萨拉托夫州在职人口中肥胖的实际流行率及其与医疗社会因素的关联

封面

如何引用文章

全文:

详细

背景。肥胖是一种常见的多因素病理，对其他慢性非传染性疾病的发展具有重要影响，这些疾病是全球过早死亡的主要原因。肥胖发病率的增长趋势由广泛的行为、医疗社会和生物因素引起。

研究目的。评估萨拉托夫州在职人口中的实际肥胖流行率及其与医疗社会因素的关联。

材料和方法。在横断面研究中，调查了3721名在职人员的肥胖情况，并考虑了医疗社会因素（性别、年龄、教育水平、居住地、身体活动水平和代谢综合征因素）。使用R编程语言进行统计分析。通过建立概率回归模型评估在考虑某些因素存在或不存在的情况下肥胖发展的可能性。

结果。单因素分析数据显示，肥胖与以下医疗社会因素有关：性别、年龄、教育水平、工作强度、身体活动水平以及代谢综合征因素。回归分析结果表明，从事重体力劳动的男性和具有高等教育的女性肥胖发生率显著较低。在总体参与者组和男性组中，回归分析表明肥胖与腰围超标、高血糖、低高密度脂蛋白胆固醇水平和高血压呈正相关，这些都是心脏代谢风险的标志；在女性组中，肥胖与腰围超标和高血压呈正相关；在所有观察组中，肥胖与甘油三酯水平无关。本研究具有地区（萨拉托夫州）、年龄（劳动人口）和职业（在职人口）的限制。

结论。在萨拉托夫州在职人群的代表性样本中，确立了不同年龄段男性和女性的肥胖分布特征，并确定了导致肥胖发展的优先医疗社会风险因素。对于体重正常和超重人群中的高脂肪含量的可能性，需要在预防和减少心脏代谢风险时加以考虑。所得数据可用于制定旨在保护健康、提高生活质量和延长在职人口职业寿命的企业预防计划。

作者简介

Vladimir N. Dolich

Saratov Hygiene Medical Research Center

编辑信件的主要联系方式.
Email: vndolich@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8980-5117
SPIN 代码: 4085-7055
俄罗斯联邦, Saratov

Natalia E. Komleva

Saratov Hygiene Medical Research Center; Saratov State Medical University n.a. V.I. Razumovsky

Email: nekomleva@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-4099-9368
SPIN 代码: 7145-3073

MD, Dr. Sci. (Medicine)

俄罗斯联邦, Saratov; Saratov

Mikhail V. Pozdnyakov

Saratov Hygiene Medical Research Center; Saratov State Medical University n.a. V.I. Razumovsky

Email: mpozdnyakov@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-2067-3830
SPIN 代码: 6726-4542

Cand. Sci. (Physics and Mathematics)

俄罗斯联邦, Saratov; Saratov

Svyatoslav I. Mazilov

Saratov Hygiene Medical Research Center

Email: smazilov@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-8220-145X
SPIN 代码: 2048-0643

Cand. Sci. (Biology)

俄罗斯联邦, Saratov

Inna V. Zaikina

Saratov Hygiene Medical Research Center

Email: innaza2@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4234-7056
SPIN 代码: 9644-0101

MD, Cand. Sci. (Medicine)

俄罗斯联邦, Saratov

Igor N. Lutsevich

Saratov Hygiene Medical Research Center; Saratov State Medical University n.a. V.I. Razumovsky

Email: ilutsevich@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-2008-6895
SPIN 代码: 2435-6069

MD, Dr. Sci. (Medicine)

俄罗斯联邦, Saratov; Saratov

参考

  1. WHO: The top 10 causes of death [cited 2024 Aug 9]. Available from: https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/the-top-10-causes-of-death
  2. Feigl AB, Goryakin Y, Devaux M, et al. The short-term effect of BMI, alcohol use, and related chronic conditions on labour market outcomes: a time-lag panel analysis utilizing European SHARE dataset. Plos One. 2019;14(3):e0211940. doi: 10.1371/journal.pone.0211940
  3. Order of the Ministry of Health of the Russian Federation No. 8 dated 01/15/2020 “On approval of the Strategy for the formation of a healthy lifestyle of the population, prevention and control of noncommunicable diseases for the period up to 2025”. Available from: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_344362 (In Russ.)
  4. Savina AA, Feiginova SI. Obesity prevalence in population of Russian Federation: before COVID-19 pandemic. Social Aspects of Population Health. 2022;68(5):4. EDN: EOYEAN doi: 10.21045/2071-5021-2022-68-5-4
  5. Tsygankova DP, Fedorova NV, Krivoshapova KE, et al. Socio-economic risk factors of hypertension in the elderly. The Siberian Journal of Clinical and Experimental Medicine. 2020;35(4):111–118. EDN: MCZDJN doi: 10.29001/2073-8552-2020-35-4-111-118
  6. Grigorieva EA, Sukhoveeva AB, Kalmanova VB. Environmental, climatic and medical-social factors as predictors of life quality and reproductive health in the Middle Amur region of the Russian far east. Regional Problems. 2018;21(3):71–81. EDN: YLVBET doi: 10.31433/1605-220X-2018-21-3-71-81
  7. Nikolaev DV, Shchelykalina SP. Bioimpedance analysis of the human body composition: Lectures. Moscow: RIO CNIIOIZ MZ RF; 2016. (In Russ.)
  8. Grundy SM, Cleeman JI, Daniels SR, at al. Diagnosis and management of the metabolic syndrome: an American Heart Association / National Heart, Lung, and Blood Institute Scientific Statement. Circulation. 2005;112(17):2735–2752. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.105.169404
  9. Mamatov AU, Polupanov AG, Kakeev BA, et al. Sex and age factors associated with the development of obesity. The Scientific Heritage. 2021;(68-2):46–56. EDN: DOOMOT doi: 10.24412/9215-0365-2021-68-2-46-56
  10. Faulkner JL, Belin de Chantemèle EJ. Sex hormones, aging and cardiometabolic syndrome. Biol Sex Differ. 2019;10(1):30. doi: 10.1186/s13293-019-0246-6
  11. Poteryaeva EL, Smirnova EL, Selyatickaya VG, et al. Evaluation of certain hormonal and metabolic parameters inwomen of different age groups. Journal of Siberian Medical Sciences. 2020;(2):77–88. EDN: KYFOXB doi: 10.31549/2542-1174-2020-2-77-88
  12. Lemamsha H, Randhawa G, Papadopoulos C. Prevalence of overweight and obesity among libyan men and women. Biomed Res Int. 2019;2019:8531360. doi: 10.1155/2019/8531360
  13. Aistov AV, Aleksandrova EА, Garipova FG. Body mass index dynamics of russian men and women: age–period–cohort analysis. Demographic Review. 2021;8(1):44–80. EDN: XPLOAH doi: 10.17323/demreview.v8i1.12393
  14. Paravidino VB, Mediano MFF, Silva ICM, et al. Effect of physical exercise on spontaneous physical activity energy expenditure and energy intake in overweight adults (the EFECT study): a study protocol for a randomized controlled trial. Trials. 2018;19:167. doi: 10.1186/s13063-018-2445-6
  15. Syurin SA, Gorbanev SA. Overweight and obesity in metallurgical workers of the Arctic: prevalence, causes of development, clinical significance. Public Health and Life Environment. 2019;(10):11–15. EDN: DYFGRY doi: 10.35627/2219-5238/2019-319-10-11-15
  16. Pokida AN, Zybunovskaya NV, Gazieva IA. The role of higher education in the formation of a healthy lifestyle: results of sociological research. Higher Education in Russia. 2022;31(1):72–88. EDN: KLVCPC doi: 10.31992/0869-3617-2022-31-1-72-88
  17. Kolosnitcyna MG, Kulikova OA. Оverweight: socioeconomic factors and consequences. Demographic Review. 2018;5(4):92–124. EDN: YUEEWT doi: 10.17323/demreview.v5i4.8664
  18. Bender AM, Sørensen J, Diderichsen F, Brønnum-Hansen H. A health inequality impact assessment from reduction in overweight and obesity. BMC Public Health. 2020;20(1):1823. doi: 10.1186/s12889-020-09831-x
  19. Ortega FB, Sui X, Lavie CJ, Blair SN. Body mass index, the most widely used but also widely criticized index: would a criterion standard measure of total body fat be a better predictor of cardiovascular disease mortality? Mayo Clin Proc. 2016;91(4):443–55. doi: 10.1016/j.mayocp.2016.01.008
  20. Tutor AW, Lavie CJ, Kachur S, at al. Updates on obesity and the obesity paradox in cardiovascular diseases. Prog Cardiovasc Dis. 2023;78:2–10. doi: 10.1016/j.pcad.2022.11.013
  21. Elagizi A, Kachur S, Lavie CJ, еt al. An overview and update on obesity and the obesity paradox in cardiovascular diseases. Prog Cardiovasc Dis. 2018;61(2):142–150. doi: 10.1016/j.pcad.2018.07.003
  22. Zaikina MP, Kapustina VA, Savel’ev SI. Obesity paradox in patients with cardiovascular diseases and diabetes mellitus type 2 (analytical review). Health Care of the Russian Federation. 2021;65(2):135–142. EDN: GVXDRH doi: 10.47470/0044-197X-2021-65-2-135-142
  23. Miklishanskaya SV, Zolozova EA, Orlovsky AA, et al. Justification of the need to create a new classification of obesity. Lechaschi Vrach. 2021;(7):58–62. EDN: ZOFHUM doi: 10.51793/OS.2021.24.7.011
  24. Bondarenko VM, Pimanov SI, Makarenko EV, Bondarenko EF. Metabolically healthy obesity: factors influencing stability and prognosis. Vitebsk Medical Journal. 2023;22(4):21–32. EDN: CLDAXN doi: 10.22263/2312-4156.2023.4.21
  25. Drapkina OM, Samorodskaya IV, Starinskaya MA, et al. Obesity: assessment and tactics of patient management. Moscow: Siliceya-Poligraf; 2021. (In Russ.) EDN: IQKSFW
  26. Zheng J, Hu Y, Xu H, at al. Normal-weight visceral obesity promotes a higher 10-year atherosclerotic cardiovascular disease risk in patients with type 2 diabetes mellitus — a multicenter study in China. Cardiovasc Diabetol. 2023;22(1):137. doi: 10.1186/s12933-023-01876-7
  27. Ma W, Zhou X, Huang X, Xiong Y. Causal relationship between body mass index, type 2 diabetes and bone mineral density: Mendelian randomization. PLoS One. 2023;18(10):e0290530. doi: 10.1371/journal.pone.0290530
  28. Dwivedi AK, Dubey P, Cistola DP, Reddy SY. Association Between Obesity and Cardiovascular Outcomes: Updated Evidence from Meta-analysis Studies. Curr Cardiol Rep. 2020;22(4):25. doi: 10.1007/s11886-020-1273-y
  29. Zhirkov II, Gordienko AV, Chumak BA, et al. Prognostic mathematical models of the development of chronic non-viral liver diseases. Experimental and Clinical Gastroenterology Journal. 2022;(8):84–91. EDN: VQJIWT doi: 10.31146/1682-8658-ecg-204-8-84-91
  30. Demidova TYu, Izmaylova MYa. Predictive models of high risk of heart failure, atherosclerotic diseases and CKD in patients with type 2 diabetes mellitus. FOCUS. Endokrinologia. 2024;5(1):6–13. EDN: DINVIS doi: 10.62751/2713-0177-2024-5-1-01

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Body fat in individuals with normal body weight, overweight, and obese individuals.

下载 (86KB)
索引源数据

版权所有 © Eco-Vector, 2024

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».