Антропометрические индексы и биоимпедансометрические показатели как онтогенетические индикаторы риска формирования ожирения

Файл статьи: 
Иконка PDF health-risk-analysis-2024-1-11.pdf
УДК: 
572.511
DOI: 
10.21668/health.risk/2024.1.11
Авторы: 

О.О. Алёшина, И.В. Аверьянова

Организация: 

Научно-исследовательский центр «Арктика» Дальневосточного отделения Российской академии наук (НИЦ «Арктика» ДВО РАН), Российская Федерация, 685000, г. Магадан, пр. Карла Маркса, 24

Аннотация: 

Индекс массы тела (ИМТ) не отличает жировую массу тела от обезжиренной и не определяет изменения этих параметров. Целью данной работы явилось установление связи антропометрических индексов и биоимпедансометрических показателей с формированием ожирения в возрастном аспекте на примере мужского населения Магаданской области. Для поставленной цели было обследовано 586 мужчин Магаданской области стандартными методами оценки физического развития. Проведен ROC-анализ и вычислена площадь под ROC-кривой (AUC).

Анализ полученных данных позволил установить, что в ряду от юношей к группе лиц пожилого возраста отмечается значимое снижение величин FFMI на фоне возрастания FMI, FMI/FFMI, общего содержания жира в организме и отношения окружности талии к бедрам. Для определения оптимальной величины ИМТ как диагностического критерия ожирения была построена ROC-кривая зависимости ИМТ от значения FMI/FFMI < 0,4 усл. ед., которая продемонстрировала, что в юношеском периоде при диапазоне ИМТ от 22 кг/м2 до 25,0 кг/м2 отмечаются величины компонентного состава тела, соответствующие нормативному диапазону; в группе мужчин 1-го зрелого возраста оптимальной точкой отсечения ИМТ для определения ожирения явилось значение 26,5 кг/м2, а в выборке мужчин 2-го зрелого возраста оптимальный диапазон ИМТ составил 24,0–27,5 кг/м2. Следует отметить, что в группе мужчин пожилого возраста прогностической значимости ROC-анализ не показал, что свидетельствует об ограничении по применению в качестве маркера риска ожирения ИМТ в данном периоде онтогенеза.

У мужчин Магаданской области классические диапазоны ИМТ не являются четким параметром для определения ожирения в популяции, в то время как показатели биоимпедансометрии (соотношения FMI/FFMI) могут вы-ступать в качестве индикаторов риска формирования ожирения и саркопенических тенденций.

Ключевые слова: 
ИМТ, биоимпедансный анализ, антропометрические индексы, возрастная динамика, физическое развитие, мужское население, ожирение, ROC-анализ
Алёшина О.О., Аверьянова И.В. Антропометрические индексы и биоимпедансометрические показатели как онтогенетические индикаторы риска формирования ожирения // Анализ риска здоровью. – 2024. – № 1. – С. 111–120. DOI: 10.21668/health.risk/2024.1.11
Список литературы: 
  1. Comparison of anthropometric indicators as predictors of the percentage of fat mass in young people and older adults in Chile / R. Gómez-Campos, R. Vidal-Espinoza, L.F. Castelli Correia de Campos, J. Sulla-Torres, W. Cossio-Bolaños, M. de Arruda, C.U. Albornoz, M. Cossio-Bolaños // Endocrinol. Diabetes Nutr. (Engl. Ed.). – 2022. – Vol. 69, № 1. – P. 25–33. DOI: 10.1016/j.endien.2022.01.002
  2. A systematic literature review on obesity: Understanding the causes & consequences of obesity and reviewing various machine learning approaches used to predict obesity / M. Safaei, E.A. Sundararajan, M. Driss, W. Boulila, A. Shapi'i // Comput. Biol. Med. – 2021. – Vol. 136. – P. 104754. DOI: 10.1016/j.compbiomed.2021.104754
  3. Prevalence of overweight, obesity, abdominal obesity and obesity-related risk factors in southern China / L. Hu, X. Huang, C. You, J. Li, K. Hong, P. Li, Y. Wu, Q. Wu [et al.] // PLoS One. – 2017. – Vol. 12, № 9. – P. e0183934. DOI: 10.1371/journal.pone.0183934
  4. Obesity: how much does it matter for female pelvic organ prolapse? / N. Young, I.K. Atan, R.G. Rojas, H.P. Dietz // Int. Urogynecol. J. – 2018. – Vol. 29, № 8. – P. 1129–1134. DOI: 10.1007/s00192-017-3455-8
  5. Chooi Y.C., Ding C., Magkos F. The epidemiology of obesity // Metabolism. – 2019. – Vol. 92. – P. 6–10. DOI: 10.1016/j.metabol.2018.09.005
  6. Smoking status and abdominal obesity among normal- and overweight/obese adults: Population-based FINRISK study / E.-L. Tuovinen, S.E. Saarni, S. Männistö, K. Borodulin, K. Patja, T.H. Kinnunen, J. Kaprio, T. Korhonen // Prev. Med. Rep. – 2016. – Vol. 4. – P. 324–330. DOI: 10.1016/j.pmedr.2016.07.003
  7. Лечение ожирения и коморбидных заболеваний: междисциплинарные клинические рекомендации / И.И. Дедов, М.В. Шестакова, Г.А. Мельниченко, Н.В. Мазурина, Е.Н. Андреева, И.З. Бондаренко, З.Р. Гусова, Ф.Х. Дзгое¬ва [и др.] // Ожирение и метаболизм. – 2021. – Т. 18, № 1. – C. 5–99. DOI: 10.14341/omet12714
  8. Lean body mass is not beneficial, but may be detrimental for glucose tolerance – Splitting body mass index according to body composition / S.K. Rehunen, H. Kautiainen, P.E. Korhonen, J.G. Eriksson // Prim. Care Diabetes. – 2020. – Vol. 14, № 6. – P. 747–752. DOI: 10.1016/j.pcd.2020.05.003
  9. Пястолова Н.Б. Индекс Кетле как инструмент оценки физического состояния организма // Физическая культура. Спорт. Туризм. Двигательная рекреация. – 2020. – Т. 5, № 4. – С. 43–48. DOI: 10.24411/2500-0365-2020-15406
  10. Normal weight obese (NWO) women: an evaluation of a candidate new syndrome / A. De Lorenzo, R. Martinoli, F. Vaia, L. Di Renzo // Nutr. Metab. Cardiovasc. Dis. – 2006. – Vol. 16, № 8. – P. 513–523. DOI: 10.1016/j.numecd.2005.10.010
  11. Normal weight obesity: a risk factor for cardiometabolic dysregulation and cardiovascular mortality / A. Romero‐Corral, V.K. Somers, J. Sierra‐Johnson, Y. Korenfeld, S. Boarin, J. Korinek, M.D. Jensen, G. Parati, F. Lopez‐Jimenez // Eur. Heart J. – 2010. – Vol. 31, № 6. – P. 737–746. DOI: 10.1093/eurheartj/ehp487
  12. Место биоимпедансного анализа в эпидемиологической оценке состояния нутритивного статуса взрослых и детей (обзор) / Л.В. Козлова, В.В. Бекезин, Т.В. Дружинина, О.В. Пересецкая // Смоленский медицинский альманах. – 2017. – № 4. – С. 13–22.
  13. Predicted lean body mass, fat mass, and all cause and cause specific mortality in men: prospective US cohort study / D.H. Lee, N. Keum, F.B. Hu, E.J. Orav, E.B. Rimm, W.C. Willett, E.L. Giovannucci // BMJ. – 2018. – Vol. 362. – P. k2575. DOI: 10.1136/bmj.k2575
  14. High BMI with adequate lean mass is not associated with cardiometabolic risk factors in children and adolescents. / P. Xiao, H. Cheng, Y. Yan, J. Liu, X. Zhao, H. Li, J. Mi // J. Nutr. – 2021. – Vol. 151, № 5. – P. 1213–1221. DOI: 10.1093/jn/nxaa328
  15. Haldar S., Chia S.C., Henry C.J. Body Composition in Asians and Caucasians: comparative analyses and influences on cardiometabolic outcomes // Adv. Food Nutr. Res. – 2015. – Vol. 75. – P. 97–154. DOI: 10.1016/bs.afnr.2015.07.001
  16. Биоимпедансный анализ в клинической практике / Н.К. Перевощикова, И.А. Селиверстов, С.А. Дракина, Н.С. Черных // Мать и дитя в Кузбассе. – 2021. – № 3 (86). – C. 11–20. DOI: 10.24412/2686-7338-2021-3-11-20
  17. Современные методы анализа композиционного состава тела / А.С. Самойлов, А.В. Жолинский, Н.В. Рылова, М.Н. Величко, И.В. Большаков, А.В. Бодров, Р.А. Симонов, П.Д. Чижиков // Практическая медицина. – 2022. – Т. 20, № 1. – С. 21–26. DOI: 10.32000/2072-1757-2022-1-21-26
  18. Anthropometric indices as predictive screening tools for obesity in adults; the need to define sex-specific cut-off points for anthropometric indices / M. Górnicka, K. Szewczyk, A. Białkowska, K. Jancichova, M. Habanova, K. Górnicki, J. Hamulka // Appl. Sci. – 2022. – Vol. 12, № 12. – P. 6165. DOI: 10.3390/app12126165
  19. WHO Expert Consultation. Appropriate body-mass index for Asian populations and its implications for policy and in-tervention strategies // Lancet. – 2004. – Vol. 363, № 9403. – P. 157–163. DOI: 10.1016/s0140-6736(03)15268-3
  20. Increased length of hospital stay in underweight and overweight patients at hospital admission: A controlled population study / U.G. Kyle, M. Pirlich, H. Lochs, T. Schuetz, C. Pichard // Clin. Nutr. – 2005. – Vol. 24, № 1. – P. 133–142. DOI: 10.1016/j.clnu.2004.08.012
  21. WHO European Regional Obesity Report 2022 [Электронный ресурс]. – Denmark, Copenhagen: WHO, 2022. – 206 p. – URL: https://apps.who.int/iris/handle/10665/353747.pdf (дата обращения: 05.05.2023).
  22. Pluta W., Dudzińska W., Lubkowska A. Metabolic Obesity in People with Normal Body Weight (MONW) – Review of Diagnostic Criteria // Int. J. Environ. Res. Public Health. – 2022. – Vol. 19, № 2. – P. 624. DOI: 10.3390/ijerph19020624
  23. Nimptsch K., Konigorski S., Pischon T. Diagnosis of obesity and use of obesity biomarkers in science and clinical medicine // Metabolism. – 2019. – Vol. 92. – P. 61–70. DOI: 10.1016/j.metabol.2018.12.006
  24. The Use of Different Anthropometric Indices to Assess the Body Composition of Young Women in Relation to the Incidence of Obesity, Sarcopenia and the Premature Mortality Risk / M. Gažarová, M. Bihari, M. Lorková, P. Lenártová, M. Habánová // Int. J. Environ. Res. Public Health. – 2022. – Vol. 19, № 19. – P. 12449. DOI: 10.3390/ijerph191912449
  25. Body Mass Index, Abdominal Fatness, and Heart Failure Incidence and Mortality: a systematic review and dose-response meta-analysis of prospective studies / D. Aune, A. Sen, T. Norat, I. Janszky, P. Romundstad, S. Tonstad, L.J. Vatten // Circulation. – 2016. – Vol. 133, № 7. – P. 639–649. DOI: 10.1161/CIRCULATIONAHA.115.016801
  26. Body mass index and risk of brain tumors: a systematic review and dose-response meta-analysis / D. Zhang, J. Chen, J. Wang, S. Gong, H. Jin, P. Sheng, X. Qi, L. Lv [et al.] // Eur. J. Clin. Nutr. – 2016. – Vol. 70, № 7. – P. 757–765. DOI: 10.1038/ejcn.2016.4
Получена: 
31.10.2023
Одобрена: 
11.03.2024
Принята к публикации: 
20.03.2024

Вы здесь

Главная