Prediktív modellek a zsigeri zsír becsléséhez: Az antropometriai paraméterek hozzájárulása

Társulások Pronto Socorro Universitário Cardiológico de Pernambuco – PROCAPE/UPE, Recife-PE, Brazília, Federal de Pernambuco Universidade Federal – UFPE, Recife-PE, Brazília

Hovatartozás Universidade Federal de Pernambuco – UFPE, Recife-PE, Brazília

Társulás Pronto Socorro Universitário Cardiológico de Pernambuco – PROCAPE/UPE, Recife-PE, Brazília

Hovatartozás Universidade Federal de Pernambuco – UFPE, Recife-PE, Brazília

Társulás Pronto Socorro Universitário Cardiológico de Pernambuco – PROCAPE/UPE, Recife-PE, Brazília

Claudia Porto Sabino Pinho,
Alcides da Silva Diniz,
Ilma Kruze Grande de Arruda,
Ana Paula Dornelas Leão Leite,
Marina de Moraes Vasconcelos Petribú,
Isa Galvão Rodrigues

Ábrák

Absztrakt

Háttér

A túlzott zsíros viszcerális szövet (AVT) a kardiometabolikus elváltozások független kockázati tényezőjét képviseli. A keresés folytatódik a zsigeri zsírosság becslésére szolgáló, igen érvényes marker után, amely egy egyszerű és olcsó eszköz, amely képes a zsigeri elhízás kockázatának kitett egyének kiszűrésére. A tanulmány célja egy prediktív modell kidolgozása volt az AVT térfogat becsléséhez antropometriai paraméterek felhasználásával.

Célkitűzés

Mód

Keresztmetszeti vizsgálat túlsúlyos egyének bevonásával, akiknek az AVT-jét értékelték (komputertomográfia – CT segítségével), a következő antropometriai paraméterekkel együtt: testtömeg-index (BMI), hasi kerület (AC), derék-csípő arány (WHpR), derék-magasság arány (WHtR), sagittális átmérő (SD), kúposság-index (CI), nyak kerülete (NC), nyak-comb arány (NTR), derék-comb arány (WTR) és test adipozitási index (BAI).

Eredmények

109 egyént átlagoltunk 50,3 ± 12,2 évesen. A férfiaknál az AVT megbecsülésére kidolgozott prediktív egyenlet AVT = -1647,75 +2,43 (AC) +594,74 (WHpR) +883,40 (CI) (R2 korrigálva: 64,1%). A nők esetében a választott modell a következő volt: AVT = -634,73 +1,49 (életkor) +8,34 (SD) + 291,51 (CI) + 6,92 (NC) (R 2 korrigálva: 40,4%). A CT-vel meghatározott AVT-térfogathoz viszonyítva kifejlesztett egyenletek prediktív képessége a férfiaknál és a nőknél 66,9%, a nőknél 46,2% volt (p 2 felnőtteknél és BMI ≥27 kg/m 2 időseknél [13].

Figyelembe véve az 5% -os α hibát, a 20% -os β hibát, az antropometriai változók és az AVT becsült átlagos korrelációjával 0,5 (p) és 0,15 (d2) változékonysággal, és az n = [(Zα/2) képletet alkalmazva + Z β/2) 2 x (px (1 — p)]/d 2, minimális mintanagyságot kaptunk 88 egyedből. A lehetséges veszteségek korrigálása érdekében 20% -ot adtunk a mintához, ami 110 mintát eredményezett egységek.

A zsigeri zsigeri és a szubkután szöveteket komputertomográfiával (CT) értékeltük, Philips Brilliance CT-10 szelet tomográfiával (VMI Indústria e Comércio Ltda, Lagoa Santa, MG, Brazília). A vizsgálatot egyetlen megfigyelő (orvosi radiológus) végezte, a betegek négy órán keresztül teljesen éheztek. A tomográfiai keresztmetszetet 140 kV és 45 mA radiográfiai paraméterekkel kaptuk az ágyéki csigolya L4 szintjén, 10 mm vastagságban. A hasi zsír teljes területét és a zsigeri zsír területét manuálisan vázoltuk egy szabad kurzorral, amely az egyes régiókat körvonalazta. A teljes bőrfelületet kizártuk a megjelölt területről. Az AVT-területet a hasi rectus, a belső ferde és az ágyéki kvadrát izmok belső határainak határértékeként határozták meg, kivéve a gerincet, beleértve a retroperitoneális, mesenterialis és omentális zsírokat. Az összes zsíros területet cm2-ben írták le. A zsírszövet azonosításához a sűrűség-50 és -250 Hounsfield egységet használtuk [14,15].

A következő antropometriai paramétereket értékeltük: BMI, AC, WHpR, derék-magasság arány (WHtR), sagittalis átmérő (SD), sagittalis index (SI), kúposság index (CI), nyak kerülete (NC), nyak -magarány (NTR), derék-comb arány (WTR) és testadipozitási index (BAI).

A súlyt és a magasságot Lohman, Roche és Martorell [16] által előírt technikák szerint mértük, elektronikus mérlegek (Welmy®, Santa Bárbara d'Oeste, SP, Brazília) felhasználásával, 150 kg-os kapacitással, 100 g-os osztással és egy sztadiométerrel., 1 mm pontossággal. Az AC-t rugalmatlan metrikus szalaggal, 0,1 cm-es pontossággal számoltuk, közvetlenül a bőrön, az utolsó borda és a csípőcsík közötti középpontban. Az utolsó borda és a csípőcsík csontjelzéseit a vizsgáló a légcső vonal szintjén helyezte el és tapintotta meg. A mérőszalagot a has körül a vízszintes vonalban helyezték el a fent említett helyen, és különös figyelmet fordítottak annak garantálására, hogy a szalag párhuzamos legyen a padlóval [17].

A csípő kerületét a csípő régiójának a legnagyobb kiemelkedés területén végzett mérésével nyertük [18]. Az NC-t rugalmatlan metrikus szalaggal mértük, az egyének felállva felálltak, fejüket a frankfurti vízszintes síkba helyezték és előre néztek. A metrikus szalagot merőlegesen a nyaki tengely fölé helyeztük a nyaki gerinc középső pontjánál a nyak középső elülső részéig. A gége kiemelkedésű férfiaknál az NC-t a kiemelkedés alatt mérték [19].

Az SD-mérést hanyatt fekvő egyedekkel végeztük, antropométer segítségével megmérve a felszínnel érintkező dorsum és a has legmagasabb pontja, az utolsó borda és a csípőcsík közötti távolságot [20]. A combmérést a test jobb oldalán, az inguinalis hajtás és a patella proximális széle közötti középpontban végeztük [3].

A BMI-t az alábbi egyenletből kaptuk: Súly (kg)/Magasság (m) 2, a WHpR értéket pedig a has (cm) és a csípő (cm) paraméter-arány alapján határoztuk meg. A WHtR értékét a hasi kerület (cm) és a magasság (cm) aránya alapján értékeltük. A CI számításához a méterben kifejezett derékbőség és magasság méréseket, valamint a testtömeg (kg) értékeket vettük figyelembe a következő matematikai egyenletnek megfelelően [21]: Derék kerülete (m)/.

Az NTR-t a nyak kerülete (cm) és a comb kerülete (cm) aránya alapján határoztuk meg. A WTR-t a derék kerülete (cm) és a comb kerülete (cm) arányának felhasználásával kaptuk meg [3,22]. Az SI-t a szagittális átmérő és a comb kerülete közötti arány alkalmazásával kaptuk: SD (cm)/comb kerülete (cm) [23]. A BAI-t az alábbi egyenlet alkalmazásával kaptuk: [comb kerülete (cm)/magasság (m) 1,5] - 18.

Minden kiértékelt antropometriai ponthoz kettős mértéket kapott egy képzett vizsgáztató. Amikor a mérések között kiszámított különbség nagyobb volt, mint 0,1 cm vagy 0,1 kg, egy harmadik mérést hajtottak végre. A végső mérés a két legközelebbi érték közötti átlag volt.

A vizsgálati protokoll az embereket érintő kutatások etikai normáit követte, amelyeket a Nemzeti Egészségügyi Tanács 466/12. Sz. Határozata rögzített, és amelyet a Pernambucói Egyetem (UPE) emberi etikai és kutatási bizottsága adott értékelésre, és jóváhagyta. 271.400/2013 protokollszám alatt. Az egyéneket korábban tájékoztatták a kutatási célokról, valamint az alkalmazott módszerekről, és beleegyezésükkel aláírták a tájékozott beleegyező nyilatkozatot.

Az adatokat a Társadalomtudományi Statisztikai Csomag – SPSS program 13.0 verziójának segítségével elemeztük (SPSS Inc., Chicago, IL, USA). A folyamatos változókat az eloszlás normalitása szempontjából a Kolmogorov Smirnov teszt segítségével teszteltük, és mivel normális eloszlást mutattak, átlag és szórás formájában írták le őket. Az arányok leírásához a binomiális eloszlást a normál eloszláshoz közelítettük 95% -os konfidencia intervallum alkalmazásával. A független minták Student t-tesztjét alkalmazták az antropometriai paraméterek átlagainak és a nemek közötti zsigeri zsír összehasonlításához. Az arányokat Pearson Chi Squared teszttel hasonlítottuk össze.

A többváltozós elemzés során lépésenként többszörös lineáris regressziót alkalmaztunk az életkor és az antropometriai változók, mint független változók (vagy prediktorok), és az AVT-t válaszváltozóként. A modellhez visszamenőleges regressziós elemzést alkalmaztunk, és a modell statisztikai szignifikanciájának ellenőrzésére Wald-tesztet használtunk.

Az antropometriai paraméterek, amelyek összefüggést mutattak az AVT-vel az egyváltozós elemzésben, bekerültek a többszörös regresszióba és azokba a modellekbe, amelyekben a változók VI- (variancia inflációs tényező) értéket mutattak 2–45 kg/m 2. Nem igazoltunk statisztikailag szignifikáns különbséget az életkor szerinti megoszlás, valamint a nemek közötti DM és SAH prevalencia tekintetében. A férfiak nagyobb abszolút és relatív AVT-értéket mutattak (p 1. táblázat. A vizsgálatba bevont betegek jellemzőinek összehasonlíthatósága a nemek szerint.

A testzsír-eloszlást tükröző antropometriai paraméterek magasabb átlagokat figyeltek meg a férfiaknál (AC, WHpR, SD, CI, NC, WTR, NTR), összehasonlítva a nőkkel. Amikor azonban a BAI-t értékeltük, amely a testzsír százalékát tükrözi egy olyan matematikai modellen keresztül, amely csípőkörfogat- és magasságméréseket használ, a nőknél magasabb értéket igazoltak (p 2. táblázat. Antropometriai paraméterek megoszlása (átlag/szórás) a nemnek megfelelően.

A többszörös regressziós elemzésben öt modellt mutattak be a férfiak és négyet a nők esetében. Az AC, WHpR és CI változókat magában foglaló modellt tekintették a férfiak legjobb AVT prediktív modelljének, amint az 5. egyenletben látható: AVT = -1647,75+ 2,43 (AC) + 594,74 (WHpR) + 883,40 (CI), a kiigazított regressziós együttható (R 2) 64,1%. Más változók felvétele a modellbe (1–4. Egyenlet) nem növelte a magyarázó képességet (3. táblázat).

A nők esetében az AVT előrejelzésére kiválasztott modell (4. egyenlet) a következő változásokat foglalta magában: életkor, SD, CI és NC: AVT = - 634,73 + 1,49 (életkor) + 8,34 (SD) + 291,51 (CI) + 6,92 (NC) ), korrigált regressziós együtthatóval (R 2) 40,4%. Más változók hozzáadása nem okozott növekedést a modell magyarázó erejében (3. táblázat).

A VIF 1. ábra: Egyszerű lineáris regresszió a zsíros viszcerális szövet (AVT) térfogata között, amelyet a prediktív egyenlet határoz meg, és a komputertomográfia (CT) alkalmazásával kapott AVT térfogat felnőtt túlsúlyos férfiaknál (p 2. ábra. Egyszerű lineáris regresszió a zsíros visceralis szövet (AVT) között a prediktív egyenlet által meghatározott térfogat és a számítógépes tomográfia (CT) alkalmazásával kapott AVT térfogat felnőtt túlsúlyos nőknél (p 10 növeli a prediktor változók közötti kollinearitás lehetőségét, és csökkentheti a regressziós modell magabiztosságát, amelyet eredményeink nem figyeltek meg.

Az életkor, az SD, a CI és az NC voltak azok a paraméterek, amelyeket a nők számára kifejlesztett prediktív egyenletbe illesztettek be. Az életkor nagyon fontos változó a testösszetétel értékelésében, figyelembe véve az öregedési folyamatot kísérő fiziológiai változásokat, amelyekben a zsírmentes tömeg csökkenése és a teljes zsírtömeg növekedése figyelhető meg, és az intra- hasi és intra-izmos anatómiai helyek, a szubkután régió helyett, mint általában fiatal felnőtteknél fordul elő [30]. Ezért az életkor felvétele jelezheti, hogy a modell képes megjósolni az AVT-variációkat, amelyek az életkor előrehaladtával paripassu-ban fordulhatnak elő. Az életkor beillesztése a női modellbe megismétli azokat a korábbi eredményeket, amelyek célja az AVT megbecsülése volt [31,32], az életkor pedig valójában úgy tűnik, hogy beavatkozik az AVT meghatározásába.

Egyes bizonyítékok azt mutatják, hogy az SD az antropometriai paraméter, amely a legnagyobb hatalommal magyarázza az AVT variabilitását [5,20,32]. Az SD a hasmagasságot jelenti, egyszerű megismételhetőséggel és pontossággal mérve, azon a tényen alapulva, hogy a hátsó decubitus helyzetben lévő egyéneknél a zsigeri zsírfelhalmozódás fenntartja a hasi magasságot sagittális értelemben, ugyanakkor csökken a bőr alatti zsír, mert a gravitációs erő következtében terjed az oldalakra [20,33].

Az NC és az AVT kapcsolatát még nem értékelték átfogóan. Az egyik vizsgálat, amelyet Yang és munkatársai végeztek [34], azt mutatta, hogy az NC a CT által diagnosztizált zsigeri zsírmennyiség erős jelzője. Ez a lehetséges összefüggés annak tulajdonítható, hogy a szisztémás szabad zsírsavakat főként a test felső részén található zsír határozza meg, ez azt javasolja, hogy a nyaki régióban lerakódott zsír fontos szerepet játszhat a kardiovaszkuláris rizikófaktorok patogenezisében., különösen elhízott egyéneknél [35].

A korábban validált prediktív modellekbe beillesztett antropometriai paraméterek változatosak, és úgy tűnik, hogy azok a populáció jellemzőitől függenek, amelyre validálták őket. Nagai és mtsai. [36] kifejlesztett és validált egy egyenletet az AVT előrejelzésére 44,4 ± 18,4 éves átlagéletkorú férfiaknál, a WHtR és a triglicerid szérumszint változóként (AVT = 857,66 x WHtR + 0,22 x TG– 378,31), magas érzékenységet és specifitást mutatva (0,833 és 0,900, illetőleg). Más egyenleteket, amelyek pontos eredményeket találtak az AVT-becslésekben, Ran és mtsai [37] javasolták, amelyekben az AC és az életkor változót használták a férfiaknál, a WHpR, a súly és az életkor pedig a nőknél, valamint Liu és mtsai [38]., aki BMI-t és AC-t tartalmazó modellt dolgozott ki a zsigeri terület megbecsülésére a 2-es típusú cukorbeteg férfiak körében.

Amikor az egyenleteket ebben a vizsgálati mintában alkalmaztuk, és az értékeket összehasonlítottuk a referencia modellel (CT), az AVT becslésében jó magyarázó erőt igazoltunk a prediktív modellben (r 2 = 66,9% férfiaknál és r 2 = 46,2% nőknél) . Érdemes azonban megjegyezni, hogy a keresztellenőrzés fontos lenne e megállapítások megerősítéséhez.

Néhány korlátozást figyelembe kell venni a bemutatott adatok értelmezésekor. E szempontok egyike az a tény, hogy a vizsgálatban résztvevők magas szintű adipozitással rendelkeztek, ezért az egyenlet alkalmazása eltérő adipozitási szinttel rendelkező egyének számára korlátozott. Annak lehetősége, hogy rendelkezésre álljon olyan egyenlet, amely alkalmazható az AVT becslésére túlsúlyos egyéneknél, különösen fontos ezen egyének klinikai gyakorlatban történő nyomon követése során, valamint monitorozási eszközként a terápiás beavatkozások során.

A prediktív egyenletek használatának legfőbb kellemetlensége azzal a ténnyel függ össze, hogy azokat meghatározott csoportokban validálják, ezért korlátozza használatukat a különböző populációkban, etnikumokon, korcsoportokon és zsírosság szinteken. Fontos, hogy ezeket az egyenleteket érvényesítsék jövőbeli AVT prediktorként történő felhasználásra, és alkalmazhatóságukat a már létező egyenletekhez képest.

Egy másik szempont, amelyet figyelembe kell venni, az, hogy a brazil lakosság sajátos faji jellemzőkkel rendelkezik, amelyeket a fekete és fehér fajok közötti nagy félrevezetés jellemez, és körültekintően kell eljárni az egyenlet más etnikumú népességekre való alkalmazásakor. Így az egyenlet általánosabb használatát más fajok populációinak meg kell előznie a különböző csoportokban történő validálásnak.

Következtetések

Ez a tanulmány kimutatta, hogy gyors és pontos AVT-becslés érhető el, különösen a férfiak esetében, csak a férfiak AC, WHpR és CI, a nők esetében az életkor, az SD, a CI és az NC alkalmazásával. Ezek az egyenletek klinikai és epidemiológiai kiértékelő eszköz túlsúlyos egyének számára, amely lehetővé teszi az AVT térfogat számszerűsítését antropometriai mérések alapján.

Az ebben a tanulmányban kidolgozott prediktív modellek validálása ajánlott más populációs csoportokban is, hogy azok alkalmazásának lehetősége kibővülhessen.