代谢功能障碍相关性脂肪性肝病（MASLD）是全球范围内最为普遍的慢性肝病，其患病率的增加与全球肥胖率的增加趋势一致。
先前的研究表明，肥胖与心血管事件和2型糖尿病风险增加密切相关，即使个体减肥成功，这种危害仍然存在。因此，研究团队合理推测，肥胖对肝脏健康产生的不良影响，在减肥后也无法消除。
2024年11月22日，外国学者用NHANES数据库，在期刊《Liver International》（医学二区top，IF=6.0）发表题为：“MASLD, At-Risk MASH and Increased Liver Stiffness Are Associated With Young Adulthood Obesity Without Residual Risk After Losing Obesity”的研究论文，旨在探究人群与25岁左右时相比的肥胖现状，与MASLD、高风险的脂肪性肝炎（MASH）和肝硬度测定值（LSM）增加之间的关系。
研究结果表明，25岁左右时的肥胖是MASLD、高风险MASH和LSM增加的重要危险因素。然而，在成功减重后，这些增加的疾病风险可回归至正常水平。
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研究团队基于美国国家健康与营养调查（NHANES）数据库2017~2020年的数据，经过纳排，最终纳入了4,580名年龄在40~80岁、BMI≥18.5并且未患有心力衰竭的参与者，平均年龄为60岁，其中50%为男性。
通过问卷调查的形式，研究团队获得了参与者25岁时的体重，将其与目前的体重进行比较，将他们的肥胖现状分为四种（稳定型非肥胖、获得性肥胖、减肥成功型肥胖和稳定型肥胖）。
同时，团队采用logistic回归模型探究这四种肥胖状态与肝脏健康之间的关系，并通过敏感性分析对结果进一步进行验证。
相关定义：
控制衰减参数（CAP）：指通过测量肝脏组织中超声波的衰减程度来评估脂肪变性的程度，其值越高表示脂肪变性程度越严重。
脂肪变性程度：团队根据参与者的CAP水平将其分为三阶段：
S1：248dB/m≤CAP水平<268dB/m；
S2：268dB/m≤CAP水平<280dB/m；
S3：CAP水平≥280db/m。
MASH：将纤维扫描-AST评分（FAST）≥0.35定义为高风险MASH。
LSM：LSM≥8kPa意味着肝硬度测定值增加。
减肥成功可使因肥胖增加的疾病风险降至普通人水平
初步分析的结果显示，与稳定型非肥胖者相比，稳定型肥胖和获得性肥胖的人群患MASLD的风险显著增加。
此外，在高风险MASH和LSM增加中结果一致。
图1 肥胖与MASLD、高风险MASH和LSM增加之间的关系
模型1：根据年龄、性别、种族、婚姻状况和教育程度进行调整；
模型2：根据甘油三酯、胆固醇、糖尿病和高血压进行调整
同时，团队根据脂肪变性的不同程度对参与者的肥胖状态进行进一步探究，尽管研究结果在统计学上没有意义，但团队认为，随着脂肪变性严重程度的增加，可以视为减肥成功者患MASLD风险降低。
图2 肥胖与脂肪变性程度的关联
此外，在敏感性分析中，研究人员进一步将非肥胖人群细分为正常体重和超重，结果发现：
与脂肪变性恶化相关的风险在超重和肥胖人群中逐渐增加；
在高风险MASH和肝硬度测定值增加中，仅肥胖人群的风险显著增加；
在现在处于肥胖状态的人群中，如果他们在25岁时就已经超重或肥胖，那么他们发生肝硬度测定值增加的几率会比25岁时体重正常的人更高。
图3 超重和肥胖与MASLD(A)、高风险MASH(B)和LSM增加(C)之间的关系
综上所述，在40~80岁的人群中，在25岁左右的肥胖是导致他们患MASLD和MASH风险增加以及LSM增加的重要危险因素。但只要能够减肥成功，这些风险就会降至普通人的水平。因此，研究人员强调了在肥胖人群中减重对维持肝脏健康的重要性。
统计知识点汇总
1. 数据来源
全国健康与营养检查调查（NHANES）：
一个大型流行病学调查，旨在评估美国人群的健康和营养状况，数据涵盖了多种健康指标。
2.研究设计思路：
P（Population）参与者：2017~2020年，NHANES数据库中符合条件的年龄在40~80岁、BMI≥18.5并且未患有心力衰竭的人群；
E（exposure）暴露因素：主要暴露因素是25岁时的肥胖状态以及后续肥胖状态的变化；
O（outcome）结局：MASLD、高风险MASH和LSM≥8kPa；
S（Study design）研究类型：横断面研究和纵向研究相结合。
3. 统计方法
logistic回归
logistic回归是一种用于分类问题的回归分析方法，主要用于预测二元（0或1）结果。目的是通过自变量来估计因变量的概率。
例如，在本次研究中，研究者通过参与者的肥胖现状（与25岁时相比）来估计他们患MASLD、高风险MASH和LSM≥8kPa的风险。并根据参与者不同的特征建立了两个调整模型，模型如下：
（1）模型1：根据年龄、性别、种族、婚姻状况和教育程度进行调整；
（2）模型2：根据甘油三酯、胆固醇、糖尿病和高血压进行调整。
敏感性分析
敏感性分析是指在主分析后，使用不同的统计分析方法进行重复分析，以评估结果稳健性的统计分析方式。
例如，在本次研究中，研究团队进一步将非肥胖人群细分为正常体重和超重，再次进行了分析。该结果与逻辑回归结果一致，证明了研究结果的稳健性。
√统计学Tips
p值：用于判断结果是否具统计学意义。通常情况下，p值小于0.05被认为是显著的，表示观察到的结果不太可能是偶然的。
比值比（OR）：是对发病率低的疾病中相对危险度的估计。在logistic回归中，OR值为1表示无影响，大于1表示危险因素，小于1表示保护因素。
置信区间（CI）：表示基于样本统计量（如样本均值、样本比例等）来推断总体参数的可能值。随着置信度的增加，置信区间会变得更宽，以保证包含真实参数值的概率更高。
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