乐汁团发表科研论文——通过互联网进行生活方式干预消除肥胖!赞!(三)

发布时间:2019/7/22 点击数:127返回上一页

(续)

 

2.1 基本特征 

剔除干预期间体重信息缺失多于 3 次的研究对象,共纳入 301 名研究对象进行分析。研究对象来自于28 个省市地区,年龄为 23~61 岁,平均41.0±7.8)岁,男性 5 名,女性 296 名,见表 1

 1 研究对象入组时的基本情况

注:BMI.体质指数。

2.2 研究对象的体重变化

研究对象干预前的体重为 66.3 kg P25~P7561.8~73.1 kg,干预 4 周后体重为63.0 kgP25~P7558.4~69.0 kg,明显低于干预前,差异有统计学意义t=29.721P<0.01。体重正常组、超重组和肥胖组研究对象干预第 4 周的体重也均低于干预前,差异均有统计学意义(t 值分别为 15.81619.550 19.759P<0.01,见表 2

 2   研究对象不同干预时间点的体重(kg

注:括号外数据为中位数,括号内数据为 P25~P75

随着干预时间的推移,研究对象的体重逐渐下降,体重下降百分比逐渐上升,其中, 肥胖组的体重下降百分比在各个观察点均为最大,体重正常组的体重下降百分比在第 1 周大于超重组,第234 周均小于超重组,见表 3

 3    研究对象不同干预时间点的体重下降百分比x±s%

 

2.3 减重的影响因素分析 

首先以个体编号变量为随机效应项,时间变量为固定效应项,进行单因素线性混合效应分析,结果显示,时间效应对体重下降百分比的影响有统计学意义P<0.01;再纳入干预前的 BMI分组、是否吃夜宵、是否运动、是否饮酒和睡眠时间 5 个因素为固定效应项,采用逐步回归法筛选变量,最终选择时间、BMI 分组变量为固定效应项构建线性混合效应模型。结果显示,时间效应有统计学意义 P< 0.01BMI 分组效应无统计学意义P>0.05;但与体重正常组相比,随着时间的推移,超重组和肥胖组的体重下降百分比变化均有统计学意义P<0.05P<0.01,见 4

 4   减重效果的混合效应模型分析结固定效

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