Abstract

Background.をご参照ください。 高血圧の発症を予測する指標として，どの体格指標が最も優れているかはまだ議論の余地がある． 目的は以下の通りである。 中国人成人の高血圧発症を予測するためのBMI，ウエスト周囲径（WC），皮膚厚，ウエスト・ヒップ比（WHR），ウエスト・身長比（WHTR）の相対的な力を検証する． 方法 中国健康・栄養調査からデータを入手した。 過体重はBMI≧23kg/m2、一般肥満はBMI≧27.5kg/m2と定義した。 腹部肥満は，WC 値が男性で 90 cm 以上，女性で 80 cm 以上と定義した． 皮膚肥厚，WHR，WHTRは，受信機動作特性により低値群，高値群に分類した． Cox回帰とノモグラムを用い、5つの指標による高血圧発症の相対的な予測力を比較した。 結果 すべての指標を同時に分析したところ，高血圧発症の最良の予測因子は一般的な肥満であった（p＜8458＞0.001，調整ハザード比1.9，95％CI 1.6-2.2）。 性別に層別化した結果では，女性だけでなく男性でもBMIとWCがより強力な高血圧の予測因子であった（調整後HR 1.8および1.3，95％CI 1.4-2.3および1.1-1.5，調整後HR 2.0 および 1.4，95% CI 1.6-2.4 および 1.2-1.6）． 結論 BMIとWCは，中国人集団において，スキンフォールド厚，WHR，WHTRよりも，高血圧の発症を予測する可能性がある」

© 2019 S. Karger AG, Basel

はじめに

高血圧は世界中で疾病負担の主要因と考えられている。 全体として、高血圧の有病率は成人の約25％であるが、この値は2025年までに29％に増加すると予想されている。 一方、中国では、成人の高血圧の有病率は、1991年の14.5％から2012年には34.0％に上昇しました。 そのため、高血圧は中国人における主要な公衆衛生問題になっています。

一般的な肥満と高血圧には強い関連があることが立証されています。 一般的な肥満の標準的な指標であるボディマス指数（BMI）は、高血圧の予測やスクリーニングに最も広く使用されている指標です。 心血管系疾患（CVD）には体脂肪よりも脂肪分布が重要であることから、ウエスト周囲径（WC）、ウエスト/ヒップ比（WHR）、ウエスト/身長比（WHTR）、上腕三頭筋皮膚厚などの皮下脂肪など、体脂肪分布を考慮した多くの指標が開発・適用されてきた。 ここ数十年、さまざまな肥満指標と高血圧の関連性を調べる研究が数多く行われてきた。 いくつかの研究では、WCやWHTRがCVDリスクのより良い予測因子である可能性が示されました。 しかし、他の研究では、カメルーン人、ギリシャ人、日本人では、WCが最も良い指標であると報告されています。 米国糖尿病学会は、BMI と比較して WC がより正確に心血管リスクを予測できるかどうかは不明であると発表した。 日本人とキューバ人の集団に基づくいくつかの研究では、BMI が高血圧の単一の指標として最も優れていることが示唆された 。 一方、いくつかのシステマティックレビューやメタアナリシスでは、一般的な肥満指標による高血圧の予測力が検証されている。 そのうちのいくつかは、WHTRがCVDリスクのより良い予測因子であることを支持し、別のメタアナリシスは、WCがより良い予測因子であり、臨床や研究で使用することを推奨すべきであると結論付けた . したがって、高血圧の最良の予測因子がどれであるかは、依然として議論の余地がある。

そこで、この前向きコホート研究では、中国人集団における高血圧の発生を予測する上で、BMI、WC、皮膚肥厚、WHR、およびWHTRの力を評価することを目的とするものであった。

材料と方法

研究デザイン

データは、ノースカロライナ大学チャペルヒル校のカロライナ人口センターと中国疾病管理予防センター（CCDC）の国立栄養保健研究所（旧国家栄養食品安全研究所）が継続中のオープンコホート、国際共同プロジェクト、中国健康・栄養調査（CHNS）から得たものである。 このCHNSは、国や地方自治体が実施する健康、栄養、家族計画に関する政策やプログラムの効果を評価することにより、中国社会の社会的・経済的変容が中国人の健康状態や栄養状態にどのような影響を与えているかを探ることを目的としています。 CHNSは、地理的条件、経済発展、公共資源、健康指標などが大きく異なる9つの省を対象としている。 各州のサンプル抽出には、多段階ランダムクラスタープロセスが採用された。 9つの州の郡を所得別に層別（低、中、高）し、加重サンプリング方式で1州あたり4つの郡を無作為に選択した。 1989年以降、CHNSは1989年、1991年、1993年、1997年、2000年、2004年、2006年、2009年、2011年の9回実施された。 調査デザインと手順の詳細な説明は別の場所で発表されている。

調査対象者

1993年から2011年にかけて行われたCHNSの7波からのデータが本研究に含まれる。 ベースライン時に18歳以上であり、年齢、性別、詳細な身体検査（体重、身長、WC、皮膚肥厚、股関節周囲径、収縮期血圧、拡張期血圧など）のデータがある被験者が対象となった。 以下の被験者は除外された：調査時に妊娠中または授乳中であった者、あるいはデータの欠損またはありえないほどの異常値を示した者（例． 体重> 300 kg または < 20 kg, WC < 20 cm, WHR または WHTR > 1）, SBP ≥140 mm Hg または DBP ≥90 mm Hg, あるいは降圧剤を服用した者，ベースラインで高血圧の診断を自己申告した者であった。

測定と指標の定義

体重，身長，WCは，世界保健機関（WHO）が定めた標準的なプロトコルに従って，訓練を受けた医療従事者によって測定された。 身長は携帯用スタディオメーターを用いて靴を履かずに0.1cm単位で、体重は校正されたビームスケールを用いて軽い服を着て0.1kg単位で測定された。 BMIは体重（キログラム）÷身長（メートル）の二乗で算出した。 WCは肋骨最下部と腸骨稜の中間点を非弾性テープで水平に測定し，HCは臀部を後方に最大伸展させた高さで，軽装で両手を横に開いた状態で水平に測定した． WHRはWC（cm）÷HC（cm），WHTRはWC（cm）÷身長（cm）として算出した． 皮膚肥厚は、右腕の上腕三頭筋（尺骨の肘頭突起の先端と肩甲骨の肩峰突起の間）で、皮膚肥厚計を用いて測定し、0.5mm単位で記録した。 すべての指標について3回測定し、その平均値をさらなる分析に使用した。 喫煙、飲酒、身体活動については、質問票により各被験者に記録した。 CHNSでは、被験者に現在の喫煙状況を尋ね、現在喫煙している人は「1」、調査時に喫煙していない人または喫煙したことがない人は「0」という値を割り当てた。 飲酒状況も同様に定義した。 血圧測定は、標準的な水銀血圧計を用いて、座位で10分間安静にしてから、30秒間隔でカフを膨張させて行った。 SBPとDBPはそれぞれ1番目と5番目のコロトコフ音が出現した時点として記録された。 3回の測定値の平均値を使用した。 SBPとDBPは各波形で記録し、被験者が新たに高血圧を発症したかどうかを識別するために使用した。

中国人のWHO推奨によると、過体重はBMI≧23kg/m2、一般肥満はBMI≧27.5kg/m2と定義されている。 また、腹部肥満は、WC値が男性で≧90cm、女性で≧80cmの場合を定義した。 男性：上腕三頭筋皮質厚＝7 cm，曲線下面積（AUC）＝0.5 cm，女性：皮質厚＝2 cm，WHR＝0.5 cm，WHTR＝0.5 cm．男性：上腕三頭筋皮厚＝7cm，AUC＝0.5117，WHR＝0.8571，WHTR＝0.4748，AUC＝0.5811，女性：上腕三頭筋皮厚＝23.67cm，AUC＝0.4885, WHR＝0.8247, AUC＝0.5792, WHTR＝0.4818， AUC＝0.6219． 高血圧は、SBP/DBP ≥140/90 mm Hg、または高血圧治療薬の使用、または自己申告による診断と定義した。

統計分析

正規性検定に従い、データは連続異常変数については中央値（四分位範囲間）、カテゴリー変数については頻度（パーセント）として報告された。 ベースライン特性は，連続異常変数についてはWilcoxon順位和検定で，カテゴリー変数についてはカイ二乗検定で非高血圧群と高血圧群との間で比較された。 Cox回帰は、高血圧を転帰とし、ベースラインと高血圧診断の間の時間間隔を時間変数として、性別で層別化した。 打ち切られたアウトカムは2つのグループから得られた。 (i) コホートからの脱落または研究終了（2011年）のいずれかまで高血圧と診断されなかった者；および (ii) 研究終了前の死亡まで高血圧と診断されなかった者。 高血圧による死亡の競合リスクを補正するために、すべてのモデルは死亡で調整された。 調整モデルでは、ベースライン時の年齢、性別、喫煙、飲酒、身体活動、民族が調整された。 各因子の回帰パラメータに従って、各因子のスコアを示すノモグラムを採用し、これを用いて高血圧発症確率を計算した。 ノモグラムとは、生存データに対するCox比例ハザードモデルのような伝統的な統計手法に基づいて、特定のエンドポイントを予測するための複数の予測因子を含む数学的モデルをグラフ化したものである ……。 ノモグラムは、臨床家の間で非常に人気のあるツールになっています。 特定の故障時間のハザード関数を推定するためのノモグラムの構築、解釈、使用のステップバイステップガイドは、以前の研究で見つけることができます。 ノモグラムは、統計的予測モデルを単純にグラフ化したもので、各予測因子を点数化したものである。 ある患者の共変量の特定の構成に対応する合計点を積み重ねることによって、その患者のイベントの予測確率を算出する。 ノモグラムは、転帰を予測するための高い精度と識別能力を有することが示されている。 Cox回帰ノモグラムの計算方法は以下の通りです。 ステップ(1) すべての変数値のスコアを得る、ステップ(2) スコアを足す＝トータルスコア、ステップ(3) トータルスコアから与えられた時間単位数での生存確率を計算する。 各指標のスコアは、従属変数への寄与度を指し示す。 そして、特定の故障時間における結果の確率は、合計スコアに従って計算された。 すべての分析はSAS 9.4 (SAS Institute Inc., Cary, NC, USA) を用いて行った。両側検定でp≦0.05を統計的有意差とした。 このうち，18年間の追跡期間中に高血圧に罹患したのは3,717名であった。 高血圧でない群と高血圧群との間には，身長を除くベースラインのすべての特性において有意差が認められた（p＝0.491）。 非高血圧群と比較して，高血圧群は，高齢，体重，BMI，WC，WHR，WHTRが高い傾向にあり，男性，漢民族，喫煙，飲酒，運動不足が多かった（表1）＜6492＞＜1292＞＜6020＞表1．

Cox回帰の結果、BMI、WC、皮膚肥厚、WHR、WHTRを個別に分析すると、いずれも高血圧の有意予測因子だった（すべてp < 0.001）。 一般的な肥満は高血圧の最も強い予測因子であった（ハザード比3.1，95％CI 2.8-3.6）。 共変量で調整した結果も，粗い結果と一致した。 5つの指標を合わせて解析したところ，すべてで有意な効果が認められた（すべてp＜8458＞0.001）。 しかし，共変量で調整すると，WHRの有意性は消失した（p＝0.169）。 また，高血圧発症の最良の予測因子は，一般的な肥満であった（p＜8458＞0.001，調整後HR 1.9，95％CI 1.6-2.2）。 これらの結果を表2に示す。

性で層別したCox回帰の結果を表3に示す。 男性では，BMI，WC，皮膚肥厚，WHR，WHTRが単一指標として分析した場合，高血圧発症の有意な予測因子となった（すべてp＜8458＞0.001）。 一般的な肥満とWCは高血圧を予測する力が強かった（HR 3.1および2.3，95％CI 2.5-3.8，2.0-2.7, それぞれ）。 結果は共変量の調整前と調整後で同等であった。 モデル2に5つの指標を同時に入力したところ，WHR（p＝0.059）を除き，すべての指標が統計的に有意なままであった（すべてp＜8458＞0.001）。 共変量で調整すると，BMI（調整後HR 1.8，95％CI1.4-2.3）はWC（調整後HR 1.3，95％CI1.1-1.5）および皮膚肥厚（調整後HR 1.3，95％CI1.2-1.4）とは同等だったがWHTR（調整後HR 1.2，95％CI 1-1.4）より優れていた

女性サブサンプルでは、BMI、WC、皮膚肥厚、WHR、WHTRは5指標を個別に分析すると共変数を調整してもしなくても高血圧発症の有意な予測因子だった（すべてp < 0.001）。 すべての指標を同時にモデルに入力した場合、皮膚肥厚の有意性は消失した（p＝0.734）。 しかし，BMIとWCは共変量を調整した上で，高血圧発症の統計的に有意な予測因子であったが（すべてp＜8458＞0.001，調整後HR 1.4，2.0，1.4，95% CI 1.2-1.5，1.6-2.4，1.2-1.9 ），皮膚肥厚，WHRおよびWHTRはそうではなかった（それぞれp = 0.388，0.795，0.199 ）。 一般肥満は高血圧発症の最も強い予測因子であった。

Cox回帰のノモグラムを用いてスコアを求め，ある時間が経過したときに高血圧が発症する確率を算出した。 図1、図2に示すように、男女ともBMIのスコアが他の指標よりも高かった。

考察

中国人男女10648人の18年間の追跡調査では，BMI，WC，皮膚厚，WHRおよびWHTRは個別に分析すると高血圧の発生を予測する有意な因子であった． しかし、5つの指標を同時にモデル化した場合、特に共変量で調整した場合には、一般的な肥満が高血圧の最良の予測因子となる可能性がある。 さらに，他の予測因子と比較して，BMIとWCは女性だけでなく男性においても高血圧発症の予測に強力かつ有効であった。

現在までに，高血圧発症の予測における異なる身体測定の相対的パワーと有効性に関する一貫した結論はなかった。 いくつかの研究では、BMIまたはWCが高血圧の発症の最良の予測因子であると報告している。 一方、WHTRが高血圧発症の予測に優れているとする研究もある。 本研究では、中国人男女の高血圧発症予測には、古典的な全身および腹部肥満の指標であるBMIとWCが優れており、これは先行研究と一致した。 さらに、BMIとWCを組み合わせてモデルに入力すると、BMIとWCの性能は低下した。 このことは，BMIとWCを同時に，しかし独立して高血圧発症の予測に用いるべきことを示唆している。

本研究では，BMIとWCが高血圧発症の予測により強力であることが確認された。 研究間の差は，集団特性，サンプリング戦略，データ収集の質，一般的な肥満と腹部肥満の運用上の定義の違いに起因している可能性がある。 例えば、以前の研究では、アジア人はアメリカ人に比べてHCが小さかったと報告されています。 さらに、今回の研究対象者は18年間追跡されている。 経済社会の発展に伴い、BMIやWCは追跡期間中に明らかに変化し、体脂肪量の多い人が増える傾向にある。 しかし、一般的な肥満と腹部肥満の定義に変更はない。 したがって、より多くの被験者が一般的な肥満と腹部肥満の影響を受けることになる。 したがって、他の体格指標と比較して、BMIとWCの適用は高血圧発症の識別を改善するかもしれない。

本研究では、各危険因子のスコアを計算し、それを用いて高血圧発症の確率を予測するノモグラムが採用された。 男女ともBMIのスコアがすべての体格指標の中で最も高く，BMIが高血圧発症の最良の予測因子であることが示された。 BMIの上昇は、交感神経緊張の上昇とともに、血清グルコース、インスリン、アルドステロン、レニンのレベルを上昇させる可能性がある。 BMI、WC、スキンフォールド厚、WHR、WHTRの組み合わせでモデル解析を行い、高血圧の予測における相対的な力を比較したところ、BMIが最も優れていた。 WC，WHR，WHTRには相関があるため，各指標を受信者動作特性のカットオフ点に従って低値群，高値群に分けた。 このように，これらの指標を同時にモデルに入力することで，相関がかなり低下することがわかった。 レトロスペクティブ研究と比較すると，高血圧発症の予測における様々な肥満関連指標の比較について，より正確で包括的なエビデンスを提供することができるであろう。 国によって民族や食事のパターンが異なるため、一般的な肥満の有病率や程度は様々であった。 本研究では、中国人に対するWHOの勧告に従って、民族ベースのBMIカットオフ値を用いて、過体重と一般的な肥満を定義しました。 その結果、誤判定バイアスが軽減された。 ノモグラムは、各指標に特定のスコアを提供し、複雑なサンプリングデザインを修正することができます。 また、ノモグラムとCox回帰の結果が一致していることから、BMIとWCが高血圧の発症をより強力に予測することが確認された。 一方、本研究の限界も述べておく必要がある。 研究対象が中国人男女に限定されているため、他の民族集団に外挿する場合には注意が必要である。 高血圧の家族歴に関するデータは、CHNSでは収集されていない。 したがって、この潜在的な交絡因子は、解析において補正することができなかった。 さらに、栄養素や食事摂取の詳細が得られなかったため、脂肪や塩分の摂取など、高血圧に関連する共変数を調整することができなかった。 CHNSでは上腕三頭筋の皮膚肥厚しか測定されていないため，複数の部位の皮膚肥厚の合計を用いて包括的な％BFを算出することができなかった

結論として，WHTRはBMIやWCよりも高血圧の発生を予測する上で優れてはいなかった。 一方，BMIとWCは，皮膚肥厚，WHR，WHTRよりも高血圧の発症を予測する力が強かった。 BMIとWCの組み合わせは、その性能を低下させる可能性がある。 したがって、成人における高血圧の発症を予測するためには、BMIとWCを別々に使用する必要がある。 しかし、実際には、対象となる集団の特徴や地域の研究結果に応じて、より良い高血圧の予測因子を慎重に選択する必要がある。 1989年から2006年までのCHNSデータ収集および分析ファイルに対する財政的支援、ならびにCHNS 2009および今後の調査に対する支援として両者および衛生部中日友好医院に、国立栄養食品安全研究所、CCDCおよび予防、ノースカロライナ大学チャペルヒル校カロライナ人口センター、NIH (R01-HD30880, DK056350, R01-HD38700) およびNIHフォガティ国際センターより感謝を申しあげる。

倫理声明

この研究は、国立栄養食品安全研究所、CCDCおよび予防、ノースカロライナ大学チャペルヒル校の施設審査委員会によって承認された。

Disclosure Statement

著者らは、開示すべき利益相反がないことを宣言する。

Funding Sources

本研究では資金提供を受けていない。

著者貢献

N.L.: 研究計画および原稿執筆を担当した。 T.Y.：データ解析。 W.-Q.Y.：結果を解釈した。 H.L.: edited and reviewed the manuscript.

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