应该有很多小伙伴都在美食和减肥的道路上反复纠结，而且在世界范围内，肥胖已经引起了研究人员的广泛关注。今天小编就要和大家分享一篇今年8月份发表在BMJ-British Medical Journal(IF:39.89)杂志上关于减肥研究的文章。文章为了明确减肥方案中的行为特点是否会影响体重的变化率，进行了一项系统的回顾和meta分析。感兴趣的小伙伴学起来呀，这样就可以一边减肥一边发高分文章了。

Association between characteristics of behavioural weight loss programmes and weight change after programme end: systematic review and meta-analysis

减肥方案的行为特点与方案结束后体重变化之间的联系:系统的回顾和meta分析

一．研究背景

如今在世界范围内，过度肥胖已经成为导致多种可预防疾病以及死亡的主要原因。在成年人的肥胖症治疗中，经常会用节食锻炼或者两者结合的方案来达到减重的目的。其中大多数方案都能产生短期的减肥效果，但其长期效果仍然存在相当大的不确定性。因此今天和大家分享的文章就通过系统的回顾和meta分析研究了减肥方案的行为特点与方案结束后体重变化之间的联系。

二．数据及方法

1. 数据：研究在临床实验登记及11个电子数据库中搜索随机对照实验。其中包括与肥胖、减肥、饮食、运动、行为改变和减肥方案行为有关的条目。研究还纳入了阿伯丁大学健康服务研究中心的减肥试验记录。同时也对自2007年1月来的已纳入或正在进行的研究进行了搜索，以确定额外的长期后续数据。

2. 研究选择：文中两位审核人独立筛选纳入的研究，分歧通过讨论或转介给第三位审核人解决。研究在开始时纳入了非怀孕成人的随机对照试验，这些人大多超重或肥胖。研究的干预措施包括在任何情况下实施的减肥方案，对照者是另一个具有较少的干预或者不干预的减肥方案。作者也排除了针对多种危险因素的干预措施(例如戒烟)和涉及药物治疗、手术或两者兼有的干预措施。研究对参与者进行为期12个月的跟踪，并在方案结束时和方案结束后测量体重变化，方案结束定义为接触强度大大降低或到达结束时间。

3. 结果：研究的主要结果是干预组在方案结束后相对于对照组的体重变化率。在这篇综述包括的大多数研究中，有关体重的数据是基于完整的病例或多种归位方法得到的。 对照组由干预的强度决定，这一定义是基于接触时间和方案的组成部分(例如，在一项以代餐为行为支持的研究中，代餐将是主要干预)。

4. 因素：研究关注在项目结束后体重(恢复)的变化速率是否与减肥方案的行为特征有关。研究中的特征因素包括：1）代餐分为完全替代餐、部分替代餐或不替代餐。2）改变饮食，体育活动，或两者兼而有之。3）对维持减肥支持的方案(定义为帮助参与者在方案结束后保持减肥效果的内容(如预防复发或体重保持部分))。4）减肥方案期间的干预强度(定义为与干预接触频率的变化)。5）住院或者其他护理。6）取决于减肥效果的财务激励。7）禁食的时间。8）该方案是否在研究环境之外公开。9）干预的长度。10）减肥计划的结果包括：干预组和对照组在方案结束时体重的差异及计划期间的体重减轻率。

5. 数据提取及质量评估：数据提取是由四位审核者在有特定审查字段的数据库中进行的。作者也在研究水平上评估了偏倚风险，包括:随机序列生成;分配隐藏;结果评估的盲目性;损耗及其他偏倚风险。其中数据提取和偏倚风险评估由一名审核者进行，并由另一名审核者进行检查。差异通过讨论或转交给第三个审核者来解决。

6. 数据的整合及分析：作者计算了在所有可获得时间点的重量变化的差异，并通过对每项研究采用随机截取的混合模型，回归了从项目结束到计算干预组相对于对照组每月体重增率的时间上的体重差异。在这个模型中，不同时期体重反弹的测量数据被嵌套在研究中。一些试验将减肥方案相互对照，而另一些试验将减肥方案与不干预或最小干预进行对比，这可能会导致异质性。为了反映这些差异，作者在计划最后对不同人群的重量进行了校正。在敏感性分析中，作者增加了一个因素，发现不干预或最小干预时结果几乎相同。接着作者在一个单因素模型中测试了预先指定的因素和体重反弹率之间的关联，这些模型包括因素的条目和时间。接着作者用三种多因素方法来测试相关性，分别为：一种只包含方案特征的模型和只包括体重变量的模型及一个包含权重因素和第一个模型中保留因素的组合模型。在这些分析中，具有与体重恢复缓慢特征的方案具有负的信号，且敏感性分析排除了在任何领域存在高偏倚风险的研究。同时为了研究可能出现的偏性，作者使用Pearson相关系数评估随访时间与方案结束时的体重减轻量的相关性。 如果一项研究在方案结束时没有发现体重差异，那么在计划结束后对参与者进行跟踪调查的可能性就会降低。

三．研究的主要内容及结果

1. 搜索结果

在文章的第一部分，作者首先交代了研究的文献搜索结果。研究最初作者检索了17085篇文献，其中4482篇进行了全文筛选，分析中最常见的排除原因是随访时间短。接下通过进一步搜索和网站筛选，又找到了246篇相关文献。因此共有代表330项研究的879篇文献纳入了研究。其中53项研究的作者提供了更多的信息。最终作者的分析包括249项研究，这些研究提供了足够的信息。

2. 纳入研究的特点

在文章的第二部分，作者介绍了纳入研究的特征。表1展示了纳入系统综述的研究的数据统计。包括主要参考文献、偏倚风险评估、关键特征、人口统计资料和干预特征等。也提供了单个研究的详细信息。有7项研究对参与者进行了5年或更长时间的随访。

3. 偏倚风险

作者分析发现56%的研究中偏倚风险不明确，主要是因为它们没有完全报告随机化过程。在表1中可以观察到低的为21%，高的为23%。同时作者也描述了每项研究的偏倚风险评估。

4. 方案结束后体重的变化

作者发现在方案结束时，最小干预组(对照组)的体重平均变化为2.1 kg，干预组的体重平均变化为4.9 kg。干预组相对于对照组的平均体重差异为2.8kg。进一步分析，作者发现在145项研究中，将减肥方案与最小干预方案进行比较，接受减肥方案的参与者在方案结束时相对于对照组的体重减轻了，与无干预对照组相比，干预组体重恢复更快。作者也发现，至少在5年内，干预组的体重有所不同。

5. 方案因素与随后体重反弹之间的关联

接下来作者在这一部分分析了行为方案中的因素与体重反弹之间的关联。在单因素分析中作者发现，对减肥的经济激励和部分代餐与体重更快地恢复密切相关(表2)。进一步研究作者也发现在建议锻炼或提供锻炼机会的方案中，或建议禁食的方案中，体重反弹也更快，但这些关联较弱，且没有统计学意义(表2)。此外，方案长度与体重反弹之间没有显著关联。在单因素和多因素模型中，该方案对试验外参与者的可用性与体重恢复明显缓慢相关(表2)。而改变饮食、提供住院或住院治疗阶段等方案也表现出体重反弹慢但关联较弱,没有统计学意义。表2中展示了所有关联，而统计上显著的关联如图1所示。图1还显示了干预措施的效果，干预力度随着时间的推移而降低。在接下来的在敏感性分析中，干预强度随着时间的推移而降低的变量不再被保留，使用住院环境取代。结果发现部分代餐仍然是一个统计上显著的预测体重更快反弹的指标，但与单因素分析相似，当偏性高风险的研究被移除时，相关性会更强。当剔除存在高偏倚风险的研究时，完全代餐是一个具有统计学意义的预测体重更快反弹的指标。在评估为低偏倚风险的敏感性分析研究中，作者纳入了与向后选择模型相同的因素，并发现在估计中没有显著差异，且在所有情况下，置信区间都与主模型中的置信区间重叠。

6. 方案期间体重的变化

在这部分的分析中作者发现在减肥过程中，减重越多、减重越快，体重反弹也越快。在单因素分析中，作者发现在计划结束时每减轻一公斤体重，体重反弹的速度每月就会加快0.011公斤。在多因素分析中，计划结束时体重每月减少的估计为0.012kg，但更迅速的体重减少接近于零。图2展示了减肥方案与体重反弹的相关性。接下来作者在计划的敏感性分析中发现关联方向没有变化，置信区间重叠，除了多因素模型中包括减肥率和方案结束时的体重变化之外，趋势估计更陡峭。在只包括低偏倚风险的研究的事后敏感性分析中，结果与单因素和多因素分析的主要模型一致。

7. 项目变量与根据方案期间减重校正后的体重反弹之间的关联

在文章的最后一部分作者分析发现根据方案期间体重减轻的程度和速度进行调整后，对代餐方案的估计值发生了显著变化(表3)。调整后，点估计值表明，代餐方案与体重恢复较慢有关，但接近零，并不显著。在多因素分析(表3)中，交互强度随时间逐渐下降的项目与体重恢复缓慢有显著的统计学关联，而在单因素分析中并非如此，尽管点估计表明关联很小。在对项目期间的体重减轻进行调整后，经济激励和体重更快恢复之间的关联减少了30%，而与试验之外的项目相关的较慢体重恢复减少了8%。在去除高偏倚风险研究的计划敏感性分析中，部分代餐重新表现与体重快速恢复显著相关。在多因素模型中，方案的敏感性分析并没有显著影响对任何其他因素的估计。在只包括低偏倚风险研究的分析中，对任何因素的估计都没有显著改变。

到这里这篇文章的主要内容就介绍完了，可以看出文章针对肥胖这一世界关注的问题，通过调查及文献查询的回顾和meta分析，分析了减肥计划的行为特点与计划结束后体重变化之间的联系。文章认为肥胖是一种慢性复发状态，当干预停止时，遵循减肥方案的参与者体重会反弹，看来减肥一定要坚持呀。而文章主要使用了单因素分析及多因素分析，相关性分析等方法，可以发现对于一个高质量的工作来说，充分的数据资源是至关重要的。