Индекс массы тела, композиционный состав тела и метаболический профиль пациенток с синдромом поликистозных яичников


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Цель: Провести сравнительный анализ диагностической значимости индекса массы тела (ИМТ), композиционного состава тела и их сопряженности с метаболическим профилем пациенток с синдромом поликистозных яичников (СПКЯ). Материалы и методы: Проведено одноцентровое одномоментное исследование с участием 129 женщин с СПКЯ (средний возраст 26,7 (5,4) года). Выполнено комплексное клинико-лабораторное обследование, включающее расчет ИМТ, оценку композиционного состава тела, гормонального, липидного профиля, метаболизма глюкозы, а также УЗ-исследование органов малого таза. Результаты: В общей группе больных с СПКЯ избыточная масса тела и ожирение были диагностированы только у 48/129 (37,2%) пациенток, избыток общей жировой ткани, расположенной преимущественно в висцеральной области, - у 95/129 (73,6%). При нормальных показателях ИМТ у 46/81 (56,8%) также выявлен избыток общей жировой ткани, указывающий на «скрытое ожирение», в том числе у 18/46 (39,1%) - висцеральное ожирение, ассоциированное в каждом 3-м случае с гиперинсулинемией, инсулинорезистентностью (ИР) и дислипидемией, в каждом 5-м - с нарушением толерантности к глюкозе (НТГ). ROC-анализ показал, что при пороговом значении ИМТ ≥223 кг/м2 в 100% случаев выявляется избыток общей жировой ткани, более чем в 11 раз чаще встречается НТГ, в 3раза чаще - гиперинсулинемия и дислипидемия. У пациенток с СПКЯ ИМТ ≥223 кг/м2 можно рассматривать как фактор, предрасполагающий к развитию ИР с чувствительностью 74% и специфичностью 70%. Заключение: Пациенткам с СПКЯ целесообразно в комплекс обследования включить оценку композиционного состава тела с целью выявления избытка жировой ткани, ассоциированного с повышенной частотой метаболических нарушений. ИМТ ≥223 кг/м2 можно рассматривать как клинический маркер избытка жировой ткани и высокого риска развития метаболических нарушений, своевременная диагностика которых является основой для модификации образа жизни и назначения терапии, направленной на снижение риска сахарного диабета 2 типа и сердечно-сосудистых заболеваний в долгосрочной перспективе.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Галина Евгеньевна Чернуха

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Минздрава России

Email: g_chernukha@oparina4.ru
д.м.н., профессор, главный научный сотрудник отделения гинекологической эндокринологии

Екатерина Дмитриевна Мирошина

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Минздрава России

Email: emiroshina.md@gmail.com
аспирант, отделение гинекологической эндокринологии

Сергей Юрьевич Кузнецов

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Минздрава России

к.м.н., врач-рентгенолог, врач акушер-гинеколог отделения гинекологической эндокринологии

Илья Андреевич Иванов

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Минздрава России

Email: doctor.i.ivanov@yandex.ru
к.м.н., врач акушер-гинеколог отделения гинекологической эндокринологии

Список литературы

  1. Moran L.J., Misso M.L., Wild R.A., Norman R.J. Impaired glucose tolerance, type 2 diabetes and metabolic syndrome in polycystic ovary syndrome: a systematic review and meta-analysis. Hum Reprod Update. 2010; 16(4): 347-63. https://dx.doi.org/10.1093/humupd/dmq001.
  2. Cooney L.G., Lee I., Sammel M.D., Dokras A. High prevalence of moderate and severe depressive and anxiety symptoms in polycystic ovary syndrome: a systematic review and meta-analysis. Hum Reprod. 2017; 32(5): 1075-91. https://dx.doi.org/10.1093/humrep/dex044.
  3. Attaoua R., El Mkadem S.A., Radian S., Fica S., Hanzu F., Albu A. et al. FTO gene associates to metabolic syndrome in women with polycystic ovary syndrome. Biochem Biophys Res Commun. 2008; 373(2): 230-4. https://dx.doi.org/10.1016/j.bbrc.2008.06.039.
  4. Morgan C.L., Jenkins-Jones S., Currie C.J., Rees D.A. Evaluation of adverse outcome in young women with polycystic ovary syndrome versus matched, reference controls: a retrospective, observational study. J. Clin Endocrinol Metab. 2012; 97(9): 3251-60. https://dx.doi.org/10.1210/jc.2012-1690.
  5. Zhu S., Zhang B., Jiang X., Li Z., Zhao S., Cui L. et al. Metabolic disturbances in non-obese women with polycystic ovary syndrome: a systematic review and meta-analysis. Fertil Steril. 2019; 111(1): 168-77. https://dx.doi.org/10.1016/j.fertnstert.2018.09.013.
  6. Vrbikova J., Fanta M., Cibula D., Vondra K., Bendlova B. Impaired glucose metabolism in women with polycystic ovary syndrome. Gynecol Obstet Invest. 2009; 68(3): 186-90. https://dx.doi.org/10.1159/000232574.
  7. Ollila M.-M., West S., Keinaanen-Kiukaanniemi S., Jokelainen J., Auvinen J., Puukka K. et al. Overweight and obese but not normal weight women with PCOS are at increased risk of Type 2 diabetes mellitus - a prospective, population-based cohort study. Hum Reprod. 2017; 32(2): 423-31. https://dx.doi.org/10.1093/humrep/dew329.
  8. Garvey W.T., Garber A.J., Mechanick J.I., Bray G.A., Dagogo-Jack S., Einhorn D. et al. The Aace Obesity Scientific Committee. American association of clinical endocrinologists and american college of endocrinology position statement on the 2014 advanced framework for a new diagnosis of obesity as a chronic disease. Endocr Pract. 2014; 20(9): 977-89. https://dx.doi.org/10.4158/EP14280.PS.
  9. Dickey R.A., Bartuska D.G., Bray G.W., Callaway C.W., Davidson E.T., Feld S. et al. AACE/ACE Position statement on the prevention, diagnosis, and treatment of obesity (1998 revision). Endocr Pract. 1998; 4: 297-350.
  10. Чернуха Г.Е., Табеева Г.И., Гусев Д.В., Кузнецов С.Ю. Оценка показателей жировой ткани при функциональной гипоталамической аменорее. Акушерство и гинекология. 2018; 2: 74-80. [Chernukha G.E., Tabeeva G.I., Gusev D.V., Kuznetsov S.Yu. Estimation of adipose tissue indicators in functional hypothalamic amenorrhea. Akusherstvo i Ginekologiya/Obstetrics and Gynecology. 2018; (2): 74-80. (in Russian)]. https://dx.doi.org/10.18565/aig.2018.2.74-80.
  11. Kim J.Y., Han S.H., Yang B.M. Implication of high-body-fat percentage on cardiometabolic risk in middle-aged, healthy, normal-weight adults. Obesity (Silver Spring). 2013; 21(8): 1571-7. https://dx.doi.org/10.1002/oby.20020.
  12. Ru derm an N.B., Schneider S.H., Berchtold P. The ‘metabolically-obese,’ normal-weight individual. Am J. Clin Nutr. 1981; 34(8): 1617-21. https://dx.doi.org/10.1093/ajcn/34.8.1617.
  13. Fan B., Shepherd J.A., Levine M.A., Steinberg D., Wacker W., Barden H.S. et al. National Health and Nutrition Examination Survey whole-body dual-energy X-ray absorptiometry reference data for GE Lunar systems. J. Clin Densitom. 2014; 17(3): 344-77. https://dx.doi.org/10.1016/j.jocd.2013.08.019.
  14. World Health Organization. Obesity: preventing and managing the global epidemic. Report of a WHO Consultation on Obesity, Geneva, 3-5 June 1997. Geneva: WHO; 1998.
  15. Sim S.J., Park H.S. The cut-off values of body fat to identify cardiovascular risk among Korean adults. Korean J. Obes. 2004; 13(1): 14-21.
  16. Cho Y.G., Song H.J., Kim J.M., Park K.H., Paek Y.J., Cho J.J. et al. The estimation of cardiovascular risk factors by body mass index and body fat percentage in Korean male adults. Metabolism. 2009; 58(6): 765-71. https://dx.doi.org/10.1016/j.metabol.2009.01.004.
  17. Dudeja V., Misra A., Pandey R.M., Devina G., Kumar G., Vikram N.K. BMI does not accurately predict overweight in Asian Indians in northern India. Br J. Nutr. 2001; 86(1): 105-12. https://dx.doi.org/10.1079/bjn2001382.
  18. Goh V.H., Tain C.F., Tong T.Y., Mok H.P., Wong M.T. Are BMI and other anthropometric measures appropriate as indices for obesity? A study in an Asian population. J. Lipid Res. 2004; 45(10): 1892-8. https://dx.doi.org/10.1194/jlr.M400159-ЛR200.
  19. Miazgowski T., Krzyzanowska-Swiniarska B., Dziwura-Ogonowska J., Widecka K. The associations between cardiometabolic risk factors and visceral fat measured by a new dual-energy X-ray absorptiometry-derived method in lean healthy Caucasian women. Endocrine. 2014; 47(2): 500-5. https://dx.doi.org/10.1007/s12020-014-0180-7.
  20. Sumner A.E., Cowie C.C. Ethnic differences in the ability of triglyceride levels to identify insulin resistance. Atherosclerosis. 2008; 196(2): 696-703. https://dx.doi.org/10.1016/j.atherosclerosis.2006.12.018.
  21. Randeva H.S., Tan B.K., Weickert M.O., Lois K., Nestler J.E., Sattar N. et al. Cardiometabolic aspects of the polycystic ovary syndrome. Endocr Rev. 2012; 33(5): 812-41. https://dx.doi.org/10.1210/er.2012-1003.
  22. Чернуха Г.Е., Блинова И.В., Купрашвили М.И. Эндокринно-метаболические характеристики больных с различными фенотипами синдрома поликистозных яичников. Акушерство и гинекология. 2011; 2: 70-6.
  23. Чернуха Г.Е., Блинова И.В. СПКЯ. Кардиоваскулярные риски и влияние на них терапии сиофором. Трудный пациент. 2008; 6(1): 18-22.
  24. Kirchengast S., Huber J. Body composition characteristics and fat distribution patterns in young infertile women. Fertil Steril. 2004; 81(3): 539-44. https://dx.doi.org/10.1016/j.fertnstert.2003.08.018.
  25. Yildrim B., Sabir N., Kaleli B. Relation of intra-abdominal fat distribution to metabolic disorders in nonobese patients with polycystic ovary syndrome. Fertil Steril. 2003; 79(6): 1358-64. https://dx.doi.org/10.1016/s0015-0282(03)00265-6.
  26. Yucel A., Noyan V., Sagsoz N. The association of serum androgens and insulin resistance with fat distribution in polycystic ovary syndrome. Eur J. Obstet Gynecol Reprod Biol. 2006; 126(1): 81-6. https://dx.doi.org/10.1016/j.ejogrb.2005.11.012.
  27. Carmina E., Bucchieri S., Esposito A., Del Puente A., Mansueto P., Orio F. et al. Abdominal fat quantity and distribution in women with polycystic ovary syndrome and extent of its relation to insulin resistance. J. Clin Endocrinol Metab. 2007; 92(7): 2500-5. https://dx.doi.org/10.1210/jc.2006-2725.
  28. Puder J.J., Varga S., Kraenzlin M., De Geyter C., Keller U., Muller B. Central fat excess in polycystic ovary syndrome: relation to low grade inflammation and insulin resistance. J. Clin Endocrinol Metab. 2005; 90(11): 6014-21. https://dx.doi.org/10.1210/jc.2005-1002.
  29. Faloia E., Canibus P., Gatti C., Frezza F., Santangelo M., Garrappa G.G. et al. Body composition, fat distribution and metabolic characteristics in lean and obese women with polycystic ovary syndrome. J. Endocrinol Invest. 2004; 27(5): 424-9. https://dx.doi.org/10.1007/BF03345285.
  30. Samuel V.T., Shulman G.I. The pathogenesis of insulin resistance: integrating signaling pathways and substrate flux. J. Clin Invest. 2016; 126(1): 12-22. https://dx.doi.org/10.1172/JCI77812.
  31. Ding C., Chan Z., Magkos F. Lean, but not healthy: the 'metabolically obese, normal-weight' phenotype. Curr Opin Clin Nutr Metab Care. 2016; 19(6): 408 17. https://dx.doi.org/10.1097/MCO.0000000000000317
  32. Hestiantoro A., Kapnosa Hasani R.D., Shadrina A., Situmorang H., Ilma N., Muharam R. et al. Body fat percentage is a better marker than body mass index for determining inflammation status in polycystic ovary syndrome. Int J. Reprod Biomed. 2018; 16(10): 623-8.
  33. Rojas J., Chavez M., Olivar L., Rojas M., Morillo J., Mejias J. et al. Polycystic ovary syndrome, insulin resistance, and obesity: navigating the pathophysiologic labyrinth. Int J. Reprod Med. 2014; 2014: 719050. https://dx.doi.org/10.1155/2014/719050.
  34. Lim S.S., Davies M.J., Norman R.J., Moran L.J. Overweight, obesity and central obesity in women with polycystic ovary syndrome: a systematic review and metaanalysis. Hum Reprod Update. 2012; 18(6): 618-37. https://dx.doi.org/10.1093/humupd/dms030.
  35. International Evidence-Based Guideline for the Assessment and Management of Polycystic Ovary Syndrome. 2018. Available at: https://www.monash.edu/medicine/sphpm/mchri/pcos/guideline Accessed 14 June 2019.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© ООО «Бионика Медиа», 2021

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах