Diese Querschnittsstudie berichtet über kovariatenbedingte Assoziationen zwischen dem Verhältnis der apendikulären Skelettmuskelmasse zur viszeralen Fettfläche und der Knochenmineraldichte bei Erwachsenen mit Typ-2-Diabetes.
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Forschungsartikel
Diese Querschnittsstudie berichtet über kovariatenbedingte Assoziationen zwischen dem Verhältnis der apendikulären Skelettmuskelmasse zur viszeralen Fettfläche und der Knochenmineraldichte bei Erwachsenen mit Typ-2-Diabetes.
Knochenbrüchigkeit ist bei Typ-2-Diabetes mellitus (T2DM) häufig, doch der Body-Mass-Index allein erfasst nicht das Gleichgewicht zwischen muskulärer Extremitätenmasse und viszeraler Fettmasse. Diese retrospektive Querschnittsstudie untersuchte den Zusammenhang zwischen dem Verhältnis der appendikulären Skelettmuskelmasse zur Fläche des viszeralen Fettgewebes (SVR) und der Knochendichte (BMD) bei hospitalisierten Erwachsenen mit T2DM. Insgesamt wurden 2.820 Datensätze in deskriptive Analysen eingeschlossen, und 2.798 Datensätze mit vollständigen BMD-Endpunkten sowie Kovariaten des Modells 5 wurden in Regressionsanalysen berücksichtigt. Die appendikuläre Skelettmuskelmasse und die Fläche des viszeralen Fettgewebes wurden mittels multifrequenter bioelektrischer Impedanzanalyse ermittelt, während die Knochendichte der Lendenwirbelsäule, des Femurhalses und der Gesamthüfte mittels Dual-Röntgenabsorptiometrie gemessen wurde. In vollständig adjustierten linearen Modellen war jeder Anstieg des SVR um 1 Standardabweichung mit einer höheren Knochendichte der Lendenwirbelsäule (0,017 g/cm2; 95 % KI, 0,007–0,027; P = 0,001), des Femurhalses (0,027 g/cm2; 95 % KI, 0,019–0,035; P < 0,001) und der Gesamthüfte (0,028 g/cm2; 95 % KI, 0,020–0,036; P < 0,001) assoziiert. Geschlechtsspezifische Terzil-Plots zeigten nicht das monotone Muster, das bei globalen Terzilen beobachtet wurde, die stark geschlechtsverzerrt waren. Modelle mit natürlichen kubischen Splines detektierten an allen drei Messstellen eine Nichtlinearität (alle P-Werte für Nichtlinearität < 0,001), wobei die vorhergesagte Knochendichte mit steigenden SVR-Werten zunahm und sich dann abschwächte. HC3-robuste Konfidenzintervalle ähnelten den primären Schätzungen. Diese Ergebnisse beschreiben querschnittliche bedingte Assoziationen und belegen weder Kausalität, Knochenfestigkeit, Frakturvorhersage noch eine klinische SVR-Schwelle.
Osteoporose ist gekennzeichnet durch eine geringe Knochenmasse, eine Verschlechterung der mikroarchitektonischen Knochenstruktur und eine erhöhte Anfälligkeit für Fragilitätsfrakturen1,2. Das Frakturrisiko wird durch Alter, Geschlecht, erbliche Anfälligkeit, Körperzusammensetzung und Stoffwechselerkrankungen beeinflusst3. Bei Typ-2-Diabetes mellitus (T2DM) kann die flächenhafte Knochendichte (BMD) trotz eines erhöhten Frakturrisikos erhalten oder sogar erhöht sein; daher sollte die BMD in dieser Population als skelettaler Phänotyp und nicht als direktes Maß für die Knochenfestigkeit oder die Frakturwahrscheinlichkeit interpretiert werden4.
Muskel-, Fett- und Knochengewebe bilden ein voneinander abhängiges muskuloskelettal-metaboles System. Der Verlust von Skelettmuskelmasse kann die mechanische Belastung verringern und die Myokin-Signalübertragung verändern, während viszerale Adipositas entzündliche Prozesse und Adipokinwege beeinflussen kann, die für die Knochenumbildung relevant sind5,6. Da der Body-Mass-Index (BMI) und Taillenumfangs-Messungen Muskelmasse der Extremitäten und viszerale Fettmasse nicht separat erfassen, könnte ein zusammengesetztes Körperzusammensetzungs-Verhältnis ergänzende Informationen liefern, bleibt dabei jedoch eine statistische Exposition und kein eigenständiger biologischer Mechanismus7,8.
Die Muskel-Knochen-Interaktion liefert zusätzlichen biologischen Kontext für die Bewertung zusammengesetzter Körperzusammensetzungsparameter in Bezug auf die BMD9. Frühere Studien haben das SVR direkt in Bezug auf die BMD untersucht. Liu et al. analysierten den Zusammenhang zwischen dem Verhältnis der appendikulären Skelettmuskelmasse zur viszeralen Fettfläche (SVR) und der BMD sowie Osteoporose in einer allgemeinen erwachsenen Population, während Guo et al. 422 chinesische Patienten mit T2DM untersuchten und alters- und geschlechtsabhängige Assoziationen mit der BMD sowie die geschätzte 10-Jahres-Frakturwahrscheinlichkeit berichteten10,11.
Die Neuheit dieser Studie liegt in ihrer umfassenden Bewertung des SVR in einer großen Kohorte erwachsener Patienten mit T2DM. Durch die Untersuchung der Knochendichte an drei klinisch relevanten Skelettlokalisationen sowie die Einbeziehung sequenzieller Kovariatenanpassung, geschlechtsstandardisierter und geschlechtsstratifizierter Analysen, simultaner Beurteilung der Muskel- und viszeralen Fettanteile, nichtlinearer Spline-Modellierung und robuster Sensitivitätsanalysen liefert diese Studie eine strengere und klinisch besser kontextualisierte Charakterisierung des Zusammenhangs zwischen der Körperzusammensetzung und der Skelettgesundheit bei T2DM. Die vorliegende Studie erweitert die bestehende Literatur durch die Nutzung eines größeren, einzentrischen endokrinologischen stationären Datensatzes (2.820 Datensätze), dreier lokalisationsspezifischer BMD-Ergebnisse, sequenzieller Kovariatenanpassung, geschlechtsstandardisierter und geschlechtsstratifizierter Analysen, simultaner Modelle für den apendikulären Skelettmuskelmasse (ASM)- und viszeralen Fettareal (VFA)-Anteil sowie vorgeplanter Subgruppen-Interaktionstests. Den Autoren ist keine Überschneidung zwischen der vorliegenden Kohorte und den in jenen Studien berichteten Datensätzen bekannt. Wir vermuteten, dass ein höherer SVR positiv mit der Knochendichte der Lendenwirbelsäule, des Femurhalses und der Gesamthüfte assoziiert sein würde.
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Diese retrospektive Studie wurde vom Ethikprüfungsausschuss des Zweiten Volkskrankenhauses Changzhou genehmigt (Genehmigungsnummer KY017-01) und gemäß der Deklaration von Helsinki durchgeführt. Die Anforderung einer schriftlichen informierten Einwilligung entfiel, da für die Analyse anonymisierte klinische Unterlagen verwendet wurden. Die Studie umfasste Unterlagen aus den Jahren 2017 bis 2022.
Studienaufbau und Datensätze
Diese retrospektive Querschnittsanalyse verwendete stationäre Datensätze aus der Abteilung für Endokrinologie des Zweiten Volkskrankenhauses von Changzhou, dem Dritten Verbundenen Krankenhaus der Nanjing Medizinischen Universität. Die Screening-Datei enthielt nach vorläufiger Bereinigung 3.495 Datensätze, und die Analyseeinheit war ein stationärer Datensatz. T2DM wurde anhand der dokumentierten stationären Diagnose im elektronischen Krankenblatt definiert.
Aufzeichnungen wurden ausgeschlossen, wenn das Alter unter 18 Jahren oder über 80 Jahren lag; die Alanin-Aminotransferase oder Aspartat-Aminotransferase mindestens 120 U/L betrug; das eGFR unter 30 mL/min/1,73 m2 lag; die Hämoglobin-Konzentration unter 90 g/L lag; das schilddrüsenstimulierende Hormon unter 0,3 µIU/L oder mindestens 10 µIU/L betrug; oder wenn eine dokumentierte aktive chronische Infektion, entzündliche Erkrankung, Malignität, extreme körperliche Immobilität oder ein anderer Zustand vorlag, der voraussichtlich die Körperzusammensetzung oder die BMD-Bestimmung erheblich verfälschen würde. Insgesamt wurden 366 Aufzeichnungen entfernt, weil wichtige Labor- oder Körperzusammensetzungsdaten unvollständig waren, und 309 Aufzeichnungen wurden anhand der vorab festgelegten klinischen oder Datenqualitätskriterien ausgeschlossen, sodass 2.820 Aufzeichnungen für die deskriptiven Analysen verblieben. Bei 22 Aufzeichnungen fehlten alle drei BMD-Endpunkte, weshalb sie von der Regressionsanalyse ausgeschlossen wurden; somit verblieben 2.798 vollständige Aufzeichnungen für jedes Skelettstellenmodell.
Strukturierte Variablen wurden aus der elektronischen Patientenakte exportiert und kuratiert. Variablendefinitionen und Zusammenfassungen zur Datenqualität wurden unabhängig voneinander überprüft, und alle Unstimmigkeiten wurden vor der statistischen Analyse im Konsensverfahren behoben.
Klinische und laborchemische Messungen
Alter, Geschlecht, Diabetesdauer, Raucherstatus, Alkoholkonsum, Blutdruck und anthropometrische Messungen wurden aus elektronischen Patientenakten entnommen. Körpergewicht und Körpergröße wurden mit kalibrierten Geräten gemessen, während die Teilnehmer leichte Kleidung und keine Schuhe trugen. Der BMI wurde berechnet als Gewicht in Kilogramm geteilt durch die Körpergröße in Quadratmetern. Der Taillenumfang wurde auf Höhe des Bauchnabels gemessen, der Hüftumfang am stärksten vorspringenden Punkt des Gesäßes, und das Taillen-Hüft-Verhältnis als Taillenumfang geteilt durch Hüftumfang. Der Ruheblutdruck wurde nach 10 Minuten sitzender Ruhephase mit einem automatischen Sphygmomanometer ermittelt.
Alle klinischen, laborchemischen, Körperzusammensetzungs- und BMD-Messungen wurden während derselben Indexhospitalisierung durchgeführt. Innerhalb von 24 Stunden nach der Aufnahme wurde venöses Blut nach einer nächtlichen Fastenphase entnommen.
Blutuntersuchungen
Venöse Blutproben wurden nach einer nächtlichen Fastenperiode innerhalb von 24 Stunden nach der Aufnahme entnommen. Die Hämoglobinkonzentration wurde mit einem automatisierten Hämatologieanalysator bestimmt. Alaninaminotransferase, Aspartataminotransferase, Gamma-Glutamyltransferase, Harnsäure im Serum, Kreatinin, Triglyceride, Gesamtcholesterin, Cholesterin der hohen Dichte (HDL-Cholesterin) und Cholesterin der niedrigen Dichte (LDL-Cholesterin) wurden mittels eines automatisierten Chemieanalysators gemessen. Der glykierte Hämoglobinwert (HbA1c) wurde durch Hochleistungsflüssigkeitschromatographie bestimmt. Schilddrüsenstimulierendes Hormon, freies Trijodthyronin und freies Thyroxin wurden mittels chemilumineszierendem Immunoassay quantifiziert. Die geschätzte glomeruläre Filtrationsrate (eGFR) wurde anhand der CKD-EPI-Kreatinin-Gleichung (Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration) aus dem Jahr 2021 berechnet.
Knochendichte und Körperzusammensetzung
Die flächenhafte Knochendichte wurde an der Lendenwirbelsäule, am Femurhals und an der linken Gesamthüfte mittels eines Dual-Energy-X-ray-Absorptiometrie-Systems gemessen und in g/cm2 angegeben. Es wurden standardmäßige anteroposteriore Messprotokolle für die Lendenwirbelsäule und den proximalen Femur angewandt. Vor der Messung entfernten die Teilnehmer metallische Gegenstände und wurden von geschulten radiologischen Technologen in Rückenlage positioniert. Bei der Aufnahme der Lendenwirbelsäule wurden die Unterschenkel abgestützt, um die Lendenlordose zu verringern, und die Lendenwirbel wurden in den vorgegebenen Analysebereich einbezogen. Bei der Aufnahme des proximalen Femurs wurde das linke Bein nach innen rotiert und mit der vom Hersteller bereitgestellten Positionierungsvorrichtung fixiert, um standardisierte Bereiche des Femurhalses und der Gesamthüfte zu erhalten.
Alle Aufnahmen wurden von geschulten Bedienern auf Patientenbewegungen, metallische Störungen, unvollständige Erfassung, anatomische Positionierung und Platzierung des interessierenden Bereichs überprüft. Aufnahmen mit erheblichen Bewegungen, Positionsfehlern oder Artefakten, die die BMD-Schätzung ungültig machen könnten, wurden nach klinischer Machbarkeit wiederholt oder aus dem analytischen Datensatz ausgeschlossen. Tägliche Phantomkalibrierung und routinemäßige Qualitätskontrollen wurden vor klinischen Untersuchungen gemäß den Anweisungen des Herstellers und den Standardarbeitsanweisungen des Krankenhauses durchgeführt. Die Bilder wurden mit der vom Hersteller bereitgestellten Analysesoftware ausgewertet.
Die Körperzusammensetzung wurde mithilfe eines Bioelektrischen-Impedanz-Analysators mit mehreren Frequenzen bestimmt. Das Gerät verwendet eine direkte segmentale Multifrequenz-Bioelektrische-Impedanz-Analyse mit einem Acht-Punkt-Tastelektroden-System und Impedanzmessungen bei 1, 5, 50, 250, 500 und 1.000 kHz. Die Messungen wurden morgens nach einer Nachtfastenphase und nach dem Wasserlassen, vor dem Frühstück und vor körperlicher Belastung durchgeführt. Die Teilnehmer wurden barfuß und in leichter Kleidung gemessen. Vor der Messung wurden Handflächen und Fußsohlen gereinigt, um einen ausreichenden Elektrodenkontakt sicherzustellen. Die Teilnehmer standen aufrecht, mit korrekt positionierten Fersen auf den Fußelektroden, hielten die Handelektroden mit den Daumen auf den vorgesehenen Kontaktpunkten, hielten die Arme vom Rumpf weggestreckt und verharrten während der gesamten Messung still und schweigend.
Die Masse der Extremitäten-Skelettmuskulatur und die Fläche des viszeralen Fettgewebes wurden aus dem vom Gerät generierten Körperzusammensetzungsbericht entnommen. Die Fläche des viszeralen Fettgewebes war eine schätzungsbasierte Angabe eines proprietären Algorithmus, die auf Bioelektrischer Impedanzanalyse und den Teilnehmermerkmalen beruhte; sie wurde nicht direkt mittels Computertomographie, Magnetresonanztomographie oder Dual-Energy-X-ray-Absorptiometrie quantifiziert. Der SVR wurde berechnet als Quotient aus der Masse der Extremitäten-Skelettmuskulatur (kg) geteilt durch die mittels Bioelektrischer Impedanzanalyse (BIA) geschätzte VFA (cm2) mit der Einheit kg/cm2. In der beschreibenden Kohorte mit 2.820 Datensätzen betrug der rohe SVR 0,207 ± 0,090 kg/cm2 (Median: 0,195; Spannweite: 0,063–0,766), und die globalen Tertil-Grenzwerte lagen bei 0,1518 und 0,2361 kg/cm2. Die VFA reichte von 18,9 bis 270,6 cm2; es waren keine Null- oder negativen VFA-Werte vorhanden. Es wurde kein vorgegebener Schwellenwert für sehr niedrige VFA, keine Winsorization-Regel oder zusätzliche Ausschlusskriterien für extreme Verhältnisse angewandt; alle endlichen Werte wurden analysiert. Der SVR wurde als zusammengesetzte Verhältnis-Exposition interpretiert, die die Muskulatur relativ zum viszeralen Fettgewebe widerspiegelt, nicht jedoch als unabhängiger biologischer Mechanismus. Der kohortenstandardisierte SVR wurde berechnet als (SVR − Kohortenmittelwert)/Kohorten-SD.
Statistische Analyse
Kontinuierliche Variablen wurden als Mittelwert ± Standardabweichung (SD) oder Median (Interquartilsabstand) zusammengefasst, kategoriale Variablen als n (%). Zwischen den SVR-Tertilen wurden annähernd normalverteilte kontinuierliche Variablen mittels Varianzanalyse verglichen, schief verteilte Variablen mittels des Kruskal-Wallis-Tests und kategoriale Variablen mittels des Chi-Quadrat-Tests. Das primäre lineare Modell für jeden BMD-Endpunkt lautete: BMD = β0 + β1(SVR z-Score) + β2(Alter) + β3(Geschlecht) + β4(BMI) + β5(Taillen-Hüft-Verhältnis) + β6(Diabetesdauer) + β7(Hämoglobin) + β8(eGFR) + β9(Alanin-Aminotransferase [ALT]) + β10(Aspartat-Aminotransferase [AST]) + ε. Die sequenziellen Modelle 1–5 übernahmen die in Tabelle 2 angegebenen Definitionen. Alter und Geschlecht wurden als demografische Störgrößen behandelt. BMI und Taillen-Hüft-Verhältnis wurden als Kovariaten der Körpergröße und zentralen Adipositas einbezogen, könnten jedoch teilweise auf dem Pfad liegen, der die Körperzusammensetzung mit der BMD verbindet. Diabetesdauer, Hämoglobin, eGFR, ALT und AST wurden als Kovariaten des klinischen Status berücksichtigt und könnten ebenfalls nachgelagerte Korrelate darstellen. Daher schätzt Modell 5 eine von Kovariaten bedingte Assoziation und nicht einen totalen kausalen Effekt.
Ein VIF unter 5 galt als akzeptabel. Da die drei Hauptmodelle dieselben 2.798 Datensätze und dieselbe Designmatrix verwendeten, waren die VIFs bei allen BMD-Endpunkten identisch: Diabetesdauer 1,25, Hämoglobin 1,57, eGFR 1,64, BMI 2,01, Alter 2,13, Taillen-Hüft-Verhältnis 2,50, Geschlecht 2,51, AST 2,80, ALT 3,05 und standardisierter SVR 3,48.
Die Untergruppenmodelle verwendeten den Kovariatensatz des Modells 5, nachdem die stratifizierende Variable entfernt worden war: Geschlecht wurde aus den geschlechtsstratifizierten Modellen entfernt, Alter aus den altersstratifizierten Modellen, BMI aus den BMI-stratifizierten Modellen, Diabetesdauer aus den dauerstratifizierten Modellen und eGFR aus den nach Nierenfunktion stratifizierten Modellen. Die Kategorie der glykämischen Kontrolle war keine Kovariate im Modell 5, daher wurden die Kovariaten des Modells 5 in dieser Analyse beibehalten. Geschlechtsstratifizierte Modelle und die Wechselwirkung bezüglich des Geschlechts verwendeten geschlechtsspezifische SVRz-Scores; alle übrigen Untergruppenanalysen verwendeten den kohortenstandardisierten SVR. Jedes Interaktionsmodell enthielt zusätzliche Indikatoren für die Untergruppen sowie Produktterme aus SVR und Untergruppe und wurde mittels eines geschachtelten F-Tests mit dem entsprechenden Haupteffektmodell verglichen. Auf die gesamte Familie der 18 Interaktionstests (drei BMD-Endpunkte × sechs Untergruppenfaktoren) wurde die Korrektur nach Benjamini-Hochberg angewendet.
Es wurde keine a priori Power-Analyse durchgeführt, da alle in Frage kommenden Datensätze aus dem festgelegten retrospektiven Zeitraum analysiert wurden. Die Präzision wurde anhand zweiseitiger 95%-Konfidenzintervalle bewertet. Die Annahmen des linearen Modells wurden mithilfe von Residuen-gegen-Angepasst-Diagrammen, Quantil-Quantil-(Q-Q-)Diagrammen, Skalen-Lage-Diagrammen, Cookscher Distanz, Breusch-Pagan-Test und Diagnoseverfahren mit studentisierten Residuen überprüft. Als Sensitivitätsanalyse wurden HC3-heteroskedastiekonsistente Konfidenzintervalle berechnet. Auf Nichtlinearität wurde geprüft, indem Modell 5 mit einem natürlichen kubischen Spline als Expositionsterm mit 3 Freiheitsgraden [df] mittels eines partiellen F-Tests verglichen wurde; Analysen mit 4 Freiheitsgraden sowie im zentralen Bereich des 2nd–98th-Perzentils dienten der Bewertung der Form-Sensitivität. Populationsbezogene Vorhersagen wurden über dem 2nd–98th-Perzentilbereich der rohen SVR dargestellt.
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Auswahl der Datensätze und analytische Stichproben
Von 3.495 verfügbaren stationären T2DM-Datensätzen nach vorläufiger Bereinigung wurden 366 ausgeschlossen, da wichtige Labor- oder Körperzusammensetzungsparameter unvollständig waren, und 309 wurden aufgrund vorab definierter klinischer oder Datenqualitätskriterien ausgeschlossen, sodass 2.820 Datensätze für die deskriptiven Analysen verblieben. Innerhalb dieses Kollektivs fehlten bei 22 Datensätzen alle drei BMD-Endpunkte, weshalb sie von der Regr...
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In dieser retrospektiven querschnittlichen Analyse war ein höherer SVR mit einer höheren flächenhaften BMD an der Lendenwirbelsäule, am Femurhals und an der Gesamthüfte nach Anpassung für Kovariaten assoziiert. Das offensichtliche Muster über die globalen Drittel entsprach einer deutlichen Geschlechterungleichverteilung und zeigte sich nicht in den geschlechtsspezifischen, nicht angepassten Darstellungen, was die Bedeutung kontinuierlicher, angepasster Analysen unterstreicht. Spline-Analysen deuteten auf zunehmende Assoz...
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Die Autoren geben keine Wettbewerbsinteressen an.
Diese Forschung wurde durch das klinische Forschungsprojekt des Changzhou Medical Center, Nanjing Medical University (Förderkennzeichen CMCB202407) finanziert.
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| Name | Unternehmen | Katalognummer | Kommentare |
|---|---|---|---|
| Automatischer Chemieanalysator | Siemens | ADVIA 2400 | Biochemische Assays |
| Automatischer Hämatologieanalysator | Sysmex | XN-2800 | Messungen von Hämoglobin und vollständigem Blutbild |
| Automatischer Sphygmomanometer | Omron | U703 | Messung des Ruheblutdrucks |
| Chemilumineszenz-Immunoassay-Analysator | Siemens | ADVIA Centaur XPT | Bestimmung von Schilddrüsenhormonen |
| Dual-Energie-Röntgenabsorptiometrie-Scanner | Hologic | EXPLORER | Messungen der Knochendichte an Lendenwirbelsäule, Femurhals und gesamter Hüfte |
| Größe-und-Gewicht-Skala | Hengqi Inc. | RGZ-120-RT | Anthropometrische Messungen |
| Hochleistungsflüssigkeitschromatographie-Analysator | TOSOH | G8-90SL | HbA1c-Bestimmung |
| Multifrequenz-Bioelektrischer-Impedanz-Analysator | Biospace | InBody 720 | Messungen der appendikulären Skelettmuskelmasse und des viszeralen Fettgebiets |
| R-Statistiksoftware | R Foundation for Statistical Computing | Version 4.6.0 | Statistische Analyse und Erstellung von Abbildungen |
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