影响中国年轻和中年2型糖尿病合并超重/肥胖患者体重减轻的因素：一项前瞻性队列研究

《Nursing Research and Practice》：Factors Influencing Weight Loss in Young and Middle-Aged Chinese Patients With Type 2 Diabetes and Overweight/Obesity: A Prospective Cohort Study

　　摘要

背景
在中国，患有2型糖尿病（T2DM）和超重/肥胖的年轻和中年患者的比例正在增加，然而这一人群中体重减轻成功的决定因素仍不清楚。本研究旨在评估这些患者的体重减轻结果，并确定与体重减轻相关的因素。

方法
在这项前瞻性队列研究中，2024年3月至9月期间招募了282名患有T2DM和超重/肥胖的患者。在出院前收集了基线人口统计学、人体测量学和心理社会数据。出院后3个月重新评估了体重，并计算了体重减轻的百分比。参与者被分为成功组（体重减轻≥5%）和失败组（体重减轻<5%）。使用单变量分析、随机森林重要性排序、LASSO回归和多变量逻辑回归来确定与体重减轻相关的因素。

结果
以体重减轻≥5%作为临床目标，总体成功率为43.7%，其中男性为39.5%，女性为58.0%。随机森林和LASSO分析确定了六个关键预测因子：糖尿病持续时间、外向性、宜人性、尽责性、糖尿病自我效能和社会支持。多变量逻辑回归显示，糖尿病持续时间（OR = 6.511，95% CI：1.92–22.05）、外向性（OR = 0.847，95% CI：0.73–0.98）、宜人性（OR = 1.228，95% CI：1.05–1.43）和糖尿病自我效能（OR = 1.062，95% CI：0.993–1.14）是体重减轻成功的显著预测因子。

结论
患有T2DM和超重/肥胖的年轻和中年患者的体重减轻效果不佳，并且存在性别差异。糖尿病持续时间、人格特征和糖尿病自我效能是体重减轻成功的独立预测因子。

1. 引言
根据国际糖尿病联合会《糖尿病地图集》第10版的数据[1]，全球糖尿病患病人数已达到5.37亿，预计到2045年将增加到7.83亿。在中国，糖尿病患者人数激增至1.4亿，患病率为11.2%[2]。更令人担忧的是，中国年轻和中年人群中2型糖尿病（T2DM）的负担正在迅速增加，尤其是在超重/肥胖的人群中[3]。快速的社会经济发展导致了这一人群生活方式的深刻变化，包括饮食不均衡、运动减少、高热量食物摄入增加、吸烟、饮酒、久坐行为和睡眠模式不规律，所有这些因素都导致了T2DM和超重/肥胖的负担加重[4]。此外，中国观察到与高BMI相关的T2DM导致的残疾调整生命年（DALYs）和死亡率呈年轻化趋势，预计这一疾病负担将继续上升[5]。这些发现强调了超重/肥胖与T2DM之间的强烈关联。体重减轻，定义为有意识并科学指导下的体重减少，以改善整体健康状况并降低与超重/肥胖相关的风险，在糖尿病管理中起着关键作用[6]。当前的国际指南强调了体重减少的重要性，特别是在患有T2DM的年轻和中年患者中。例如，大多数指南建议5%的体重减轻可以改善糖化血红蛋白和血压水平；5%–10%的减轻会带来进一步的代谢益处；而持续超过10%的体重减轻可以诱导T2DM缓解、改善心血管结局并降低死亡率[7, 8]。已经证明了体重减轻与糖尿病逆转之间存在剂量依赖关系：体重减轻超过30%的个体中，完全糖尿病缓解率为79.1%，而体重减轻20%–29%的个体中为49.6%，每减少1%的体重，完全糖尿病缓解的可能性增加2.17%[9]。针对T2DM和超重/肥胖患者的体重减轻策略主要包括住院教育、生活方式干预、药物治疗和减肥手术[10]。尽管这些方法的临床效果有所不同，但现实世界数据突显了几个挑战，如治疗依从性不佳、自我管理能力不足以及个体间治疗反应的显著差异[11–13]，这些因素都导致了不理想的体重减轻结果，包括体重减轻不足和体重反弹。现有文献已经确定了影响T2DM患者体重减轻结果的多种因素，包括个体因素（如教育水平、自我效能、人格特征和职业 status）[13, 14]；社会环境因素（如社会支持、工作要求和压力以及社会经济地位）[15–17]；以及疾病相关因素（如糖尿病持续时间、治疗方式和并发症）[18, 19]。然而，大多数现有研究采用横断面设计，限制了评估因果关系的能力。此外，住院教育对体重减轻的影响仍不完全清楚，特别是在中国患有T2DM和超重/肥胖的年轻和中年患者中。为了填补这些空白，这项前瞻性队列研究旨在确定影响体重减轻的因素，并评估住院教育在改善这一人群目标体重减轻效果方面的有效性。研究结果预计将提供有价值的证据，以指导和优化个性化的体重管理策略，从而帮助减轻临床实践中糖尿病的长期负担。

2. 方法
2.1 研究设计
本研究是一项前瞻性队列研究，于2024年3月至9月在江苏省苏州市的四家三级综合医院通过方便抽样方式进行。
2.2 参与者
共有282名患有T2DM和超重/肥胖的年轻和中年患者从上述四家医院入组。所有参与者在研究期间因血糖控制优化或并发症筛查而住院。纳入标准如下：(1) 根据1999年世界卫生组织的诊断标准确诊为T2DM：存在典型症状（多食、多饮、多尿或不明原因的体重减轻），且静脉血浆葡萄糖满足以下任一条件：空腹血浆葡萄糖≥7.0 mmol/L；随机血浆葡萄糖≥11.1 mmol/L；2小时口服葡萄糖耐量测试葡萄糖≥11.1 mmol/L。(2) 根据《中国成人超重和肥胖预防控制指南》[20]诊断超重/肥胖：超重：BMI≥24 kg/m2至<28 kg/m2，肥胖：BMI≥28 kg/m2。(3) 年龄在18–59岁之间（含），符合联合国对年轻和中年成年人的定义。(4) 患者在出院前接受了由合格的糖尿病专科护士提供的标准化面对面体重减轻教育，内容包括饮食、身体活动、行为策略和药物依从性。排除标准为：(1) 合并严重的肝/肾功能障碍或恶性肿瘤；(2) 有减肥手术史；(3) 怀孕或哺乳；(4) 有严重的认知障碍或智力/听觉残疾。本研究探讨了出院后3个月内患有T2DM和超重/肥胖的年轻和中年患者的体重减轻控制影响因素。出院前收集了人口统计学和临床数据，使用校准过的体重秤（RGZ-120；江苏苏宏医疗器械有限公司）测量体重，并使用标准化工具进行心理/社会评估。出院后3个月，通过电话提醒患者在一周内到门诊诊所进行复查，再次使用相同的校准体重秤测量体重。体重减轻百分比根据出院前体重和出院后3个月体重计算（体重减轻百分比 = [初始体重 – 出院后3个月体重] / 初始体重 × 100%）。参与者被分为两组：体重减轻失败组（体重减轻<5%）和体重减轻成功组（体重减轻≥5%）。
2.3 测量
2.3.1 一般信息
通过问卷收集人口统计学和临床数据，包括年龄、性别、医疗支付方式、教育水平、婚姻状况、职业、家庭收入、合并症、糖尿病家族史、治疗方式和糖尿病持续时间。
2.3.2 中国版十项人格量表（TIPI-C）
本研究使用了由中国学者李[21]修订的TIPI-C。该量表评估五个人格维度：开放性、外向性、尽责性、宜人性和神经质。各项评分采用7点李克特量表，分数越高表示相应特质越强。五个维度的内部一致性系数在0.600到0.670之间，通常被认为是可接受的。重测信度在0.410到0.770之间，表明测量的可靠性处于中等到良好范围内。
2.3.3 糖尿病自我效能量表（SED）
原始的SED由斯坦福大学的Lorig等人[22]开发，中文版本由Sun等人[23]改编。这个8项量表使用10点李克特量表评估饮食管理、运动和血糖控制的自我效能。平均分数越高，自我效能越强。中文版本的Cronbach’s α值为0.828。
2.3.4 感知社会支持量表（PSSS）
PSSS由Zimet等人[24]开发，中文版本由Huang等人[25]验证。该量表包含三个维度：家庭支持、朋友支持和他人支持，采用7点李克特量表评分（总分：12–84分）。分数≤36表示社会支持较低，37–60表示中等社会支持，61–84表示高社会支持。中文版本的Cronbach’s α值为0.880。
2.3.5 工作压力量表
Li[26]开发的21项量表评估五个工作领域的职业压力：工作任务、工作环境、人际关系、管理事务和员工素质。各项评分采用5点李克特量表，分数越高表示压力越大。该量表的Cronbach’s α值为0.780。
2.4 伦理考虑
这项前瞻性队列研究得到了苏州大学第一附属医院伦理委员会的批准（批准号306-2024）。所有参与者都签署了书面知情同意书。本研究遵循《赫尔辛基宣言》进行。
2.5 数据收集
两名训练有素的研究人员在医院环境中进行了调查。符合纳入标准的患者接受了筛查，并被告知研究目的和程序。在获得知情同意后，记录了体重、人口统计信息、临床数据和量表数据。在3个月随访时，通过电话提醒患者返回医院进行体重重新评估。为了最小化设备间的差异，我们为四个中心购买了相同的体重秤（RGZ-120），并在每次测量前使用标准重量进行校准，以确保各站点和时间的准确性。所有问卷均为面对面完成，指导统一。对于无法自行完成问卷的患者，研究人员以口头方式询问并填写。完成的问卷立即进行完整性审核；缺失的项目在现场补充。
2.6 统计方法
统计分析使用IBM SPSS 27.0和R Studio（版本4.5.1）进行数据组织和分析。符合正态分布的定量数据以平均值±标准差表示，不符合正态分布的数据以中位数和四分位数范围表示。定性数据以频率和百分比呈现。结果变量是出院后3个月的体重减轻百分比，编码为“体重减轻失败组=1”和“体重减轻成功组=2”。使用卡方检验或Mann–Whitney U检验进行单变量分析。使用方差膨胀因子（VIF）检查变量间的多重共线性。随机森林（RF）是一种基于决策树的集成学习方法，具有抗过拟合能力、可解释性和处理高维数据的能力，同时能够评估特征重要性。在本研究中，我们在R Studio中实现了RF，纳入了在单变量分析中有统计学显著差异的13个变量以排名其重要性。通过交叉验证和网格搜索优化关键参数。数据被分为开发集（80%）和测试集（20%）。模型在开发集上训练，并在测试集上进行验证。使用基尼系数（MDG）的平均降低值评估变量重要性，数值越高表示变量重要性越大。使用接收者操作特征（ROC）曲线和混淆矩阵评估模型性能以进一步优化。最小绝对 shrinkage 和选择算法（也称为LASSO回归）是一种收缩估计方法。LASSO构建了一个惩罚函数来将不重要变量的系数缩小到零，有助于变量选择。在LASSO回归中，交叉验证得到的λ值决定了保留哪些变量。可以选择lambda.min，它最小化平均误差；或者选择lambda.1se，它得到最规范的模型，其中误差在最小值的一个标准误差范围内。在本研究中，使用LASSO回归进行变量收缩，选择lambda.1se，因为它提供了更简洁的模型，有助于避免过拟合。最后，将选定的前六个变量纳入二元逻辑回归进行多变量分析。统计显著性设定为p < 0.05。

3. 结果**参与者纳入**
本研究共纳入了344名符合条件的年轻和中年2型糖尿病（T2DM）患者，他们于2024年3月至9月期间前往中国江苏省苏州市的四家医疗机构的内分泌科就诊。其中，有62名患者在中期随访时失去联系或未返回进行后续就诊，导致随访缺失率为18%。最终纳入分析的有效数据共计282名患者，有效数据率为82%。图1展示了研究参与者纳入的流程图。

**3.2 参与者体重减轻的单变量分析**
在纳入的282名年轻和中年2型糖尿病患者中，伴有超重/肥胖的患者占62%。患者的平均年龄为40.3±9.6岁，平均体重减轻率为3.46±3.44%。总体上，123名患者（43.6%）成功减重（体重减轻≥5%），159名患者（56.4%）未能成功减重。单变量分析发现13个与体重减轻相关的变量，包括性别、医疗费用支付方式、教育水平、职业状况、糖尿病治疗方式、糖尿病病程、外向性格特质、宜人性性格特质、尽责性格特质、开放性性格特质、糖尿病自我效能感、社会支持以及工作压力（p<0.05）（表1）。使用单变量分析中具有统计显著性的13个自变量进行了多重共线性诊断，结果显示所有自变量的VIF值均<5，容忍度值均>0.2，表明自变量之间不存在共线性。

**3.3 影响参与者体重减轻的因素**
在282名伴有超重/肥胖的2型糖尿病患者中，男性占220人（78%），女性占62人（22%）。患者的平均年龄为40.3±9.6岁，平均体重减轻率为3.46±3.44%。成功减重的患者有123人（43.6%），未能成功减重的患者有159人（56.4%）。单变量分析确定了13个与体重减轻相关的变量，包括性别、医疗费用支付方式、教育水平、职业状况、糖尿病治疗方式、糖尿病病程、外向性格特质、宜人性性格特质、尽责性格特质、开放性性格特质、糖尿病自我效能感、社会支持以及工作压力（p<0.05）（表1）。运用这些变量进行多重共线性诊断后，所有自变量的VIF值均<5，容忍度值均>0.2，表明自变量之间不存在共线性。

**3.3.1 变量重要性排序**
以体重减轻百分比作为因变量，将单变量分析中具有统计显著性的变量作为自变量，使用R Studio中的“RandomForest”包构建了随机森林（RF）模型。通过MDG（决定树节点分裂过程中基尼不纯度降低的量化指标）评估特征重要性。MDG值越高，变量重要性越大。变量编码和分配详见表2。结果显示，按重要性从高到低排序的变量依次为：尽责性格特质、糖尿病自我效能感、糖尿病病程、宜人性、外向性格特质、社会支持、开放性性格特质、工作压力、糖尿病治疗方式、教育水平、职业状况、性别和医疗费用支付方式（图2）。使用R中的“pROC”包生成的ROC曲线显示，训练集的AUC值为0.917，测试集的AUC值为0.892（图3）。通过混淆矩阵评估模型性能，结果表明模型具有较好的敏感性、特异性和准确性（表3）。

**3.3.2 变量选择**
基于变量重要性排序，使用R Studio中的“glmnet”包对单变量分析中具有统计显著性的13个变量进行了LASSO回归分析（图4）。当λ值为0.0658时，误差最小，对应6个影响体重减轻的因素。因此，将糖尿病病程、外向性格特质、宜人性、尽责性格特质和社会支持纳入随后的二元逻辑回归分析中（图4）。

**3.4 性别在基线心理特征上的差异**
为探讨体重减轻成功率存在性别差异的原因，我们使用Mann–Whitney U检验比较了男性和女性的基线心理特征（表5）。结果显示，女性患者在宜人性方面的得分显著高于男性（p=0.019）。在外向性格特质、尽责性格特质、糖尿病自我效能感和社会支持方面，性别差异不显著。

**4. 讨论**
研究发现，以出院后3个月内体重减轻5%作为目标，参与者的整体成功率为43.7%，平均体重减轻率为3.46%。英国DiRECT研究的平均体重减轻率为12.5%[27]，这与我们的研究结果有所不同。这种差异可能源于方法学差异。例如，DiRECT试验实施了包括极低热量饮食和长期专业体重控制指导的强化干预措施，并配备了严格的随访监测和患者高度配合[27]。本研究遵循临床实践中常见的标准出院指导，并提供了额外的教育手册作为辅助信息。先前的研究[28–30]证实，仅靠健康教育难以促进行为改变，持续改善需要综合策略。此外，男性和女性的体重减轻成功率分别为39.5%和58%，存在18.5%的性别差异。这种性别差异可能与社会文化因素有关；年轻和中年女性患者更关注自身形象和体重管理，这些因素与社会认同感相关[31, 32]。这些女性患者也可能更愿意在日常生活中采取健康行为，如记录饮食和定期锻炼[33]。此外，研究表明女性患者在宜人性方面的得分显著高于男性，这种性格特质表现为合作、信任和遵从性强。这种心理特征可能有助于她们更好地遵守饮食和行为建议，从而解释了体重减轻结果中的性别差异[34]。基于以上发现，建议根据性别制定个性化的体重控制策略。对于2型糖尿病和超重/肥胖的女性患者，应加强正向激励机制；对于男性患者，则应重点关注健康认知的重塑。本研究通过结合机器学习和传统回归模型，系统地分析了影响年轻和中年2型糖尿病及超重/肥胖患者体重减轻的控制因素。在方法学上，结合基于MDG的随机森林（RF）和LASSO回归（最优λ=0.065，交叉验证误差最小）的双变量选择策略具有明显优势[35, 36]。前者通过特征重要性排序识别非线性关联，后者通过L1正则化消除多重共线性干扰。这两个方法共同验证了六个核心变量的稳定性：尽责性格特质、糖尿病自我效能感、宜人性性格特质、开放性性格特质和社会支持。最终的双变量逻辑回归模型进一步证实了五个独立预测因子，表明糖尿病病程、心理性格维度（尽责性格特质、宜人性和外向性格特质）以及疾病管理能力（糖尿病自我效能感）构成了影响体重减轻的协同网络。研究显示，糖尿病病程为5–10年的患者比病程<5年的患者更有可能成功减重（OR=6.511，95% CI：1.92–22.05），表明中等病程可能影响体重管理效果。这一发现与以往研究的结果相反，后者认为糖尿病病程较短与更好的体重减轻和代谢结果相关[37, 38]。这种差异可能源于我们 Chinese 队列的文化和行为因素。陈等人[39]的研究表明，糖尿病病程较长的中国患者更容易将健康知识转化为有效的自我管理行为。此外，那些在长期疾病管理过程中养成健康习惯并保持强烈动力的患者，能够更好地持续进行自我护理[40]。因此，提高疾病认知和自我管理习惯可能解释了为什么我们研究组中糖尿病病程为5-10年的患者能够在减肥方面取得更大的成功。从临床角度来看，本研究的发现强调了对新诊断患者进行早期代谢管理的必要性，并证实了病程较长的患者也能从减肥努力中受益。应支持护士为这两组患者提供基于证据的减肥咨询。我们的研究发现，外向性格得分较高与减肥失败的风险增加有关，而宜人性和尽责性得分较高则预示着更高的成功率，这与先前的研究结果一致[41-43]。艾森克的人格理论认为，外向者的大脑皮层兴奋程度较低，他们会寻求外部刺激（如社交活动）来增加兴奋感，这可能会影响他们的饮食选择[44]。Buse等人[45]的研究观察到外向性与饮食控制之间存在弱相关性，表明尽管外向者可能更倾向于在社交场合遵守饮食规则，但他们也可能由于外部社会压力而选择高热量食物。这表明外向性在社交行为方面是一把双刃剑，反映了行为调节的复杂性。此外，外向者的多巴胺系统非常敏感[44]，这可能增强他们对奖励的追求。Keller等人[46]证实，高度外向的人往往对即时奖励更为敏感。这与社会促进理论中的“注意力分散假设”[47]相符，即外向者对外部刺激的易感性可能会损害自我调节能力。我们的研究还发现，具有尽责性或宜人性特质的人更有可能成功减肥。这一发现与先前的研究高度一致[45]。从行为机制的角度来看，具有尽责性特质的人表现出更强的目标坚持性和自我调节行为，这些人更容易发展出健康的饮食认知和依从性[48]。在2型糖尿病患者中，尽责性与定期锻炼、血糖监测和自我管理行为之间存在正相关[34]。此外，宜人性通过社交互动影响减肥效果。宜人性高的患者具有更好的社会协作优势，他们的利他主义和顺从性使他们更愿意配合减肥计划，并建立长期的患者-医生合作关系[34]。在临床实践中，这些发现表明，在针对2型糖尿病年轻和中年患者的减肥干预中纳入人格评估有助于定制行为策略。简短的人格评估可以指导护士选择适当的干预方法。例如，尽责性高的人可能受益于结构化的目标设定和自我监控，而宜人性高的人可能更适合合作护理和家庭参与。人格信息指导的策略是可行的，可以增强患者对减肥计划的参与度和依从性。本研究表明，糖尿病自我效能总分每增加1分，成功减肥的可能性增加6.2%（OR = 1.062，95% CI: 0.993–1.04）。尽管OR值接近1，但其高显著性表明存在一个小但稳定的累积效应。中国卫生健康委员会宣布在2024-2026年实施“健康管理年”，以提高公众对健康管理的意识[49]。该倡议旨在通过科学理解、行为实践和社交互动帮助个人逐步提高自我效能。自我效能高的人更有可能长期保持健康的生活方式[50]，避免体重波动。可以通过提供结构化教育模式（如工作坊、分享减肥经验的同伴教育以及数字自我监测工具[51-53]）来增强自我效能，从而改善2型糖尿病和超重/肥胖患者的减肥效果。虽然在社会支持和逻辑回归分析中都发现社会支持是一个重要的预测因素，但在逻辑回归模型中并未达到统计学显著性。这种差异可能有几种解释：首先，社会支持可能通过心理中介因素（特别是糖尿病自我效能）间接影响减肥效果，这在最终模型中仍然显著。根据社会认知理论[54]，支持性环境可以增强个人执行健康行为的信心，从而促进行为改变。其次，随机森林（RF）模型能够捕捉传统逻辑回归未明确规定的复杂非线性关系和交互作用[55]。因此，社会支持可能会与糖尿病病程等因素相互作用，掩盖了其独立效应。未来的研究需要使用结构方程建模或预设交互项来进一步探讨这些潜在的中介和交互机制。

4.1. 限制
本研究存在几个局限性。首先，由于采用了方便抽样方法，参与者仅来自一个地理区域的四家医院，这限制了研究结果的普遍性。未来的研究应该包括来自不同地区和医疗环境的患者，以探索减肥结果的潜在差异。其次，尽管影响因素是基于文献回顾选择的，但范围有限，一些重要的心理或背景因素可能被遗漏；因此，研究结果应谨慎解读。未来的研究应使用稳健的理论框架来指导调查，并采用混合方法全面探索多种影响因素。第三，2型糖尿病患者的健康管理本质上涉及血糖控制和体重减轻两个目标，但在本研究中我们主要关注了与体重相关的指标。未来的研究应整合全面的代谢指标（如血糖、血脂谱、血压）来全面评估干预效果。第四，人格特质是通过简短的TIPI-C量表进行评估的，其内部一致性相对较低。这种有限的可靠性可能减弱了观察到的关联。未来的研究应考虑使用更全面且可靠性更高的测评工具。最后，3个月的随访仅反映了短期减肥效果，这些效果的长期可持续性尚不清楚。需要进行长期随访的研究来考察长期的体重管理轨迹。

5. 结论
本研究阐明了代谢特征（糖尿病病程）、心理人格特质（尽责性、宜人性和外向性）以及自我管理能力（糖尿病自我效能）对2型糖尿病和超重/肥胖年轻及中年患者减肥控制的协同影响。随机森林（RF）和逻辑回归（LASSO）模型都证实了上述核心变量的稳定性。其中，糖尿病病程的显著影响表明需要为病程较长的患者开发代谢增强策略。此外，尽责性和外向性人格的不同作用突显了精确心理干预的必要性。尽管社会支持未达到显著性阈值，但其潜在的中介效应值得进一步探索。在临床实践中，我们建议根据病程分层管理，根据人格特质进行个性化干预，并通过自我效能提升训练，为2型糖尿病和超重/肥胖的年轻及中年患者制定基于证据的、多维度的个性化减肥计划。

作者贡献
构思与设计、数据收集与分析解读：郑志睿、李雅欣、高婷婷。数据收集与解读：冯辉、蒋青、曾繁丽。数据解读与撰写：李雅欣、高婷婷、牛美娥。手稿审阅与修订：牛美娥、刘丽军、韩彦霞。

致谢
我们感谢参与本次调查并协助样本收集的护士管理人员和患者。同时感谢LetPub（https://www.letpub.com.cn）在撰写本手稿过程中提供的语言帮助。

资金
本研究未接受任何资助。

利益冲突
作者声明没有利益冲突。

数据可用性声明
支持本研究结果的数据可根据 requester 的请求提供。由于隐私或伦理限制，这些数据不对外公开。