美国女性抑郁症状与不同类型肥胖(BMI, SAD)的关系

摘要

客观的．估计美国肥胖（由BMI和SAD定义）之间的关系以及美国妇女中的各种水平的抑郁症状。方法．这是一个横截面设计。所有数据从Nhanes 2011-2012和2013-2014收集。患者健康调查问卷（PHQ-9）是用于指导抑郁症状的主要变量。使用腹部卡钳评估SAD。我们分层根据悲伤（三分）：T1：低（11.8-18.4厘米），T2：中间（18.5-22.8cm）和T3：高（22.9-40.1cm）。在NHANES协议之后收集其他数据。我们旨在调查肥胖对纳汉斯人口抑郁症的影响。结果．共有4477名妇女被纳入最终研究人群。患有高度SAD的参与者出现临床抑郁症症状的风险最高( 那95％CI：1.1-1.4），特别是适得中度严重抑郁症的情况（那95%置信区间:1.1-1.7)和重度抑郁症( 那95％CI：1.0-1.9）。我们还发现了悲伤和BMI之间的重要关系（）.然而，我们确实没有发现BMI和严重抑郁之间的重要关系。结论．悲伤与临床抑郁症状的相关性比BMI更好，特别是关于严重抑郁症状。

1.介绍

抑郁症是一种严重的精神障碍，具有情绪和身体行为症状[1那2］．世界卫生组织报告称，抑郁症目前影响着超过3亿人。美国精神疾病联盟(NAMI)报告称，7.2%(1770万人)的美国人经历过严重的抑郁症发作。大萧条已经成为一个严重的全球健康问题，给全球经济造成了数万亿美元的损失。3.］．女性更容易受到抑郁症的影响，她们一生中抑郁发作的风险是男性的两倍[4.-7.］．患有焦虑的妇女具有更高的相关疾病负担，包括缺勤和合并症的主要抑郁症[8.］．证据表明，持续抑郁情绪是主要抑郁症的网关症状[9.］．由于患有高患病率与其预测有效性作为女性临床诊断的抑郁症的前体，越来越令人兴趣地了解临床抑郁症状的健康风险。

肥胖是一个风险因素，它可以帮助确定需要进一步评估抑郁症风险因素的女性。导致肥胖的一个因素可能是抑郁症，它影响与肥胖相关的行为，如生活方式和心理因素[9.那10.］．对年轻女性来说，体力活动减弱了抑郁和身体成分变化之间的关系[11.］．系统审查34项研究发现，75％的患者优先对药物治疗的心理治疗，虽然严重的抑郁症患者更偏爱药物[12.］．在美国的一项横断面研究中，年轻女性和西班牙裔比非肥胖女性更容易出现抑郁症状[9.］．同样，大型队列研究表明，肥胖，女性性别和低等教育可以作为早期检测，预防和干预的目标[13.］．此外，女性、低教育水平和极端肥胖与严重抑郁症有关[14.］．

虽然以前的一些研究报告了女性抑郁症状的危险因素，但研究已经量化了抑郁和肥胖风险因素之间的强互核关联。最近的发现表明，矢状腹直径（悲伤），也称为“腹部高度”，可用作非侵入性方法来指定内脏脂肪[15.-20.］．此外，内脏脂肪与整体肥胖的无数代谢紊乱具有更大的关联。研究表明，悲伤比BMI更好地识别心血管危险因素[19.]、慢性肾脏疾病[21.，心脏代谢紊乱[17.，以及葡萄糖代谢[16.］．空腹血糖、总胆固醇(TC)、甘油三酯(TG)和低密度脂蛋白胆固醇(LDL)升高以及高密度脂蛋白胆固醇(HDL)降低与抑郁症有关[22.-24.］．此外，一些大型队列研究表明SAD在一般人群和心脏病人群中的预后价值[21.］．然而，迄今为止，没有研究涉及不同的人体测量方法相关的各种抑郁症症状。

因此，在目前的研究中，我们调查了肥胖（由BMI和SAD）之间的关联以及女性中的不同水平的抑郁症状。

2.方法

2.1。参与者和学习设计

国家健康和营养检查调查(NHANES)是对美国人口的横断面调查。该调查的独特之处在于，它结合了访谈和体检。我们分析了来自2011-2012年和2013-2014年NHANES的数据。NHANES方案已由美国国家卫生统计研究伦理审查委员会中心批准，所有参与者均提供知情同意。在2011年至2014年接受NHANES采访的19931名参与者中，有4477名参与者有资格参加我们的研究。男性参与者，年龄在20岁以下，孕妇，没有完整矢状腹部直径(SAD)的测量，以及患者健康问卷(PHQ-9)的回答被排除在“拒绝”和“不知道”之外(图)1）.有关NHANES的进一步背景信息，请访问https://www.cdc.gov/nchs/nhanes/default.aspx.．

２.２.人体测量学

2.2.1。矢状腹直径（悲伤）

用腹部卡尺(Holtain Kahn腹卡尺)在仰卧位测量SAD，臀部处于弯曲、放松的位置，检查者标记髂嵴中点[15.那16.］．然后将卡钳的下臂置于背部下方，上臂抬升至腹部上方与上臂对齐。SAD值为髂嵴后部到腹部前部的距离。对SAD进行了两次测量，并用平均值来确定SAD值。如果第一次和第二次AD测量值之间的差大于0.5厘米，则使用三个最接近的SAD读数来获得平均SAD值。所有四个读数均用于在两个外围测量值等于两个最接近测量值的情况下，获得SAD的平均值[25.］．在我们的研究中，我们将每个参与者的SAD定义为两个初始测量值或最多四个测量值的平均值，如NHANES在线分析说明所述[15.］．根据基线的个体的悲伤，三组（三重分三分类为T1：低（11.8-18.4cm），T2：中间（18.5-22.8cm）和T3：高（22.9-40.1cm）。

2.2.2。体重指数(BMI)

BMI以千克的重量计算为米的高度，然后舍入到一个小数。所使用的截止标准是基于美国疾病控制和预防性别的2000年性别2000年年龄增长的增长图表。

2.2.3。研究变量

我们将协变量选择为基于以前研究的潜在混杂因素。我们的关联分析包括以下协变量：年龄，种族，体重指数（BMI），教育水平，家庭收入到贫困比率（PIR），婚姻状况，糖尿病，吸烟地位，酒精消费，健康保险，高血压，高胆固醇血症，甘油三酯（Tg），总胆固醇（Tc），高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C），低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C），以及空腹血糖。比赛被归类为非西班牙裔，非西班牙裔，墨西哥人，其他西班牙裔或其他比赛。基于分类大学毕业生或以上，高中毕业，或不到9岁的教育水平分类^TH.年级。婚姻状况分为与伴侣同居、分居、已婚、未婚、离婚或丧偶。变量Family PIR的计算方法是将家庭收入除以贫困指导方针(具体到家庭规模)和相应的年份和州，这在以前的研究中使用过。吸烟状况和酒精消费的定义是基于以前的报告。当参与者被医生告知他们患有高血压或正在服用抗高血压药物时，他们就被诊断为高血压。高胆固醇血症的诊断是基于参与者的报告，如果医生告诉他们有高胆固醇或使用了降脂药物。可变健康保险可从以下问题的回答中获得:“您有健康保险或其他类型的健康保险吗?”如果参与者报告他们的医生告诉他们患有糖尿病或糖尿，他们就会被诊断为糖尿病。TC、TG、HDL-c、LDL-c和空腹血糖按照NHANES实验室程序手册进行测量。

2.2.4。结果数据

使用PHQ-9进行评估抑郁症状，是一种有效的9项抑郁型筛选，这些抑郁液在过去两周内有质疑抑郁症状的频率。患者健康调查问卷（PHQ-9）提供了一种通过NHNAES（2005-2016）的横截面研究计算PHQ-9次电评分的一致，基于证据的方法[26.］．每个项目在0-3分的范围内打分，总分从0到27分不等。根据这些评分，抑郁症状可分为“无或最低”(0-4)、“轻度”(5-9)、“中度”(10-14)、“中度”(15-19)和“重度”(20-27)。在之前的分析中，得分≥10或以上的参与者被认为患有临床相关抑郁症[1］．

2.2.5。统计分析

对于参与者的基线特征，我们使用过或根据值分布的连续变量的句子范围（IQRS）。分类变量呈现为百分比或频率，并使用Chi-Square分析评估。多元回归模型用于在调整其他变量后测试悲伤（每5厘米）和抑郁症状的关系。为了进一步检查是否与临床抑郁症的症状相关，根据前面定义的抑郁症状的水平建立了三种模型。为了评估调整后的抑郁症状和悲伤，将T1（悲伤的低组）用作参考;在调整年龄，种族，婚姻状况，教育水平，吸烟状态，糖尿病，醇消费，高血脂，高血脂，健康保险，家庭早产，以及空腹血糖后，建造了三种模型。使用平滑的花键曲线技术来研究伤心和BMI之间的关系形状，以及针对上述混杂因素调整的各种抑郁症状的关系。SAD和BMI之间的关联被Pearson的相关系数测试。亚组分析和相互作用是基于表的所有变量进行1．这些分析是使用R (https://www.R-project.org)及授权(http://www.empowerstats.com，X＆Y Solutions Inc.，波士顿，MA）。双面值< 0.05被认为具有统计学意义。


特征	(总）	悲伤（cm）			价值
特征	(总）	T1 (11.8 - -19.7) ( ）	T2 (19.8 - -23.9) ( ）	T3 (24.0 - -40.1) ( ）	价值

人口统计资料
Age (year, ）					<0.01
BMI(公斤/米²那）					<0.01
种族（那%）					<0.01
墨西哥裔美国	503（11.2）	127 (8.6)	190 (12.8)	186（12.3）
其他拉美裔	460 (10.3)	154 (10.4)	171（11.5）	135 (8.9)
非西班牙裔白人	1844（41.2）	640（43.4）	604（40.7）	600 (39.6)
Non-Hispanic black	1027 (22.9)	164（11.1）	346 (23.3)	517（34.1）
非西班牙裔的亚洲	519 (11.6)	339（23.0）	135 (9.1)	45 (3.0)
Other race	124 (2.8)	52（3.5）	38 (2.6)	34（2.2）
婚姻状况( 那%）					<0.01
结婚了	2075（46.4）	713（48.3）	714（48.2）	648（42.7）
丧偶的	465（10.4）	103（7.0）	178 (12.0)	184 (12.1)
Divorced	607（13.6）	148（10.0）	207（14.0）	252 (16.6)
分离	176（3.9）	52（3.5）	47（3.2）	77 (5.1)
Never married	852（19.0）	341 (23.1)	242 (16.3)	269 (17.7)
生活与合作伙伴	299（6.7）	119 (8.1)	94 (6.3)	86 (5.7)
教育水平( 那%）					<0.01
Less than 9th grade	323（7.2）	84 (5.7)	116 (7.8)	123 (8.1)
高中毕业生	1490（33.3）	375 (25.4)	504 (34.0)	611 (40.3)
College graduate/above	2664 (59.5)	1017（68.9）	864 (58.2)	783（51.6）
吸烟状态( 那%）					<0.01
从不吸烟	2910 (65.1)	1050（71.2）	975（65.7）	885 (58.5)
目前的吸烟	759 (17.0)	210（14.2）	251（16.9）	298（19.7）
Former smoking	803（18.0）	215（14.6）	258（17.4）	330（21.8）
糖尿病（那%）	427 (10.0)	90（6.4）	117 (8.2)	220 (15.1)	<0.01
酒精消费者（那%）	2791 (62.4)	983 (66.8)	898（60.5）	910（60.1）	<0.01
高血压（那%）	1709 (38.2)	300 (20.4)	569（38.4）	840（55.4）	<0.01
高脂血症( 那%）	1656（37.2）	379 (25.8)	593（40.1）	684（45.4）	<0.01
医疗保险( 那%）	3587 (80.2)	1190（80.7）	1190（80.3）	1207 (79.7)	0.80
家庭Pir.					<0.01
TC（MMOL / L，）					<0.01
TG(更易/ L,差)	1.1 (0.7 - -1.5)	0.8（0.6-1.2）	1.1（0.8-1.6）	1.3 (0.9 - -1.8)	<0.01
高密度脂蛋白胆固醇(更易/ L, ）					<0.01
低密度(更易/ L, ）					<0.01
空腹血糖(mmol/L，）					0.28

注:结果加权代表美国。(1)家庭收入与贫困的比率<1表示家庭处于贫困状态。(2)年龄在80岁以上的NHANES参与者在80岁时的编码最高。简写:SAD:矢状腹径;BMI:身体质量指数;家庭PIR:家庭收入与贫困的比率;TG:甘油三酸酯;TC:总胆固醇;HDL-c:高密度脂蛋白胆固醇;LDL-c:低密度脂蛋白胆固醇; IQR: interquartile ranges.

3.结果

3.1。基线特征

排除后，在本研究中注册了NHANES（2011-2014）的4477个个人（图1）.平均年龄为年;11.61％（）参与者基于PHQ-9的抑郁症状。根据悲伤，参与者分为三个群体（三重分行）。桌子1显示基线人口统计学特征、实验室检查和病史。高SAD组的参与者年龄更大，更有可能是非西班牙裔黑人，丧偶，离婚，分居，有较高比例的吸烟，曾经吸烟，糖尿病，高血压，高脂血症，BMI, TC，和TG与其他组相似，而家庭PIR, HDL-c，与T1和T2组相比，健康保险较少1）.

3.2。抑郁症状

除了总人口中，520名女性在过去两周内患有临床相关的抑郁症状，其中311（59.8％）具有中度抑郁症状，141（27.1％）具有中度严重的抑郁症状，68（13.1％）有严重的抑郁症状。悲伤类别中的抑郁症症状的不同水平显示在表中2．T3组比T1组和T2组更容易出现抑郁2）.


	悲伤（cm）			价值
	T1 (11.8 - -19.7)	T2（19.8-23.9）	T3 (24.0 - -40.1)	价值

沮丧，（％）	117（7.9％）	161例(10.8%)	242（16.0％）	<0.01
中度抑郁,（％）	76例(5.1%)	103例(6.9%)	132例(8.7%)	<0.01
比较严重,（％）	28 (1.9%)	40 (2.7%)	73（4.8％）	<0.01
严重,（％）	13（0.9％）	18（1.2％）	37 (2.4%)	<0.01

缩写:SAD:矢状腹径。

3.3。多元分析调整

在对临床相关混杂因素和协变量进行调整后，我们发现SAD每增加5 cm就会导致20%的抑郁症状增加，调整后的OR为1.2 (95% CI: 1.1-1.4，）(表3.）.我们还将SAD从一个连续变量转换为一个分类变量(三分);最严重SAD的那组参与者出现抑郁症状的风险也最高，调整后的OR值为1.4 (95% CI: 1.1-1.9，）与低悲伤的参考组相比（图2（一种））。观察到具有严重抑郁症的参与者的类似模式。在高悲伤的群体中发现了严重抑郁症的最高风险，其次是中间悲伤的群体，而在低悲伤的群体中发现最低的严重抑郁症状率（图2（d））。调整后的或s为2.5（95％CI：1.1-5.9，）对于高悲伤的群体和1.6（95％CI：0.7-3.9，）对于中间悲伤的小组，低悲伤的群体参与者作为参考组。在适度抑郁和中度严重抑郁症的群体之间没有统一差异（数据2（乐队2(c))。


	或(95% CI),价值
	型号1	模型2	型号3.

抑郁症
SAD(每5厘米)	1.5 (1.3, 1.6)， <0.01	1.4（1.3,1.6），<0.01	1.2（1.1,1.4），<0.01
低(11.8 - -19.7厘米)	裁判	裁判	裁判
中间(19.8 - -23.9厘米)	1.4 (1.1, 1.8)， <0.01	1.3 (1.0, 1.7)， 0.03	1.1 (0.9, 1.5)， 0.35
High (24.0-40.1 cm)	2.2 (1.7, 2.8)， <0.01	2.1 (1.6, 2.7)， <0.01	1.4 (1.1, 1.9)， 0.02
中度抑郁症
SAD(每5厘米)	1.3（1.2,1.5），<0.01	1.3 (1.1, 1.4)， <0.01	1.1 (0.9, 1.3)， 0.24
低(11.8 - -19.7厘米)	裁判	裁判	裁判
中间(19.8 - -23.9厘米)	1.4（1.0,1.9），0.04	1.3 (0.9, 1.7)， 0.13	1.0 (0.7, 1.4)， 0.85
High (24.0-40.1 cm)	1.8 (1.3, 2.4)， <0.01	1.6（1.2,2.2），<0.01	1.1（0.8,1.6），0.60
中度严重的抑郁症
SAD(每5厘米)	1.7（1.4,2.0），<0.01	1.7（1.4,2.0），<0.01	1.4（1.1,1.7），<0.01
低(11.8 - -19.7厘米)	裁判	裁判	裁判
中间(19.8 - -23.9厘米)	1.4（0.9,2.3），0.15	1.5 (0.9, 2.4)， 0.14	1.4（0.8,2.5），0.19
High (24.0-40.1 cm)	2.6（1.7,4.1），<0.01	2.6 (1.7, 4.2)， <0.01	1.6 (0.9, 2.8)， 0.06
严重的抑郁症
SAD(每5厘米)	1.5（1.2,1.9），<0.01	1.5 (1.1, 1.9)， <0.01	1.4（1.0,1.9），0.04
低(11.8 - -19.7厘米)	裁判	裁判	裁判
中间(19.8 - -23.9厘米)	1.4（0.7,2.8），0.38	1.3（0.6,2.6），0.53	1.6 (0.7, 3.9)， 0.30
High (24.0-40.1 cm)	2.8（1.5,5.3），<0.01	2.6 (1.3, 5.1)， <0.01	2.5（1.1,5.9），0.03

模型1:粗模型。模型2:根据年龄和种族调整。模型3:根据年龄、种族、婚姻状况、教育程度、吸烟状况、糖尿病、饮酒、高血压、高脂血症、健康保险、家庭PIR、空腹血糖进行调整。缩写:SAD:L矢状腹径;或:优势比;置信区间:置信区间。

3.4。悲伤和抑郁症之间的线性关系

我们将SAD作为一个连续变量，在多因素分析中研究其与抑郁症以及调整后临床抑郁症不同程度症状的关系。我们发现抑郁症和不同程度的临床抑郁症症状之间存在一种近乎线性的关系(图)3.）.

3.5。BMI和抑郁症状之间的线性关系

我们观察到SAD和BMI之间存在显著的相关性( 那 ;数字4.）.我们将BMI作为一个连续变量，在对混杂变量进行调整后，研究BMI与抑郁症以及不同程度的临床抑郁症状之间的关系，发现与SAD和抑郁组之间的相关性相似(图)5.，桌子S1）.

3.6。亚组分析

我们以年龄、婚姻状况、文化程度、家庭PIR、健康保险、糖尿病、吸烟状况、饮酒情况、高胆固醇血症、高血压为分层变量，观察各变量效应量的变化趋势(图)S1那S2那S3,S4）.

4。讨论

为了我们的最佳知识，这是第一次评估患有抑郁症症状的妇女悲伤的调查。我们发现抑郁症状与悲伤有关。具体而言，我们研究的主要结果可以概括如下：（1）中度，中度严重，严重抑郁症状在悲伤程度高的人中更频繁地观察到;（2）悲伤与BMI相关，伤心是严重抑郁症状的更好预测因子，而不是BMI;（3）互动和亚组分析表明，悲伤和不同水平的抑郁症状的关联稳定。我们在中度和中度严重的抑郁症状方面没有发现群体之间的任何统计学意义差异。我们发现，即使在调整其他协变量之后，也发现高悲伤的水平与严重的抑郁症状呈正相关。

抑郁和肥胖都是不利健康结果的风险因素。之前的研究比较了人群中使用各种肥胖测量来预测抑郁症状的方法。Staiano等人使用双能量x射线测量皮下和内脏脂肪，并在59名非肥胖成年人中测试了这些变量与抑郁症状之间的关系，为期两年[11.］．此外，他们发现BMI、脂肪量、皮下脂肪和体重增加与年轻女性的抑郁有关。Vogelzangs等人对2088名70-79岁的参与者进行了一项历时5年的纵向研究，发现基线抑郁症与SAD和内脏脂肪有关[27.］．everson-rose等。通过CT在409名中年女性的样本中测量的抑郁症状和内脏脂肪组织之间的横断面研究检查关联[28.］．这项研究表明，抑郁症状与内脏脂肪组织之间的关系在肥胖和超重女性中最强。我们的研究证实，先前对悲伤和BMI之间的关联的调查增加了抑郁症状。

悲伤是一种潜在的健康问题，被认为是心脏染色镜疾病风险增加和葡萄糖新陈代谢的指标[16.那17.］．这些因素之间的密切联系可能可以用内脏肥胖来解释，这表明抑郁症的病因是器质性的。SAD是一种非侵入性的内脏脂肪指数方法[15.-20.，释放与促炎过程相关的高浓度脂肪因子[29.］．此外，已知炎症在抑郁中起着重要作用，这提供了这种关系背后的一种机制[30.］．其他作者认为，自我认同为“超重”与抑郁症状有显著关联[31.］．体重状况与抑郁症有关[32.那33.］．因此，妇女中高水平悲伤和严重抑郁症状之间的关系可能会被概念解释，女性更有可能关注悲伤和减肥[34.］．

我们还发现，当受试者被抑郁症状分层时，悲伤测量的预测能力与BMI测量相比特别值得注意。此外，我们观察到高BMI似乎对预测严重抑郁症状具有几乎没有意义，而悲伤的预测价值在具有严重抑郁症状的参与者中是显而易见的。我们的成绩支持肥胖和抑郁症之间的关联，但表明抑郁症状与腹部肥胖没有对体重有关[35.］．它与肥胖个体可能产生抑郁症的假设一致，这是由于对中枢神经系统上的过度脂肪性的促炎状态的不利影响。虽然我们无法确定这些模型中的哪些（如果有的话）解释抑郁症状和肥胖之间的关联，但该研究表明，抑郁症状导致腹部肥胖的增加，超过整体肥胖，表明可能存在有关的具体病理生理机制具有内脏脂肪积聚的抑郁症。

本研究的强度是其具有代表美国成年人群的大型样本量。此外，与受试者通过不同抑郁症状分层的BMI测量相比，预测悲伤测量的能力特别值得注意，并且这些方法在临床实践中昂贵而不可行。此外，悲伤的测量完全聚焦在腹部高度上，这更好地反映了内脏肥胖。

本研究也有一些弱点。由于其横截面设计，不能更详细地研究人体测量测量和抑郁症之间的关系的因果关系。此外，我们无法收集一些因素，例如心理，行为和生活方式。进一步的限制是仅通过SAD评估内脏脂肪，因为鉴定了内脏脂肪组织的百分比将更为希望的计算机断层扫描。然而，之前的研究报道令人遗憾的是腹部脂肪组织扩大的替代指标[16.那17.那36.那37.］．

5。结论

悲伤与临床抑郁症状的相关性比BMI更好，特别是关于严重抑郁症状。这项调查为进一步研究各种人类测量测量（悲伤和BMI）进行了进一步研究，以区分抑郁症不同症状的进一步研究。

数据可用性

该研究的NHANES数据可在以下网站公开获得https://www.cdc.gov/nchs/nhanes/default.aspx.．

伦理批准

NHANES议定书由NCHS研究伦理审查委员会批准。

从所有参与者获得知情同意书。

利益冲突

所有作者都宣称没有利益冲突。

作者的贡献

YZ，XPC和QJD进行了研究设计。YZC，WP和TG收集数据。GFY分析了数据。HLZ和Zyp解释了数据。nd生成了这个数字。yz起草了稿件。所有作者阅读并认可的终稿。

致谢

作者感谢Nhanes的所有参与者。这项工作得到了中国湖南省自然科学基金的支持（授予2019年第40451号）和中国国家自然科学基金（授予No.81100221）。

补充材料

补充1．表S1: NHANES 2011-2014年多变量线性回归分析了年龄在20 - 80岁的美国成年女性BMI和抑郁症状的相关性。

补充2．图S1:显示比值比、置信区间和的森林图不同组SAD和抑郁的交互作用的价值。图S2:森林图显示了比值比、置信区间和不同群体中悲伤和中度抑郁症相互作用的价值。图S3：森林图显示了差距，置信区间和不同年龄组SAD与中重度抑郁的交互作用图S4:显示优势比、置信区间和的森林图不同群体中悲伤和严重抑郁症相互作用的价值。

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行为神经学

摘要