L'indice di massa corporea modifica l'associazione protettiva tra attività fisica e malattia renale cronica incidente: uno studio di coorte prospettico

Sommario

Questo studio di coorte prospettico su oltre 11.000 adulti mostra che una maggiore attività fisica è associata a un rischio più basso di CKD, con effetti più forti a un BMI più elevato. Ogni aumento di 1000 MET-min/settimana era collegato a una maggiore riduzione del rischio di obesità (HR = 0,72) rispetto agli individui sovrappeso (HR = 0,84).

Abstract

L'interazione tra attività fisica (PA) e indice di massa corporea (BMI) sul rischio di malattia renale cronica (CKD) non è ben definita. Questo studio mirava a indagare gli effetti indipendenti e congiunti di PA e BMI sull'incidenza delle malattie renali cronici nel contesto della salute pubblica. Questa analisi prospettica della coorte ha incluso 11.597 adulti con funzione renale normale provenienti dalla Shanghai Suburban Adult Cohort and Biobank (SSACB). PA (MET-min/settimana) e BMI (kg/^{m 2}) sono stati valutati al punto di partenza e non aggiornati durante il follow-up. L'incidente di CKD è stata definita come una tassa di filtrazione glomerulare stimata (eGFR) <60 mL/min/1,73^m2 e/o un rapporto albumina-creatinina (ACR) delle urine ≥30 mg/g al follow-up, coerente con i criteri KDIGO. Sono stati utilizzati modelli di regressione di Cox per valutare gli effetti principali e l'interazione PA×BMI. In un follow-up mediano di 3,0 anni, si sono verificati 485 casi di MRC. Una PA più alta era associata a un rischio più basso di CKD (per 1000 MET-min/settimana: HR = 0,91, IC 95%: 0,84–0,98). È stata osservata un'interazione significativa (P = 0,031), che indica che l'effetto protettivo della PA era più marcato a livelli di BMI più elevati. In particolare, ogni aumento di 1000 MET-min/settimana della PA era associato a una maggiore riduzione del rischio di CKD negli individui con obesità (HR = 0,72) rispetto a quelli con sovrappeso (HR ≈ 0,84). L'effetto protettivo della PA sul rischio di CKD è modificato dall'IMC, con benefici maggiori osservati negli individui con sovrappeso o obesità. Questi risultati supportano la priorità di strategie combinate di PA e gestione del peso per popolazioni ad alto rischio.

Introduzione

La malattia renale cronica (CKD) è una delle principali e crescenti preoccupazioni di salute pubblica globale, caratterizzata da un'elevata prevalenza e forti associazioni con morbilità cardiovascolare, mortalità e riduzione della qualità^{della vita 1}. Il carico è particolarmente notevole in^{Cina 2}, dove il rapido invecchiamento della popolazione e la crescente prevalenza di disturbi metabolici, in particolare obesità e inattività fisica, hanno contribuito a una grande popolazione di MRC. Questa tendenza esercita una notevole pressione sui sistemi sanitari e evidenzia la necessità di strategie di prevenzione efficaci e scalabili che mirino ai fattori di rischio modificabili. Tali priorità si riflettono nelle iniziative nazionali, che enfatizzano interventi integrati nello stile di vita per affrontare l'obesità e le malattie croniche^{correlate 3}.

Tra la costellazione di fattori di rischio per la CKD, due elementi interconnessi e modificabili dello stile di vita si distinguono per la loro alta prevalenza e profondo impatto: inattività fisica e^{obesità 4}. Evidenze epidemiologiche sostanziali hanno collegato indipendentemente livelli più elevati di attività fisica abituale (PA) a un rischio più basso di incidenza di CKD e a un declino più lento della funzione^{renale 5}. I meccanismi protettivi sono multifattoriali, comprendendo miglioramenti nel controllo della pressione sanguigna, nella sensibilità all'insulina, nel metabolismo dei lipidi e nell'infiammazione sistemica. Contemporaneamente, l'elevato indice di massa corporea (BMI) e l'obesità sono potenti e ben consolidati fattori che causano la malattia renale, principalmente attraverso vie di iperfiltrazione glomerulare, disfunzione del tessuto adiposo e la promozione di uno stato pro-infiammatorio e pro-fibrotico, con studi longitudinali che confermano l'impatto dell'aumento permanente dell'IMC sul rischio cardio-renale-metabolico⁶. Nella pratica clinica e nelle linee guida per la salute pubblica, promuovere l'AP e la gestione del peso sono spesso raccomandati parallelamente come pilastri della salute cardiorenale.

Da una prospettiva biologica, un'interazione tra PA e BMI è plausibile. Le persone con BMI più elevato spesso sperimentano un maggiore stress metabolico, infiammazione sistemica, disfunzione endoteliale e un aumento del carico emodinamico sui reni, tutti elementi che contribuiscono allo sviluppo della CKD. È stato dimostrato che l'attività fisica migliora queste vie avverse aumentando la sensibilità all'insulina, riducendo la segnalazione infiammatoria e migliorando la funzione vascolare e^{metabolica 7}. Poiché le persone con sovrappeso o obesità di solito iniziano con un carico cardiometabolico maggiore, i benefici fisiologici associati a un aumento dell'attività fisica possono essere più evidenti in questo gruppo. Questo fornisce una logica biologica per esaminare se il BMI modifichi l'associazione tra attività fisica e rischio di MRC.

Tuttavia, rimane una lacuna chiave nella comprensione di come PA e BMI influenzino congiuntamente il rischio di CKD. La maggior parte degli studi ha esaminato questi fattori come contributori indipendenti o^{additivi 7,8}, mentre la loro interazione potenziale è stata valutata meno frequentemente. Da un punto di vista fisiologico, gli effetti della PA possono variare a seconda dei livelli di BMI, in particolare nelle persone con sovrappeso o obesità. Tuttavia, le evidenze esistenti riguardo a questa potenziale interazione restano limitate e incoerenti, e non è chiaro se l'effetto protettivo della PA vari tra le categorie di peso corporeo. Chiarire questa interazione è importante per migliorare la stratificazione del rischio e informare strategie di prevenzione più mirate. Sulla base di queste considerazioni, abbiamo ipotizzato che il BMI modifichi l'associazione tra attività fisica e rischio di CKD incidente. Gli obiettivi erano (1) esaminare le associazioni indipendenti tra PA e BMI con il rischio di incidente di CKD; (2) valutare l'interazione tra PA e BMI; e (3) valutare la potenziale applicazione di questa interazione per la stratificazione del rischio e l'intervento personalizzato.

Protocollo

Il consenso informato è stato ottenuto da tutti i soggetti coinvolti nello studio. È stato ottenuto un consenso informato scritto dal paziente o dai pazienti per pubblicare questo articolo.

Disegno dello studio e popolazione

Questo studio di coorte prospettico si basava sul Shanghai Suburban Adult Cohort and Biobank (SSACB⁾⁹, uno studio comunitario in corso dettagliato in pubblicazioni precedenti. In breve, l'SSACB ha utilizzato un metodo di campionamento a cluster stratificato e multistadio per reclutare adulti di età compresa tra i 20 e i 74 anni nelle comunità suburbane di Shanghai utilizzando un disegno di campionamento a cluster stratificato e a più stadi. Il sondaggio di base è stato condotto da giugno 2016 a dicembre 2017, con la prima valutazione di follow-up che si è svolta da giugno 2019 ad agosto 2020. Per la presente analisi, abbiamo incluso i partecipanti che disponevano di dati basali completi e di follow-up. Abbiamo escluso individui con: (1) tasso di filtrazione glomerulare (eGFR) stimato di base) <60 mL/min/1,73^m2, rapporto albumina/creatinina (ACR) delle urine ≥30 mg/g, o storia nota di CKD; (2) malattie gravi (ad esempio, cancro, ictus, cirrosi); oppure (3) dati mancanti sull'attività fisica, BMI, creatinina sierica o covariazioni chiave. I partecipanti con dati mancanti sono stati esclusi prima dell'analisi e è stato applicato un approccio a caso completo. La percentuale di partecipanti esclusi a causa della mancanza di dati era bassa (<5%), minimizzando la probabilità di un bias sostanziale. Dopo le esclusioni, 11.597 partecipanti con funzione renale basale normale sono stati inclusi nell'analisi longitudinale.

Valutazione dell'attività fisica (esposizione primaria)

Al momento della partenza, l'PA abituale è stata valutata utilizzando un questionario validato adattato dall'International Physical Activity Questionnaire (IPAQ⁾¹⁰. I partecipanti hanno riportato la frequenza (giorni a settimana) e la durata (minuti al giorno) di varie attività in ambiti di lavoro, trasporti, lavori domestici ed esercizio libero negli ultimi 7 giorni. L'equivalente metabolico del valore del compito (MET) per ogni attività è stato assegnato secondo il Compendium of Physical^{Activities 11} del 2000. Il volume totale settimanale di PA è stato calcolato come la somma dei minuti MET per settimana (MET-min/settimana) in tutti i domini. Per l'analisi primaria, la PA è stata trattata come una variabile continua, espressa per incremento di 1000 MET-min/settimana.

Valutazione dell'Indice di Massa Corporea (Modificatore d'Effetto)

Il peso corporeo e l'altezza sono stati misurati in duplicata dal personale addestrato utilizzando protocolli standardizzati. L'IMC è stato calcolato come peso (kg) diviso per altezza al quadrato (m²). Per l'analisi, l'IMC è stato analizzato sia come variabile continua (per ogni aumento di 1 kg/^{m 2}) sia come variabile categoriale secondo gli standard cinesi: sottopeso (<18,5 kg/^{m 2}), peso normale (18,5–23,9 kg^/m2), sovrappeso (24,0–27,9 kg^/m2) e obeso (≥28,0 kg/^{m 2})^12,13.

Accertamento dell'Incidente CKD (Outcome Primario)

L'esito primario era l'incidente di CKD, definita come lo sviluppo di: una eGFR < 60 mL/min/1,73^m2, oppure un rapporto albumina/creatinina (ACR) delle urine ≥ 30 mg/g al follow-up, nei partecipanti con normale funzione renale basale. Questa definizione è in linea con i criteri Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) per la diagnosi di^{CKD 14}. Sono stati raccolti campioni di sangue venoso a digiuno e di urina puntuale al momento della fase iniziale e di follow-up. La creatinina sierica è stata misurata con metodi enzimatici su un analizzatore Roche Cobas C702. La concentrazione di albumina nelle urine è stata determinata tramite immunoturbidimetria, mentre la concentrazione di creatinina nelle urine è stata misurata con il metodo enzimatico, entrambe su un analizzatore Roche Cobas C501. La ACR è stata calcolata come albumina urina (mg/dL) / creatinina urina (mg/dL) ed espressa in mg/g. L'eGFR è stata calcolata utilizzando l'equazione Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration (CKD-EPI) adattata per la popolazione^{cinese 15}. I partecipanti con eGFR basale ≥ 60 mL/min/1,73^m2 e ACR < 30 mg/g, e senza diagnosi precedente di CKD, sono stati considerati a rischio. Il tempo di follow-up è stato calcolato dalla data di base del sondaggio fino alla data della valutazione di follow-up. I partecipanti che soddisfacevano i criteri eGFR o ACR al follow-up sono stati classificati come caso incidente di CKD.

Valutazione delle covariate

I potenziali confondenti sono stati selezionati a priori sulla base della letteratura consolidata e valutati al punto di partenza tramite questionario e misurazione clinica. Questi includevano:

Demografia e Socioeconomica: Età (continua), sesso (maschile/femmina), livello di istruzione (analfabeti/senza istruzione, scuola primaria, scuola media, scuola superiore o superiore⁾16,17,18.

Comportamenti di Stile^{di Vita 19}: Stato di fumo (sì/no; definito come >1 sigaretta al giorno per ≥6 mesi), consumo di alcol (sì/no; definito come bere >3 volte a settimana per ≥6 mesi).

Storia medica: Storia familiare auto-riportata di CKD (sì/no), ipertensione diagnosticata dal medico (sì/no; o SBP/DBP ≥140/90 mmHg), diabete mellito di tipo 2 (sì/no; o glucosio a digiuno ≥7,0 mmol/L o HbA1c ≥6,5%) e iperlipidemia (sì/no; o che soddisfa i criteri lipidici)^20,21. Ipertensione, diabete e iperlipidemia sono state definite sulla base di diagnosi auto-riferite dal medico o di misurazioni cliniche ottenute durante l'esame di base.

Analisi statistica

Le caratteristiche di base sono state confrontate tra i partecipanti che hanno sviluppato una MRC incidente e quelli che non ne hanno sviluppato. Le variabili continue sono state analizzate utilizzando il test t di Welch, e le variabili categoriche sono state confrontate con il test chi-quadrato di Pearson. I dati sono stati presentati come media (SD) o numero (percentuale), a seconda dei conti. Le associazioni tra PA, BMI e la loro interazione con il rischio incidente di CKD sono state valutate utilizzando modelli di regressione dei rischi proporzionali di Cox. L'assunzione dei rischi proporzionali è stata valutata utilizzando i residui di Schoenfeld.

Sono stati costruiti due modelli: un modello di effetto principale, che includeva PA (per 1000 MET-min/settimana) e BMI (per 1 kg/^m2) come variabili indipendenti, e un modello di interazione, che includeva gli effetti principali e un termine di interazione moltiplicativo (PA × BMI). La significatività statistica dell'interazione è stata valutata utilizzando un test del rapporto di verosimiglianza che confrontava modelli con e senza il termine di interazione.

Tutti i modelli sono stati aggiustati per covariate predefinite selezionate a priori sulla base della rilevanza clinica e della letteratura precedente, inclusi età, sesso, livello di istruzione, stato fumatore, consumo di alcol, storia familiare di CKD, ipertensione, iperlipidemia e diabete. Queste covariate sono state selezionate a priori in base alla rilevanza clinica e alla plausibilità biologica. I risultati sono stati riportati come rapporti di rischio (HR) con intervalli di confidenza (IC) al 95%.

Per interpretare ulteriormente l'interazione tra BMI e PA, gli effetti condizionati della PA sul rischio di CKD sono stati stimati in valori selezionati di BMI (21, 25 e 30 kg^/m2), rappresentando rispettivamente le categorie di peso normale, sovrappeso e obesità,^{rispettivamente 13,22}. Questi valori sono stati scelti sulla base dei punti di riferimento comunemente utilizzati negli studi epidemiologici che esaminano la modifica dell'effetto²³. I rapporti di rischio (HR) previsti su una gamma di livelli di PA sono stati calcolati utilizzando il modello di interazione completamente aggiustato e visualizzati di conseguenza. Per valutare ulteriormente la potenziale associazione non lineare tra BMI e CKD incidente, è stata eseguita una regressione a spline cubiche ristrette (RCS) all'interno del quadro dei rischi proporzionali di Cox. L'IMC è stato modellato come una variabile continua utilizzando tre o quattro nodi posizionati ai percentuali raccomandati. Le associazioni complessive e non lineari sono state valutate utilizzando i test di Wald.

Per l'interpretazione clinica, i partecipanti sono stati suddivisi in 12 sottogruppi secondo i livelli di PA (<600, 600–3000, ≥3000 MET-min/settimana) in base alle linee guida^{OMS per l'attività fisica 24} e alle categorie BMI (sottopeso, peso normale, sovrappeso, obesità). I tassi di incidenza della CKD (per 100 anno-persona) sono stati calcolati per ciascun sottogruppo. Questi sottogruppi sono stati ulteriormente suddivisi in tre livelli di rischio (basso, intermedio e alto) in base ai modelli di incidenza osservati.

La riduzione assoluta del rischio (ARR) e il numero necessario da trattare (NNT) sono stati calcolati per stimare il potenziale impatto dell'aumento della PA da livelli insufficienti (<600 MET-min/settimana) a categorie di attività più elevate. Tutte le analisi statistiche sono state effettuate utilizzando il software R (versione 4.5.2, RRID:SCR_001905; R Foundation for Statistical Computing). Un valore P bilaterale < 0,05 è stato considerato statisticamente significativo.

Risultati

Caratteristiche di base della popolazione studiata

Questo studio ha incluso infine 11.597 partecipanti con funzione renale di base normale, con un tempo mediano di follow-up di 3,0 anni. Il processo di selezione dei partecipanti è illustrato nella Figura 1.

Discussione

Questo studio prospettico di coorte dimostra un'interazione statistica tra PA e BMI nella prevenzione della CKD. Una PA più alta era associata a un rischio inferiore di MRC, e un'interazione significativa ha indicato che questa associazione protettiva era più forte a livelli di BMI più alti. L'apparente attenuazione dell'associazione negli individui a peso normale deve essere interpretata con cautela, poiché probabilmente riflette un rischio basale più basso piuttosto che una vera assenz...

Materiali

Elenco dei materiali utilizzati in questo articolo

Nome	Azienda	Numero di catalogo	Commenti
Elemento	Produttore / Fonte	Identificatore
Analizzatore biochimico	Roche Diagnostics	Cobas C702
Analizzatore biochimico	Roche Diagnostics	Cobas C501
Questionario sull'attività fisica	International Physical Activity Questionnaire (IPAQ)	https://sites.google.com/site/theipaq/
Software statistico	R Foundation for Statistical Computing	RRID:SCR_001905