Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Giá trị của việc đánh giá tỷ lệ lọc cầu thận giảm với chỉ số chuyển hóa tim mạch: những hiểu biết từ một nhóm dân số Trung Quốc
Tóm tắt
Các nghiên cứu gần đây đã gợi ý rằng chỉ số chuyển hóa tim mạch (CMI), một ước lượng mới về mô mỡ nội tạng, có thể hữu ích trong việc đánh giá các yếu tố nguy cơ tim mạch. Tuy nhiên, khả năng ứng dụng và ý nghĩa lâm sàng của CMI trong việc phát hiện tỷ lệ lọc cầu thận ước lượng giảm (eGFR) vẫn chưa chắc chắn. Mục tiêu của nghiên cứu này là điều tra tính hữu ích của CMI trong việc đánh giá eGFR giảm ở dân số chung của Trung Quốc. Phân tích cắt ngang này bao gồm 11.578 tham gia (tuổi trung bình: 53,8 tuổi, 53,7% nữ) từ nghiên cứu về sức khỏe tim mạch vùng nông thôn Đông Bắc Trung Quốc (NCRCHS) của dân số chung Trung Quốc (dữ liệu được thu thập từ tháng 1 đến tháng 8 năm 2013). CMI được tính toán bằng cách lấy tỷ lệ triglyceride/ cholesterol lipoprotein mật độ cao nhân với tỷ lệ vòng eo/ chiều cao. eGFR giảm được định nghĩa là eGFR < 60 ml/phút trên 1,73m2. Các hồi quy đa biến đã được thực hiện để xác định mối liên hệ giữa CMI với giá trị eGFR và sự giảm eGFR, phân tích ROC được sử dụng để khảo sát khả năng phân biệt của CMI đối với eGFR giảm. Tỷ lệ eGFR giảm là 1,7% ở nam giới và 2,5% ở nữ giới. CMI đặc biệt xấu hơn trong các nhóm eGFR giảm, không phân biệt giới tính. Trong các mô hình hồi quy tuyến tính đa biến đã điều chỉnh hoàn toàn, mỗi 1 SD gia tăng của CMI gây ra mất eGFR 3,150 ml/phút trên 1,73m2 và 2,411 ml/phút trên 1,73m2 trước khi CMI đạt 1,210 và 1,520 ở nam và nữ giới, tương ứng. Trong các phân tích hồi quy logistic, mỗi 1 SD gia tăng của CMI làm tăng thêm 51,6% nguy cơ eGFR giảm ở nam giới trong khi gây ra 1,347 lần nguy cơ ở nữ giới. Sau khi chia thành các tứ phân, những người ở tứ phân trên cùng của CMI có tỷ lệ OR đã điều chỉnh cao hơn về việc có eGFR giảm, với OR là 4,227 (1,681, 10,627) và 3,442 (1,685–7,031) cho nam và nữ tương ứng. AUC của CMI được công bố là 0,633 (0,620–0,646) ở nam và 0,684 (0,672–0,695) ở nữ. CMI cao hơn được liên kết độc lập với gánh nặng lớn hơn của eGFR giảm, làm nổi bật phân bố VAT và rối loạn chức năng như một cơ chế tiềm năng giải thích mối liên hệ giữa béo phì với tổn thương thận và kết quả tim mạch bất lợi. Những phát hiện từ nghiên cứu này cung cấp cái nhìn quan trọng về tiềm năng hữu ích và tính liên quan lâm sàng của CMI trong việc phát hiện eGFR giảm ở dân số chung Trung Quốc.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Global, regional, and national age-sex specific all-cause and cause-specific mortality for 240 causes of death, 1990–2013: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2013. Lancet 2015;385:117–71.
Zhang L, Wang F, Wang L, Wang W, Liu B, Liu J, et al. Prevalence of chronic kidney disease in China: a cross-sectional survey. Lancet. 2012;379:815–22.
Horowitz B, Miskulin D, Zager P. Epidemiology of hypertension in CKD. Adv Chronic Kidney Dis. 2015;22:88–95.
Levey A, Astor B, Stevens L, Coresh J. Chronic kidney disease, diabetes, and hypertension: what's in a name? Kidney Int. 2010;78:19–22.
Nugent R, Fathima S, Feigl A, Chyung D. The burden of chronic kidney disease on developing nations: a 21st century challenge in global health. Nephron Clin Pract. 2011;118:c269–77.
Luyckx V, Tonelli M, Stanifer J. The global burden of kidney disease and the sustainable development goals. Bull World Health Organ. 2018;96:414–22D.
Hager M, Narla A, Tannock L. Dyslipidemia in patients with chronic kidney disease. Rev Endocr Metab Disord. 2017;18:29–40.
Mallamaci F, Tripepi G. Obesity and CKD progression: hard facts on fat CKD patients. Nephrol Dial Transplant. 2013;28:iv105–iv8.
Hou X, Wang C, Zhang X, Zhao X, Wang Y, Li C, et al. Triglyceride levels are closely associated with mild declines in estimated glomerular filtration rates in middle-aged and elderly Chinese with normal serum lipid levels. PLoS One. 2014;9:e106778.
Shimizu M, Furusyo N, Mitsumoto F, Takayama K, Ura K, Hiramine S, et al. Subclinical carotid atherosclerosis and triglycerides predict the incidence of chronic kidney disease in the Japanese general population: results from the Kyushu and Okinawa population study (KOPS). Atherosclerosis. 2015;238:207–12.
Lee P, Chang H, Tung C, Hsu Y, Lei C, Chang H, et al. Hypertriglyceridemia: an independent risk factor of chronic kidney disease in Taiwanese adults. Am J Med Sci. 2009;338:185–9.
Tsuruya K, Yoshida H, Nagata M, Kitazono T, Iseki K, Iseki C, et al. Impact of the triglycerides to high-density lipoprotein cholesterol ratio on the incidence and progression of CKD: a longitudinal study in a large Japanese population. Am J Kidney Dis. 2015;66:972–83.
Ho C, Chen J, Chen S, Tsai Y, Weng Y, Tsao Y, et al. Relationship between TG/HDL-C ratio and metabolic syndrome risk factors with chronic kidney disease in healthy adult population. Clin Nutr. 2015;34:874–80.
Wen J, Chen Y, Huang Y, Lu Y, Liu X, Zhou H, et al. Association of the TG/HDL-C and non-HDL-C/HDL-C ratios with chronic kidney disease in an adult Chinese population. Kidney Blood Press Res. 2017;42:1141–54.
Kramer H, Luke A, Bidani A, Cao G, Cooper R, McGee D. Obesity and prevalent and incident CKD: the hypertension detection and follow-up program. Am J Kidney Dis. 2005;46:587–94.
Fox C, Larson M, Leip E, Culleton B, Wilson P, Levy D. Predictors of new-onset kidney disease in a community-based population. JAMA. 2004;291:844–50.
Ejerblad E, Fored C, Lindblad P, Fryzek J, McLaughlin J, Nyrén O. Obesity and risk for chronic renal failure. J Am Soc Nephrol. 2006;17:1695–702.
Bacopoulou F, Efthymiou V, Landis G, Rentoumis A, Chrousos G. Waist circumference, waist-to-hip ratio and waist-to-height ratio reference percentiles for abdominal obesity among Greek adolescents. BMC Pediatr. 2015;15:50.
He Y, Li F, Wang F, Ma X, Zhao X, Zeng Q. The association of chronic kidney disease and waist circumference and waist-to-height ratio in Chinese urban adults. Medicine (Baltimore). 2016;95:e3769.
Lin C-H, Chou C-Y, Lin C-C, Huang C-C, Liu C-S, Lai S-W. Waist-to-height ratio is the best index of obesity in association with chronic kidney disease. Nutrition. 2007;23:788–93.
Odagiri K, Mizuta I, Yamamoto M, Miyazaki Y, Watanabe H, Uehara A. Waist to height ratio is an independent predictor for the incidence of chronic kidney disease. PLoS One. 2014;9:e88873.
Dong Y, Wang Z, Chen Z, Wang X, Zhang L, Nie J, et al. Comparison of visceral, body fat indices and anthropometric measures in relation to chronic kidney disease among Chinese adults from a large scale cross-sectional study. BMC Nephrol. 2018;19:40.
Madero M, Katz R, Murphy R, Newman A, Patel K, Ix J, et al. Comparison between different measures of body fat with kidney function decline and incident CKD. Clin J Am Soc Nephrol. 2017;12:893–903.
Després J, Lemieux I, Bergeron J, Pibarot P, Mathieu P, Larose E, et al. Abdominal obesity and the metabolic syndrome: contribution to global cardiometabolic risk. Arterioscler Thromb Vasc Biol. 2008;28:1039–49.
Wakabayashi I, Daimon T. The "cardiometabolic index" as a new marker determined by adiposity and blood lipids for discrimination of diabetes mellitus. Clin Chim Acta. 2015;438:274–8.
Wang H, Chen Y, Sun G, Jia P, Qian H, Sun Y. Validity of cardiometabolic index, lipid accumulation product, and body adiposity index in predicting the risk of hypertension in Chinese population. Postgrad Med. 2018;130:325–33.
Wang H, Sun Y, Li Z, Guo X, Chen S, Ye N, et al. Gender-specific contribution of cardiometabolic index and lipid accumulation product to left ventricular geometry change in general population of rural China. BMC Cardiovasc Disord. 2018;18:62.
Wang H, Chen Y, Guo X, Chang Y, Sun Y. Usefulness of cardiometabolic index for the estimation of ischemic stroke risk among general population in rural China. Postgrad Med. 2017;129:834–41.
Dursun M, Besiroglu H, Otunctemur A, Ozbek E. Association between cardiometabolic index and erectile dysfunction: a new index for predicting cardiovascular disease. Kaohsiung J Med Sci. 2016;32:620–3.
Li Z, Guo X, Zheng L, Yang H, Sun Y. Grim status of hypertension in rural China: results from Northeast China rural cardiovascular health study 2013. J Am Soc Hypertens. 2015;9:358–64.
Wang H, Li Z, Guo X, Chen Y, Chen S, Tian Y, et al. Contribution of non-traditional lipid profiles to reduced glomerular filtration rate in H-type hypertension population of rural China. Ann Med. 2018;50:249–59.
Chen S, Guo X, Dong S, Li Z, Sun Y. Relationship between lifestyle factors and hyperhomocysteinemia in general Chinese population: a cross-sectional study. Postgrad Med. 2017;129:216–23.
Kahn H. The "lipid accumulation product" performs better than the body mass index for recognizing cardiovascular risk: a population-based comparison. BMC Cardiovasc Disord. 2005;5:26.
Amato M, Giordano C, Galia M, Criscimanna A, Vitabile S, Midiri M, et al. Visceral adiposity index: a reliable indicator of visceral fat function associated with cardiometabolic risk. Diabetes Care. 2010;33:920–2.
Levey A, Stevens L, Schmid C, Zhang Y, Castro A, Feldman H, et al. A new equation to estimate glomerular filtration rate. Ann Intern Med. 2009;150:604–12.
Stevens P, Levin A. Evaluation and management of chronic kidney disease: synopsis of the kidney disease: improving global outcomes 2012 clinical practice guideline. Ann Intern Med. 2013;158:825–30.
Chobanian A, Bakris G, Black H, Cushman W, Green L, Izzo J, et al. The seventh report of the joint National Committee on prevention, detection, evaluation, and treatment of high blood pressure: the JNC 7 report. JAMA. 2003;289:2560–72.
2. Classification and Diagnosis of Diabetes. Diabetes Care. 2018;41:S13–27.
Zhang Z. Univariate description and bivariate statistical inference: the first step delving into data. Ann Transl Med. 2016;4:91.
Tozawa M, Iseki K, Iseki C, Oshiro S, Ikemiya Y, Takishita S. Triglyceride, but not total cholesterol or low-density lipoprotein cholesterol levels, predict development of proteinuria. Kidney Int. 2002;62:1743–9.
Seravalle G, Grassi G. Obesity and hypertension. Pharmacol Res. 2017;122:1–7.
DeFronzo R, Ferrannini E, Groop L, Henry R, Herman W, Holst J, et al. Type 2 diabetes mellitus. Nat Rev Dis Primers. 2015;1:15019.
Yun HR, Kim H, Park JT, Chang TI, Yoo TH, Kang SW, et al. Am J Kidney Dis. 2018;72(3):400-10.
Britton K, Fox C. Ectopic fat depots and cardiovascular disease. Circulation. 2011;124:e837–41.
Dai D, Chang Y, Chen Y, Chen S, Yu S, Guo X, et al. Int J Environ Res Public Health. 2016;13(12).
Chen Y, Lai S, Tsai Y, Chang S. Visceral adiposity index as a predictor of chronic kidney disease in a relatively healthy population in Taiwan. J Ren Nutr. 2018;28:91–100.
Garofalo C, Borrelli S, Pacilio M, Minutolo R, Chiodini P, De Nicola L, et al. Hypertension and prehypertension and prediction of development of decreased estimated GFR in the general population: a meta-analysis of cohort studies. Am J Kidney Dis. 2016;67:89–97.
Tsioufis C, Kokkinos P, Macmanus C, Thomopoulos C, Faselis C, Doumas M, et al. Left ventricular hypertrophy as a determinant of renal outcome in patients with high cardiovascular risk. J Hypertens. 2010;28:2299–308.
Masson P, Webster A, Hong M, Turner R, Lindley R, Craig J. Chronic kidney disease and the risk of stroke: a systematic review and meta-analysis. Nephrol Dial Transplant. 2015;30:1162–9.
Bellinghieri G, Santoro D, Mallamace A, Savica V. Sexual dysfunction in chronic renal failure. J Nephrol. 2008;21(Suppl 13):S113–7.
Naderi N, Kleine C, Park C, Hsiung J, Soohoo M, Tantisattamo E, et al. Obesity paradox in advanced kidney disease: from bedside to the bench. Prog Cardiovasc Dis. 2018;61:168–81.
Park J, Ahmadi SF, Streja E, Molnar MZ, Flegal KM, Gillen D, et al. Obesity paradox in end-stage kidney disease patients. Prog Cardiovasc Dis. 2014;56:415–25.
Mohamed-Ali V, Goodrick S, Bulmer K, Holly J, Yudkin J, Coppack S. Production of soluble tumor necrosis factor receptors by human subcutaneous adipose tissue in vivo. Am J Phys. 1999;277:E971–5.
Drechsler C, Wanner C. The obesity paradox and the role of inflammation. J Am Soc Nephrol. 2016;27:1270–2.
KORN E. Clearing factor, a heparin-activated lipoprotein lipase. II. Substrate specificity and activation of coconut oil. J Biol Chem. 1955;215:15–26.
Vaziri N, Wang X, Liang K. Secondary hyperparathyroidism downregulates lipoprotein lipase expression in chronic renal failure. Am J Phys. 1997;273:F925–30.
Vaziri N, Liang K. Down-regulation of tissue lipoprotein lipase expression in experimental chronic renal failure. Kidney Int. 1996;50:1928–35.
Vaziri N, Deng G, Liang K. Hepatic HDL receptor, SR-B1 and Apo A-I expression in chronic renal failure. Nephrol Dial Transplant. 1999;14:1462–6.
Vaziri N, Liang K, Parks J. Down-regulation of hepatic lecithin:cholesterol acyltransferase gene expression in chronic renal failure. Kidney Int. 2001;59:2192–6.
Zannis V, Chroni A, Krieger M. Role of apoA-I, ABCA1, LCAT, and SR-BI in the biogenesis of HDL. J Mol Med. 2006;84:276–94.
Ma L, Corsa B, Zhou J, Yang H, Li H, Tang Y, et al. Angiotensin type 1 receptor modulates macrophage polarization and renal injury in obesity. Am J Physiol Renal Physiol. 2011;300:F1203–113.
Spoto B, Zoccali C. Spleen IL-10, a key player in obesity-driven renal risk. Nephrol Dial Transplant. 2013;28:1061–4.