Abstract

Background: Még mindig ellentmondásos, hogy melyik antropometriai mutató lehet a legjobb előrejelzője az incidens hipertóniának. Célkitűzések: A testtömegindex (BMI), a derékkörfogat (WC), a bőrhártya vastagság, a derék-csípő arány (WHR) és a derék-magasság arány (WHTR) relatív erejének vizsgálata a magas vérnyomás előfordulásának előrejelzésében kínai felnőttek körében. Módszer: Az adatokat a kínai egészségügyi és táplálkozási felmérésből nyertük. A túlsúlyt BMI ≥23 kg/m2 , az általános elhízást pedig BMI ≥27,5 kg/m2 -ként határozták meg. A hasi elhízást férfiak esetében ≥90 cm-es, nők esetében ≥80 cm-es WC-értékekkel határozták meg. A bőrredő vastagságát, a WHR-t és a WHTR-t alacsony és magas csoportokra osztották a vevői működési jellemzők szerint. Cox-regressziókat és nomogramokat alkalmaztunk az 5 mutató relatív erejének összehasonlítására az incidens hipertónia előrejelzésében. Eredmények: Amikor az összes mutatót egyszerre elemezték, az incidens hipertónia legjobb előrejelzője az általános elhízás volt (p < 0,001, korrigált kockázati arány 1,9, 95% CI 1,6-2,2). A nemek szerint rétegzett eredmények azt mutatták, hogy a BMI és a WC a férfiaknál (korrigált HR 1,8 és 1,3, 95% CI 1,4-2,3 és 1,1-1,5, illetve), valamint a nőknél (korrigált HR 2,0 és 1,4, 95% CI 1,6-2,4 és 1,2-1,6, illetve) a magas vérnyomás erősebb előrejelzői voltak. Következtetések: A BMI és a WC jobban előre jelezheti az incidens hipertóniát, mint a bőrredő vastagsága, a WHR és a WHTR a kínai populációban.

© 2019 S. Karger AG, Basel

Bevezetés

A magas vérnyomás világszerte a betegségterhek egyik fő tényezőjének számít. Összességében a magas vérnyomás prevalenciája a felnőttek körében mintegy 25%, de ez az érték 2025-re várhatóan 29%-ra emelkedik . Kínában ezzel szemben a magas vérnyomás prevalenciája a felnőttek körében az 1991-es 14,5%-ról 2012-re 34,0%-ra emelkedett . Ezért a magas vérnyomás a kínai lakosság körében a legfontosabb közegészségügyi problémává vált.

Megállapították, hogy az általános elhízás és a magas vérnyomás között szoros kapcsolat áll fenn . Az általános elhízás standard mérőszáma, a testtömegindex (BMI) a legszélesebb körben használt mutató a magas vérnyomás előrejelzésére és szűrésére . Mivel a zsíreloszlás fontosabb, mint a teljes testzsír a szív- és érrendszeri betegségek (CVD) szempontjából, számos, a testzsír eloszlását figyelembe vevő mérőszámot, mint például a derékkörfogat (WC), a derék-csípő arány (WHR), a derékmagasság arány (WHTR) és a bőr alatti zsír, például a triceps skinfold vastagsága, fejlesztettek ki és alkalmaztak. Az elmúlt évtizedekben számos tanulmányt végeztek a különböző elhízásmutatók és a magas vérnyomás összefüggéseinek vizsgálatára. Egyes tanulmányok azt jelezték, hogy a WC vagy a WHTR jobb előrejelzője lehet a CVD kockázatának . Más tanulmányok azonban arról számoltak be, hogy a WC volt a legjobb mutató a kameruniak, a görögök vagy a japánok esetében . Az Amerikai Diabétesz Szövetség kijelentette, hogy nem egyértelmű, hogy a WC a BMI-hez képest pontosabban előre jelezheti-e a kardiovaszkuláris kockázatot . Néhány japán és kubai populáción alapuló tanulmány szerint a BMI volt a legjobb egyedi mutatója a magas vérnyomásnak . Időközben néhány szisztematikus áttekintést és metaanalízist végeztek annak vizsgálatára, hogy a gyakori elhízásmutatók mennyire hatékonyak a magas vérnyomás előrejelzésében. Ezek közül néhány azt támogatta, hogy a WHTR jobb előrejelzője a CVD kockázatának , míg egy másik metaanalízis arra a következtetésre jutott, hogy a WC jobb előrejelző, és ajánlott a klinikumban és a kutatásban használni . Ezért továbbra is vitatott és ellentmondásos, hogy melyik a hipertónia legjobb előrejelzője.

Ezért ebben a prospektív kohorszvizsgálatban a vizsgálat célja az volt, hogy értékelje a BMI, a WC, a bőrredő vastagság, a WHR és a WHTR erejét a hipertónia előfordulásának előrejelzésében a kínai lakosság körében.

Anyagok és módszerek

Tanulmány felépítése

Az adatokat a Kínai Egészség- és Táplálkozási Felmérésből (CHNS) nyertük, amely egy folyamatban lévő, nyílt kohorszú, nemzetközi, együttműködésen alapuló projekt az Észak-Karolinai Egyetem Chapel Hill-i Carolina Népesedési Központja és a Kínai Betegségellenőrzési és Megelőzési Központ (CCDC) Nemzeti Táplálkozási és Egészségügyi Intézete (korábban Nemzeti Táplálkozási és Élelmiszerbiztonsági Intézet) között. A CHNS célja annak feltárása volt, hogy a kínai társadalom társadalmi és gazdasági átalakulása hogyan hatott a kínai lakosság egészségi és táplálkozási állapotára, a nemzeti és helyi kormányok által végrehajtott egészségügyi, táplálkozási és családtervezési politikák és programok hatásainak értékelésével. A CHNS 9 tartományra terjed ki, amelyek földrajzilag, gazdasági fejlettségben, közforrásokban és egészségügyi mutatókban jelentősen különböznek egymástól. A mintavételhez minden egyes tartományban többlépcsős véletlen klaszteres eljárást alkalmaztak. A 9 tartomány megyéit jövedelem szerint rétegezték (alacsony, közepes és magas jövedelem), és súlyozott mintavételi sémát alkalmaztak, hogy tartományonként 4 megyét véletlenszerűen válasszanak ki. 1989 óta a CHNS 9 fordulójára került sor 1989-ben, 1991-ben, 1993-ban, 1997-ben, 2000-ben, 2004-ben, 2006-ban, 2009-ben és 2011-ben. A felmérés felépítésének és eljárásainak részletes leírását máshol tették közzé.

Vizsgálati populáció

A CHNS 1993 és 2011 között végzett 7 hullámának adatait vonták be ebbe a tanulmányba. A vizsgálatba a kiindulási időpontban 18 éves vagy idősebb alanyokat vonták be, akik rendelkeztek életkorra, nemre és részletes fizikai vizsgálatra vonatkozó adatokkal (pl. testsúly, magasság, WC, bőrredő vastagság, csípőkörfogat , szisztolés vérnyomás , és diasztolés vérnyomás ). A következő alanyokat kizárták: azok, akik a felmérés időpontjában terhesek vagy szoptatósok voltak, vagy akiknél hiányoztak adatok vagy valószínűtlen kiugró adatok (pl., testsúly > 300 kg vagy < 20 kg, WC < 20 cm, WHR vagy WHTR > 1), vagy akiknek SBP ≥140 mm Hg vagy DBP ≥90 mm Hg volt, vagy akik vérnyomáscsökkentő gyógyszereket szedtek, vagy akik a vizsgálat kezdetén saját bevallásuk szerint magas vérnyomást diagnosztizáltak.

Mérés és a mutatók meghatározása

A testsúlyt, a magasságot és a WC-t képzett egészségügyi dolgozók mérték az Egészségügyi Világszervezet (WHO) által meghatározott szabványosított protokollok szerint. A magasságot cipő nélkül, hordozható stadiométerrel 0,1 cm pontossággal, a testsúlyt pedig könnyű ruhában, kalibrált gerendás mérleggel 0,1 kg pontossággal mértük. A BMI-t úgy számították ki, hogy a kilogrammban kifejezett testsúlyt elosztották a méterben kifejezett magasság négyzetével. A WC-t a legalsó borda és a csípőcsúcs között félúton, vízszintes síkban, nem rugalmas szalaggal mértük, a HC-t pedig a fenék maximális kinyúlásának magasságában, hátrafelé, vízszintes síkban, könnyű ruházatban, oldalra nyitott karokkal. A WHR-t a WC (cm) és a HC (cm) hányadosaként, a WHTR-t pedig a WC (cm) és a magasság (cm) hányadosaként számították ki. A bőrredő vastagságát bőrredő-kaliberrel mértük és 0,5 mm pontossággal rögzítettük a jobb kar tricepszénél (a singcsont olecranon processusának csúcsa és a lapocka acromion processusának csúcsa között). Minden mutató esetében három mérést végeztünk, és a további elemzésekhez az átlagokat használtuk. A dohányzási és ivási státuszt, valamint a fizikai aktivitást kérdőív segítségével rögzítettük minden egyes alany esetében. A CHNS megkérdezte az alanyokat a jelenlegi dohányzási státuszukról, és “1” értéket kaptak azok, akik jelenleg dohányoznak, és “0” értéket azok, akik a felmérés időpontjában nem dohányoztak vagy soha nem dohányoztak. Az ivási státuszt ugyanígy határozták meg. A fizikai aktivitást nem (< 1 óra hetente) vagy igen (egy vagy több óra hetente) formában határozták meg.

A vérnyomásmérést 10 perc pihenés után, ülő helyzetben, a mandzsetta felfújása között 30 másodperces szünetekkel végezték, szabványos higanyos vérnyomásmérővel . Az SBP-t és DBP-t az első és az ötödik Korotkoff-hang megjelenésekor rögzítettük. A 3 mérés átlagát használták. Az SBP-t és DBP-t minden egyes hullámban rögzítettük, és arra használtuk, hogy azonosítsuk, hogy az alanyoknál kialakult-e újonnan kezdődő magas vérnyomás.

A WHO kínaiakra vonatkozó ajánlásai szerint a túlsúlyosságot BMI ≥23 kg/m2 , az általános elhízást pedig BMI ≥27,5 kg/m2 -ként definiáltuk. Ezenkívül a hasi elhízást férfiaknál ≥90 cm-es, nőknél ≥80 cm-es WC-értékekkel határozták meg. A vevői működési jelleggörbe alapján a bőrredő vastagságát, a WHR-t és a WHTR-t alacsony és magas csoportokra osztottuk a következő határértékek szerint: férfiaknál: tricepsz bőrredő vastagsága = 7 cm, görbe alatti terület (AUC) = 0. Férfiaknál: tricepsz bőrredő vastagsága = 7 cm.5117, WHR = 0,8571, AUC = 0,5498, és WHTR = 0,4748, AUC = 0,5811; nőknél: triceps skinfold thickness = 23,67 cm, AUC = 0,4885, WHR = 0,8247, AUC = 0,5792, és WHTR = 0,4818, AUC = 0,6219. A hipertóniát SBP/DBP ≥140/90 mm Hg, vagy hipertóniás gyógyszerek használata, vagy önbevallás szerinti diagnózis .

Statisztikai elemzés

A normalitási teszteknek megfelelően az adatokat mediánként (kvartilisek közötti tartományok) jelentették a folyamatos abnormális változók és gyakoriságok (százalékok) a kategorikus változók esetében. Az alapjellemzőket a nem hipertóniás és a hipertóniás csoportok között Wilcoxon rangsorösszeg-teszttel hasonlítottuk össze a folyamatos kóros változók esetében, a kategorikus változók esetében pedig chi-négyzetpróbával. A Cox-regressziókat nemek szerint rétegeztük, a hipertónia volt a kimenetel, és az alapállapot és a hipertónia diagnózisa közötti időintervallum volt az időváltozó. A cenzúrázott kimenetelek 2 csoportból származtak: (i) azok, akiknél nem diagnosztizáltak magas vérnyomást a kohorszból való kiesésig vagy a vizsgálat végéig (2011); és ii) azok, akiknél nem diagnosztizáltak magas vérnyomást a vizsgálat vége előtti halálozásig. A magas vérnyomás miatti halálozás versengő kockázatának korrekciója érdekében minden modellt korrigáltak a halálozással. A kiigazított modellekben az életkort, a nemet, a dohányzást, az alkoholfogyasztást, a fizikai aktivitást és a kiinduláskori etnikai hovatartozást kiigazították. Az egyes tényezők regressziós paraméterének megfelelően nomogramot alkalmaztak az egyes tényezők pontszámának szemléltetésére, amelyet a magas vérnyomás kialakulásának valószínűségének kiszámítására használtak. A nomogram egy több prediktort magában foglaló matematikai modell grafikus ábrázolása egy adott végpont előrejelzésére a hagyományos statisztikai módszer alapján, mint például a Cox-féle arányos veszélyességi modell a túlélési adatokhoz . A nomogramok nagyon népszerű eszközökké váltak a klinikusok körében. Egy korábbi tanulmányban megtalálható egy lépésről lépésre történő útmutató a nomogramok felépítéséhez, értelmezéséhez és használatához egy adott meghibásodási idő kockázati függvényének becsléséhez . A nomogramok egy statisztikai előrejelző modell egyszerű grafikus ábrázolását hozzák létre, amely minden egyes prediktort egy pontskálára képez le. Az esemény előre jelzett valószínűsége egy beteg esetében a kovariánsok adott konfigurációjának megfelelő összes pont felhalmozásával az adott beteg esetében. A nomogramokról bebizonyosodott, hogy nagy pontossággal és megkülönböztető képességgel rendelkeznek a kimenetel előrejelzésében. A Cox-regressziós nomogram számítása a következő: Lépés (1) Szerezzük meg az összes változó értékére vonatkozó pontszámokat, Lépés (2) Adjuk össze a pontszámokat = Teljes pontszám, Lépés (3) Számítsuk ki a túlélés valószínűségét adott számú időegységre a Teljes pontszám alapján. Az egyes mutatók pontszámai a függő változóhoz való hozzájárulásra utalnak. És a kimenetel valószínűségét egy adott meghibásodási időben a teljes pontszám alapján számoltuk ki. Minden elemzést a SAS 9.4 (SAS Institute Inc., Cary, NC, USA) segítségével végeztünk. p ≤ 0,05 2-tailed teszttel statisztikai szignifikanciának tekintettük.

Eredmények

Az alanyok száma 10 648 volt, a medián életkor 38,5 év. Közülük 3717 személyt érintett a magas vérnyomás a 18 éves követési időszak alatt. A nem hipertóniás és a hipertóniás csoportok között szignifikáns különbségek voltak a kiindulási állapot minden jellemzőjében, kivéve a testmagasságot (p = 0,491). A nem hipertóniás csoporthoz képest a hipertóniás csoportban általában idősebbek, magasabb volt a testsúly, a BMI, a WC, a WHR és a WHTR, és nagyobb valószínűséggel voltak férfiak, Han nemzetiségűek, dohányoztak, ittak és fizikai inaktivitást mutattak (1. táblázat).

1. táblázat.

Az összes alany jellemzői a kiinduláskor

A Cox-regressziók eredményei azt mutatták, hogy amikor a BMI-t, a WC-t, a bőrredő vastagságát, a WHR-t és a WHTR-t külön-külön elemezték, mindegyikük szignifikáns előrejelzője volt a magas vérnyomásnak (mindegyik p < 0,001). Az általános elhízás volt a hipertónia legerősebb előrejelzője (kockázati arány 3,1, 95% CI 2,8-3,6). A kovariánsokkal korrigált eredmények összhangban voltak a nyers eredményekkel. Amikor az 5 mutatót együttesen elemezték, mindegyik esetében szignifikáns hatást figyeltek meg (mindegyik p < 0,001). A kovariánsokkal korrigálva azonban a WHR szignifikanciája eltűnt (p = 0,169). Az incidens hipertónia legjobb előrejelzője szintén az általános elhízás volt (p < 0,001, korrigált HR 1,9, 95% CI 1,6-2,2). Ezeket az eredményeket a 2. táblázat tartalmazza.

2. táblázat

A különböző antropometriai mutatók és a hipertónia előfordulásának összefüggései Cox-regressziókból

A nem szerint rétegzett Cox-regressziók eredményeit a 3. táblázat mutatja. Férfiaknál a BMI, a WC, a bőrredő vastagsága, a WHR és a WHTR voltak az incidens hipertónia szignifikáns prediktorai (mindegyik p < 0,001), amikor az egyes mutatókat elemezték. Az általános elhízás és a WC erősebb volt a hipertónia előrejelzésében (HR 3,1 és 2,3, 95% CI 2,5-3,8, illetve 2,0-2,7). Az eredmények összehasonlíthatóak voltak a kovariánsok kiigazítása előtt és után. Amikor 5 mutatót egyszerre vittek be a 2. modellbe, a WHR (p = 0,059) kivételével minden mutató statisztikailag szignifikáns maradt (mindegyik p < 0,001). A kovariánsokkal korrigálva a BMI (korrigált HR 1,8, 95% CI 1,4-2,3) összehasonlítható volt a WC-vel (korrigált HR 1,3, 95% CI 1,1-1,5) és a bőrredő vastagságával (korrigált HR 1,3, 95% CI 1,2-1,4), de jobb volt, mint a WHTR (korrigált HR 1,2, 95% CI 1,1-1,4).

3. táblázat.

A különböző antropometriai mutatók és a hipertónia előfordulásának összefüggései nemenként a Cox-regressziókból

A női almintában a BMI, a WC, a bőrredő vastagsága, a WHR és a WHTR szignifikáns előrejelzői voltak az incidens hipertóniának, akár korrigálták a kovariánsokat, akár nem (mindegyik p < 0,001), amikor az 5 mutatót külön-külön elemezték. Amikor az összes mutatót egyszerre vitték be egy modellbe, a bőrredő vastagság szignifikanciája eltűnt (p = 0,734). A BMI és a WC azonban a kovariánsok figyelembevételével statisztikailag szignifikáns előrejelzői voltak a magas vérnyomás előfordulásának (mindegyik p < 0,001, korrigált HR 1,4, 2,0 és 1,4, 95% CI 1,2-1,5, 1,6-2,4, 1,2-1,9), de a bőrredő vastagsága, a WHR és a WHTR nem (p = 0,388, 0,795 és 0,199). Az általános elhízás volt az incidens hipertónia legerősebb prediktora.

A Cox-regressziók nomogramjait használták a pontszámok meghatározására, amelyekből kiszámították a hipertónia kialakulásának valószínűségét adott idő alatt. A BMI pontszámai mindkét nemben magasabbak voltak, mint a többi mutatóé, amint azt az 1. és 2. ábra mutatja.

1. ábra

Az elhízással kapcsolatos mutatók Cox-nomogramja a magas vérnyomás előfordulásának előrejelzésére férfiaknál. Nevezetesen, a nomogram szerinti pontszámszámítás részletei a következők voltak: Lépés (1) Pontszámok megállapítása minden változó értékére: Nemzetiség = 1 = > Score ≈ 1; Aktivitás = 1 = > Score ≈ 0,25; Ital = 1 = > Score ≈ 0,45; Dohányzás = 1 = > Score ≈ 0; Életkor (év) = 18 = > Score ≈ 2.1; Skinfold thickness = 1 = > Score ≈ 1; BMI = 2 = > Score ≈ 1; WC = 1 = > Score ≈ 0,8; WHR = 1 = > Score ≈ 0,2; WHTR = 1 = > Score ≈ 0,7. 2. lépés: Az előző lépésben kapott pontszámok összeadásával megkapjuk az összpontszámot. Teljes pontszám = 1 + 0,25 + 0,45 + 0 + 2,1 + 1 + 1 + 1 + 0,8 + 0,2 + 0,7 = 7,5. 3. lépés) Az esemény valószínűségének kiszámítása (Teljes pontszám -> Az esemény valószínűsége). Az összpontszám = 7,5 körülbelül 0,50-es valószínűségnek felel meg, ha a meghibásodási idő 15 év volt. BMI, testtömegindex; WC, derékkörfogat; WHR, derék-csípő arány; WHTR, derék-magasság arány.

2. ábra

Az elhízással kapcsolatos mutatók Cox nomogramja a magas vérnyomás előfordulásának előrejelzésére nőknél. BMI, testtömegindex; WC, derékkörfogat; WHR, derék-csípő arány; WHTR, derék-magasság arány.

Diszkusszió

A 10 648 kínai férfi és nő 18 éves követéses vizsgálatában a BMI, a WC, a bőrredő vastagsága, a WHR és a WHTR voltak az incidens hipertónia jelentős előrejelzői, ha külön elemezték őket. Azonban az általános elhízás lehet a hipertónia legjobb előrejelzője, ha 5 mutatót egyszerre vettek be egy modellbe, különösen a kovariánsok korrigálása esetén. Ezenkívül a többi prediktorhoz képest a BMI és a WC erőteljesebb és hatékonyabb volt az incidens hipertónia előrejelzésében mind a férfiaknál, mind a nőknél.

A mai napig nem született következetes következtetés a különböző antropometriai jellemzők relatív erejéről és hatékonyságáról a hipertónia előfordulásának előrejelzésében. Egyes tanulmányok arról számoltak be, hogy a BMI vagy a WC volt a legjobb előrejelzője az incidens hipertóniának . Míg mások azt állították, hogy a WHTR jobb volt a hipertónia előfordulásának előrejelzésében . A jelen vizsgálatban a BMI és a WC, mint a klasszikus általános és hasi elhízás mutatói jobbak voltak a magas vérnyomás kialakulásának előrejelzésében a kínai férfiaknál és nőknél, ami összhangban volt a korábbi vizsgálatokkal . Ráadásul a BMI és a WC teljesítménye csökkent, amikor ezek kombinációja került be a modellbe. Ez arra utalt, hogy a BMI-t és a WC-t egyszerre, de egymástól függetlenül kell használni a magas vérnyomás előfordulásának előrejelzésére.

A BMI és a WC megerősítést nyert, hogy a jelen vizsgálatban erősebbek az incidens magas vérnyomás előrejelzésére. A tanulmányok közötti különbségek a populációs jellemzők, a mintavételi stratégiák, az adatgyűjtés minősége, valamint az általános elhízás és a hasi elhízás operatív meghatározásai közötti eltéréseknek tulajdoníthatók . Például egy korábbi tanulmány arról számolt be, hogy az ázsiaiak kisebbek voltak HC-ben, mint az amerikaiak . Ezenkívül a jelenlegi vizsgálati populációt 18 éven keresztül követték. A gazdaság és a társadalom fejlődésével a BMI és a WC nyilvánvalóan változhat a követési időszak alatt, és egyre több ember hajlamos magasabb testzsírtömeggel rendelkezni. Az általános elhízás és a hasi elhízás definíciói azonban változatlanok maradtak. Így több alanyra vonatkozna az általános elhízás és a hasi elhízás. Ezért más antropometriai mutatókkal összehasonlítva a BMI és a WC alkalmazása javíthatja az incidens hipertónia azonosítását.

Ebben a vizsgálatban nomogramot alkalmaztak az egyes kockázati tényezők pontszámának kiszámítására, amelyet a hipertónia kialakulásának valószínűségének előrejelzésére használtak. Mind a férfiak, mind a nők esetében a BMI pontszámai voltak a legmagasabbak az összes antropometriai tényező közül, ami azt jelezte, hogy a BMI a legjobb előrejelzője az incidens hipertóniának. A BMI növekedése a szérum glükóz-, inzulin-, aldoszteron- és reninszintjének emelkedését eredményezheti a fokozott szimpatikus tónus mellett. Ezek a fent említett tényezők valószínűleg a vaszkuláris térfogat vagy a perifériás rezisztencia növelése révén növelik a vérnyomást .

A BMI, a WC, a bőrredő vastagság, a WHR és a WHTR kombinációját egy modellben elemezték, hogy összehasonlítsák relatív erejüket a hipertónia előrejelzésében. Mivel a WC, a WHR és a WHTR között összefüggések vannak, az egyes mutatókat alacsony és magas csoportokra osztottuk a vevői működési karakterisztika határértékei szerint. Így ezeknek a mutatóknak a korrelációi jelentősen csökkentek, amikor egyszerre kerültek be egy modellbe.

Limitációk és erősségek

Ez a tanulmány egy hosszú távú, nagyszabású, populációs alapú kohorszvizsgálatból származó adatokat tartalmazott. Egy retrospektív vizsgálathoz képest pontosabb és átfogóbb bizonyítékot szolgáltatna a különböző elhízással kapcsolatos mutatók összehasonlításáról az incidens hipertónia előrejelzésében. A különböző országok etnikai és táplálkozási szokásai közötti különbségek miatt az általános elhízás gyakorisága és mértéke eltérő volt. Ebben a vizsgálatban a WHO kínaiakra vonatkozó ajánlásainak megfelelően etnikai alapú BMI-határértékeket használtak a túlsúly és az általános elhízás meghatározására. Ennek eredményeképpen csökkent a téves besorolási torzítás. A nomogram specifikus pontszámot adhat az egyes mutatókhoz, és korrigálhatja a komplex mintavételi tervet . A nomogram és a Cox-regressziók közötti konzisztens eredmények tovább erősítették, hogy a BMI és a WC erősebb volt a hipertónia előfordulásának előrejelzésében. Eközben meg kell állapítani e tanulmány korlátait. Mivel a vizsgálati populáció a kínai férfiakra és nőkre korlátozódott, óvatosan kell eljárni, amikor más etnikai populációkra extrapoláljuk. A CHNS-ben nem gyűjtötték a magas vérnyomás családi előzményeire vonatkozó adatokat. Ezért ezt a potenciális zavaró tényezőt nem lehetett korrigálni az elemzésekben. Továbbá, mivel a tápanyagok és a táplálékbevitel részletei nem álltak rendelkezésre, a magas vérnyomással kapcsolatos kovariánsokat, mint például a zsír- és sóbevitel, nem sikerült kiigazítani. Mivel a CHNS-ben csak a triceps skinfold vastagságát mérték, az átfogó százalékos BF-et nem sikerült kiszámítani a több helyen mért skinfold vastagság összegének felhasználásával.

Végeredményben a WHTR nem volt jobb a BMI-nél és a WC-nél a hipertónia előfordulásának előrejelzésében. Ezzel szemben a BMI és a WC teljesítménye az incidens hipertónia előrejelzésében jobb volt, mint a bőrredő vastagsága, a WHR és a WHTR. A BMI és a WC kombinációja csökkentheti teljesítményüket. Ezért a BMI-t és a WC-t önállóan kell használni a felnőttkori magas vérnyomás előfordulásának előrejelzésére. A gyakorlati alkalmazásban a hipertónia jobb előrejelzőjét óvatosan kell kiválasztani a célpopuláció jellemzőinek és a helyi vizsgálatok következtetéseinek megfelelően.

Megköszönés

Ez a kutatás a CHNS adatait használja. Köszönetet mondunk a National Institute of Nutrition and Food Safety, CCDC and Prevention, Carolina Population Center, the University of North Carolina at Chapel Hill, az NIH (R01-HD30880, DK056350 és R01-HD38700) és a Fogarty International Center, NIH pénzügyi támogatásáért a CHNS adatgyűjtési és elemzési fájlok 1989 és 2006 között, és mindkét fél, valamint a China-Japan Friendship Hospital, Ministry of Health támogatásáért a CHNS 2009 és jövőbeli felmérésekhez.

Etikai nyilatkozat

Ezt a tanulmányt a Nemzeti Táplálkozás- és Élelmiszerbiztonsági Intézet, a CCDC és a Prevenció, valamint az Észak-Karolinai Egyetem Chapel Hill-i intézményi felülvizsgálati bizottsága hagyta jóvá. Minden alany tájékoztatott beleegyezését adta.

Felvilágosítási nyilatkozat

A szerzők kijelentik, hogy nem állnak összeférhetetlenségben, amit nyilvánosságra kellene hozniuk.

Finanszírozási források

A tanulmányhoz nem kaptak támogatást.

A szerzők hozzájárulása

N.L.: tervezte a tanulmányt és írta a tervezetet. T.Y.: elemezte az adatokat. W.-Q.Y.: értelmezte az eredményeket. H.L.: szerkesztette és átnézte a kéziratot.

  1. Mittal BV, Singh AK. Hipertónia a fejlődő világban: kihívások és lehetőségek. Am J Kidney Dis. 2010 Mar; 55(3): 590-8.
  2. Li D, Lv J, Liu F, Liu P, Yang X, Feng Y, et al. Hypertension burden and control in continland China: analysis of nationwide data 2003-2012. Int J Cardiol. 2015 Apr; 184: 637-44.
  3. Ke L, Ho J, Feng J, Mpofu E, Dibley MJ, Li Y, et al. Prevalence, awareness, treatment and control of hypertension in Macau: results from a cross-sectional epidemiological study in Macau, China. Am J Hypertens. 2015 Feb; 28(2): 159-65.
  4. Chandra A, Neeland IJ, Berry JD, Ayers CR, Rohatgi A, Das SR, et al. The relationship of body mass and fat distribution with incident hypertension: observations from the Dallas Heart Study. J Am Coll Cardiol. 2014 Sep; 64(10): 997-1002.
  5. Bennasar-Veny M, Lopez-Gonzalez AA, Tauler P, Cespedes ML, Vicente-Herrero T, Yañez A, et al. Body adiposity index and cardiovascular health risk factors in Caucasians: a comparison with the body mass index and others. PLoS One. 2013 May; 8(5):e63999.
  6. Li WC, Chen IC, Chang YC, Loke SS, Wang SH, Hsiao KY. Derék-testmagasság arány, derékkörfogat és testtömegindex mint a kardiometabolikus kockázat mutatói 36 642 tajvani felnőtt körében. Eur J Nutr. 2013 Feb; 52(1): 57-65.
  7. Janghorbani M, Aminorroaya A, Amini M. Különböző elhízásindexek összehasonlítása az incidens hipertónia előrejelzésére. High Blood Press Cardiovasc Prev. 2017 Jun; 24(2): 157-66.
  8. Park SH, Choi SJ, Lee KS, Park HY. A derékkörfogat és a derék-testmagasság arány mint a kardiovaszkuláris betegségek kockázatának előrejelzői koreai felnőtteknél. Circ J. 2009 Sep; 73(9): 1643-50.
  9. Zeng Q, He Y, Dong S, Zhao X, Chen Z, Song Z, et al. Optimal cut-off values of BMI, waist circumference and waist:height ratio for definition obesity in Chinese adults. Br J Nutr. 2014 Nov; 112(10): 1735-44.
  10. Mbanya VN, Kengne AP, Mbanya JC, Akhtar H. Testtömegindex, derékkörfogat, csípőkörfogat, derék-csípő-arány és derékmagasság-arány: melyik a jobb diszkriminátor a prevalens, szűréssel kimutatott cukorbetegségre egy kameruni populációban? Diabetes Res Clin Pract. 2015 Apr; 108(1): 23-30.
  11. Lee BJ, Kim JY. Az antropometriai mutatók előrejelző erejének összehasonlítása a magas vérnyomás és a hipotenzió kockázatára vonatkozóan. PLoS One. 2014 Jan; 9(1):e84897.
  12. Gallagher D, Visser M, Sepúlveda D, Pierson RN, Harris T, Heymsfield SB. Mennyire hasznos a testtömegindex a testzsírösszetétel összehasonlítására az életkor, a nem és az etnikai csoportok között? Am J Epidemiol. 1996 Feb; 143(3): 228-39.
  13. Sakurai M, Miura K, Takamura T, Ota T, Ishizaki M, Morikawa Y, et al. Gender differences in the association between anthropometric indices of obesity and blood pressure in Japanese. Hypertens Res. 2006 Feb; 29(2): 75-80.
  14. Rodrigues Barbosa A, Balduino Munaretti D, Da Silva Coqueiro R, Ferreti Borgatto A. Az elhízás és a magas vérnyomás antropometriai indexei kubai és barbadosi időseknél. J Nutr Health Aging. 2011 Jan; 15(1): 17-21.
  15. Ashwell M, Gunn P, Gibson S. Waist-to-height ratio is a better screening tool than waist circumference and BMI for adult cardiometabolic risk factors: systematic review and meta-analysis. Obes Rev. 2012 Mar; 13(3): 275-86.
  16. Savva SC, Lamnisos D, Kafatos AG. A kardiometabolikus kockázat előrejelzése: derék-testmagasság arány vagy BMI. Egy metaanalízis. Diabetes Metab Syndr Obes. 2013 Oct; 6: 403-19.
  17. van Dijk SB, Takken T, Prinsen EC, Wittink H. Different anthropometric adiposity measures and their association with cardiovascular disease risk factors: a meta-analysis. Neth Heart J. 2012 May; 20(5): 208-18.
  18. Popkin BM, Du S, Zhai F, Zhang B. Cohort Profile: the China Health and Nutrition Survey-monitoring and understanding socio-economic and health change in China, 1989-2011. Int J Epidemiol. 2010 Dec; 39(6): 1435-40.
  19. Eveleth PB. Fizikai állapot: az antropometria használata és értelmezése. A WHO szakértői bizottságának jelentése. Am J Hum Biol. 1996; 8(6): 786-7.
  20. Chobanian AV, Bakris GL, Black HR, Cushman WC, Green LA, Izzo JL Jr, et al.; Joint National Committee on Prevention, Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Pressure. National Heart, Lung, and Blood Institute; National High Blood Pressure Education Program Coordinating Committee. A magas vérnyomás megelőzésével, kimutatásával, értékelésével és kezelésével foglalkozó közös nemzeti bizottság hetedik jelentése. Hipertónia. 2003 Dec; 42(6): 1206-52.
  21. Expert Consultation WH; WHO Expert Consultation. Megfelelő testtömegindex az ázsiai népesség számára és ennek következményei a szakpolitikára és a beavatkozási stratégiákra. Lancet. 2004 Jan; 363(9403): 157-63.
  22. Chobanian AV, Bakris GL, Black HR, Cushman WC, Green LA, Izzo JL Jr, et al.; National High Blood Pressure Education Program Coordinating Committee. A magas vérnyomás megelőzésével, felismerésével, értékelésével és kezelésével foglalkozó közös nemzeti bizottság hetedik jelentése: a JNC 7 jelentés. JAMA. 2003 May; 289(19): 2560-72.
  23. Iasonos A, Schrag D, Raj GV, Panageas KS. Hogyan építsünk és értelmezzünk nomogramot a rák prognózisára. J Clin Oncol. 2008 Mar; 26(8): 1364-70.
  24. Yu J, Tao Y, Tao Y, Yang S, Yu Y, Li B, et al. Optimal cut-off of obesity indices to predict cardiovascular disease risk factors and metabolic syndrome among adults in Northeast China. BMC Public Health. 2016 Oct; 16(1): 1079.
  25. Sayeed MA, Mahtab H, Latif ZA, Khanam PA, Ahsan KA, Banu A, et al. Waist-to-height ratio is a better obesity index than body mass index and waist-to-hip ratio for predicting diabetes, hypertension and lipidemia. Bangladesh Med Res Counc Bull. 2003 Apr; 29(1): 1-10.
  26. Meseri R, Ucku R, Unal B. Derék:magasság arány: jobb index a kardiovaszkuláris kockázatok becslésében török felnőtteknél. Public Health Nutr. 2014 Oct; 17(10): 2246-52.
  27. Ononamadu CJ, Ezekwesili CN, Onyeukwu OF, Umeoguaju UF, Ezeigwe OC, Ihegboro GO. Az elhízás antropometriai mutatóinak összehasonlító elemzése, mint a magas vérnyomás és a prehipertenzió kockázatának korrelátumai és lehetséges előrejelzői egy nigériai populációban. Cardiovasc J Afr. 2017 Mar/Apr; 28(2): 92-9.
  28. Wai WS, Dhami RS, Gelaye B, Girma B, Lemma S, Berhane Y, et al. Comparison of measures of adiposity in identification cardiovascular disease risk among Ethiopian adults. Obesity (Silver Spring). 2012 Sep; 20(9): 1887-95.
  29. Li C, Ford ES, Zhao G, Kahn HS, Mokdad AH. Derék-comb arány és cukorbetegség az amerikai felnőttek körében: a harmadik Nemzeti Egészség- és Táplálkozásvizsgálati Felmérés. Diabetes Res Clin Pract. 2010 Jul; 89(1): 79-87.
  30. Wilsgaard T, Schirmer H, Arnesen E. A testsúly hatása a vérnyomásra, különös tekintettel a nemi különbségekre: Tromso Study, 1986-1995. Arch Intern Med. 2000 Oct; 160(18): 2847-53.
  31. Capanu M, Gonen M. Building a Nomogram for Survey-Weighted Cox Models Using R. 2011.

Author Contacts

Na Li, MD

Department of Obstetrics and Gynecology

Shengjing Hospital of China Medical University

No. Szeptember 09, 2018
Elfogadva: Február 21, 2019
Megjelent online: Március 19, 2019
A lapszám megjelenésének dátuma: 2019. április

Nyomtatott oldalak száma: 1:

ISSN: 0250-6807 (nyomtatott)
eISSN: 1421-9697 (online)

Közelebbi információkért: https://www.karger.com/ANM

Copyright / Gyógyszeradagolás / Jogi nyilatkozat

Copyright: Minden jog fenntartva. A kiadó írásbeli engedélye nélkül a kiadvány egyetlen része sem fordítható le más nyelvekre, nem reprodukálható vagy hasznosítható semmilyen formában vagy bármilyen elektronikus vagy mechanikus eszközzel, beleértve a fénymásolást, a rögzítést, a mikromásolást, vagy bármilyen információtároló és -kereső rendszerrel.
Drogadagolás: A szerzők és a kiadó minden erőfeszítést megtettek annak érdekében, hogy a szövegben szereplő gyógyszerkiválasztás és adagolás megfeleljen a kiadás időpontjában érvényes ajánlásoknak és gyakorlatnak. Tekintettel azonban a folyamatos kutatásokra, a kormányzati előírások változásaira, valamint a gyógyszerterápiával és a gyógyszerreakciókkal kapcsolatos információk folyamatos áramlására, az olvasót arra kérik, hogy ellenőrizze az egyes gyógyszerek betegtájékoztatóját az indikációk és az adagolás esetleges változásai, valamint a hozzáadott figyelmeztetések és óvintézkedések tekintetében. Ez különösen fontos, ha az ajánlott szer új és/vagy ritkán alkalmazott gyógyszer.
Kizáró nyilatkozat: A jelen kiadványban szereplő kijelentések, vélemények és adatok kizárólag az egyes szerzők és közreműködők, nem pedig a kiadók és a szerkesztő(k) sajátjai. A reklámok és/vagy termékreferenciák megjelenése a kiadványban nem jelent garanciát, jóváhagyást vagy jóváhagyást a reklámozott termékekre vagy szolgáltatásokra, illetve azok hatékonyságára, minőségére vagy biztonságosságára vonatkozóan. A kiadó és a szerkesztő(k) kizárják a felelősséget a tartalomban vagy a hirdetésekben hivatkozott ötletekből, módszerekből, utasításokból vagy termékekből eredő bármilyen személyi vagy vagyoni kárért.

Vélemény, hozzászólás?

Az e-mail-címet nem tesszük közzé.