С голям обем на извадката, това проучване представлява вторичен анализ на база данни от преброяването на начални и средни ученици на възраст 7–18 години в публично поддържани училища в провинция Шандонг.

анализ

Географски техники за идентифициране на специфични за пола пространствени модели на наднормено тегло/затлъстяване в детска възраст (OW/OB), както и наличието на пространствени клъстери.

Това проучване предоставя информация за ролята, която това място може да играе за здравния статус и превенцията на болести, както и за подобряване на интервенциите и свързаните със здравето политики, базирани на пространствената хетерогенност.

Липсата на подробна информация на индивидуално ниво ограничи изследванията на детерминантите на OW/OB за целеви групирани зони.

Като изследване в напречно сечение, временните и пространствени тенденции на OW/OB не могат да бъдат проверени.

Въведение

Детското затлъстяване е едно от най-сериозните предизвикателства за общественото здраве през 21 век.1 Преобладаването на наднорменото тегло и затлъстяването (OW/OB) сред децата и юношите нараства бързо в много развити страни и засяга много страни с ниски и средни доходи .2–5 С бързото икономическо развитие през последните десетилетия Китай също е свидетел на нарастване на разпространението на детското затлъстяване.6 7 През 2013 г. приблизително 23,0% и 14,0% от китайските момчета и момичета на възраст 2–19 години са с наднормено тегло или затлъстяване.8 Децата с наднормено тегло и затлъстяване са по-склонни да останат затлъстели и в зряла възраст и да развият незаразни заболявания като диабет и сърдечно-съдови заболявания в по-млада възраст.9-11 Дори по-лошото, детското затлъстяване е свързано с по-голям шанс за преждевременна смърт и увреждане в зряла възраст.12

Като се има предвид високото му разпространение и сериозното въздействие върху здравните резултати, изследователите са насочили вниманието към модифицируемите детерминанти и движещите фактори на детската OW/OB. Няколко проучвания са установили, че OW/OB в детството е многофакторен и сложен и се счита, че е резултат при взаимодействие на различни генетични, поведенчески, екологични, физиологични, социални и културни фактори.13–16. Все по-често се признава, че мястото, където живеем, оказва влияние върху нашите здраве. Например терминът „изградена среда“ определя основно физическата активност през свободното време чрез наличието на паркове, детски площадки или спортни клубове, пътни превози и транспортни системи и влияе върху диетичното поведение чрез пространствена достъпност до храна чрез моделите на заведенията за хранене и ресторантите.17 Промените в обитаваната и застроената среда са свързани с нарастването на затлъстяването.18 19 Географското значение между съседните региони, особено по отношение на начина на живот и социалните фактори, често се пренебрегва в настоящите проучвания на китайски ученици. Като се има предвид факта, че разпространението на OW/OB в един здравен регион вероятно ще бъде свързано с разпространението в близките региони, игнорирането на ефекта на клъстериране може потенциално да доведе до пристрастна оценка.

Географската информационна система (ГИС) е потенциално „мощен инструмент, основан на факти“ в здравеопазването на общността, тъй като позволява идентифициране на пространствената епидемиология или честотата на заболяванията и може да позволи ефективно разпределение на ресурсите в пространствена обстановка.21 ГИС има е бил нает в няколко иновативни проучвания на OW/OB. Например, за да се изследват регионалните вариации и пространственото групиране на нивата на затлъстяване и да се идентифицират местата за целенасочени усилия за намеса в затлъстяването.16 18 22–24 В допълнение, по-голямата част от предишния анализ беше направен с помощта на големи географски единици като провинциално или градско ниво, което прави трудно е да се осигури ефективно прилагане на местни политики или решения за превенция на затлъстяването. Изборът на най-подходящия мащаб или по-малките географски области (т.е. окръзи) прави интервенциите при затлъстяване по-целенасочени.

Провинция Шандонг е важна приморска провинция в Източен Китай с население от 99,46 милиона през 2016 г. и обхваща площ от 156 700‌ ​​км 2. Той включва 140 окръга, принадлежащи към 17 административни региона (фигура 1). Преобладаването на детското затлъстяване в провинция Шандун през 2010 г. достига съответно 15,83% и 7,12% сред момчетата и момичетата.25 Освен това докладът за физически преглед на начални и средни ученици в провинция Шандун през 2015 г. показва, че общото ниво на наднормено тегло и затлъстяване децата и юношите са съответно 30,8% и 12,8 %.26 Процентът на OW/OB в детството в провинция Шандун нараства бързо, което е наваксало разпространението на OW/OB в детството в развитите страни.27

Местоположение на района за изследване в провинция Шандонг, Китай. (Картата е получила разрешение от Националната администрация по геодезия, картографиране и геоинформация на Китай.)

Следователно, настоящото проучване има за цел да изчисли процента на детска OW/OB на ниво окръг и да приложи географски техники за изследване на пространствените модели на детска OW/OB по пол, по-специално да идентифицира пространствен клъстер от райони с по-високи нива на детска OW/OB.

Методи

Източници на данни и дизайн на изследването

Това проучване включва анализ на напречните сечения на пространственото разпределение на OW/OB в детството, като се използват данни от базата данни за физически прегледи на начални и средни ученици от провинция Шандонг. Тази база данни съдържа ученици на възраст 7–18 години от всички държавни начални и средни училища и професионални училища през 2017 г.

Физическият преглед се провежда от медицински персонал от 1373 лечебни заведения в цялата провинция. Степента на физически преглед е била 93,96%, а степента на докладване на данните е 100%. Всички ученици се включиха доброволно в това проучване и на двете ученици и техните родители/настойници беше предоставено писмено информирано съгласие. Извличахме индивидуална информация за ученици и юноши, включително кодове на административното деление, възраст, пол и мярка за ръст и тегло. Изчислява се индексът на телесна маса (ИТМ) (тегло в килограми, разделено на височина в метри на квадрат: kg/m 2). OW/OB за детството е дефиниран според референтната класификация за различна възраст и пол на Работната група по затлъстяването в Китай, чиито гранични точки са съответно 85-ми и 95-ия процентил на ИТМ (наднормено тегло: 85-ия процентил ≤BMI

Къде е пространственото тегло, присвоено на двойки единици (т.е. графства) между наблюдения i и j, N е равно на общия брой пиксели.

Статистиката на Моран I варира от +1 (за положителна пространствена автокорелация, където високите стойности са близки до други високи стойности или ниски стойности, съседни на ниски стойности, т.е. клъстериране) до -1 (за отрицателна автокорелация, където високите стойности обикновено са близо до ниски стойности, т.е. дисперсия). Статистически значим (Z резултат ≥1,96, р стойност 80%) и са приблизително еднакво разпределени по пол (50,57% момичета) със средна (SD) възраст 10,94 (2,62) години.

Разпространение на наднорменото тегло и затлъстяването

Стандартизирани възрастови проценти на наднормено тегло за момчета и момичета по ниво на окръг в провинция Шандонг. (Картата е получила разрешение от Националната администрация по геодезия, картографиране и геоинформация на Китай.)

Стандартизирани възрастови нива на затлъстяване за момчета и момичета по ниво на окръг в провинция Шандонг. (Картата е получила разрешение от Националната администрация по геодезия, картографиране и геоинформация на Китай.)

Пространствена автокорелация и идентификация на клъстера

Въз основа на гореспоменатото, има забележима географска вариация на децата с наднормено тегло/затлъстяване в различни региони, което показва потенциално присъствие на пространствени клъстери или пространствена хетерогенност. Статистиката на Моран I беше приложена за тестване на цялостното пространствено групиране. Резултатите показаха, че в данните има значителни положителни пространствени автокорелации. По-специално, статистиката на Moran’s I за стандартизирани по възраст проценти на наднормено тегло е 0,3736 (p стойност = 0,001) за момчета и 0,3370 за момичета (p стойност = 0,001). В допълнение, статистическите данни на Moran’s I за стандартизирани възрастови нива на затлъстяване са 0,2312 (р стойност = 0,001) за момчета и 0,1575 (р стойност = 0,006) за момичета. Нивото на пространствена автокорелация в здравните региони за стандартизирани по възраст OW/OB проценти са малко по-високи при момчетата, отколкото при момичетата. И за двата пола статистиката на Moran’s I и съответните р стойности предполагат неслучайност в цялостния пространствен модел на стандартизираните за възрастта нива на наднормено тегло и затлъстяване в провинция Шандонг. Таблица 1 илюстрира статистика на пространствената корелация и съответните p стойности, оценени от статистиката на Moran’s I.

Пространствена автокорелация на стандартизирани за възрастта нива на наднормено тегло/затлъстяване в провинция Шандонг

Приложихме LISA, за да проучим повече информация за вида и местоположението на клъстерирането. Наблюдавани са значителни клъстери на ниво LISA на окръг както за OW/OB (фигури 4 и 5). За момчетата с наднормено тегло бяха открити две по-големи горещи точки (високо-високо (HH)) в повечето окръзи на Yantai в източния крайбрежен регион и Jining на югозапад, а едно по-малко горещо място (HH) беше открито в Jinan в централната провинция . Две големи хладни петна (ниско-ниско (LL)) са наблюдавани в източните и северозападните райони на провинция Шандонг, а едно по-малко LL е намерено в окръг на югозапад. За момичетата горещата точка се състои от най-много окръзи в Янтай и две области в Дзинан и две окръзи в Джинин. В източните райони бяха открити две големи хладни места (фигура 4). Моделът на клъстерите за затлъстяване обаче е различен в сравнение с този на наднорменото тегло (фигура 5). За момчетата горещата точка се разпространява главно в централния регион, а малка гореща точка е открита в Кингдао в източния крайбрежен регион. За момичетата бяха открити три горещи точки в Weihai в източния крайбрежен регион и в Jinan и Zibo в централния регион и Jining в югозападната част. Също така няколко окръга показаха разпръснат модел на клъстера (високо-ниско (HL) или ниско-високо (LH)), както е показано на фигури 4 и 5.

Местен индикатор за пространствени автокорелационни кластерни карти за стандартизирани за възрастта нива на наднормено тегло по ниво на окръг в провинция Шандонг (Картата е получила разрешение от Националната администрация по геодезия, картографиране и геоинформация на Китай.)

Местен индикатор за пространствени автокорелационни клъстерни карти за стандартизирани възрастови нива на затлъстяване по окръжно ниво в провинция Шандонг. (Картата е получила разрешение от Националната администрация по геодезия, картографиране и геоинформация на Китай.)

Дискусии

Настоящото проучване илюстрира забележимата променливост на разпространението на OW/OB в провинция Шандонг на ниво пол и здравен регион. Резултатите също така показват, че стандартизираният за възрастта процент на наднормено тегло и затлъстяване сред момчетата е по-висок в сравнение с момичетата. Нашият пространствен анализ показа наличието на пространствена хетерогенност, използвайки значителна положителна пространствена автокорелация, идентифицирана от статистиката на Моран I за момчета и момичета, както и значимите локални клъстери, идентифицирани от LISA в цялата провинция.

Първата грижа е базата данни за физически прегледи на началните и средните ученици от провинция Шандонг. Преброяването на физически прегледи за начални и средни ученици започна през 2009 г. в провинция Шандонг и всяка година изследваше физическото състояние на началните и средните ученици. С база данни от преброяване физическото здраве на всеки ученик може да бъде овладяно в допълнение, за да се предоставят доказателства за разбиране на цялостното здраве на учениците. Няколко вида изследвания са изследвали детското здраве с данните от Националните проучвания за конституцията и здравето на китайските студенти в провинция Шандонг. Изследването се провежда на всеки 5 години и данните се получават чрез метод за вземане на проби, а наличието на грешки в извадката прави данните по-малко стабилни. Въпреки че дизайнът на преброяването увеличава точността и стабилността на данните, липсата на друга информация на индивидуално ниво ограничава изследванията върху факторите на здравето на учениците, като социално-икономически фактори, родителски произход и психологически статус.

Разликата в OW/OB между момчета и момичета е в съответствие с резултатите от предишни проучвания в Шандонг и в Китай.32 33 Разликите във възрастовата структура не могат да обяснят това откритие, тъй като данните са стандартизирани по възраст. Вместо това, в допълнение към възможните биологични/генетични фактори, поведенческите фактори, семейната среда и психологическите фактори (например възприятия за образ на тялото) също са свързани с OW/OB при децата. На поведенческо ниво момичетата съобщават, че са по-внимателни към храната и нейните ефекти върху здравето и контрола върху теглото.34 Проучване съобщава, че консумацията на храни и напитки извън три основни хранения и картофен чипс са по-популярни при момчетата, отколкото при момичетата.35 Освен това, преглед на проучвания установи, че момчетата също са по-големи потребители на телевизия и видео игри, отколкото момичетата, и това заседнало поведение също е свързано с телесния състав и ИТМ.36 Има някои доказателства, че заблудите за състоянието на теглото на детето са били разпространени сред родителите и Статусът на теглото на бабите и дядовците и момчетата е по-често подценяван от момичетата.37 На психологическо ниво, свързано с образа на тялото, момичетата по-често възприемат себе си като наднормено тегло.38

Това проучване има няколко ограничения. Първо, липсата на подробна информация на индивидуално ниво ограничи изследванията на детерминантите на OW/OB за целеви групирани зони. Второ, проучването може да бъде засегнато и от модифицируемия проблем на ареалната единица. Използваният пространствен мащаб не е уникален и обикновено е произволен и модифицируем; пространствените модели на идентифицирани OW/OB могат да се променят в зависимост от различни мащаби. Също така анализирахме данните само за 1 година, поради наличието на данни, временните и пространствени тенденции на OW/OB не могат да бъдат проверени.

Заключения

Благодарности

Бихме искали да благодарим на Университетския център в Шандонг за експерименти в областта на здравната икономика и изследвания на публичната политика; NHC Key Laboratory of Health Economics and Policy Research (Shandong University) за подкрепата.