Diese Studie untersucht den Zusammenhang zwischen dem modifizierten kardiometabolischen Index (MCMI) und dem Risiko für Endometriose und zielt darauf ab, das Potenzial von MCMI als nicht-invasiver Marker zu bewerten.
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Forschungsartikel
Zusammenhang zwischen dem modifizierten kardiometabolischen Index und Endometriose in einer amerikanischen Kohorte: Einblicke aus einer Querschnittsanalyse
In diesem Artikel
Zusammenfassung
Zusammenfassung
Der modifizierte kardiometabolische Index (MCMI), ein integriertes Maß für viszerales Fett und Lipidstoffwechsel, wurde in der Forschung zu metabolischen Erkrankungen weit verbreitet angewendet. Ihr Zusammenhang mit der Endometriose wurde jedoch nicht gründlich untersucht. Die Daten stammen aus den NHANES-Umfragen von 1999 bis 2006. Endometriose wurde durch selbstberichtete Diagnose festgestellt. MCMI wurde als LN (TG × Glukose / HDL-C) × Taille / Höhe berechnet. Gewichtete multivariable logistische Regressionsmodelle wurden verwendet, um den Zusammenhang zwischen MCMI und Endometriose zu untersuchen. Restricted cubic Spline (RCS)-Modelle wurden angewandt, um potenzielle nichtlineare Beziehungen zu bewerten. Analysen der Untergruppen wurden durchgeführt, um zu beurteilen, ob die Assoziation über die Populationsuntergruppen hinweg konsistent ist. Eine Sensitivitätsanalyse mit Propensity Score Matching (PSM) wurde ebenfalls durchgeführt, um die Robustheit der Ergebnisse zu bewerten. Nach Anpassung aller Kovariaten war ein höherer MCMI signifikant mit dem Vorhandensein von Endometriose assoziiert (OR = 1,58, 95 % KI: 1,16–2,15; P = 0,004). Teilnehmer im höchsten MCMI-Tertil hatten ein um 99 % höheres Risiko für Endometriose im Vergleich zu denen im niedrigsten Tertil (OR = 1,99, 95 % KI: 1,10–3,62; P = 0,02). Ein signifikant steigender Trend wurde über die Tertillen beobachtet (P für Trend = 0,03). Die RCS-Analyse bestätigte eine positive lineare Assoziation (P für Gesamteffekt = 0,004; P für Nichtlinearität = 0,20). Subgruppenanalysen zeigten keine signifikanten Wechselwirkungen, und die Sensitivitätsanalyse bestätigte die Robustheit der Assoziation. Höhere MCMI war signifikant mit Endometriose assoziiert, was ihren potenziellen Nutzen als einfacher, nicht-invasiver Biomarker unterstützt. Weitere Forschung mit klinisch bestätigten Diagnosen und longitudinalen Designs ist erforderlich, um diesen Zusammenhang zu klären.
Einleitung
Endometriose betrifft weltweit etwa 10 % der Frauen im gebärfähigen Alter 1,2 und ist durch das Vorhandensein von endometriumähnlichem Gewebe außerhalb der Gebärmuttergekennzeichnet. Diese Erkrankung führt zu chronischen Entzündungen, Beckenschmerzen und Unfruchtbarkeit 4,5, was sich erheblich auf die Lebensqualität auswirkt. Obwohl die Laparoskopie weiterhin der diagnostische Goldstandard ist, begrenzt ihre invasive Natur die frühzeitige Erkennung, insbesondere bei asymptomatischen Personen. Zuverlässige nicht-invasive Biomarker zur Identifizierung oder Stratifizierung von gefährdeten Frauen fehlen weiterhin 6,7,8.
Jüngste Erkenntnisse deuten darauf hin, dass Stoffwechselstörungen, die Lipid- und Glukosewege betreffen, für die Endometriose relevant sein könnten. Epidemiologische Studien haben Endometriose mit dem Body-Mass-Index (BMI) in Verbindung gebracht, und genetische Loci, die mit der Taille-Hüft-Hüft-Ratio (WHR)-bereinigten BMI-Überschneidungen mit Endometriose-Loci assoziiert sind, was auf gemeinsame Wege im Zusammenhang mit der Fettverteilunghinweist 9. Studien mit großer Bevölkerung aus den Vereinigten Staaten und dem Vereinigten Königreich haben ebenfalls höhere Triglyzeridwerte (TG) bei Frauen mit Endometrioseberichtet: 10,11. Darüber hinaus wurden fettreiche Ernährungsgewohnheiten mit einer erhöhten Peritonealentzündung und stärkeren Bauchschmerzenin Verbindung gebracht. Die Ansammlung von viszeralem Fett fördert einen Zustand chronischer, niedriggradiger Entzündung und schafft eine Mikroumgebung, die die Adhäsion, Invasion und das Überleben des ektopischen endometrialen Gewebes fördernkann 13,14.
Auch der Glukosestoffwechsel kann dazu beitragen. Hinweise deuten darauf hin, dass Frauen mit Endometriose Anzeichen einer beeinträchtigten Glukoseregulationzeigen 15. Mendelsche Randomisierungsanalysen zeigen außerdem, dass genetisch vorhergesagtes höheres Nüchterninsulin mit einem erhöhten Endometrioserisiko16 assoziiert ist. Zusammengesetzte Stoffwechselmarker, die TG und Glukose integrieren, wie der Triglyzerid-Glukose-(TyG)-Index, haben ebenfalls positive Assoziationen mit Endometriose17 gezeigt. Zusammengenommen deuten diese Ergebnisse auf ein breiteres Muster des metabolischen Ungleichgewichts hin. Kombinierte Störungen im Lipid- und Glukosestoffwechsel können das mit Endometriose assoziierte Stoffwechselmilieu besser charakterisieren als allein Lipidauffälligkeiten.
MCMI wurde als erweiterte Version des früheren kardiometabolischen Index (CMI) entwickelt. Es umfasst TG, Nüchternblutzucker (FBG), hochdichtes Lipoproteincholesterin (HDL-C), Taillenumfang (WC) und Körpergröße und verleiht damit den ursprünglichen lipidbasierten Komponenten von CMI einen glykämischen Status. Diese Expansion ermöglicht es MCMI, den Lipid-Glukose-Stoffwechsel und die viszerale Fettleibigkeit18 umfassender widerzuspiegeln. Alle Komponenten des MCMI werden aus routinemäßigen Labor- und anthropometrischen Messungen gewonnen, was es zu einer praktischen und nicht-invasiven Metrik für den Einsatz sowohl in klinischen als auch in epidemiologischen Kontexten macht. Da auch Störungen der Glukoseregulation mit Endometriose in Verbindung gebracht wurden, ermöglicht die Einbeziehung des glykämischen Status MCMI, metabolische Merkmale zu erfassen, die biologisch relevant für die Erkrankung sind. Obwohl CMI mit Endometriose19 und mit metabolischen Ergebnissen wie Lebererkrankungen, Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Totalmortalität 20,21,22 assoziiert wurde, wurde der Zusammenhang zwischen MCMI und Endometriose bisher nicht untersucht.
Diese Studie hatte zum Ziel, den Zusammenhang zwischen MCMI und der Prävalenz der Endometriose in der US-Bevölkerung anhand von Daten der National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) 1999-2006 zu untersuchen. Indem untersucht wird, ob MCMI mit dem Vorhandensein von Endometriose zusammenhängt, versucht diese Studie, deren potenzielle Relevanz als nicht-invasiver Indikator zu klären und eine Grundlage für zukünftige Forschungen mit klinisch bestätigten Diagnosen zu schaffen.
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Protokoll
Datenquelle
NHANES ist ein landesweit repräsentatives Überwachungsprogramm, das Gesundheit und Ernährung bei Einzelpersonen in den Vereinigten Staaten bewertet. Die Umfrage wird vom National Center for Health Statistics (NCHS) durchgeführt und basiert auf einem geschichteten, mehrstufigen Stichprobenrahmen, um eine bevölkerungsbasierte Kohorte zu rekrutieren. Informationen werden durch strukturierte Interviews, standardisierte körperliche Untersuchungen und Laboruntersuchungen gesammelt. Alle Umfrageverfahren werden vom NCHS Ethics Review Board genehmigt, und von allen Teilnehmern wird eine informierte Zustimmung eingeholt. Da NHANES vollständig freigegebene öffentliche Nutzungsdateien veröffentlicht, ist für Sekundäranalysen wie die vorliegende Studie keine zusätzliche institutionelle ethische Genehmigung erforderlich.
Studienpopulation
Die Daten stammen aus den NHANES-Zyklen 1999–2006, da Endometriose-Informationen nur in diesen Erhebungsjahren erhoben wurden (Abbildung 1). Der ursprüngliche Datensatz umfasste 41.474 Teilnehmer. Zunächst schlossen wir 20.264 männliche Teilnehmer aus, sodass 21.210 berechtigte Teilnehmer übrig blieben. Anschließend schlossen wir 15.653 Probanden ohne Endometriose-Daten, 3.088 ohne MCMI-Daten und 156 ohne Gewichtsmessungen aus, was zu einer endgültigen analytischen Stichprobe von 2.313 Probanden führte.
Beurteilung der Endometriose
Die Endometriose wurde durch Selbstauskunft beurteilt. Die Teilnehmer wurden gefragt: "Wurden Sie jemals von einem Arzt mit Endometriose diagnostiziert?" Diejenigen, die mit "ja" antworteten, wurden als Endometriose eingestuft.
Bewertung der MCMI
In dieser Studie war MCMI die unabhängige Variable. Sie wurde mit TG (mg/dL), FBG (mg/dL), HDL-C (mg/dL), WC (cm) und Höhe (cm) gemäß folgender Formel18 berechnet.
Kovariaten
Gemäß der früheren Literatur17 hat diese Analyse angepasst für Alter (Jahre), Armuts-Einkommensquote (PIR), Rasse (Weiß, Schwarz, Hispanisch und andere), BMI (kg/m²), Bildungsstand (weniger als High School, High-School-Abschluss, mehr als High School), Raucherstatus (ja/nein), Alkoholkonsum (ja/nein), Vorgeschichte von Diabetes (ja/nein), Vorgeschichte von Bluthochdruck (ja/nein), Familienstand (verheiratet), Nie verheiratet, getrennt), Alter bei der Menstruation (Jahre), Parität (Zeiten) und exogener Hormonkonsum (ja/nein). Der BMI wurde als Gewicht in kg geteilt durch Größe in m2 berechnet. PIR stellte das Verhältnis des jährlichen Haushaltseinkommens zur bundesstaatlichen Armutsschwelle dar. Rauchen wurde definiert als das Rauchen von ≥100 Zigaretten im eigenen Leben, und Alkoholkonsum als der Konsum von ≥12 alkoholischen Getränken. Diabetes und Bluthochdruck wurden anhand von selbst berichteten Arztdiagnosen identifiziert. Exogener Hormonkonsum wurde definiert als der Einsatz weiblicher hormoneller Substanzen.
Statistische Analyse
Das NHANES-Komplexstichprobensystem wurde berücksichtigt, und Umfragegewichte wurden angewandt, um populationsrepräsentative Schätzungen zu erstellen. Fehlende Kovariatenwerte wurden durch mehrfache Imputation behoben. Kontinuierliche Variablen wurden als Mittelwerte mit Standardfehlern präsentiert, während kategoriale Variablen als Zählungen und Prozentsätze zusammengefasst wurden. Die Beziehung zwischen MCMI und Endometriose wurde mittels gewichteter multivariabler logistischer Regression untersucht, und die Ergebnisse wurden als adjustierte Odds Ratios (ORs) mit 95%-Konfidenzintervallen (KI) ausgedrückt.
Potenzielle nichtlineare Assoziationen wurden mit gewichteten eingeschränkten kubischen Spline (RCS) Modellen 23,24 untersucht, die mit dem RMS-Gehäuse ausgestattet waren. Im Einklang mit der Standardregel der Knotenplatzierung von RMS wurden drei Knoten im 10., 50. und 90. Perzentil der MCMI-Verteilung positioniert. P-Werte wurden sowohl für die Gesamtassoziation als auch für den Nichtlinearitätstest berichtet. Untergruppenanalysen wurden über vordefinierte Kovariaten durchgeführt.
Für Sensitivitätsanalysen wurde das Propensity Score Matching (PSM) mit dem MatchIt-Paket unter Verwendung des 1:3-Nächsten-Nachbar-Matching25,26 durchgeführt. Das Propensity-Score-Modell umfasste Alter, PIR, Rasse, BMI, Bildung, Rauchstatus, Alkoholkonsum, Diabetes, Bluthochdruck, Familienstand, Menarchenalter, Parität und exogenen Hormonkonsum. Kein Bremssattel wurde spezifiziert. Die Matching-Qualität wurde anhand des kovariaten Gleichgewichts nach dem Matching bewertet, und die gewichtete logistische Regression wurde in der abgestimmten Kohorte wiederholt. Zweiseitige P-Werte < 0,05 galten als statistisch signifikant. Die in den Analysen verwendeten R-Pakete sind in der Materialtabelle aufgeführt.
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Ergebnisse
Teilnehmercharakteristika
Tabelle 1 zeigt die Ausgangsmerkmale der Teilnehmer, eingeteilt in die Kontrollgruppe (n = 2.139) und die Endometriosegruppe (n = 174). Die Analyse zeigte, dass die Endometriose-Gruppe im Vergleich zur Kontrollgruppe signifikant höhere MCMI und ein höheres durchschnittliches Alter aufwies. Ein deutlicher rassischer Unterschied wurde beobachtet, mit einem höheren Anteil weißer Personen in der Endometri...
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Diskussion
Diese Studie ist die erste, die den Zusammenhang zwischen MCMI und Endometriose bei US-Frauen anhand von NHANES-Daten von 1999 bis 2006 untersucht. Unsere Ergebnisse zeigen einen signifikanten positiven Zusammenhang zwischen höheren MCMI-Werten und der Prävalenz der Endometriose, selbst nach Anpassung mehrerer Störfaktoren. Diese Ergebnisse deuten auf einen konsistenten Zusammenhang zwischen höheren MCMI-Werten und Endometriose hin, was darauf hindeutet, dass MCMI metabolische Eigenschaf...
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Offenlegungen
Die Autoren erklären keine konkurrierenden Interessen.
Materialien
| Name | Unternehmen | Katalognummer | Kommentare |
|---|---|---|---|
| forestploter-Paket (Version 1.1.2) | CRAN | N/A | R-Paket, das zur Erzeugung von Waldflächen verwendet wird. |
| MatchIt-Paket (Version 4.5.5) | CRAN | N/A | R-Paket, das für eine 1:3-Übereinstimmung der nächstgelegenen Nachbarn verwendet wird. |
| Mäusepaket (Version 3.16.0) | CRAN | N/A | R-Paket, das für die Mehrfachimputation fehlender kovariater Daten verwendet wird. |
| NHANES-Datensatz (1999 – ndash; 2006) | Centers for Disease Control and Prevention (CDC), USA | N/A | Öffentlicher Datensatz aus der National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES). Zugriff von: https://www.cdc.gov/nchs/nhanes |
| R-Software (Version 4.5.1) | R-Stiftung für statistische Berechnung | RRID:SCR_001905 | Statistische Rechenumgebung, die für alle Analysen verwendet wird. |
| RMS-Paket (Version 6.8-1) | CRAN | N/A | R-Paket, das für die Modellierung der eingeschränkten kubischen Spline verwendet wird. |
| Umfragepaket (Version 4.4-2) | CRAN | N/A | R-Paket, das für NHANES-Umfragegewichtete Regressionsanalysen verwendet wird. |
Referenzen
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