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目標積累的證據表明,頸圍(NC)與代謝疾病相關的危險因素。然而,有限的研究有關於數控或高度之間的關係正常化數控(neck-to-height比率(NHR))和缺血性中風的風險(是)在中國人口。因此,我們旨在檢查數控或NHR的可能性之間的關係,探索男性和女性之間的差異。
設計一個多級集群橫斷麵研究。
設置以人群為基礎的研究在中國東北。
方法一個橫斷麵研究是在中國東北2017年9月至2019年3月,分別涉及11 7236名男性和352名女性。參與者的平均年齡是60.30歲,40到97年不等。數控或NHR之間的關聯的可能性是使用多個邏輯回歸模型計算。劑量反應關係是使用限製三次樣條函數描述。重新分類進行分析來確定數控的增量意義或NHR的可能性。
結果在女性、數控和NHR顯著相關的可能性是,獨立的傳統危險因素和其他人體測量參數為肥胖。最高四分位數的數控和NHR 1.60 (95% CI 1.16 - 2.22), 1.72(95%可信區間1.23到2.41)倍的幾率比最低四分位數。此外,的幾率增加了1.10 (95% CI 1.01 - 1.20)和1.12 (95% CI 1.02 - 1.22) *每1 SD增加數控NHR,分別。重新分類分析表明,正確分類的比例增加了11.5% (95% CI 2.2%到20.7%)和22.8%(95%可信區間13.5%到32.0%)後的數控或NHR建立模型,分別。然而,研究結果無法複製。
結論NC和NHR可能有前途的女性獨立的指標。他們的危險分層的增量價值是使個性化預防女性。
- 流行病學
- 中風
- 風險管理
- 預防醫學
- 內分泌腫瘤
數據可用性聲明
合理的請求數據。不適用。
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來自Altmetric.com的統計
本研究的優點和局限性
多級集群的橫斷麵研究,闡明頸圍之間的關係(NC)和缺血性中風的幾率。
性別之間的關聯NC和檢查的幾率。
NC和之間的劑量反應關係的可能性也被探索。
橫斷麵研究設計有限的能力來推斷NC和之間的因果關係的可能性。
介紹
中風是第三個最常見的死亡原因在中國(147.04/100 000人),占近五分之一的死亡在中國和全世界三分之一的中風的死亡率。1據估計,大約有153萬中國居民死於2017年中風。1根據全國流行病學調查中風(NESS-China)的研究,在中國東北地區熊中國最大的中風的負擔,與年齡標準化的發病率和死亡率158.5/100 365.2/100 000人年和000組,分別。2缺血性中風(是)占大約77.8%的在中國普遍的中風。2
肥胖是一個混亂的能量穩態係統。它的特征一定程度上是有限的可擴展性和脂肪細胞功能障礙。積累的證據表明,肥胖在心血管疾病的發病機製中扮演了重要的角色(心血管病),如高血壓、冠狀動脈疾病和中風。3在臨床實踐中,身體質量指數(BMI)、腰圍(WC)、腰臀比(WHR)被廣泛用於評估肥胖。然而,BMI無法反映身體脂肪分布。4雖然看似容易執行,WC可以測量不同運營商由於缺少統一接受協議。5此外,WC的測量可能顯著影響因素,如胃豐滿,過期的狀態和天氣條件,尤其是冬天。6最後,一些參與者會感到WC測量痛苦的過程中,考慮到需要脫衣服,卷尺定位在中央肥胖。7
相比之下,頸圍(NC)可能是一個替代人體測量診斷肥胖,因為它可能更持續測量,節省時間,減少入侵個人的隱私。7新興的數據表明數控與代謝疾病相關的危險因素。7 8然而,數控升高對心血管疾病的影響仍存在爭議。7 9 10有限的研究關於之間的關係可用數控中國人口和中風的風險。此外,雖然建立了證據表明高度正常化數控(neck-to-height比(NHR))優於數控在評估上身脂肪分布在阻塞性睡眠呼吸暫停綜合症患者,11很少有研究探討NHR和中風之間的關係。
因此,我們試圖探索數控或NHR之間的關聯和使用的可能性以人群為基礎的橫斷麵研究從中國東北和調查協會是否獨立於其他肥胖指標如BMI、WC和WHR。考慮到脂肪組織分布模式和代謝控製上的性別差異,12日13性別差異的聯係進一步檢查。
方法
研究參與者
我們進行了一項橫斷麵研究在中國東北2017年9月至2019年3月。如前所述,14我們招募了研究參與者通過多級分層和集群隨機抽樣策略。所示圖1≥40歲,所有永久居民被邀請參加我們的研究(n = 22 009),排除懷孕的人或者有精神疾病。18 796年完成了研究,導致一個有效的響應率為85.4%。208年排除後,出血性卒中患者,18 588參與者資格獲得最終的分析,分別涉及11 7236名男性和352名女性。中位數(低quartile-upper四分位數)中風持續時間是3年(1 - 6)。從所有參與者書麵知情同意了。
參與者選擇的流程圖。
數據收集
如前所述,15數據收集是由一個診所訪問期間使用自行測試問卷由訓練有素的人員麵對麵的麵試。血液樣本來自參與者至少8小時後隔夜空腹。實驗室檢測空腹血糖、糖化血紅蛋白(HbA1c),總膽固醇(TC)、甘油三酯(TG)、血清高密度脂蛋白膽固醇(hdl - c)和低密度脂蛋白膽固醇(低密度脂蛋白)進行使用雅培診斷C800i autoanalyser(雅培,雅培公園,伊利諾斯州,美國)與商業套件。14
人體測量數據
物理參數,包括身高、體重、WC,臀圍(HC)和數控,測量在0.1公斤,0.1厘米,與參與者合適,穿著輕便的衣服,光著腳。WC記錄最低的肋骨之間的中點和髂脊的最高點。HC被記錄在大轉子的水平。數控被記錄在甲狀軟骨的下部(略低於喉結)的磁帶放置垂直於長軸頸部和接觸皮膚表麵接受的壓力。所有周長被使用一個非彈性膠帶與參與者站立和向前直視,肩膀放鬆。
BMI是計算體重(公斤)除以身高的平方(平方米)。WHR被計算為WC(厘米)除以HC(厘米)。NHR被計算為數控(厘米)除以身高(厘米)。3超重/肥胖定義為體重指數≥24.0公斤/米2基於中國工作組肥胖的標準。16高WC被定義為WC≥90.0厘米的男人和婦女≥80.0厘米,分別。17高WHR被定義為WHR≥0.90的男人和WHR≥0.80的女性,分別。18 19到目前為止,沒有統一的否決對數控和NHR。參與者被分為數控四分位數按照下列範圍(男人/女人):≤34.9 /≤31.8,35.0 -36.5/31.9 -33.2,36.6 -38.5/33.3 -35.0和≥38.6 /≥35.1厘米。同樣,參與者被分為NHR根據以下四分位範圍(男人/女人):≤0.209 /≤0.202,0.210 -0.220/0.203 -0.213,0.221 -0.232/0.214 -0.225和≥0.233 /≥0.226。
定義
參與者自我報告一定或懷疑曆史的中風前調查進一步驗證了一個經驗豐富的神經學家的建議。20.醫療記錄和CT和/或MRI在住院期間得到,然後仔細審查核實的發生。15我們指的是醫療保險數據作為補充。
我們經常運動定義為中等強度的運動或相當於走至少30分鍾和3次/周。14個人從事中度和重度體力勞動完成的標準由於他們的工作。否則,個人將被認為是缺乏鍛煉。
高血壓被定義為平均≥140毫米汞柱的收縮壓或舒張壓平均≥90毫米汞柱和/或自我報告2周內使用抗高血壓藥物。21糖尿病被診斷為光纖光柵的≥7.0更易/ L或糖化血紅蛋白≥6.5%,之前和/或糖尿病的診斷。14心房顫動(房顫)是根據心電圖診斷報告和/或前診斷為房顫。參與者被診斷出患有dyslipidaemia是否符合下列標準22:TC≥6.22更易/ L, TG≥2.26更易/ L,低密度≥4.14更易/ L,高密度脂蛋白膽固醇< 1.04更易/ L或患者服用lipid-regulating藥物。
統計分析
連續變量表示為手段和SD。分類變量表示為頻率和百分比。學生的t- - - - - -測試和χ2測試被用來比較差異分別。接受者操作特征(ROC)曲線是用來評估不同的人體測量的性能確定的條件。NC和NHR將二分之間患病率的差異比較正常和高數控或NHR組分層由其他肥胖的措施。數控或NHR之間的關聯的可能性是使用多個邏輯回歸模型進行評估。此外,每1-SD數控或NHR增加之間的關係,也被檢查的可能性。口服補液鹽和相應的95%置信區間(95% CIs)提出了邏輯回歸分析。此外,劑量反應關係數控或NHR使用SAS V.9.4被描繪的幾率。宏Desquilbet和Mariotti提供的23和先前在我以前的文章之一。24整個協會和非線性關係數控或NHR是檢查的幾率。如果測試對整個數控或NHR的可能性之間的聯係是統計學意義,數控或NHR顯著相關,無論協會的形狀。與此同時,如果測試非線性協會也顯著,該協會並不是線性的。否則,該協會是線性的。最後,連續淨重新分類改進新名詞指數和綜合歧視改善(伊迪)指數計算評估數控的增量意義或NHR危險分層的。缺失的數據估算使用多個歸責的策略。調整的多重性分析進行事後Benjamini-Hochberg方法的應用。
ROC分析使用Windows V.19.5.6 MedCalc (MedCalc軟件,奧斯坦德,比利時)。使用SAS軟件V.9.4的劑量反應分析。重新分類進行了分析使用R軟件V.3.6.3 (R統計計算的基礎,維也納,奧地利)。所有其他V.22.0使用SPSS軟件進行統計分析。雙尾的p值< 0.05被認為是具有統計學意義。
病人和公眾參與
不適當的或可能的患者或公眾參與的設計、實施、報告或傳播計劃的研究。
結果
研究人口的特征
有18 588名參與者資格獲得最終的分析,包括7236名男性11(38.9%)和352名女性(61.1%),分別為。研究人群的特點提出了表1。患者的數控和NHR水平是高於那些參與者沒有中風在男性和女性人群(數控男性:37.03 vs 36.75, p = 0.048;數控的女性:34.11 vs 33.43, p < 0.001;NHR男性:0.224 vs 0.221, p < 0.01;NHR女性:0.221 vs 0.214, p < 0.001)。NHR分布的四分位數之間明顯不同non-stroke和團體無論性(分別為p < 0.01和p < 0.001)。然而,數控四分位的分布在兩組之間僅僅是不同的女性(p < 0.001),但不是在男性(p = 0.12)。
ROC分析
中華民國曲線為不同的人體測量數據所示在線補充圖1)。曲線下的所有領域顯著除了BMI在男性人口(p < 0.05)。最優截止值和相應的數控的敏感性、特異性和NHR確定所示在線補充表1。對於男人來說,最優數控、NHR的否決是36.1和0.223厘米,分別。至於女性,最優數控、NHR的否決分別為33.9和0.220厘米,分別。
之間比較流行的是正常和高數控或NHR組根據不同類別的BMI、WC和WHR
所示圖2,我們的結果顯示一些差異的患病率之間的正常和高數控或NHR組當參與者被BMI分層,WC和WHR。更高的患病率是觀察到的參與者與數控或NHR升高與正常組相比數控或NHR子組。
比較流行的是正常和高架NC / NHR組之間根據不同類別的BMI, WC和WHR。數控對於男人來說,(A) (B) NHR對於男人,婦女和(D) (C)數控NHR為女性。* * * P < 0.05, P < 0.01, * * * P < 0.001。體重指數、體重指數;是,缺血性中風;數控、頸圍;NHR neck-to-height比率;WC,腰圍;WHR、腰臀比。
數控或NHR的可能性之間的聯係是在多個邏輯回歸模型
所示表2、數控或NHR之間的關聯和的可能性是被逐步探索調整混雜因素在多個邏輯回歸模型,在第一四分位數作為參考類別。當完全調整了混雜因素,數控或NHR的幾率之間的關聯是微不足道的男性在模型4。
相反,數控之間的關聯或NHR女性堅持即使的調整風險因素在模型4。女性在第四數控四分位數1.60 (95% CI 1.16 - 2.22)倍的幾率比那些在第一數控四分位數。線性趨勢也重要,的幾率增加了1.10 (95% CI 1.01 - 1.20) *每1 SD增加數控。同樣,女性在第四NHR四分位數1.72 (95% CI 1.23 - 2.41)倍的幾率比那些在第一NHR四分位數。的幾率增加了1.12 (95% CI 1.02 - 1.22) *每1 SD NHR增加。
劑量反應分析數控或NHR之間的關聯的可能性
進一步探索數控或NHR之間的關聯的可能性是,劑量反應曲線被繪製(圖3和圖4)。數控或NHR之間的劑量反應關係的幾率是男人和女人之間沒有顯著差異(p>0.05非線性協會)。然而,當評估整體的線性關係,NC和NHR在p < 0.05閾值顯著的女性而不是男性。
劑量反應關係數控(A)或NHR (B)的幾率是男性。調整年齡、教育水平、吸煙,經常喝酒,運動,家族史的中風,高血壓、糖尿病、心房纖顫和dyslipidaemia。軸表示ln(或)是任何價值的數控或NHR與參考價值。虛線是指95%的CIs。另類投資會議,Akaike信息標準;是,缺血性中風;數控、頸圍;NHR, neck-to-height比率。
劑量反應關係數控(A)或NHR (B),是對女性的幾率。調整年齡、教育水平、吸煙,經常喝酒,運動,家族史的中風,高血壓、糖尿病、心房纖顫和dyslipidaemia。軸表示ln(或)是任何價值的數控或NHR與參考價值。虛線是指95%的CIs。另類投資會議,Akaike信息標準;是,缺血性中風;數控、頸圍;NHR, neck-to-height比率。
重新分類分析
進一步評估數控或NHR增量值是否在預測的可能性是,新名詞和伊迪計算(表3)。重新分類統計數據顯示兩個新名詞出現了大幅的改善(NC: 0.115, 95% CI 0.022到0.207,p = 0.02;NHR: 0.228, 95% CI 0.135 - 0.320, p < 0.001)和伊迪(NC: 0.001, 95% CI 0到0.002,p = 0.03;NHR: 0.003, 95% CI 0.001 - 0.004, p < 0.001),這表明,模型的預測能力被提高了的數控或NHR到模型建立的臨床危險因素。正確分類的比例增加數控或NHR後增加了11.0%和22.2%,分別。相比之下,沒有觀察到顯著改善的風險分層是男人的數控。新名詞而不是伊迪是統計學意義當添加NHR到建立模型對男性(p < 0.01, p = 0.16)。
討論
我們發現,數控和NHR獨立與女性的患病率是有關,但不是男人,在中國北方社區樣本的成年人。相比與最低四分位數,最高四分位數的數控和女性NHR的機率要高出1.60和1.72倍,分別。此外,是女性的幾率增加了1.10和1.12倍每增加1 SD數控NHR,分別。數控或NHR之間的劑量-反應關係和可能性的女性都是線性的。數控的增量價值和NHR女性的可能性被重新分類分析,進一步證實了正確分類的百分比增加了11.5%和22.8%,分別。然而,我們的研究未能發現任何重要的數控或NHR男性的可能性之間的聯係完全調整的模型。
數控篩查患者肥胖可能是一個有用的工具,4 25日- 27日進一步驗證了我們的數據。數控、NHR BMI、WC和WHR相互呈正相關,無論性別、所有與p < 0.001 (在線補充圖2)。證據顯示,不同的隔間的脂肪與異構的生理和病理的新陳代謝有關。28如前所述,BMI無法反映當地脂肪沉積的特點,29日雖然中央型肥胖的測量使用WC容易體型的變化引起的呼吸,飲食和生活習慣,比如酗酒。30.因此,數控,可以更容易和準確的測量,是一種很有前途的代理來評估肥胖。31日
連接數控的潛在機製還沒有被完全理解。升高血漿遊離脂肪酸(遠期運費協議)可能為胰島素抵抗的發展提供一個基礎,極低密度脂蛋白的增加,高氧化應激、內皮功能障礙和其他代謝紊亂。9日31日所有的遠期運費協議而造成的損害,由此而導致的風險。上身皮下脂肪組織(坐),通常由數控係統的遠期運費協議的主要來源。32多餘的係統的遠期運費協議可能部分解釋NC和風險之間的關係。此外,兩個異位血管周的雙邊頸動脈血管周圍脂肪倉庫被發現在一個相對較小的區域的脖子。33等發病的旁分泌瘦素、脂聯素和白介素6 (IL)可能會導致代謝障礙包括胰島素抵抗。34上身坐也可能產生直接的致病性影響當地的脈管係統。35據報道,數控是線性相關的內部和頸總動脈內中膜厚度,35這是一個代理亞臨床動脈粥樣硬化的標誌和中風的預測結果。36
盡管許多研究試圖闡明數控的角色在心血管疾病的致病過程,其中大部分進行了探討數控和代謝疾病風險因素之間的聯係。4 31 34 37因此,數控和代謝疾病危險因素之間的關係。然而,提高數控和心血管事件的風險之間的關係仍然是有爭議的。弗雷明漢的研究沒有發現任何重要的數控和事件之間的聯係multivariable-adjusted模型的CVD結局。9相比之下,最近的一項薈萃分析證明了大型數控與冠狀動脈疾病的風險增加有關。10有限的研究已經報道了數控與中風的風險或預後之間的關係。7 8 35 38這些研究的結論也不一致。種族和人群來源的差異可能是這一差異的原因之一。唯一來自中國的研究報道重大關聯NC和主要心血管不良事件的發生,包括中風。8然而,它是基於2型糖尿病患者進行的而不是一般人。因此,我們的研究應該進一步驗證的結果在不同的人群。
我們所知,我們的研究是第一個報道重大NHR和中風之間的聯係。NHR,一個簡單的指數height-corrected數控,之前已經被證明是一個更好的評估工具,上身比數控阻塞性睡眠呼吸暫停患者脂肪分布。11NC和NHR已報告與阻塞性睡眠呼吸暫停綜合症的嚴重程度密切相關。11 39 40此外,杜阿爾特等甚至開發了一個有用和阻塞性睡眠呼吸暫停綜合症篩查的實用工具,涉及兩個變量(數控和年齡)。41所顯示的兩個前瞻性群組研究,42 43阻塞性睡眠呼吸暫停綜合症是獨立與2.0有關的風險增加-4.5倍。在阻塞性睡眠呼吸暫停綜合症,apnoeic /血氧過低的事件開始釋放炎症標記物(如il - 1、il - 6、腫瘤壞死因子-α和interferon-γ),引起氧化應激和血管損傷,增加血小板的聚集,從而導致中風。44阻塞性睡眠呼吸暫停綜合症引起的交感神經係統的刺激也可能激活兒茶酚胺的釋放,增加血壓,一個著名的中風的危險因素。45因此,我們推測,NC和中風的幾率之間的關係可能會由阻塞性睡眠呼吸暫停綜合症。然而,阻塞性睡眠呼吸暫停綜合症的中介效應應該進一步驗證了未來的前瞻性研究。
有趣的是,性差異觀察數控或NHR的可能性之間的關係。更高的數控或NHR與增加的幾率隻是女性人口而不是男性人群,在調整了混雜因素包括BMI、WC和WHR。性別差異也在弗雷明漢心髒研究中發現,這表明更大的數控協會與代謝疾病危險因素的女性與男性相比。9占性差異的機製並不清楚。根據一項研究,脂肪組織代謝異常導致遠期運費協議主要在兩個方麵:從內髒脂肪組織增加肝遠期運費協議交付(增值稅)脂類分解和釋放過剩的遠期運費協議。46有人建議,女性,有一個更高比例的肝FFA交付增值稅比男性。46此外,女性比男性更為高效坐在存儲遠期運費協議。32 47 48同樣,另一項研究表明,頸部肥胖明顯與阻塞性睡眠呼吸暫停綜合症的嚴重程度女性而不是男性。48這可能部分解釋了性別差異的脖子上肥胖的風險。值得注意的是,在研究參與者的患病率高於男性與女性(6.6% vs 4.1%),也可能考慮性別差異。我們的發現在某種程度上解釋時應特別謹慎當普遍的其他人群。
限製
我們的研究也有一些局限性。首先,單一度量值的數控無法準確量化頸部脂肪倉庫,因為涉及的數控測量脂肪和瘦肉組織。34第二,橫斷麵研究設計無法推斷出數控或NHR風險之間的因果關係的。第三,膳食參考攝入量等混雜因素沒有考慮,這可能導致殘餘混雜。第四,我們沒有嚴格限製中風的回顧窗口(例如,中風應該發生在過去5年)。最後,設計良好的前瞻性研究需要大樣本大小來驗證我們的發現在其他人群。
結論
總之,數控和NHR顯著相關的可能性是女性,獨立的傳統危險因素和其他肥胖測量。此外,劑量反應分析表明,關聯是線性的。性別差異確實存在關聯。數控NHR,肥胖,兩個簡單的和有價值的代理指標具有增量價值的危險分層,從而使個性化在中國女性人口的預防。
數據可用性聲明
合理的請求數據。不適用。
倫理語句
病人同意出版
倫理批準
本研究涉及人類參與者和倫理委員會批準中國醫科大學第一附屬醫院(沈陽,中國,2021-109-2)。參與者給知情同意參與這項研究之前的部分。
引用
補充材料
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補充數據
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腳注
SL和LX同樣起到了推波助瀾的作用。
貢獻者LX, SL和GL導致的概念和設計研究。YL型,LJ,歐美、LS、CJ, QS, GR, DD, JS, WW和天氣導致了采集、分析或研究數據的解釋。GL起草了手稿。GL、YL LX和ZY批判性修訂後的手稿。LX和SL充當擔保人負責整個內容。所有作者回顧了最終版本的手稿和批準發布。
資金這項研究得到了遼寧省科學技術部門(2019 jh2/10300001, 2018225065),遼寧振興人才計劃(XLYC2007058),中國國家自然科學基金(62171472)和遼寧省自然科學基金(2021 - ms - 171)。
相互競爭的利益沒有宣布。
病人和公眾參與病人和/或公眾沒有參與設計、實施、報告或傳播計劃的研究。
出處和同行評議不是委托;外部同行評議。
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