Sterke associatie tussen relatieve vetmassa en risico op ontwikkelen van HF
Relative fat mass, a new index of adiposity, is strongly associated with incident heart failure: data from PREVEND
Literatuur - Suthahar N, Meems LMG, Withaar C et al. - Sci Rep. 2022 Jan 7;12(1):147. doi: 10.1038/s41598-021-02409-6.Introductie en methoden
Achtergrond
Studies hebben aangetoond dat overmatige ophoping van vetweefsel het risico op ontwikkelen van HF verhoogt [1-3]. Traditionele indices van adipositas zijn onder meer BMI, middelomtrek (WC) en taille-heupratio (THR). In de afgelopen jaren zijn er nieuwe indices van adipositas geïntroduceerd die ook gemakkelijk te meten en te berekenen zijn, maar die de verdeling van lichaamsvet en de totale vetmassa beter weergeven dan de traditionele indices. Onder deze nieuwe indices van adipositas vallen body shape index (BSI) [4], body roundness index (BRI) [5], weight-adjusted-weight index (WWI) [6] en relatieve vetmassa (RFM) [7].
Doel van de studie
Deze studie onderzocht de associatie tussen meerdere indices van adipositas (BMI, WC, WHR. BSI, BRI, WWI en RFM) en het risico op het ontwikkelen van HF in de algemene populatie van Groningen.
Methoden
Deze studie includeerde 8295 personen uit de PREVEND (Prevention of Renal and Vascular End-Stage Disease) observationele cohortstudie [8-10]. De PREVEND-studie is een Nederlands cohort bestaande uit volwassenen uit de algemene bevolking van de stad Groningen.
De gemiddelde leeftijd was 49,8 ± 12,6 jaar, 49,8% was vrouw, 41% had overgewicht en 16% had obesitas. Lichaamsgewicht, lengte, WC en heupomtrek werden gemeten bij het baselinebezoek. Deze metingen werden gebruikt om de verschillende indices van adipositas te berekenen. Eerste optreden van HF of overlijden binnen 13,5 jaar na baseline werd geregistreerd.
Gerapporteerde hazard ratio's (HR) vertegenwoordigen HR per 1 standaarddeviatie (SD) verandering en zijn gecorrigeerd voor leeftijd, geslacht, roken, cholesterol, SBD, glucose en geschiedenis van MI, beroerte of AF.
Belangrijkste resultaten
Associatie tussen indices van adipositas en het ontwikkelen van HF
- 363 mensen (4,1%) ontwikkelden HF tijdens een mediane follow-up van 11,3 ± 3,1 jaar.
- Zes van de zeven onderzochte indices voor adipositas waren significant geassocieerd met het ontwikkelen van HF (P<0.001). BSI was niet significant geassocieerd met het ontwikkelen van HF.
- Van de onderzochte indices liet RFM de sterkste associatie zien met het ontwikkelen van HF (HR 1,67 per 1 SD toename, 95% CI 1,37-2,04).
- Er was geen interactie met geslacht voor de onderzochte associatie: alle indices voor adipositas waren vergelijkbaar geassocieerd met het eerste optreden van HF bij mannen en vrouwen.
Associatie tussen indices van adipositas en het ontwikkelen van HFpEF en HFrEF
- Bij alle personen die HF ontwikkelden tijdens follow-up was informatie over LVEF beschikbaar. 120 personen ontwikkelden HFpEF en 243 ontwikkelden HFrEF tijdens de follow-up.
- Van de onderzochte indices was RFM het sterkst geassocieerd met ontwikkeling van HFpEF (HF 1.76, 95% CI 1.26-2.45, P<0.001) en HFrEF (HR 1.61, 95% CI 1.25-2.06, P<0.001).
- Geslacht had geen invloed op de associatie tussen alle indices en het ontwikkelen van HFpEF. Bij HFrEF was dit anders: RFM, WHR en BMI waren sterker geassocieerd met ontwikkelen HFrEF bij mannen dan bij vrouwen (P voor interactie = respectievelijk 0,07, 0,06 en 0,09).
Verbetering van klinisch HF-model
- Toevoeging van alle indices van adipositas, behalve BSI, verbeterde de fit van een klinisch HF-model door vermindering van de voorspellingserror. Toevoeging van BRI en RFM leidde tot de sterkste verbeteringen. Toevoeging van geen van de indices verbeterde echter de discriminatie van HF.
Conclusie
Deze studie onderzocht de associatie tussen verschillende indices van adipositas en het risico op het ontwikkelen van HF bij mensen in de algemene populatie. De resultaten laten zien dat van de onderzochte indices, RFM het sterkst geassocieerd was met het risico op het ontwikkelen van HF.
De auteurs van het artikel merken op dat RFM mogelijk gebruikt zou kunnen worden in de dagelijkse klinische praktijk of bij preventie programma's. RFM kan worden berekend met een relatief eenvoudige formule*, waarbij alleen lengte, middelomtrek en geslacht nodig zijn. De waarde van het opnemen van RFM in HF-risicovoorspellingsmodellen dient onderzocht te worden in toekomstige studies, aldus de auteurs.
* [64 - (20 × Lengte/middelomtrek) + (12 × geslacht), met geslacht = 0 bij mannen en geslacht = 1 bij vrouwen] [7]
Deel deze pagina met collega's en vrienden: