《Scientific Reports》：Overweight and obesity trends and association with household wealth index among children aged 5 to 19 years in Ethiopia a multilevel analysis of 2016 EDHS data
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为探究埃塞俄比亚 5 岁以上儿童超重肥胖与家庭财富指数的关联，研究人员对 2016 年埃塞俄比亚人口与健康调查（EDHS）数据进行多水平分析。结果显示多个因素与超重肥胖相关。该研究为制定预防策略提供依据，对缓解儿童超重肥胖问题意义重大。
在全球范围内，超重和肥胖问题正以惊人的速度蔓延。据估计，2020 年全球约有 26 亿人超重或肥胖，预计到 2035 年，若预防和治疗策略不变，每年超重和肥胖带来的全球经济成本将高达 4.32 万亿美元，这一影响相当于 2020 年新冠疫情对全球经济的冲击，约占全球国内生产总值（GDP）的 3%。儿童和青少年肥胖问题不仅影响当下健康，还会引发如糖尿病、高血压等多种慢性疾病，给个人和社会带来沉重负担。
在埃塞俄比亚，超重和肥胖问题同样日益严峻。尽管过去二十年在减少儿童肥胖方面做出诸多努力，但由于数据聚类和变量的分层性质，该问题仍不明确，且缺乏可靠的统计分析。同时，关于家庭财富指数与 5 岁以上儿童超重肥胖之间的关联，在埃塞俄比亚也鲜见记录。在此背景下，来自 Haramaya University 等机构的研究人员开展了一项研究，旨在明确埃塞俄比亚 5 - 19 岁儿童超重肥胖与家庭财富指数之间的关系，研究成果发表在《Scientific Reports》。
研究人员采用了社区为基础的横断面研究方法，数据来源于 2016 年埃塞俄比亚人口与健康调查（EDHS）。该调查具有全国代表性，涵盖了埃塞俄比亚各个地区，包括 9 个区域州和 2 个城市行政区。研究人员从 MEASURE DHS 网站下载相关数据集，提取其中 5 - 19 岁儿童的人体测量信息和社会人口学特征。
在数据处理和分析过程中，研究人员运用了复杂的统计方法。首先，使用频率分布分析确定 5 岁以上儿童超重和肥胖的患病率，同时利用 DHS 提供的加权因子对数据进行加权处理，以确保样本的代表性。之后，进行多变量逻辑回归分析，评估相关因素与超重肥胖之间的关系，并通过调整优势比（AOR）和 95% 置信区间（CI）来呈现结果。此外，研究人员还构建了多个混合效应模型，通过比较信息准则（AIC 和 BIC）选择最佳拟合模型，以确定影响儿童超重肥胖的关键因素。
研究结果显示：
社会人口学特征 ：研究共纳入 20,584 户家庭，涵盖埃塞俄比亚各地区和城市行政区。其中，农村地区人口占比 82.8%，近四分之三的参与者未接受过正规教育，男性占比约四分之三，近三分之一的家庭财富指数处于最贫困状态，近一半参与者为穆斯林。超重和肥胖的总体情况 ：在 20,584 名 5 - 19 岁的儿童和青少年中，2,336 人（11.3%）超重或肥胖。相关因素分析 ：母亲年龄大于 40 岁的儿童，超重或肥胖的可能性比母亲年龄小于 40 岁的儿童低 24%（AOR = 0.76，95% CI：0.67 - 0.89）；使用固体燃料的家庭，其儿童超重或肥胖的几率是使用清洁燃料家庭的 3.25 倍（AOR = 3.25，95% CI：1.66 - 6.37）；家庭财富指数处于中等和最高水平的儿童，超重或肥胖的可能性更高，分别是最贫困家庭儿童的 1.47 倍（AOR = 1.47，95% CI：1.04 - 2.06）和 2.76 倍（AOR = 2.76，95% CI：1.59 - 4.81）；拥有手机的儿童超重或肥胖的几率比没有手机的儿童高 36%（AOR = 1.36，95% CI：1.06 - 1.75）；居住在 Afar（AOR = 0.28，95% CI：0.10 - 0.79）和 Gambela（AOR = 0.09，95% CI：0.03 - 0.24）的儿童，超重或肥胖的可能性较低，而居住在 Addis Ababa（AOR = 6.94，95% CI：1.36 - 12.68）的儿童可能性较高。
研究结论指出，母亲年龄、手机拥有情况、家庭固体燃料使用、家庭收入水平以及居住地区是埃塞俄比亚 5 岁以上儿童超重肥胖的独立预测因素。这一研究结果意义重大，为制定有效预防儿童超重肥胖的策略提供了重要依据。研究人员建议，在制定相关计划时，应充分考虑这些因素，采取针对性措施，如推广健康饮食、改善家庭能源使用、促进体育活动等，以减轻儿童超重肥胖带来的负担，降低相关疾病的发病率和死亡率。同时，该研究也为其他国家和地区开展类似研究提供了参考，有助于全球公共卫生领域更好地应对儿童超重肥胖问题。然而，该研究也存在一定局限性，如数据为横断面性质，无法确定因果关系，且部分信息可能存在回忆偏差等。未来研究可进一步改进研究设计，深入探究相关因素之间的因果关系，为解决儿童超重肥胖问题提供更有力的支持。
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