Obesitas: definition, klassifikation og epidemiologi

Definition

Obesitas er en kronisk, kompleks og heterogen tilstand, der er karakteriseret ved et overskud af kropsfedt, undertiden i kombination med afvigende fedtfordeling eller forstyrret funktion i fedtvævet. Tilstanden kan påvirke organfunktion, fysisk funktionsevne, mental sundhed, livskvalitet og overlevelse. Årsagerne er multifaktorielle og omfatter genetisk sårbarhed, neuroendokrin appetitregulering, lægemidler, søvn, psykisk og somatisk sygdom samt sociale, kommercielle og fysiske miljøfaktorer [1].

Definitionen bør adskilles fra den praktiske målemetode, der anvendes til at identificere tilstanden. Obesitas er et overskud af fedtvæv, mens BMI er et indirekte mål baseret på vægt og højde. Et højt BMI er altså ikke i sig selv den biologiske definition af obesitas. Tilsvarende kan en person have et klinisk betydningsfuldt fedtoverskud, selv om BMI ligger under den traditionelle grænse på 30 kg/m² [2].

Obesitas bør heller ikke udelukkende beskrives som en risikofaktor for andre sygdomme. Fedtvævets mængde, fordeling og funktion kan direkte bidrage til insulinresistens, kronisk lavgradig inflammation, mekanisk belastning, ektopisk fedtaflejring og dysregulering af adipokiner. Obesitas kan dermed være både en selvstændig sygdomstilstand og en medvirkende årsag til eksempelvis type 2-diabetes, kardiovaskulær sygdom, obstruktiv søvnapnø, metabolisk dysfunktionsassocieret steatotisk leversygdom, artrose og visse kræftformer.

Terminologi

Betegnelsen obesitas foretrækkes frem for fedme i medicinske tekster. Obesitas er en etableret diagnose og mindsker risikoen for, at tilstanden fremstilles som en personlig egenskab eller udelukkende som et resultat af individuelle valg. Personcentreret sprog er hensigtsmæssigt, eksempelvis »person med obesitas« i stedet for »obes person«.

Overvægt er en BMI-baseret kategori og ikke synonym med obesitas. Hos voksne betegner den sædvanligvis BMI 25,0 til 29,9 kg/m². Overvægt kan være forbundet med betydeligt fedtoverskud og organdysfunktion, men kan også skyldes stor muskelmasse og være uden klinisk relevans.

Adipositas forekommer som synonym, men obesitas er mere udbredt i svensk klinisk terminologi.

BMI og dets begrænsninger

BMI beregnes som kropsvægt i kilogram divideret med højden i meter i anden:

BMI = vægt i kg / højde² i m²

BMI er billigt, reproducerbart og let at anvende. Det egner sig derfor godt til epidemiologisk overvågning, indledende klinisk screening og opfølgning af vægt over tid. På befolkningsniveau korrelerer BMI relativt godt med fedtmasse og med forekomsten af flere obesitasrelaterede sygdomme [3].

Det er derimod ikke et direkte mål for kropsfedt. To personer med samme BMI kan have forskellig fedtmasse, muskelmasse, fedtfordeling og klinisk risiko. BMI bør derfor betragtes som et screeningsmål, ikke som en fuldstændig individuel diagnose.

Vigtige fejlkilder

BMI kan overvurdere fedtmængden hos:

• personer med stor muskelmasse
• visse idrætsudøvere
• personer med kraftig knoglebygning
• patienter med ødemer, ascites eller anden væskeretention

BMI kan undervurdere fedtmængden eller helbredsrisikoen hos:

• ældre personer med sarkopeni
• personer med lav muskelmasse
• personer med central eller visceral fedtophobning, men moderat BMI
• visse asiatiske befolkningsgrupper
• personer, der har tabt sig som følge af kronisk sygdom
• patienter med sarkopen obesitas

BMI angiver heller ikke, hvor fedtet er lokaliseret. Visceralt fedt og ektopisk fedt i eksempelvis lever, pancreas, skeletmuskulatur og hjerte er generelt mere metabolisk ugunstigt end gluteofemoralt subkutant fedt. Derfor kan taljeomkreds og andre mål for central adipositas give klinisk information ud over BMI [2,4].

BMI og individuel risiko

BMI er utilstrækkeligt til at afgøre:

• om et forhøjet BMI faktisk svarer til et fedtoverskud
• om fedtvævet har en ugunstig fordeling
• om organfunktionen allerede er påvirket
• hvor udtalt den mekaniske belastning er
• om den fysiske funktion er begrænset
• om personen har psykisk sygdom eller obesitasrelateret stigmatisering
• hvilket behandlingsbehov der foreligger

Dette betyder ikke, at BMI er uden prognostisk værdi. I en metaanalyse af individdata med næsten fire millioner aldrig-rygere uden kendt kronisk sygdom ved baseline var mortaliteten lavest ved BMI omkring 20 til 25 kg/m². Sammenlignet med BMI 22,5 til 24,9 kg/m² var hazard ratio for totalmortalitet 1,45 ved obesitas grad 1, 1,94 ved grad 2 og 2,76 ved grad 3. Over BMI 25 kg/m² steg mortaliteten nogenlunde log-lineært, men associationen varierede med alder og køn [5].

Resultater fra mortalitetsstudier skal fortolkes med forsigtighed. Rygning, høj alder, underliggende sygdom, tab af muskelmasse og sygdomsbetinget vægttab kan skabe tilsyneladende beskyttende effekter af et højere BMI. Dette er en vigtig forklaring på det såkaldte obesitasparadoks i observationelle studier.

Praktisk anvendelse af BMI

BMI bør anvendes til:

1. befolkningsstatistik og sammenligninger over tid
2. indledende screening i sundhedsvæsenet
3. dokumentation af vægtudvikling
4. foreløbig inddeling af graden af adipositas
5. udvælgelse til videre udredning

BMI bør suppleres med mindst ét mål for central adipositas eller kropssammensætning, når resultatet kan påvirke diagnostik eller behandling. Ved BMI over 40 kg/m² kan et betydeligt fedtoverskud som regel antages uden yderligere antropometrisk bekræftelse, men organfunktion og komplikationer skal fortsat vurderes [1].

Taljeomkreds, talje-hofte-ratio og kropssammensætning

Taljeomkreds

Taljeomkredsen afspejler abdominal adipositas og giver risikoinformation, der er både uafhængig af og additiv til BMI. Ved samme BMI har personer med større taljeomkreds i gennemsnit mere visceralt fedt og højere risiko for insulinresistens, type 2-diabetes, kardiovaskulær sygdom og for tidlig død [4].

For voksne med europæisk baggrund anvendes ofte følgende praktiske grænser:

Grænserne skal ikke opfattes som biologiske tærskler. Risikoen stiger kontinuerligt og påvirkes af BMI, alder, køn, etnicitet, muskelmasse og samtidig sygelighed.

Taljeomkredsen bør måles med et ikke-elastisk målebånd efter normal udånding, med patienten stående og abdomen afslappet. Målebåndet skal ligge vandret. Der findes flere accepterede anatomiske målepunkter, bl.a. midt mellem nederste ribben og hoftekammen eller lige over hoftekammen. Ved opfølgning er det vigtigere at anvende den samme standardiserede metode ved hver måling end at skifte mellem målepunkter.

Taljeomkredsen har også relevans ud over kardiometabolisk risiko. I en svensk poolet kohorte med 339 190 deltagere var én standardafvigelse større taljeomkreds hos mænd associeret med 25 procent højere risiko for etablerede obesitasrelaterede kræftformer, sammenlignet med 19 procent højere risiko pr. standardafvigelse i BMI. Hos kvinder var associationerne omtrent lige stærke for taljeomkreds og BMI [6].

Talje-hofte-ratio

Talje-hofte-ratioen beregnes som taljeomkreds divideret med hofteomkreds. Den giver information om forholdet mellem central og gluteofemoral fedtfordeling.

Almindeligt anvendte grænser for øget risiko er:

• over 0,85 hos kvinder
• over 0,90 hos mænd

Ratioen kan være prognostisk nyttig, men er mindre praktisk ved opfølgning, fordi både talje- og hofteomkredsen kan ændre sig. En uændret ratio kan derfor skjule klinisk betydningsfulde ændringer i begge mål.

Talje-højde-ratio

Talje-højde-ratioen beregnes som taljeomkreds divideret med kropshøjde, udtrykt i samme enhed. Målet tager delvis højde for, at samme taljeomkreds kan have forskellig betydning hos en lav og en høj person.

Et enkelt praktisk princip er, at taljeomkredsen bør være mindre end halvdelen af kropshøjden. Følgende inddeling anvendes i visse retningslinjer:

Talje-højde-ratioen kan have fordele frem for taljeomkreds alene og har i flere studier været bedre end BMI til at identificere kardiometabolisk risiko. Den enkle grænse på 0,5 kan anvendes for begge køn, men målet skal fortsat fortolkes sammen med de øvrige kliniske oplysninger [2].

Kropssammensætning

Når BMI og det kliniske billede ikke stemmer overens, kan kropssammensætningen måles eller estimeres.

Bioimpedans kan give klinisk anvendelig information, men resultatet påvirkes af væskeretention, dehydrering, nyligt fødeindtag og hvilken populationsbaseret ligning der anvendes. Metoden kan undervurdere fedtmassen ved udtalt obesitas og sarkopeni. Serielle målinger bør derfor foretages under ensartede forhold og helst med det samme udstyr [2].

CT og MR-skanning er de bedste metoder til direkte vurdering af visceralt og ektopisk fedt, men anvendes normalt ikke alene til obesitasdiagnostik. Hvis billeddiagnostik allerede er udført af anden årsag, kan fund af visceral fedtophobning, leversteatose eller lav muskelmasse derimod bidrage til den samlede vurdering.

Klinisk obesitas og præklinisk obesitas

En international Lancet-kommission foreslog i 2025 en opdeling mellem klinisk obesitas og præklinisk obesitas. Formålet er at skelne etableret sygdom fra en tilstand, hvor fedtoverskuddet endnu primært indebærer fremtidig risiko [1].

Klinisk obesitas

Klinisk obesitas defineres som en kronisk systemisk sygdom, hvor et verificeret fedtoverskud medfører mindst ét af følgende:

1. nedsat funktion i et eller flere organer eller væv, som kan tilskrives obesitas
2. betydelig, aldersjusteret begrænsning af mobilitet eller basale daglige aktiviteter, som skyldes obesitas

Eksempler på relevante kliniske manifestationer er:

• obesitasrelateret hypoventilation eller udtalt respiratorisk påvirkning
• hjertesvigt, hvor adipositas har en direkte patofysiologisk betydning
• nedsat nyrefunktion, som kan tilskrives obesitas
• mekanisk betinget bevægeindskrænkning
• betydelig begrænsning af personlig hygiejne, påklædning eller forflytning
• reproduktiv dysfunktion
• udtalt metabolisk eller hepatisk organdysfunktion

Sammenhængen skal vurderes klinisk. Forekomst af hypertension eller type 2-diabetes hos en person med obesitas betyder ikke automatisk, at ethvert symptom eller enhver funktionsnedsættelse skyldes obesitas.

Præklinisk obesitas

Præklinisk obesitas indebærer verificeret fedtoverskud, men bevaret organfunktion og ingen betydelig aktivitetsbegrænsning, der direkte skyldes obesitas. Risikoen for fremtidig klinisk obesitas, type 2-diabetes, kardiovaskulær sygdom, visse kræftformer og andre kroniske sygdomme er sædvanligvis forhøjet, men varierer mellem individer.

Betegnelsen betyder ikke, at tilstanden er ufarlig. Såkaldt metabolisk sund obesitas er ofte forbigående. En person kan være uden hyperglykæmi, dyslipidæmi og hypertension på et givet tidspunkt, men senere udvikle komplikationer, især ved fortsat vægtøgning, stigende taljeomkreds eller nedsat fysisk aktivitet [4].

Begrænsninger ved den nye opdeling

Den foreslåede klassifikation er en konsensusramme og har endnu ikke erstattet BMI-baserede diagnosekoder, lægemiddelindikationer eller nationale behandlingsprogrammer. Den kræver også klinisk vurdering af årsagssammenhængen mellem adipositas og organdysfunktion. Grænsen mellem præklinisk og klinisk obesitas kan derfor være mindre skarp, end definitionerne antyder.

Rammen er alligevel værdifuld, fordi den understreger, at:

• BMI ikke alene afgør, om en person er syg
• fedtoverskud bør verificeres
• organfunktion og hverdagsfunktion skal vurderes
• personer med samme BMI kan have meget forskellige behandlingsbehov
• fravær af aktuelle komplikationer ikke betyder normal langtidsrisiko

Klassifikation og gradering

BMI-baseret klassifikation hos voksne

I visse sammenhænge anvendes betegnelsen svær obesitas for BMI fra 35 kg/m², især hvis der foreligger komplikationer, og meget svær obesitas for BMI fra 40 kg/m². Terminologien varierer og bør derfor altid suppleres med den faktiske BMI-værdi.

BMI-graden beskriver kropsvægtens statistiske omfang i forhold til højden. Den beskriver ikke automatisk sygdommens kliniske sværhedsgrad. En person med BMI 32 kg/m² kan have svær søvnapnø, leverfibrose og betydelig funktionsnedsættelse, mens en anden person med BMI 40 kg/m² kan have relativt bevaret organfunktion.

Klinisk gradering

Klinisk gradering bør omfatte mindst fire dimensioner:

1. Omfanget af adipositas, vurderet med BMI og om nødvendigt kropssammensætning.
2. Fedtfordeling, eksempelvis taljeomkreds eller talje-højde-ratio.
3. Medicinske konsekvenser, såsom glukoseforstyrrelse, søvnapnø, leversygdom, artrose eller kardiovaskulær sygdom.
4. Fysisk, psykisk og social funktion, herunder mobilitet, daglige aktiviteter, livskvalitet, spiseforstyrrelse og vægtstigmatisering.

Edmonton Obesity Staging System er et etableret supplement til BMI. Systemet graderer medicinsk, psykisk og funktionel påvirkning fra stadie 0, uden identificerbare risikofaktorer eller funktionsproblemer, til stadie 4, med svær og potentielt terminal organskade eller udtalt funktionsnedsættelse. Observationelle studier viser, at et højere Edmonton-stadie bl.a. er associeret med mortalitet, forbrug af sundhedsydelser, polyfarmaci og komplikationer efter bariatrisk kirurgi [7].

Systemet har begrænsninger. Definitionerne har varieret mellem studier, og graderingen indeholder kliniske vurderinger, som kan mindske reproducerbarheden. Det illustrerer alligevel et centralt princip: behandlingsbehovet afgøres bedre af fedtoverskuddets konsekvenser end af BMI alene.

Børn og unge

Hos børn skal voksnes faste BMI-grænser ikke anvendes direkte, fordi BMI ændrer sig med alder og pubertetsudvikling. BMI skal relateres til alders- og kønsspecifikke referencer.

Almindelige systemer er:

• WHO's BMI-for-alder, udtrykt som standardafvigelser eller z-scorer
• International Obesity Task Force, IOTF, med alders- og kønsspecifikke grænser, der ved 18-årsalderen svarer til voksen-BMI 25 henholdsvis 30 kg/m²
• nationale vækstreferencer

For børn i alderen 5 til 19 år definerer WHO obesitas som BMI-for-alder mere end to standardafvigelser over referencens median. IOTF anvendes ofte i den svenske børnesundhedspleje og i svensk forskning. Det skal angives, hvilket referencesystem der er anvendt, fordi prævalensen kan variere mellem systemerne [8].

Også hos børn bør BMI suppleres med vurdering af vækstkurve, pubertetsudvikling, arvelighed, blodtryk, fysisk funktion, søvn, mental sundhed og tegn på komplikationer. Hurtig krydsning opad gennem flere BMI-kanaler kan være klinisk betydningsfuld, selv før en formel obesitasgrænse overskrides.

Etniske forskelle i grænseværdier

Forholdet mellem BMI, kropsfedt og metabolisk risiko varierer mellem befolkningsgrupper. Ved samme BMI har personer med sydasiatisk, østasiatisk eller sydøstasiatisk baggrund i gennemsnit en højere andel kropsfedt og større metabolisk risiko end personer med europæisk baggrund. Samtidig er der stor variation inden for hver gruppe, og etnicitet er et groft surrogat for genetiske, kulturelle, socioøkonomiske og miljømæssige faktorer [3].

For flere asiatiske befolkningsgrupper anvendes derfor lavere BMI-grænser:

Grænserne varierer mellem lande. I koreanske retningslinjer anvendes eksempelvis BMI 23 kg/m² for overvægt og 25 kg/m² for obesitas. Abdominal obesitas defineres dér som taljeomkreds på mindst 90 cm hos mænd og 85 cm hos kvinder [9].

I internationale og svenske sammenhænge bør en lavere tærskel for metabolisk udredning overvejes hos personer med asiatisk baggrund, især ved:

• BMI fra 23 kg/m²
• forhøjet taljeomkreds
• arvelig disposition for type 2-diabetes
• tidligere graviditetsdiabetes
• hypertension eller dyslipidæmi
• metabolisk dysfunktionsassocieret steatotisk leversygdom

Visse personer med afrikansk baggrund har ved samme BMI højere fedtfri masse og lavere andel visceralt fedt end personer med europæisk baggrund, men sammenhængen med blodtryk, diabetes og kardiovaskulær sygdom er kompleks. BMI-grænser bør derfor ikke justeres mekanisk. Individuel vurdering af taljeomkreds, metabolisk status og kropssammensætning er mere sikker end at antage lav eller høj risiko ud fra etnisk kategori.

Epidemiologi i Sverige

Voksne

Svenske estimater varierer med årstal, alder, datakilde og om vægt og højde er målt eller selvrapporteret. Selvrapporterede data har tendens til at undervurdere prævalensen, fordi kropsvægten ofte underrapporteres og højden overvurderes.

Samlet set tyder nationale undersøgelser og modelbaserede data på, at omtrent en sjettedel til en femtedel af den voksne befolkning har BMI-baseret obesitas. Forekomsten af overvægt inklusive obesitas er betydeligt højere. I en model af den svenske befolkning i 2023 blev 887 272 personer i alderen 20 til 60 år estimeret at have obesitas. Modellen skal ikke fortolkes som en direkte prævalensmåling, men viser den store berørte population og den forventede byrde af obesitasrelaterede komplikationer [10].

Forekomsten er højere i den midaldrende befolkning end blandt yngre voksne. I modellen havde mænd lidt hyppigere obesitas end kvinder, og aldersgruppen 50 til 60 år var uforholdsmæssigt stor [10]. Kønsforskellene varierer dog afhængigt af, om man analyserer BMI, taljeomkreds eller svær obesitas.

Historiske svenske data viser en tydelig langsigtet stigning. Blandt repræsentative grupper af 50-årige mænd i Göteborg steg gennemsnits-BMI fra 24,8 til 26,4 kg/m² mellem 1963 og 2003. Andelen med obesitas steg fra 6,0 til 13,8 procent. I samme periode forbedredes flere andre kardiovaskulære risikofaktorer, bl.a. rygning, blodtryk og kolesterol, hvilket illustrerer, at ændringer i obesitas og den øvrige risikofaktorprofil kan gå i forskellige retninger [11].

Den svenske ODDS-kohorte omfatter over 4,2 millioner personer og næsten 7,8 millioner vægtmålinger fra 1963 til 2020. Materialet er ikke et tværsnit af den nuværende befolkning og kan derfor ikke anvendes som et aktuelt prævalenstal. Det viser derimod de store muligheder for at studere BMI, taljeomkreds, vægtændring og senere sygelighed gennem kobling til svenske sundhedsregistre [12].

Sociale forskelle

Obesitas er socialt ulige fordelt. Kort uddannelse, økonomisk udsathed, usikre levevilkår og kumulativ socioøkonomisk belastning gennem livsforløbet er associeret med højere risiko. Sammenhængen er ofte stærkere hos kvinder [13].

I et studie baseret på 2018-udgaven af den svenske befolkningsundersøgelse Hälsa på lika villkor i de fire nordligste svenske regioner havde 64 procent af mændene og 52 procent af kvinderne overvægt inklusive obesitas. Forskellen mellem kønnene blev delvis forklaret af uddannelse, indkomst og levevaner. Studiet var regionalt og anvendte selvrapporterede data, men viser, at nationale gennemsnit skjuler betydelige forskelle mellem grupper [14].

Visse migrantgrupper i de nordiske lande har højere forekomst end personer født i landet, især kvinder født i eksempelvis Somalia eller Irak. Forklaringer omfatter socioøkonomisk udsathed, ændrede fødevaremiljøer, lav fysisk aktivitet og barrierer for adgang til kulturelt tilpasset forebyggelse og behandling [15]. Variationerne er store, og fødeland bør ikke anvendes som erstatning for individuel risikovurdering.

Børn og unge

Sverige har meget høj dækning af højde- og vægtmålinger i børnesundhedsplejen og skolesundhedsplejen, men oplysningerne er historisk ikke blevet samlet fuldstændigt på nationalt niveau. Dette begrænser muligheden for at angive én aktuel national prævalens for alle aldre [16].

Nordiske opgørelser tyder på, at omkring hvert femte barn mellem 5 og 18 år har overvægt eller obesitas, men andelen varierer mellem lande, aldre, køn og anvendte referencesystemer. Obesitas udgør en mindre del af denne kombinerede kategori [17]. Oplysningen skal derfor ikke uden videre fortolkes som en eksakt svensk værdi.

I Sverige måles praktisk talt alle børn gentagne gange, men data fra skolesundhedsplejen har ikke været samlet nationalt. Det svenske register for børnesundhedspleje rapporterede i 2025 højde- og vægtdata for ca. 87 procent af landets fireårige. Der pågår et arbejde med en mere sammenhængende national sundhedsopfølgning af personer mellem 0 og 20 år [16].

Socioøkonomiske forskelle ses allerede i barndommen. Lav familieindkomst og kortere forældreuddannelse er associeret med højere forekomst. Svenske data fra skolebørn viser også sammenhænge mellem mindre gunstige kostvaner, lavere socioøkonomisk position og overvægt eller obesitas [18].

Betydningen af målemetoden

Ved sammenligning mellem svenske studier bør følgende kontrolleres:

• om vægt og højde er målt eller selvrapporteret
• hvilke aldre der indgår
• om prævalensen er aldersstandardiseret
• om overvægt og obesitas opgøres samlet eller separat
• om BMI eller central obesitas måles
• hvilket referencesystem der anvendes for børn
• om studiepopulationen er national, regional eller klinisk

Ændringer i BMI kan desuden undervurdere ændringer i abdominal obesitas. Internationale data viser, at taljeomkredsen over tid er steget mere, end ændringen i BMI skulle tilsige, i flere befolkninger [4].

Global epidemiologi og tendenser

Obesitas er steget i næsten alle dele af verden. Den globale udvikling er ikke alene karakteriseret ved, at højindkomstlande har høj forekomst. Stigningen går hurtigt i mange lav- og mellemindkomstlande, samtidig med at underernæring og mikronæringsstofmangel fortsat består. Samme land, husstand eller individ kan derfor være ramt af både underernæring og obesitas i forskellige faser af livet.

En poolet analyse af 3 663 befolkningsrepræsentative studier med 222 millioner deltagere viste, at den kombinerede forekomst af undervægt og obesitas steg mellem 1990 og 2022 i 81 procent af landene for kvinder og 70 procent for mænd. Stigningen var næsten overalt drevet af obesitas. I 2022 var obesitas hyppigere end undervægt i 89 procent af landene for kvinder og 73 procent for mænd [19].

De højeste prævalenser findes i flere ønationer i Oceanien, i Caribien samt i dele af Mellemøsten og Nordafrika. Samtidig stiger antallet af personer med obesitas hurtigt i folkerige lande i Asien og i Afrika.

Voksne

GBD 2021 estimerede, at 1,00 milliard voksne mænd og 1,11 milliarder voksne kvinder havde overvægt eller obesitas i 2021. Sammenlignet med 1990 var den globale prævalens af obesitas steget med ca. 155 procent blandt mænd og 105 procent blandt kvinder. Ingen nation havde opnået et tydeligt og vedvarende fald i hele perioden [20].

Hvis de historiske tendenser fortsætter, forventes omkring 3,80 milliarder voksne at have overvægt eller obesitas i 2050, svarende til mere end halvdelen af den forventede voksne verdensbefolkning. Fremskrivninger er ikke forudsigelser med sikkert udfald. De bygger bl.a. på antagelsen om, at den hidtidige udvikling i samfund, forebyggelse og behandling fortsætter i omtrent samme tempo [20].

Børn og unge

Mellem 1990 og 2021 blev den globale kombinerede forekomst af overvægt og obesitas blandt børn og unge fordoblet, mens obesitas alene blev tredoblet. I 2021 blev 93,1 millioner personer i alderen 5 til 14 år og 80,6 millioner i alderen 15 til 24 år estimeret at have obesitas [21].

I 2022 havde omkring 9,3 procent af drengene og 6,9 procent af pigerne mellem 5 og 19 år obesitas. I de fleste lande var obesitas blandt børn og unge hyppigere end undervægt, men i dele af Sydasien og Afrika bestod fortsat en betydelig dobbeltbyrde [19].

Hvis de nuværende tendenser fortsætter, forventes 15,6 procent af personer mellem 5 og 14 år og 14,2 procent af personer mellem 15 og 24 år at have obesitas i 2050, i alt omkring 360 millioner børn, unge og unge voksne [21].

Hvorfor prævalensmålene adskiller sig

Globale estimater kan variere mellem WHO, NCD Risk Factor Collaboration og Global Burden of Disease, fordi organisationerne anvender forskellige:

• aldersgrænser
• BMI-definitioner for børn
• datakilder
• korrektioner for selvrapportering
• statistiske modeller
• standardpopulationer
• årstal

BMI anvendes trods begrænsningerne, fordi det er det eneste adipositasmål, der er tilgængeligt i tilstrækkeligt mange lande og tidsperioder. Globale BMI-baserede tal beskriver derfor primært befolkningsbyrden, ikke antallet af personer med klinisk obesitas ifølge den nyere funktionsbaserede definition.

Sygdomsbyrde og samfundsøkonomi

Sygdomsbyrde

Højt BMI bidrager til sygdomsbyrden gennem flere parallelle mekanismer og sygdomsgrupper:

• type 2-diabetes
• iskæmisk hjertesygdom og apopleksi
• hypertension og hjertesvigt
• metabolisk dysfunktionsassocieret steatotisk leversygdom
• kronisk nyresygdom
• obstruktiv søvnapnø og hypoventilation
• artrose og bevægeindskrænkning
• reproduktive helbredsproblemer og graviditetskomplikationer
• flere kræftformer
• forringet mental sundhed og livskvalitet

GBD 2023 viste, at højt BMI var en af få førende risikofaktorer, hvor den aldersstandardiserede sygdomsbyrde steg mellem 2010 og 2023. Antallet af sygdomsjusterede leveår, der kunne tilskrives metaboliske risikofaktorer, steg kraftigt, delvis som følge af befolkningstilvækst og aldring, men også som følge af øget eksponering [22].

For 2021 blev 3,71 millioner dødsfald og 129 millioner sygdomsjusterede leveår globalt estimeret at være relateret til overvægt og obesitas [20]. Sådanne beregninger bygger på antagelser om kausale sammenhænge og risikokurver og bør betragtes som modelbaserede estimater, ikke direkte optalte dødsfald.

Obesitas påvirker også det reproduktive helbred. I et svensk registerstudie med næsten to millioner graviditeter blev overvægt og obesitas beregnet at bidrage til 52,1 procent af tilfældene af graviditetsdiabetes, 36,9 procent af børn store for gestationsalderen og 26,5 procent af præeklampsi. Dette er populationsattributable andele og skal ikke fortolkes, som om adipositas var den eneste årsag i hvert enkelt tilfælde [23].

Direkte og indirekte omkostninger

De direkte omkostninger omfatter bl.a.:

• almen praksis og specialiseret behandling
• lægemidler
• behandling af komplikationer
• hospitalsindlæggelser
• kirurgi og postoperativ opfølgning
• hjælpemidler og rehabilitering

De indirekte omkostninger omfatter:

• sygefravær
• nedsat produktivitet i arbejdstiden
• førtidspensionering
• uformel pleje
• funktionsnedsættelse
• tabt produktion som følge af for tidlig død

En systematisk oversigt over 23 nationale omkostningsstudier fandt en betydelig økonomisk byrde i både højindkomstlande og lav- og mellemindkomstlande. Sammenligninger mellem lande var dog vanskelige, fordi studierne anvendte forskellige perspektiver, sygdomsudvalg, tidsperioder og metoder til beregning af attributable omkostninger [24].

For børn med overvægt eller obesitas estimerede en metaanalyse den ekstra årlige medicinske omkostning til i gennemsnit 238 amerikanske dollar pr. barn i 2022-priser. Obesitas medførte højere omkostninger end overvægt, især ved hospitalsbehandling. Heterogeniteten mellem studierne var meget stor, og en tredjedel blev vurderet at have høj risiko for bias [25].

I lav- og mellemindkomstlande var de direkte omkostninger ofte domineret af hospitalsindlæggelser. En systematisk oversigt fandt store nationale omkostninger, men kun 13 relevante studier med moderat metodologisk kvalitet og utilstrækkelig rapportering af produktionstab [26]. De reelle samfundsomkostninger er derfor sandsynligvis undervurderet i mange lande.

Svenske omkostninger

Et svensk simulationsstudie estimerede, at de årlige behandlingsomkostninger for ti obesitasrelaterede komplikationer hos personer med obesitas mellem 20 og 60 år kunne stige fra ca. 6,4 milliarder svenske kroner i 2023 til 14,0 milliarder svenske kroner i 2033, hvis vægten forblev uændret. Type 2-diabetes stod for den største omkostning [10].

Modellen beregnede også, at et vægttab på 5 til 20 procent i en hypotetisk gruppe på 10 000 personer ville kunne mindske incidensen af især type 2-diabetes, hypertension og dyslipidæmi. Den beregnede årlige besparelse i 2033 var 9 til 30 millioner svenske kroner afhængigt af vægttabets omfang [10].

Resultaterne skal fortolkes som scenarier, ikke observerede udfald. Modellen byggede delvis på britiske risikodata, inkluderede ikke behandlingsomkostningen for vægttabet og tog ikke fuldt hensyn til dødelighed, vægtgenvinding eller indirekte omkostninger. Studiet var desuden finansieret af en lægemiddelvirksomhed. Det illustrerer alligevel, hvordan en almindelig kronisk sygdom kan give en stor økonomisk belastning, selv om omkostningen pr. individ er moderat.

Sverige indførte i 2023 nationale retningslinjer for obesitasbehandling med et livsforløbsperspektiv fra graviditet til høj alder. Retningslinjerne henvender sig primært til beslutningstagere og fremhæver behovet for ligeværdig identifikation, udredning og behandling samt kvalitetsindikatorer til opfølgning [27]. Svensk praksis og svenske medicintilskud kan afvige fra internationale retningslinjer, især for nyere lægemidler mod obesitas.

Stigma som del af sygdomsbyrden

Vægtstigmatisering forekommer i samfundet og i sundhedsvæsenet. Den kan føre til forsinket kontakt med sundhedsvæsenet, dårligere patientmøder, undgåelse af fysisk aktivitet, psykisk sygdom og nedsat adhærens til behandling. Stigma er derfor ikke kun et socialt problem, men en faktor, der kan forværre sygdomsbyrden [1,3].

Epidemiologisk rapportering bør undgå at fremstille obesitas som en følge udelukkende af manglende viljestyrke. Den globale stigning over kort tid kan ikke forklares af genetiske ændringer, men afspejler samspillet mellem biologisk sårbarhed og ændrede fødevaremiljøer, fysisk miljø, arbejdsliv, søvn, markedsføring og socioøkonomiske forhold.

En klinisk anvendelig konklusion er derfor, at BMI fortsat er nødvendigt til screening og befolkningsovervågning, men at diagnose og prioritering af behandling bør bygge på en kombination af verificeret adipositas, fedtfordeling, organpåvirkning, funktionsevne og individuel risiko.

Kilder

1. Rubino F et al. Definition and diagnostic criteria of clinical obesity. Lancet Diabetes Endocrinol 2025. PMID: 39824205
2. Sweatt K, Garvey WT, Martins C. Strengths and Limitations of BMI in the Diagnosis of Obesity: What is the Path Forward? Curr Obes Rep 2024. PMID: 38958869
3. Wu Y, Li D, Vermund SH. Advantages and Limitations of the Body Mass Index (BMI) to Assess Adult Obesity. Int J Environ Res Public Health 2024. PMID: 38929003
4. Ross R et al. Waist circumference as a vital sign in clinical practice: a Consensus Statement from the IAS and ICCR Working Group on Visceral Obesity. Nat Rev Endocrinol 2020. PMID: 32020062
5. Global BMI Mortality Collaboration et al. Body-mass index and all-cause mortality: individual-participant-data meta-analysis of 239 prospective studies in four continents. Lancet 2016. PMID: 27423262
6. Sun M et al. Comparing waist circumference with body mass index on obesity-related cancer risk: a pooled Swedish study. J Natl Cancer Inst 2025. PMID: 40156135
7. Atlantis E et al. Usefulness of the Edmonton Obesity Staging System for stratifying the presence and severity of weight-related health problems in clinical and community settings: A rapid review of observational studies. Obes Rev 2020. PMID: 32812345
8. Purnell JQ. Definitions, Classification, and Epidemiology of Obesity. Endotext 2023. PMID: 25905390
9. Nam GE, Park HS. Perspective on Diagnostic Criteria for Obesity and Abdominal Obesity in Korean Adults. J Obes Metab Syndr 2018. PMID: 31089555
10. Galavazi M et al. Evaluation of clinical benefits and economic value of weight loss in a Swedish population using a simulation model. Obesity 2025. PMID: 40074678
11. Rosengren A et al. Obesity and trends in cardiovascular risk factors over 40 years in Swedish men aged 50. J Intern Med 2009. PMID: 19486264
12. da Silva M et al. Cohort profile: The Obesity and Disease Development Sweden (ODDS) study, a pooled cohort. BMJ Open 2024. PMID: 39013647
13. Adamou H et al. Life-course socioeconomic status and obesity: scoping review. Popul Health Metr 2025. PMID: 41254680
14. Yusuf FM, San Sebastián M, Vaezghasemi M. Explaining gender inequalities in overweight people: a Blinder-Oaxaca decomposition analysis in northern Sweden. Int J Equity Health 2023. PMID: 37608286
15. Kronstad LE, Tokovska M, Kisa A. A scoping review of overweight and obesity prevalence and determinants among immigrant adults in Nordic countries. J Migr Health 2025. PMID: 41473668
16. Elinder LS et al. The Importance of National Monitoring of Children's Growth: Consensus Statement From the Nordic PromoKids Network. Acta Paediatr 2025. PMID: 40387306
17. Baygi F et al. Trends and future directions in childhood obesity research in the Nordic countries: a scientometric review. Eur J Public Health 2025. PMID: 40235108
18. Jonsson KR et al. Associations between dietary behaviours and the mental and physical well-being of Swedish adolescents. Child Adolesc Psychiatry Ment Health 2024. PMID: 38555430
19. NCD Risk Factor Collaboration. Worldwide trends in underweight and obesity from 1990 to 2022: a pooled analysis of 3663 population-representative studies with 222 million children, adolescents, and adults. Lancet 2024. PMID: 38432237
20. GBD 2021 Adult BMI Collaborators. Global, regional, and national prevalence of adult overweight and obesity, 1990-2021, with forecasts to 2050: a forecasting study for the Global Burden of Disease Study 2021. Lancet 2025. PMID: 40049186
21. GBD 2021 Adolescent BMI Collaborators. Global, regional, and national prevalence of child and adolescent overweight and obesity, 1990-2021, with forecasts to 2050: a forecasting study for the Global Burden of Disease Study 2021. Lancet 2025. PMID: 40049185
22. GBD 2023 Disease and Injury and Risk Factor Collaborators. Burden of 375 diseases and injuries, risk-attributable burden of 88 risk factors, and healthy life expectancy in 204 countries and territories, including 660 subnational locations, 1990-2023: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2023. Lancet 2025. PMID: 41092926
23. Shirvanifar M et al. Adverse pregnancy outcomes attributable to overweight and obesity across maternal birth regions: a Swedish population-based cohort study. Lancet Public Health 2024. PMID: 39366732
24. Tremmel M et al. Economic Burden of Obesity: A Systematic Literature Review. Int J Environ Res Public Health 2017. PMID: 28422077
25. Ling J et al. Economic burden of childhood overweight and obesity: A systematic review and meta-analysis. Obes Rev 2023. PMID: 36437105
26. Fatoye F et al. The clinical and economic burden of obesity in low- and middle-income countries: a systematic review. Int J Obes 2025. PMID: 41023279
27. Nowicka P et al. Systematic Development of National Guidelines for Obesity Care: The Swedish Approach. Obes Facts 2024. PMID: 38253042