Donghui Duan

1 Катедра по превантивна медицина, Провинциална ключова лаборатория по патофизиология, Медицинско училище, Университет Нингбо, Нингбо, Китай

2 Институт за контрол и профилактика на незаразните болести, Общински център за контрол и профилактика на болестите в Нингбо, Нингбо, Китай

Хуей Ли

2 Институт за контрол и профилактика на незаразните болести, Общински център за контрол и профилактика на болестите в Нингбо, Нингбо, Китай

Jiaying Xu

3 Катедра по епидемиология, Училище за обществено здраве и тропическа медицина, Университет Тулейн, Ню Орлиънс, САЩ

Liping Wong

4 Катедра по социална превантивна медицина, Медицински факултет, Университет в Малая, 50603 Куала Лумпур, Малайзия

Гудун Сю

1 Катедра по превантивна медицина, Провинциална ключова лаборатория по патофизиология, Медицинско училище, Университет Нингбо, Нингбо, Китай

Fanqian Kong

1 Катедра по превантивна медицина, Провинциална ключова лаборатория по патофизиология, Медицинско училище, Университет Нингбо, Нингбо, Китай

Sixuan Li

2 Институт за контрол и профилактика на незаразните болести, Общински център за контрол и профилактика на болестите в Нингбо, Нингбо, Китай

Цинхай Гонг

2 Институт за контрол и профилактика на незаразните болести, Общински център за контрол и профилактика на болестите в Нингбо, Нингбо, Китай

Xiaohong Zhang

1 Катедра по превантивна медицина, Провинциална ключова лаборатория по патофизиология, Медицинско училище, Университет Нингбо, Нингбо, Китай

Jinshun Zhao

1 Катедра по превантивна медицина, Провинциална ключова лаборатория по патофизиология, Медицинско училище, Университет Нингбо, Нингбо, Китай

Лина Джанг

1 Катедра по превантивна медицина, Провинциална ключова лаборатория по патофизиология, Медицински факултет, Университет Нингбо, Нингбо, Китай

Гуожанг Сю

2 Институт за контрол и профилактика на незаразните болести, Общински център за контрол и профилактика на болестите в Нингбо, Нингбо, Китай

Уенхуа Син

1 Катедра по превантивна медицина, Провинциална ключова лаборатория по патофизиология, Медицинско училище, Университет Нингбо, Нингбо, Китай

Лиюан Хан

1 Катедра по превантивна медицина, Провинциална ключова лаборатория по патофизиология, Медицинско училище, Университет Нингбо, Нингбо, Китай

Свързани данни

По-рано докладваните данни са използвани в подкрепа на това проучване и са достъпни на [doi: 10.1016/j.canep.2018.02.006]. Тези предишни проучвания (и набори от данни) са цитирани на съответните места в текста като препратки [28].

Резюме

Обективен

Да се ​​оцени рискът от инцидент от исхемичен инсулт (IS) при новодиагностицирани пациенти с диабет тип 2 (T2D) според различни индекси на телесна маса (BMI) и височини.

Методи

В това проучване бяха включени общо 25 130 новодиагностицирани субекти с T2D. Всички субекти с T2D бяха включени последователно от Системата за наблюдение на хроничните заболявания (CDSS) на Нингбо. Стандартизираното съотношение на честота (SIR) и неговият 95% доверителен интервал (95% CI), стратифициран по категории на ИТМ и квартилни височини, бяха използвани за оценка на риска от инцидент на IS при пациенти с T2D.

Резултати

Общо 22 795 субекта са завършили проследяването. Сред тях са идентифицирани 1268 новодиагностицирани случая на ИС, със 149 675 човеко-години. SIR при нормален ИТМ (18,5–24,0 kg/m 2), наднормено тегло (24,0–28,0 kg/m 2) и затлъстяване (≥ 28,0 kg/m 2) при общите пациенти са 2,56 (95% CI 1,90–3,13), 2,13 (95% CI 1,90–3,13) и 1,87 (95% CI 1,29–2,43), съответно (P тенденция 2 нарастване на ИТМ, SIR е 0,948 (95% CI 0,903–0,999). За височините на квартилите SIR на мъже в квартил 1 (24 часа (освен ако не са прекъснати от операция или смърт) без видима несъдова причина [22], със симптоми на атеросклероза на големи артерии, запушване на малките артерии, неатеросклеротични васкулопатии, протромботични нарушения и криптогенна причина [9, 22].

2.3. Демографски и биохимични измервания

Демографски и биохимични данни са получени от медицинските досиета в CDSS. Демографските данни включват възраст, пол, тегло, ръст и ниво на образование. Биохимичните измервания включват кръвна глюкоза на гладно (FBG), общ холестерол (TC), липопротеинов холестерол с ниска плътност (LDL-C), липопротеинов холестерол с висока плътност (HDL-C) и гликиран хемоглобин (HbA1c). Нивата на кръвната глюкоза се измерват чрез модифициран ензимен метод на хексокиназа. TC и HDL-C се анализират ензимно, като се използват търговски реагенти и нивата на LDL-C се изчисляват, като се използва уравнението на Friedewald. HbA1c беше измерен чрез йонообменна HPLC на Bio-Rad Variant II инструмент [23].

2.4. ИТМ и класификация на височината

ИТМ се изчислява в kg/m 2 според височината и теглото на всеки субект. Теглото се измерва без обувки и в леки дрехи с точност до 0,1 кг с помощта на калибрирана скала на лъча, а височината на участниците се измерва без обувки с точност до 0,2 см с помощта на преносим стадиометър [24]. Субектите бяха разделени на три групи: група с нормален ИТМ (18,5–24,0 kg/m 2), група с наднормено тегло (24,0–28,0 kg/m 2) и група със затлъстяване (≥ 28,0 kg/m 2) [25], в съответствие с критериите, издадени от Националната комисия по здравеопазване и семейно планиране на Китай. Анализ на чувствителността чрез прилагане на критериите на Световната здравна организация [нормално тегло (18,5 2), наднормено тегло (25–29,9 kg/m 2) и затлъстяване (≥30 kg/m 2)] също беше извършен [26]. Също така изключихме субектите с поднормено тегло (ИТМ ≤ 18,5 kg/m 2), тъй като по-ниското телесно тегло има тенденция да бъде едновременно със свързани със затлъстяването метаболитни нарушения, които са по-податливи на инсулт [11]. За височина субектите бяха разделени на квартили: ≤160 cm, 161–165 cm, 166–170 cm и ≥171 cm за мъже и ≤155 cm, 156–160 cm, 161–165 cm и ≥166 cm за жени, съответно.

2.5. Статистически анализ

Непрекъснатите променливи бяха представени като средна стойност ± SD, а категориалните променливи като абсолютни и относителни честоти (процент). Базовите характеристики бяха обобщени въз основа на категориите ИТМ и височините на квартилите. Сравненията на демографските и клиничните променливи между мъжете и жените бяха извършени с помощта на t-тестове и χ2 тестове, според случая. Броят на човеко-годишните проследявания се изчислява от изходната дата до диагнозата на резултатите, смъртта, загубата до проследяване или до 31 декември 2014 г., което от двете настъпи първо [27]. Основният резултат беше инцидент IS.

Процентът на суровата честота (CIR) за IS е изчислен чрез броя на новите инциденти с диагностицирана IS, разделен на броя на наблюдаваните човеко-години. SIR и неговият 95% доверителен интервал (CI) са изчислени като съотношението на наблюдаваните към очаквания брой новодиагностицирани случаи на рак с регресионния модел на Поасон, при които пол (мъже или жени) и ниво на образование (неграмотност, под колежа, или над колежа) са въведени като категорична променлива и фактори като възраст, FBG, TC, HDL-C, LDL-C и триглицериди (TG) като непрекъснати променливи. Методологията следва подробностите на публикуваната ни статия [28]. Линейните тенденции бяха тествани с теста на Cochran-Armitage за категорични променливи и средния тест за непрекъснати променливи. Стойностите на Р под 0,05 се считат за статистически значими. Всички статистически анализи са проведени от SAS версия 9.4 (SAS Institute, Cary, NC, USA).

3. Резултати

3.1. Базови характеристики

Общо 22 795 субекта са завършили проследяването, докато 2335 субекти са загубени за проследяване (допълнителна таблица S1 и допълнителна таблица S2). Базовите характеристики на новодиагностицираните пациенти с T2D, стратифицирани по категории на ИТМ, са показани в Таблица 1. Тези с нормален ИТМ са по-възрастни от тези с наднормено тегло и затлъстяване. Базовите характеристики, стратифицирани по височини на квартили, са представени в таблица 2. В сравнение с по-високите колеги, по-ниските субекти имат по-високи нива на FBG и HbA1c както при мъжете, така и при жените.

маса 1

Изходни характеристики на субектите с T2D според различните категории ИТМ.

Променливи 18,5–24,0 kg/m 2 P 24,0–28,0 kg/m 2 P ≥ 28,0 kg/m 2 P TotalMalesFemalesTotalMalesFemalesTotalMalesFemales
Числа (%)12 318 (54,04%)5913 (48,00%)6405 (52,00%) 2)21,25 ± 3,1621,77 ± 2,9920,93 ± 3,05 2)22.09 (7.64)23,32 (3,37)23.08 (3.07)23,29 (3,14)0,05922,95 (7,09)23.11 (3.13)23.20 (3.30)22,90 (3,46)0,0601
Ниво на образование (%) 2, съответно; за жените средната височина и ИТМ са съответно 156,12 ± 10,54 cm и 23,01 ± 4,21 kg/m 2.

3.2. ИЙЛ на ИС сред инциденти на субекти с T2D по различни възрастови групи

ИЙЛ на стратифицирани IS по възраст са представени на фигура 1. В сравнение с общото население на Нингбо, SIR се увеличава с възрастта до 60-годишна възраст. Възрастовата група над 60 години имаше най-висок риск както за мъже, така и за жени, като SIRs бяха съответно 3,89 (95% ДИ 3,31-44,50) и 3,15 (95% ДИ 2,54-3,69), след коригиране за FBG, TC, HDL-C, LDL-C, TG и образователно ниво. Със същата корекция общите SIR за мъже и жени са съответно 1,41 (95% CI 1,29-1,53) и 1,45 (95% CI 1,32-1,57), съответно.

маса

Стандартизирани коефициенти на честота на исхемичен инсулт при инциденти на пациенти с диабет тип 2 според различни възрастови групи, коригирани според възрастта, кръвната глюкоза на гладно, общия холестерол, холестерола на липопротеините с висока плътност, холестерола на липопротеините с ниска плътност, триглицеридите.

3.3. ИЙЛ на ИС сред инциденти на субекти с T2D по различни категории ИТМ

Общите SIR при общите субекти са съответно 2,56 (95% CI 1,90–3,13), 2,13 (95% CI 1,90–3,13) и 1,87 (95% CI 1,29–2,43) при нормален ИТМ, групи с наднормено тегло и затлъстяване, след коригирано за възрастта, FBG, TC, HDL-C, LDL-C, TG и образователното ниво (P тенденция Фигура 2). SIR беше 0.948 (95% CI 0.903–0.999) за всеки 1 kg/m 2 прираст в BMI. Фигура 2 (а) показва, че субектите с нормален ИТМ са имали по-високи SIR от субектите с наднормено тегло и затлъстяване както за мъже, така и за жени. Със същата корекция SIR при мъжете са 2,46 (95% CI 1,82–3,02), 2,01 (95% CI 1,43–2,59) и 1,76 (95% CI 1,08–2,45) при нормален ИТМ, групи с наднормено тегло и затлъстяване ( Увеличението на ИТМ от P trend 2 е свързано с 8% по-нисък риск (SIR 0,922, 95% CI 0,877–0,970) от IS. SIR при жените са 2,67 (95% CI 2,11–3,14), 2,24 (95% CI 1,68–2,77) ) и 1,90 (95% CI 1,15–2,60) при нормален ИТМ, групи с наднормено тегло и затлъстяване (P тенденция 2 нарастване на ИТМ е свързано с 3% по-нисък риск (0,977, 95% CI 0,933–1,022) от IS. Анализ на чувствителността също показа подобни резултати (допълнителна фигура S1).

Стандартизирани коефициенти на честота на исхемичен инсулт при пациенти с диабет тип 2 според индекса на телесна маса (BMI) и височини на квартили, коригирани според възрастта, кръвната захар на гладно, общия холестерол, липопротеиновия холестерол с висока плътност, холестерола на липопротеините с ниска плътност, триглицериди и образователно ниво.

3.4. ИЙЛ на IS сред инциденти на субекти с T2D по различни височини

В нашето проучване наблюдавахме обърната връзка между увеличената височина и риска от ИС както при мъжете, така и при жените. В сравнение с субектите с по-нисък ръст, субектите с по-висок ръст са по-млади от своите колеги, а възрастта е добре известен рисков фактор за ИС [35]. В съответствие с нашите констатации, японска кохорта наблюдава, че по-високите субекти са по-млади от по-ниските и всяко увеличение на височината от 5 см е значително обратно свързано с риска от инсулт [18]. Други проспективни кохортни проучвания също наблюдават подобни асоциации [17, 36, 37]. По-високите пациенти са имали по-нисък риск от инсулт поради по-силна белодробна функция и по-дебел диаметър на коронарните съдове, което намалява риска от запушване на съдовете, като по този начин допринася за намален риск от IS [38].

Социално-икономическите фактори, като образование [33], доход [6] и богатство [39], са важни объркващи фактори за височината, тъй като хората в по-високите социално-икономически класове са по-високи от хората в по-ниските социално-икономически класи. Подобни асоциации са докладвани в връзката между ИТМ, образование и T2D [40]. Също така няколко биохимични индекса, като FBG, LDL-C и LDL-C, също са объркващи фактори за ИТМ или височина и повечето предишни проучвания коригират тези индекси в статистическите модели [16, 41, 42]. Следователно ние също коригирахме тези променливи в нашите модели.

Доколкото ни е известно, ние специално направихме оценка на инцидента на ИС сред новодиагностицирани субекти с T2D въз основа на различни групи ИТМ и височини на квартили в китайското население. По-големият размер на извадката и по-продължителната продължителност на проследяването и включването само на новодиагностицирани пациенти с T2D, без предварително съществуващи сърдечно-съдови заболявания на изходно ниво, минимизират ефекта от продължителността на T2D и съществуващите заболявания върху риска от ИС. Освен това изключихме субекти с поднормено тегло, тъй като по-ниският ИТМ може да показва основно заболяване и податливост към ИС [11].

Въпреки това следва да се признаят следните ограничения. Нашите данни са получени от CDSS на Нингбо и някои важни объркващи фактори не са налични, като тютюнопушене, консумация на алкохол и физическа активност, което ограничава по-нататъшния ни анализ. Освен това, ИТМ се използва като мярка за затлъстяване, което не отразява общото разпределение на мазнините. Проучванията съобщават, че обиколката на талията или съотношението на талията към височина (WHR) може да предостави допълнителна информация извън ИТМ както за честотата, така и за риска от смъртност сред възрастни на средна възраст [43, 44]. И обобщаемостта на нашите открития е ограничена до новодиагностицирани субекти с T2D в Нингбо. И накрая, не можахме да разделим възрастта на групи според жизнения цикъл (млада, средна възраст и по-възрастна възраст).

5. Заключение

В заключение, в сравнение с общата популация на Нингбо, субектите с T2D са имали по-висок риск от инциденти от ИС. Новодиагностицираните пациенти с T2D с нормален ИТМ са имали по-висок риск от ИС в сравнение с тези с наднормено тегло и затлъстяване, а повишената височина е свързана с намален риск от ИС.

Благодарности

Това проучване е финансирано от Sanming Project of Medicine в Шенжен (SZSM201803080), Национална ключова програма за научноизследователска и развойна дейност на Китай (2017YFC1310902), Национална фондация за естествени науки на Китай (81402745), Фондация за естествени науки от провинция Zhejiang (LY17H260002), Фондация за естествени науки от Нингбо (2016A610179), Фонд KC Wong Magna на Университета в Нингбо, финансиран проект на Фондация за докторски изследвания на Jiangsu (1601121B), Национална природонаучна фондация на Нинбо (2017A610219), Научен иновационен екип на Ningbo за контрол и превенция на опасни фактори за околната среда (2016C51001) Дисциплина на медицинска и здравна марка „Полева епидемиология“ (PPXK2018-10).

Наличност на данни

По-рано докладваните данни са използвани в подкрепа на това проучване и са достъпни на [doi: 10.1016/j.canep.2018.02.006]. Тези предишни проучвания (и набори от данни) са цитирани на съответните места в текста като препратки [28].

Разкриване

Donghui Duan, Hui Li и Jiaying Xu са съавтори.

Конфликт на интереси

Всички автори нямат конкуриращи се финансови интереси или конфликт на интереси при публикуването на този ръкопис.

Допълнителни материали

Допълнителни материали

Допълнителна таблица S1: изходни характеристики на 22 795 субекти с T2D. Допълнителна таблица S2: изходни характеристики на изгубените от проследяваните субекти. Допълнителна таблица S3: изходни характеристики на 1268 пациенти с T2D с исхемичен инсулт. Допълнителна фигура S1: SIR на IS сред T2D субекти според категориите на ИТМ.