Abstract

Achtergronden: Het is nog steeds omstreden welke antropometrische indicator de beste voorspeller zou kunnen zijn van het optreden van hypertensie. Doelstellingen: Onderzoeken van de relatieve kracht van body mass index (BMI), tailleomtrek (WC), huidplooidikte, taille-heup ratio (WHR), en taille-hoogte ratio (WHTR) in het voorspellen van de incidentie van hypertensie bij Chinese volwassenen. Methode: Gegevens werden verkregen uit de China Health and Nutrition Survey. Overgewicht werd gedefinieerd als BMI ≥23 kg/m2 en algemene obesitas als BMI ≥27,5 kg/m2. Abdominale obesitas werd gedefinieerd door WC-waarden ≥90 cm voor mannen en ≥80 cm voor vrouwen. Huidplooidikte, WHR, en WHTR werden verdeeld in lage en hoge groepen volgens de receiver operating characteristics. Cox regressies en nomogrammen werden gebruikt om de relatieve kracht van 5 indicatoren in het voorspellen van incidente hypertensie te vergelijken. Resultaten: Wanneer alle indicatoren tegelijkertijd werden geanalyseerd, was de beste voorspeller van incidente hypertensie algemene obesitas (p < 0,001, aangepaste hazard ratio 1,9, 95% CI 1,6-2,2). De resultaten gestratificeerd naar geslacht toonden aan dat BMI en WC de krachtigste voorspellers van hypertensie waren bij mannen (aangepaste HR 1,8 en 1,3, 95% CI 1,4-2,3 en 1,1-1,5, respectievelijk) en bij vrouwen (aangepaste HR 2,0 en 1,4, 95% CI 1,6-2,4 en 1,2-1,6, respectievelijk). Conclusies: BMI en WC kunnen incidentele hypertensie beter voorspellen dan huidplooidikte, WHR, en WHTR in de Chinese bevolking.

© 2019 S. Karger AG, Basel

Inleiding

Hypertensie wordt beschouwd als een van de belangrijkste bijdragende factoren aan de ziektelast over de hele wereld. Over het algemeen is de prevalentie van hypertensie ongeveer 25% bij volwassenen, maar deze waarde zal naar verwachting stijgen tot 29% in 2025. In China daarentegen is de prevalentie van hypertensie bij volwassenen gestegen van 14,5% in 1991 tot 34,0% in 2012 . Daarom is hypertensie het belangrijkste volksgezondheidsprobleem geworden in de Chinese bevolking.

Het is vastgesteld dat er een sterke associatie is van algemene obesitas met hypertensie . Als de standaardmaat voor algemene obesitas, body mass index (BMI), is de meest gebruikte indicator om hypertensie te voorspellen en te screenen . Aangezien de verdeling van vetweefsel belangrijker is dan het totale lichaamsvet voor hart- en vaatziekten (CVD), zijn er vele maatstaven ontwikkeld en toegepast die rekening houden met de verdeling van lichaamsvet, zoals de tailleomtrek (WC), de verhouding taille/heup (WHR), de verhouding taille/hoogte (WHTR), en onderhuids vet zoals de triceps huidplooidikte. In de afgelopen decennia zijn veel studies uitgevoerd om de associaties van verschillende obesitasindicatoren met hypertensie te onderzoeken. Sommige studies gaven aan dat WC of WHTR betere voorspellers zouden kunnen zijn voor het risico op CVD. Andere studies meldden echter dat WC de beste indicator was bij Kameroeners, Grieken of Japanners . De American Diabetes Association verklaarde dat het niet duidelijk is of WC, in vergelijking met BMI, het cardiovasculaire risico nauwkeuriger zou kunnen voorspellen . Sommige studies op basis van Japanse en Cubaanse populaties suggereerden dat BMI de beste afzonderlijke indicator voor hypertensie was . Intussen zijn er enkele systematische reviews en meta-analyses uitgevoerd om de kracht van gewone obesitasindicatoren bij het voorspellen van hypertensie te onderzoeken. Sommige daarvan ondersteunden dat WHTR een betere voorspeller van CVD risico was , terwijl een andere meta-analyse concludeerde dat WC een betere voorspeller was en aanbevolen zou moeten worden om te gebruiken in kliniek en onderzoek . Daarom blijft het omstreden en controversieel, wat de beste voorspeller van hypertensie is.

Daarom was het doel van deze prospectieve cohortstudie om de kracht van BMI, WC, huidplooidikte, WHR en WHTR te evalueren bij het voorspellen van de incidentie van hypertensie in de Chinese bevolking.

Materialen en methoden

Study Design

Gegevens werden verkregen uit de China Health and Nutrition Survey (CHNS), dat een lopend, open-cohort, internationaal, samenwerkingsproject is tussen het Carolina Population Center van de University of North Carolina in Chapel Hill en het National Institute for Nutrition and Health (voorheen het National Institute of Nutrition and Food Safety) van het Chinese Center for Disease Control and Prevention (CCDC). Dit CHNS had tot doel na te gaan hoe de sociale en economische transformatie van de Chinese samenleving de gezondheids- en voedingsstatus van de Chinese bevolking heeft beïnvloed, door de effecten te evalueren van het beleid en de programma’s op het gebied van gezondheid, voeding en gezinsplanning die door nationale en lokale overheden worden uitgevoerd. Het CHNS bestrijkt 9 provincies, die aanzienlijk verschillen in geografie, economische ontwikkeling, openbare middelen, en gezondheidsindicatoren. Voor de steekproeven in elke provincie werd een meerfasig willekeurig clusterproces gebruikt. Provincies in de 9 provincies werden gestratificeerd naar inkomen (laag, midden en hoog), en een gewogen steekproefschema werd gebruikt om 4 provincies per provincie willekeurig te selecteren. Sinds 1989 zijn negen enquêterondes gehouden, achtereenvolgens in 1989, 1991, 1993, 1997, 2000, 2004, 2006, 2009 en 2011. Een gedetailleerde beschrijving van de onderzoeksopzet en -procedures is elders gepubliceerd.

Study Population

Data van 7 rondes van de CHNS uitgevoerd van 1993 tot 2011 werden in deze studie opgenomen. Proefpersonen die 18 jaar of ouder waren op de basislijn en die gegevens hadden over leeftijd, geslacht en gedetailleerd lichamelijk onderzoek (bijv. gewicht, lengte, WC, huidplooidikte, heupomtrek , systolische bloeddruk en diastolische bloeddruk) werden geïncludeerd. De volgende proefpersonen werden uitgesloten: degenen die zwanger waren of borstvoeding gaven op het moment van de enquête, of bij wie gegevens ontbraken of onwaarschijnlijke afwijkende gegevens vertoonden (bijv, gewicht > 300 kg of < 20 kg, WC < 20 cm, WHR of WHTR > 1), of met SBP ≥140 mm Hg of DBP ≥90 mm Hg, of die antihypertensieve medicatie gebruikten, of die zelf een diagnose van hypertensie bij baseline rapporteerden.

Meting en definitie van de indicatoren

Gewicht, lengte en lichaamsgewicht werden gemeten door getrainde gezondheidswerkers volgens gestandaardiseerde protocollen, zoals vastgesteld door de Wereldgezondheidsorganisatie (WHO). Lengte werd gemeten tot op 0,1 cm zonder schoenen met behulp van een draagbare stadiometer, en gewicht werd gemeten tot op 0,1 kg met lichtgewicht kleding met behulp van een gekalibreerde weegschaal. BMI werd berekend als gewicht in kilogram gedeeld door het kwadraat van lengte in meter. Het lichaamsgewicht werd gemeten op een punt halverwege tussen de onderste rib en de bekkenkam in een horizontaal vlak met behulp van niet-elastisch lint, en de borstomtrek werd gemeten ter hoogte van de maximale strekking van de billen posterieur in een horizontaal vlak met de deelnemers in lichte kleding en de armen zijwaarts geopend. WHR werd berekend als WC (cm) gedeeld door HC (cm), en WHTR werd berekend als WC (cm) gedeeld door lengte (cm). De dikte van de huidplooi werd gemeten met een huidplooimeter en tot op 0,5 mm nauwkeurig genoteerd aan de triceps van de rechterarm (tussen de punt van het olecranonproces van de ellepijp en het acromionproces van het schouderblad). Voor alle indicatoren werden drie metingen verricht, en de gemiddelden werden gebruikt voor verdere analyses. Rook- en drinkstatus, evenals fysieke activiteit werden voor elke proefpersoon geregistreerd met behulp van een vragenlijst. De CHNS vroeg de proefpersonen naar hun huidige rookstatus en een waarde van “1” werd toegekend aan degenen die momenteel roken en een waarde van “0” aan degenen die op het tijdstip van de enquête niet rookten of nooit hadden gerookt. De drinkstatus werd op dezelfde manier gedefinieerd. Lichamelijke activiteit werd gedefinieerd als geen (< 1 uur per week) of ja (een of meer uren per week).

Bloeddrukmetingen werden uitgevoerd na 10 minuten rust in zittende positie, met 30 s intervallen tussen het opblazen van de manchet, met behulp van standaard kwiksfygmomanometers. SBP en DBP werden geregistreerd als de punten waarop respectievelijk het eerste en het vijfde Korotkoff-geluid verschenen. Het gemiddelde van drie metingen werd gebruikt. SBP en DBP werden in elke golf geregistreerd en gebruikt om vast te stellen of de proefpersonen nieuwe hypertensie ontwikkelden.

Volgens de aanbevelingen van de WHO voor Chinezen werd overgewicht gedefinieerd als BMI ≥23 kg/m2 en algemene obesitas als BMI ≥27,5 kg/m2. Bovendien werd abdominale obesitas gedefinieerd door WC-waarden ≥90 cm voor mannen en ≥80 cm voor vrouwen. Volgens de “receiver operating characteristic curve” werden de huidplooidikte, WHR en WHTR als volgt in lage en hoge groepen ingedeeld: bij mannen: triceps huidplooidikte = 7 cm met oppervlakte onder de curve (AUC) = 0.5117, WHR = 0,8571 met AUC = 0,5498, en WHTR = 0,4748 met AUC = 0,5811; bij vrouwen: triceps huidplooidikte = 23,67 cm met AUC = 0,4885, WHR = 0,8247 met AUC = 0,5792, en WHTR = 0,4818 met AUC = 0,6219. Hypertensie werd gedefinieerd als SBP/DBP ≥140/90 mm Hg, of gebruik van hypertensieve medicatie, of een zelfgerapporteerde diagnose.

Statistische analyse

Volgens de normaliteitstests werden de gegevens gerapporteerd als medianen (interkwartielbereiken) voor continue abnormale variabelen en frequenties (percentages) voor categorische variabelen. Baseline karakteristieken werden vergeleken tussen niet-hypertensie en hypertensie groepen door Wilcoxon rank sum test voor continue abnormale variabelen en door chi-kwadraat tests voor categorische variabelen. Cox regressies werden gestratificeerd naar geslacht, met hypertensie als uitkomst en het tijdsinterval tussen de baseline en de hypertensie diagnose als tijdsvariabele. De gecensureerde uitkomsten waren van 2 groepen: (i) degenen bij wie geen hypertensiediagnose werd gesteld tot ofwel drop-out uit het cohort of het einde van de studie (2011); en (ii) degenen bij wie geen hypertensiediagnose werd gesteld tot overlijden voor het einde van de studie. Om te corrigeren voor de concurrerende risico’s van overlijden als gevolg van hypertensie, werden alle modellen aangepast voor overlijden. In aangepaste modellen werden leeftijd, geslacht, roken, drinken, fysieke activiteit, en etniciteit op baseline gecorrigeerd. Volgens de regressieparameter van elke factor werd een nomogram gebruikt om de score van elke factor te illustreren, die gebruikt werd om de waarschijnlijkheid van het ontwikkelen van hypertensie te berekenen. Een nomogram is een grafische voorstelling van een wiskundig model met verschillende voorspellers om een bepaald eindpunt te voorspellen, gebaseerd op traditionele statistische methoden zoals het Cox proportionele hazards model voor overlevingsgegevens. Nomogrammen zijn zeer populaire hulpmiddelen geworden onder clinici. Een stap-voor-stap handleiding voor het bouwen, interpreteren en gebruiken van nomogrammen om de hazardfunctie van een bepaalde faaltijd te schatten, is te vinden in een eerdere studie. Nomogrammen geven een eenvoudige grafische voorstelling van een statistisch voorspellend model, waarbij elke voorspeller in een puntenschaal wordt weergegeven. De voorspelde waarschijnlijkheid van de gebeurtenis voor een patiënt wordt verkregen door accumulatie van de totale punten die overeenkomen met de specifieke configuratie van covariaten voor die patiënt. Er is aangetoond dat nomogrammen een hoge nauwkeurigheid en een groot discriminerend vermogen hebben om uitkomsten te voorspellen. De berekening van een Cox regressie nomogram is als volgt: Stap (1) Verkrijg de scores voor alle variabelenwaarden, Stap (2) Tel de scores op = Totale score, Stap (3) Bereken de overlevingskans voor een gegeven aantal tijdseenheden gegeven de Totale score. De score van elke indicator wijst op de bijdrage aan de afhankelijke variabele. En de waarschijnlijkheid van het resultaat bij een bepaalde uitvaltijd werd berekend volgens de totaalscore. Alle analyses werden uitgevoerd met SAS 9.4 (SAS Institute Inc., Cary, NC, USA). p ≤ 0.05 met 2-tailed test werd als statistische significantie genomen.

Resultaten

Er waren 10.648 proefpersonen met een mediane leeftijd van 38,5 jaar. Hiervan hadden 3.717 personen hypertensie gedurende de 18-jarige follow-up periode. Er waren significante verschillen tussen de niet-hypertensie en hypertensie groepen in alle kenmerken van de basislijn behalve lengte (p = 0,491). Vergeleken met de niet-hypertensie groep, had de hypertensie groep de neiging ouder te zijn, hoger in gewicht, BMI, WC, WHR, en WHTR, en vaker man, Han nationaliteit, roken, drinken, en lichamelijke inactiviteit (Tabel 1).

Resultaten van de Cox regressies toonden aan dat wanneer BMI, WC, huidplooidikte, WHR, en WHTR afzonderlijk werden geanalyseerd, zij alle significante voorspellers van hypertensie waren (alle p < 0,001). Algehele zwaarlijvigheid was de sterkste voorspeller van hypertensie (hazard ratio 3,1, 95% CI 2,8-3,6). De resultaten, wanneer gecorrigeerd voor covariaten, waren consistent met de ruwe resultaten. Wanneer de 5 indicatoren samen werden geanalyseerd, werden significante effecten waargenomen voor elk van hen (alle p < 0,001). Wanneer echter gecorrigeerd werd voor covariaten, verdween de significantie van WHR (p = 0,169). De beste voorspeller van incidente hypertensie was ook algemene obesitas (p < 0,001, aangepaste HR 1,9, 95% CI 1,6-2,2). Deze resultaten worden gepresenteerd in Tabel 2.

De resultaten van de Cox-regressies gestratificeerd naar geslacht worden weergegeven in Tabel 3. Bij mannen waren BMI, WC, huidplooidikte, WHR, en WHTR de significante voorspellers van incidente hypertensie (alle p < 0,001) wanneer geanalyseerd als afzonderlijke indicatoren. Algemeen overgewicht en WC waren krachtiger om hypertensie te voorspellen (HR 3,1 en 2,3, 95% CI 2,5-3,8, 2,0-2,7, respectievelijk). De resultaten waren vergelijkbaar voor en na aanpassing voor covariaten. Wanneer 5 indicatoren tegelijkertijd in model 2 werden ingevoerd, bleven alle indicatoren statistisch significant (alle p < 0,001) behalve WHR (p = 0,059). Na correctie voor covariaten was BMI (aangepaste HR 1,8, 95% CI 1,4-2,3) vergelijkbaar met WC (aangepaste HR 1,3, 95% CI 1,1-1,5) en huidplooidikte (aangepaste HR 1,3, 95% CI 1,2-1,4) maar beter dan WHTR (aangepaste HR 1,2, 95% CI 1,1-1,4).

Voor de vrouwelijke substeekproef waren BMI, WC, huidplooidikte, WHR, en WHTR significante voorspellers van incidente hypertensie, al dan niet gecorrigeerd voor covariaten (alle p < 0,001) wanneer de 5 indicatoren afzonderlijk werden geanalyseerd. Wanneer alle indicatoren tegelijkertijd in een model werden opgenomen, verdween de significantie van de huidplooidikte (p = 0,734). BMI en WC waren echter, na correctie voor covariaten, statistisch significante voorspellers van de incidentie van hypertensie (alle p < 0,001, aangepaste HR 1,4, 2,0, en 1,4, 95% CI 1,2-1,5, 1,6-2,4, 1,2-1,9 respectievelijk), maar huidplooidikte, WHR, en WHTR waren dat niet (p = 0,388, 0,795, en 0,199 respectievelijk). Algemene zwaarlijvigheid was de sterkste voorspeller van incidente hypertensie.

Nomogrammen van Cox regressies werden gebruikt om scores te verkrijgen, waarmee de waarschijnlijkheid van het ontwikkelen van hypertensie in een bepaalde tijd werd berekend. De scores voor BMI waren hoger dan die voor andere indicatoren in beide geslachten, zoals blijkt uit de figuren 1 en 2.

Discussie

In de 18-jarige follow-upstudie van 10.648 Chinese mannen en vrouwen waren BMI, WC, huidplooidikte, WHR, en WHTR de significante voorspellers van de incidentie van hypertensie wanneer ze afzonderlijk werden geanalyseerd. Overgewicht in het algemeen zou echter de beste voorspeller van hypertensie kunnen zijn wanneer 5 indicatoren tegelijkertijd in een model werden opgenomen, vooral wanneer werd gecorrigeerd voor covariaten. Bovendien, vergeleken met andere voorspellers, waren BMI en WC krachtiger en effectiever om incidentie van hypertensie te voorspellen, zowel bij mannen als bij vrouwen.

Tot op heden was er geen consistente conclusie over de relatieve kracht en effectiviteit van verschillende antropometrische kenmerken bij het voorspellen van de incidentie van hypertensie. Sommige studies meldden dat BMI of WC de beste voorspeller was van de incidentie van hypertensie. Terwijl andere verklaarden dat WHTR superieur was om de incidentie van hypertensie te voorspellen. In de huidige studie waren BMI en WC, als de klassieke algemene en abdominale obesitas indicatoren, superieur om de ontwikkeling van hypertensie bij Chinese mannen en vrouwen te voorspellen, hetgeen consistent was met eerdere studies . Bovendien verminderde de prestatie van BMI en WC wanneer een combinatie ervan in een model werd opgenomen. Dit impliceerde dat BMI en WC gelijktijdig maar onafhankelijk van elkaar moeten worden gebruikt om de incidentie van hypertensie te voorspellen.

BMI en WC bleken in de huidige studie krachtiger te zijn om de incidentie van hypertensie te voorspellen. Verschillen tussen de studies kunnen worden toegeschreven aan variaties in populatiekenmerken, steekproefstrategieën, de kwaliteit van de gegevensverzameling, en de verschillen in operationele definities van algemene obesitas en abdominale obesitas. Bijvoorbeeld, een eerdere studie meldde dat Aziaten kleiner waren in HC dan Amerikanen . Bovendien werd de huidige studiepopulatie gedurende 18 jaar gevolgd. Met de ontwikkeling van de economie en de maatschappij, kunnen BMI en WC natuurlijk veranderen tijdens de follow-up periode, en meer en meer mensen hadden de neiging om een hogere lichaamsvetmassa te hebben. Maar de definities van algemene obesitas en abdominale obesitas blijven ongewijzigd. Bijgevolg zouden meer personen getroffen worden door algemene zwaarlijvigheid en abdominale zwaarlijvigheid. Daarom zou, vergeleken met andere antropometrische indicatoren, de toepassing van BMI en WC de identificatie van incidente hypertensie kunnen verbeteren.

In deze studie werd een nomogram gebruikt om de score van elke risicofactor te berekenen, die werd gebruikt om de waarschijnlijkheid van het ontwikkelen van hypertensie te voorspellen. Zowel bij mannen als bij vrouwen was de score van de BMI het hoogst van alle antropometrische kenmerken, wat erop wees dat de BMI de beste voorspeller was van het ontstaan van hypertensie. Een toename van de BMI zou kunnen leiden tot een verhoging van de serum glucose, insuline, aldosteron en renine niveaus, samen met een verhoogde sympatische tonus. Deze bovengenoemde factoren zouden waarschijnlijk de bloeddruk verhogen door een toename van het vasculaire volume of de perifere weerstand.

De combinatie van BMI, WC, huidplooidikte, WHR, en WHTR werd geanalyseerd in een model om hun relatieve kracht in het voorspellen van hypertensie te vergelijken. Aangezien er correlaties zijn tussen WC, WHR, en WHTR, werd elke indicator verdeeld in een lage en hoge groep volgens de afkappunten van een ontvanger-operationele karakteristiek. Aldus werden de correlaties van deze indicatoren aanzienlijk verminderd wanneer ze gelijktijdig in een model werden ingevoerd.

Limitaties en sterke punten

In deze studie werden de gegevens verkregen uit een grootschalig, op de bevolking gebaseerd cohortonderzoek op lange termijn. Vergeleken met een retrospectieve studie, zou dit nauwkeuriger en uitgebreider bewijs leveren over de vergelijkingen van verschillende obesitas-gerelateerde indicatoren in het voorspellen van incidente hypertensie. Als gevolg van de verschillen in etnische en voedingspatronen in de verschillende landen, varieerden de prevalentie en de omvang van algemene obesitas. In deze studie werden, volgens de aanbevelingen van de WHO voor Chinezen, op etnische afkomst gebaseerde BMI afkappunten gebruikt om overgewicht en algemene obesitas te definiëren. Het resultaat was dat de bias door verkeerde classificatie werd verminderd. Het nomogram kan een specifieke score geven voor elke indicator en de complexe steekproefopzet corrigeren. De consistente resultaten tussen het nomogram en Cox regressies bevestigden verder dat BMI en WC krachtiger waren om het optreden van hypertensie te voorspellen. Ondertussen moeten de beperkingen van deze studie worden vermeld. Aangezien de studiepopulatie beperkt was tot Chinese mannen en vrouwen, is voorzichtigheid geboden bij extrapolatie naar andere etnische populaties. De gegevens over de familiegeschiedenis van hypertensie werden niet verzameld in de CHNS. Daarom kon voor deze potentiële verstoorder niet worden gecorrigeerd in de analyses. Bovendien konden de covariaten in verband met hypertensie, zoals vet- en zoutinname, niet worden gecorrigeerd, aangezien de voedingsstoffen en details van de voedingsinname niet beschikbaar waren. Omdat alleen de triceps huidplooidikte werd gemeten in de CHNS, kon de uitgebreide procentuele BF niet worden berekend met behulp van de som van de huidplooidikte op verschillende plaatsen.

Concluderend, WHTR was niet superieur aan BMI en WC in het voorspellen van de incidentie van hypertensie. Daarentegen waren BMI en WC beter in het voorspellen van de incidentie van hypertensie dan huidplooidikte, WHR, en WHTR. De combinatie van BMI en WC zou hun prestatie kunnen verminderen. Daarom moeten BMI en WC onafhankelijk van elkaar worden gebruikt om de incidentie van hypertensie bij volwassenen te voorspellen. In de praktijk moet de beste voorspeller van hypertensie voorzichtig worden gekozen, afhankelijk van de kenmerken van de doelpopulatie en de conclusies van lokale studies.

Aankondiging

Dit onderzoek maakt gebruik van gegevens van CHNS. Wij danken het Nationaal Instituut voor Voeding en Voedselveiligheid, CCDC en Preventie, Carolina Population Center, de Universiteit van North Carolina in Chapel Hill, het NIH (R01-HD30880, DK056350, en R01-HD38700) en het Fogarty International Center, NIH voor financiële steun voor de CHNS gegevensverzameling en analysebestanden van 1989 tot 2006 en beide partijen plus het China-Japan Friendship Hospital, Ministerie van Volksgezondheid voor steun voor CHNS 2009 en toekomstige enquêtes.

Ethics Statement

Deze studie werd goedgekeurd door de Institutional Review Board van het National Institute for Nutrition and Food Safety, CCDC and Prevention, en University of North Carolina at Chapel Hill. Alle proefpersonen gaven informed consent.

Disclosure Statement

De auteurs verklaren dat zij geen belangenconflicten te melden hebben.

Funding Sources

Er werd geen financiering ontvangen voor deze studie.

Authors Contribution

N.L.: ontwierp de studie en schreef het ontwerp. T.Y.: analyseerde de gegevens. W.-Q.Y.: interpreteerde de resultaten. H.L.: redigeerde en beoordeelde het manuscript.

Author Contacts

Artikel / Publicatiedetails