Ожиріння вісцерального відділу та його анатомічний розподіл як предиктори розвитку метаболічного синдрому та рівня фактора кардіометаболічного ризику

Анотація

Передумови

Незважаючи на визнання того, що центральне ожиріння відіграє вирішальну роль при хронічному захворюванні, мало хто з широкомасштабних візуалізаційних досліджень задокументував зміни у візерунку жирової тканини живота.

його

Об’єктивна

Ми мали на меті порівняти асоціацію між черевною підшкірно-жировою клітковиною (ASAT) та вісцеральною тканиною черевної порожнини (VAT), які вимірювали в різних місцях живота, та наявністю метаболічного синдрому (РС; Національна програма з лікування холестерину, група лікування дорослих III визначення) та окремі фактори кардіометаболічного ризику.

Дизайн

Це дослідження включало 713 неіспаномовних білих у віці 18–86 років, у яких ПДВ та ASAT оцінювались за допомогою магнітно-резонансної томографії з множинними зображеннями. Анатомічне положення магнітно-резонансного зображення, що містить максимальну площу ПДВ для кожного суб’єкта, було використано як міру зразків ПДВ. Багатовимірний лінійний та логістичний регресійні аналізи використовувались для вивчення зв'язку ПДВ, ASAT та візерунків ПДВ до кардіометаболічного ризику.

Результати

Маса ПДВ була сильнішим предиктором РС, ніж маса АСАТ, але маса АСАТ (та інші показники підшкірного ожиріння) мала значущі взаємодії з масою ПДВ, завдяки чому підвищений АСАТ зменшував ймовірність РС серед чоловіків з високим ПДВ (Р = 0,0008) . Були різні варіанти розташування зображень у асоціації зони ПДВ з РС у чоловіків, а магнітно-резонансні зображення, розташовані на 4–8 см вище L4 – L5, забезпечували найсильнішу кореляцію між площею ПДВ та факторами кардіометаболічного ризику. Суб'єкти, у яких максимальна площа ПДВ була більшою в животі, мали вищі концентрації холестерину ЛПНЩ (R 2 = 0,07, P = 0,0001), незалежно від віку та ожиріння.

Висновок

Потрібні подальші дослідження, щоб підтвердити вплив моделювання ПДВ на кардіометаболічний ризик.

ВСТУП

Абдомінальне ожиріння схиляє людей до діабету та серцево-судинних захворювань (ССЗ) (1), а підвищений рівень вісцеральної жирової тканини (ПДВ), зокрема, пов'язаний з інсулінорезистентністю, дисліпідемією, системним запаленням, діабетом, гіпертонією, інфарктом міокарда та всіма причинами смертність (2–14). У той час як ПДВ може мати надзвичайно важливу патофізіологічну роль при ССЗ та цукровому діабеті, кількість підшкірної жирової тканини (SAT) також сприяє інсулінорезистентності, пов’язаній із ожирінням, і метаболічному синдрому (МС), як було розглянуто Місрою та Вікрамом (7) та Freedland (15). Дійсно, припускають, що низька маса САТ в кінцівках може збільшити ризик діабету (1, 16–20). Однак роль абдомінального SAT (ASAT) у зменшенні впливу ПДВ на здоров'я не зовсім зрозуміла.

Через обмеження витрат більшість досліджень отримали одиничну магнітно-резонансну томографію (МРТ) або комп’ютерну томографію черевної порожнини, як правило, в міжхребцевому просторі L4 – L5, що відображає ПДВ та черевний звіт (21). Однак дослідження, що використовують протоколи множинних зображень, дозволяють припустити, що порівняно із зображеннями, зробленими в середині та у верхній частині живота, тобто поблизу L2 – L3, зображення L4 – L5 є значно гіршим предиктором як загального обсягу ПДВ (22–25), так і Рівні фактора ризику ССЗ та РС (23, 26, 27). Крім того, окремим варіаціям просторового розподілу самого складу ПДВ у верхній та нижній частині живота приділяється порівняно мало уваги. Machann et al (28) елегантно проілюстрували варіації "топографії жирової тканини", але епідеміологічні дослідження ще не вивчали просторову структуру ПДВ як незалежного предиктора ризиків для здоров'я.

Використовуючи велику базу даних суміжних зображень МРТ черевної порожнини товщиною 1 см, дане дослідження мало на меті 1) вивчити вплив ПДВ та ASAT та їх взаємодії між собою на наявність чи відсутність РС, 2) визначити, чи розташування зображення суттєво впливає на кореляцію між зонами ПДВ одного зображення та рівнем кардіометаболічного фактора ризику та наявністю або відсутністю РС; 3) вивчити варіації розподілу ПДВ по черевній порожнині та її зв’язок з рівнем кардіометаболічного фактора ризику та РС.

ПРЕДМЕТИ І МЕТОДИ

Зразок дослідження

Вибірка включала 713 здорових неіспаномовних білих учасників (49% жінок) у віці 18–86 років, які були залучені до 1 з 3 постійних досліджень складу тіла та ризику серцево-судинних захворювань - Довге дослідження Фелса, Дослідження старіння сім’ї в Долині Маямі та Дослідження сімей на південному заході штату Огайо - в Науково-дослідному центрі охорони здоров’я (Дейтон, Огайо) у 2003–2006 рр. Учасники проживали в районі Дейтон-Цинциннаті на південному заході штату Огайо на момент вербування та регулярно поверталися до навчального центру для проведення серійних іспитів. Учасників оглядали заздалегідь, щоб переконатися, що у них відсутні будь-які протипоказання для проведення МРТ. Всі дані для запланованого іспиту були зібрані того ж дня.

Усі суб’єкти надали письмову інформовану згоду. Протокол дослідження був затверджений Інституційною комісією з державного університету Райта.

Антропометрія та склад всього тіла

Під час вимірювання учасники одягали легкий одяг (наприклад, шорти та сорочки без рукавів). Вагу вимірювали з точністю до 0,01 кг, а зріст вимірювали з точністю до 0,01 см за допомогою цифрової шкали та цифрового стадіометра відповідно. Загальну жирову масу (TBF), нежирну масу (FFM) та жирову масу нижніх кінцівок (LEG) вимірювали за допомогою системи рентгенівської абсорбціометрії (DXA) з подвійною енергією (Hologic QDR 4500; Hologic Inc, Бедфорд, Массачусетс; версія програмного забезпечення 9.8D). Товщину підшкірної складки трицепса вимірювали за допомогою штангенциркулів Ланге.

Магнітно-резонансна томографія

Моделі логістичної регресії для статі з урахуванням віку, віку 2, індексу маси тіла (ІМТ; в кг/м 2), поточного стану куріння (так чи ні), рівня фізичної активності [з використанням спортивного індексу опитувальника Беке (33) ] та FFM були протестовані для вивчення впливу ПДВ, ASAT та ІМТ на шанси РС. Аналізуючи взаємодію між ПДВ та різними показниками SAT (тобто ASAT, товщиною шкірних складок трицепсів та масою жиру LEG) на шанси РС, ми оцінювали ці показники як безперервні змінні в моделях логістичної регресії. Потім, для ілюстративних цілей, ми створили тертилі, щоб побудувати вірогідність РС у суб'єктів із високим (верхній тертил) порівняно з нижчим (нижній 2 тертилі) підшкірним ожирінням на всіх рівнях маси ПДВ. PROC GENMOD був використаний для порівняння коефіцієнтів шансів РС у суб'єктів із високим та нижчим підшкірним ожирінням при певних рівнях маси ПДВ.

Відмінності в асоціації між площею ПДВ, виміряною в різних місцях одиничного зображення на животі, та при різних рівнях кардіометаболічного фактора ризику були перевірені шляхом порівняння кожного з урахуванням віку коефіцієнта кореляції Пірсона з найвищим коефіцієнтом кореляції для кожного фактора ризику за допомогою Hotelling- Тест Вільямса (34). Потім, використовуючи специфічні для статі моделі логістичної регресії, скориговані з урахуванням віку, віку 2, ІМТ, поточного стану куріння (так чи ні), рівня фізичної активності та FFM, ми порівняли ОР (та 95% ДІ) для ПДВ, виміряного на різних одиницях розташування зображень як предиктор РС. OR були засновані на збільшенні 1-SD кожної зі змінних предиктора. Належність придатності для логістичних регресійних моделей оцінювали за допомогою c-статистики та критерію Хосмера-Лемешоу, а Інформаційний критерій Akaike (AIC) використовували для порівняння остаточних моделей. Мультиколінеарність тестували з використанням фактора дисперсії інфляції, і моделі виключали, якщо фактор дисперсії інфляції був> 10.

Візерунок ПДВ досліджували, використовуючи анатомічне положення (номер зображення) максимальної площі ПДВ для кожної людини. Площа ПДВ, як правило, дотримується криволінійної схеми по всій черевній області, і вона показує пік, або максимальну область ПДВ, для кожного суб’єкта; див. Демерат та ін (35) для подальшого опису. Анатомічне розташування максимальної площі ПДВ збільшилось з кроком в 1 см від місця розташування зображення. 1 (у цьому випадку пікова площа ПДВ припадала на 3 см нижче L4 – L5) до місця розташування зображення. 22 (у цьому випадку пікова площа ПДВ мала місце на 18 см вище L4 – L5); не було суб’єктів з максимальною площею ПДВ при L4 – L5 + 19 см або L4 – L5 + 20 см. Розташування максимальної площі ПДВ було введено до загальнолінійних загальнолінійних та логістичних моделей регресії як постійну змінну поряд із віком, віком 2, масою ПДВ, тютюнопалінням та фізичною активністю, щоб перевірити незалежний вплив моделювання ПДВ на фактори кардіометаболічного ризику та РС.

Статистичний аналіз проводили із застосуванням програмного забезпечення SAS (версія 9.2; SAS Institute, Cary, NC). Використовували двосторонні (α = 0,05) тести значимості.

РЕЗУЛЬТАТИ

Описова статистика

Характеристики досліджуваних викладено за статтю у таблиці 1. Середній вік становив 43 роки; ≈70% випробовуваних мали надмірну вагу (37,7% жінок та 44,6% чоловіків) або ожирінням (31,2% жінок та 27,6% чоловіків), а також спостерігалися очікувані розбіжності у статі у складі тіла та рівні кардіометаболічних факторів ризику.