Center, Joint Logistics Support Force, Qinhuangdao 066100, China
5. Department of Cardiology, Peking University People's Hospital, Beijing 100044, China

Received:2025-11-10 Revised:2026-05-20 Published:2026-10-05 Online:2026-09-02
Contact: ZHANG Haicheng

社区老年人空腹血糖与体质指数及腰围的相关性研究

1．750001　宁夏回族自治区银川市第一人民医院社区管理部
2．750001　宁夏回族自治区银川市第一人民医院新华街社区卫生服务中心
3．750001　宁夏回族自治区银川市第一人民医院富宁街大庙社区卫生服务站
4．066100　河北省秦皇岛市，联勤保障部队北戴河康复疗养中心
5．100044　北京市，北京大学人民医院心内科

通讯作者: 张海澄
作者简介:
作者贡献：
余新艳负责研究的实施与可行性分析，纳排标准的制定、撰写论文，对主要研究结果进行分析与解释；张芳负责文献检索、最终版本修订；顾志乐、王艳芳负责数据整理、核对；苏鹏负责统计学处理；张海澄负责提出研究思路，设计研究方案，进行文章的构思与设计，对文章整体负责、监督管理。
基金资助:
宁夏回族自治区卫生健康适宜技术推广科研项目(2025-NWSY-A022)

Abstract

Abstract:

Background

Obesity is one of the most modifiable risk factors for type 2 diabetes mellitus (T2DM). Body mass index (BMI) and waist circumference (WC) are widely used metrics for obesity assessment worldwide. Exploring the associations between fasting plasma glucose (FPG) and BMI as well as WC in elderly populations can not only provide accurate, simple and convenient indicators for community physicians in the prevention and management of T2DM among older adults, but also offer novel perspectives for community health education. Furthermore, it can facilitate older adults to conduct self-monitoring and management of FPG via simple, sustainable and non-invasive approaches.

Objective

The aim of this study is to investigate the correlation between FPG, BMI, and WC among community-dwelling older adults.

Methods

A total of 5 122 older adults (aged≥65 years) undergoing health examinations between January 2022 and December 2024 at Damiao Community Health Service Station, Yinchuan First People's Hospital, Ningxia, were enrolled. Data on demographics, family history, cardiovascular disease history, lifestyle, laboratory tests, electrocardiograms, and medications were collected via the Yinchuan Medical Consortium platform. Participants were stratified into a control group (FPG<7.0 mmol/L, n=4 590) and a study group (FPG≥7.0 mmol/L, n=532). Confounding factors were adjusted via 1∶1 propensity score matching with a caliper value of 0.02. Inverse probability treatment weighting was used as a reference to verify the matching efficiency of propensity score matching. Univariate and multivariate Logistic regression analyses were performed to explore the effects of BMI and WC on elevated FPG among community-dwelling older adults. Restricted cubic spline regression was further applied to examine the potential nonlinear associations of FPG with BMI and WC.

Results

Ultimately, 513 matched pairs were successfully established, with 513 subjects in each group. Both univariate and multivariate Logistic regression analyses demonstrated that WC, BMI, marital status, white blood cell count, serum alanine transaminase, conjugated bilirubin, serum creatinine, blood urea nitrogen, high-density lipoprotein cholesterol, abnormal electrocardiogram results and history of cardiovascular disease were influencing factors for elevated FPG in older adults [OR (95%CI)=1.025 (1.006-1.045), 1.395 (1.224-1.586), 1.012 (1.005-1.019), 1.155 (1.090-1.224), 1.020 (1.010-1.030), 1.058 (1.009-1.108), 0.992 (0.986-0.999), 1.183 (1.112-1.258), 0.625 (0.457-0.836), 1.306 (1.061-1.614), 2.178 (1.592-2.950), all P<0.05]. FPG was positively correlated with BMI and WC before and after matching, with statistically significant differences (P<0.05). Restricted cubic spline analysis indicated significant nonlinear relationships between FPG and BMI as well as WC before and after matching (P<0.05). When BMI exceeded 24 kg/m² and 25 kg/m², and WC exceeded 86 cm and 87 cm respectively, their effects on FPG shifted from protective factors to risk factors.

Conclusion

FPG is positively and nonlinearly correlated with BMI and WC among community-dwelling older adults. A risk transition occurs when BMI is higher than 24 kg/m² and 25 kg/m², and WC exceeds 86 cm and 87 cm.

Key words: Diabetes mellitus, type 2, Community health service, Fasting plasma glucose, Body mass index, Waist circumference, Aged

摘要：

背景

肥胖是2型糖尿病（T2DM）可控危险因素之一，BMI和腰围（WC）是国内外评估肥胖的常用指标，探讨老年人空腹血糖（FPG）与BMI、WC之间的关系，不但能为社区医生在老年人T2DM防控上提供精准且更加简单、便捷的指标，也为社区健康宣教提供了新的方向和思路，更可为老年人自我监测和管理FPG提供了更加简单、可持续实施的无创方法。

目的

研究社区老年人FPG与BMI、WC的关系。

方法

选取2022—2024年宁夏回族自治区银川市第一人民医院富宁街大庙社区卫生服务站5 122例65岁以上健康体检的老年人作为研究对象，在银川市医共体平台收集患者基本信息、家族史、有无心血管疾病史、生活方式、实验室检查指标、心电图异常情况、用药情况等资料，以FPG<7.0 mmol/L为对照组（4 590例）、FPG≥7.0 mmol/L为研究组（532例）。通过1∶1比例行倾向性评分匹配校正混杂因素，卡钳值为0.02，以逆概率处理加权法作为参考，验证倾向性评分匹配的匹配效果，采用单因素和多因素Logistic回归分析，探究BMI、WC对社区老年人FPG增高的影响。采用限制性立方样条（RCS）分析FPG与BMI、WC之间是否存在非线性关联。

结果

本研究成功匹配513对，对照组和研究组各513例。单因素及多因素Logistic回归分析均显示，WC、BMI、婚姻状况、白细胞计数、丙氨酸氨基转移酶、结合胆红素、血清肌酐、血尿素氮、高密度脂蛋白胆固醇、心电图异常、心血管疾病史是老年人FPG增高的影响因素[OR（95%CI）=1.025（1.006~1.045）、1.395（1.224~1.586）、1.012（1.005~1.019）、1.155（1.090~1.224）、1.020（1.010~1.030）、1.058（1.009~1.108）、0.992（0.986~0.999）、1.183（1.112~1.258）、0.625（0.457~0.836）、1.306（1.061~1.614）、2.178（1.592~2.950），P<0.05]。匹配前后FPG与BMI、WC均呈正相关（P<0.05）；RCS分析显示匹配前后FPG与BMI、WC均呈非线性关联（P<0.05），且匹配前后BMI在>24 kg/m²、>25 kg/m²，WC在>86 cm、>87 cm时,对FPG的影响由保护因素转为危险因素。

结论

社区老年人的FPG与BMI及WC均呈正相关，且均呈非线性关联，并且BMI分别在>24 kg/m²、>25 kg/m²，WC在>86 cm、>87 cm时存在风险转化趋势。

关键词: 糖尿病，2型, 社区卫生服务, 空腹血糖, 人体质指数, 腰围, 老年人

YU Xinyan,ZHANG Fang,GU Zhile, et al. Correlation between Fasting Plasma Glucose, Body Mass Index, and Waist Circumference among Community-dwelling Elderly Individuals[J]. Chinese General Practice, 2026, 29(28): 4132-4140. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0525.
余新艳,张芳,顾志乐等. 社区老年人空腹血糖与体质指数及腰围的相关性研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(28): 4132-4140. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0525.

Figures/Tables 7

References 47

[1]	刘遥，万沁. 甲状腺功能正常的T2DM患者血清促甲状腺激素水平与糖尿病慢性并发症发生的关系[J]. 山东医药, 2022, 62(15): 83-85.
[2]	Bragg F, Holmes M V, Iona A, et al. Association between diabetes and cause-specific mortality in rural and urban areas of China[J]. JAMA, 2017, 317(3): 280-289. DOI: 10.1001/jama.2016.19720.
[3]	国家老年医学中心，中华医学会老年医学分会，中国老年保健协会糖尿病专业委员会. 中国老年糖尿病诊疗指南（2024版）[J]. 中华糖尿病杂志,2024,16(2):147-189.
[4]	American Diabetes Asscociation. Standards of Care in Diabetes-2024[J]. Diabetes Care,2024, 47(Suppl 1):S1-S321. DOI: 10.2337/dc24-S002.
[5]	荆峰，张家立，罗超, 等. SGLT-2抑制剂干预T2DM主要心血管危险因素研究[J]. 疑难病杂志, 2023, 22(1): 14-20. DOI: 10.3969/j.issn.1671-6450.2023.01.003.
[6]	World Health Organization. Obesity: preventing and managing the global epidemic. Report of a WHO consultation[R]. World Health Organ Tech Rep Ser, 2000: 1-253.
[7]	WS/T 428—2013　成人体重判定[S].
[8]	王超. 中国成人超重和肥胖及主要危险因素对糖尿病发病的影响[D]. 北京: 北京协和医学院, 2014.
[9]	Han C Y, Liu Y, Sun X Z, et al. Prediction of a new body shape index and body adiposity estimator for development of type 2 diabetes mellitus: the Rural Chinese Cohort Study[J]. Br J Nutr, 2017, 118(10): 771-776. DOI: 10.1017/S0007114517002859.
[10]	Chang Y, Guo X F, Chen Y T, et al. A body shape index and body roundness index: two new body indices to identify diabetes mellitus among rural populations in Northeast China[J]. BMC Public Health, 2015, 15(1): 794. DOI: 10.1186/s12889-015-2150-2.
[11]	Li Y Z, Teng D, Shi X G, et al. Prevalence of diabetes recorded in mainland China using 2018 diagnostic criteria from the American Diabetes Association: national cross sectional study[J]. BMJ, 2020, 369: m997. DOI: 10.1136/bmj.m997.
[12]	Le Roux C W, Astrup A, Fujioka K, et al. 3 years of liraglutide versus placebo for type 2 diabetes risk reduction and weight management in individuals with prediabetes: a randomised, double-blind trial[J]. Lancet, 2017, 389(10077): 1399-1409.
[13]	Knowler W C, Barrett-connor E, Fowler S E, et al. Reduction in the incidence of type 2 diabetes with lifestyle intervention or metformin[J]. N Engl J Med, 2002, 346(6): 393-403.
[14]	《缓解型糖尿病中国专家共识》编写专家委员会. 缓解2型糖尿病中国专家共识[J]. 中国全科医学, 2021, 24(32): 4037-4048.
[15]	Lean M E, Leslie W S, Barnes A C, et al. 5-year follow-up of the randomised Diabetes Remission Clinical Trial (DiRECT) of continued support for weight loss maintenance in the UK: an extension study[J]. Lancet Diabetes Endocrinol, 2024, 12(4): 233-246.
[16]	Wang L M, Peng W, Zhao Z P, et al. Prevalence and treatment of diabetes in China, 2013-2018[J]. JAMA, 2021, 326(24): 2498-2506.
[17]	Barnett K N, McMurdo M E, Ogston S A, et al. Mortality in people diagnosed with type 2 diabetes at an older age: a systematic review[J]. Age Ageing, 2006, 35(5): 463-468. DOI: 10.1093/ageing/afl019.
[18]	Ji L N, Hu D Y, Pan C Y, et al. Primacy of the 3B approach to control risk factors for cardiovascular disease in type 2 diabetes patients[J]. Am J Med, 2013, 126(10): 925.e11-925.e22.
[19]	中华人民共和国民政部.2021年民政事业发展统计公报[EB/0L]. (2022-08-26) [2023-11-01].
[20]	Andersen D K, Korc M, Petersen G M, et al. Diabetes, pancreatogenicdiabetes, and pancreatic cancer[J]. Diabetes, 2017, 66(5): 1103-1110. DOI: 10.2337/db16-1477.
[21]	Sinclair A, Saeedi P, Kaundal A, et al. Diabetes and globalageing among 65-99-year-old adults: findings from the International Diabetes Federation Diabetes Atlas, 9(th)editionl[J]. Diabetes Res Clin Pract, 2020, 162: 108078. DOI: 10.1016/i.diabres.2020.108078.
[22]	NarayanK M V, Boyle J P, Thomp.Son T J, et al. Effect of BMl on lifetime riskfor diabetes in the U.S[J]. Diabetes Care, 2007, 30(6): 1562-1566. DOI: 10.2337/dc06-2544.
[23]	Kushner R F, Batsis J A, Butsch W S, et al. Weight history in clinical practice：the state of the science and future direction[J]. Obesity（Silver Spring）, 2020, 28(1): 9-17. DOI: 10.1002/oby.22642.
[24]	Romero-Corral A, Somers V K, Sierra-Johnson J, et al. Accuracy of body mass index in diagnosing obesity in the adult general population[J]. Int J Obes(Lond), 2008, 32(6): 959-966.
[25]	Okorodudu D O, Jumean M F, Montori V M, et al. Diagnostic performance of body mass index to identify obesity as defined by body adiposity: a systematic review and meta-analysis[J]. Int J Obes(Lond), 2010, 34(5): 791-799. DOI: 10.1038/ijo.2010.5.
[26]	黄河铭，杨慧莹，覃颖颖, 等.内脏脂肪相关指数与急性胰腺炎严重程度的关系[J].临床肝胆病杂志, 2022, 38(10): 2313-2319. DOI: 10.3969/j.issn.1001-5256.2022.10.021.
[27]	Li H, Kilpelainen T O, Liu C, et al. Association of genetic variation in FTO with risk of obesity and type 2 diabetes with data from East and South Asians[J]. Diabetologia, 2012: 55(4): 981-995.
[28]	Qian Y, Liu S, Lu F, et al. Genetic variant in fat mass and obesity-associated gene associated with type 2 diabetes risk in Han Chinese [J]. BMC Genet, 2013, 14: 86.
[29]	周东浩，刘红军，张京玲，等.中国北方汉族人群FTOrs9940128基因多态性与2型糖尿病的关联性研究[J]. 中国糖尿病杂志, 2012, 20(10): 725-727. DOI: 10.3969/j.issn.1006-6187.2012.10.002.
[30]	Malone J L, Hansen B C. Does obesity cause type 2 diabetes mellitus(T2DM) or is it the opposite[J]. Pediatr Diabetes, 2019, 20(1): 5-9. DOI: 10.1111/pedi.12787.
[31]	Saghizadeh M, Ong J M, Garvey W T, et al. The expression of TNF alpha by human muscle. relationship to insulin resistance[J]. J Clin Invest, 1996, 97(4): 1111-1116. DOI: 10.1172/JCl118505.
[32]	Skolnik E Y, Marcusohn J. Inhibition of insulin receptor signaling by TNF: potential role in obesity and non-insulin-dependent diabetes mellitus [J]. Cytokine Growth Factor Rev, 1996, 7(2): 161-173.
[33]	Russell G, Lightman S. The human stress response[J]. Nat Rev Endocrinol, 2019,15(9): 525-534.
[34]	Scherer T, Sakamoto K, Buettner C. Brain insulin signalling in metabolic homeostasis and disease[J]. Nat Rev Endocrinol, 2021,17(8): 468-483. DOI: 10.1038/s41574-021-00498-x.
[35]	Dyson P A. The therapeutics of lifestyle management on obesity[J]. Diabetes Obes Metab, 2010, 12(11): 941-946. DOI: 10.1111/j.1463-1326.2010.01256.x.
[36]	Myers M G Jr, Leibel R L, Seeley R J, et al. Obesity and leptin resistance: distinguishing cause from efect[J]. Trends Endocrinol Metab，2010,21(11): 643-651. DOI: 10.1016/j.tem.2010.08.002.
[37]	Bjornholm M, Kawano Y, Lehtihet M, et al. Insulin receptor substrate-l phosphorylation and phosphatidylinositol 3-kinase activity in skeletal muscle from NIDDM subjects after in vivo insulin stimulation [J]. Diabetes, 1997, 46(3): 524-527. DOI: 10.2337/diab.46.3.524.
[38]	Liu T,Wang Y,Gao N, et al. Central adiposity indicatorsmaintain a stronger association with the risk of hyperten.sion :a prospective cohort study in southwest China[J]. Intj Public Health, 2022, 67:1605305. DOI: 10.3389/ijph.2022.1605305.
[39]	Bai K, Chen X, Song R, et al. Association of body massindex and waist circumference with type 2 diabetes mellitusin older adults :a cross-sectional study[J]. BMC Geriatr, 2022, 22(1): 489.
[40]	曾莉，阳玲，黄冠军,等.不同肥胖指标与2型糖尿病患者糖脂代谢及胰岛素抵抗状态的相关性研究[J]. 中国当代医药, 2024, 31(36): 13-17. DOI: 10.3969/j.issn.1674-4721.2024.36.005.
[41]	库超越，奚丽婧，杨雪珂,等.基于病例-队列设计的BMI、腰围与高血压、T2DM的关联性分析[J].郑州大学学报(医学版), 2024, 59(4): 518-523.
[42]	Wang Y, Zhang Y, Lane NE, et al. Population based metagenomics analysis reveals altered gut microbiome in sarcopenia: data from the Xiangya Sarcopenia Study[J]. J Cachexia Sarcopenia Muscle, 2022, 13(5): 2340-2351. DOI: 10.1002/jcsm.13037.
[43]	Zhang Y, Chen X, Hou L, et al. Prevalence and risk factors governing the loss of muscle function in elderly sarcopenia patients: a longitudinal study in China with 4 years of follow up[J]. J Nutr Health Aging, 2020, 24(5): 518-524. DOI: 10.1007/s12603-020-1361-0.
[44]	Stenholm S, Harris T B, Rantanen T, et al. Sarcopenic obesity: definition, cause and consequences[J].Curr Opin Clin Nutr Metab Care, 2008, 11(6): 693-700.
[45]	Kountouras J, Doulberis M, Polyzos SA，et al. Metabolic syndrome components including high abdominal obesity and sarcopenia in patients with inflammatory bowel disease[J]. Annals of Gastroenterology, 2019, 32:214. DOI: 10.20524/aog.2019.0326.
[46]	Jung S H, Ha K H, Kim D J.Visceral fat mass has stronger associations with diabetes and prediabetes than other anthropometric obesity indicators among Korean Adults[J]. Yonsei Medical Journal，2016, 57(3): 674-680. DOI: 10.3349/ymj.2016.57.3.674.
[47]	刘尊永，黄海潮，邱贵莲,等.对采用空腹指尖毛细血管血血糖筛查糖尿病和糖耐量减低偏性的研究[J]. 中国糖尿病杂志, 2006, 14(6): 422-424. DOI: 10.3321/j.issn:1006-6187.2006.06.010.

组别	例数	WC （±s，cm）	BMI （±s，kg/m²）	年龄（±s，岁）	性别[例（%）]		文化程度[例（%）]
组别	例数	WC （±s，cm）	BMI （±s，kg/m²）	年龄（±s，岁）	女	男	小学以下	小学	初中	高中及以上
对照组	4 590	86.52±7.09	24.30±2.82	69.2±10.9	2 532（55.2）	2 058（44.8）	190（4.1）	529（11.5）	1 789（39.0）	2 082（45.4）
研究组	532	90.16±7.74	25.69±2.81	69.8±11.3	258（48.5）	274（51.5）	17（3.2）	72（13.5）	200（37.6）	243（45.7）
χ²（t）值		-10.355^a	-10.767^a	-1.114^a	8.278		2.936
P值		<0.001	<0.001	0.265	0.004		0.402
组别	婚姻状况[例（%）]				高血压家族史[例（%）]	糖尿病家族史[例（%）]	冠心病家族史[例（%）]	恶性肿瘤史[例（%）]
组别	未婚	已婚	离婚	丧偶	高血压家族史[例（%）]	糖尿病家族史[例（%）]	冠心病家族史[例（%）]	恶性肿瘤史[例（%）]
对照组	73（1.6）	3 864（84.2）	108（2.4）	545（11.9）	445（9.7）	151（3.3）	74（1.6）	23（0.5）
研究组	5（0.9）	406（76.3）	25（4.7）	96（18.0）	60（11.3）	30（5.6）	17（3.2）	2（0.4）
χ²（t）值	29.481				1.172	7.045	5.971	0.004
P值	<0.001				0.279	0.008	0.015	0.949
组别	脉搏（±s，次/min）	呼吸（±s，次/min）	收缩压（±s，mmHg）	舒张压（±s，mmHg）	身高（±s，cm）	运动频率[例（%）]				坚持锻炼时间（±s，年）
组别	脉搏（±s，次/min）	呼吸（±s，次/min）	收缩压（±s，mmHg）	舒张压（±s，mmHg）	身高（±s，cm）	不锻炼	1次/周	2~6次/周	7次/周	坚持锻炼时间（±s，年）
对照组	68.30±9.07	16.96±2.07	128±8	77±6	163.70±8.32	953（20.8）	114（2.5）	576（12.5）	2 947（64.2）	6.55±6.11
研究组	70.89±10.85	17.51±2.37	129±8	76±6	164.30±8.54	105（19.7）	5（0.9）	56（10.5）	366（68.8）	6.91±6.45
χ²（t）值	-5.287^a	-5.175^a	-1.830^a	1.501^a	-1.556^a	8.269				-1.284^a
P值	<0.001	<0.001	0.067	0.133	0.12	0.041				0.199
组别	饮食习惯[例（%）]			吸烟状况[例（%）]			饮酒情况[例（%）]			血红蛋白（±s，g/L）	白细胞计数（±s，×10⁹/L）
组别	素食	荤食	荤素均衡	从不吸烟	一直吸烟	已戒烟	从不饮酒	偶尔饮酒	每天饮酒	血红蛋白（±s，g/L）	白细胞计数（±s，×10⁹/L）
对照组	13（0.3）	13（0.3）	4 564（99.4）	4 036（87.9）	448（9.8）	106（2.3）	4 218（91.9）	356（7.8）	16（0.3）	142.94±15.19	5.82±1.46
研究组	1（0.2）	1（0.2）	530（99.6）	442（83.1）	74（13.9）	16（3.0）	461（86.7）	68（12.8）	3（0.6）	148.22±17.08	6.45±1.65
χ²（t）值	0.318			10.311			16.577			-7.487^a	-8.319^a
P值	0.853			0.006			<0.001			<0.001	<0.001
组别	血小板计数（±s，×10⁹/L）	心电图异常[例（%）]	丙氨酸氨基转移酶（±s，U/L）	天冬氨酸氨基转移酶（±s，U/L）	白蛋白（±s，g/L）	总胆红素（±s，μmol/L）	结合胆红素（±s，μmol/L）	血清肌酐（±s，μmol/L）	血尿素氮（±s，μmol/L）	总胆固醇（±s，μmol/L）
对照组	229.92±60.45	2 924（63.7）	20.37±11.94	23.88±8.84	44.73±3.16	14.65±5.41	4.28±2.02	68.92±15.93	5.44±1.53	5.02±1.08
研究组	234.20±61.05	376（70.7）	24.64±15.66	25.50±11.57	44.86±3.64	15.00±5.90	4.64±2.26	70.91±21.02	5.86±1.77	5.02±1.29
χ²（t）值	-1.531^a	9.812	-6.086^a	-3.142^a	-0.836^a	-1.322^a	-3.476^a	-2.108^a	-5.206^a	0.046^a
P值	0.123	0.002	<0.001	<0.001	0.351	0.157	<0.001	0.009	<0.001	0.958
组别	甘油三酯（±s，μmol/L）	低密度脂蛋白胆固醇（±s，μmol/L）	高密度脂蛋白胆固醇（±s，μmol/L）	心血管疾病史[例（%）]	使用降糖药[例（%）]	使用他汀类药物[例（%）]	使用降压药[例（%）]
对照组	1.89±1.00	2.92±0.96	1.30±0.41	275（6.0）	2 112（46.0）	23（0.5）	2 136（46.5）
研究组	2.02±1.28	3.04±1.12	1.20±0.37	69（13.0）	238（44.7）	6（1.1）	303（57.0）
χ²（t）值	-2.261^a	-2.261^a	5.616^a	35.954	0.263	2.306	20.333
P值	0.006	0.006	<0.001	<0.001	0.608	0.129	<0.001

组别	例数	WC （±s，cm）	BMI （±s，kg/m²）	年龄（±s，岁）	性别[例（%）]		文化程度[例（%）]
组别	例数	WC （±s，cm）	BMI （±s，kg/m²）	年龄（±s，岁）	女	男	小学以下	小学	初中	高中及以上
对照组	4 590	86.52±7.09	24.30±2.82	69.2±10.9	2 532（55.2）	2 058（44.8）	190（4.1）	529（11.5）	1 789（39.0）	2 082（45.4）
研究组	532	90.16±7.74	25.69±2.81	69.8±11.3	258（48.5）	274（51.5）	17（3.2）	72（13.5）	200（37.6）	243（45.7）
χ²（t）值		-10.355^a	-10.767^a	-1.114^a	8.278		2.936
P值		<0.001	<0.001	0.265	0.004		0.402
组别	婚姻状况[例（%）]				高血压家族史[例（%）]	糖尿病家族史[例（%）]	冠心病家族史[例（%）]	恶性肿瘤史[例（%）]
组别	未婚	已婚	离婚	丧偶	高血压家族史[例（%）]	糖尿病家族史[例（%）]	冠心病家族史[例（%）]	恶性肿瘤史[例（%）]
对照组	73（1.6）	3 864（84.2）	108（2.4）	545（11.9）	445（9.7）	151（3.3）	74（1.6）	23（0.5）
研究组	5（0.9）	406（76.3）	25（4.7）	96（18.0）	60（11.3）	30（5.6）	17（3.2）	2（0.4）
χ²（t）值	29.481				1.172	7.045	5.971	0.004
P值	<0.001				0.279	0.008	0.015	0.949
组别	脉搏（±s，次/min）	呼吸（±s，次/min）	收缩压（±s，mmHg）	舒张压（±s，mmHg）	身高（±s，cm）	运动频率[例（%）]				坚持锻炼时间（±s，年）
组别	脉搏（±s，次/min）	呼吸（±s，次/min）	收缩压（±s，mmHg）	舒张压（±s，mmHg）	身高（±s，cm）	不锻炼	1次/周	2~6次/周	7次/周	坚持锻炼时间（±s，年）
对照组	68.30±9.07	16.96±2.07	128±8	77±6	163.70±8.32	953（20.8）	114（2.5）	576（12.5）	2 947（64.2）	6.55±6.11
研究组	70.89±10.85	17.51±2.37	129±8	76±6	164.30±8.54	105（19.7）	5（0.9）	56（10.5）	366（68.8）	6.91±6.45
χ²（t）值	-5.287^a	-5.175^a	-1.830^a	1.501^a	-1.556^a	8.269				-1.284^a
P值	<0.001	<0.001	0.067	0.133	0.12	0.041				0.199
组别	饮食习惯[例（%）]			吸烟状况[例（%）]			饮酒情况[例（%）]			血红蛋白（±s，g/L）	白细胞计数（±s，×10⁹/L）
组别	素食	荤食	荤素均衡	从不吸烟	一直吸烟	已戒烟	从不饮酒	偶尔饮酒	每天饮酒	血红蛋白（±s，g/L）	白细胞计数（±s，×10⁹/L）
对照组	13（0.3）	13（0.3）	4 564（99.4）	4 036（87.9）	448（9.8）	106（2.3）	4 218（91.9）	356（7.8）	16（0.3）	142.94±15.19	5.82±1.46
研究组	1（0.2）	1（0.2）	530（99.6）	442（83.1）	74（13.9）	16（3.0）	461（86.7）	68（12.8）	3（0.6）	148.22±17.08	6.45±1.65
χ²（t）值	0.318			10.311			16.577			-7.487^a	-8.319^a
P值	0.853			0.006			<0.001			<0.001	<0.001
组别	血小板计数（±s，×10⁹/L）	心电图异常[例（%）]	丙氨酸氨基转移酶（±s，U/L）	天冬氨酸氨基转移酶（±s，U/L）	白蛋白（±s，g/L）	总胆红素（±s，μmol/L）	结合胆红素（±s，μmol/L）	血清肌酐（±s，μmol/L）	血尿素氮（±s，μmol/L）	总胆固醇（±s，μmol/L）
对照组	229.92±60.45	2 924（63.7）	20.37±11.94	23.88±8.84	44.73±3.16	14.65±5.41	4.28±2.02	68.92±15.93	5.44±1.53	5.02±1.08
研究组	234.20±61.05	376（70.7）	24.64±15.66	25.50±11.57	44.86±3.64	15.00±5.90	4.64±2.26	70.91±21.02	5.86±1.77	5.02±1.29
χ²（t）值	-1.531^a	9.812	-6.086^a	-3.142^a	-0.836^a	-1.322^a	-3.476^a	-2.108^a	-5.206^a	0.046^a
P值	0.123	0.002	<0.001	<0.001	0.351	0.157	<0.001	0.009	<0.001	0.958
组别	甘油三酯（±s，μmol/L）	低密度脂蛋白胆固醇（±s，μmol/L）	高密度脂蛋白胆固醇（±s，μmol/L）	心血管疾病史[例（%）]	使用降糖药[例（%）]	使用他汀类药物[例（%）]	使用降压药[例（%）]
对照组	1.89±1.00	2.92±0.96	1.30±0.41	275（6.0）	2 112（46.0）	23（0.5）	2 136（46.5）
研究组	2.02±1.28	3.04±1.12	1.20±0.37	69（13.0）	238（44.7）	6（1.1）	303（57.0）
χ²（t）值	-2.261^a	-2.261^a	5.616^a	35.954	0.263	2.306	20.333
P值	0.006	0.006	<0.001	<0.001	0.608	0.129	<0.001

组别	例数	年龄（±s，岁）	性别[例（%）]		文化程度[例（%）]				婚姻状况[例（%）]				高血压家族史[例（%）]	糖尿病家族史[例（%）]
组别	例数	年龄（±s，岁）	女	男	文盲	小学	初中	高中及高中以上	未婚	已婚	离婚	丧偶	高血压家族史[例（%）]	糖尿病家族史[例（%）]
对照组	513	69.4±11.6	246（47.9）	267（52.0）	15（2.9）	66（12.9）	198（38.6）	234（45.6）	4（0.8）	399（77.8）	14（2.7）	96（18.7）	49（9.6）	23（4.5）
研究组	513	69.7±11.2	251（48.9）	262（51.1）	16（3.1）	70（13.6）	196（38.2）	231（45.0）	5（1.0）	398（77.6）	21（4.1）	89（17.3）	58（11.3）	27（5.3）
χ²（t）值		-0.452^a	0.062		0.179				1.777				0.668	0.189
P值		0.651	0.803		0.981				0.620				0.414	0.664
组别	冠心病家族史[例（%）]	恶性肿瘤史[例（%）]	脉搏（±s，次/min）	呼吸（±s，次/min）	收缩压（±s，mmHg）	舒张压（±s，mmHg）	身高（±s，cm）	运动频率[例（%）]
组别	冠心病家族史[例（%）]	恶性肿瘤史[例（%）]	脉搏（±s，次/min）	呼吸（±s，次/min）	收缩压（±s，mmHg）	舒张压（±s，mmHg）	身高（±s，cm）	不锻炼	1次/周	2~6次/周	7次/周
对照组	11（2.1）	1（0.2）	70.15±9.76	17.30±2.35	130±8	77±6	164.21±8.49	107（20.9）	18（3.5）	59（11.5）	329（64.1）
研究组	17（3.3）	2（0.4）	70.65±10.81	17.47±2.36	129±8	76±6	164.28±8.48	101（19.7）	5（1.0）	55（10.7）	352（68.6）
χ²（t）值	0.918	<0.001	-0.779^a	-1.139^a	1.597^a	0.247^a	-0.124^a	8.438
P值	0.338	1.000	0.436	0.255	0.111	0.805	0.902	0.038
组别	坚持锻炼时间（±s，年）	饮食习惯[例（%）]			吸烟状况[例（%）]			饮酒情况[例（%）]
组别	坚持锻炼时间（±s，年）	素食	荤食	荤素均衡	从不吸烟	一直吸烟	已戒烟	从不饮酒	偶尔饮酒	每天饮酒
对照组	6.30±5.98	1（0.2）	2（0.4）	510（99.4）	421（82.1）	78（15.2）	14（2.7）	443（86.4）	67（13.1）	3（0.6）
研究组	6.90±6.44	1（0.2）	1（0.2）	511（99.6）	429（83.6）	68（13.3）	16（3.1）	446（86.9）	65（12.7）	2（0.4）
χ²（t）值	-1.553^a	0.334			0.894			0.240
P值	0.121	0.846			0.640			0.887
组别	血红蛋白（±s，g/L）	白细胞计数（±s，×10⁹/L）	血小板（±s，×10⁹/L）	心电图异常[例（%）]	丙氨酸氨基转移酶（±s，U/L）	天冬氨酸氨基转移酶（±s，U/L）	白蛋白（±s，g/L）	总胆红素（±s，μmol/L）	结合胆红素（±s，μmol/L）
对照组	147.91±15.20	6.49±1.72	237.11±64.72	350（68.2）	23.32±14.81	24.66±9.44	44.86±3.36	14.72±5.26	4.45±2.04
研究组	147.86±16.96	6.38±1.60	233.56±61.27	359（69.98）	24.37±15.36	25.43±11.66	44.84±3.66	15.00±5.93	4.63±2.27
χ²（t）值	0.049^a	1.089^a	0.901^a	0.292^a	-1.117^a	-1.167	0.077^a	-0.808^a	-1.368^a
P值	0.961	0.276	0.368	0.589	0.264	0.243	0.939	0.419	0.172
组别	血清肌酐（±s，μmol/L）	血尿素氮（±s，μmol/L）	总胆固醇（±s，μmol/L）	甘油三酯（±s，μmol/L）	低密度脂蛋白胆固醇（±s，μmol/L）	高密度脂蛋白胆固醇（±s，μmol/L）	心血管疾病史[例（%）]	使用降糖药[例（%）]	使用他汀类药物[例（%）]	使用降压药[例（%）]
对照组	71.84±16.90	5.88±1.81	5.00±1.17	2.14±1.17	3.07±1.01	1.20±0.33	58（11.3）	227（44.2）	5（1.0）	289（56.3）
研究组	70.74±21.13	5.79±1.71	5.02±1.29	2.02±1.29	3.04±1.12	1.20±0.37	62（12.1）	232（45.2）	4（0.8）	289（56.3）
χ²（t）值	0.914^a	0.814^a	-0.288^a	1.560^a	0.410^a	-0.292^a	0.085	0.063	<0.001	<0.001
P值	0.361	0.416	0.773	0.119	0.682	0.770	0.771	0.802	1.000	1.000

组别	例数	年龄（±s，岁）	性别[例（%）]		文化程度[例（%）]				婚姻状况[例（%）]				高血压家族史[例（%）]	糖尿病家族史[例（%）]
组别	例数	年龄（±s，岁）	女	男	文盲	小学	初中	高中及高中以上	未婚	已婚	离婚	丧偶	高血压家族史[例（%）]	糖尿病家族史[例（%）]
对照组	513	69.4±11.6	246（47.9）	267（52.0）	15（2.9）	66（12.9）	198（38.6）	234（45.6）	4（0.8）	399（77.8）	14（2.7）	96（18.7）	49（9.6）	23（4.5）
研究组	513	69.7±11.2	251（48.9）	262（51.1）	16（3.1）	70（13.6）	196（38.2）	231（45.0）	5（1.0）	398（77.6）	21（4.1）	89（17.3）	58（11.3）	27（5.3）
χ²（t）值		-0.452^a	0.062		0.179				1.777				0.668	0.189
P值		0.651	0.803		0.981				0.620				0.414	0.664
组别	冠心病家族史[例（%）]	恶性肿瘤史[例（%）]	脉搏（±s，次/min）	呼吸（±s，次/min）	收缩压（±s，mmHg）	舒张压（±s，mmHg）	身高（±s，cm）	运动频率[例（%）]
组别	冠心病家族史[例（%）]	恶性肿瘤史[例（%）]	脉搏（±s，次/min）	呼吸（±s，次/min）	收缩压（±s，mmHg）	舒张压（±s，mmHg）	身高（±s，cm）	不锻炼	1次/周	2~6次/周	7次/周
对照组	11（2.1）	1（0.2）	70.15±9.76	17.30±2.35	130±8	77±6	164.21±8.49	107（20.9）	18（3.5）	59（11.5）	329（64.1）
研究组	17（3.3）	2（0.4）	70.65±10.81	17.47±2.36	129±8	76±6	164.28±8.48	101（19.7）	5（1.0）	55（10.7）	352（68.6）
χ²（t）值	0.918	<0.001	-0.779^a	-1.139^a	1.597^a	0.247^a	-0.124^a	8.438
P值	0.338	1.000	0.436	0.255	0.111	0.805	0.902	0.038
组别	坚持锻炼时间（±s，年）	饮食习惯[例（%）]			吸烟状况[例（%）]			饮酒情况[例（%）]
组别	坚持锻炼时间（±s，年）	素食	荤食	荤素均衡	从不吸烟	一直吸烟	已戒烟	从不饮酒	偶尔饮酒	每天饮酒
对照组	6.30±5.98	1（0.2）	2（0.4）	510（99.4）	421（82.1）	78（15.2）	14（2.7）	443（86.4）	67（13.1）	3（0.6）
研究组	6.90±6.44	1（0.2）	1（0.2）	511（99.6）	429（83.6）	68（13.3）	16（3.1）	446（86.9）	65（12.7）	2（0.4）
χ²（t）值	-1.553^a	0.334			0.894			0.240
P值	0.121	0.846			0.640			0.887
组别	血红蛋白（±s，g/L）	白细胞计数（±s，×10⁹/L）	血小板（±s，×10⁹/L）	心电图异常[例（%）]	丙氨酸氨基转移酶（±s，U/L）	天冬氨酸氨基转移酶（±s，U/L）	白蛋白（±s，g/L）	总胆红素（±s，μmol/L）	结合胆红素（±s，μmol/L）
对照组	147.91±15.20	6.49±1.72	237.11±64.72	350（68.2）	23.32±14.81	24.66±9.44	44.86±3.36	14.72±5.26	4.45±2.04
研究组	147.86±16.96	6.38±1.60	233.56±61.27	359（69.98）	24.37±15.36	25.43±11.66	44.84±3.66	15.00±5.93	4.63±2.27
χ²（t）值	0.049^a	1.089^a	0.901^a	0.292^a	-1.117^a	-1.167	0.077^a	-0.808^a	-1.368^a
P值	0.961	0.276	0.368	0.589	0.264	0.243	0.939	0.419	0.172
组别	血清肌酐（±s，μmol/L）	血尿素氮（±s，μmol/L）	总胆固醇（±s，μmol/L）	甘油三酯（±s，μmol/L）	低密度脂蛋白胆固醇（±s，μmol/L）	高密度脂蛋白胆固醇（±s，μmol/L）	心血管疾病史[例（%）]	使用降糖药[例（%）]	使用他汀类药物[例（%）]	使用降压药[例（%）]
对照组	71.84±16.90	5.88±1.81	5.00±1.17	2.14±1.17	3.07±1.01	1.20±0.33	58（11.3）	227（44.2）	5（1.0）	289（56.3）
研究组	70.74±21.13	5.79±1.71	5.02±1.29	2.02±1.29	3.04±1.12	1.20±0.37	62（12.1）	232（45.2）	4（0.8）	289（56.3）
χ²（t）值	0.914^a	0.814^a	-0.288^a	1.560^a	0.410^a	-0.292^a	0.085	0.063	<0.001	<0.001
P值	0.361	0.416	0.773	0.119	0.682	0.770	0.771	0.802	1.000	1.000

变量	赋值	单因素Logistic回归		多因素Logistic回归
变量	赋值	OR（95%CI）	P值	OR（95%CI）	P值
年龄	连续变量	1.000（0.996~1.010）	0.270
性别	女=0，男=1	1.310（1.090~1.560）	0.004
WC	连续变量	1.060（1.050~1.080）	<0.001	1.025（1.006~1.045）	<0.001
BMI	连续变量	1.170（1.140~1.210）	<0.001	1.076（1.026~1.128）	0.002
文化程度	文盲=0，小学=1，初中=2，高中及以上=3	1.000（0.899~1.120）	0.960
婚姻状况	未婚=0，已婚=1，离婚=2，丧偶=3	1.330（1.180~1.490）	<0.001	1.395（1.224~1.586）	<0.001
高血压家族史	无=0，有=1	1.180（0.890~1.580）	0.250
糖尿病家族史	无=0，有=1	1.760（1.170~2.630）	0.006
冠心病家族史	无=0，有=1	2.010（1.180~3.440）	0.010
恶性肿瘤史	无=0，有=1	0.749（0.176~3.180）	0.700
脉搏	连续变量	1.030（1.020~1.040）	<0.001
呼吸	连续变量	1.120（1.080~1.170）	<0.001
收缩压	连续变量	1.010（0.999~1.020）	0.067
舒张压	连续变量	0.988（0.973~1.000）	0.130
身高	连续变量	1.010（0.998~1.020）	0.120
运动频率	不锻炼=0，1次/周=1，2~6次/周=2，7次/周=3	1.060（0.981~1.140）	0.140
坚持锻炼时间	连续变量	1.010（0.995~1.020）	0.200
饮食习惯	素食=0，荤食=1，荤素平衡=2	1.280（0.510~3.240）	0.590
吸烟状况	从不吸烟=0，一直吸烟=1，已戒烟=2	1.320（1.090~1.600）	0.004
饮酒情况	从不饮酒=0，偶尔饮酒=1，每天饮酒=2	1.660（1.290~2.130）	<0.001
血红蛋白	连续变量	1.020（1.020~1.030）	<0.001	1.012（1.005~1.019）	<0.001
白细胞计数	连续变量	1.260（1.200~1.330）	<0.001	1.155（1.090~1.224）	<0.001
血小板计数	连续变量	1.000（0.980~1.020）	0.120
丙氨酸氨基转移酶	连续变量	1.020（1.020~1.030）	<0.001	1.020（1.010~1.030）	<0.001
天冬氨酸氨基转移酶	连续变量	1.020（1.010~1.020）	<0.001
白蛋白	连续变量	1.010（0.986~1.040）	0.350
总胆红素	连续变量	1.010（0.996~1.030）	0.160
结合胆红素	连续变量	1.080（1.040~1.120）	<0.001	1.058（1.009~1.108）	0.017
血清肌酐	连续变量	1.010（1.000~1.010）	0.009	0.992（0.986~0.999）	0.022
血尿素氮	连续变量	1.160（1.110~1.230）	<0.001	1.183（1.112~1.258）	<0.001
总胆固醇	连续变量	0.998（0.920~1.080）	0.960
甘油三酯	连续变量	1.110（1.030~1.200）	0.006
低密度脂蛋白胆固醇	连续变量	1.130（1.040~1.240）	0.006
高密度脂蛋白胆固醇	连续变量	0.456（0.339~0.612）	<0.001	0.625（0.457~0.836）	0.002
心电图	正常=0，异常=1	1.370（1.130~1.670）	0.002	1.306（1.061~1.614）	0.012
心血管疾病史	无=0，有=1	2.340（1.770~3.100）	<0.001	2.178（1.592~2.950）	<0.001
降糖药	未使用=0，使用=1	0.950（0.793~1.140）	0.580
他汀类药物	未使用=0，使用=1	2.270（0.918~5.590）	0.076
降压药	未使用=0，使用=1	1.520（1.270~1.820）	<0.001

Correlation between Fasting Plasma Glucose, Body Mass Index, and Waist Circumference among Community-dwelling Elderly Individuals

社区老年人空腹血糖与体质指数及腰围的相关性研究

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模型	因变量	匹配前		匹配后
模型	因变量	OR（95%CI）	P值	OR（95%CI）	P值
模型1	FPG是否增高	1.173（1.139~1.209）	<0.001	1.098（1.052-1.147）	<0.001
模型2	FPG是否增高	1.088（1.041~1.137）	<0.001	1.070（1.014-1.128）	0.013
模型3	FPG是否增高	1.080（1.032~1.131）	0.001	1.071（1.015-1.130）	0.013

[1]	TANG Haoqing, LI Mingyue, LONG Ren, ZHU Yinbo, LIANG Weihuan, ZHU Ping, ZHAO Wei, ZHAO Yang, LIU Xiaoyun. Management Burden of Diabetic Mellitus Patients with Multimorbidity among Middle Aged and Older Adults: a Cross-sectional Survey in 6 Community Medical Institutes of China [J]. Chinese General Practice, 2026, 29(32): 4786-4797.
[2]	LI Bin, GE Mengfei, HAN Jing, XIAO Yu, ZHONG Yu. The Influencing Factors of Physical and Mental Health of the Elderly at Home in the Community and the Empowerment Strategies of Medical Social Workers [J]. Chinese General Practice, 2026, 29(31): 4627-4634.
[3]	WANG Zhongkai, WU Changyong, LI Menghan, LUO Yihua, ZHANG Bingqing, PENG Yunzhu. Association between Remnant Cholesterol Inflammatory Index and Risk of Cardiometabolic Multimorbidity in Middle-aged and Older Adults [J]. Chinese General Practice, 2026, 29(31): 4573-4581.
[4]	XIE Yuanling, CHENG Li, LONG Xiangyu, SU Zhengxin, SU Yiyi, ZHANG Renyue, SUN Guoqiang, CHEN Xuxia, ZHOU Jilan. Effectiveness of an AI-powered Ophthalmic Telemedicine Diagnostic Platform in Community Eye Health Screening [J]. Chinese General Practice, 2026, 29(31): 4641-4649.
[5]	HE Qizhen, ZHONG Qingling, XU Jin, YU Yi, ZHAO Yuefei. Perceptions and Experiences of Zero-time Exercise among Community-dwelling Older Adults: a Qualitative Study [J]. Chinese General Practice, 2026, 29(30): 4480-4488.
[6]	SUN Xiuqin, FENG Zhenlong, WEI Lanxuan, ZENG Yuxin, LIU Jinbo, MA Lin, AN Zhantian, WANG Hongyu. Analysis of the Current Status of Metabolic Syndrome among Middle-aged and Elderly People in Shijingshan District, Beijing, and Its Behavioral and Lifestyle Influencing Factors [J]. Chinese General Practice, 2026, 29(30): 4424-4430.
[7]	TANG Bo, YANG Rui, ZHAO Qian, LIU Hong, LIU Lidi, ZHANG Ying, JIANG Lihua, WANG Xiaogang, YANG Rong, LIAO Xiaoyang. Interpretation of the 2024 U.S. Preventive Services Task Force Recommendation Statement on Fall Prevention in Community-dwelling Older Adults [J]. Chinese General Practice, 2026, 29(30): 4360-4365.
[8]	ZHANG Shuaishuai, CHEN Yue, QIU Jiaojiao, ZHU Ping, WANG Shuxia. Association between Remnant Cholesterol Inflammatory Index and Biological Age Acceleration in Middle-aged and Older Chinese Adults: a Nationwide Cohort Study [J]. Chinese General Practice, 2026, 29(30): 4397-4405.
[9]	HUANG Jiating, LIU Lingna, NING Yanhua, SHI Jing, LI Xinjin, YANG Cailing, YAO Jing. Consistency between Expressed and Perceived Needs for Family Doctor Contracted Services among Rural Older Adults: a Survey of 456 Residents in Ningxia [J]. Chinese General Practice, 2026, 29(29): 4217-4225.
[10]	WANG Dunjian, CHEN Yonggang, HU Bing, ZHAO Hengyi, YANG Qing. Application of Home-based Medication Therapy Management in Contracted Patients with Diabetes and Hypertension: a Randomized Controlled Trial [J]. Chinese General Practice, 2026, 29(29): 4226-4231.
[11]	CHEN Yujing, WANG Yan, LI Guang, DONG Benchao, YANG Peichuan, MA Jianxiong. Digital Technologies in the Management of Sarcopenia among Older Adults in Asia: a Scoping Review [J]. Chinese General Practice, 2026, 29(29): 4200-4210.
[12]	LI Haijin, ZHU Chenli, LI Hui, GAO Jingxuan, CHANG Bingjie, DU Juan, ZHANG Juan. The Development of a Community-based Post-diagnostic Co-management Program for People with Dementia and Their Caregivers in Beijing [J]. Chinese General Practice, 2026, 29(25): 3577-3583.
[13]	JIAO Shuting, JING Haoran, ZHAO Yali. The Severity and Influencing Factors of Chronic Pruritus Symptoms in Elderly Patients Seeking Medical Treatment in Urban Communities in Beijing [J]. Chinese General Practice, 2026, 29(25): 3655-3663.
[14]	ZHANG Jingyu, ZHANG Yu, LU Xinxi, LI Min, XU Lu, ZHENG Jundi, NIE Yuxian, SHI Qiuling, DAI Xiaojun. The Current Status and Needs of Community-based Cancer Patients Management from the Perspective of Stakeholders [J]. Chinese General Practice, 2026, 29(25): 3664-3669.
[15]	YANG Wenjuan, XIN Chuanwei, ZHANG Meiling. Interpretation of the Update to the 2024 Version of the Criteria for Potentially Inappropriate Medication in Chinese Elderly (PIM-China) [J]. Chinese General Practice, 2026, 29(24): 3409-3415.