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作者与发表信息
本文由Navin Suthahar（荷兰鹿特丹伊拉斯姆斯医学中心心血管研究所）、Richard N. Bergman（美国洛杉矶西达赛奈医疗中心糖尿病与肥胖研究所）和Rudolf A. de Boer（荷兰伊拉斯姆斯医学中心）共同撰写，发表于2025年7月的*Nature Reviews Endocrinology*（第21卷，393-394页）。文章主题为“用相对脂肪质量（Relative Fat Mass, RFM）替代身体质量指数（Body Mass Index, BMI）以更准确评估肥胖”。

核心观点与论据

1. BMI的局限性及其历史背景
BMI作为肥胖筛查工具存在显著缺陷。其核心问题是：BMI仅反映总体质量（体重/身高²），无法区分脂肪组织与肌肉组织的比例。例如，健美运动员因肌肉量高，BMI可能被归类为“超重”或“肥胖”，而老年人肌肉流失但脂肪增加时，BMI可能保持不变。此外，BMI最初基于男性数据开发，未考虑性别差异。尽管BMI因分类简单（如正常范围20-25、肥胖III级>40）而被广泛使用，但其无法准确反映脂肪分布（如腹部肥胖与心血管风险的强关联）。支持证据包括：
- 2022年肥胖委员会共识声明指出，BMI不能定义疾病或替代临床判断。
- 腰围（Waist Circumference）和腰臀比（Waist-to-Hip Ratio）更精准反映腹部脂肪，但因阈值标准不统一（如欧洲男性≥94 cm vs. 南美男性88-90 cm）而未被临床常规采用。

2. RFM的提出与优势
RFM是2018年开发的性别特异性肥胖指标，公式为：
[ \text{RFM} = 64 - 20 \times \left(\frac{\text{身高}}{\text{腰围}}\right) + (12 \times \text{性别}) ]（男性=0，女性=1）。其优势包括：
- 精准性：基于美国国家健康与营养调查（NHANES）数据，RFM与双能X线吸收法（DEXA）测得的全身脂肪百分比相关性优于BMI，且与躯干脂肪水平强相关。
- 生理合理性：女性平均RFM约35%，男性约25%，符合生理差异；肥胖诊断阈值建议为女性≥40%、男性≥30%。
- 临床实用性：阈值均为5的倍数，便于记忆；计算复杂度与BMI相当（需在线工具）。

3. RFM在代谢风险预测中的表现
多项研究验证了RFM对心脏代谢疾病风险的预测价值：
- 补充表1总结的研究显示，RFM在预测2型糖尿病和死亡率方面具有一致性优势。
- 一项心衰患者研究中，RFM因直观性优于腰围身高比（Waist-to-Length Ratio, WLR），尽管后者计算更简单。

4. 临床推广建议
作者主张将RFM作为独立指标或与BMI联用，以更精准分类肥胖。理由包括：
- 肥胖被列为全球健康威胁，需更准确工具识别高风险人群。
- RFM能反映性别差异和脂肪分布，优于BMI的“一刀切”模式。

意义与价值
本文系统批判了BMI的缺陷，并提出RFM作为替代方案的科学依据。其价值在于：
- 学术价值：整合多组研究数据（如NHANES、DEXA验证），推动肥胖评估方法的革新。
- 临床价值：为个性化医疗提供工具，尤其针对性别和年龄相关的体成分变化。
- 社会意义：呼吁医学界更新沿用193年的BMI体系，响应肥胖精准诊疗需求。

亮点
- 方法创新：RFM首次将腰围与身高结合，通过性别校正提升准确性。
- 证据全面性：跨种族验证（如墨西哥队列）支持其普适性。
- 批判深度：揭示BMI的性别偏见和历史局限性，推动学科反思。

（注：全文约1500字，严格遵循原文数据与逻辑，未添加非原文观点。）