Діагностична цінність антропометричних показників і складу тіла як індикаторів темпу старіння та коморбідності у пацієнтів з кардіометаболічними захворюваннями

Автор(и)

  • О. В. Колеснікова ДУ «Національний інститут терапії імені Л. Т. Малої НАМН України», Харків, Україна http://orcid.org/0000-0001-5606-6621
  • А. О. Радченко ДУ «Національний інститут терапії імені Л. Т. Малої НАМН України», Харків, Україна http://orcid.org/0000-0002-9687-8218
  • О. Є. Запровальна ДУ «Національний інститут терапії імені Л. Т. Малої НАМН України», Харків, Україна http://orcid.org/0000-0002-5066-0483

DOI:

https://doi.org/10.30978/UTJ2023-2-25

Ключові слова:

антропометричні показники, склад тіла, темп старіння, кардіометаболічна патологія

Анотація

Мета — оцінити антропометричні показники та склад тіла у пацієнтів з певними кардіометаболічними захворюваннями залежно від їхнього темпу старіння та кількості коморбідних патологій.

Матеріали та методи. Обстежено 92 пацієнти з кардіометаболічними захворюваннями (артеріальна гіпертензія (АГ), неалкогольна жирова хвороба печінки, ожиріння, дисліпідемія, інсулінорезистентність). Cеред пацієнтів переважали жінки (62,0%). Середній вік пацієнтів — 49,2 [41,4; 55,4] року. Пацієнтів розподілили на групи залежно від календарного віку (КВ) (32 особи молодого віку (< 45 років), 49 середнього віку (45—59 років), 11 похилого віку (≥ 60 років)), а також за темпом старіння: з прискореним — дельта віку (Δ) >0 років (n=14), зі значно уповільненим — Δ ≤–5 років (n=51) та проміжним — Δ ∈ (–5; 0] років (n=27). У всіх пацієнтів визначали антропометричні показники та розрахункові індекси: індекс маси тіла (ІМТ), обвід талії (ОТ), обвід стегон (ОС), співвідношення ОТ/ ОС, відсотковий вміст загального жиру (ЗЖ), відсотковий вміст скелетних м’язів (СМ), рівень вісцерального жиру (ВЖ), індекс талії з поправкою на масу тіла (WWI), індекс форми тіла (ABSI) та індекс об’єму живота (AVI). Додатковими індикаторами старіння були рівень сечової кислоти, ризик загальної смертності впродовж наступних 10 років (РС) і рівень глобального метилювання (ГМ) ДНК.

Результати. Групи за КВ статистично значущо відрізнялися за біологічним віком (БВ) та РС (p=0,0001 у всіх випадках). Пацієнти віком <45 років порівняно з особами похилого віку мали значно вищий темп старіння (p=0,019) і статистично значущо нижчі значення ІМТ (p=0,039), ОТ (p=0,034), WWI (p=0,002), AVI (p=0,032). WWI був єдиним маркером, який у пацієнтів середнього віку (p=0,033) статистично значущо перевищував показник пацієнтів молодого віку. Групи пацієнтів відповідно до  не відрізнялися за антропометричними показниками та параметрами складу тіла. Пацієнти зі значно уповільненим темпом старіння мали статистично значущо нижчий рівень сечової кислоти порівняно з групою з прискореним (p=0,0001) та проміжним темпом старіння (p=0,024) і більший КВ порівняно з групою з проміжним темпом старіння (p=0,026). Різні індикатори старіння статистично значущо корелювали з масою тіла, ІМТ, VIS, ОТ, ОТ/ ОС, WWI, AVI, але одночасно з усіма маркерами старіння (сечова кислота, БВ, РС, ГМ) були пов’язані лише ОТ і AVI. Лише WWI був пов’язаний з КВ, також він мав найсильнішу асоціацію з БВ та РС порівняно з іншими показниками. Пацієнти з 4—5 коморбідними патологіями мали гірші масу тіла (p=0,045), ІМТ (p=0,0001), ОТ (p=0,002), ОТ/ОС (p=0,002), ЗЖ (p=0,004), СМ (p=0,010), WWI (p=0,006), AVI (p=0,002), БВ (p=0,040) і темп старіння (p=0,008).

Висновки. Із антропометричних показників та параметрів складу тіла для пацієнтів з кардіометаболічною патологією WWI, імовірно, є найефективнішим для моніторингу передчасного старіння, адже він пов’язаний як з КВ, так і з індикаторами старіння та кардіометаболічними показниками. Більший КВ у пацієнтів з кардіометаболічними патологіями асоціюється з вищими значеннями ІМТ, ОТ, WWI, AVI, тому контроль цих показників може бути корисним для профілактики передчасного старіння. Для прогнозування темпу старіння у пацієнтів з мультиморбідністю ефективним є оцінювання маси тіла, ІМТ, ОТ, ОТ/ОС, ЗЖ, СМ, WWI, AVI.

 

Біографії авторів

О. В. Колеснікова, ДУ «Національний інститут терапії імені Л. Т. Малої НАМН України», Харків

д. мед. н., проф., заступник директора з наукової роботи, зав. відділу вивчення процесів старіння і профілактики метаболічно-асоційованих захворювань

А. О. Радченко, ДУ «Національний інститут терапії імені Л. Т. Малої НАМН України», Харків

аспірант відділу вивчення процесів старіння і профілактики метаболічно-асоційованих захворювань

О. Є. Запровальна, ДУ «Національний інститут терапії імені Л. Т. Малої НАМН України», Харків

д. мед. н., пров. наук. співр. відділу вивчення процесів старіння і профілактики метаболічно-асоційованих захворювань

Посилання

Kolesnikova OV, Zaprovalna OE, Radchenko AO. Association of anthropometric and oxidative status with aging rates in patients with arterial hypertension [in Urkainian]. Ukrainian Therapeutic Journal. 2022;3-4:6-14. http://doi.org/10.30978/UTJ2022-3-6.

Baveicy K, Mostafaei S, Darbandi M, Hamzeh B, Najafi F, Pasdar Y. Predicting metabolic syndrome by visceral adiposity index, body roundness index and a body shape index in adults: a cross-sectional study from the Iranian RaNCD cohort data. Diabetes, metabolic syndrome and obesity: targets and therapy. 2020;13:879-87. http://doi.org/10.2147/DMSO.S238153.

Ding C, Shi Y, Li J, Li M, Hu L, Rao J, et al. Association of weight-adjusted-waist index with all-cause and cardiovascular mortality in China: A prospective cohort study. Nutrition, Metabolism and Cardiovascular Diseases. 2022;32(5):1210-7. http://doi.org/10.1016/j.numecd.2022.01.033.

Guo SM, Liu YT, He SR, et al. Differential relationship of uric acid to mortality and clinical biomarkers of aging according to grip strength in older adults: a cohort study. Aging (Albany, NY). 2021;13(7):10555-83. http://doi.org/10.18632/aging.202820.

Hamczyk MR, Nevado RM, Barettino A, Fuster V, Andrés V. Biological versus chronological aging: JACC focus seminar. Journal of the American College of Cardiology. 2020;75(8):919-30. http://doi.org/10.1016/j.jacc.2019.11.062.

Labenz C, Huber Y, Michel M, et al. Impact of NAFLD on the incidence of cardiovascular diseases in a primary care population in Germany. Digestive diseases and sciences. 2020;65:2112-9. http://doi.org/10.1007/s10620-019-05986-9.

Levine ME, Lu AT, Quach A, Chen BH, Assimes TL, Bandinelli S, et al. An epigenetic biomarker of aging for lifespan and healthspan. Aging (Albany, NY). 2018;10(4):573-91. http://doi.org/10.18632/aging.101414.

Li Q, Qie R, Qin P, et al. Association of weight-adjusted-waist index with incident hypertension: The Rural Chinese Cohort Study. Nutrition, Metabolism and Cardiovascular Diseases. 2020;30 (10):1732-41. http://doi.org/10.1016/j.numecd.2020.05.033.

Lin YA, Chen YJ, Tsao YC, et al. Relationship between obesity indices and hypertension among middle-aged and elderly populations in Taiwan: A community-based, cross-sectional study. BMJ Open. 2019;9 (10):e031660. http://doi.org/10.1136/bmjopen-2019-031660.

Kim JE, Choi J, Kim M, Won CW. Assessment of existing anthropometric indices for screening sarcopenic obesity in older adults. Br J Nutr. 2023 Mar 14;129(5):875-887. http://doi.org/10.1017/S0007114522001817. Epub 2022 Jun 17. PMID: 35710118; PMCID: PMC9975784.

Nayak VKR, Nayak KR, Vidyasagar S, Rekha P. Predictive performance of traditional and novel lipid combined anthropometric indices to identify prediabetes. Diabetes Metab Syndr. 2020 Sep-Oct;14(5):1265-1272. http://doi.org/10.1016/j.dsx.2020.06.045. Epub 2020 Jul 10. PMID: 32688243.

NCD Risk Factor Collaboration (NCD-RisC). Worldwide trends in hypertension prevalence and progress in treatment and control from 1990 to 2019: a pooled analysis of 1201 population-representative studies with 104 million participants. Lancet. 2021;398 (10304):957-80. http://doi.org/10.1016/S0140-6736 (21)01330-1.

Salameh Y, Bejaoui Y, El Hajj N. DNA methylation biomarkers in aging and age-related diseases. Frontiers in Genetics. 2020;11:171. http://doi.org/10.3389/fgene.2020.00171.

Timmis A, Vardas P, Townsend N, et al.; Atlas Writing Group, European Society of Cardiology. European Society of Cardiology: cardiovascular disease statistics 2021. Eur Heart J. 2022 Feb 22;43(8):716-799. http://doi.org/10.1093/eurheartj/ehab892. Erratum in: Eur Heart J. 2022 Feb 04;: PMID: 35016208.

Vaiserman A, Krasnienkov D. Telomere length as a marker of biological age: state-of-the-art, open issues, and future perspectives. Frontiers in Genetics. 2021;11:630186. http://doi.org/10.3389/fgene.2020.630186.

Wu L, Zhu W, Qiao Q, Huang L, Li Y, Chen L. Novel and traditional anthropometric indices for identifying metabolic syndrome in non-overweight/obese adults. Nutrition & Metabolism. 2021;18(1):3. http://doi.org/10.1186/s12986-020-00536-x.

Yeh WC, Tsao YC, Li WC, Tzeng IS, Chen LS, Chen JY. Elevated triglyceride-to-HDL cholesterol ratio is an indicator for insulin resistance in middle-aged and elderly Taiwanese population: a cross-sectional study. Lipids in Health and Disease. 2019;18(1):176. http://doi.org/10.1186/s12944-019-1123-3.

Zhang J, Xu L, Li J, Sun L, Qin W. Association between obesity-related anthropometric indices and multimorbidity among older adults in Shandong, China: a cross-sectional study. BMJ Open 2020;10(5):e036664. http://doi.org/10.1136/bmjopen-2019-036664

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-06-27

Номер

Розділ

Оригінальні дослідження