Abstract

fundal

Un studiu a fost efectuat la subiecți supraponderali și obezi pentru a evalua efectele indicatorilor de adipozitate și inflamație asupra biomarkerilor dismetabolici prin lățimea de distribuție a celulelor roșii (RDW) și volumul corpuscular mediu (MCV), ținând cont de echilibrul pro-antioxidant.

model

Metode

Datele de la 166 subiecți supraponderali au fost analizate printr-un model de analiză a căii folosind modelarea ecuației structurale (SEM) pentru a evalua efectele directe și indirecte ale căii adipozității, măsurate prin indicele de masă corporală (IMC) și circumferința taliei (WC) și starea inflamației, măsurată prin echilibrul pro-antioxidant [specii reactive de oxigen (ROS)], timpul de întârziere și panta și valorile proteinei C reactive (CRP) pe biomarkeri dismetabolici, prin RDW și MCV.

Rezultate

IMC a fost puternic legat de nivelurile CRP și ROS. Mai mult, a existat o scădere semnificativă negativă a MCV (1.546 femtolitri) legată de IMC indirect prin niveluri ridicate de CRP. Mai mult, WC a afectat RDW, indicând un posibil rol mediator pentru RDW în raport cu relația dintre WC și evaluarea modelului homeostatic (HOMA), insulina și, respectiv, lipoproteina cu densitate mare (HDL). Acest lucru a fost evident prin nivelurile crescute de HOMA și insulină și nivelurile scăzute de HDL. În cele din urmă, markerii asociați ROS nu au afectat direct RDW și MCV.

Concluzie

Rezultatele raportate sugerează că RDW ar putea juca un rol mediator în relația dintre WC și rezultatele dismetabolice la persoanele supraponderale și obeze. CRP pare să moduleze legătura dintre IMC și MCV. Acest studiu oferă structura coloanei vertebrale pentru scenarii viitoare și pune bazele pentru cercetări suplimentare cu privire la rolul RDW și MCV ca biomarkeri adecvați pentru evaluarea bolilor cardiovasculare (HDL-colesterol), a intestinelor inflamatorii și a rezistenței la insulină.

Introducere

Lățimea de distribuție a celulelor roșii din sânge (RDW), o măsură a variabilității în mărimea eritrocitelor circulante, s-a demonstrat că este modificată în diferite afecțiuni legate de inflamație [1], inclusiv insuficiență cardiacă cronică (CHF), embolie pulmonară, șoc septic [2, 3] și boli hematologice, în special anumite forme de anemie [4]. Dovezile sugerează că, pe lângă inflamație, nivelurile crescute de RDW sunt, de asemenea, legate de obiceiurile nutriționale [5], ambele reprezentând cele două caracteristici principale ale rezistenței la insulină în obezitate și sindromul metabolic (MetS), după cum sa raportat anterior în evaluarea riscului cardiovascular ibermutuamur ( ICARIA) studiu [6].

Având în vedere acest context, scopul studiului a fost de a evalua legăturile dintre RDW și markerii adipozității [evaluat prin indicele de masă corporală (IMC) și circumferința taliei (WC)], starea inflamației [evaluată prin proteina C-reactivă (CRP) ] și stresul oxidativ [evaluat de speciile reactive de oxigen (ROS) și lag-time și panta]. Se speculează că stresul oxidativ mărește RDW și, în consecință, crește tulburările legate de metabolizare, după cum se evaluează prin profilul lipidic [colesterol total, colesterol de lipoproteine ​​cu densitate ridicată (HDL), colesterol cu ​​lipoproteine ​​cu densitate mică (LDL) și trigliceride], insulină, evaluarea modelului homeostatic (HOMA) și tensiunea arterială la subiecții obezi (Fig. 2). Acești markeri ai metabolismului, inflamației și stresului oxidativ au fost utilizați datorită investigațiilor anterioare care au raportat că RDW crescut este asociat cu CRP sensibil sensibil [12], tipare glicemice modificate [13], hipertensiune arterială [14], obezitate [15] și profil lipidic nefavorabil, în special la femei [16]. În cele din urmă, ipoteza studiului de bază definește efectele căii RDW și MCV asupra biomarkerilor dismetabolici, prin verificarea rolurilor lor de mediere într-un cadru de echilibru pro-antioxidant (ROS).

Subiecte și metode

Subiecte

Studiul a fost aprobat de comitetul de etică al Departamentului de Medicină Internă și Terapie Medicală de la Universitatea din Pavia, Italia (Nr. Reg. 0905/15122017). Toți subiecții și-au dat consimțământul scris în cunoștință de cauză pentru a participa la studiu, care a fost realizat în conformitate cu Declarația de la Helsinki.

Subiecții, atât bărbați, cât și femei, au variat între 18 și 50 de ani. Subiecții de sex feminin trebuiau să fie premenopauzali, să nu fie însărcinați cu cicluri menstruale normale și să aibă un IMC cuprins între 25 și 35 kg/m 2. Toți subiecții au fost rugați să prezinte istoricul medical complet și să fie supuși unui examen fizic cu evaluare antropometrică și teste de rutină de laborator la Unitatea Dietetică și Metabolică a Institutului Santa Margherita, Universitatea din Pavia, Italia. Eligibilitatea a inclus subiecți care nu prezintă modificări semnificative ale lipidelor și metabolismul glucidic (glucoza 2).

Analize biochimice

Tipar lipidic și glicemic

analize statistice

Primul scop al cercetării a fost de a evalua și cuantifica un model de analiză a căilor cauzale [20, 21] care descrie relațiile biomedicale cauzale așteptate între indicatorii de adipozitate, cum ar fi IMC și WC, markeri de inflamație (adică, CRP), asociați cu ROS indicatori (de exemplu, ROS, înclinare și întârziere) și indicatori de sânge, cum ar fi RDW și MCV, și markeri dismetabolici ca rezultate. Diagrama căii cauzale a modelului biomedical conceptual este prezentată în Fig. 2, care este structurat ierarhic prin patru secțiuni: i) IMC și WC ca noduri antecedente; ii) markerii inflamației, care sunt potențial mediatori de primul nivel; iii) markerii de sânge roșu, RDW și MCV care sunt potențial mediatori de nivel secundar și în cele din urmă iv) markerii dismetabolici ca rezultate.

Analiza căii este un tip special de modelare a ecuațiilor structurale (SEM), o abordare multivariantă bazată pe utilizarea unui sistem de ecuații simultane pentru a descrie relații de cale a priori care generează datele (SEM-urile aparțin clasei de modele de confirmare), variabila poate apărea explicativă în una sau mai multe ecuații, precum și rezultatul în alte ecuații [20].

Conform modelului conceptual, mecanismul cauzal al unui model de analiză a traseului definește 3 tipuri de efecte: efect direct, indirect și corelație. Efectul direct al unei variabile explicative (exogene) asupra unei variabile de răspuns (endogene) este efectul net al unui predictor, comparativ cu ceilalți predictori din ecuațiile încorporate. Efectul indirect este efectul mediat de celelalte variabile aparținând căii; acești doi sunt interpretați ca un coeficient de regresie liniară multiplă (de exemplu, variația variabilei de răspuns pentru creșterea unității a variabilei explicative menținând fix celelalte în ecuațiile încorporate). În cele din urmă, efectul de corelație este definit de corelația clasică Pearson.

În acest cadru, prin două teste z de coadă asupra efectelor (ipoteză nulă, H0: β = 0, a P-valoarea 2), indicele de potrivire comparativ (CFI) și indicele Tucker-Lewis (TLI) și prin indicii de potrivire a răutății, cum ar fi eroarea pătrată medie de rădăcină de aproximare (RMSEA) și reziduul pătrat mediu rădăcină standardizat (SRMR). CFI, TLI> 0,90 și RMSEA, SRMR *) au fost, de asemenea, calculate pentru a compara mărimile efectului (adică după ajustarea pentru unitatea de măsură a variabilelor). Analiza statistică a fost efectuată pe R 3.6.3 folosind pachete lavaan [23] și lslx [14].

Rezultate

Caracteristicile subiectului

Un total de 166 de subiecți (137 de femei și 29 de bărbați, inclusiv 38 de fumători ex și actuali), cu o vârstă medie de 39,38 ± 10,34 ani, admis la Unitatea Dietetică și Metabolică a Institutului „Santa Margherita”, Universitatea din Pavia, Italia între ianuarie 2013 și sfârșitul lunii mai 2015 au fost evaluate. Figura 1 afișează selecția subiecților. Caracteristicile generale ale populației studiate în funcție de sex sunt date în Tabelul 1.