Hvor farligt er det at være overvægtig ifølge BMI? og de mange forbehold der følger med

Hvad giver du dig i kast med her?

Blogindlægget handler om BMI og overvægt og gennemgår den videnskabelige litteratur på hvordan sammenhængen mellem BMI og dødelighed og nogle af de forbehold der ved at bruge BMI som biomarkør for tykhed. Indlægget er cirka 3600 ord langt og burde tage 15-20  minutter at læse

Hvad er BMI?

BMI er tænkte som et mål for fedme. Det udregnes ved at divideres vægten i kg med højden i meter opløftet til anden potens.

Det blev udviklet i 1832 af den belgiske videnskabsmand Adolphe Quetelet til at måle og sammenligne befolkningsgrupper. Det blev faktisk i starten kaldt “Quetelet Index” (du kan eventuelt lige læse dén højt et par gange inde i hovedet). Det blev for alvor samlet op og brugt i de befolkningsstudier der blev sat i gang i efterkrigstiden i USA, blandt andre i hænder på Ancel Keys. Man bruger BMI til at rubricere folk i følgende vægtkategorier:

KategoriBMI
UndervægtigUnder 18.5
Normalvægtig18.5-25
Overvægtig25-30
Svært overvægtig /fedme klasse 130-35
Svært overvægtig /fedme klasse 235-40
Svært overvægtig /fedme klasse 340-45

Sammenhængen mellem BMI og dødelighed

Fortællingen om at overvægt er farlig gennemsyrer en stor af vores samfund, men meget få ved noget om størrelsesordernerne og følgelig bliver særligt den moderate overvægt ofte italesat som væsentligt farligere end hvad de videnskabelige studier rent faktisk siger.

Den viden vi har om hvad overvægt betyder, er baseret på dyrestudier og befolkningsstudier. I dyrestudierne har man fodret dyrene, som regel gnavere, så de bliver overvægtige, så man kan se hvordan det påvirker deres levetid og sygdomsforekomst.  De kan bruges til at sige noget om sygdomsmekanismerne, men kun i meget ringe grad til at sige noget om størrelsesordener af effekterne. I befolkningsstudierne undersøger man hvordan sammenhængen mellem forskellige mål for overvægt, hænger sammen med udviklingen af sygdom eller død over en årrække.

Befolkningsstudier er per definition observationelle. Det vil sige at de ikke kan sige noget om årsagssammenhænge. Så hvis man finder ud af at der er en korrelation eller samvariation mellem adfærden A og resultatet B, så kan man ikke sige at det er A, der forårsager B. Det kan i princippet godt være B, der forårsager A, eller at der er en tredje faktor, C, der forårsager både A og B. Og disse muligheder ikke gensidigt eksklusive, så det kan godt være at de alle sammen passer i varierende grader, samt at der er flere C faktorer. Det er et vigtigt forbehold at tage med, fordi når der rapporteres på epidemiologiske studier helt generelt, så kommer det ofte til at lyde som om man har vist at A forårsager B og deeet kan man faktisk ikke sige alene ud fra befolkningsstudier. Det kræver en eller anden for interventions-studier, der kan fastslå at den ene ting forårsager den anden. Et klassisk eksempel på dette er forskningen i betydningen af morgenmad. En række befolkningsstudier i 60’erne og 70’erne viste en sammenhæng mellem dét at spise morgenmad og at være sund på forskellige måder. Det blev hurtigt tolket som at det var morgenmaden, der bidrog til sundheden. Men flere langvarige randomiserede interventionsstudier har sidenhen vist at det ikke er morgenmaden, der gør folk sunde, men sunde mennesker, der i højere grad vælger at spise morgenmad.

Men når man kigger på sammenhængen mellem BMI og mortalitet, så viser der sig oftest en fin U-formet kurve, som altså fortæller at både det at være undervægtig og overvægtig er forbundet med noget overdødelighed (og sygelighed også for den sags skyld). Jeg har taget nogle data med fra de to største meta-analyser på sammenhængen mellem BMI og mortalitet. Her viser man den relative dødelighed mellem grupperne, en såkaldt hazard ratio, i forhold til den normalvægtige gruppe (BMI 23-25 i Aune’s og BMI 20-25 i Di Angelantonio’s). Hvis der så angivet en hazard ratio på 1.04 et sted (som det er tilfældet alle tilfældet for alle deltagere slået sammen i gruppen BMI 30 i Aune et al) betyder det at den pågældende gruppe har en dødelighed der var 1.04 gange, (eller det samme som 4% højere), den man så i referencegruppen. I begge studier har man opdelt data fra forskellige populationer, da man i forvejen vidste at for rygere og kroniske syge, er kurven stejlere ved lave BMI’er, samtidig med at bunden ligger ved højere BMI’er end for raske ikke-rygere.

Den første er Dagfinn Aune, hvor resultaterne er korrigeret for fysisk aktivitet. Her ser man inddelt i forskellige populationer hvad den relative dødelighed er i grupperne fordelt på BMI. Tallene ud for hver BMI kategori er op til den næste og tallene ved BMI 45 er for BMI 45 og derover. 

Man ser for det første at for hver gruppe, finder man de laveste værdier lige omkring 23-25 i ikke-rygere og raske ikke-rygere (altså hvor alle med kroniske sygdomme er sorteret fra), mens for de forskellige grupper, der ryger eller har røget, finder man de laveste værdier lige over 25.

Derudover ser man også at på tværs af grupperne skal man op på et BMI på cirka 30, før den øgede dødelighed dels bliver statistisk signifikant og dels begynder at stige for alvor. For raske ikke-rygere skal man op på BMI 30 før den øgede mortalitet kommer over 20%, mens for for alle grupper samlet skal helt op i BMI 35 gruppen (1).

Tallet “n” i tabellen henviser ikke til antallet af personer der indgik, men antallet af studier. Figuren er reproduceret fra (1)

Hvis vi i stedet kigger i data fra den anden store meta-analyse (“Global BMI mortality collaboration”), så har man også opdelt i næsten de samme grupper, med BMI 18.3-25 som referencegruppen (2). I den samlede analyse, samt med kronisk syge med eller uden justering for rygning, ser man faktisk den laveste risiko i BMI 25-30 gruppen, mens den er i 18.5-25 gruppen når man ekskluderer kronisk syge og fjerner de første 5 års opfølgning (dét med at fjerne de første år er for at undgå data fra folk der er undervægtige på grund af en pågående sygdom, da de jo snart vil dø og det er så en konsekvens af sygdommen og ikke overvægt).

I analyse hvor alle er taget med, ser man altså at BMI 25-30 har en 5% lavere dødelighed end BMI 18.5-25 gruppen, mens den er 17 og 49% højere i BMI 30-35 og 35-40 grupperne, henholdsvis. I den maximalt justerede gruppe ser man en 11% højere dødelighed i BMI 25-30 gruppen og 44% større i BMI 30-35 gruppen. Effekterne er lidt mere udtalte i dette studie i Aune’s og det skyldes muligvis at man ikke korrigerer for helt så mange ting, herunder fysisk aktivitet.

Figuren er reproduceret fra (2)

Det er altså tydeligt at overdødeligheden forbundet med at være overvægtig i BMI 25-30 gruppen er i størrelsesordenen 5-10%. Naturligvis med alle de forbehold der hører sig til. I den næste kategori begynder det at gå lidt stærkere.

Men hvad betyder de her tal egentlig? Adskillige befolkningsstudier har vist at hver portion frugt og grønt er forbundet med en effekt på dødelighed på 5-10% (nok tættere på 5 end 10), så for BMI 25-30 er der altså tale om en forskel i samme størrelsesorden som effekten af at spise 1-2 stykker frugt eller grønt mindre (3).

Men selv for dem der er svært overvægtige (BMI 30+) er det ikke nødvendigvis så skidt. Det kommer vi til lidt senere. 

BMI tager ikke højde for muskelmasse og fedtprocent

Det er jo relativt trivielt at når udregningen kun rummer kropsvægt og højde tager den ikke specifikt højde for kropssammensætningen, altså hvor meget der er fedt og hvor meget der er muskel og andre fedtfri væv. En person på 1.8 m, der vejer 73, har et BMI på 22.5. Hvis den person tager 8 kg på, vil han (eller hun) krydse BMI grænsen til overvægtig. En vægtforøgelse på 8 kg er hvad man gennemsnitligt set ville kunne forvente efter et års fornuftig styrketræning og adgang til mors kødgryder. Så hvis man har større muskler på grund af træning eller hårdt fysisk arbejde, så vil man let kunne lande i “overvægtig”, eller “svært overvægtig/fed” kategorierne. Undertegnede skal med sine 1.9 m kun veje 90.3 kg for at falde i “overvægtig” kategorien og man skal altså kigge godt efter for at kunne karakterisere mig som overvægtig og jeg ser ikke engang buff ud.

BMI bruges som en slags biomarkør for “tykhed”, i fravær af mere præcise (men mindre tilgængelige) metoder. I virkeligheden er man jo ud fra et sundhedsmæssigt perspektiv kun interesseret i fedtmassen, da det ikke er usundt at bære rundt på muskler. 

Når man i videnskabelige studier har undersøgt hvordan BMI hænger sammen med fedtprocent, så finder man at variationen i BMI forklarer 65-85% af variationen i fedtprocent og sjovt nok væsentligt mere for kvinder end mænd (4, 5). Det er ikke en viildt godt sammenhæng, særligt for mænd er det faktisk en decideret dårlig korrelation og litteraturen dokumenterer også at BMIs evne til at prædiktere om folk rent faktisk har meget fedt, ikke er voldsomt god. 

Denne figur viser sammenhængen mellem fedtprocent og BMI. Man ser altså ret tydeligt at punkterne ikke ligger særligt tæt på linien, som de ideelt set skulle, hvis man vil bruge BMI som biomarkør for tykhed. I skyerne af punkter kan man f.eks. finde mænd med en fedtprocent på 20% fra BMI 20 og op til lidt over 30.

Figuren er reproduceret fra (4)

BMI kommer altså med sine begrænsninger, men det er hvad vi har. Hvis du nu sidder og tænker over hvorfor man dog bruger så relativt upræcist et mål på trods af dette, så kommer det til sidst i opslaget.

BMI skalaen er skævvredet for højere mennesker

BMI udregnes jo som vægten i kg divideret med højden i meter, opløftet til anden potens. Det her med hvordan fysiske træk skalerer med størrelsen, kaldes allometrisk skalering. BMI hviler på en antagelse om at den allometriske skalering af vægten af en menneskekrop er til højden opløftet til anden potens. Man kunne godt forledes til at tro at hvis man blev dobbelt så høj, dobbelt så bred og dobbelt så dyb/tyk, så ville man skulle veje 8 (2*2*2) gange så meget for at bevare de samme proportioner, så vægten altså skalerede med højden løftet til tredje potens. Men i praksis viser det sig, både for mennesker og dyr, at vægten skalerer til højden opløftet til en potens mellem 2 og 3, typisk mellem 2 og 2.3 for mennesker, afhængig af køn og hvilken etnotype man tilhører (kaukasiere er oftest ret tæt på 2, mens afrikanere er tættere på 2.3) (6–8)

Man vurderer normalt at 2.1 eller 2.3 er tæt nok på 2 til at det “går”, rent statistisk. Men hvis man kigger lidt på tallene så kan man faktisk se at det kommer til at betyde noget.

Når nu vægten i virkeligheden efter alt at dømme skalerer med højden opløftet til en potens lidt over to, så betyder det at at vægten gennemsnitligt stiger mere med højden end BMI foreskriver at den skulle gøre. Sagt på en anden måde, så betyder det at to personer der har forskellig højde, men samme bygning (ikke samme vægt, men altså lige tykke eller tynde), vil have forskellige BMI’er og mere specifikt at den høje person vil have et højere BMI, selvom han/hun har den samme bygning. Og denne forskel bliver mere og mere udtalt, jo højere man er. Hvis man udregner hvilke vægte, der svarer til et BMI på 25 med en allometrisk skalering på 2 og 2.1, ser man tydeligt, hvordan forskellen bliver større med højde.

BMI2525
Allometrisk skalering22.1
højdevægtvægtforskel
1.556.358.62.3
1.664.067.13.1
1.772.376.23.9
1.881.085.94.9
1.990.396.26.0
2100.0107.27.2

Så antagelsen om at vægten skalerer præcist med højden opløftet til anden potens bliver mere forkert, jo højere man er. Det er særligt relevant set i lyset af at befolkningerne rundt om i verden jo er blevet i gennemsnit 5-10 cm højere, siden man satte definerende grænseværdierne for under- normal- og overvægtig. Det betyder altså at man som høj skal være mindre tyk for at falde i “overvægtig” kategorien, ihvertfald i de fleste etnotyper (det ser ud til at være mindst udtalt for kaukasiere).

Sammenhængen mellem BMI og dødelighed ændres med alderen

Samtidig med så ændres forholdet mellem BMI og dødelighed med alderen. Man ser på tværs af mange befolkningsstudier at bunden af den U-formede kurve der kommer, når man afbilder dødeligheden som funktion af BMI, nærmest ruller opad med alderen. Det betyder altså at bunden af kurven, altså den BMI-værdi der er forbundet med den laveste dødelighed stiger. Ja, den sundhedsmæssigt optimale BMI stiger med alderen, ihvertfald hvis man definerer sundhed ud fra dødelighed (9). I nogle af studierne ser det endda ud til at denne optimale BMI værdi bevæger sig over 25, så den optimale BMI falder i overvægtig kategorien (10)

Figuren nedenunder er fra en af de største meta-analyser over sammenhængen mellem dødelighed (her angivet som hazard ratio) og BMI i forskellige alderssegmenter. Her ser man hvordan den optimale BMI vandrer fra cirka 21 i de 35-49-årige, mens den er cirka 25 for de 70-89-årige (2).

Rent videnskabeligt er det ret omdiskuteret om denne sammenhæng er reel eller skyldes en eller anden tredje faktor, f.eks. At den højere dødelighed knyttet til lavere kropsvægt skyldes rygere, eller sygdomme, så det skal naturligvis tages med dét forbehold. Debatten omkring det er dog pågående, så det er ikke afklaret endnu.

Skyldes overdødeligheden fra overvægt i virkeligheden overvægt eller noget andet?

Overvægt er forbundet med kortere uddannelse og mindre indkomst (11, 12), mindre fysisk aktivitet, usundere mad, og mere overordnede psykosociale problemer. Når studierne viser at overvægtige er mindre fysisk aktive end slanke mennesker, så er det let at tænke “selvfølgelig er de blevet tykke, de bevæger sig jo slet ikke”, men her er det vigtigt at huske på dét med observationelle studier. Det kunne jo være at man begynder at bevæge sig mindre, når man begynder at blive overvægtig i stedet. Man kommer jo hurtigere til at blive forpustet, svede og få ondt i knæene og ryggen osv. 

Men som vi allerede har vist tidligere så sker der det at når man i befolkningsstudierne justerer for fysisk aktivitet, så forsvinder en del af den usundhed man ser forbundet med overvægt (1, 13). Men når man korrigerer for fysisk form, defineret som kondition (iltoptagelse, på engelsk cardiorespiratory fitness, så ser det ud til at effekten af overvægt, selv svær overvægt næsten forsvinder. I meta-analysen af Barry et al, finder man således at meget fitte (i den bedste femtedel af iltoptagelser) svært overvægtige har en dødelighed der ikke er signifikant forskellig fra meget fitte normalvægtige (14).

I figuren fra artiklen, sat ind herunder har svært overvægtige, u-fitte en dødelighed der er 2.46 gange højere end fitte, normalvægtige, mens for fitte svært overvægtige versus fitte normalvægtige er ikke signifikant forskel (forskel på 1.21 fold eller 21%, dog ikke signifikant).

Dette fund er lidt i kontrast med de relativt mange befolkningsstudier, hvor man har fundet at BMI er forbundet med mortalitet, selv efter der er korrigeret for fysisk aktivitet (1). For fysisk aktivitet minder da om kondition, ikke? Dét er så det gode spøgsmål. Samlet set er der flere og større studier, der viser at høj BMI er knyttet til højere mortalitet, selv efter justering for fysisk aktivitet. Til gengæld er iltoptagelse en objektiv markør, mens fysisk aktivitet generelt set er selvrapporteret og vi ved at selvrapporterede data er notorisk mindre troværdige end objektive. Tidligere studier har endda vist at selvrapporteret fysisk aktivitet er mindre troværdig som metode for overvægtige end for normalvægtige (15). Det er ikke fordi overvægtige er dårligere mennesker eller dummere end andre, men det kan både skyldes at deres oplevelse af fysisk aktivitet er anderledes og de ret komplekse psykosociale forhold omkring overvægtiges sundhedsadfærd, særligt intern og ekstern shaming. Det kan forklare den tilsyneladende konflikt mellem de to typer af observationer.

Desuden har en række studier, hvor man har målt den metaboliske fænotype, som følger den fysiske form rimeligt tæt, vist det samme, særligt når man man medregner insulinfølsomhed. Nemlig at den metabolisk sunde svære overvægt kun er forbundet med en marginal ekstra usundhed (16). Det bakker op om betragtningen at ens fysiske form og metaboliske sundhed betyder mere for sundheden end ens overvægt. 

Men selve dét at usundhedseffekten af overvægt ser ud til næsten at forsvinde, når man justerer for iltoptagelse, fortæller i sig selv en stærk historie om at det kunne være hensigtsmæssigt at vende blikket mod at komme i bedre kondition i stedet for at tabe sig, al den stund at prognoserne for succesfuldt vægttab er væsentligt dårligere end prognoserne for at komme i bedre kondition.

Hvorfor bruger man så BMI?

Grunden til at man bruger BMI er ikke, som det gerne skulle fremgå af nærværende indlæg, at det er objektivt “godt”, men at det er let at måle entydigt og reproducerbart, al den stund at det kun kræver en vægt og en målestok. Der er virkeligt mange måder at måle tykhed på, der hænger tydeligere sammen med dødelighed, risiko for diabetes, højt blodtryk, nyresvigt osv. Det kunne være taljemål, fedtprocent fra fedtfoldsmålinger, bioimpedans, MRI eller DXA scanning. Problemet er bare at alle disse mål enten kræver særligt udstyr eller særligt håndværk, der gør dem svære at bruge i lige så bred udstrækning. Og dét er nok den primære grund til at de ikke allerede bliver brugt og nok ikke bliver det, any-time soon.

Så vi bliver ikke fri for BMI, lige meget hvor meget man så måske gerne ville det. Dét som man kan i stedet for, er som samfund og måske inden for bestemte faggrupper, e.g. jordemødre, lægestanden og kliniske diætister, at have en lidt mere åben samtale om hvad svaghederne ved det er, så man ikke bliver dømt som metabolisk usund, alene på baggrund af et BMI tal.

Hvad kan det her bruges til?

Formålet med blogindlægget er at levere argumentation for at man måske ikke taler så meget om overvægt som usundt, eller ihvertfald gør det på et mere oplyst grundlag.

Den sundhedsmæssige konsekvens af et BMI i overvægtig kategorien og altså op til 30 er i praksis marginal i forhold til alle mulige andre komponenter i vores sundhedsadfærd. Betydningen af søvnvaner, fysisk form, indtag af grøntsager eller alkohol betyder simpelthen for de fleste mindst lige så meget som deres vægt. og det bør den offentlige og faglige diskurs reflektere.

Hele den vestlige verden har problemer med overvægt og livsstilssygdomme, men problemerne er betinget af en række strukturelle samfundsforhold. Mennesker agerer jo indenfor de muligheder og incitamenter vi har tilbudt og de samfundsforhold vil altid gøre at nogen ender som overvægtige. Jeg ved ikke hvad løsningen på dét er, men den er helt sikkert ikke at udskamme overvægtige over deres overvægt, som samtidens ofte gør.

Så hvis du er nået helt herned så har du nu forhåbentlig fået en bedre forståelse for de svagheder der er ved og forbehold man bør tage ved brugen af BMI i vurderingen af individuel overvægt, i forhold til antropometri, allometri, validitet for ældre og dem med bedre fysisk form. Tak fordi du holdt ud.

Referencer

1. Aune D et al. BMI and all cause mortality: systematic review and non-linear dose-response meta-analysis of 230 cohort studies with 3.74 million deaths among 30.3 million participants. BMJ 2016;353:i2156.

2. Di Angelantonio E et al. Body-mass index and all-cause mortality: individual-participant-data meta-analysis of 239 prospective studies in four continents. Lancet 2016;388(10046):776–786.

3. Aune D et al. Fruit and vegetable intake and the risk of cardiovascular disease, total cancer and all-cause mortality—a systematic review and dose-response meta-analysis of prospective studies. Int. J. Epidemiol. 2017;46(3):1029–1056.

4. Frankenfield DC, Rowe WA, Cooney RN, Smith JS, Becker D. Limits of body mass index to detect obesity and predict body composition. Nutrition 2001;17(1):26–30.

5. Romero-Corral A et al. Accuracy of body mass index in diagnosing obesity in the adult general population. Int. J. Obes.  2008;32(6):959–966.

6. Heymsfield SB, Heo M, Thomas D, Pietrobelli A. Scaling of body composition to height: relevance to height-normalized indexes. Am. J. Clin. Nutr. 2011;93(4):736–740.

7. Heymsfield SB et al. Scaling of adult body weight to height across sex and race/ethnic groups: relevance to BMI. Am. J. Clin. Nutr. 2014;100(6):1455–1461.

8. Heymsfield SB, Gallagher D, Mayer L, Beetsch J, Pietrobelli A. Scaling of human body composition to stature: new insights into body mass index. Am. J. Clin. Nutr. 2007;86(1):82–91.

9. Childers DK, Allison DB. The “obesity paradox”: a parsimonious explanation for relations among obesity, mortality rate and aging?. Int. J. Obes. 2010;34:1231.

10. Bhaskaran K, Dos-Santos-Silva I, Leon DA, Douglas IJ, Smeeth L. Association of BMI with overall and cause-specific mortality: a population-based cohort study of 3·6 million adults in the UK. Lancet Diabetes Endocrinol 2018;6(12):944–953.

11. Newton S, Braithwaite D, Akinyemiju TF. Socio-economic status over the life course and obesity: Systematic review and meta-analysis. PLoS One 2017;12(5):e0177151.

12. Groth MV, Fagt S, Stockmarr A, Matthiessen J, Biltoft-Jensen A. Dimensions of socioeconomic position related to body mass index and obesity among Danish women and men. Scand. J. Public Health 2009;37(4):418–426.

13. Kim NH et al. Body Mass Index and Mortality in the General Population and in Subjects with Chronic Disease in Korea: A Nationwide Cohort Study (2002-2010). PLoS One 2015;10(10):e0139924.

14. Barry VW et al. Fitness vs. fatness on all-cause mortality: a meta-analysis. Prog. Cardiovasc. Dis. 2014;56(4):382–390.

15. Warner ET et al. Differential accuracy of physical activity self-report by body mass index. Am. J. Health Behav. 2012;36(2):168–178.

16. Kramer CK, Zinman B, Retnakaran R. Are metabolically healthy overweight and obesity benign conditions?: A systematic review and meta-analysis. Ann. Intern. Med. 2013;159(11):758–769.

Efterlad en kommentar