抽象性
目标.研究的目的是调查人体圆性指数和2型糖尿病间每一性别间的关系,探索两者间的剂量响应关系,并评价BRI对T2DM预测值材料方法.村上纪念医院对15 464名日本病人进行了回溯类研究获取人体指数和生化参数数据多变量Cox回归模型用于估计与BRI相关事件2DM的危险比多斯响应关系使用平滑函数分析与阈值效果评价接收者操作特征曲线用于评价和比较BRI预测值、体积指数和腰圈预测值2DM结果.中值5.4跟踪期间,373个对象诊断为T2DM调整后年龄、酒精摄取状态、吸烟状态、脂肪肝脏、循环血压、禁血浆甘蓝、凝聚异聚素、高密度脂蛋白胆固醇、三甘酸酯和全胆固醇后,BRI和T2DM关系在BRI中线性化Z级得分=1.48(1.261.74)和卷线性阳性阳性阳性阳性阳性下移点左对右=0.70(0.44、1.10)和1.46(1.27、1.67)。对比BMI(曲线下面积=0.684; )和WC(AUC=0.700; )BRI最强预测人T2DM类似地,BRIAUC比BMI大(AUC=0.757; )和WC(AUC=0.733; )女性化结论.BRI与妇女事件T2DM风险提高有正面关系人际关系BRI和T2DMBRI有效信号预测T2DM其歧视性权力高于BMI和WC在两性间。
开工导 言
2019年,国际糖尿病联合会报告4.63亿20-79岁者诊断为糖尿病,2型糖尿病最常使用一号..T2DM可用物理活动和低脂减肥来预防2..识别高风险T2DM
肥胖感是已知危险因子T2DM3..体重指数最常用肥胖指数4,5..BMI和T2DM关系已在数项研究中描述[6,7..BMI很容易确定,但无法反射体脂肪分布8,九九..据报腹部脂肪组织比外围脂肪组织更强烈地与肥胖相关联7,10,11..
物体圆度指数(BRI)首次由Thomas等人提出2013年可预测个体体脂肪和内脏脂肪组织比例12..数项跨区研究显示BRI和T2DM之间有正关联13,14..BRI独立风险因素和T2DM事件预测器15,16..但没有报告BRI和T2DM在两性间的联系此外,据我们所知,BRI和T2DM之间的剂量响应关系迄今尚未详解生物机比生物机预测发生糖尿病时的人体测量指标优于生物机13,14,16..
在这次研究中,我们旨在评价BRI和T2DM对日本男女的关系,探索剂量响应关系,并调查BRI对T2DM的预测值比BMI和腰环形等传统人类测量指数(WC)高。
二叉材料方法
2.1.数据源
研究中报告的数据存放公共Dryad数字存储器https://datadryad.org/stash/dataset/doi:10.5061/dryad.8q0p192)数据库整理资源 使研究数据可发现 免费复用 可引用前文引用Dryad数据集17,18号基于Dryad服务条件
2.2.学习设计与参与者
在这次研究中,我们重新分析Gifu地区NAFLD研究先前我们已详细描述过这项研究19号,20码..反溯群研究Murakami纪念医院(日本Gifu)2004至2015年医学考试程序总共20 944名18-79岁完成至少两次测试的参与者根据下列排除标准招聘筛选:(1)酒精脂肪肝病;(2)病毒性肝炎(包括HBV和HCV);(3)使用基准药;(4)脱压甘蔗或T2DM测试基数;(5)缺失或误差共变数据如前所述,村上纪念医院伦理委员会批准了这项研究,所有参与者都签署了知情同意表[17..
2.3数据采集测量
所有参与者都填写了一份调查问卷,用于获取医学历史和生活方式信息,包括酗酒和吸烟习惯和体能活动17..由经验丰富的护士测量人文指数,包括高度、权重、WC、循环血压(SBP)和离散血压(DBP)。BMI和BRI使用下列方程计算:BMI=权重(kk)/hile2and BRI = 364.2–365.5 × {1–[(WC(m)/2π)/(0.5 × height(m))]2}1/2.肥肝诊断仅基于腹部超声波17..
8H禁食后从参与者收集血样样本立即离心并存储到-80摄氏度直至分析快速血清样本用MUDULARANALYTICS确定三联甘醇水平有限公司,东京,日本)全血样本使用高性能液色谱分析法解析血红素
2.4.T2DM定义
T2DM定义为FPG++++++++++++++++++++++++21号..
2.5统计分析
均值++SD或中位数(Q1QQ3)表示连续变量,数目(百分比)表示绝对变量单向ANOVA测试Kruskal-WallisH测试χ2测试(分类变量)多变量Cox回归模型用于研究BRI对事件T2DM的影响潜在混淆点通过修改初始回归系数来筛选,增入基本模型时至少增加10%在这次研究中,筛选混淆者包括年龄、酒精摄取状态、脂肪肝脏、SBP、FPG、HbA1c、HDL-C、TG和TC此外,使用通用添加模型评估非线性关系阈值效果根据平滑图用双片线性回归模型检验重现法用于判定BRI和T2DM关系开始改变并变得显着的阈值偏移点沿预定义区间移动并当生成最大似然模型时选择评估BRI预测T2DM性能时,对接收器操作特征曲线分析,取优取优取自Youden索引(敏感+特性-1)。ROC曲线下区域使用非参数测试比较
所有统计分析均使用R(R基金会,奥地利维也纳)和Actats(X&Y解决公司,波士顿,MA,USA)。结果带 (双向)被认为具有统计意义
3级结果
3.1.选择参与者
20 944名参赛者中5 480名被排除在这项研究之外。739课目中 重酒习惯416病毒肝炎2 321用药131有病态高FPG或T2DM873缺失或误差数据其余15 464名参与者(7 034名女性和8 430名男性)被纳入数据分析最后,373个对象在中位5.4后续周期后诊断为T2DM
3.2BRI量化基准特征
表四分位数显示研究参与者基准特征一号.所有参与者的平均年龄为43.7+8.9岁,45.49%是妇女。平均BRI为2.57++0.93面向女性和2.88+++0.84面向男性高BRI的男子和妇女往往年长不活动,更有可能肝脏肥大、WC高、血压高和BMI高此外,BRI与TG、TC、FPG和HbA1c水平直接成比例并逆比HDL-C水平按性别划分的基线特征见补充表一号.HDL-C级和HbA1c级男性比女性低对比之下,所有其他变量在男性比女性高得多( )除年龄、体能活动、BRI和TC水平外,所有特征的相似趋势都显示在拥有T2DM的男子和妇女中(补充表)。一号)
3cm3BRI和T2DM关联
Cox回归模型用于评估与BRI关联事件T2DM的HRs和95%CIs表22显示非调整和全调整模型非调整模型BRI显示,随着BRI四分位数增加,双性T2DM风险正相关调整后年龄、酒精摄取状态、脂肪肝脏、SBP、FPG、HbA1c、HDL-C、TG和TC与BRI四分位数1相比,HRs和95%CIs对BRI四分位数2至4分别为1.59(0.574.43)1.66(0.624.44)和2.74(1.05和7.14)(2(2至4)。P级趋势=0.019男性BRI和T2DM关系先下降后完全调整后增加HRs和95%CIs分别为0.64(0.38、1.07)、0.55(0.33、0.92)和1.05(0.64、1.72)bri四分位2-4作为一种连续变量,BRI始终与两性T2DM风险有显著关联,而不论调整情况如何。完全调整模型中BRI每增加一单元Z级T2DM风险增加48%,女性增加1.48(1.261.74),男性增加34%(1.34(1.181.52)。
3.4.阈值效果分析T2DM
因相异风险开发T2DM时BRI被使用为绝对或连续变量,有必要分析非线性关系完全调整模型中,BRI和T2DM关系向来线性化,而非线性关系则在男子中观察到(图示)。一号)使用双片线性回归模型, 我们计算反射点, 即2.85对BRI左侧分点开发T2DM风险随着BRI下降Z级得分提高值(HR(95%CI)=0.70. )反向关系观察点右侧(HR(95%CI)=1.46(1.27、1.67); )表23)
3.5T2DM预测BRI值
ROC对BRI、BMI和WC分析结果显示于图2和表4.ROC分析显示,BRI最强预测人T2DM(AUC=0.715)比BMI(AUC=0.684); )和WC(AUC=0.700; )AUC支持妇女BRI(AUC=0.758)比WC大得多(AUC=0.733; )但不是BMI(AUC=0.757; )最优取舍为男性3.29(敏感度61.2%和特殊度73.2%)和女性3.05(敏感度65.5%和特殊度75.3%)
(a)
(b)
4级讨论
研究发现BRI与妇女T2DM风险增加成正相关男性中观察到BRI和T2DM之间的曲线关系双性BRI预测值优于BMI和WC预测值
肥胖率在世界范围快速上升,这与许多健康问题相关22号,23号..BRI新索引用于定义肥胖症,可表示abite组织腹部沉降12..BRI对代谢综合症的影响已充分研究24码-26..近些年来,数项研究报告BRI事件与T2DM事件相关联研究表明BRI与T2DM事件正相关13-16..据我们所知,只有2组研究评估BRI和T2DM之间的联系中文15年后续预测研究N级=687日志10BRI(HR(95%CI):2.16(1.63和2.88/SD); )适应潜在混淆因素后与事件糖尿病大相联15..另一组研究9 962名中国参与者显示,男性为1.60人(1.20人,2.13人),女性为1.73人(1.21人,2.46人)[16..关于BRI的发现与前科一致
然而,BRI与事件T2DM之间的关系类型此前尚未详解研究发现BRI与T2DM风险之间的正线性关系遍及妇女BRI值人际关系BRI和T2DM参与者BRI约2.85开发T2DM风险最小BMI与2008年报告的死亡风险的非线性关系最小死亡风险显示BMI为25.3kg/m2男性24.3K/m2面向妇女27号..包括57项未来研究的分析显示,与BMI有关的死亡率最低,约22.5-25k/m2双性28码..WC或腰对排比和全因死亡率间也发现相似关系29..所有这些研究都显示极肥或稀薄者有更高的死亡风险,我们在T2DM上的调查结果支持这一结论。
有趣的是,BRI与T2DM关联显示每种性别的不同趋势开发T2DM时报告了许多性别差异30码..性类激素保护妇女不受T2DM31号..第二,妇女更有能力分治胰岛素,较不易受胰岛素阻抗32码..此外,男女之间有一些代谢差异影响T2DM的发生率三十三..相形之下,妇女易存储脂肪组织,而男子偏爱存储脂肪组织内部,原因是脂肪新陈代谢和性荷尔蒙不同[34号-36号..这部分解释剂量响应模式中的性别差异,因为BRI指针内分层组织量我们的分析还显示BRI和T2DM之间的剂量响应关系在无脂肪肝脏的男子和妇女中发生变化(数据未显示),显示脂肪肝脏可能造成基于性别的差异。此外,HDL-C、TC和TG层次可能无法在基于性别的差异中发挥重要作用(数据未显示)。数据库中不包括性激素指数和胰岛素抗药性指数,我们无法进一步分析性基差异作用此外,开发T2DM对象比例在妇女中略低(87/7034),需要更多组别确认这一现象
迄今尚没有关于预测糖尿病最佳人体测量指数的全面共识王等发现BRI的C统计数为0.714(0.658,0.770)高于WC 0.701(0.644,0.759)15..东北研究报告称,BRI显示双性T2DM最高值(男性为0.66和女性为0.67),而其他人文指数则包括BMI(男性为0.63和女性为0.62)WC(男性为0.65和女性为0.66)13..未来中国老年题研究显示,BMI与WC和BRI相比,是两性糖尿病最强预测器16..在这次分组研究中,BRIAUC比BMI和WC都最大,尽管BRIAUCS与BMIBI )研究中BRI最佳切分为3.29对男性(敏感度61.2%和特殊度73.2%)和3.05对女性(敏感度65.5%和特殊度75.3%),与前研究相似[16..
我们的研究有数大长处首先是大规模基于人口的回溯群研究第二,前所有研究均在中国进行这是首项以日文为主的研究,而我们对BRI的发现与先前研究一致。第三,用严格统计法筛选混淆因素20码..此前,有些研究仅按性别和年龄调整,有些研究不按生化指数调整研究中,我们按年龄、酒精摄取量、吸烟状态、脂肪肝脏、SBP、FPG、HbA1c、HDL-C、TG和TC水平调整
有一些限制 我们的研究第一,我们没有将1型糖尿病与2型糖尿病区分开来,尽管1型糖尿病的发生率在日本非常低37号..人机事件T2DM可能被高估第二,本研究可能低估T2DM事件,因为口服甘蔗耐受测试没有进行第三,由于所有参与者都是日语,这些发现可能无法向非日语居民推广
5级结论
BRI与T2DM相关联并有效预测该疾病的发生率BRI的歧视性威力高于BMI和WC
数据可用性
数据可从DATADRAYAD数据库下载http://www.Datadryad.org)
利益冲突
作者声明这项工作没有利益冲突
感知感知
作者感谢Takuro Okamura、YoshitakaHagui、Masahide Hamagui、AkihiroObora、Takao Kojima和MichiakiFukui努力完成全部研究并提供原创数据研究得到了北京关键临床专业项目(2020年)的支持。
补充素材
补充表1:参赛者基准特征按性别划分高山市补充素材)