Abstract

Background: È ancora controverso quale indicatore antropometrico possa essere il miglior predittore dell’ipertensione incidente. Obiettivi: Esaminare il potere relativo dell’indice di massa corporea (BMI), della circonferenza della vita (WC), dello spessore della pelle, del rapporto vita-fianchi (WHR) e del rapporto vita-altezza (WHTR) nel prevedere l’incidenza dell’ipertensione negli adulti cinesi. Metodo: I dati sono stati ottenuti dal China Health and Nutrition Survey. Il sovrappeso è stato definito come BMI ≥23 kg/m2 e l’obesità generale come BMI ≥27.5 kg/m2. L’obesità addominale è stata definita da valori di WC ≥90 cm per i maschi e ≥80 cm per le femmine. Lo spessore della plica cutanea, il WHR e il WHTR sono stati divisi in gruppi bassi e alti secondo le caratteristiche operative del ricevitore. Le regressioni di Cox e i nomogrammi sono stati impiegati per confrontare il potere relativo dei 5 indicatori nel predire l’ipertensione incidente. Risultati: Quando tutti gli indicatori sono stati analizzati contemporaneamente, il miglior predittore di ipertensione incidente era l’obesità generale (p < 0.001, hazard ratio aggiustato 1.9, 95% CI 1.6-2.2). I risultati stratificati per sesso hanno mostrato che BMI e WC erano i più potenti predittori di ipertensione nei maschi (HR aggiustato 1.8 e 1.3, 95% CI 1.4-2.3 e 1.1-1.5, rispettivamente) e nelle donne (HR aggiustato 2.0 e 1.4, 95% CI 1.6-2.4 e 1.2-1.6, rispettivamente). Conclusioni: BMI e WC possono predire l’ipertensione incidente meglio dello spessore delle pieghe cutanee, WHR e WHTR nella popolazione cinese.

© 2019 S. Karger AG, Basilea

Introduzione

L’ipertensione è stata considerata uno dei principali fattori che contribuiscono al peso delle malattie in tutto il mondo. Nel complesso, la prevalenza dell’ipertensione è di circa il 25% negli adulti, ma si prevede che questo valore aumenterà al 29% entro il 2025. In Cina, al contrario, la prevalenza dell’ipertensione negli adulti è passata dal 14,5% nel 1991 al 34,0% nel 2012. Pertanto, l’ipertensione è diventata il principale problema di salute pubblica nella popolazione cinese.

È stato stabilito che esiste una forte associazione tra obesità generale e ipertensione. Come la misura standard dell’obesità generale, l’indice di massa corporea (BMI), è l’indicatore più utilizzato per prevedere e schermare l’ipertensione. Poiché la distribuzione del grasso è più importante del grasso corporeo totale per le malattie cardiovascolari (CVD), sono state sviluppate e applicate molte misure che considerano la distribuzione del grasso corporeo, come la circonferenza della vita (WC), il rapporto vita-fianchi (WHR), il rapporto vita-altezza (WHTR), e il grasso sottocutaneo come lo spessore del tricipite cutaneo. Negli ultimi decenni, molti studi sono stati condotti per indagare le associazioni di diversi indicatori di obesità con l’ipertensione. Alcuni studi hanno indicato che WC o WHTR potrebbero essere migliori predittori per il rischio CVD. Tuttavia, altri studi hanno riferito che il WC era il miglior indicatore nei camerunesi, greci o giapponesi. L’American Diabetes Association ha dichiarato che non è chiaro se il WC, rispetto al BMI, potrebbe predire più precisamente il rischio cardiovascolare. Alcuni studi basati su popolazioni giapponesi e cubane hanno suggerito che il BMI era il miglior indicatore singolo di ipertensione. Nel frattempo, alcune revisioni sistematiche e meta-analisi sono state condotte per esaminare il potere dei comuni indicatori di obesità nel predire l’ipertensione. Alcuni di questi hanno sostenuto che WHTR era un miglior predittore di rischio CVD, mentre un’altra meta-analisi ha concluso che WC era un miglior predittore e dovrebbe essere raccomandato per essere utilizzato in clinica e ricerca. Pertanto, rimane contesa e controversa, che è il miglior predittore di ipertensione.

Quindi, in questo studio di coorte prospettico, l’obiettivo di questo studio è stato quello di valutare il potere di BMI, WC, spessore skinfold, WHR, e WHTR nel predire l’incidenza di ipertensione nella popolazione cinese.

Materiali e metodi

Disegno dello studio

I dati sono stati ottenuti dal China Health and Nutrition Survey (CHNS), che è un progetto in corso, open-cohort, internazionale, collaborativo tra il Carolina Population Center dell’Università del North Carolina a Chapel Hill e l’Istituto nazionale per la nutrizione e la salute (ex Istituto nazionale di nutrizione e sicurezza alimentare) del Centro cinese per il controllo e la prevenzione delle malattie (CCDC). Questo CHNS mirava ad esplorare come la trasformazione sociale ed economica della società cinese abbia influenzato la salute e lo stato nutrizionale della popolazione cinese, valutando gli effetti delle politiche e dei programmi di salute, nutrizione e pianificazione familiare attuati dai governi nazionali e locali. Il CHNS copre 9 province, che variano sostanzialmente in geografia, sviluppo economico, risorse pubbliche e indicatori di salute. Per il campionamento in ogni provincia è stato impiegato un processo casuale multistadio a grappolo. Le contee delle 9 province sono state stratificate in base al reddito (basso, medio e alto) e uno schema di campionamento ponderato è stato utilizzato per selezionare a caso 4 contee per provincia. Dal 1989, sono stati condotti 9 cicli del CHNS nel 1989, 1991, 1993, 1997, 2000, 2004, 2006, 2009 e 2011. Una descrizione dettagliata del disegno e delle procedure dell’indagine è stata pubblicata altrove.

Popolazione dello studio

In questo studio sono stati inclusi i dati di 7 ondate del CHNS condotte dal 1993 al 2011. Sono stati inclusi i soggetti di età pari o superiore a 18 anni al basale e con dati su età, sesso ed esame fisico dettagliato (ad esempio, peso, altezza, WC, spessore delle pieghe della pelle, circonferenza dell’anca, pressione sanguigna sistolica e pressione sanguigna diastolica). I seguenti soggetti sono stati esclusi: quelli che erano incinta o in allattamento al momento del sondaggio, o che erano con dati mancanti o dati non plausibili outlying (ad es, peso > 300 kg o < 20 kg, WC < 20 cm, WHR o WHTR > 1), o che erano con SBP ≥140 mm Hg o DBP ≥90 mm Hg, o che assumevano farmaci antipertensivi, o che auto-riferito una diagnosi di ipertensione al basale.

Misurazione e definizione degli indicatori

Peso, altezza e WC sono stati misurati da personale sanitario addestrato seguendo protocolli standardizzati, come stabilito dall’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS). L’altezza è stata misurata al più vicino 0,1 cm senza scarpe usando uno stadiometro portatile, e il peso è stato misurato al più vicino 0,1 kg con abiti leggeri usando una bilancia a trave calibrata. Il BMI è stato calcolato come peso in chilogrammi diviso per il quadrato dell’altezza in metri. Il WC è stato misurato in un punto a metà strada tra la costola più bassa e la cresta iliaca in un piano orizzontale usando un nastro non elastico, e l’HC è stato misurato al livello della massima estensione delle natiche posteriormente in un piano orizzontale con i partecipanti che indossavano abiti leggeri e le braccia aperte lateralmente. Il WHR è stato calcolato come WC (cm) diviso per HC (cm), e il WHTR è stato calcolato come WC (cm) diviso per altezza (cm). Lo spessore della plica cutanea è stato misurato con un calibro per plica cutanea e registrato con un’approssimazione di 0,5 mm sul tricipite del braccio destro (tra la punta del processo olecranico dell’ulna e il processo dell’acromion della scapola). Sono state effettuate tre misurazioni per tutti gli indicatori, e le medie sono state utilizzate per ulteriori analisi. Lo stato del fumo e del bere, così come l’attività fisica sono stati registrati per ogni soggetto utilizzando un questionario. Il CHNS ha chiesto ai soggetti il loro stato attuale di fumatore e un valore di “1” è stato assegnato a coloro che fumavano attualmente e un valore di “0” a coloro che non fumavano al momento dell’indagine o non avevano mai fumato. Lo stato di bevitore è stato definito nello stesso modo. L’attività fisica è stata definita come no (< 1 ora a settimana) o sì (una o più ore a settimana).

Le misurazioni della pressione sanguigna sono state effettuate dopo 10 minuti di riposo in posizione seduta, con intervalli di 30 s tra i gonfiaggi del bracciale, utilizzando sfigmomanometri al mercurio standard. La SBP e la DBP sono state registrate come i punti in cui sono apparsi rispettivamente il primo e il quinto suono di Korotkoff. È stata utilizzata la media di 3 misurazioni. SBP e DBP sono stati registrati in ogni onda e utilizzati per identificare se i soggetti hanno sviluppato un’ipertensione di nuova insorgenza.

Secondo le raccomandazioni dell’OMS per i cinesi, il sovrappeso è stato definito come BMI ≥23 kg/m2 e l’obesità generale come BMI ≥27,5 kg/m2. Inoltre, l’obesità addominale è stata definita da valori di WC ≥90 cm per i maschi e ≥80 cm per le femmine. Secondo la curva caratteristica operativa del ricevitore, lo spessore della plica cutanea, WHR e WHTR sono stati suddivisi in gruppi bassi e alti in base a punti di cut-off come segue: nei maschi: spessore della plica tricipitale = 7 cm con area sotto la curva (AUC) = 0.5117, WHR = 0,8571 con AUC = 0,5498, e WHTR = 0,4748 con AUC = 0,5811; nelle donne: spessore della plica tricipitale = 23,67 cm con AUC = 0,4885, WHR = 0,8247 con AUC = 0,5792, e WHTR = 0,4818 con AUC = 0,6219. L’ipertensione è stata definita come SBP/DBP ≥140/90 mm Hg, o uso di farmaci ipertensivi, o una diagnosi auto-riferita.

Analisi statistica

Secondo i test di normalità, i dati sono stati riportati come mediane (intervalli inter quartile) per variabili continue anormali e frequenze (percentuali) per variabili categoriche. Le caratteristiche di base sono state confrontate tra i gruppi di non ipertensione e ipertensione mediante il test di somma di rango Wilcoxon per le variabili anormali continue e mediante i test chi-quadro per le variabili categoriche. Le regressioni di Cox sono state stratificate per sesso, con l’ipertensione come risultato e l’intervallo di tempo tra la diagnosi di base e di ipertensione come variabile temporale. Gli esiti censurati erano di 2 gruppi: (i) coloro ai quali non è stata diagnosticata l’ipertensione fino all’abbandono della coorte o alla fine dello studio (2011); e (ii) coloro ai quali non è stata diagnosticata l’ipertensione fino alla morte prima della fine dello studio. Per correggere i rischi concorrenti di morte dovuti all’ipertensione, tutti i modelli sono stati aggiustati per la morte. Nei modelli aggiustati, sono stati aggiustati l’età, il sesso, il fumo, il bere, l’attività fisica e l’etnia al basale. Secondo il parametro di regressione di ogni fattore, il nomogramma è stato impiegato per illustrare il punteggio di ogni fattore, che è stato utilizzato per calcolare la probabilità di sviluppare l’ipertensione. Un nomogramma è una rappresentazione grafica di un modello matematico che coinvolge diversi predittori per prevedere un particolare endpoint basato su un metodo statistico tradizionale come il modello Cox proportional hazards per i dati di sopravvivenza. I nomogrammi sono diventati strumenti molto popolari tra i clinici. Una guida passo dopo passo per costruire, interpretare e utilizzare i nomogrammi per stimare la funzione di rischio di un particolare tempo di fallimento può essere trovata in uno studio precedente. I nomogrammi creano una semplice rappresentazione grafica di un modello statistico predittivo, mappando ogni predittore su una scala di punti. La probabilità prevista dell’evento per un paziente accumulando i punti totali corrispondenti alla configurazione specifica delle covariate per quel paziente. I nomogrammi hanno dimostrato di avere un’elevata accuratezza e capacità discriminante per la previsione degli esiti. Il calcolo di un nomogramma di regressione di Cox è il seguente: Passo (1) Ottenere i punteggi per tutti i valori delle variabili, Passo (2) Aggiungere i punteggi = punteggio totale, Passo (3) Calcolare la probabilità di sopravvivenza per un dato numero di unità di tempo dato il punteggio totale. Il punteggio di ogni indicatore indica il contributo alla variabile dipendente. E la probabilità dell’esito ad un determinato tempo di fallimento è stata calcolata in base al punteggio totale. Tutte le analisi sono state condotte utilizzando SAS 9.4 (SAS Institute Inc., Cary, NC, USA). p ≤ 0,05 con test a 2 code è stato considerato come significatività statistica.

Risultati

C’erano 10.648 soggetti con un’età media di 38,5 anni. Di questi, 3.717 soggetti erano affetti da ipertensione durante il periodo di follow-up di 18 anni. C’erano differenze significative tra i gruppi non ipertensione e ipertensione in tutte le caratteristiche della linea di base tranne l’altezza (p = 0,491). Rispetto al gruppo non ipertensione, il gruppo ipertensione tendeva ad essere più vecchio, più alto in peso, BMI, WC, WHR, e WHTR, e più probabilità di essere maschio, nazionalità Han, fumare, bere, e inattività fisica (Tabella 1).

I risultati delle regressioni di Cox hanno mostrato che quando BMI, WC, spessore delle pieghe cutanee, WHR, e WHTR sono stati analizzati separatamente, tutti erano significativi predittori di ipertensione (tutti p < 0.001). L’obesità generale era il più forte predittore di ipertensione (hazard ratio 3.1, 95% CI 2.8-3.6). I risultati, quando aggiustati per le covariate, erano coerenti con i risultati grezzi. Quando i 5 indicatori sono stati analizzati insieme, sono stati osservati effetti significativi per tutti loro (tutti p < 0,001). Tuttavia, quando aggiustato per le covariate, la significatività del WHR è scomparsa (p = 0,169). Il miglior predittore di ipertensione incidente era anche l’obesità generale (p < 0,001, HR aggiustato 1,9, 95% CI 1,6-2,2). Questi risultati sono presentati nella tabella 2.

I risultati delle regressioni di Cox stratificate per sesso sono riportati nella tabella 3. Nei maschi, BMI, WC, spessore skinfold, WHR e WHTR erano i predittori significativi di ipertensione incidente (tutti p < 0.001) quando analizzati come singoli indicatori. L’obesità generale e il WC erano più potenti nel predire l’ipertensione (HR 3.1 e 2.3, 95% CI 2.5-3.8, 2.0-2.7, rispettivamente). I risultati erano comparabili prima e dopo l’aggiustamento per le covariate. Quando 5 indicatori sono stati inseriti contemporaneamente nel modello 2, tutti gli indicatori sono rimasti statisticamente significativi (tutti p < 0,001) tranne WHR (p = 0,059). Quando aggiustato per le covariate, il BMI (HR aggiustato 1,8, 95% CI 1,4-2,3) era paragonabile al WC (HR aggiustato 1,3, 95% CI 1,1-1,5) e allo spessore delle pieghe della pelle (HR aggiustato 1,3, 95% CI 1,2-1,4) ma migliore del WHTR (HR aggiustato 1,2, 95% CI 1,1-1,4).

Per il sottocampione femminile, BMI, WC, spessore skinfold, WHR, e WHTR erano significativi predittori di ipertensione incidente o meno aggiustando per covariate (tutti p < 0.001) quando i 5 indicatori sono stati analizzati separatamente. Quando tutti gli indicatori sono stati inseriti in un modello simultaneamente, la significatività dello spessore delle pieghe cutanee è scomparsa (p = 0,734). Tuttavia, BMI e WC, con l’aggiustamento per le covariate, erano predittori statisticamente significativi dell’incidenza di ipertensione (tutti p < 0.001, HR aggiustato 1.4, 2.0, e 1.4, 95% CI 1.2-1.5, 1.6-2.4, 1.2-1.9 rispettivamente) ma lo spessore della plica cutanea, WHR, e WHTR non erano (p = 0.388, 0.795, e 0.199 rispettivamente). L’obesità generale era il più forte predittore di ipertensione incidente.

Nomogrammi di regressioni Cox sono stati utilizzati per ottenere punteggi, che sono stati utilizzati per calcolare la probabilità di sviluppare l’ipertensione dato un certo tempo. I punteggi per il BMI erano più alti di quelli di altri indicatori in entrambi i sessi, come mostrato nelle figure 1 e 2.

Discussione

Nello studio di follow-up di 18 anni di 10.648 uomini e donne cinesi, BMI, WC, spessore della pelle, WHR e WHTR erano i predittori significativi di ipertensione incidente quando sono stati analizzati separatamente. Tuttavia, l’obesità generale potrebbe essere il miglior predittore di ipertensione quando 5 indicatori inseriti in un modello simultaneamente, soprattutto quando si aggiusta per le covariate. Inoltre, rispetto ad altri predittori, BMI e WC erano più potenti ed efficaci nel predire l’ipertensione incidente nei maschi come nelle femmine.

Fino ad oggi, non c’era una conclusione coerente sul potere relativo e l’efficacia dei diversi antropometrici nel predire l’incidenza di ipertensione. Alcuni studi hanno riferito che il BMI o il WC era il miglior predittore di ipertensione incidente. Mentre altri hanno dichiarato che WHTR era superiore a predire l’incidenza di ipertensione. Nel presente studio, BMI e WC, come i classici indicatori di obesità generale e addominale, erano superiori per prevedere lo sviluppo dell’ipertensione negli uomini e nelle donne cinesi, che era coerente con gli studi precedenti. Inoltre, la performance di BMI e WC è diminuita quando una combinazione di loro è stata inserita in un modello. Questo implica che BMI e WC dovrebbero essere usati simultaneamente ma indipendentemente per predire l’incidenza dell’ipertensione.

BMI e WC sono stati confermati per essere più potenti per predire l’ipertensione incidente nel presente studio. Le differenze tra gli studi potrebbero essere attribuite alle variazioni nelle caratteristiche della popolazione, alle strategie di campionamento, alla qualità della raccolta dei dati e alle differenze nelle definizioni operative di obesità generale e obesità addominale. Per esempio, uno studio precedente ha riferito che gli asiatici erano più piccoli in HC rispetto agli americani. Inoltre, la popolazione del presente studio è stata seguita per 18 anni. Con lo sviluppo dell’economia e della società, BMI e WC potrebbero ovviamente cambiare durante il periodo di follow-up, e sempre più persone tendevano ad avere una massa grassa corporea più alta. Ma le definizioni di obesità generale e obesità addominale rimangono invariate. Quindi, più soggetti sarebbero interessati dall’obesità generale e dall’obesità addominale. Pertanto, rispetto ad altri indicatori antropometrici, l’applicazione di BMI e WC potrebbe migliorare l’identificazione dell’ipertensione incidente.

In questo studio, il nomogramma è stato impiegato per calcolare il punteggio di ogni fattore di rischio, che è stato utilizzato per prevedere la probabilità di sviluppare l’ipertensione. Sia nei maschi che nelle femmine, i punteggi del BMI erano i più alti tra tutti gli antropometrici, il che indicava che il BMI era il miglior predittore di ipertensione incidente. L’aumento dell’IMC potrebbe comportare un aumento dei livelli di glucosio, insulina, aldosterone e renina nel siero, insieme a un aumento del tono simpatico. Questi fattori menzionati sopra probabilmente aumentano la pressione sanguigna aumentando il volume vascolare o la resistenza periferica.

La combinazione di BMI, WC, spessore delle pieghe della pelle, WHR e WHTR è stata analizzata in un modello per confrontare i loro poteri relativi nel predire l’ipertensione. Poiché ci sono correlazioni tra WC, WHR e WHTR, ogni indicatore è stato diviso in gruppi bassi e alti secondo i punti di cut-off di una caratteristica operativa del ricevitore. Così, le correlazioni di questi indicatori sono state notevolmente ridotte quando sono stati inseriti in un modello contemporaneamente.

Limitazioni e punti di forza

In questo studio, i dati sono stati ottenuti da uno studio di coorte a lungo termine, su larga scala, basato sulla popolazione. Rispetto a uno studio retrospettivo, fornirebbe prove più accurate e complete sul confronto di diversi indicatori legati all’obesità nel predire l’ipertensione incidente. A causa delle differenze nei modelli etnici e dietetici nei diversi paesi, la prevalenza e l’estensione dell’obesità generale sono variate. In questo studio, secondo le raccomandazioni dell’OMS per i cinesi, sono stati utilizzati cut-off di BMI su base etnica per definire il sovrappeso e l’obesità generale. Di conseguenza, l’errore di classificazione è stato ridotto. Il nomogramma può fornire un punteggio specifico per ogni indicatore e correggere il complesso disegno di campionamento. I risultati coerenti tra il nomogramma e le regressioni di Cox hanno ulteriormente confermato che BMI e WC erano più potenti per prevedere l’incidente dell’ipertensione. Nel frattempo, i limiti di questo studio dovrebbero essere dichiarati. Poiché la popolazione dello studio era limitata agli uomini e alle donne cinesi, si dovrebbe fare attenzione quando si estrapola ad altre popolazioni etniche. I dati sulla storia familiare di ipertensione non sono stati raccolti nel CHNS. Pertanto, questo potenziale confonditore non ha potuto essere corretto nelle analisi. Inoltre, poiché i nutrienti e i dettagli dell’assunzione della dieta non erano disponibili, le covariate legate all’ipertensione, come l’assunzione di grassi e sale, non sono state corrette. Poiché nel CHNS è stato misurato solo lo spessore della piega cutanea del tricipite, non è stato possibile calcolare la percentuale completa di BF utilizzando la somma dello spessore della piega cutanea in diversi siti.

In conclusione, WHTR non era superiore a BMI e WC nel prevedere l’incidenza dell’ipertensione. Al contrario, le potenze di BMI e WC nel predire l’ipertensione incidente erano migliori dello spessore delle pieghe cutanee, WHR e WHTR. La combinazione di BMI e WC potrebbe diminuire le loro prestazioni. Pertanto, BMI e WC dovrebbero essere usati indipendentemente per predire l’incidenza dell’ipertensione negli adulti. Nell’applicazione pratica, il miglior predittore di ipertensione dovrebbe essere scelto con cautela in base alle caratteristiche della popolazione target e alle conclusioni degli studi locali.

Riconoscimento

Questa ricerca utilizza i dati del CHNS. Ringraziamo il National Institute of Nutrition and Food Safety, CCDC and Prevention, Carolina Population Center, University of North Carolina at Chapel Hill, il NIH (R01-HD30880, DK056350, e R01-HD38700) e il Fogarty International Center, NIH per il supporto finanziario per la raccolta dati CHNS e file di analisi dal 1989 al 2006 ed entrambe le parti più il China-Japan Friendship Hospital, Ministero della Salute per il supporto per CHNS 2009 e future indagini.

Dichiarazione etica

Questo studio è stato approvato dall’Institutional Review Board del National Institute for Nutrition and Food Safety, CCDC and Prevention, e University of North Carolina at Chapel Hill. Tutti i soggetti hanno fornito il consenso informato.

Dichiarazione di divulgazione

Gli autori dichiarano di non avere conflitti di interesse da rivelare.

Fonti di finanziamento

Nessun finanziamento è stato ricevuto per questo studio.

Contributo degli autori

N.L.: ha progettato lo studio e scritto la bozza. T.Y.: ha analizzato i dati. W.-Q.Y.: ha interpretato i risultati. H.L.: curato e rivisto il manoscritto.

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