美国女性不同种族和教育程度下自我报告与测量体重、身高及 BMI 的一致性研究：对肥胖评估的意义

《International Journal of Obesity》：Agreement between self-reported and measured weight, height, and derived BMI by educational attainment across racial and ethnic groups of US women

在流行病学研究中，女性自报体重和身高的准确性影响肥胖评估。研究人员对美国女性开展 “自我报告与客观测量体重、身高及 BMI 一致性” 研究，发现虽存在测量误差，但自报和客观测量的 BMI 分类一致性高，支持自报数据在肥胖研究中的实用性。

　　在健康研究的领域中，肥胖问题一直备受关注。肥胖不仅仅是体重超标，它还与多种健康问题紧密相连，像 2 型糖尿病、心血管疾病以及某些癌症（比如结肠癌）等，甚至会导致过早死亡。身体质量指数（BMI，Body Mass Index）作为衡量肥胖的关键指标，在临床和流行病学研究中都有着重要作用。然而，在大规模人群研究中，确定肥胖与各种因素的关联以及其发展趋势时，常常依赖人们自我报告的体重和身高数据。可问题来了，过往研究发现，女性自我报告的体重往往比实际测量值要低，身高却又偏高，而且这种误报情况还和种族、民族以及教育程度等多种因素有关。这就好比在一幅复杂的拼图中，这些不准确的数据会让肥胖相关研究的画面变得模糊不清，导致对肥胖患病率的估计出现偏差，还可能在不同种族和社会经济群体中造成肥胖分类错误，进而影响对肥胖与健康关系的准确判断。所以，为了更清楚地了解这种情况，美国国立环境卫生科学研究所（National Institute of Environmental Health Sciences）等机构的研究人员开展了一项研究，试图探究不同种族和民族的美国女性，在不同教育程度下，自我报告的体重、身高以及由此得出的 BMI 与客观测量值之间的一致性，该研究成果发表在《International Journal of Obesity》杂志上 。
研究人员用到的主要关键技术方法包括：首先，选取了参与 Sister Study 队列研究（2003 - 2009 年）的自认为是白人、黑人和拉丁裔的女性作为研究对象。在研究过程中，通过计算机辅助电话访谈（CATI，Computer - Assisted Telephone Interview）和自我填写问卷收集参与者自我报告的体重、身高及相关信息；同时，由经过培训的临床人员按照标准化流程，使用数字自校准秤和金属卷尺，在参与者家中进行客观测量体重和身高，并计算 BMI。此外，还运用了调整线性回归、多项逻辑回归等统计方法，结合 Bland - Altman 图和加权 kappa（κ）统计等手段来分析数据 。
下面来看看具体的研究结果：

1. 研究人群特征：研究共纳入 18368 名参与者，平均年龄 56±9.0 岁，其中 84% 为白人，10% 为黑人，5% 为拉丁裔，近一半参与者完成了大学教育。不同种族和民族中，大部分特征随教育程度有所变化。比如，客观测量的体重均值通常高于自我报告的体重均值；在白人、拉丁裔女性中，教育程度越高，体重均值越低，而黑人女性则是教育程度增加，体重均值下降更明显。而且，不同种族和民族在体重报告准确性、肥胖患病率、体重波动情况、健康状况以及测量时间间隔等方面都存在差异 。
2. 测量误差整体情况、按种族和民族以及按教育程度划分的情况：从整体来看，白人、黑人和拉丁裔女性普遍低估体重和身高，导致自我报告的 BMI 低于客观测量值。通过 Bland - Altman 图分析发现，不同种族和民族以及不同教育程度下，体重测量的一致性较好，身高测量一致性一般，白人参与者 BMI 测量一致性良好，黑人和拉丁裔参与者则一般。按教育程度分析，白人、拉丁裔中大学及以上学历者体重低估更明显，黑人中大学及以上学历者体重低估最严重；黑人、拉丁裔高学历者身高低估幅度更大，但差异的置信区间有重叠；黑人大学及以上学历者 BMI 低估最明显 。
3. 测量误差和 BMI 分类一致性与教育程度的关系：与高中及以下学历者相比，大学及以上学历者体重低估更多，且更倾向于少报体重、少高估体重；不同种族和民族中，大学及以上学历者身高误报情况相似，且更不容易过度高估或低估身高；高学历者在自我报告与客观测量的连续 BMI 中，低估情况更严重。整体上，自我报告和客观测量的 BMI 分类一致性很高，不同种族和民族以及不同教育程度下，敏感性和特异性有所差异，黑人、拉丁裔中 BMI 分类一致性随教育程度有所变化 。
4. 二次分析：对 46618 名完成自我报告的参与者进行二次分析，结果与主要分析基本一致，只是 Bland - Altman 分析中的差异均值和一致性界限略小于主要分析 。
   研究结论和讨论部分指出，在 Sister Study 队列中，女性普遍少报体重和身高，进而低估 BMI，但不同教育程度下，自我报告和客观测量的 BMI 分类一致性几乎完美。虽然存在测量误差，且误差在不同种族、民族和教育程度间有差异，但这并不影响自我报告 BMI 分类数据在该队列研究中的可靠性。这意味着，在这项涉及 50000 多名女性的大型队列研究中，自我报告的 BMI 分类数据可用于流行病学和公共卫生目的研究，为肥胖负担评估和肥胖相关纵向研究提供了有价值的参考。不过，该研究也存在一定局限性，比如采用横断面评估无法确定教育程度与人体测量感知之间的因果关系，研究对象主要是特定的白人、黑人和拉丁裔女性，且 Sister Study 队列本身存在局限性，同时 BMI 指标也有一定的固有偏差 。但总体而言，这项研究为肥胖相关研究提供了重要依据，支持了自我报告身高和体重在确定 BMI 尤其是 BMI 分类方面的实用性，对公共卫生领域的肥胖研究有着重要意义 。