在这个放大颜值以及身材的大环境下,很多人本身并没有容貌上的绝对缺陷,却对自己的外貌或形体越发地不自信,甚至患上了“容貌焦虑症”。眼睛小?脸盘大?大腿粗?恨不得被当代人写进“十宗罪”。
甚至在小某书上将人们的身材分为了5-6类,包括H型、倒三角、梨形、苹果型、沙漏型等等,不仅让大家对号入座,还提供各种穿搭思路、避雷指南以及减肥宝典。
其中被讨论得最多的,莫过于“梨形身材”——即和全身比起来,大腿以及臀部显得格外厚实粗壮的体型。可能不少梨形身材的人(尤其是姐妹们)都有过类似的烦恼,裤子很难挑到合适的,不是腰太大就是臀围太紧,这大腿啥时候能“懂事”一点儿啊?!
然而,被大家疯狂嫌弃的粗壮大腿还真是个“宝藏”!
医学顶刊BMJ上发表的大型系统综述和meta分析纳入了来自全球的72项前瞻性队列研究,涵盖超252万名参与者,发现了个有意思的现象——大腿粗、臀部大的人往往死亡风险更低,也更长寿!
具体来说,大腿围增加5cm与总死亡率降低18%有关,而臀围增加10cm也致死亡风险下降10%。原来“梨形身材”才是最理想最长寿的宝藏体型!
https://doi.org/10.1136/bmj.m3324
事实上,无论是科研上最常使用的,还是生活中使用最多的衡量人体胖瘦程度的指标,非身体质量指数(Body Mass Index, BMI)莫属。
多项meta分析显示,在普通人群中,身体质量指数与全因死亡风险之间存在U型或J型关联,当BMI在22-23时死亡风险最低。由于BMI极易测量并可计算获得,因此常作为探究肥胖和死亡以及疾病关联的人体测量指标。
但BMI真的准吗?毕竟只纳入了身高和体重两个数值,BMI无法区别瘦体质和脂肪量,即不能准确评估体脂肪的区域性分布,因此其准确性及有效性遭到了科学界的质疑。
于是,研究者将目光投向了更多的中心性肥胖相关指标,包括:腰围、腰臀比、腰围-身高比、腰围-大腿围比、体脂肪指数、身体形态指数等,来全方位地评估肥胖与死亡之间的关系。
经过严格的筛选,研究者最终纳入了72项前瞻性队列研究(每个研究均包括了三个及以上的测量指标),累计分析了252,8297名参与者的健康数据。
结果显示,
腰围:汇总分析表明,腰围每增加10厘米,全因死亡风险会随之增加11%,其中男性和女性的危险比分别为1.08和1.12。
非线形剂量反应分析显示,女性腰围与死亡风险之间存在J型关联。当腰围在60-80厘米的区间内,全因死亡风险几乎没有变化;但当腰围超过80厘米时,全因死亡风险随着腰围的增加而急剧上升。
与之类似,男性腰围也与全因死亡风险之间呈J型关系——但在腰围90厘米时死亡率最低,随后急剧地直线上升。
女性中腰围与死亡风险之间的关系
腰臀比:腰臀比每增加0.1个单位,死亡风险增加20%,该关联在女性中更强。不过,非线性剂量反应分析中并未找到“转折点”,整个关系是单调的。
腰高比:与腰臀比类似,腰高比每增加0.1个单位,全因死亡率也会随之增加24%。不过,腰高比与死亡风险之间存在明显的J型非线性关系,当腰高比为0.50时全因死亡风险降至最低,超过后急剧地直线上升。
腰高比与全因死亡风险之间的剂量反应关系
腰腿比:在男性和女性参与者中,腰腿比每增加0.1个单位,死亡风险分别升高19%和15%。
总结来说,腰真不能胖!腰围与健康直接挂钩,虽然腰围彰显的是区域脂肪分布,但重点考虑到了内脏脂肪的沉积。腰越粗,意味着内脏脂肪越多,死亡风险也随之升高!
体脂肪指数:体脂肪指数增加10%与全因死亡率升高17%有关。非线性剂量反应分析表明,体脂肪指数与死亡风险之间存在U型关联,当该数值为30%时风险最低。
体脂肪指数与全因死亡风险之间的关联
大腿围:在所有参与者中,大腿围度每增加5厘米,全因死亡风险降低了18%。
臀围:与上述数值类似,臀围每增加10厘米,全因死亡率下降10%,而这种关联在女性中更为显著。
臀围增长10cm和全因死亡率的危险比
换言之,大腿粗、臀部大或真的是健康的象征!其实,大腿围和臀围更多彰显的是更为有益的臀部脂肪和肌肉量,所以别再嫌弃自己的腿和臀了,不如先想办法减减小肚子吧!
综上所述,大部分腹部肥胖指数(如腰围、腰臀比、腰高比、腰腿比)均与较高的全因死亡风险之间存在显著的正相关性,这意味着与整体肥胖无关的腹部脂肪沉积与高死亡率相关。相反,大腿围以及臀围与全因死亡风险呈反比,也就是说,表面上看起来的“大腿粗、屁股大”彰显出的是优秀的臀腿脂肪和肌肉,反而是健康的象征呢!
大腿粗的真有福了!事实上,大腿的皮下脂肪更多属于保护性脂肪——此前有研究指出,大腿脂肪的量越多,血糖和胰岛素水平明显更好,甚至还与高密度脂蛋白水平升高相关。
别再嫌弃自己的大腿粗了,这才是真的健康美~
参考文献:
[1]Jayedi A, Soltani S, Zargar MS, Khan TA, Shab-Bidar S. Central fatness and risk of all cause mortality: systematic review and dose-response meta-analysis of 72 prospective cohort studies. BMJ. 2020 Sep 23;370:m3324. doi: 10.1136/bmj.m3324. PMID: 32967840; PMCID: PMC7509947.
[2]Snijder MB, Dekker JM, Visser M, Bouter LM, Stehouwer CD, Yudkin JS, Heine RJ, Nijpels G, Seidell JC; Hoorn study. Trunk fat and leg fat have independent and opposite associations with fasting and postload glucose levels: the Hoorn study. Diabetes Care. 2004 Feb;27(2):372-7. doi: 10.2337/diacare.27.2.372. PMID: 14747216.
[3]Lotta LA, Gulati P, Day FR, Payne F, Ongen H, van de Bunt M, Gaulton KJ, Eicher JD, Sharp SJ, Luan J, De Lucia Rolfe E, Stewart ID, Wheeler E, Willems SM, Adams C, Yaghootkar H; EPIC-InterAct Consortium; Cambridge FPLD1 Consortium; Forouhi NG, Khaw KT, Johnson AD, Semple RK, Frayling T, Perry JR, Dermitzakis E, McCarthy MI, Barroso I, Wareham NJ, Savage DB, Langenberg C, O'Rahilly S, Scott RA. Integrative genomic analysis implicates limited peripheral adipose storage capacity in the pathogenesis of human insulin resistance. Nat Genet. 2017 Jan;49(1):17-26. doi: 10.1038/ng.3714. Epub 2016 Nov 14. PMID: 27841877; PMCID: PMC5774584.