引言
有效的体重管理取决于时间安排、生物学和心理学的相互作用。本文综述了循证方法，包括精确的蛋白质利用、模拟胰高血糖素样肽-1（GLP-1）的饮食策略以及药物治疗，这些方法有助于实现长期减肥目标。
心理学研究越来越多地表明，新年伊始能让人们将过去的失败与焕然一新的自我感觉区分开来。尽管公众对这些新年决心的持久性持怀疑态度，但最近的大规模数据显示，在1月份开始接受治疗的人具有明显的临床优势。1
为何1月份减肥兴趣激增
英国国家医疗服务体系（NHS）糖尿病预防计划的一项前瞻性队列研究分析了85,514名参与者的数据，发现开始减肥的月份是减肥成功的一个重要预测因素。具体而言，在1月份开始体重管理计划的人，与在一年中其他时间开始的人相比，体重减轻幅度要高出12%至30%。1
1月份开始减肥的人比11月份或3月份开始的人减重明显更多，这表明新年的集体社会动力提高了项目的参与度和依从性，而这正是减肥的关键中介因素。1
有充分证据支持的短期策略
热量意识与能量平衡
当前的公共健康指南建议，每天保持500-750千卡的能量 deficit，以实现每周0.5-0.7公斤的可持续减重。然而，监测这种 deficit的准确性往往会因测量误差而受影响。2
例如，2022年的一项研究显示，在所有体重指数（BMI）类别中，都存在显著的能量摄入少报情况，尤其是在活动量较大和年龄较小的人群中。当将能量摄入按异速生长法换算为总能量消耗时，肥胖和非肥胖成年人的错报程度相当。2
高蛋白饮食结构
尽管控制热量摄入至关重要，但宏量营养素的组成决定了减肥的质量。事实上，保留瘦体重（LBM）被广泛认为对维持最佳静息代谢率至关重要。4
2024年对78项随机对照试验（RCTs）的网络荟萃分析证实，蛋白质摄入量超过标准摄入量有助于维持减肥效果。在限制能量摄入期间，较高的蛋白质摄入能显著减少瘦体重的流失，尤其是与抗阻训练结合时效果更佳。4
体育活动基础
饮食、体育活动水平和睡眠模式等可改变的行为对体重管理至关重要。尽管如此，最近的研究表明，在实现急性减重方面，体育活动往往不如饮食限制有效；但在长期维持体重方面，体育活动仍然必不可少。5
最近的综述强调了非运动性活动产热（NEAT）和非运动性身体活动（NEPA）的作用。一项荟萃分析发现，在结构化运动干预期间，NEPA的平均变化没有临床意义，但在特定人群中可能会出现代偿性减少。5
有证据支持的饮食模式
现代营养科学越来越建议优先考虑能优化代谢健康的饮食模式，而非专注于单一营养素的排除。地中海饮食、DASH饮食和高蛋白饮食模式通常被推荐用于在减少热量的同时保持心脏代谢健康。6
地中海、DASH和高蛋白饮食模式
2025年的一项网络荟萃分析表明，尽管多种饮食都能减轻体重，但它们在心脏代谢结果方面存在显著差异。6
生酮饮食与舒张压的最大幅度降低相关，其次是DASH饮食和地中海饮食。地中海饮食的减重效果相对温和，但在血糖调节和长期依从性方面表现更优。6
激活GLP-1的方法
meal sequencing和粘性膳食纤维在食欲调节中的作用正得到越来越多的研究。2023年的一项随机对照试验发现，在碳水化合物之前摄入蛋白质和蔬菜，能使 prediabetes成年人实现适度但显著的体重减轻，这主要是通过改善饮食质量而非改变血糖实现的。7
临床前证据表明，高可溶性β-葡聚糖纤维能抑制α-葡萄糖苷酶活性，并促进微生物产生短链脂肪酸，这些脂肪酸作用于肠道L细胞，刺激内源性GLP-1的分泌。8
有效的行为改变
诸如习惯叠加（将新行为与现有习惯锚定）之类的行为工具可以支持持续减重。2024年的一项系统综述报告称，形成习惯的中位时间为59-66天，而执行意图（例如“如果/那么”计划）在行为改变的早期阶段能显著提高习惯的自动性。9
何时适合采用药物治疗或需要临床医生介入
BMI和腰围阈值
BMI仍然是最广泛使用的超重和肥胖筛查工具。然而，腰围（WC）越来越被认为是评估内脏肥胖和癌症风险的更优指标。
2025年英国生物银行对315,457名成年人的分析表明，即使在达到体育活动指南要求的人群中，超过世界卫生组织推荐的腰围阈值也与总癌症风险增加11%相关。相反，充足的体育活动虽能减轻但无法消除腹部肥胖相关的癌症风险，这凸显了腰围作为一个独立风险因素而非缺乏运动的替代指标的重要性。10
GLP-1激动剂的使用标准
2025年美国心脏病学会（ACC）专家共识声明建议，对于符合条件的患者，司美格鲁肽或替西帕肽等抗肥胖药物可被视为一线治疗，而非留待生活方式干预失败后使用。11 符合条件的定义为BMI≥30 kg/m²，或BMI≥27 kg/m²且伴有肥胖相关并发症。
在开始药物治疗之前，不应要求患者“先尝试生活方式改变并失败”。11
参考文献
1.Koutoukidis, D. A., Barron, E., Stevens, R., Aveyard, P., Valabhji, J., & Jebb, S. A. (2023). Association between the month of starting a weight management program and weight change in people at high risk of type 2 diabetes: A prospective cohort study. Obesity, 31(6), 1707–1716. DOI:10.1002/oby.23762, https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/oby.23762
2.Waterworth, S. P., Kerr, C. J., McManus, C. J., Costello, R., & Sandercock, G. R. H. (2022). Obese individuals do not underreport dietary intake to a greater extent than nonobese individuals when data are allometrically‐scaled. American Journal of Human Biology, 34(7). DOI:10.1002/ajhb.23743, https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/ajhb.23743
3.Spreckley, M., Seidell, J., & Halberstadt, J. (2021). Perspectives into the experience of successful, substantial long-term weight-loss maintenance: a systematic review. International Journal of Qualitative Studies on Health and Well-Being, 16(1). DOI:10.1080/17482631.2020.1862481, https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/17482631.2020.1862481
4.Liao, C.-D., Huang, S.-W., Chen, H.-C., Huang, M.-H., Liou, T.-H., & Lin, C.-L. (2024). Comparative Efficacy of Different Protein Supplements on Muscle Mass, Strength, and Physical Indices of Sarcopenia among Community-Dwelling, Hospitalized or Institutionalized Older Adults Undergoing Resistance Training: A Network Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials. Nutrients, 16(7), 941. DOI:10.3390/nu16070941, https://www.mdpi.com/2072-6643/16/7/941
5.Fedewa, M. V., Hathaway, E. D., Williams, T. D., & Schmidt, M. D. (2016). Effect of Exercise Training on Non-Exercise Physical Activity: A Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials. Sports Medicine, 47(6), 1171–1182. DOI:10.1007/s40279-016-0649-z, https://link.springer.com/article/10.1007/s40279-016-0649-z
6.Lv, J., Jiao, S., Li, W., Ding, S., Ma, L., & Zhang, Q. (2025). Network meta-analysis of the effects of different dietary patterns on patients with metabolic syndrome. Frontiers in Nutrition, 12. DOI:10.3389/fnut.2025.1634545, https://www.frontiersin.org/journals/nutrition/articles/10.3389/fnut.2025.1634545/full
7.Shukla, A. P., et al. (2023). A Randomized Controlled Pilot Study of the Food Order Behavioral Intervention in Prediabetes. Nutrients, 15(20), 4452. DOI:10.3390/nu15204452, https://www.mdpi.com/2072-6643/15/20/4452
8.Marcobal, A. M., et al. (2024). Highly Soluble β-Glucan Fiber Modulates Mechanisms of Blood Glucose Regulation and Intestinal Permeability. Nutrients, 16(14), 2240. DOI:10.3390/nu16142240, https://www.mdpi.com/2072-6643/16/14/2240
9.Singh, B., Murphy, A., Maher, C., & Smith, A. E. (2024). Time to Form a Habit: A Systematic Review and Meta-Analysis of Health Behaviour Habit Formation and Its Determinants. Healthcare, 12(23), 2488. DOI:10.3390/healthcare12232488, https://www.mdpi.com/2227-9032/12/23/2488
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11.Gilbert, O., Gulati, M., & Gluckman, T. J. (2025). 2025 Concise Clinical Guidance: An ACC Expert Consensus Statement on Medical Weight Management for Optimization of Cardiovascular Health. Journal of the American College of Cardiology. DOI:10.1016/j.jacc.2025.05.024, https://www.jacc.org/doi/10.1016/j.jacc.2025.05.024. Accessed 18 December 2025.