成年居民生活方式与2型糖尿病发病风险关联的前瞻性研究

Prospective study on the association between lifestyles and the risk of type 2 diabetes in adult residents

摘要

目的 探究成年居民生活方式与2型糖尿病（type 2 diabetes，T2D）发病风险的关联。 方法 数据源于上海市郊区成人队列及生物样本库。以上海4个辖区（松江、嘉定、闵行和徐汇）2016—2019年招募的42 096名未发生T2D的成年居民为研究对象，随访截至2023年2月28日。采用结构化问卷调查获取吸烟、饮酒、BMI、腰围（waist circumference，WC）、体力活动和膳食6种生活方式信息，每种未达健康标准则赋值1分，累计即为不健康生活方式得分（unhealthy lifestyle scores，UHLS），分值范围为0~6分。经医疗信息化系统获取确诊的新发T2D事件。采用Cox比例风险回归模型及限制性立方样条模型分析UHLS与T2D发病风险的关联。 结果 成年居民中存在4~6种不健康生活方式者占比28.1%，累计随访218 513.4人年，新发T2D病例总计1 752名。在单个不健康生活方式分析中，成年居民WC异常（HR=1.5，95%CI：1.4~1.7）和BMI异常（HR=1.3，95%CI：1.2~1.5）与T2D发病风险升高有关。与UHLS为0~1分的人群相比，3分和4~6分人群T2D发病风险分别为1.3（95%CI：1.1~1.6）和1.5（95%CI：1.2~1.8）；每增加1种不健康生活方式，T2D发病风险升高10%（HR=1.1，95%CI：1.1~1.2）。 结论 成年居民的T2D发病风险随着不健康生活方式数量增加而增加。成年居民中存在WC异常或BMI异常，或累积存在3种及以上不健康生活方式时，可能增加T2D发病风险。

Abstract

Objective To analyze the association between lifestyle and the risk of type 2 diabetes （T2D） among adult residents. Methods The data was sourced from the Shanghai Suburban Adult Cohort and Biobank. A total of 42 096 adult residents who had not developed T2D were recruited from four districts of Shanghai （Songjiang， Jiading， Minhang， and Xuhui） between 2016 and 2019. The follow-up ended on Feb 28， 2023. A structured questionnaire was used to collect information on six lifestyle-related items， including smoking， alcohol consumption， BMI， waist circumference （WC）， physical activity， and diet. The unhealthy lifestyle scores （UHLS） were calculated by counting the number of all the unhealthy lifestyle items， with a range of 0-6. New-onset T2D events diagnosed by physicians were obtained through the medical information system. Cox proportional hazards regression model and restricted cubic spline model were utilized to evaluate the association between unhealthy lifestyles and the risk of T2D incidence. Results About 28.1% of the participants led 4-6 unhealthy lifestyles. A total of 1 752 new T2D cases were identified during 218 513.4 person-years of follow-up. Analysis of single unhealthy lifestyle showed that abnormal WC （HR=1.5， 95%CI：1.4-1.7） and abnormal BMI （HR=1.3， 95%CI：1.2-1.5） were associated with an increased risk of T2D. Compared with individuals with a UHLS of 0-1， those with a UHLS of 3 and 4-6 had 30% （95%CI：1.1-1.6） and 50% （95%CI：1.2-1.8） higher risks of T2D， respectively. Each additional unhealthy lifestyle was associated with a 10% increase in T2D incidence risk （HR=1.1， 95%CI：1.1-1.2）. Conclusion The risk of T2D in adult residents increases with the cumulative number of unhealthy lifestyles. Adult residents with abnormal WC or BMI， or have three or more unhealthy lifestyles accumulated， will increase the risk of new-onset T2D.

Graphical abstract

关键词

生活方式 / 2型糖尿病（T2D） / 成年居民 / 前瞻性研究

Key words

lifestyle / type 2 diabetes （T2D） / adult resident / perspective study

糖尿病是因机体胰岛素分泌缺陷和（或）胰岛素作用缺陷导致血糖水平增高为特征的代谢性疾病，具有发病机制复杂、危险因素多、病程久且迁延不愈的特点，已成为全世界的重大公共卫生问题^［1-3］。国际糖尿病联合会第10版全球糖尿病概览显示，中国是糖尿病负担重、发病率极高的国家，2021年有近1.41亿（20~79岁）糖尿病患者，占全世界糖尿病患者的26%，预计到2045年糖尿病患者将超过1.74亿^［4］。调查显示，超过95%的糖尿病患者属于2型糖尿病（type 2 diabetes，T2D）^［5］。糖尿病患病率在中国乃至全球范围内持续增加，这为该病的预防和管理工作带来了巨大挑战^［1，6］。

现阶段，保持健康生活方式（即保持体重、健康饮食、锻炼、戒烟限酒）仍是糖尿病一级预防和管理的有效干预措施^［7-8］。然而，目前研究多关注单一生活方式因素的作用，而较少考虑多种不健康生活方式并存时的集聚暴露和相互影响对疾病产生的效应^［9-10］。鉴于拥有最健康生活方式的人占比较低，所有国家应优先推广全面健康的生活方式，而非解决某种特定生活方式因素^［7］。由于来自中国的多种不健康生活方式与糖尿病的前瞻性证据仍不足，因此本研究利用上海市郊区成人队列和生物样本库（Shanghai Suburban Adult Cohort and Biobank，SSACB）^［11］，探究社区居民不健康生活方式与T2D发病风险的关联，为制定具有针对性的糖尿病干预措施提供科学的实践依据。

资 料 和 方 法

研究对象

数据源于SSACB^［11］。根据经济水平和人口规模选择上海市4个区（松江、嘉定、闵行和徐汇），采用多阶段整群抽样在2016—2019年共招募69 116名成年社区居民（20~74岁）。研究对象均接受了由复旦大学陈文教授、何纳教授和赵根明教授共同设计^［11］的结构化问卷调查［包括社会人口学信息、既往疾病史、生活习惯、体力活动和食物频率问卷（food frequency questionnaire，FFQ）等］、标准化体检、血液及尿液检测。剔除基线自报患糖尿病及既往病史缺失者，剔除体检患糖尿病者［糖化血红蛋白型A1C（glycosylated hemoglobin，type A1C，HbA1C）≥6.5%、空腹血糖（fasting plasma glucose，FPG）≥7.0 mmol/L］^［5］、HbA1C和FPG结果缺失者，剔除人体测量指标缺失或异常者，剔除基线调查时患有任何恶性肿瘤、慢性肾病、慢性肝炎、肝硬化者，剔除总能量日摄入量异常者（男性<800 kcal或>4 200 kcal；女性<600 kcal或>3 500 kcal）^［12］，最终纳入42 096名研究对象，详见图1。本研究经复旦大学公共卫生学院伦理审查委员会批准（批准号：IRB#2016-04-0586-S1），所有参与者均签署书面知情同意。

研究方法

不健康生活方式定义

参考既往研究^［13-15］，结合本研究数据特征，纳入吸烟、饮酒、BMI、腰围（waist circumference，WC）、体力活动、膳食共6种生活方式。每种符合标准定义则赋值1分，反之赋值0分；累计相加即为不健康生活方式得分（unhealthy lifestyle score，UHLS），分值范围为0~6分，分数越高代表生活方式越不健康。吸烟定义为每天至少1支烟、连续吸烟6个月以上^［16-17］。饮酒定义为每周至少3次、连续喝酒6个月以上^［18-19］。BMI异常定义为BMI<18.5 kg/m²或≥24.0 kg/m^2［20-22］。WC异常定义为男性WC≥85 cm，女性WC≥80 cm^［23］。采用国际体力活动问卷简表评估参与者体力活动，计算每周体力活动代谢当量（metabolic equivalent of task，MET）^［24］，低体力活动定义为<600 MET-min/wk^［9］。不健康的膳食根据《中国居民膳食指南（2022）》建议^［25］定义为不满足以下3种情况中的2种及以上：（1）每天摄入≥300 g的新鲜蔬菜；（2）每天摄入200~350 g的新鲜水果；（3）每周摄入300~500 g的畜肉^［9］。考虑到数据均衡性，基于四分位数将UHLS分为4组：0~1分、2分、3分和4~6分。

新发T2D病例识别

通过参与者唯一识别编码与当地医疗信息化系统连接获取主要结局事件和全因死亡信息。该系统由电子病历系统、慢性病管理系统、癌症登记系统、传染病报告系统和死亡登记系统组成，已覆盖上海全市。研究结局事件为随访期间首次新发T2D［《国际疾病分类》第10版（ICD-10）：E11.X，由医师诊断为T2D（FPG≥7.0 mmol/L或2 h口服葡萄糖耐量试验≥11.1 mmol/L或HbA1C≥6.5%或具备典型的高血糖（危象）症状及随机血糖≥11.1 mmol/L）］^［26］。随访人年计算：自研究对象招募之日起，至系统首次观察到研究结局事件、失访、因其他疾病死亡或2023年2月28日随访时间截止。在失访、死亡前或随访结束前未新发T2D，表示为删失数据。

协变量评估

（1）社会人口学信息：年龄（岁）、性别、文化程度（小学及以下、初中、高中及以上）、婚姻状况（未婚、已婚、丧偶/分居/离异）；（2）慢性病史：糖尿病家族史，高血压［收缩压≥140 mmHg，舒张压≥90 mmHg （1 mmHg=0.133 kPa，下同）或自我报告医师诊断其患有高血压］^［27］，血脂异常（甘油三酯≥2.26 mmol/L，总胆固醇≥ 6.22 mmol/L、低密度脂蛋白胆固醇≥4.14 mmol/L、高密度脂蛋白胆固醇<1.04 mmol/L，或自我报告医师诊断其血脂异常）^［28］，及自我报告的冠心病、痛风、慢性支气管炎、哮喘和慢性阻塞性肺病；（3）能量：根据FFQ和中国食物成分表计算获得^［29］；（4）生化指标：FPG、血清尿酸（uric acid，UA）和尿素肌酐比（urea/creatinine ratio，UREA/CREA）。

统计学分析

采用SPSS 19.0和R 4.3.2软件进行统计学分析。符合正态分布的计量资料采用$\bar{x} \pm s$表示，非正态分布计量资料采用M（P₂₅，P₇₅）表示，计数资料采用n（%）表示，采用χ²检验或方差分析或Wilcoxon秩和检验比较组间差异。

使用Schoenfeld残差法判断模型是否满足等比例风险假设，未提示不满足假设检验的因素。采用Cox比例风险回归模型分析不健康生活方式和T2D发病风险的关联，调整协变量后计算风险比（hazard ratio，HR）值及95%CI。模型1：未调整协变量；模型2：基于模型1调整社会人口学特征（年龄、性别、教育水平、婚姻状况）；模型3：基于模型2进一步调整糖尿病家族史、慢性病史（高血压、冠心病、痛风、血脂异常、慢性支气管炎、哮喘、慢性阻塞性肺疾病）、膳食能量摄入量、UA、UREA/CREA、FPG。以各组不健康生活方式的中位数作为连续变量进行线性趋势检验。基于模型3，剔除随访第1年和前2年内被新诊断为T2D的病例，开展敏感性分析。校正除自身以外的协变量，包括年龄、性别、糖尿病家族史，基线是否患有高血压、冠心病、痛风、血脂异常、慢性支气管炎等慢性病史开展分层分析。利用限制性立方样条（restricted cubic spline，RCS）模型，基于模型3探索不健康生活方式和T2D发病风险的剂量-反应关系。双侧检验，检验水准ɑ=0.05。

结 果

基线特征

纳入研究参与者42 096人，年龄57 （49，64）岁，其中女性26 457人（62.9%），高中及以上文化程度占30.5%，存在高血压、冠心病、痛风慢性病史分别占46.0%、4.2%和4.9%（表1）。UHLS为0~1分者占比最低（17.1%），4~6分者占比最高（28.1%）。随访期间共诊断新发T2D病例1 752例（4.2%），中位随访时间5.6年，累计随访218 513.4人年，发病密度8.0（7.6，8.4）/1 000人年。

不健康生活方式与T2D发病风险的关联

Cox比例风险回归分析显示，在不健康生活方式单组分分析中，WC异常和BMI异常与T2D的发病风险呈正相关，HR（95%CI）分别为1.5（1.4~1.7）和1.3（1.2~1.5）。详见图2。

将不健康生活方式赋值后，随着UHLS的累积，HR值上升，T2D发病风险增加（P<0.001）。完全调整协变量后，与UHLS为0~1分的人群相比，3分和4~6分人群的T2D发病风险依次为1.3（95%CI：1.1~1.6）和1.5（95%CI：1.2~1.8）；每增加1种不健康生活方式，T2D的发病风险升高10%（HR=1.1，95%CI：1.1~1.2）。详见表2。

敏感性分析

完全调整协变量后结果未发生根本性变化，随着UHLS的累积，HR值上升，T2D 发病风险增加，趋势检验均有统计学意义（P<0.001，表3）。

分层分析

在不同年龄组中，T2D 的发病风险差异存在统计学意义（P<0.05）；在年龄<60岁的成年居民中，与UHLS为0~1分的人群相比，3分和4~6分人群T2D发病风险分别为1.7（95%CI：1.3~2.2）和2.0（95%CI：1.5~2.6）；在年龄≥60岁的成年居民中，与UHLS为0~1分的人群相比，3分和4~6分人群T2D发病风险分别为1.1（95%CI：0.9~1.4）和1.3（95%CI：1.0~1.6）；其他变量未发现有统计学意义的发病风险。详见表4。

不健康生活方式与T2D发病风险的剂量-反应关系

完全调整协变量后，不健康生活方式与T2D发病存在线性剂量-反应关系（线性检验P<0.001；非线性检验P=0.128），当UHLS为3分及以上时，人群中T2D发病风险增加，与Cox比例风险回归分析结果一致（图3）。

讨 论

本研究基于SSACB数据进行分析，发现与存在0或1种不健康生活方式的人群相比，成年居民中累积存在3种不健康生活方式与T2D发病风险升高有关（HR=1.3，95%CI：1.1~1.6），提示改善多种生活方式因素对减少T2D发病风险至关重要。既往两项队列研究结果显示，无论研究对象目前的代谢状况及遗传风险类别如何，坚持多种健康生活方式（如正常的BMI、不吸烟、适量饮酒等）可降低糖尿病的发生风险^［30-32］；英国一项基于319 832名研究对象的队列研究进一步表明，坚持健康生活方式可减少因社会脆弱性而导致的糖尿病发病风险^［33］，这与本研究结果提供的证据一致。本研究发现，每增加1种不健康生活方式，T2D发病风险升高10%（HR=1.1，95%CI：1.1~1.2），对T2D发病影响呈现出一定的累积效应。

既往研究已阐述了各种生活方式对T2D的影响，如规律的体育活动可改善血糖水平^［34］，吸烟会增加人群患糖尿病前期和糖尿病的风险^［35］。然而本研究未观察到吸烟、饮酒、体力活动、膳食因素单独与T2D发病风险存在统计学意义的关系，一方面是因为暴露于单一不健康生活方式人群占比较低（不足18%），另一方面可能与多种不健康生活方式并存时相互影响掩盖了单一因素对T2D的作用有关。在现实环境中，不健康生活方式常相伴出现且相互关联^［36］，如吸烟的人往往更倾向于饮酒^［37］等。因此，关注并改善多种不健康生活方式可能是预防 T2D 的有效方法。鉴于暴露于多种不健康生活方式者比例较高，综合评分可充分考虑多种生活方式因素的集聚暴露和累积作用，以更好地反映不健康生活方式种类的组合对T2D发病的综合影响。此外，减少多种不健康生活方式也被证明与降低心血管疾病发病风险、降低人群全因死亡率和死亡风险、延长人类寿命息息相关^［38-40］，对持续获得健康效益具有重要的公共卫生意义。

对单个不健康生活方式分析发现，成年居民中WC异常（HR=1.5，95%CI：1.4~1.7）或BMI异常（HR=1.3，95%CI：1.2~1.5）与T2D发病风险升高有关，与既往研究^［41-42］结果一致。考虑到正常体重者可能存在一定比例中心性肥胖前期（WC：男≥85 cm、女≥80 cm；10.4%）和中心性肥胖（WC：男≥90 cm、女≥85 cm；2.7%），本研究遂纳入BMI和WC两个关键体重指标分别衡量全身性肥胖和中心性肥胖^［43-45］。单一的不健康生活方式均与体重相关^［7］，如长期饮酒会增加食物摄取和妨碍体重管理，导致体重增加^［46-47］；不平衡饮食如摄入更多红肉及加工肉类会增加肥胖风险37%^［48］。可见体重相关不健康生活方式因素在T2D发病风险中起主导作用。一项包括中国在内57个国家的横断面研究结果显示，BMI≥23 kg/m²时，男性和女性患糖尿病风险分别增加43%和41%^［49］。在中国成年人群中，BMI每增加1 kg/m²，FPG可增加0.021 mmol/L，WC每增加1 cm，FPG 可增加0.014 mmol/L，WC预测血糖水平的能力高于BMI^［50］。然而，我国成年居民自身体重知晓率不足50%，自身WC知晓率仅约10%^［51］。针对BMI异常或WC异常的人群，应鼓励采取全面的健康生活方式，尤其应注重控制体重和WC，以此减少高血糖及糖尿病的发生风险。

本研究发现，在年龄<60岁的成年居民中，UHLS为3分和4~6分的人群T2D发病风险分别是0~1分人群的1.7倍（95%CI：1.3~2.2）和2.0倍（95%CI：1.5~2.6）；而在年龄≥60岁的成年居民中，不健康生活方式数量累积与T2D发病风险的关联无统计学意义，可能是因为老年人身体机能已处于衰退状态，对不健康方式敏感度降低有关。而低年龄人群容易受外界因素影响形成不健康生活方式，如高盐高脂饮食、沉迷电子产品低体力活动等，易影响糖代谢调节，进一步促进糖尿病的发生^［52］。相比而言，老年人或许更有可能遵循健康生活方式^［53］。但这并不意味着可忽略针对老年人群的生活方式干预。研究显示，老年人群因学习能力、接受新事物程度等影响导致健康生活方式与行为素养偏差^［54］。本就处于低基础代谢率的老年群体，健康不仅受到生活方式的直接影响，还受到社会支持、情感、环境污染、气候变化等因素间接影响，从而增加糖尿病等慢性病的发病风险^［55］。所以，在预防或延缓糖尿病发病方面，促进老年群体养成多种健康生活方式同等重要，比年轻群体或许更为有效^［56］。建议相关部门结合各年龄段人群的生理和心理特点，通过社区和家庭的支持与参与，共同制定个性化方案以提高生活方式干预效果。虽然本研究年龄分组结果有差异，但从群体水平上来讲，不健康生活方式的数量增加与T2D发病风险升高趋势依然存在，这提示在整个生命周期均需坚持多种健康方式，以此获得可持续性的健康效益。

本研究存在局限性：（1）仅展示基线不健康生活方式信息，未反映随访期间的长期变化情况；（2）部分信息来自于自我报告，可能存在回忆和信息偏倚；（3）T2D结局事件均来自于医疗信息系统，隐性糖尿病等无症状患者可能未去就诊，致使T2D 发生率的低估；（4）仍属于观察性研究，直接因果风险的获取具有一定限制。然而本研究数据源于实际的医疗实践，在一定程度上能够反映当前医疗系统中糖尿病患者的实际就医情况。随着随访的继续开展，我们将纳入更多数据进行分析，以充分考虑这些变化。由于本研究人群仅限上海社区成年居民，在结论外推时需谨慎。

综上，成年居民的T2D发病风险随着不健康生活方式数量累积而增加。成年居民中存在WC异常或BMI异常，或累积存在3种及以上不健康生活方式，可能增加T2D发病风险。因此，在鼓励居民采取全面的健康生活方式的同时，有必要密切关注BMI异常或WC异常的成年群体，对于降低T2D的发生风险和提升公共卫生的持续健康效益具有重要意义。

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基金资助

上海市加强公共卫生体系建设三年行动计划2023—2025年重点学科项目(GWVI-11.1-23)

复旦-嘉定公共卫生高质量发展重点学科(GWGZLXK-2023-02)