系统文献检索与研究筛选
全面收集符合标准的前瞻性队列研究和MR研究
在PubMed、EMBASE和Scopus中检索至2025年4月23日，共发现226篇观察性研究和28篇MR研究，并排除重复和不符标准的研究。
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肥胖与癌症：系统综述与荟萃分析
Adiposity and cancer: systematic review and meta-analysis
实验完整度
低文献为系统综述和荟萃分析，包含观察性关联、MR分析和影像学研究的证据汇总，但无原始实验设计。
主要模型
前瞻性队列研究（226项，来自23个国家） 孟德尔随机化研究（28项） 影像学队列（基于DEXA、CT和MRI的4项研究）
重点核对
暴露指标：BMI、腰围，标准化为每5 kg/m²增加或每1个标准差增加 结局：25种癌症的发病率，包括亚型分类 人群：前瞻性队列，排除非吸烟者亚组分析 统计：随机效应荟萃分析，异质性、发表偏倚和敏感性分析
摘要
肥胖是一个重大的健康挑战。我们在此表明，基于对25种癌症类型的前瞻性研究的系统综述和荟萃分析，体重指数与19种癌症的风险正相关，与3种癌症负相关。我们检索了PubMed、EMBASE和Scopus，截至2025年4月23日，确定了226篇文章，包含150万例新发癌症。我们发现了白血病、非霍奇金淋巴瘤、膀胱癌和胶质瘤的正相关，这些相关性在主要共识报告中未曾报道。相关性因地区和性别而异，东亚地区绝经后乳腺癌和卵巢癌的相关性更强，东亚地区和男性中胆囊癌的相关性较弱，男性中结直肠癌的相关性更强。体重指数和腰围与癌症的相关性相似。我们回顾了孟德尔随机化和影像学为基础的研究；遗传发现与观察性相关性基本一致，而影像学数据有限。我们的研究结果强调了肥胖对癌症风险的影响。
实验结论
提炼研究问题、关键发现与证据，快速把握文章的核心贡献。
- 研究问题
- 当前全球体重指数与常见癌症风险之间的流行病学关联如何，以及这些关联是否因地区和性别而异？
- 核心机制
- 文中提出了多种机制，如肥胖通过机械作用、代谢和局部炎症、雌激素水平升高等影响癌症风险，但未逐一验证。
- 主要证据
- 基于226项前瞻性研究、150万例癌症病例的荟萃分析，以及28项MR研究和影像学研究的汇总，发现BMI与19种癌症正相关，与3种负相关。
- 研究意义
- 研究结果强调了肥胖对癌症风险的重要影响，为全球肥胖预防提供了公共卫生优先级的证据。
研究路径
按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。
数据提取与质量评估
提取风险估计和研究特征，并评估研究质量
提取风险估计（HR、OR、RR）及95% CI，转换至5 kg/m²，并对每项研究进行质量评分，包括混杂调整和随访时间。
随机效应荟萃分析
汇总BMI与各癌症类型的关联强度
使用随机效应模型计算汇总RR，评估异质性（I²、tau²）和发表偏倚（Egger检验、剪补法）。
亚组分析：地区与性别
探索BMI-癌症关联的变异
按地理位置（如东亚、欧洲、北美）和性别（男、女）分层分析，使用Cochran's Q检验评估组间异质性。
孟德尔随机化研究汇总
评估BMI对癌症风险的因果效应证据
从28项MR研究中提取风险估计，标准化至5 kg/m²，并汇总与分析结果。对于吸烟相关癌症，优先使用调整吸烟的MVMR。
腰围与BMI比较
比较不同肥胖指标与癌症关联的差异
选择同时报告BMI和腰围的研究，比较每1个标准差增加的风险估计，使用Wald检验评估异质性。
影像学脂肪测量研究
总结基于影像学脂肪测量的癌症风险证据
通过系统检索，识别4项符合条件的研究，包括DEXA、CT和MRI测量的脂肪，分别报告与乳腺癌、结直肠癌、前列腺癌和胰腺癌的关联。
研究方法
按研究目的归类文中使用的方法，便于定位所需技术。
关键环节
汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。
| 环节 | 核对要点 |
|---|---|
| 研究筛选 | 纳入研究的样本量和队列来源，特别是来自代表性不足地区的队列 阅读提示：Methods部分，系统文献检索与筛选 |
| 暴露和结局定义 | BMI的测量方法和单位（kg/m²），腰围的测量部位，癌症类型的定义和亚型分类 阅读提示：Methods部分，BMI和癌症风险；图4和图7的图注 |
| 统计分析方法 | 随机效应模型的选择，风险估计的标准化（每5 kg/m²或每1个标准差），异质性指标的定义 阅读提示：Methods部分，BMI和癌症风险；统计分析 |
| 亚组分析 | 地区分组标准（如东亚、欧洲、北美），性别定义（自我报告或医疗记录），组间异质性检验方法 阅读提示：Methods部分，地区与性别异质性评估 |
| MR分析 | 遗传工具的来源和祖先背景，MR模型（如IVW），吸烟调整的MVMR估计 阅读提示：Methods部分，BMI和癌症风险中的MR分析 |