Ақпарат

BMI мен жас арасындағы байланыс?

BMI мен жас арасындағы байланыс?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Мен жас ерекшелігі ретінде маршрут режимі мен BMI арасындағы байланысқа қалай әсер етуі мүмкін екенін зерттеуге тырысамын (және зерттеу ұсынысын жасаңыз).

Потенциалды шатастырушы ретінде жасты түсіндіру үшін мен жасты маршрут режиміне, сосын жасты BMI -мен салыстырдым. Мен өз деректерімде жас пен BMI арасындағы әлсіз байланысты таптым.

Әдебиеттерде BMI жасына қарай өзгеретінін кім біледі? Сызықтық/басқа қатынас формасы бар ма? Өтінемін, біреу көмек алу үшін кез келген құжаттарды/ сілтемелерді қоса алады.

Сондай-ақ, біреу клиникалық мағыналы BMI не екенін біледі ме? 1-2 өзгерту маңызды ма?


IGF-1 сарысуы мен BMI арасындағы байланыс жас бойынша ерекшеленеді

Фон: Сарысудағы инсулинге ұқсас 1-ші өсу факторы (IGF-1) мен дене салмағының индексі (BMI) екеуі де жасқа байланысты ауруларға бейімділікпен байланысты. Олардың арасындағы корреляция туралы есептер қарама -қайшы болды, екеуі де оң және теріс корреляция туралы хабарлады. Алайда, қатысушылардың жас диапазондары осы зерттеулерде әр түрлі болды.

Әдістер: Long Life Family Study 4241 қатысушылары (24-110 жас) туралы деректерді пайдалана отырып, біз регрессиялық талдауды қолдана отырып, жас тобы бойынша IGF-1 мен BMI арасындағы байланысты зерттедік.

Нәтижелер: Жас квартильі бойынша стратификацияланған кезде IGF-1 мен BMI арасындағы қатынас өзгерді: бірінші квартилде (Q1, 20-58 жас) қатынас теріс (β = -0,2, p = .002) Q2 (58-66 жас) болды. ) және Q3 (67-86 жас) байланыс теріс болды (сәйкесінше β = -0.07, β = -0.01), бірақ мәнсіз және 4 тоқсанда (87-110 жас) байланыс оң болды (β = 0.31, p = .0002) ). Бұл үлгі жынысына қарай ерекшеленбеді. Біз үшінші ұлттық денсаулық және тамақтану сараптамасына қатысушылардың арасында IGF-1 мен BMI арасындағы ұқсас жасқа байланысты үлгіні байқадық.

Қорытындылар: IGF-1 мен BMI арасындағы қарым-қатынас жасына қарай ерекшеленетіні туралы біздің нәтижелер олардың қарым-қатынасы туралы есептердегі кейбір сәйкессіздіктерді түсіндіруі және оның негізінде жатқан механизмдерді түсіну үшін қосымша зерттеулерді ынталандыруы мүмкін.

Кілт сөздер: Жасқа байланысты аурулар Жасқа байланысты үлгі Регрессиялық талдау.


Кіріспе

Иммунотерапия пайда болғаннан бері метастатикалық меланомамен (ММ) күресуде айтарлықтай жақсартуларға қарамастан, аурудың асқынған науқастарының жалпы өмір сүру деңгейі төмен болып қала береді [1]. Терапевтік көрсеткішімізді оңтайландыру үшін емдеу опциялары өсіп келе жатқандықтан, емнің жауабын болжайтын клиникалық сипаттамаларды және/немесе биомаркерлерді анықтау өте қажет [2].

Дене салмағының индексі (BMI) > 30 кг/м 2 ретінде анықталған семіздік әдетте онкологиялық аурулардың көпшілігінде нашар болжамдық фактор және көптеген қатерлі ісіктердің алдын алуға болатын қауіп факторы болып саналады. Атап айтқанда, көптеген зерттеулер семіздікті меланоманың даму ықтималдығымен және ісіктің бастапқы қалыңдығының жоғарылауымен байланыстырды, бұл болжамды теріс фактор [3, 4]. Жақында артық салмақпен немесе шамалы семіздікпен ауыратын науқастар өмір сүру пайдасын көрсете алатын «семіздік парадоксын» қолдайтын есептердің саны көбейіп келеді, бұл белгілі бір семіздік деңгейінде [5,6,7,8, 9].

McQuade және т.б. ММ пациенттерінің когортында иммундық бақылау нүктесінің тежелуімен (ICI) + дакарбазинмен немесе мақсатты терапиямен емделген семіз еркек пациенттердің қалыпты көрсеткіші бар еркектерге қарағанда көп өзгермелі талдауда өмір сүру пайдасын көрсетті [25]. Ең арандатушылық нәтижелер BMI ≥30 кг/м 2 емделушілерде қайтымды емес сызықтық қатынасты көрсетті. Біз осы зерттеудің және содан бері жарияланған басқалардың пациенттерге және онкологиялық зерттеу қауымдастығына өте күрделі қарым-қатынас туралы асығыс хабар жіберу мүмкіндігі бар деп санаймыз.


Мазмұны

Эпидемиологиялық тұрғыдан алғанда, адам ағзасындағы майдың пайызы жынысы мен жасына байланысты өзгереді. [1] Дене майының пайызы, денсаулығы, спорттық қабілеті, т.б. арасындағы қатынасқа қатысты әртүрлі теориялық тәсілдер бар. Осыған байланысты әртүрлі органдар майдың идеалды пайызы үшін әртүрлі ұсыныстар әзірледі.

Америка Құрама Штаттарындағы денсаулық пен тамақтануды зерттеу ұлттық зерттеуінің (NHANES) бұл графигі 1999-2004 жылдардағы үлгілердегі американдықтардың дене майының орташа пайызын көрсетеді:

Еркектерде дене майының орташа пайызы 16-19 жасында 22,9% -дан 60-79 жасында 30,9% -ға дейін болды. Әйелдерде дене майының орташа пайызы 8-11 жасында 32,0% -дан 60-79 жасында 42,4% -ға дейін болды. [2]

Жаттығулар жөніндегі американдық кеңестің төмендегі кестесі көрсетілген пайыздар көрсетілген топтар мен санаттарға сәйкес қалай ерекшеленетінін көрсетеді: [3]

Сипаттама Әйелдер Ерлер
Маңызды май 10–13% 2–5%
Спортшылар 14–20% 6–13%
Фитнес 21–24% 14–17%
Орташа 25–31% 18–24%
Семіздік 32%+ 25%+

Маңызды май - бұл физикалық және физиологиялық денсаулыққа теріс әсер ететін деңгей, ал одан төмен өлім. Денедегі майдың белгілі бір пайызы адамның денсаулығы үшін жақсырақ па деген пікірталас бар, сонымен қатар спорттық өнімділікке де әсер етуі мүмкін. Ең салмақты спортшылар әдетте ерлерде шамамен 6-13% немесе әйелдер үшін 14-20% деңгейінде жарысады. [ дәйексөз қажет ] Бодибилдерлер дене майының маңызды ауқымында бәсекеге түсе алады, шын мәнінде сертификатталған жеке жаттықтырушылар оларға дене майының өте төмен деңгейін жарыс уақытында ғана сақтауды ұсынады. Дегенмен, мұндай деңгейлерге нақты қол жеткізілгені түсініксіз, өйткені (а) мұндай деңгейлерді өлшеу құралдары төменде атап өтілгендей, принципті түрде жоқ және дәл емес, және (b) 4-6% әдетте адам үшін физиологиялық минимум болып саналады. еркектер. [4]

Су астындағы таразы Өңдеу

Қай жерден алынғанына қарамастан, адамдардағы май жасушалары толығымен дерлік таза триглицеридтерден тұрады, орташа тығыздығы литріне шамамен 0,9 кг. Көптеген заманауи дене құрамы зертханалары бүгінгі күні 72% судан (тығыздық = 0,993), 21% ақуыздан (тығыздық = 1,340) және 7% тұратын «майсыз массаның» тығыздығы үшін литріне 1,1 кг мәнін пайдаланады. минерал (тығыздығы = 3.000) салмағы бойынша.

Жақсы құрастырылған өлшеу жүйесімен, адамды суға толығымен батырып, ығыстырылған судың салмағынан алынған судың көлемін есептеу арқылы дене тығыздығын үлкен дәлдікпен анықтауға болады. Өкпедегі ауаның көтерілуіне және дене кеңістігіндегі басқа газдарға түзету енгізілді. Егер дене тығыздығын өлшеуде қателіктер болмаса, майдың анықталмауы дене салмағының шамамен ± 3,8% құрайды, ең алдымен дене компоненттерінің қалыпты өзгергіштігіне байланысты.

Бүкіл дененің ауаның ығыстыру плетизмографиясы Өңдеу

Бүкіл дененің ауаның ығысу плетизмографиясы (ADP)-адам денесіндегі майдың пайыздық мөлшерін өлшеуге арналған танылған және ғылыми негізделген денситометриялық әдіс. [5] ADP су астындағы өлшеудің алтын стандартты әдісімен бірдей принциптерді пайдаланады, бірақ суға батыруға емес, ауаны ауыстыруға негізделген денситометриялық әдісті білдіреді. Ауа ығыстыру плетизмографиясы белгіленген анықтамалық әдістерге қарағанда бірнеше артықшылықтарды ұсынады, соның ішінде жылдам, ыңғайлы, автоматтандырылған, инвазивті емес және қауіпсіз өлшеу процесі және әртүрлі пән түрлерін (мысалы, балалар, семіздік, қарттар және мүгедектер) орналастыру. [6] Дегенмен, оның дәлдігі дене майының шекті пайызында төмендейді, бұл артық салмақ пен семіз адамдарда дене майының пайызын аздап төмендетеді (есептеу әдісіне байланысты 1,68–2,94%) және одан да көп мөлшерде асыра көрсетуге бейім. өте арық субъектілердегі дене майының пайыздық дәрежесін (орта есеппен 6,8%-ға, бір жеке тұлғаның хабарланған дене пайызын 13%-ға дейін асыра көрсетумен, яғни DXA бойынша дене майының 2%, бірақ ADP бойынша 15%). [7]

Жақын инфрақызыл өзара әрекеттесу Өңдеу

Инфрақызыл сәуле бицепске беріледі. Жарық астындағы бұлшықеттен шағылысып, майға сіңеді. Бұл әдіс қауіпсіз, инвазивті емес, жылдам және қолдануға оңай. [8]

Қос энергия рентгендік абсорбциометрия Өңдеу

Қос энергиялы рентгендік абсорбтиометрия немесе DXA (бұрынғы DEXA)-бұл дене майының пайыздық мөлшерін бағалаудың, дене құрамы мен сүйек минералды тығыздығын анықтаудың жаңа әдісі.

Денені сканерлеу үшін екі түрлі энергияның рентген сәулелері қолданылады, олардың біреуі майға екіншісіне қарағанда күшті сіңеді. Компьютер бір суретті екіншісінен алып тастай алады, ал айырмашылық әр нүктедегі басқа тіндерге қатысты майдың мөлшерін көрсетеді. Бүкіл кескіннің қосындысы жалпы дене құрамын есептеуге мүмкіндік береді.

Кеңейтулерді өңдеу

Дене майының пайызын дәлірек анықтайтын бірнеше күрделі процедуралар бар. Көп бөлікті модельдер деп аталатындарға сүйектің DXA өлшеуі, сонымен қатар дене суының тәуелсіз өлшемдері (изотопты таңбаланған сумен сұйылту принципін қолдана отырып) және дене көлемі (судың жылжуы немесе ауа плетизмографиясы арқылы) кіруі мүмкін. Әртүрлі басқа компоненттерді, мысалы, жалпы дене калийін тәуелсіз өлшеуге болады.

In-vivo нейтронды белсендіру дененің барлық элементтерін сандық түрде анықтай алады және дененің жалпы құрамын, соның ішінде денені бағалау үшін бір уақытта теңдеулерді әзірлеу үшін дененің әртүрлі құрамдас бөліктеріндегі (май, су, ақуыз және т.б.) өлшенетін элементтер арасындағы математикалық қатынастарды пайдалана алады. май. [9]

Дененің орташа тығыздығын өлшеу Өңдеу

DXA қабылданғанға дейін дене майының пайызын бағалаудың ең дәл әдісі - бұл адамның орташа тығыздығын өлшеу (жалпы массасы жалпы көлемге бөлінген) және оны дене майының пайызына түрлендіру формуласын қолдану.

Майлы тіндердің бұлшықеттер мен сүйектерге қарағанда тығыздығы төмен болғандықтан, майдың мөлшерін бағалауға болады. Бұл баға бұлшықеттер мен сүйектердің әртүрлі тығыздыққа ие болуымен бұрмаланады: сүйек массасының орташа мөлшерінен жоғары адам үшін бағалау тым төмен болады. Алайда, бұл әдіс жеке адамдар үшін жоғары репродуктивті нәтижелер береді (± 1%), төменде талқыланған әдістерден айырмашылығы, 10%немесе одан да көп белгісіздікке ие болуы мүмкін. Дене майының пайызы әдетте екі формуланың бірі бойынша есептеледі (ρ тығыздықты г/см 3 түрінде көрсетеді):

Биоэлектрлік кедергіні талдау Өңдеу

Биоэлектрлік кедергіні талдау (BIA) әдісі - бұл дене майының пайызын бағалаудың төмен құны (2006 жылы бір жүзден бірнеше жүз АҚШ долларына дейін [12] ), бірақ дәлірек емес әдіс. BIA артындағы жалпы принцип: екі немесе одан да көп өткізгіштер адамның денесіне бекітіледі және дене арқылы шағын электр тогы жіберіледі. Өткізгіштер арасындағы кедергі электродтар жұбының арасындағы дене майының өлшемін қамтамасыз етеді, өйткені электр тогына төзімділік май, бұлшықет және қаңқа тіндері арасында өзгереді. Майсыз массасы (бұлшық ет) жақсы өткізгіш болып табылады, өйткені оның құрамында көп мөлшерде су (шамамен 73%) мен электролиттер бар, ал май сусыз және электр тогының нашар өткізгіші. Бұл әдістің дәлдігі мен дәлдігіне әсер ететін факторларға құрал-саймандар, пәндік факторлар, техниктің шеберлігі және майсыз массаны бағалау үшін жасалған болжам теңдеуі жатады.

Әрбір (жалаңаш) табанды электродқа қоюға болады, ток бір аяғын жоғары қарынға және екінші аяғына түсіреді. (Ыңғайлы болу үшін басу керек құрал салмақты да өлшейді.) Баламалы түрде, электродты майдың пайыздық мөлшерін есептегенде әр қолмен ұстауға болады, сондықтан оны таразымен өлшеп, пайдаланушы енгізуі керек. Екі әдіс дененің әртүрлі бөліктеріндегі майды өлшейтіндіктен, сәйкес келмейтін әртүрлі пайыздарды бере алады. Қолдануға да, аяққа да электродтары бар тұрмыстық қажеттілікке арналған неғұрлым күрделі құралдар бар.

Техник қателігінің мүмкіндігі аз, бірақ тамақтану, ішу және жаттығу сияқты факторларды бақылау қажет [12], өйткені гидратация деңгейі дене майын бағалау үшін электр тогының ағынын анықтауда қатенің маңызды көзі болып табылады. Аспаптарды қолдану жөніндегі нұсқаулықта әдетте ішкеннен, тамақтанғаннан немесе жаттығудан кейін немесе сусызданғанда өлшеу жүргізбеу ұсынылады. Құралдар жынысы мен жасы сияқты мәліметтерді енгізуді талап етеді және оларды ескере отырып формулаларды қолданыңыз, мысалы, ерлер мен әйелдер іш пен жамбас аймағында майды әртүрлі сақтайды.

Әртүрлі BIA анализаторлары әртүрлі болуы мүмкін. Белгілі бір этникалық топтарға, популяцияларға және жағдайларға ғана сенімді кейбір құралдар үшін популяцияға тән теңдеулер бар. Популяцияға тән теңдеулер белгілі бір топтардан тыс адамдар үшін сәйкес келмеуі мүмкін. [13]

Антропометриялық әдістер Өңдеу

Дене майын бағалаудың әр түрлі антропометриялық әдістері бар. Термин антропометриялық әр түрлі дене бөліктерінің шеңберлері немесе тері жамылғыларының қалыңдығы сияқты адам денесінің әр түрлі параметрлерінен жасалған өлшемдерге жатады. Бұл әдістердің көпшілігі статистикалық модельге негізделген. Кейбір өлшемдер таңдалады және олар популяция үлгісіне қолданылады. Үлгідегі әрбір жеке адам үшін әдістеменің өлшемдері жазылады, сонымен қатар оның дене тығыздығы жазылады, мысалы, су астындағы салмақпен, дене тығыздығының көп бөлімшелі моделімен бірге анықталады. Осы мәліметтерден дене тығыздығын өлшеуге қатысты формула әзірленді.

Дюрнин-Вомерсли тері қатпары әдісі, [14] Джексон-Поллок тері қатпары әдісі және АҚШ Әскери-теңіз күштерінің шеңбер әдісі сияқты антропометриялық формулалардың көпшілігі дене майының пайызын емес, дене тығыздығын нақты есептейтіндіктен, дене майының пайызы екінші рет қолдану арқылы алынады. жоғарыдағы тығыздық бөлімінде сипатталған Siri немесе Brozek сияқты формула. Тиісінше, тері қатпарлары немесе басқа антропометриялық әдістер арқылы есептелген дене майының пайызы екі бөлек статистикалық модельді қолданудан жинақталған қатені береді.

Бұл әдістер дене тығыздығының тікелей өлшеуінен және дене майының пайызын бағалау үшін бір формуланы қолданудан төмен. Бұл әдістерді қарастырудың бір тәсілі - олар дәлдікпен сауда жасау, өйткені адамдарды суға батырудан гөрі дененің бірнеше өлшемдерін алу әлдеқайда ыңғайлы.

Барлық статистикалық алынған формулалардың басты мәселесі кеңінен қолданылуы үшін олар жеке адамдардың кең үлгісіне негізделуі керек. Дегенмен, бұл кеңдік оларды дұрыс емес етеді. Жеке тұлға үшін идеалды статистикалық бағалау әдісі ұқсас тұлғалардың іріктемесіне негізделген. Мысалы, ерлердің алқалы ескекшілерінің үлгісінен әзірленген тері қатпарына негізделген дене тығыздығының формуласы жалпы жиынтық үлгісін пайдаланып әзірленген әдіске қарағанда, ер алқалы ескекшінің дене тығыздығын бағалау үшін әлдеқайда дәл болуы мүмкін, өйткені үлгі жасы, жынысы, дене шынықтыру деңгейі, спорт түрі және өмір салты факторлары бойынша тарылды. Екінші жағынан, мұндай формула жалпы қолдануға жарамсыз.

Теріні бүктеу әдістері Өңдеу

Теріні бағалау әдістері a -ға негізделген тері жамылғысы сынағы, а ретінде де белгілі қысу сынағы, бұл арқылы бір шымшым тері штангенциркульдермен дәл өлшенеді пликометр, [15] тері астындағы май қабатының қалыңдығын анықтау үшін дененің бірнеше стандартталған нүктелерінде. [16] [17] Бұл өлшемдер дене майының есептік пайызына теңдеу арқылы түрлендіріледі. Кейбір формулалар үш өлшеуді қажет етеді, басқалары жетіге дейін. Бұл бағалаулардың дәлдігі өлшенген учаскелер санына қарағанда адамның бірегей дене майының таралуына көбірек байланысты. Сондай -ақ, дәл белгіленген жерде қысымы бар жерде тестілеу өте маңызды. Бұл дене майының нақты пайыздық көрсеткішін дәл көрсете алмаса да, бұл белгілі бір уақыт ішінде дене құрамының өзгеруін сенімді өлшеу болып табылады, егер тестті бір адам сол техникамен жүргізсе.

Теріге негізделген дене майын бағалау калибрдің түріне және техникасына сезімтал. Бұл әдіс сонымен қатар майдың бір түрін ғана өлшейді: тері астындағы майлы тін (тері астындағы май). Тері қатпарларының барлығында екі адамда шамамен бірдей өлшемдер болуы мүмкін, бірақ олардың дене майының мөлшерінен айырмашылығы бар, мысалы, висцералды майлы тіндер: құрсақ қуысындағы май. Кейбір үлгілер бұл мәселені статистикаға және нәтиже формуласына айнымалы ретінде қосу арқылы ішінара шешеді. Егде жастағы адамдарда бірдей тері қатпарларының өлшемдері үшін дене тығыздығы төмен екендігі анықталды, бұл дене майының жоғары пайызын білдіреді деп болжанады. Дегенмен, егде жастағы, жоғары спорттық адамдар бұл болжамға сәйкес келмеуі мүмкін, бұл формулалар олардың дене тығыздығын жете бағаламауына әкеледі.

Ультрадыбысты өңдеу

Ультрадыбыстық тіндердің құрылымын өлшеу үшін кеңінен қолданылады және тері астындағы майдың қалыңдығын өлшеудің дәл әдісі болып табылады. [18] Қазіргі уақытта А режимі мен В режиміндегі ультрадыбыстық жүйелер қолданылады және екеуі де майдың қалыңдығын анықтау үшін тіндік дыбыс жылдамдығының кестелік мәндерін және сигналдың автоматтандырылған талдауын қолданады. Дененің бірнеше жерінде қалыңдықты өлшеу арқылы сіз дене майының болжамды пайызын есептей аласыз. [19] [20] Ультрадыбыстық әдістер бұлшықеттің қалыңдығын тікелей өлшеу және бұлшықет ішіндегі майды анықтау үшін де қолданыла алады. Ультрадыбыстық қондырғы қымбат және тек дене майын өлшеуге ғана тиімді емес, бірақ ауруханалардағыдай жабдық бар жерде дене майын өлшеу мүмкіндігіне қосымша шығын минималды. [12]

Биіктік пен шеңбер әдістері Өңдеу

Сондай-ақ адамның салмағы мен шеңберінің өлшемдерінен дене майының пайызын бағалауға арналған формулалар бар. Мысалы, АҚШ -тың Әскери -теңіз күштері шеңберінің әдісі іштің немесе белдің және жамбастың өлшемдерін мойын мен биіктікке салыстырады, ал басқа учаскелерде дене салмағының индексін түрлендіру арқылы майдың пайыздық мөлшерін есептеуге болады. АҚШ Әскери-теңіз күштерінде бұл әдіс «арқан және тұншықтырғыш» ретінде белгілі. «Арқан мен тұншықтыру» әдісінің жарамдылығы туралы ақпарат шектеулі, себебі ол әмбебап дәл емес және оңай бұрмаланған. [ дәйексөз қажет ]

АҚШ армиясы мен АҚШ теңіз жаяу әскері де биіктік пен шеңбер әдісіне сүйенеді. [21] Еркектер үшін мойын мен белді кіндіктен сәл жоғары өлшейді. Әйелдер жамбас, бел және мойын айналасында өлшенеді. Содан кейін бұл өлшемдер жеке биіктігі қосымша параметр ретінде жарияланған кестелерде қаралады. Бұл әдіс пайдаланылады, себебі бұл бүкіл қызмет бойынша дене майын тексерудің арзан әрі ыңғайлы әдісі.

Айналаны қолданатын әдістер басқа әдістермен салыстырғанда теріс беделге ие болғандықтан Қорғаныс министрлігінен тыс жерде аз қабылданады. Әдістің дәлдігі әртүрлі дене құрамы бар адамдарды салыстыру кезінде мәселеге айналады, мойындары үлкенірек мойындары кішірек адамдарға қарағанда жасанды түрде дене майының төмен пайыздық есептеулерін жасайды.

BMI өңдеуінен

Дене майын дене салмағының индексінен (BMI) бағалауға болады, адамның килограммдағы салмағын метрдегі бойдың квадратына бөлу, егер салмақ фунтпен және биіктігі дюйммен өлшенсе, нәтижені 703-ке көбейту арқылы BMI-ге түрлендіруге болады. [22] Дене майын BMI-ге қатыстыратын бірнеше ұсынылған формулалар бар. Бұл формулалар зерттеушілердің рецензияланған журналдарда жарияланған жұмыстарына негізделген, бірақ олардың дене майымен байланысы тек BMI-ден дене майын дәл анықтау мүмкін емес бағалар.

Дене майын Деуренберг пен оның әріптестері шығарған формулалар бойынша дене салмағының индексі бойынша бағалауға болады. Есептеу кезінде денситометриялық анықталған дене майының пайызы (BF%) мен BMI арасындағы байланыс жас пен жынысты ескеруі керек. Болжау формулаларының ішкі және сыртқы кросс-валидациясы олардың барлық жастағы ерлер мен әйелдердегі дене майының дұрыс бағасын бергенін көрсетті. Семіздікке шалдыққан адамдарда болжау формулалары BF%шамалы жоғарылаған. Болжау қателігі тері қатпарының қалыңдығын өлшеу және биоэлектрлік кедергі сияқты BF% бағалаудың басқа әдістерімен алынған болжау қателігімен салыстырылады. Балаларға арналған формула әртүрлі. Балалардағы BMI мен BF% арасындағы қатынас 15 жастан кіші балалардағы BMI-нің бойға байланысты өсуіне байланысты ересектердегіден ерекшеленетіні анықталды. [23]

Алайда, жоғарыда аталған ішкі және сыртқы кросс-валидацияға қарама-қайшы, бұл формулалар, кем дегенде, ересектер үшін жарамсыз болып шықты және мұнда тек көрнекі түрде берілген.

Дегенмен, ересектерге арналған келесі формула кем дегенде ересектер үшін дәлірек болды: [24]

Дене майының индексін әзірлеушілер дене майының пайыздық мөлшерін тікелей бағалау үшін айтқан басқа көрсеткіштерді қолдануға болады, бірақ статистикалық зерттеулер бұлай емес екенін анықтады. [25]


Нәтижелер

Оқу популяциясы

STR талдау үлгісі 22 156 адамнан тұрды, олардың 3732-сі бақылау кезінде деменция дамыды. HRS талдауының үлгісі 25 698 адамды қамтыды, оның ішінде 20 491 адам еуропалық -американдық, 3998 афроамерикалық және 1192 басқа рулық ретінде жіктелген (17 белгісіз). Бақылау кезінде барлығы 5628 адам деменцияға жатқызылды. Орташа бақылау уақыты мен әр жас санаты үшін оқиғалар саны Қосымша файл 1: Кесте S1-де көрсетілген. Екі мысалда да деменциямен ауыратын адамдар көбінесе әйел адамдар, білімі төмен, темекі шекпейтін және бастапқыда, ақырғы бақылауда және өлгенде жасы үлкен болған (1-кесте). HRS қатысушылары бірінші зерттеуге қатысқан кезде, бақылаудан кейін және қайтыс болған кезде СТР қатысушыларынан орташа жас болды және BMI жоғары болды. Орташа BMI әр жас санаты бойынша 1 -қосымшада көрсетілген: S1 кестесі.

Бір SD жоғары PGSBMI екі үлгіде де жоғары BMI-мен айтарлықтай байланысты болды (β = 1,05, 95% сенімділік аралығы (CI) 0,96–1,14 STR β = 1,22, 95% CI 1,13–1,32 HRS). HRS тегі бойынша жіктеу еуропалық американдық текті адамдар арасында күшті әсерлерді анықтады (β = 1,30, 95% CI 1,20–1,49), бірақ айтарлықтай әсер афроамерикалық текті үлгіде де болды (β = 0,82, 95% CI 0,56–1,08). Сол сияқты, бір SD жоғары PGSAD екі үлгідегі деменцияның жоғары ықтималдылығымен байланысты болды (коэффициент коэффициенті (OR) = 1,49, 95% CI 1.39-1.59 STR OR = 1.08, 95% CI 1.02-1.15 HRS). Ата тегі бойынша стратификация еуропалық американдық үлгіде ұқсас нәтижелер берді (OR = 1,10, 95% CI 1,03–1,18), бірақ HRS бойынша афроамерикандықтардың арасында маңызды емес нәтижелер (OR = 1,03, 95% CI 0,91–1,17) болды. .

BMI жасына байланысты әсерлері

STR үлгісінде ересек және орта жастағы BMI мен деменция арасындағы маңызды байланыс анықталды, 35-49 жас аралығында BMI өлшенгенде деменция қаупінің 15% (95% CI 7-24) жоғары болуымен байланысты 5 бірлік жоғары BMI, және 50-64 жасты өлшегенде 11% (95% CI 1–22) жоғары тәуекел (2 -кесте). Содан кейін ассоциация кері бағытқа ауысты, БМИ 5 бірлікке жоғары, бірақ айтарлықтай болмаса да, 4-7 (95% CI - 1–10) төмен деменция қаупі 65-79 жасында және 10% (95) % CI 0–19) 80 жастан кейін өлшегенде.

HRS үлгісінде 50-64 жас аралығындағы өлшенген BMI мен деменция арасында байланыс жоқ (3 -кесте). 65-79 және 80 және одан жоғары жаста өлшенген BMI деменцияның тиісінше 9 (95% CI 4-14) және 11% (95% CI 5-17) төмен қаупімен байланысты болды.

BMI мен деменция арасындағы байланысқа генетикалық әсер

Екі үлгіде де PGS үшін үлгілерді реттеуBMI және PGSAD кез келген жаста және деменцияда өлшенетін BMI ассоциацияларына аз әсер етті (2 және 3 кестелер). Жоғары BMI -ге генетикалық бейімділіктің жоғары деңгейіне жіктелуі PGS арасындағы өзара әрекеттесуді көрсеттіBMI және STR үлгісінде 35-49 жас аралығындағы BMI, PGS-тің ең төменгі үштігіндегілер арасында деменция қаупі 38% (95% CI 8-78) жоғары.BMI, және орта немесе ең жоғары PGS -де ешқандай байланыс жоқBMI үштік. STR үлгісіндегі қосарланған бақылау талдаулары 35-49 жас аралығындағы дизиготикалық егіздермен салыстырғанда монозиготалы егіздердің әсерінің төмендегенін көрсетті, бұл генетикалық әсерді көрсетеді. Сондай-ақ PGS арасында өзара әрекеттесу болдыBMI және БЖИ 80 жастан кейін STR үлгісінде өлшенді, ПГС жоғары дәрежелі емделушілер арасында деменция қаупі 30% (95% CI 6-48) төмен.BMI. HRS-те өзара әрекеттесу маңызды болмады, ал бағалау үлгісі ортаңғы PGS-те ең күшті қорғаныс әсері бар U-тәрізді болды.BMI үштік

Сезімталдық талдауы

Ерлер мен әйелдерді бөлек талдағанда, деменция қаупіне ересек және орта өмірдегі 5 бірлікке жоғары BMI әсерінің бағасы жыныстар бойынша ұқсас болды (Қосымша файл 1: Кесте S4). Алайда, 65-79 және 80 жастан асқан БДИ мен деменция тәуекелінің арасындағы кері байланыс әйелдер арасында ерлерге қарағанда күшті болды, ал BMI 5 бірлікке жоғары, тек әйелдер арасында деменция қаупі 7-17% төмен. Жоғары BMI-ге генетикалық бейімділіктің стратификациясы ерлерге қарағанда әйелдер арасында күшті ассоциацияларды көрсетті, бұл ересек жастағы және орта жастағы BMI-мен байланысты деменция қаупінің жоғарылауы үшін және өмірдің соңғы кезеңіндегі BMI-мен байланысты төмен тәуекел.

HRS үлгісін этнос бойынша стратификациялау салыстырмалы нәтиже көрсетті, дегенмен еуропалық ата-тегі барлардың арасында өмірінің соңғы кезеңіндегі БМИ мен деменция арасындағы байланыс күштірек болды (Қосымша файл 1: Кесте S5).

BMI-ді салмақ санаттары бойынша жіктеу STR үлгісінде кез келген жастағы қалыпты салмақпен салыстырғанда салмағы аз адамдар арасында деменция қаупінің жоғарылауын анықтады (1-сурет және 1-қосымша файл: S6 кесте). Дегенмен, HRS үлгісінде салмақтың аздығы деменция қаупінің жоғарылауымен қатты байланысты болды, қауіптілік коэффициенті (HR) 50-64 жаста 3,23 (95% CI 2,04–5,12), ол 2,17 (95% CI) дейін төмендеді. 1,65–2,86) 65–79 жаста және 80 жастан кейін 1,39 (95% CI 1,10–1,75) (1-сурет және 1-қосымша файл: S6 кесте). STR үлгісінде ересек және орта жаста артық салмақ 12% (95% CI 2-23) деменция қаупімен байланысты болды, ал ересек немесе орта жаста семіздік 36 және 37% (95% CI 6-) байланысты болды. 74 ересек және орта өмірде, 9-73 орта жастағы) сәйкесінше жоғары тәуекел. 65-79 және 80 және одан жоғары жаста артық салмақ немесе семіздік деменция қаупінің 10-21% төмен болуымен байланысты болды. HRS-те артық салмақтың қорғаныс әсері 50-64 жаста болды және барлық жас топтарында артық салмақ үшін 16-20% деңгейінде қалды. Жоғары BMI-ге генетикалық бейімділіктің стратификациясы, әдетте, екі үлгіде де жоғары BMI-ге генетикалық бейімділігі барлардың арасында ерте және кеш өмірдің салмағы аз болуының теріс әсерін көрсетті (Қосымша файл 1: Кесте S6).

Швед егіздер тізіліміндегі және денсаулық пен зейнеткерлік зерттеудегі әртүрлі жас санаттарында аз салмақ, артық салмақ немесе семіздікке қатысты инциденттік деменцияның қауіптілік коэффициенттері және 95% сенімділік аралығы. Модельдер жасына, жынысына, темекі шегуіне және біліміне қарай реттелген

Бәсекелес тәуекел регрессиясының нәтижелері STR-дегі негізгі үлгідегі HR-мен салыстырылатын себептерге байланысты қауіптілік коэффициенттерін анықтады (Қосымша файл 1: Кесте S7). Нәтижелер HRS-те де салыстырмалы болғанымен, PGS бойынша стратификация кезіндегі жалпы үлгіBMI жоғары жас санаттарында біршама өзгерді, бірақ өзара әрекеттесу маңызды емес болып қалды.


Талқылау

Бұл зерттеудің негізгі мақсаты физикалық жүктемемен өзара әрекеттесу кезінде BMI мен тірек-қимыл аппаратының белгілері арасындағы байланысты зерттеу болды. Жалпы алғанда, жоғары BMI (артық салмақ пен семіздік) соңғы 12 айда тірек -қимыл аппаратының симптомдарының таралуының орташа деңгейімен байланысты болды. Бұл байланыс физикалық жүктеме арқылы өзгертілді. Екінші зерттеу мақсатына келетін болсақ, біздің бойлық нәтижелеріміз семіз қызметкерлер үшін қауымдастық 12 айлық бақылау кезінде тірек-қимыл аппаратының белгілерінің даму қаупінің жоғарылауымен, сондай-ақ қалыпты салмағы бар қызметкерлермен салыстырғанда тірек-қимыл аппаратының белгілерінен аз жазылуымен туындағанын көрсетті.

Төменгі аяғы

Басқа зерттеулердің нәтижелеріне сәйкес [31, 32] біз ассоциацияны төменгі аяғындағы симптомдар үшін ең күшті деп таптық. Төменгі аяқтың симптомдарын тудыратын ең жиі кездесетін буын аурулары - остеоартрит (ОА) және ревматоидты артрит (РА), ал басқа себептерге тірек -қимыл аппаратының зақымдануы жатады. Әдебиеттерде тізе ауруы симптомдардың себебі ретінде ОА гипотезасын қолдайтын аурудың тұрақты түрі болып табылады деген болжам бар. Дегенмен, бұл когортада төменгі аяғындағы симптомдар қалыпты салмақтағы адамдардағы басқа белгілерге қарағанда тұрақты болып табылмады (деректер көрсетілмеген). Семіздік төменгі аяғындағы симптомдардан (НЕ 0.57) қалпына келуге айтарлықтай теріс әсер етті. Сондай-ақ, ОА бар адамдарда, сондай-ақ жалпы популяцияда семіздік ұтқырлықтағы мүгедектікпен байланысты екені анықталды [32]. Сондықтан биомеханика шамадан тыс салмақтың төменгі аяғындағы симптомдарға әсер ету үлесін түсіндіре алады.

Жоғарғы аяқ, мойын/иық

Жоғары BMI мен үстіңгі аяғы, сондай-ақ мойын/иық белгілері арасындағы байланыс механикалық емес гипотезаны қолдауы мүмкін. Бұл гипотеза BMI және қолдар сияқты салмақты емес буындардағы ОА дамуы арасындағы байланысты көрсететін зерттеулермен расталады [15, 33], сондай-ақ жоғары BMI және фибромиалгия сияқты басқа ревматикалық аурулар арасындағы байланыс [15, 33]. 34-36]. Семіздікпен жұмыс істейтін халық арасында салмақ жоғалтуға бағытталған зерттеуде [37] жоғарғы жақтың симптомдары (иық шағымдарын қоспағанда) салмақ жоғалту кезінде төмендеді. Бұл зерттеуде көптеген семіздікке шалдыққан адамдарда үстіңгі аяқтың симптомдарының жоғарылауы себеп болуы мүмкін, отыратын орыннан туындаған кезде, олардың жоғарғы аяқтарын салмақ көтеру мүшелері ретінде қолдану ұсынылды. Алайда, бұл түсіндірме артық салмақты (семіздікке жатпайтын) адамдар үшін ықтималдығы аз, олар үшін осы зерттеуде ассоциация табылған. Жоғарғы аяқ үшін BMI симптомдардың пайда болуына әсері анықталды, бірақ симптомдардың қалпына келуіне емес. Тұтастай алғанда, жоғарғы аяқтың және мойынның/иықтың симптомдары бойынша алынған нәтижелер метаболикалық факторлар жоғары BMI -мен байланысты механизмнің бөлігі болып табылатынын көрсетеді.

Дегенмен, жақында жасалған мета-анализде [10] енгізілген зерттеулерден айырмашылығы, соңғы 12 айда артық салмақ пен арқа симптомдары үшін ешқандай байланыс табылған жоқ. Семіздікпен байланыстың күші мета-анализден жинақталған НЕМЕСЕ қарапайым болды (1.10 қарсы 1.33). Сонымен қатар, арқа симптомдарының пайда болуы немесе қалпына келуі, артық салмақ немесе семіздік қауіп факторы болып табылмады. BMI жоғары жұмысшыларда қалыпты BMI бар жұмысшыларға қарағанда бел белгілерінің даму қаупі жоғары емес деген тұжырым денсаулық сақтау қызметкерлері арасындағы болашақ когорттық зерттеуге сәйкес келеді [38].

Физикалық жүктеме

MSD үшін тәуекел факторы ретінде физикалық жұмыс жүктемесінің өзі BMI-ге қарағанда маңыздырақ екендігі дәлелденді [38]. LBP үшін қауіп факторларын зерттеуде жұмыс жүктемесі мен денсаулық мінез-құлқымен байланыстың күші (BMI, дене жаттығулары және темекі шегудің қосындысы) 50 жастан кіші адамдар арасында болжамды LBP жасына байланысты жұмыс жүктемесі болып табылды, ал денсаулықтың мінез-құлқы өсті. risk among those 50 years or older [39]. In the present study, the association between BMI and MSD differed between employees with low and high physical workload. For musculoskeletal symptoms overall and lower extremity symptoms the association was stronger in those with low physical workload compared to those with high physical workload. No effect modification was found for upper extremity, neck/shoulder, or back symptoms. Contradictory to our hypothesis, the association of BMI and lower extremity symptoms was found to be weaker for employees with higher physical workload. This implies that the association may not be simply due to weight related increased excessive loading of the joint. Based on these results, it is possible that for employees with high BMI and high physical workload, muscle mass around the knee joint is protective for the development of MSD. Weakness of the quadriceps have been considered a primary risk factor for knee pain and disability in persons with OA [40]. There is evidence to hypothesize that muscle mass protects the knee joint, with increased muscle strength protecting against incidence knee OA (greater joint stability and cartilage volume) [41]. Further support for this explanation comes from research on functional limitations as a consequence of obesity. Increased body mass can have negative influences on the control of postural stability and locomotion [42]. Poorer balance was found to be associated with higher pain in the presence of less muscle strength [43]. Support for this notion also comes from literature that shows that muscle strengthening, as a part of treatment, reduces disability from MSD [44–46]. In addition, loss of muscle mass as well as central obesity (not BMI) were found to be possible risk factors for LBP [47].

Methodological strengths, and limitations

The main strength of this study is the large sample that included a nationally representative sample of the Dutch workforce. This provided sufficient statistical power to examine overweight and obesity in association with musculoskeletal symptoms in employees for physical workload categories, as well as different locations of symptoms.

Some limitations should be considered as well. The study is conducted in a worker population, and when translating the results to the general population, the healthy worker (survival) effect should be taken into account. By exploring the association in a working population it is possible that workers, who have severe MSD, are no longer employed or change to work with lower exposure.

In the analysis the association was controlled for several potential confounding factors, however some potential psychosocial confounders, for instance stress, anxiety or depression disorders, were not measured, and consequently could not be controlled for.

The use of self-reported measures could be considered a limitation as they are susceptible to possible bias. Self-reported workload might be biased by the presence of symptoms. In workers performing the same job, workers with MSD reported higher exposure rates than workers without MSD [48]. However, in the present study self-reported workload was used to identify high exposure from low exposure, with highly contrasting jobs and working conditions. Misclassification in categories BMI, as a result of underreporting of body weight, could hypothetically lead to underestimation of the association with MSD. Furthermore, BMI as a measure does not discriminate adipose from non-adipose body mass, nor does it indicate the distribution of body fat. Stronger associations with abdominal obesity than general obesity and LBP were found in population-based studies [49]. Additional measurements of fat distribution would provide insight in possible factors of the mechanism of the effect (posture, loading etc.).

For the first research question the cross-sectional design prevents conclusions of causality. Weight gain may also occur as a consequence of musculoskeletal pain and physical inactivity. Therefore, the measured BMI may not in all cases reflect BMI before the onset of symptoms. Weight gain following the onset of symptoms (e.g. because of reduced physical activity due to symptoms) may have caused overestimation of the associations. For the second research aim prior history (>1 year) of symptoms are not taken into account. In this study, the definition of the symptom-free population was based on reporting no symptoms in the previous 12 months, which is considered long enough to exclude those with frequently recurring symptoms. Selection bias may have occurred as a result of the low response rate. Persons lost to follow-up were younger and less often highly educated than those who responded to the follow up questionnaire. However, no difference was found for BMI and dependent variables musculoskeletal symptoms between those lost to follow-up and respondents.


Реферат

Фон:

Obesity may contribute to adverse outcomes in coronavirus disease 2019 (COVID-19). However, studies of large, broadly generalizable patient populations are lacking, and the effect of body mass index (BMI) on COVID-19 outcomes— particularly in younger adults—remains uncertain.

Әдістер:

We analyzed data from patients hospitalized with COVID-19 at 88 US hospitals enrolled in the American Heart Association’s COVID-19 Cardiovascular Disease Registry with data collection through July 22, 2020. BMI was stratified by World Health Organization obesity class, with normal weight prespecified as the reference group.

Нәтижелер:

Obesity, and, in particular, class III obesity, was overrepresented in the registry in comparison with the US population, with the largest differences among adults ≤50 years. Among 7606 patients, in-hospital death or mechanical ventilation occurred in 2109 (27.7%), in-hospital death in 1302 (17.1%), and mechanical ventilation in 1602 (21.1%). After multivariable adjustment, classes I to III obesity were associated with higher risks of in-hospital death or mechanical ventilation (odds ratio, 1.28 [95% CI, 1.09–1.51], 1.57 [1.29–1.91], 1.80 [1.47–2.20], respectively), and class III obesity was associated with a higher risk of in-hospital death (hazard ratio, 1.26 [95% CI, 1.00–1.58]). Overweight and class I to III obese individuals were at higher risk for mechanical ventilation (odds ratio, 1.28 [95% CI, 1.09–1.51], 1.54 [1.29–1.84], 1.88 [1.52–2.32], and 2.08 [1.68–2.58], respectively). Significant BMI by age interactions were seen for all primary end points (П-interaction<0.05 for each), such that the association of BMI with death or mechanical ventilation was strongest in adults ≤50 years, intermediate in adults 51 to 70 years, and weakest in adults >70 years. Severe obesity (BMI ≥40 kg/m 2 ) was associated with an increased risk of in-hospital death only in those ≤50 years (hazard ratio, 1.36 [1.01–1.84]). In adjusted analyses, higher BMI was associated with dialysis initiation and with venous thromboembolism but not with major adverse cardiac events.

Қорытындылар:

Obese patients are more likely to be hospitalized with COVID-19, and are at higher risk of in-hospital death or mechanical ventilation, in particular, if young (age ≤50 years). Obese patients are also at higher risk for venous thromboembolism and dialysis. These observations support clear public health messaging and rigorous adherence to COVID-19 prevention strategies in all obese individuals regardless of age.


Dangers of Low Body Weight

One of the largest studies that set out to determine just how much BMI impacts the health of older adults was published in 2014 in the Американдық клиникалық тамақтану журналы. Researchers collected BMI data from 32 studies, which included 197,940 adult participants (all older than age 65) who were followed for at least five years.

Contrary to popular belief, the evidence now suggests that, for adults over 65, being underweight increases the risk of death but being overweight does not.

In fact, several studies found that being underweight at age 65 was linked to poor health and shorter life expectancy. Being overweight or obese at 65 was only rarely linked to worse health outcomes or lower life expectancy, compared to those who were at a healthy weight at age 65.  

Interestingly, sometimes the overweight and obese study participants had better health outcomes, but this was not a strong enough trend to recommend that older adults deliberately become overweight or obese.

Health-related quality of life factors, such as social functioning, emotional health, and pain, are not worsened by a higher BMI in older adults, according to a Korean study that collected data based on interviews with 542 individuals with an average age of 74.  

And additional research suggests that avoiding a low BMI is associated with more independence and that a moderately high BMI may not impair independence for older adults. Шындығында, журналда жарияланған зерттеу Archives of Gerontology and Geriatrics found that older adults with BMIs over 30 did not experience a decline in activities of daily living.


Relationship between BMI and age? - Биология

MDPI жариялаған барлық мақалалар ашық рұқсат лицензиясы бойынша бүкіл әлем бойынша бірден қол жетімді болады. Суреттер мен кестелерді қоса, MDPI жариялаған мақаланың барлығын немесе бір бөлігін қайта пайдалануға арнайы рұқсат қажет емес. Creative Common CC BY ашық қатынау лицензиясымен жарияланған мақалалар үшін мақаланың кез келген бөлігі түпнұсқада нақты сілтеме болған жағдайда рұқсатсыз қайта пайдаланылуы мүмкін.

Ерекшелікті мақалалар бұл салада жоғары әсер ету әлеуеті бар ең озық зерттеулерді білдіреді. Ерекше мақалалар ғылыми редакторлардың жеке шақыруы немесе ұсынысы бойынша беріледі және жарияланғанға дейін сараптамалық тексеруден өтеді.

Ерекшелік мақала ғылыми зерттеулердегі ең қызықты жетістіктерді жүйелі түрде қарастыратын түпнұсқалық зерттеу мақаласы, бірнеше әдістер мен тәсілдерді қамтитын маңызды ғылыми зерттеу болуы мүмкін немесе осы саладағы соңғы жетістіктер туралы қысқаша және нақты жаңартулары бар кешенді шолу мақаласы болуы мүмкін. әдебиет Қағаздың бұл түрі зерттеудің болашақ бағыттары немесе ықтимал қосымшалар туралы болжамды береді.

Редактор таңдауы бойынша мақалалар бүкіл әлемдегі MDPI журналдарының ғылыми редакторларының ұсыныстарына негізделген. Редакторлар журналда жақында жарияланған мақалалардың аздаған санын таңдайды, олар авторлар үшін әсіресе қызықты немесе осы салада маңызды болады деп есептейді. Мақсат - журналдың әртүрлі зерттеу салаларында жарияланған ең қызықты жұмыстардың кейбірінің суретін ұсыну.


Қорытынды

In this population-based study, we found that the underweight group had the lowest HRQOL, which deserved more attention. The effect of obesity on HRQOL in adults differed by gender, and it is critical to develop effective gender-specific weight control programs. The counter-intuitive “obesity- HRQOL” phenomenon was verified in male adults. Further research based on other measures are needed to investigate the mechanisms that underpin the gendered nature of obesity prevalence.


Бейнені қараңыз: BMI. How to calculate your weight. (Желтоқсан 2022).