Association between Body Mass Index and Cognitive Impairment in the Elderly in Guandu District of Kunming City
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摘要:
目的 探讨云南省官渡区社区老年人体重指数与认知功能障碍之间关联。 方法 数据来自云南省官渡区2021至2023年社区老年人体检，通过简易精神状态检查（MMSE表）和体格检查的横断面数据（≥ 65，n = 17352 ）收集分析。结果 在 17352 名参与者中，该地区老年人受教育程度低，认知障碍的发生率22.31%，女性高于男性，教育程度越高发生率越低，基线时体重过轻、正常、超重和肥胖的比例分别为2.5%、41.9%、40.7%和14.9%，与正常基线 BMI 组相比，排外年龄、性别、教育程度、吸烟、糖尿病、高血压及中风等因素的影响，BMI 25～27.9 kg/m2认知障碍风险最低MMSE值最高、和BMI正常的人群相比风险下降11%、而BMI < 18.5 kg/m2和BMI ≥ 28 kg/m2的参与者认知障碍风险增加50%及60%，老年女性BMI > 25 kg/m2认知功能障碍的发病率高于同体重男性12%、BMI ≥ 28 kg/m2人群高于同体重男性42%。结论 昆明市官渡区接受调查的老年人认知功能障碍发病率高，体重过轻和肥胖人群认知功能障碍的风险高，保持适当的体重特别是BMI在25～27 kg/m2是官渡地区老年人认知功能障碍的保护因素，特别是女性。 Abstract:Objective To explore the association between body mass index （BMI） and cognitive impairment in the elderly in Guandu district of Yunnan province. Methods The data were collected from the community health check-ups for elderly individuals in Guandu District, Yunnan Province, from 2021 to 2023. It includes cross-sectional data from the Mini-Mental State Examination （MMSE） and physical examinations for those over 65 years （n = 17, 352）. Results Among 17, 352 participants, elderly individuals in this region had a low level of education, with a prevalence of cognitive impairment at 22.31%. Women had higher rates than men, and the higher the education level, the lower the prevalence. At baseline, the proportions of underweight, normal weight, overweight, and obese individuals were 2.5%, 41.9%, 40.7%, and 14.9% respectively. When controlling for factors like age, gender, education level, smoking, diabetes, hypertension, and stroke, those with a BMI of 25-27.9 kg/m2 had the lowest risk of cognitive impairment and the highest MMSE value. Compared to those with a normal BMI, their risk decreased by 11%. In contrast, participants with a BMI less than 18.5 kg/m2 or greater than or equal to 28 kg/m2 had a 50% and 60% increase in the risk of cognitive impairment, respectively. Elderly women with a BMI greater than 25 kg/m2 had a 12% higher incidence of cognitive dysfunction compared to similarly weighted men, and those with a BMI greater than or equal to 28 kg/m2 had a 42% higher rate compared to men of the same weight. Conclusion This study suggests that the prevalence of cognitive impairment among the elderly surveyed in Guandu District, Kunming, is not low. Those who are underweight or obese have a higher risk of cognitive impairment. Maintaining an appropriate weight, especially a BMI between 25 and 27, is a protective factor against cognitive impairment for the elderly in this region, particularly for women. -
Key words:
- Elderly people /
- Body mass index /
- Cognitive impairment
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肥胖目前成为严重的全球性健康问题，预计到2030年，成年肥胖人群达到5.73亿[1]。肥胖和认知功能障碍的发生密切相关，肥胖和高脂饮食与学习、记忆和执行功能缺陷以及潜在的脑萎缩相关，肥胖是阿尔兹海默症和血管性痴呆的病因之一[2]，而体重不足状态与较高的认知障碍风险同样相关[3]，老年认知功能障碍的患病率逐年增加，并且导致了许多不良后果，到本世纪中叶增长到1.52亿人[4]。中国是人口大国，有很多老年人的体重不受健康管理后更易患痴呆症，而痴呆的治疗目前没有有效的治疗方法，只能预防为主，防治痴呆只能是控制危险因素，筛查早期患病人群阻止病情的进展[5]。基于上述的原因在老年人群中通过体重指数（body mass index，BMI）衡量的体重状况与认知功能之间的关系引起人们广泛关注，大部分结果揭示体重正常认知功能障碍发生率低，建议控制体重以减少痴呆的发生[6]。本研究希望通过一个横断面研究来了解在某一时点（或时问段）在一个人群中认知功能障碍的发生情况，旨在了解老年人群BMI与认知功能的关系以应对我国老龄化峰值。
1. 资料与方法
1.1 研究对象
本研究采用横断面分析方法，将2021至2023年参加昆明市官渡区65岁以上老年人免费体检的
19203 例老年人进行认知功能障碍的筛查，其中17352 通过医博士匹配BMI而作为研究对象。纳入标准：年龄在65岁以上90岁以下自愿参加体检的老年人群。排除标准：（1）诊断为精神病患者；（2）生活不能自理；（3）不愿参加的人群。本研究分析了云南省昆明市官渡区九个社区年龄65～90岁老年人群
19203 例，进行肝肾功、血糖、血脂、B超、心电图等检查，体检同时由社区经过统一培训的医护人员人一对一在比较封闭的空间进行认知功能的筛查；由课题组成员到各个社区中心培训参与筛查的医护人员，BMI、既往史及受教育程度由社区医生在体检同时采集并收集。1.2 评估认知功能
通过简易精神状态检查量表（mini-mental state examination，MMSE）[7]评估老年人的认知功能表现，以确定该地区≥ 65岁成年人认知障碍的患病率，主要包括定向力、注意力和计算力、回忆力、语言力等基础评估，共30个部分，总分为0～30分。其中文盲≤17分、小学程度20分、中学程度（包括中专）≤22分、大学程度（包括大专）≤23分表明有认知功能障碍存在，分数越低表明认知障碍越严重[8]。
1.3 体重指数
体重指数（BMI）的计算方法为体重（kg）除以身高（m）的平方。根据指南，根据BMI分组：< 18.5 kg/m2（体重过轻）、18.5～24.9 kg/m2（正常体重）、25～27.9 kg/m2（超重）和≥ 28 kg/m2（肥胖）[9]。使用正常体重作为参考BMI。
1.4 控制混杂因素
通过体检收集与认知障碍相关的混杂危险因素，包括性别、年龄、教育程度、生活方式（如吸烟）以及并发症（糖尿病、高血压、糖尿病并高血压、中风、肾病、高血压并中风、糖尿病并中风、高血压并糖尿病并中风）。吸烟分为目前不吸烟、吸烟；教育程度分为文盲、小学、中学（中专）、大学（大专）。
1.5 统计学处理
使用IBM SPSS Statistics for Windows 25.0版（IBM Corp，Armonk，NY，USA）进行统计分析。正态分布的测量数据以平均值±标准差（$\bar x \pm s $）表示，非正态分布的测量数据以中位数±四分位数范围表示。测量数据的组间比较采用t检验（正态分布）或秩和检验（非正态分布），多重比较比较采用LSD法，采用卡方检验进行计数资料的组间比较。以P < 0.05为差异有统计学意义。
对于基线BMI，通过多变量模型完成调整，根据年龄、性别、教育程度、吸烟、糖尿病、高血压、糖尿病并高血压、中风和糖尿病并中风进行了额外调整。
2. 结果
2.1 一般情况及老年人认知功能障碍患病率
课题组经过2 a的时间获得
19203 例老年人的信息，其中17352 例匹配了BMI值。平均年龄（71.44±5.24）岁，男性7318 例，女性10034 例；MMSE平均分（23.77±4.54）分。文盲学历人数占比18.03%、其中MMSE≤17的人数是974例认知功能障碍的比率27.24%；小学学历人数占比37.85%，其中MMSE≤20的人数是1718 例认知功能障碍的比率22.88%；中学学历人数36.83%占比19.54%、其中MMSE≤22的人数是1428 例认知功能障碍的比率19.54%；大学学历人数占比7.44%其中MMSE≤23的人数是307例认知功能障碍的比率17.57%，总体的认知功能障碍的比率是22.31%。可以看出本地区65岁以上老年人的认知功能障碍发生率并不低，受教育程度对老年认知功能障碍有明显影响，受教育程度越低发生率越高，老年女性认知功能障碍的发生率比男性高，本地区老年人受教育程度是低的，应该从小重视民众的教育问题，见表1。表 1 体检人群一般情况（n）Table 1. General Information指标 n 比率（%） MMSE值 F/t P 性别 男 7318 42.20 24.42 ± 4.23 16.234 <0.001* 女 10034 57.80 23.30 ± 4.71 学历 文盲 3055 18.03 20.33 ± 5.05 1229.522 <0.001* 小学 6773 37.85 23.31 ± 4.25 中学 5415 36.83 25.40 ± 3.68 大学 2109 7.44 26.05 ± 3.26 *P < 0.05。 2.2 体重指数对认知功能障碍的影响
为了比较BMI和认知功能障碍风险之间的关系，应用多变量调整模型进行统计来排除混杂，经过Model 1调整后，结果显示超重会使居民的认知障碍风险增加5%（OR 1.05；95%CI 0.83～1.33，P < 0.001），而体重过轻可将风险增加44%（OR 1.44；95%CI 1.29～1.60，P < 0.001），肥胖可将风险增加 55%（OR 1.55；95%CI 1.38～1.73，P < 0.001）。与正常基线 BMI 组相比，根据多变量调整模型2，体重超重参与者的认知障碍风险降低（OR 0.79，95%CI 0.63～0.99，P < 0.001），而体重过轻和肥胖的参与者认知障碍风险相似与基线 BMI 正常的人一样受损。排除所有混杂因素后可以看到体重过轻可将认知功能障碍发生率增加50%（OR 1.50；95%CI 1.34～1.67，P < 0.001）、肥胖将认知功能障碍增加60%（OR 1.60；95%CI 1.43～1.78，P < 0.001），和正常体重指数相比超重同样减少认知功能障碍发生率11%（OR 0.89；95%CI 0.77～1.09，P < 0.001）结果显示本地区老年人适当的体重能够降低认知功能障碍风险，这个结果和所查文献不一样，见表2。
表 2 多变量调整模型Table 2. Multivariate Adjustment Model变量 认知障碍 Odds Ratio 95%CI P Model BMI 体重过轻 1.50 1.34～1.67 < 0.001* 正常 1 （Ref） 超重 0.89 0.77～1.09 < 0.001* 肥胖 1.60 1.43～1.78 < 0.001* *P < 0.05。 为了进一步分析BMI对认知功能障碍的影响，考虑到只是把BMI分成4组不能说明老年人体重指数和认知功能障碍的关系，课题组把
17352 例老年人按照体重指数分成8组，BMI<18.5 kg/m2为1组、18.5～21 kg/m2为2组、21～23 kg/m2为3组、23～25 kg/m2为4组、25～27 kg/m2为5组、27～29 kg/m2为6组、29～31 kg/m2为7组、≥31 kg/m2为8组，8组人群进行比较，两两比较采用LSD法，具体结果见表中字母标注，两两比较P见表3，表4。可以看到第1组和第7、8组之间P值没有差异，第2、4、6组之间没有差异，别的组与组之间有明显差异，P值<0.05。同时可以看到BMI值25～27 kg/m2之间的MMSE值是最高的，认知功能障碍的发生率是最低的，见表3、表4，图1、图2。表 3 8组人群及相应的MMSE值（$\bar x \pm s $）Table 3. 8 groups of population and their corresponding MMSE values （$\bar x \pm s $）指标 分组 n MMSE F/t P BMI分组 <18.5 1 637 23.30 ± 4.74 6.712 <0.001* 18.5-21 2 1616 23.69 ± 4.76 21-24 3 3438 23.66 ± 4.69 23-25 4 4169 23.95 ± 4.44abc 25-27 5 3699 23.98 ± 4.37abc 27-29 6 2102 23.85 ± 4.49a 29-31 7 1008 23.33 ± 4.67cdef ≥31 8 683 23.14 ± 4.54bcdef 注：a ：P < 0.05，与组1比较差异有统计学意义；b：P < 0.05，与组2比较差异有统计学意义；c：P < 0.053与组3比较差异有统计学意义；d： P < 0.05，与组4比较差异有统计学意义；e：P < 0.05，与组5比较差异有统计学意义；f：P < 0.05，与组6比较差异有统计学意义。 表 4 组之间两两比较（1）Table 4. Pairwise comparison between groups （1）BMI分组 平均差 标准误 P 95%CI 下限值 上限 1 2 −0.384 0.213 0.071 −0.8 0.033 3 −0.356 0.196 0.07 −0.74 0.028 4 − 0.6492 *0.193 0.001 −10.028 −0.27 5 − 0.6783 *0.195 0.001 −10.06 −0.296 6 − 0.5497 *0.205 0.007 −0.952 −0.147 7 −0.033 0.23 0.886 −0.484 0.418 8 0.161 0.25 0.52 −0.33 0.651 2 1 0.384 0.213 0.071 −0.033 0.8 3 0.028 0.137 0.838 −0.241 0.297 4 − 0.2656 *0.133 0.046 −0.527 −0.005 5 − 0.2947 *0.135 0.03 −0.56 −0.029 6 −0.166 0.15 0.269 −0.461 0.129 7 0.351 0.182 0.054 −0.007 0.708 8 0.5445 *0.207 0.009 0.138 0.951 3 1 0.356 0.196 0.07 −0.028 0.74 2 −0.028 0.137 0.838 −0.297 0.241 4 − 0.2935 *0.105 0.005 −0.499 −0.088 5 − 0.3227 *0.108 0.003 −0.534 −0.112 6 −0.194 0.126 0.123 −0.441 0.053 7 0.3227 *0.163 0.047 0.004 0.642 8 0.5165 *0.19 0.007 0.143 0.89 表 4 组之间两两比较（2）Table 4. Pairwise comparison between groups （2）BMI分组 平均差 标准误 P 95%CI 下限值 上限 4 1 0.6492 *0.193 0.001* 0.27 10.028 2 0.2656 *0.133 0.046 0.005 0.527 3 0.2935 *0.105 0.005* 0.088 0.499 5 −0.029 0.103 0.776 −0.23 0.172 6 0.099 0.122 0.413 −0.139 0.338 7 0.6163 *0.159 0 0.304 0.929 8 0.8100 *0.188 0 0.442 10.178 5 1 0.6783 *0.195 0.001* 0.296 10.06 2 0.2947 *0.135 0.03* 0.029 0.56 3 0.3227 *0.108 0.003 0.112 0.534 4 0.029 0.103 0.776 −0.172 0.23 6 0.129 0.124 0.3 −0.115 0.372 7 0.6454 *0.161 0 0.329 0.962 8 0.8392 *0.189 0 0.468 10.21 6 1 0.5497 *0.205 0.007* 0.147 0.952 2 0.166 0.15 0.269 −0.129 0.461 3 0.194 0.126 0.123 −0.053 0.441 4 −0.099 0.122 0.413 −0.338 0.139 5 −0.129 0.124 0.3 −0.372 0.115 7 0.5168 *0.174 0.003* 0.176 0.858 8 0.7105 *0.2 0 0.318 10.103 7 1 0.033 0.23 0.886 −0.418 0.484 2 −0.351 0.182 0.054 −0.708 0.007 3 − 0.3227 *0.163 0.047* −0.642 −0.004 4 − 0.6163 *0.159 0 −0.929 −0.304 5 − 0.6454 *0.161 0 −0.962 −0.329 6 − 0.5168 *0.174 0.003* −0.858 −0.176 8 0.194 0.225 0.389 −0.248 0.635 8 1 −0.161 0.25 0.52 −0.651 0.33 2 − 0.5445 *0.207 0.009* −0.951 −0.138 3 − 0.5165 *0.19 0.007* −0.89 −0.143 4 − 0.8100 *0.188 0 −10.178 −0.442 5 − 0.8392 *0.189 0 −10.21 −0.468 6 − 0.7105 *0.2 0 −10.103 −0.318 7 −0.194 0.225 0.389 −0.635 0.248 *P < 0.05。 2.3 对不同BMI分性别比较认知功能障碍的发生率
分性别来比较男女认知功能障碍的发病率：通过二元Logistics回归方法统计方法排外年龄、受教育程度、既往史可以看到，本地区老年人分性别看到体重正常及消瘦人群男女没有区别，但是在超重和肥胖组女性认知功能障碍的发病率高于男性，尤其在肥胖组更为明显（P < 0.001），见表5。
表 5 不同BMI分性别比较Table 5. Comparison of different BMI by gender组别 变量 Odds Ratio 认知障碍（95%CI） P 体重正常组 性别 女 1.06 0.94～1.18 0.301 男 1 （Ref） 体重过轻组 性别 女 0.82 0.53～1.25 0.362 男 1 （Ref） 体重超重组 性别 女 1.22 1.09～1.38 0.001* 男 1 （Ref） 体重肥胖组 性别 女 1.42 1.17～1.74 < 0.001* 男 1 （Ref） *P < 0.05。 3. 讨论
在这项横断面研究中，昆明市官渡区社区65岁以上老年人认知障碍患病率为 22.31%，与正常BMI相比，BMI在25～27.9 kg/m2（超重）与较低的认知功能障碍风险相关，肥胖和体重较轻则较高概率会发生认知功能障碍，老年肥胖女性的认知功能障碍患病率高于男性。
近10 a来，欧美国家几个大型队列研究报道≥65岁人群的认知功能障碍的患病率为7.7%～28.3%[7]。美国心血管健康研究报道≥65岁人群认知功能障碍患病率为18.8%[8]。Manly[12]报道美国≥65岁人群认知功能障碍患病率为28.3%。Rava91ia报道意大利≥65岁人群MCI患病率为7.7%。最近刚完成的一项拉丁美洲、中国和印度的多中心认知功能研究，并没有发现其患病率在性别和年龄分布上明显的特点[9]。中国近年来也开展了不少认知功能障碍的人群调查，认知功能障碍的患病率数据在5%～36%[10]。本项目选择昆明市官渡区九个社区，从地理位置有城区和郊区和山区，对于研究本地区的患病率具有一定的代表性，总体的认知功能障碍的比率是22.31%，本地区65岁以上老年人的认知功能障碍发生率并不低，受教育程度越低发生率越高，女性认知功能障碍的发生率比男性高，而且受教育程度是低的。
研究表明肥胖是认知障碍的一个常见危险因素[10]，而认知障碍的发生也会导致暴饮暴食和肥胖的易感性增加，肥胖的中枢炎症导致下丘脑饱腹感信号的破坏，诱导暴饮暴食的冲动，并对认知产生负面影响[11−12]。换句话说，肥胖和认知障碍直接相关。早期对老年人的研究表明，身体质量指数低的人和正在减肥的人患痴呆症的风险更高，认知能力下降更快[12]。笔者的发现与肥胖悖论理论一致，肥胖悖论中反向因果关系的提出机制是:体重减轻与各种虚弱标准有关，其中虚弱与认知功能表现下降有关[13]。对患有阿尔茨海默病病（alzheimer׳s disease，AD）的痴呆患者进行的一些神经影像学研究发现，较高的身体质量指数与较大的内侧颞叶皮质相关，表明认知能力较好[14−15]。老年AD患者较高的身体质量指数与前扣带回和下丘脑中较高的葡萄糖代谢有关，与较好的认知功能有关。另一种解释提出，晚年个体中较高的身体质量指数保留了功能性大脑连接，作为认知的神经保护[16-18]。体重不足状态与较高的认知障碍风险相关，可能的原因是体重过轻状态可能会影响代谢功能，促进炎症，破坏肠道微生物群的平衡，从而增加认知功能不良的风险，体重不足的老年人可能患有潜在疾病或营养缺乏，导致肌肉质量下降，这与神经退行性疾病的发展有关；韩国老龄化纵向研究表明，体重不足的老年人可能面临更高的认知功能障碍风险[18]。1项针对
5156 名75岁及以上受试者的中国队列研究报告称，认知障碍风险增加与 BMI 定义的体重不足状态显着[16]。1项前瞻性研究发现体重减轻是认知障碍过程中的一种现象，特别是在阿尔茨海默病中，一些研究则观察到较高的BMI下对认知功能有明显的有益影响[19]，而其他研究表明结果恰恰与其相反[20]，近年来，随着我国研究者的持续关注，多中心、前瞻性的大型中国老年人的研究越来越多[21]，更多的结论是保持正常的体重能减少认知功能障碍的发生[22]。然而，在笔者的研究中，老年人肥胖和低体重都是认知障碍的危险因素，而超重是老年认知功能障碍的保护因子，BMI在25～27 kg/m2相对于体重正常（18.5～24.9 kg/m2）人群认知功能障碍的患病率下降了11%（P < 0.001），所以对于老年人来说，保持适当的体重能够减少认知功能障碍的发生。通过二元Logistics回归方法统计方法排外年龄、受教育程度、既往史我们可以看到对于低体重和正常体重人群来说女性和男性的患病率没有区别，但是统计看到了在超重和肥胖组尤其是肥胖人群，女性的患病率明显高于男性，分析原因可能是老年肥胖及超重女性活动减少，云南属于欠发达地区，女性接触外界的机会少，尤其退休后机会更少[23]。
保持适度的体重是中国社区老年人认知障碍的保护因素，BMI在25～27 kg/m2之间认知功能障碍的发生率最低，体重较轻、明显肥胖的老年人尤其是女性需要重视痴呆的发生更应得到城市社区管理者的高度重视，以预防痴呆症的发生风险。和全国平均水平相比，本地区认知功能障碍的患病率为22.31%，可以为本地区老年人口政策、认知功能障碍防治提供指导意义。
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表 1 体检人群一般情况（n）
Table 1. General Information
指标 n 比率（%） MMSE值 F/t P 性别 男 7318 42.20 24.42 ± 4.23 16.234 <0.001* 女 10034 57.80 23.30 ± 4.71 学历 文盲 3055 18.03 20.33 ± 5.05 1229.522 <0.001* 小学 6773 37.85 23.31 ± 4.25 中学 5415 36.83 25.40 ± 3.68 大学 2109 7.44 26.05 ± 3.26 *P < 0.05。 
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表 2 多变量调整模型
Table 2. Multivariate Adjustment Model
变量 认知障碍 Odds Ratio 95%CI P Model BMI 体重过轻 1.50 1.34～1.67 < 0.001* 正常 1 （Ref） 超重 0.89 0.77～1.09 < 0.001* 肥胖 1.60 1.43～1.78 < 0.001* *P < 0.05。
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表 3 8组人群及相应的MMSE值（$\bar x \pm s $）
Table 3. 8 groups of population and their corresponding MMSE values （$\bar x \pm s $）
指标 分组 n MMSE F/t P BMI分组 <18.5 1 637 23.30 ± 4.74 6.712 <0.001* 18.5-21 2 1616 23.69 ± 4.76 21-24 3 3438 23.66 ± 4.69 23-25 4 4169 23.95 ± 4.44abc 25-27 5 3699 23.98 ± 4.37abc 27-29 6 2102 23.85 ± 4.49a 29-31 7 1008 23.33 ± 4.67cdef ≥31 8 683 23.14 ± 4.54bcdef 注：a ：P < 0.05，与组1比较差异有统计学意义；b：P < 0.05，与组2比较差异有统计学意义；c：P < 0.053与组3比较差异有统计学意义；d： P < 0.05，与组4比较差异有统计学意义；e：P < 0.05，与组5比较差异有统计学意义；f：P < 0.05，与组6比较差异有统计学意义。
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表 4 组之间两两比较（1）
Table 4. Pairwise comparison between groups （1）
BMI分组 平均差 标准误 P 95%CI 下限值 上限 1 2 −0.384 0.213 0.071 −0.8 0.033 3 −0.356 0.196 0.07 −0.74 0.028 4 − 0.6492 *0.193 0.001 −10.028 −0.27 5 − 0.6783 *0.195 0.001 −10.06 −0.296 6 − 0.5497 *0.205 0.007 −0.952 −0.147 7 −0.033 0.23 0.886 −0.484 0.418 8 0.161 0.25 0.52 −0.33 0.651 2 1 0.384 0.213 0.071 −0.033 0.8 3 0.028 0.137 0.838 −0.241 0.297 4 − 0.2656 *0.133 0.046 −0.527 −0.005 5 − 0.2947 *0.135 0.03 −0.56 −0.029 6 −0.166 0.15 0.269 −0.461 0.129 7 0.351 0.182 0.054 −0.007 0.708 8 0.5445 *0.207 0.009 0.138 0.951 3 1 0.356 0.196 0.07 −0.028 0.74 2 −0.028 0.137 0.838 −0.297 0.241 4 − 0.2935 *0.105 0.005 −0.499 −0.088 5 − 0.3227 *0.108 0.003 −0.534 −0.112 6 −0.194 0.126 0.123 −0.441 0.053 7 0.3227 *0.163 0.047 0.004 0.642 8 0.5165 *0.19 0.007 0.143 0.89
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表 4 组之间两两比较（2）
Table 4. Pairwise comparison between groups （2）
BMI分组 平均差 标准误 P 95%CI 下限值 上限 4 1 0.6492 *0.193 0.001* 0.27 10.028 2 0.2656 *0.133 0.046 0.005 0.527 3 0.2935 *0.105 0.005* 0.088 0.499 5 −0.029 0.103 0.776 −0.23 0.172 6 0.099 0.122 0.413 −0.139 0.338 7 0.6163 *0.159 0 0.304 0.929 8 0.8100 *0.188 0 0.442 10.178 5 1 0.6783 *0.195 0.001* 0.296 10.06 2 0.2947 *0.135 0.03* 0.029 0.56 3 0.3227 *0.108 0.003 0.112 0.534 4 0.029 0.103 0.776 −0.172 0.23 6 0.129 0.124 0.3 −0.115 0.372 7 0.6454 *0.161 0 0.329 0.962 8 0.8392 *0.189 0 0.468 10.21 6 1 0.5497 *0.205 0.007* 0.147 0.952 2 0.166 0.15 0.269 −0.129 0.461 3 0.194 0.126 0.123 −0.053 0.441 4 −0.099 0.122 0.413 −0.338 0.139 5 −0.129 0.124 0.3 −0.372 0.115 7 0.5168 *0.174 0.003* 0.176 0.858 8 0.7105 *0.2 0 0.318 10.103 7 1 0.033 0.23 0.886 −0.418 0.484 2 −0.351 0.182 0.054 −0.708 0.007 3 − 0.3227 *0.163 0.047* −0.642 −0.004 4 − 0.6163 *0.159 0 −0.929 −0.304 5 − 0.6454 *0.161 0 −0.962 −0.329 6 − 0.5168 *0.174 0.003* −0.858 −0.176 8 0.194 0.225 0.389 −0.248 0.635 8 1 −0.161 0.25 0.52 −0.651 0.33 2 − 0.5445 *0.207 0.009* −0.951 −0.138 3 − 0.5165 *0.19 0.007* −0.89 −0.143 4 − 0.8100 *0.188 0 −10.178 −0.442 5 − 0.8392 *0.189 0 −10.21 −0.468 6 − 0.7105 *0.2 0 −10.103 −0.318 7 −0.194 0.225 0.389 −0.635 0.248 *P < 0.05。
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表 5 不同BMI分性别比较
Table 5. Comparison of different BMI by gender
组别 变量 Odds Ratio 认知障碍（95%CI） P 体重正常组 性别 女 1.06 0.94～1.18 0.301 男 1 （Ref） 体重过轻组 性别 女 0.82 0.53～1.25 0.362 男 1 （Ref） 体重超重组 性别 女 1.22 1.09～1.38 0.001* 男 1 （Ref） 体重肥胖组 性别 女 1.42 1.17～1.74 < 0.001* 男 1 （Ref） *P < 0.05。
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[1] 陈奕錡,杨雪,邓欣如,等. 老年肥胖对认知功能影响的研究进展[J]. 中华糖尿病杂志,2017,9(1):58-60. doi: 10.3760/cma.j.issn.1674-5809.2017.01.015 [2] Zhang J J,Li L,Liu D,et al. Urban-rural disparities in the association between body mass index and cognitive impairment in older adults: A cross-sectional study in central China[J]. J Alzheimers Dis,2021,83(4):1741-1752. doi: 10.3233/JAD-210295 [3] Wu S,Lv X,Shen J,et al. Association between body mass index,its change and cognitive impairment among Chinese older adults: a community-based: 9-year prospective cohort study[J]. Eur J Epidemiol,2021,36(10):1043-1054. doi: 10.1007/s10654-021-00792-y [4] Tolppanen A M,Ngandu T,Kåreholt I,et al. Midlife and late-life body mass index and late-life dementia: results from a prospective population-based cohort[J]. J Alzheimers Dis,2014,38(1):201-209. [5] 宋红,付霞,陈博. 血糖、血脂异常对老年痴呆患者认知状况的影响[J]. 重庆医学,2015,44(20):2847-2849. doi: 10.3969/j.issn.1671-8348.2015.20.040 [6] Rodríguez-Fernández J M,Danies E,Martínez-Ortega J,et al. Cognitive decline,body mass index,and waist circumference in community-dwelling elderly participants[J]. J Geriatr Psychiatry Neurol,2017,30(2):67-76. doi: 10.1177/0891988716686832 [7] Michaud T L,Siahpush M,Farazi P A,et al. The association between body mass index,and cognitive,functional,and behavioral declines for incident dementia[J]. J Alzheimers Dis,2018,66(4):1507-1517. doi: 10.3233/JAD-180278 [8] Masi S,Georgiopoulos G,Khan T,et al. Patterns of adiposity,vascular phenotypes and cognitive function in the 1946 British Birth Cohort[J]. BMC Med,2018,16(1):75. doi: 10.1186/s12916-018-1059-x [9] Manacharoen A,Jayanama K,Ruangritchankul S,et al. Association of body mass index and dietary intake with mild cognitive impairment and dementia: A retrospective cohort study[J]. BMC Geriatr,2023,23(1):3. doi: 10.1186/s12877-022-03700-5 [10] Liang F,Fu J L,Moore J B,et al. Body mass index,waist circumference,and cognitive decline among Chinese older adults: A nationwide retrospective cohort study[J]. Front Aging Neurosci,2022,14:9. [11] Hou Q,Guan Y,Yu W,et al. Associations between obesity and cognitive impairment in the Chinese elderly: An observational study[J]. Clin Interv Aging,2019,14:367-373. doi: 10.2147/CIA.S192050 [12] Grillner S,Ip N,Koch C,et al. Worldwide initiatives to advance brain research[J]. Nature Neuroscience,2016,19(9):1118-1122. doi: 10.1038/nn.4371 [13] Deckers K,Van Boxtel M P J,Verhey F R J,et al. Obesity and cognitive decline in adults: Effect of methodological choices and confounding by age in a longitudinal study[J]. J Nutr Health Aging,2017,21(5):546-553. doi: 10.1007/s12603-016-0757-3 [14] Choi H R,Ha B,Jeon Y J,et al. Gender role stereotypes,patriarchal attitudes,and cognitive function in the elderly rural Korean population: A cross-sectional study[J]. Epidemiol Health,2021,43-48. [15] Aiken-Morgan A T,Capuano A W,Arvanitakis Z,et al. Changes in body mass index are related to faster cognitive decline among African American older adults[J]. J Am Geriatr Soc,2020,68(11):2662-2667. doi: 10.1111/jgs.16814 [16] Livingston G,Sommerlad A,Orgeta V,et al. Dementia prevention,intervention,and care[J]. Lancet (London,England),2017,390(10113):2673-2734. doi: 10.1016/S0140-6736(17)31363-6 [17] Sinclair A,Abdelhafiz A. Cognitive dysfunction in older adults with type 2 diabetes: Links,risks,and clinical implications[J]. Clin Geriatr Med,2020,36(3):407-417. doi: 10.1016/j.cger.2020.04.002 [18] 冷慧层,刘璇,尹榕. 肥胖相关认知障碍发病机制研究进展[J]. 中国现代医药杂志,2021,23(5):101-104. doi: 10.3969/j.issn.1672-9463.2021.05.029 [19] Fontbonne A,Berr C,Ducimetière P,et al. Changes in cognitive abilities over a 4-year period are unfavorably affected in elderly diabetic subjects: Results of the Epidemiology of Vascular Aging Study[J]. Diabetes Care,2001,24(2):366-370. doi: 10.2337/diacare.24.2.366 [20] Roberts R O,Geda Y E,Knopman D S,et al. Association of duration and severity of diabetes mellitus with mild cognitive impairment[J]. Arch Neurol,2008,65(8):1066-1073. [21] Xiu S,Zheng Z,Liao Q,et al. Different risk factors for cognitive impairment among community-dwelling elderly,with impaired fasting glucose or diabetes[J]. Diabetes Metab Syndr Obes,2019,12:121-130. doi: 10.2147/DMSO.S180781 [22] Jia J,Zhou A,Wei C,et al. The prevalence of mild cognitive impairment and its etiological subtypes in elderly Chinese[J]. Alzheimers Dement,2014,10(4):439-447. doi: 10.1016/j.jalz.2013.09.008 [23] Folstein M F,Folstein S E,McHugh P R. Mini-mental state: A practical method for grading the cognitive state of patients for the clinician[J]. J Psychiatr Res,1975,12(3):189-198. doi: 10.1016/0022-3956(75)90026-6 -
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