absztrakt

Háttér:

A viszkózus zsírszövet (VAT) széles körben ismert, mint olyan anyag, amely a legmagasabb egészségügyi kockázatot hordozza magában az embereknél a jelenleg mérhető zsírszövet-rekeszekig. Egy nemrégiben készült tanulmány kimutatta, hogy a hagyományosan L 4 – L 5 szinten mért áfa-terület nem az a héa-terület, amelynek a legnagyobb a korrelációja az áfa teljes volumenével. Jelenleg nem ismert, hogy a legmagasabb összefüggésű terület kapcsolódik-e a legerősebben az elhízással járó egészségügyi kockázathoz.

kapcsolatai

A vizsgálat célja annak meghatározása volt, hogy az áfa mely területe (területei) társulnak leginkább az elhízással járó egészségügyi kockázatok mutatóihoz.

tervezés:

Az alanyok egészséges felnőtt betegek megfelelő mintája volt, akik teljes test mágneses rezonancia képalkotást (MRI) végeztek. Megfelelő kiigazításokkal korrelációt vizsgáltak az MR vágás és az éhomi szérum trigliceridek (TG), a nagy sűrűségű koleszterin (HDL), a glükóz, az inzulin és a vérnyomás VAT doménjei között.

az eredmények:

A minta 283 egészséges férfiból (életkor (átlag ± sd) 41, 9 ± 15, 8 év; BMI, 26, 0 ± 3, 2 kg/m2; DPH, 2, 7 ± 1, 8 L) és 411 nőből állt. (életkor, 48, 1 ± 18, 7 év; BMI 27, 0 ± 5, 4 kg/m2, áfa, 1, 7 ± 1, 2 L). Az életkor, a faj, a menopauza állapota, a szkennelés helye és a specifikus vérlaboratórium alapján kiigazítva az L 4 – L 5 terület alacsonyabb összefüggéseket mutatott a legtöbb metabolikus kockázati tényezővel, beleértve a szérum szérumot/plazmát, HDL-t, glükózt, inzulint és vérnyomást. ÁFA. volumen mind férfiaknál, mind nőknél. A férfiak 10 és 15 cm-es, az L 4 – L 5 szintje fölött lévő területeinek magasabb vagy ugyanolyan korrelációja volt az egészségügyi kockázatokkal, mint az áfa volumene. A nők esetében az egészségkockázat-mérésekkel hasonló összefüggés volt az áfa-területe 5 cm-rel magasabb vagy alacsonyabb az L 4 – L 5 szintnél, és a teljes áfa-mennyiség.

következtetés:

Az egyszakaszos áfa megfelelően kiválasztott területe ugyanolyan megbízható az elhízással járó egészségügyi kockázat fenotípusos mutatója, mint az áfa teljes összege. A férfiak és a nők számára azonban az áfa csökkentésének területe az L 4 – L 5 hagyományos szinten nem a legjobb mutató az elhízással járó egészségügyi kockázatokra.

A bizonyítékok felhalmozása szoros kapcsolatra utal a központi zsírbetegség és az elhízással kapcsolatos morbiditás és mortalitás között. 1, 2, 3, 4, 5 A legtöbb tanulmány arról számol be, hogy a zsigeri zsírszövet (VAT) viseli a legnagyobb egészségügyi kockázatot az embereknél jelenleg mérhető zsírszövet-rekeszekből. 1, 2, 6, 7, 8, 9, 10 Bár továbbra is ellentmondásos az a kérdés, hogy az áfa okozza-e ezeket az egészségügyi kockázatokat, és hogy az áfa jobb-e az elhízás arányában, mint a bőr alatti zsírszövet vagy az antropometriai intézkedések, 11, 12, A 13., 14., 15. nyomozó általában egyetért abban, hogy ezekre a kérdésekre az áfa-mérési módszerek optimalizálásával lehet a legjobban válaszolni.

A számítógépes tomográfia (CT) és a mágneses rezonancia képalkotás (MRI) fontos lehetőséget nyújt az áfa in vivo számszerűsítésére. Mivel a több kötetes térfogatú képalkotás alkalmazását korlátozza a CT sugárterhelés és az MRI képanalízis viszonylag magas költsége, a legtöbb kutató egyetlen keresztmetszeti képet használ fel az áfa mérésére a kutatás során, mint kompromisszumot a pontosság és a költség között. 16, 17, 18, 19, 20, 21 Egyik képpont pontossága az elhízással járó egészségügyi kockázatok előrejelzésében különösen fontos azoknak a jövőbeni vizsgálatoknak, amelyekben egyetlen képszakaszt alkalmaznak a fenotipizáló alanyok számára, és számos publikált anyag értékeléséhez. jelentések. az elmúlt két évtizedben, amelyek egy csökkentésre támaszkodtak a teljes áfa becsléséhez.

A közelmúltban szisztematikusan megvizsgáltuk az áfa-csökkentés egyes területei és az áfa összmennyisége közötti összefüggéseket az egészséges felnőttek sokféle mintájában, akik teljes test MR-vizsgálatot végeztek. 22 Bár az L 4 – L 5 szintet az elmúlt két évtizedben széles körben elfogadták a héa-mérésben, azt tapasztaltuk, hogy az L 4 – L 5 szintű áfa-terület és a teljes áfa közötti összefüggés alacsonyabb, mint az egyszakaszos 5–10 cm áfa-területek. L 4 – L 5 szint felett. Ez a megállapítás arra késztetett bennünket, hogy megvizsgáljuk, vajon az L 4-L 5-től eltérő egyetlen áfa-terület társul-e maximálisan a súlyhoz kapcsolódó egészségügyi kockázatokhoz. Nemrégiben Kuk és mtsai. 23 a hasi felső szinten mért áfa szorosabban kapcsolódik a metabolikus szindrómához, mint a 85 kaukázusi férfi mintájában az L 4 – L 5 szintjén mért áfa. Jelenleg egyetlen olyan bemetszés anatómiai helyének azonosítására szolgáló vizsgálatról sem számoltak be, amelynek területe leginkább összefügg az egészségügyi kockázati mutatókkal egy nagy, etnikailag sokszínű felnőtt férfiak és nők mintájában.

Ennek a tanulmánynak a célja az áfa, a teljes áfa és a súlyhoz kapcsolódó egészségi kockázati tényezők egyes keresztmetszeti területei közötti összefüggések vizsgálata volt a teljes test MRI vizsgálatát végző felnőttek nagy mintájában. Célunk az volt, hogy azonosítsuk a metszés helyét, amely a legerősebb összefüggésben áll az életkor és az etnikai szempontok szerint igazított egészségügyi kockázati tényezőkkel. Megvizsgáltuk a teljes áfa és az egészségügyi kockázati tényezők közötti összefüggéseket is.

mód

Jegyzőkönyv és javaslat

A vizsgálat fő célja a kép különböző keresztmetszeti területei és az éhomi szérum inzulinszintek közötti teljes áfa-térfogat közötti összefüggések értékelése volt, a metabolikus szindróma klinikai kritériumának négy összetevőjével együtt, a felnőtt felnőtt kezelési panelben meghatározottak szerint III: 24 szérum glükóz (TG)., Nagy sűrűségű lipoprotein (HDL) koleszterin és szisztolés és diasztolés vérnyomás (SBP, DBP).

Az alanyok megfelelő mintát választottak 18 év feletti egészséges felnőttekből, akik szűrővizsgálaton, fizikális vizsgálaton és vérvizsgálaton estek át. A versenyt minden tantárgyban önértékelés útján hozták létre, és fehérek, feketék, spanyolok és ázsiaiak voltak. Azok a betegek, akik éhomi szérum glükózszintje> 140 mg/dl, szérum TG> 400 mg/dl, SBP> 180 Hgmm, DBP> 110 Hgmm volt, vagy a szérum inzulin> 40 uIU/ml, kizárták a részvételből. A lipidek, az inzulin/glükóz és a vérnyomás specifikus értékeit kizárták az elemzésből lipidcsökkentő gyógyszerekkel, glükózzal és vérnyomással kezelt betegeknél.

Három helyszín adatait egyesítették a végleges vizsgálati adatbázis létrehozásához: Elhízáskutató Központ, Szent Kórház Luke Rooseveltben, New York-ban (NYORC), Alabamai Egyetem, Birmingham (UAB) és Kaiser Permanente Észak-Kaliforniában (KPNC), Oakland, Kalifornia. A NYORC adatai két időrendi szempontból elkülönült tanulmányt tartalmaztak, az egyiket 1990-től 1995-ig, a másikat 1995-től 2003-ig. A fennmaradó adatok a CARDIA-tanulmány résztvevőitől származnak az UAB és a KPNC telephelyein 25, amelyeket a FRAM-tanulmányban tanulmányoztak. 26.

Antropometriai mérések

A testtömeget 0,1 kg-os pontossággal, a magasságot pedig 0,1 cm-es pontossággal mértük meg megfelelően kalibrált mérlegekkel és stadiométerekkel. A derék kerületét képzett megfigyelők mérték a borda alsó széle és a deréktáji 27 gerinc között, sarokkal állva. A több mint 136,2 kg (300 font) súlyú betegeket kizárták a vizsgálatból az MRI szkenner platform súlykorlátozása miatt. A súlyt, a testmagasságot és a testösszetételt a szűrővizsgálattal egy napon értékeltük.

Mágneses rezonancia

Teljes test MRI vizsgálatokat végeztünk és elemeztünk, amint arról a csoportunk beszámolt. 28, 29 TI-súlyozott MRI-felvételt készítettünk 1,5T General Electric rendszerekkel (6X Horizon, Milwaukee, WI, USA) 256 x 256 mátrixszal és 48 cm-es látómezővel. A spin visszhang szekvenciát a NYORC helyén 300/15 ms ismétlés/visszhang idővel (TR/TE), a gradiens visszhang szekvenciát az UAB és a KPNC helyen használtuk 140/2,2 ms TR/TE-vel. A protokoll szerint kb. 40 10 mm vastag és 40 mm-es időközönként készített ujjlenyomat képeket kellett beszerezni az ujjaktól a lábujjakig, az alany hasi vagy hátsó helyzetben volt, az L 4 – L 5 intervertebrális lemezt használva származási helyként. A felvásárlást követően az áfát képelemző szoftverek segítségével osztották ki képzett és minőségellenőrzött technikusoknak (SliceOmatic, Tomovision Inc., Montreal, Kanada). Az áfa mennyiségi megjelenítésének interakciós együtthatója különböző technikákkal a központunkban 0,95. Az áfa mennyiségét a következőképpen számították ki:

ahol V a térfogat, A 1 az egyes letapogatások keresztmetszeti területe, h a szeletek közötti intervallum, t az egyes szeletek vastagsága és N az összes szeletek száma. A hasi PVEL-mennyiségeket a májkupola és a medence feneke közötti összes szakasz felhasználásával (hasi terület) számítottuk, míg a hasi VAT-t a májkupola és az L 4 – L 5 szint alatti szakaszok felhasználásával., Ebben a tanulmányban a hasi és a hasi PVV-t, mivel ezek voltak a korábbi vizsgálatok leggyakrabban mért részei. Shen és mtsai. 30 kiterjesztett kritikai áttekintést nyújt az áfa-meghatározásokról és az áfa-becslések klinikai kutatásban történő felhasználásáról.

Vérvizsgálatok

A szérum glükóz, lipidek (összkoleszterin, TG és HDL) és inzulinszinteket a Betegségellenőrzési Központ (NYORC, Quest Diagnostics (Teterboro, NJ, USA), a Kórházi Laboratórium és a CARDIA, Covance Inc. (Indianapolis)) tanúsított laboratóriumokban értékelték. )., IN, USA)).

statisztikai módszerek

A csoport adatait átlag ± sd-ként adjuk meg (1. táblázat; tartalmazza a mediánt és a kvartiliseket). Az egyes regressziós egyenletek maradékai, valamint az áfa és az egyrétegű áfa területek volumene közötti korrigált korrelációs együtthatókat az alábbiak szerint számítottuk. A regressziós egyenleteket az összes egészségügyi kockázat (szérum glükóz, inzulin, TG, HDL, SBP és DBP) függő változóként és életkor, etnikai hovatartozás, menopauza státus, fogékony vagy fekvő helyzet és laboratóriumi vér független változóként származtattuk. Ezeket a regressziós elemzéseket minden nemcsoporton belül elvégeztük. Ezután kiszámoltuk a korrelációs együtthatókat az egyes regressziós egyenletek maradékai, valamint az áfa és az áfa-területek volumene között, minden szeletre egy-egy szelettel. A kiszámított korrelációkat használtuk az egészségi kockázatokkal legmagasabb összefüggést mutató vágási hely azonosítására. A korrelációs korrelációs együtthatók közötti különbségeket Steiger módszerrel teszteltük. 31

Asztal teljes méretben

Levene tesztjét alkalmaztuk a csoportok közötti varianciaegyenlőség értékelésére, a Shapiro-Wilk tesztet pedig a maradék eloszlások normalitásának tesztelésére. Szükség esetén az egészségkockázati intézkedéseket matematikailag átalakították regressziós modellekben a maradék eloszlások normalizálása és a központokban vagy laboratóriumokban a maradék variációk kompenzálása érdekében. A protokoll transzformációkat kezdetben, majd szükség esetén később Box-Cox transzformációk alkalmazták. 32

Amikor a Box-Cox transzformáció nem normalizálta a maradék eloszlást, vagy nem kompenzálta a központok közötti maradék varianciát, a csoportból 3 sd-nél nagyobb maradékkal rendelkező alanyokat kizártuk az elemzésekből. A korrelációs együtthatókat kiszámítottuk a transzformáció előtt, beleértve a távoli alanyokat, és a transzformációt követően távoli alanyok nélkül.

A polinom görbét úgy állítottuk be, hogy leírja a metszési terület és az áfatérfogat közötti korrelációs erő sima összefüggését a férfiak és a nők különféle anatómiai helyeinek tartományában. Hasonló polinomot használtak a metszési területek és az egészségügyi kockázatok közötti kapcsolat leírására. A polinomgörbe csúcsának helyét egy olyan szakasz anatómiai szintjének becsléseként vettük figyelembe, amely a legnagyobb korrelációt mutatná az áfa-terület és az egészségkockázat mértéke vagy mértéke között.

Az összes statisztikai elemzést SPSS (SPSS for Windows, 11, 5, SPSS Inc., Chicago, USA) alkalmazásával hajtottuk végre. Ismétlődő (a = 0,05) szignifikancia tesztet alkalmaztunk.

az eredmény

Az áfa és az egészségügyi kockázati tényezők társulása

Az áfaterület egyetlen vágással, a teljes áfatérfogat, valamint az éhomi szérum/plazma TG, HDL, glükóz, inzulin és vérnyomás közötti összefüggéseket a 2. táblázat mutatja.

Asztal teljes méretben

Ha összehasonlítjuk az egyszálú áfaterületek és az egészségkockázat mértékének összefüggéseit a hasi áfa helyett a hasi és a hasi áfa adókkal, az áfaterületek korrelációs együtthatóinak sorrendje a különböző anatómiai szinteken nem változott (az adatokat nem mutatjuk be). Az áfa és a volumen területek közötti korrelációs együttható különbségeinek szignifikancia szintje szintén nem változott.

Amikor az adatelemzéseket a kiugró értékek kizárása és a függő változók transzformációinak normalizálása nélkül hajtották végre, az áfa-területek korrelációs együtthatóinak sorrendje a különböző anatómiai szinteken nem változott (az adatok nem láthatók). Az áfa és a volumen területek közötti korrelációs együttható különbségeinek szignifikancia szintje szintén nem változott.

Polynoma interpoláció

Mivel ebben az adatsorban folyamatos szakaszok nem voltak elérhetőek, a maximális korreláció anatómiai helyzetét megbecsültük polinomiális interpoláció segítségével. A negyedik rendű polinomokat öt korrelációs együtthatóval látták el, amelyek leírják az áfa-terület és az egészségügyi kockázati intézkedések közötti összefüggéseket, valamint az áfa-területek egy szakaszt és anatómiai szinteket (1. ábra) (az egyenleteket nem mutatjuk be). A kiigazított görbék maximuma azt jelzi, hogy az egyetlen olyan vágás, amely a legszorosabb kapcsolatban áll az áfa-területek és az egészségügyi kockázatok között, ugyanaz a vágás, mint a férfiak legnagyobb vágási területe (azaz 10 cm-rel az L 4 – L 5 felett). Ugyanakkor a nőknél, míg az L 4 – L 5 szintre helyezett vágás darabonként azonos áfa volt 5 cm-rel az L 4 – L 5 szint felett, és magasabb volt az áfa összege, mint egy 5 cm-es szeletnél az L 4 – L 5, az L 4 – L 5 vágások alacsonyabb korrelációt mutattak az egészségkockázat mérőszámaival, mint a két külön szakasz egyike. Az anatómiai helyzettel való korrelációs együtthatókra vonatkozó polinomok maximuma és az anatómiai pozícióval történő bemetszés egy régiója különböző anatómiai pozíciókban fordul elő, ami arra utal, hogy a legnagyobb régióval történő bemetszésnek nem lehet a legerősebb összefüggése az egészségügyi kockázatokkal.

A DPH vágási terület és a glükóz, TG, HDL és DPH vágási területek (cm 2 -ben) korrelációs együtthatói közötti összefüggések anatómiai szinttel. Az adatokat a férfiak (felső) és a nők (az alsó) negyedik rendű polinomegyenleteihez illesztettük. Az L 4 – L 5 értéket vesszük nullpontnak, és a szakaszokat a szint alatt (-) vagy felett (+) jelölik.

Teljes méretű kép

vita

Az életkor, a faj, a menopauza, a pásztázás és a laboratóriumi vérvizsgálatok kiigazítása után ebben a nagy, egészséges egyének csoportjában azt találtuk, hogy a legnagyobb áfa az áfa és az egészségügyi kockázati tényezők között 5 cm-rel magasabb vagy alacsonyabb az L 4 – L 5 és 10 szintnél. cm-rel a férfiak L 4 – L 5 szintje felett. Ez a megállapítás összhangban áll másokkal és korábbi jelentéseinkkel, miszerint a nők esetében az 5 cm-rel L 4 – L 5 felett mért és a férfiak 10 cm-rel az L 4 – L 5 felett mért áfa-területtel van a legnagyobb összefüggés a teljes áfa-térfogattal. 22, 33, 34 Ez a tanulmány további bizonyítékot szolgáltatott arra vonatkozóan, hogy a has felső részén végzett bemetszés megfelelőbb anatómiai helyzet az egyszakaszos áfa-vizsgálatokhoz, mint a hagyományos L 4 – L 5 szinten, ha az áfa összege nem hajtható végre. Nemrégiben arról számoltak be, hogy a T 12 – L 1 és az L 1 – L 2 szinten mért áfa inkább a metabolikus szindrómához kapcsolódik, mint az L 4 – L 5 szintjén végzett folyamatos CT-vizsgálatokból mért áfa 85 kaukázusi férfi mintájában, Hím eredményeink általában egyetértenek ezzel a vizsgálattal, mivel 10 és 15 cm-rel az L 4 – L 5 szintje fölött lévő képeink hozzávetőlegesen lefednék a T 12 – L 1 és L 2 közötti területet .

A tanulmány egy másik megfigyelése az, hogy egy metszés megfelelően megválasztott helyének ugyanolyan vagy magasabb korrelációja lehet az egészségügyi kockázati tényezőkkel, mint az áfa teljes összegével. Mivel a több szelet MRI-vizsgálata a képalkotás bonyolultsága és magas költségei miatt sok kutató számára nem áll rendelkezésre, eredményeink rámutatnak arra, hogy egy szeletes képalkotással több szeletet használva egyenértékű vagy magasabb tanulási teljesítményt lehet elérni, mint az MRI. Ha eredményeinket más egészségügyi kockázati tényezőkkel, morbiditási és mortalitási vizsgálatokkal is meg lehet erősíteni, a kutatási terület profitálhat a megnövekedett tanulmányi erőből és az alacsonyabb költségekből.

Az elmúlt két évtizedben az L 4 – L 5 áfa-területet szinte minden tanulmányban, így a biológiai 16, 17, 18, 19, 20, 21, valamint a módszerek validálásában vagy optimalizálásában is alkalmazták áfamértékként. 35, 36, 37 Korábbi kutatások számos okból kedveztek az L 4 – L 5 szintnek vagy annak közelítésének, a köldökzsinór szintjének: a tereptárgyak, köztük az L 4 – L 5 csigolyaközi korongok, a köldökzsinór vagy a csípőgerinc, könnyű felismerése; 20, 38, 39 ugyanazon a szinten, mint a WC mérési pontja; 40 és a köldökzsinór keresztmetszetében talált teljes szövet aránya a teljes szöveti területhez viszonyítva, valamint az összes szövet százalékos aránya, mint áfa, közelebb van az összes szakasz átlagértékéhez, mint bármely más egyetlen szakaszhoz. 38 A későbbi tanulmányok hivatkoztak ezekre a korábbi 19., 40. vizsgálatokra, vagy nem adtak okot arra, hogy az L 4-L 5 értéket választják az áfa volumenének mérésére. 37, 41, 42, 43, 44 Míg a HÉA-méréshez a kiválasztott vágás megválasztása a tanulmány céljától függően érdemes lehet, általában a legérdekesebb az a szint, amelyen a vágási terület a legmagasabb összefüggésben van az egészségügyi kockázati mutatókkal a nyomozóknak.,

következtetések

Az 5–10 cm-rel levágott áfaterületek az L 4 – L 5 szint felett magasabb korrelációt mutatnak az egészségügyi kockázati tényezőkkel, mint a hagyományos L 4 – L 5 áfaterületek az életkor, a faj, a menopauza állapota, a pásztázási helyzet függvényében és laboratóriumi mérések. E tanulmány eredményei azt sugallják, hogy egy megfelelően kiválasztott egyszeri vágás ugyanolyan vagy nagyobb erővel bírhat az egészségügyi kockázatok azonosításában, mint az áfa teljes összege. A jövőbeni vizsgálatoknak meg kell erősíteniük eredményeinket az egészségkockázat egyéb mutatóival, például a metabolikus szindróma, valamint a morbiditás és a mortalitás mutatóival.