Антропометрические индексы и их взаимосвязь с неблагоприятным прогнозом у пациентов с ишемической болезнью сердца и ожирением

Цель. Оценить ассоциацию антропометрических индексов у пациентов с ишемической болезнью сердца (ИБС) и ожирением и изучить их предсказательную значимость в развитии неблагоприятных сердечно-сосудистых событий.

Материал и методы. В исследование включено 229 пациентов с ИБС, медиана возраста составила 55±7,56 лет. В зависимости от наличия ожирения по критериям Всемирной организации здравоохранения (1999) пациенты были распределены на 2 группы. В 1 группу вошли 107 пациентов с ожирением, во 2 группу — без ожирения (n=122). Группы были сопоставимы по возрастному составу. Пациентам выполняли измерение окружности талии (ОТ) и окружности бедер (ОБ), вычисляли отношение ОТ/ОБ, рассчитывали индекс массы тела. Определяли показатели липидного спектра ферментативным колориметрическим методом. В ходе исследования рассчитывали следующие индексы: индекс массы тела, индекс висцерального ожирения, индекс инсулинорезистентности, индекс формы тела (ИФТ), индекс триглицериды (ТГ)/глюкоза плазмы крови натощак, отношение ОТ/рост, индекс накопления продуктов липидов, соотношение ТГ/холестерина липопротеидов высокой плотности.

Результаты. За период наблюдения неблагоприятные сердечно-сосудистые события в 1 группе пациентов установлены у 37 (34,5%) пациентов, во 2 группе пациентов без ожирения частота комбинированной конечной точки составила 12,3%. С целью разработки модели для прогнозирования риска развития неблагоприятного течения ИБС у пациентов с ожирением провели логистический регрессионный анализ, который показал, что наиболее значимыми предикторами риска развития неблагоприятных сердечно-сосудистых исходов оказались индекс ТГ/глюкоза и ИФТ.

Заключение. Таким образом, из всех рассмотренных антропометрических индексов только два обладают независимой информативностью, ассоциированной с ИБС — индекс ТГ/глюкоза и ИФТ. Полученные данные свидетельствуют о правомочности поиска новых показателей ожирения, которые бы обладали высокой предиктивной способностью и были достаточно просты и удобны в применении.

1. Ndumele CE, Matsushita K, Lazo M, et al. Obesity and subtypes of incident cardiovascular disease. J Am Heart Assoc. 2016;5:334-9. doi:10.1161/JAHA.116.003921.

2. Сваровская А. В., Гарганеева А. А. Антропометрические индексы ожирения и кардиометаболический риск: есть ли связь? Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2021;20(4):2746. doi:10.15829/1728-8800-2021-2746.

3. Тепляков А. Т., Кузнецова А. В., Протопопова Н. В. и др. Липопротеин-ассоциированная фосфолипаза а2 в стратификации сердечно-сосудистого риска после коронарного стентирования у пациентов с сахарным диабетом 2-го типа: какой порог решающего правила выбрать? Бюллетень сибирской медицины. 2015;14(2):47-54. doi:10.20538/1682-0363-2015-2-47-54.

4. Сваровская А. В., Тепляков А. Т. Инсулинорезистентность при сахарном диабете. Контроль над риском кардиоваскулярных осложнений. Томск: НИИ кардиологии, Томский НИМЦ, 2018. с. 196. ISBN: 978-5-6040497-6-1.

5. Krakauer JC, Krakauer NY. Combining Body Mass and Shape Indices in Clinical Practice. Case Rep Med. 2016;2016:1526175. doi:10.1155/2016/1526175.

6. Ashwell M, Gunn P, Gibson S. Waist-to-height ratio is a better screening tool than waist circumference and BMI for adult cardiometabolic risk factors: systematic review and meta-analysis. Obes Rev. 2012;13(3):275-86. doi:10.1111/j.1467-789X.2011.00952.x.

7. Simental-Mendía LE, Rodríguez-Morán M, Guerrero-Romero F. The product of fasting glucose and triglycerides as surrogate for identifying insulin resistance in apparently healthy subjects. Metab Syndr Relat Disord. 2008;6(4):299-304. doi:10.1089/met.2008.0034.

8. Expert Panel on Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Cholesterol in Adults. Executive summary of the third report of the NCEP (National Сholesterol Еducation Рrogram), Аdult Тrеаtmеnt Рanel III (Еxpert Раnel on Detection, Еvaluation, and Тreatment of Нigh Blood Сholesterol in Аdults). JAMA. 2001;285(19):2486-583. doi:10.1001/jama.285.19.2486.

9. Dhana K, Kavousi M, Ikram MA, et al. Body shape index in comparison with other anthropometric measures in prediction of total and cause-specific mortality. J Epidemiol Community Health. 2016;70(1):90-6. doi:10.1136/jech-2014-205257.

10. Corbatón Anchuelo A, Martínez-Larrad MT, Serrano-García I, et al. Body fat anthropometric indexes: Which of those identify better high cardiovascular risk subjects? A comparative study in Spanish population. PLoS One. 2019;14(5):e0216877. doi:10.1371/journal.pone.0216877.

11. Sardarinia M, Ansari R, Azizi F, et al. Mortality prediction of a body shape index versus traditional anthropometric measures in an Iranian population: Tehran lipid and glucose study Nutrition. 2017;33:105-12. doi:10.1016/j.nut.2016.05.004.

12. Bozorgmanesh M, Sardarinia M, Hajsheikholeslami F, et al. CVD-predictive performances of “a body shape index” versus simple anthropometric measures: Tehran lipid and glucose study. European Journal of Nutrition. 2016;55:147-57. doi:10.1007/s00394-015-0833-1.

13. Singh B, Saxena A. Surrogate markers of insulin resistance: a review. World Journal of Diabetes. 2010;1(2):36-47. doi:10.4239/wjd.v1.i2.36.

14. Mazidi M, Kengne A-P, Katsiki N, et al. Lipid accumulation product and triglycerides/ glucose index are useful predictors of insulin resistance. Journal of Diabetes and Its Complications 32. 2018:266-70. doi:10.1016/j.jdiacomp.2017.10.007.

15. Li S, Guo B, Chen H, et al. The role of the triglyceride (triacylglycerol) glucose index in the development of cardiovascular events: a retrospective cohort analysis. Scientific Reports. 2019;9(1):7320. doi:10.1038/s41598-019-43776-5.

16. Zhang M, Wang B, Liu Y, et al. Cumulative increased risk of incident type 2 diabetes mellitus with increasing triglyceride glucose index in normal-weight people: the rural Chinese cohort study. Cardiovasc Diabetol. 2017;16(1):30. doi:10.1186/s12933-0170514-x.