introduzione
grasso intra-addominale (IAF), o come viene comunemente indicato come grasso viscerale, costituisce il Tessuto grasso che si accumula sotto il muro muscolare che circonda organi e altre strutture all’interno della cavità addominale. È stato ampiamente dimostrato da diverse indagini che l’aumento della distribuzione del grasso in o intorno all’addome è associato a un rischio più elevato di malattie cardiovascolari (2) e diabete (3). Il grasso addominale è stato associato a una serie di fattori di rischio per le malattie cardiovascolari denominate “sindrome x” o sindrome metabolica (5), che include, iperlipidemia, resistenza all’insulina, ipertensione e iperinsulinemia (5.6). Tuttavia, sembrerebbe un Aumento della IAF, un componente del grasso addominale totale potrebbe essere più indicativo di queste complicazioni del grasso addominale da solo (7).
Tomografia computerizzata (CT) è una tecnologia di imaging che misura direttamente il tessuto addominale e la IAF con un alto grado di precisione (8). Tuttavia, questa procedura è costosa e richiede tecnici specializzati. Inoltre, il CT espone i pazienti a radiazioni ionizzanti. Nella pratica medica, è stata stimata la pratica addominale utilizzando metodi antropometrici indiretti come metodi indiretti antropometrici come il rapporto vita / hip (WHR) o il perimetro della vita. Queste sono procedure rapide e poco costose che forniscono una stima del D Isterzo di grasso. Mentre alcuni ricercatori ritengono che le stime antropometriche costituiscano una misura accettabile del grasso intra-addominale (9) e quindi il rischio di malattia, altri hanno suggerito che questa tecnica solo parti parzialmente legate alla quantità di tessuto adiposo viscerale addominale (10-13). Ad esempio, è stato riferito che la percentuale di varianza nella IAF (R2) spiegata da WHR, è inferiore a 0,58 (14). Queste stime sono anche soggette alla variabilità che esiste tra i tecnici e non determinano precisamente i cambiamenti nella massa grassa viscerale (15). Pertanto, i ricercatori hanno iniziato a valutare altre tecniche che sono semplici, accessibili e che stimano più accuratamente IAF.
un metodo più sicuro (meno radiazioni rispetto a TC) e meno costoso da valutare l’IAF potrebbe essere Dual Energy X. -Ray Absorptive (DXA). Questa tecnica è stata comunemente usata per misurare la densità minerale ossea, ma è stata anche dimostrata che può essere utilizzata come strumento prezioso per determinare la composizione corporea (16) e la composizione del corpo regionale (1, 17, 18). Nel 1993, Svenddensen et al. (18), hanno sviluppato due equazioni di regressione utilizzate dai dati DXA insieme a diverse misurazioni antropometriche al fine di prevedere IAF (R2 = 0,63 e 0,71, rispettivamente) nelle donne post-menopausa. Treuth et al. (1), nel tentativo di convalidare le equazioni di Svendsen et al., Hanno sviluppato una nuova equazione più generale per stimare la IAF da DXA nelle donne di varie età e composizione corporea. L’equazione risultante ha mostrato una maggiore correlazione (R2 = 0,81) con la IAF ottenuta con l’equazione SVendsen. Utilizzando il CT come metodo di criterio, questo nuovo modello utilizza la percentuale di boschetta del trunk ottenuta da DXA, insieme ad altri dati antropometrici (diametro sagittale, perimetro della vita) ed età per prevedere la quantità di grasso intra-addominale. Mentre Treuth et al. (1) ha riferito che alcune donne obese (% grasso: 12,9-51,6) sono state considerate per lo sviluppo della loro equazione, il Medio Body Mass Index (BMI) (kg / m2) ha trovato per 151 donne nel campione di stima era relativamente basso (23,8 ± 4,7) rispetto all’intervallo BMI medio (26.7-28.5) informato per le donne di mezza età (19). Non è chiaro se questa equazione può essere generalizzabile per le donne che possiedono quantità relativamente più elevate di grasso corporeo. L’obiettivo di questo studio era quello di studiare l’accuratezza dell’equazione di Treuth, Hunter e Kekes-Szabo (1) per stimare l’IAAT nelle donne obese.
Metodi
Soggetti
In questo studio, trentacinque donne obese (% del totale id del grasso = “020d380420”) partecipato volontariamente. 30% determinato dalla DXA) con età media di 47,4 ± 7, 0 anni ( Tra 35 e 65 anni) che viveva in una grande area metropolitana degli Stati Uniti sud-occidentali. Tutti i partecipanti sono stati informati delle procedure e dei rischi dello studio e hanno dovuto esprimere il loro consenso della partecipazione scritta in base alle norme e alle procedure del Consiglio degli Affari Istituzionali dell’Università.
Antropometria
Il peso corporeo e le dimensioni sono stati determinati con una precisione di 0,1 kg e 0,5 cm, rispettivamente. I perimetri sono stati misurati da duplicati (apprezzamento di 0,1 cm) con un nastro di tensione retrattile Golkick. Il perimetro della vita era determinato nella parte più stretta del torso tra le costole e un iliaco crestato. Per determinare il perimetro addominale, l’estensione dell’addome è stata misurata a livello dell’ombelico (20). In alcuni partecipanti (n = 7), era impossibile identificare il perimetro della vita, quindi il perimetro addominale è stato utilizzato come alternativa. Il diametro sagittal è stato determinato come il diametro massimo dell’addome nel piano sagittale. Tutte le misurazioni del diametro sagittal sono state prese in posizione supina con le ginocchia flesse, utilizzando calibro scorrevoli nel punto immediatamente sopra l’ombelico (21). Per l’analisi statistica, è stata utilizzata le misurazioni medie realizzate con duplicazione.
Tomografia computerizzata
Il tessuto adiposo addominale è stato analizzato da tomografia calcolata (Picker PQ 6000, Picker International, Cleveland, Ohio ) All’altezza della quarta o quinta vertebra lombare (L4-L5). La scansione è stata eseguita a 125KV con uno spessore di fogli da 8 mm. Una scansione iniziale è stata eseguita da una posizione laterale per stabilire i punti di riferimento ossea su un radiografo di scheletro come riferimento per determinare la posizione della scansione con un apprezzamento di 1 mm. Ogni donna è stata studiata in una posizione supina con le braccia tese sopra la sua testa. Il grasso totale e viscerale è stato calcolato da una tecnica evidenziata dal tessuto ad alto contenuto di grassi utilizzando una gamma di attenuazione da -19 a -30 unità Hounsfield (HU). Ogni area era delineata con una penna computerizzata e poi espressa come area della sezione trasversale del tessuto (cm2). Il tessuto adiposo viscerale è stato segnato distintamente per mezzo di una linea lungo la parte interna della parete muscolare che circonda la cavità addominale. L’area di grasso totale è stata determinata delimitando la scansione addominale completa con matita elettronica. Successivamente all’area di grasso totale, l’area viscerale è stata sottratta per calcolare il tessuto addominale sottocutaneo. Lo stesso ricercatore ha eseguito tutte le misurazioni della tomografia computerizzata. L’affidabilità dei test e delle contropruebene delle analisi delle scansioni ripetute da parte di CT in 10 partecipanti ha prodotto un coefficiente di correlazione di 0,99.
Absortorio a raggi X doppio
per la valutazione della percentuale Il contenuto del grasso corporeo e l’analisi della composizione del tessuto regionale è stato utilizzato un assorbimento di raggi X della doppia energia (DXA) (modello DPX-IQ 5705, Lunar Radiation Corporation, Madison, WI). Una scansione di 20 minuti (raggi di raggi) è stata eseguita su tutti i partecipanti. Il computer Lunar DPX-IQ con un software versione 4.6b ha calcolato la percentuale totale del grasso del tronco. L’area coinvolta nel calcolo di questa percentuale è stata descritta come l’area del tronco (senza braccia, gambe o testa) situata sotto il collo ed estendendo ai tagli diagonali delle gambe.
Analisi statistiche
Le analisi statistiche sono state eseguite tramite software commerciale (SPSS v. 9 per Windows). Le statistiche descrittive sono state calcolate per le caratteristiche dei partecipanti. Un test-T è stato utilizzato per campioni accoppiati per stabilire le differenze medi in IAAT tra i valori ottenuti da CT e i valori stimati. La relazione tra l’equazione di stima (y = -208.2 + 4,62 * (diametro sagittale, cm) + 0,75 * (età da anni) + 1,73 * (perimetro della vita in cm) + 0, 78 * (% del tronco FAT) e le misurazioni IAAT eseguite da CT sono state valutate dalla regressione lineare e dalla correlazione del prodotto di PEFASON. Per indicare il significato statistico, un livello alfa di 0,05.
Risultati
Tabella 1 mostra le caratteristiche descrittive relative alla composizione corporea ottenuta in questo studio e sono confrontate con quelle riportate dalla verità et al. (1). I partecipanti avevano una percentuale di grasso tra il 30,1 e il 60,4%.
Tabella 1. Dati comparativi del corpo comparativo ottenuti nel nostro studio e nello studio di Treuth et al. 1995. Medio ± DS. Intervallo di variazione tra parentesi. IAAT = tessuto adiposo intra-addominale determinato da TC; Saat = tessuto adiposo sottocutaneo addominale particolare da TC; 1 = Misure realizzate da DXA.
Le differenze significative sono state trovate (P
il grafico di Bland e Altman (22) (figura 1) che mostra i risultati ottenuti dopo la sottrazione tra IAAT stimati e misurato in ciascun partecipante dimostra che l’equazione di previsione rallenta i valori di IAAT.
Figura 1.I valori rappresentati sono stati ottenuti dalla differenza tra i valori IAAT stimati dall’equazione di Treuth et al. e i valori misurati da CT per ciascuno dei partecipanti i valori positivi rappresentano valori sovrastimati mediante l’equazione di predizione.
Discussione
Ci sono indagini che hanno dimostrato che il La combinazione di DXA con semplici misurazioni antropometriche può essere utilizzata per stimare la quantità di IAAT nelle donne (1, 23). Tuttavia, solo un numero limitato di studi ha determinato l’accuratezza di questa tecnica se applicata nelle donne obese. Mentre è necessario continuare a indagare, le equazioni di Treuth et al. (1) non stimerebbe il tessuto adiposo intra-addominale (IAAT) con una precisione sufficiente (R2 = 0,39). Le possibili aree di variazione provengono da incongruenze nelle misurazioni antropometriche e anche delle ipotesi e dei limiti della tecnologia DXA.
Una potenziale fonte di errore proviene dalle misurazioni dei parametri antropometrici utilizzati nell’equazione. Ad esempio, nelle donne di grande contestenza fisica, il cui grasso è distribuito principalmente nella regione della parte superiore del corpo, diventa difficile individuare la regione più “stretta” del torso per determinare il perimetro della vita. In questi casi (n = 7), Abbiamo registrato il perimetro addominale all’altezza dell’ombelico che è facile da identificare ed è possibile misurare con affidabilità, ma si trova sotto la vita e generalmente ha un valore più alto. Questa incongruenza nelle misurazioni potrebbe limitare la validità del misurazioni della vita nelle donne obese. Il fatto di sostituire il valore del perimetro della vita da quello del perimetro addominale determinato all’altezza dell’ombelico non influenzerebbe troppo dal momento che considerando tutti i partecipanti, la R2 è scesa da 0,39 a 0,32.
Altri delle variabili antropometriche che potrebbero causare inesattezze, sarebbe la variazione della determinazione del diametro sagittale. Nessuna procedura standard sono disponibili per misurare il diam Sagittal ERTO e non è stato dettagliato nell’equazione originale se le misurazioni sono state realizzate con le ginocchia flesse o estese. In questo studio, il diametro sagittal è stato determinato in una posizione supina con le ginocchia flesse. Qualsiasi differenza nella posizione del corpo potrebbe aver influenzato il valore determinato, poiché con le gambe estese, i valori del diametro sagittal sarebbero stati ottenuti.
È necessario sottolineare che la correlazione tra iAAT e il grasso La percentuale del trunk determinata con DXA non era statisticamente significativa. Sebbene in alcuni studi, sono stati trovati valori elevati di correlazione (0,6-0,8) tra la IAAT e la percentuale di grasso dal tronco determinato con DXA (1), altri studi non hanno riportato correlazioni significative (10). Ferland et al. (10) Non hanno trovato una significativa correlazione tra il tessuto adiposo totale determinato da CT al livello addominale e il contenuto totale del grasso corporeo nelle donne obesi. È ragionevole presumere che se non vi è alcuna relazione coerente tra i valori della percentuale di grasso del tronco determinato da DXA e dei valori IAAT, la tecnica DXA potrebbe essere meno sensibile contro le variazioni sottili in IAAT e quindi potevano fornire stime errate di IAAT nelle donne obese. È notevole che quando un’analisi è stata eseguita considerando due donne non obese (% grasso
interessante, in uno studio recente di Bertin et al. (23) Treuth Equazione applicata et al. A un campione di 44 Donne in sovrappeso che utilizzano un modello DXA diverso (QDR 2000 / W Hologic) e ottenuto risultati simili alla nostra. In questo lavoro i ricercatori hanno scoperto che la differenza media tra i valori di IAAT stimata e misurata era significativamente più elevata (+ 31 ± 8,8 cm2, p
D’altra parte, Bertin et al ha trovato risultati promettenti rispetto all’utilità della DXA nella stima del grasso viscerale in soggetti obesi quando analizza la regione addominale del trunk attraverso un software più sofisticato Con una maggiore precisione. Utilizzando una versione registrata della DXA, Bertin e Col. (23) identificavano due diametri addominali trasversali nelle scansioni DXA. oero un R2 di 0,86 (Psoftware di DXA che divide la regione addominale in sezioni più accurate con l’obiettivo di utilizzare questa tecnica nella misurazione del grasso viscerale nelle donne obese.
Anche se la DXA è in considerazione a Questa volta come metodologia del punto nella determinazione della composizione corporea, ha limitazioni nel fornire misurazioni accurate del contenuto di grasso del tronco nelle donne obesi.Ad esempio, la tecnologia di analisi del grasso di DXA ha limitazioni sulla ricerca e del delimitare le differenze tra il tessuto mammario e il tessuto del grasso del braccio dovuto al grasso sovrapposto nell’area della scansione. Mentre un aumento del tessuto mammario aumenterebbe le misurazioni regionali nel suo insieme, questo tessuto grasso non è associato all’IAAT. Inoltre, l’effetto del modo in cui il software DXA estrapola pixel sull’osso nell’area del tronco potrebbe influenzare la stima del grasso in questo settore in soggetti obesi. Poiché i pixel sono estrapolati direttamente sull’osso, dai pixel non scheletrici, in soggetti obesi, potrebbe essere prodotto un errore proporzionalmente maggiore, perché una massa di tessuto più elevata viene stimata e non misurata. Questi fattori rappresentano domande relative alla capacità della DXA di prevedere la quantità di IAAT in soggetti obesi.
altri ricercatori, hanno cercato di sviluppare equazioni di stima con dimensioni del campione simili al dipendente nel nostro studio (18) . Tuttavia, la maggior parte degli esperti concordano sul fatto che un minimo di 100-400 soggetti è necessario sviluppare e convalidare equazioni di stima precisa (24). Pertanto, con il nostro piccolo campione (n = 35), non è stato statisticamente possibile o pratico sviluppare una specifica equazione di regressione accurata per questo gruppo. In ogni caso, con l’obiettivo di stabilire l’importanza relativa di ciascuna delle variabili valutate da Treuth et al., Facciamo una regressione lineare passo dopo passo (stepwise) con i nostri dati. Le variabili che sono state inserite nel nostro modello erano uguali a Treuth et al. Come nell’equazione Treuth, il diametro sagittal è stata la prima variabile inserita nell’equazione. Tuttavia, a differenza di ciò che è stato fatto per ottenere l’equazione di Treuth, il cambiamento di R2 per le altre variabili (grasso del tronco con DXA, età, perimetro della vita), non era significativo e quindi nessuna di queste variabili ha aggiunto in modo significativo nella nostra equazione. Ecco perché nel nostro campione, la percentuale di grasso di grasso non era uno stimatore significativo di IAAT. Per quanto riguarda l’equazione di Treuth et al., È notevole che la variazione del valore di R2 (da 0,80 a 0,81), causata dall’aggiunta della percentuale di grasso del trunk ottenuta da DXA, sia significativa.
I risultati del presente studio indicano che l’equazione di Treuth et al. Non è adatto per stimare correttamente l’IAAT nelle donne obese. Sfortunatamente, non è stato possibile dal punto di vista statistico, sviluppa una nuova equazione di regressione per le donne obesi. Tuttavia, i risultati di questo studio rappresentano la necessità di ricercatori per sviluppare nuove equazioni di stima e / o software / hardware diversi per stimare il tessuto adiposo intra-addominale (IAAT) nelle popolazioni ad alto rischio, come le donne obese. Sebbene la tecnologia DXA sia una metodologia sicura e piuttosto economica, per la stima della composizione corporea, i suoi limiti nel determinare l’adiposità regionale possono limitare il suo utilizzo per la stima IAAT.
Riconoscimenti
Ringraziamo Eliot Brinton, MD, Kristin Araki, MS, alla tecnica di DXA Cheryl Berneir, RT (R) (M), il tecnico del CT Bruce Mable, ARRT / CT e Al Carl T. Hayden VA Medical Center per i suoi contributi. Ulteriori finanziamenti per svolgere questa indagine provengono da una sovvenzione dall’associazione nazionale del cuore.