Допринесе еднакво за тази работа с: Ева Талавера-Гарсия, Хавиер Делгадо-Листа

влияние

Отделение за липиди и атеросклероза. IMIBIC/Reina Sofia University Hospital/University of Cordoba, и CIBER Fisiopatologia Obesidad y Nutricion (CIBEROBN), Instituto de Salud Carlos III, Мадрид, Испания

Допринесе еднакво за тази работа с: Ева Талавера-Гарсия, Хавиер Делгадо-Листа

Отделение за липиди и атеросклероза. IMIBIC/Reina Sofia University Hospital/University of Cordoba, и CIBER Fisiopatologia Obesidad y Nutricion (CIBEROBN), Instituto de Salud Carlos III, Мадрид, Испания

Отделение за липиди и атеросклероза. IMIBIC/Reina Sofia University Hospital/University of Cordoba, и CIBER Fisiopatologia Obesidad y Nutricion (CIBEROBN), Instituto de Salud Carlos III, Мадрид, Испания

Отделение за липиди и атеросклероза. IMIBIC/Reina Sofia University Hospital/University of Cordoba, и CIBER Fisiopatologia Obesidad y Nutricion (CIBEROBN), Instituto de Salud Carlos III, Мадрид, Испания

Отделение за липиди и атеросклероза. IMIBIC/Reina Sofia University Hospital/University of Cordoba, и CIBER Fisiopatologia Obesidad y Nutricion (CIBEROBN), Instituto de Salud Carlos III, Мадрид, Испания

Отделение за липиди и атеросклероза. IMIBIC/Reina Sofia University Hospital/University of Cordoba, и CIBER Fisiopatologia Obesidad y Nutricion (CIBEROBN), Instituto de Salud Carlos III, Мадрид, Испания

Отделение за липиди и атеросклероза. IMIBIC/Reina Sofia University Hospital/University of Cordoba, и CIBER Fisiopatologia Obesidad y Nutricion (CIBEROBN), Instituto de Salud Carlos III, Мадрид, Испания

Отделение за липиди и атеросклероза. IMIBIC/Reina Sofia University Hospital/University of Cordoba, и CIBER Fisiopatologia Obesidad y Nutricion (CIBEROBN), Instituto de Salud Carlos III, Мадрид, Испания

Отделение за липиди и атеросклероза. IMIBIC/Reina Sofia University Hospital/University of Cordoba, и CIBER Fisiopatologia Obesidad y Nutricion (CIBEROBN), Instituto de Salud Carlos III, Мадрид, Испания

Отделение за липиди и атеросклероза. IMIBIC/Reina Sofia University Hospital/University of Cordoba, и CIBER Fisiopatologia Obesidad y Nutricion (CIBEROBN), Instituto de Salud Carlos III, Мадрид, Испания

Отделение за липиди и атеросклероза. IMIBIC/Reina Sofia University Hospital/University of Cordoba, и CIBER Fisiopatologia Obesidad y Nutricion (CIBEROBN), Instituto de Salud Carlos III, Мадрид, Испания

Отделение за липиди и атеросклероза. IMIBIC/Reina Sofia University Hospital/University of Cordoba, и CIBER Fisiopatologia Obesidad y Nutricion (CIBEROBN), Instituto de Salud Carlos III, Мадрид, Испания

Отделение за липиди и атеросклероза. IMIBIC/Reina Sofia University Hospital/University of Cordoba, и CIBER Fisiopatologia Obesidad y Nutricion (CIBEROBN), Instituto de Salud Carlos III, Мадрид, Испания

Афилирана биохимична лаборатория, болница Universitario Reina София, Кордова, Испания

Лаборатория за биомедицински изследвания, Ендокринологичен отдел, болница Virgen de la Victoria, Малага и CIBER Fisiopatologia Obesidad y Nutricion (CIBEROBN), Instituto de Salud Carlos III, Мадрид, Испания

Лаборатория за хранене и геномика на Affiliations, JM-USDA Център за изследване на човешкото хранене за стареене в Университета Туфтс, Бостън, Масачузетс, САЩ, Департамент по сърдечно-съдова епидемиология и генетика на населението, Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares (CNIC), Мадрид, IMDEA, Испания

Отделение за липиди и атеросклероза. IMIBIC/Reina Sofia University Hospital/University of Cordoba, и CIBER Fisiopatologia Obesidad y Nutricion (CIBEROBN), Instituto de Salud Carlos III, Мадрид, Испания

Authors ‡ Тези автори са съвместни старши автори по тази работа.

Отделение за липиди и атеросклероза. IMIBIC/Reina Sofia University Hospital/University of Cordoba, и CIBER Fisiopatologia Obesidad y Nutricion (CIBEROBN), Instituto de Salud Carlos III, Мадрид, Испания

Authors ‡ Тези автори са съвместни старши автори по тази работа.

Отделение за липиди и атеросклероза. IMIBIC/Reina Sofia University Hospital/University of Cordoba, и CIBER Fisiopatologia Obesidad y Nutricion (CIBEROBN), Instituto de Salud Carlos III, Мадрид, Испания

  • Ева Талавера-Гарсия,
  • Хавиер Делгадо-Листа,
  • Антонио Гарсия-Риос,
  • Nieves Delgado-Casado,
  • Purificacion Gomez-Luna,
  • Анджела Гомес-Гардуньо,
  • Франциско Гомес-Делгадо,
  • Хуан Ф. Алкала-Диас,
  • Елена Юберо-Серано,
  • Кармен Марин

Корекция

9 юни 2016 г .: Talavera-Garcia E, Delgado-List J, Garcia-Rios A, Delgado-Casado N, Gomez-Luna P, et al. (2016) Корекция: Влияние на затлъстяването и метаболитната болест върху каротидната атеросклероза при пациенти с коронарна артериална болест (Проучване CordioPrev). PLOS ONE 11 (6): e0157213. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0157213 Преглед на корекцията

Фигури

Резюме

Заден план

Последните данни показват, че наличието на свързани метаболитни аномалии може да бъде важен модификатор на връзката на затлъстяването с по-лоша прогноза при коронарна болест на сърцето. Определихме влиянието на изолираното наднормено тегло и затлъстяването върху дебелината на сънната интимна среда (IMT-CC) и също така оценихме дали това влияние се определя от наличието на метаболитни аномалии.

Методи

1002 участници от проучването CordioPrev са проучени при влизане. Определихме техните метаболитни фенотипове и извършихме каротидна ултразвукова оценка. Оценихме влиянието на затлъстяването, наднорменото тегло и метаболитните фенотипи върху IMT-CC.

Резултати

Участниците в метаболизма (дефинирани от наличието на две или повече метаболитни аномалии) показват по-голям IMT-CC от метаболитно здрави индивиди (p = 4 * 10 −6). Пациенти с наднормено тегло и нормално тегло, които са били метаболитно здрави, са показали по-нисък IMT-CC от метаболитно ненормалните групи (всички p Таблица 1. Критерии за включване и изключване за проучването CORDIOPREV.

За специфичните цели на тази работа пациентите са класифицирани според наличието или отсъствието на шестте кардиометаболитни аномалии, описани по-долу, въз основа на Wildman et al [17]. От първоначалната извадка от 1002 субекта, в тази статия включихме само 939 субекта с всички данни за каротидни ултразвук, аналитични и антропометрични данни. Причините за липсата на данни за останалите 63 пациенти са следните: 37 отказват да извършат ехографията, 14 се оттеглят от проучването преди провеждането на тестовете, 12 други причини.

Кардиометаболитни критерии

Използваните кардиометаболитни аномалии са тези, предложени от Wildman [17]. За дефинирането на хомеостазния модел на инсулинова резистентност (HOMA-IR) използвахме този, адаптиран към испанското население [24], а за обхвата на С-реактивен протеин (CRP), определящ висок риск, използвахме предложените насоки от CDC/AHA [25].

По този начин първоначално предложените кардиометаболитни критерии бяха следните:

  • Повишаване на систолното/диастоличното кръвно налягане ≥ 130/85 mmHg или използване на антихипертензивна терапия
  • Високи нива на триглицериди на гладно ≥ 150 mg/dl
  • Нисък HDL-C: HDL -C 2.6
  • Наличие на системно възпаление: CRP ≥ 3mg/dl.

В нашето проучване направихме промяна в оценката на два фактора (нисък HDL или прием на антихипертензивни или понижаващи липидите лекарства), тъй като почти всички коронарни пациенти получават тези две лечения, в съответствие с настоящите насоки за лечение. Вместо това, ние идентифицирахме пациенти в долния тертил на HDL и в горния тертил на систоличното кръвно налягане и бихме могли да заключим в нашата проба тези с най-лошите цифри в тези две променливи.

Метаболитни фенотипове

  1. - Метаболитно здравословно нормално тегло: ИТМ 30 и 30 и ≥ 2 метаболитни критерия

Оценка на дебелината на Intima media

Дебелината на Intima media беше оценена в началото на проучването. Всички пациенти са прегледани в легнало положение с изпъната шия и с обърната настрани брадичка. Каротидните артерии бяха изследвани двустранно с помощта на доплеров ултразвуков B-режим с висока разделителна способност (Envisor C Ultrasound System, Phillips, USA), следвайки препоръките на Американското общество за ехокардиография на каротидната група за интензивна медия за дебелина [26]. По време на оценката наблюдателите не са били наясно с данните за демографския и сърдечно-съдов риск на участниците. Измерванията бяха взети с помощта на полуавтоматичен софтуер (QLAB Advance Ultrasound Quantification Software, v5.0, Phillips, USA). Бяха направени три измервания за всеки пациент и ние получихме общата средна стойност на дебелината на интимата на двете общи каротидни артерии (IMT-CC).

Статистически анализ

Променливите, използвани в тази статия, бяха оценени за нормалност на разпределението. Стойностите на триглицеридите бяха нормализирани чрез трансформиране на log10 в анализа. Статистическите анализи бяха извършени с помощта на SPSS 19.0 за Windows (SPSS Inc., Чикаго, IL, САЩ). Използвани са три модела на базирани на ANCOVA тестове (с корекция на Bonferroni) за тестване на асоциации на IMT-CC с наличие на метаболитно заболяване (да/не), наличие на затлъстяване (да/не) и различните категории ИТМ ( 30). В трите теста за ANCOVA, възрастта, навикът на тютюнопушене и полът са включени като ковариати.

Втори подход към връзката IMT-CC с фенотипни променливи беше извършен чрез комбиниране на метаболитни фенотипове и тегло, като по този начин пробата беше разделена на 6 групи (метаболитно здравословно нормално тегло, метаболитно здравословно наднормено тегло, метаболитно здравословно затлъстяване, метаболитно болно нормално тегло, метаболитно болни с наднормено тегло, метаболитно болни със затлъстяване). Този тест ANCOVA използва същото моделиране, както по-горе, използвайки 6 групи като фиксиран фактор, IMT-CC като зависима променлива и възраст, навик на пушене и пол като ковариати. Размерът на ефекта за сравнение на затлъстяването/липсата на затлъстяване и метаболитните фенотипи беше тестван, използвайки както нестандартизирани (разлики в средните стойности), така и стандартизирани (частично ета на квадрат) методи.

Бивариантна корелация (тест на Спирман) беше използвана за тестване на връзката на броя на метаболитните аномалии и IMT-CC.

Резултати

Таблица 2 показва базовите характеристики на популацията. Както се очакваше, групата на метаболитно болните участници имаше по-високо систолично и диастолично кръвно налягане, триглицериди, кръвна глюкоза на гладно, HOMA-IR и PCR, както и по-нисък HDL-c. За отбелязване е, че не открихме никакви разлики в LDL-C.

По отношение на основната цел на това проучване, IMT-CC е по-висок при метаболитно болни участници (две или повече от 2, определящи аномалии на метаболитния фенотип) в сравнение с метаболитно здравите (0,73 SEM 0,01 mm срещу 0,69 SEM 0,01 mm, p = 4 * 10 -6, фиг. 1А). Броят на аномалиите, корелирани с IMT-CC (p = 2 * 10 −7 r 0.42, S1 Фиг.).

Всички данни са средни +/- SEM (mm). Панел A: IMT-CC на пациенти със и без метаболитно заболяване (коригирано според възрастта и пола). * p 1,7 + 10 −6. Панел Б: Влияние на теглото в три категории (нормално, наднормено тегло и затлъстяване). Панел В: Влияние на теглото в две категории (не със затлъстяване спрямо затлъстяване). ** p 0,016.

В нашето проучване изолираното наднормено тегло или затлъстяването само по себе си не е определящо за IMT-CC спрямо нормалното тегло (нормално тегло 0,71 SEM 0,02 mm, наднормено тегло 0,71 SEM 0,07 mm, затлъстяване 0,73 SEM 0,06 mm, p = 0,077, фиг. 1В). Когато групирахме нормално тегло и наднормено тегло в състав (без да включваме затлъстяване), тези участници имаха по-нисък IMT-CC спрямо затлъстели лица (0.71SEM0.07 срещу 0.73 SEM 0.06mm, p = 0.016, Фиг. 1C). Намерените размери на ефекта са: средна разлика 0,02 mm; частичен ета на квадрат: 0,006.

Когато комбинирахме фенотипове, използвайки тегло и метаболитни критерии, наблюдавахме, че метаболитно здравите пациенти с нормално тегло имат по-нисък IMT-CC от всички останали групи (всички p Фиг. 2. Влияние на метаболитните фенотипове върху IMT-CC на коронарни пациенти в проучването CordioPrev.

Всички данни са средни +/- SEM (mm). Колоните, които не споделят поне една буква, са различни при p 30) и наличието или отсъствието на метаболитно заболяване, което води до четири групи (субекти със затлъстяване и затлъстяване със и без метаболитно заболяване). Не-затлъстели, метаболитно здрави са имали по-нисък IMT-CC, отколкото метаболитно болни с наднормено тегло (0,67 SEM 0,01 срещу 0,73 SEM 0,01, P −6) и когато използвахме метаболитни фенотипове (комбинираната оценка на метаболитните характеристики и теглото), бяхме в състояние да идентифицира градация на ефектите. Метаболитно здравите индивиди с нормално тегло имат по-нисък IMT-CC от всички останали групи, а метаболитно здравите хора с наднормено тегло имат по-нисък IMT-CC от всички метаболитно болни групи пациенти (независимо от техния ИТМ). Здравите, затлъстели пациенти изглежда имат междинен фенотип, в смисъл, че няма разлики в IMT-CC в сравнение с метаболитно болни групи, въпреки че имат тенденция да имат по-нисък IMT-CC от последния.

Нашето проучване също така ни информира за поведението на наднорменото тегло в сравнение със затлъстелите лица по отношение на IMT-CC. Във всички наши сравнения наднорменото тегло не е свързано с по-лош IMT-CC в сравнение с индивидите с нормално тегло. Сравнението на поведението на наднорменото тегло спрямо хората със затлъстяване е важно, тъй като общите препоръки и документи, свързани с терапевтичния подход при излишното тегло, не обясняват ясно дали съществуват разлики между тези два фенотипа. Идентифицирането на приликите и разликите между тези две групи може да ни помогне да управляваме тези две условия по задоволителен начин [30].

Критериите за определяне на метаболитни аномалии включват маркери за променен метаболизъм на глюкоза и липиди, кръвно налягане и възпаление. Всъщност връзката между IMT-CC и възпалението е толкова добре установена, че дори е предложена като маркер за състоянието на възпалителните заболявания [34–39]. Неотдавнашните насоки на Европейското общество по кардиология за диабет, преддиабет и сърдечно-съдови заболявания преразглеждат и обобщават как всички критерии за определяне на метаболитни заболявания са били отделно свързани с по-силно възпаление, оксидативен стрес или съдово възпаление. Логично е да се мисли, че комбинацията от всички тях заедно може да насърчи увеличаването на IMT-CC по тези пътища [3], предположение, което е в съответствие с нашите констатации.

Нашето проучване беше проведено при включването на пациентите в проучването CordioPrev, проспективно проучване за оценка на клиничния отговор на около 1000 пациенти при дългосрочна диетична интервенция с два здравословни режима на хранене (нискомаслени и средиземноморски). Въпреки че проучването CordioPrev може да бъде в състояние да оцени в близко бъдеще влиянието на метаболитните фенотипове в началото на сърдечно-съдови събития и клинични резултати, тази статия служи да покаже, че поне метаболитното заболяване изглежда е свързано с по-висок IMT-CC, и следователно до по-лошо съдово състояние. В нашия случай затлъстяването изглежда утежняващ фактор при наличие на метаболитно заболяване.