Questo studio trasversale identifica l'acqua extracellulare e la reattanza del tronco, misurate mediante analisi di impedenza bioelettrica, come associate in modo indipendente al costituto di tipo umidità. Questi parametri quantificabili suggeriscono differenze nello stato dei liquidi corporei e nelle proprietà bioelettriche del tronco.
Articolo di ricerca
Identificazione della costituzione da umidità basata sull'analisi di bioimpedenza: associazioni indipendenti tra liquido extracellulare e reattanza del tronco
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11 settembre 2026
In questo articolo
Sommario
Abstract
Questo studio si è proposto di identificare parametri oggettivi di analisi impedenziometrica bioelettrica (BIA) indipendentemente associati al costituto di umidità (costituti flegma-umidità e calore-umidità) nella Medicina Tradizionale Cinese (TCM), fornendo così indicatori candidati per la sua identificazione oggettiva. In questo studio trasversale, 232 partecipanti (129 con costituto Armonioso e 103 con costituto di umidità) sono stati reclutati consecutivamente nell’ambito di un programma comunitario di screening sanitario. Sono state misurate la distribuzione dei liquidi corporei (totale e segmentale), i parametri bioelettrici e la forza di presa manuale. Le caratteristiche principali sono state identificate mediante regressione LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) e le loro associazioni indipendenti con il costituto di umidità sono state valutate tramite regressione logistica multivariata; sono state inoltre effettuate analisi stratificate per sesso e analisi di sensibilità (Winsorizzazione e ulteriore aggiustamento per rapporto vita-fianchi o circonferenza addominale). La LASSO ha identificato cinque caratteristiche principali: angolo di fase dell’arto inferiore sinistro (PA_LL), reattanza del tronco (Reactance_TR), acqua extracellulare (ECW), percentuale di grasso corporeo (PBF) e forza di presa media. Nel modello multivariato, l’ECW (OR = 1,307, IC 95%: 1,046–1,649, p = 0,021) e la Reactance_TR (OR = 2,163, IC 95%: 1,124–4,267, p = 0,023) sono risultati indipendentemente e positivamente associati al costituto di umidità. Nelle analisi stratificate per sesso, entrambe le associazioni sono risultate statisticamente significative negli uomini (ECW: OR = 1,407, p = 0,038; Reactance_TR: OR = 2,764, p = 0,030), ma non nelle donne. Il test formale di interazione non ha evidenziato una differenza significativa per sesso (sesso × ECW: p = 0,573; sesso × Reactance_TR: p = 0,605), suggerendo che la differenza apparente per sesso potrebbe riflettere una minore potenza statistica nel sottogruppo femminile più piccolo. Le associazioni sono rimaste stabili in tutte le analisi di sensibilità. In conclusione, l’ECW e la Reactance_TR sono due indici BIA principali indipendentemente associati al costituto di umidità, indicando ritenzione di liquidi nel tronco e alterazioni delle proprietà bioelettriche negli individui colpiti. Questi parametri costituiscono indicatori candidati preliminari per l’identificazione oggettiva del costituto di umidità e richiedono validazione in popolazioni indipendenti.
Introduzione
Secondo la teoria della medicina costituzionale della medicina tradizionale cinese, la costituzione di un individuo costituisce il contesto interno per l'insorgenza, l'evoluzione e l'esito della malattia1. Tra queste, le costituzioni associate all'umidità (costituzioni flegma-umidità e umidità-calore) sono tipi comuni di squilibrio costituzionale riscontrati nella pratica clinica2 e sono significativamente associate a un aumentato rischio di esiti avversi per la salute, come disturbi metabolici, fragilità e malattie cardiovascolari e metaboliche3,4. Tuttavia, l'attuale valutazione delle costituzioni legate all'umidità si basa principalmente su valutazioni tramite questionari o sul giudizio clinico dei professionisti della medicina tradizionale cinese5, mentre l'abilità dei parametri BIA nell'individuare con precisione la costituzione di un individuo deve ancora essere verificata.
La BIA può fornire indicatori potenziali per identificare in modo efficace i tipi di composizione corporea. Studi precedenti hanno dimostrato che i parametri relativi alla distribuzione dei liquidi corporei derivati dalla BIA, insieme ai parametri della funzione della membrana cellulare, possono andare oltre le misurazioni tradizionali della massa muscolare, riflettendo in modo più sensibile lo stato funzionale dell'organismo e la prognosi a lungo termine. Ad esempio, il rapporto tra acqua extracellulare e acqua intracellulare (ECW/ICW) derivato dalla BIA si è dimostrato indipendentemente associato alla mortalità per tutte le cause e a esiti clinici avversi6,7. Un elevato rapporto tra acqua extracellulare e acqua corporea totale (ECW/TBW) è inoltre strettamente associato al declino della funzionalità degli arti inferiori e alla riduzione della forza muscolare8. Inoltre, l'angolo di fase (PhA) e la reattanza (Xc), come marcatori dell'integrità della membrana cellulare e della massa cellulare corporea, offrono vantaggi unici nel monitorare il declino funzionale precoce, lo stato di malnutrizione e le condizioni infiammatorie8,9,10. È particolarmente degno di nota che i parametri locali dei liquidi corporei possano prevedere la performance funzionale in regioni specifiche con maggiore accuratezza rispetto agli indicatori sistemici11,12, e che l'uso diretto di parametri grezzi come Xc possa riflettere i cambiamenti della funzione muscolare in modo più diretto rispetto alla massa muscolare stimata mediante equazioni13. Questi studi forniscono una solida base teorica per lo sviluppo di metodi basati sulla BIA per valutare la costituzione flegmatica.
Per quanto riguarda la tipizzazione costituzionale, studi precedenti hanno cercato di correlare i parametri della BIA con le costituzioni della medicina tradizionale cinese. L'analisi proteomica del siero ha rivelato un'espressione differenziale di proteine legate all'immunità e all'infiammazione in individui con costituzione di umidità2. Inoltre, il rapporto ECW/TBW derivato dalla BIA è risultato strettamente associato al declino funzionale e al sovraccarico di volume14, e un aumento dell'acqua extracellulare calcolata mediante BIA può essere accompagnato da livelli elevati di infiammazione15. Anomalie nel metabolismo dei liquidi e stati infiammatori costituiscono i principali meccanismi patologici alla base delle caratteristiche di “viscosità e torbidezza” della costituzione di umidità. Tuttavia, gli studi non hanno valutato sistematicamente i parametri multidimensionali della BIA specificamente in relazione alla costituzione di umidità, e il potenziale valore dei parametri elettrici grezzi segmentali è rimasto in gran parte inesplorato. Pertanto, l'indagine dell'associazione indipendente tra parametri multidimensionali della BIA e la costituzione di umidità dovrebbe fornire una nuova prospettiva per l'identificazione oggettiva di questa costituzione.
In sintesi, questo studio ha utilizzato un sistema di regressione LASSO per identificare gli indicatori principali di BIA indipendentemente associati al costituto di umidità e ha valutato il contributo indipendente di questi indicatori selezionati mediante regressione logistica multivariata. Inoltre, sono state effettuate analisi di sensibilità per esplorare potenziali differenze nelle associazioni tra i sessi. Questo studio fornisce una base teorica e indicatori candidati per lo sviluppo di misure basate sulla BIA in grado di identificare efficacemente il costituto di umidità.
Protocollo
Lo studio è stato esaminato e approvato dal Comitato Etico del Centro di Servizi Sanitari della Comunità di Beicai, Nuova Area di Pudong, Shanghai (numero di approvazione 20250425AR; approvato il 25 aprile 2025). Tutti i partecipanti hanno fornito consenso informato scritto prima dell'inclusione.
Progettazione della ricerca e popolazione dello studio
Questo studio trasversale aveva lo scopo di identificare indicatori oggettivi associati ai costituti di umidità (Flemma-Umidità e Umidità-Calore) mediante l'uso della BIA. I partecipanti sono stati reclutati da un programma di screening sanitario comunitario svolto presso il Beicai Community Health Service Center (Pudong New Area, Shanghai) tra il 1° luglio 2025 e il 5 gennaio 2026. Tutti gli individui che hanno completato sia la valutazione del costituto della medicina tradizionale cinese sia la misurazione tramite BIA durante questo periodo sono stati inclusi consecutivamente. Sono stati esclusi i partecipanti con dati mancanti su una qualsiasi variabile chiave. In totale, sono stati inclusi 232 partecipanti, suddivisi in 129 nel gruppo del costituto Armonioso e 103 nel gruppo del costituto di umidità.
Criteri diagnostici per il costituto di umidità
La valutazione della costituzione è stata eseguita utilizzando uno specchio intelligente portatile brevettato per l'analisi della costituzione della medicina tradizionale cinese (MTC) (Hi-Face22; brevetto cinese di modello di utilità n. ZL 2021 2 1286496.5), che applica il quadro standardizzato di classificazione in nove costituzioni della MTC e genera una diagnosi quantificata della costituzione basata su caratteristiche facciali e risposte a un questionario integrato. I partecipanti identificati come aventi la costituzione flemma-torba o umidità-calore come tipo predominante sono stati inclusi nel gruppo della costituzione da umidità; coloro che soddisfacevano i criteri per la costituzione armoniosa e non presentavano alcun altro squilibrio costituzionale sono stati inclusi nel gruppo di controllo2. Per quanto ne sappiamo, non è stato pubblicato alcun valido confronto tra questo dispositivo e uno standard di riferimento indipendente (ad esempio, una valutazione esperta di MTC o un questionario validato); tale mancanza è riconosciuta come una limitazione.
Misurazione della BIA e della composizione corporea
Le misurazioni BIA sono state eseguite utilizzando un analizzatore di impedenza bioelettrica segmentale multifrequenza con otto elettrodi tattili (InBody 770, vedere Tabella dei Materiali), in rigorosa conformità con le procedure operative standard del produttore. Il dispositivo applica correnti alternate a diverse frequenze (1, 5, 50, 250, 500 e 1.000 kHz) ed è sensibile alla fase, misurando direttamente resistenza (R), reattanza (Xc) e angolo di fase (PhA) per l'intero corpo e per cinque segmenti (braccio destro, braccio sinistro, tronco, gamba destra, gamba sinistra) mediante configurazioni elettrodiche tetrapolari. La resistenza, la reattanza e l'angolo di fase del tronco sono stati misurati tra gli elettrodi della mano destra e del piede destro e registrati a 50 kHz. È importante notare che i dispositivi BIA misurano direttamente parametri bioelettrici influenzati dallo stato dei fluidi corporei e degli elettroliti; i volumi di fluidi e i valori di composizione corporea riportati sono stime ottenute attraverso le equazioni di previsione del dispositivo. Prima della misurazione, i soggetti dovevano essere a digiuno da almeno 2 ore, evitare esercizio fisico intenso nelle 12 ore precedenti e svuotare la vescica. Durante la misurazione, i soggetti stavano in piedi a piedi nudi sugli elettrodi dei piedi e impugnavano gli elettrodi delle mani con entrambe le mani. Sono stati registrati i seguenti parametri di composizione corporea: Acqua Totale del Corpo (TBW), Acqua Intracellulare (ICW), Acqua Extracellulare (ECW), rapporto ECW/TBW (valore numerico e percentuale), rapporto TBW/Massa Magra (TBW/FFM), Percentuale di Grasso Corporeo (PBF), Massa di Grasso Corporeo (BFM), Area di Grasso Viscerale (VFA), Indice di Massa Grassa (FMI), livello di obesità, massa muscolare scheletrica (SMM), massa magra (SLM), massa magra (FFM), massa cellulare del corpo (BCM), proteine, circonferenza del braccio (AMC), tasso metabolico basale (BMR). Sono stati registrati i seguenti parametri bioelettrici segmentali: angolo di fase dell'intero corpo (PA_Whole), angolo di fase dell'arto superiore destro (PA_RA), angolo di fase dell'arto superiore sinistro (PA_LA), angolo di fase del tronco (PA_TR), angolo di fase dell'arto inferiore destro (PA_RL), angolo di fase dell'arto inferiore sinistro (PA_LL), impedenza del tronco (Impedance_TR), reattanza del tronco (Reactance_TR). Contestualmente, sono stati misurati i seguenti parametri antropometrici: altezza, peso, Indice di Massa Corporea (BMI), rapporto vita-fianchi (WHR), circonferenza addominale e circonferenze delle caviglie sinistra e destra.
Misurazione della forza di presa
La forza della presa è stata misurata con un dinamometro digitale per la presa manuale (vedere la Tabella dei Materiali). Dopo due contrazioni isometriche massime per ciascuna mano, alternando tra mano sinistra e destra con un minuto di riposo tra le contrazioni, è stata calcolata la media delle due prove della mano dominante, utilizzata per l'analisi (Mean_Grip)
Analisi statistica
Il framework analitico complessivo, basato sulla selezione delle caratteristiche mediante LASSO seguita da regressione logistica multivariata, con analisi stratificate per sesso e analisi di sensibilità, è stato definito a priori. Tuttavia, le caratteristiche specifiche incluse nel modello finale sono state determinate mediante selezione basata sui dati tramite LASSO, e le analisi stratificate per sesso e quelle di sensibilità devono essere considerate esplorative. Non erano presenti valori mancanti per nessuna delle variabili incluse nell'analisi. Le variabili continue con distribuzione normale sono state espresse come media ± deviazione standard; quelle senza distribuzione normale sono state espresse come mediana (intervallo interquartile); le variabili categoriche sono state espresse come frequenza (percentuale). I confronti tra gruppi sono stati effettuati utilizzando il test t per campioni indipendenti, il test U di Mann-Whitney o il test chi-quadro, considerando statisticamente significativo un valore di P < 0,05.
Successivamente, le caratteristiche BIA sono state selezionate mediante regressione LASSO; il parametro ottimale di penalizzazione λ è stato determinato tramite validazione incrociata a 10 ripetizioni, e sono state selezionate le caratteristiche con coefficienti non nulli al valore di λ che minimizzava l'errore di validazione incrociata (λ.min). Il potere discriminatorio del modello è stato valutato mediante l'area sotto la curva ROC (AUC). La procedura di validazione incrociata a 10 ripetizioni è stata utilizzata esclusivamente per selezionare il parametro di penalizzazione LASSO λ e non ha costituito una validazione del modello finale; la validazione interna del modello finale è stata effettuata mediante correzione dell'ottimismo con tecnica bootstrap (1.000 ricampionamenti) e validazione incrociata a 5 ripetizioni, mentre la multicollinearità è stata valutata tramite il fattore di inflazione della varianza (VIF), considerando accettabili valori inferiori a cinque. La calibrazione del modello è stata valutata mediante il test di adattamento di Hosmer–Lemeshow e la pendenza di calibrazione corretta con bootstrap. Il beneficio clinico netto è stato valutato mediante analisi della curva decisionale (DCA). L'analisi DCA è stata eseguita sull'intero intervallo di probabilità soglia compreso tra 0 e 1,0, esprimendo il beneficio netto in relazione alle strategie di riferimento 'tratta tutti' e 'non trattare nessuno'. Lo scenario decisionale clinico riguardava se raccomandare una valutazione ulteriore o un intervento per la costituzione di umidità tra i partecipanti allo screening comunitario.
Successivamente, le caratteristiche identificate mediante lo screening LASSO, insieme all'età e al sesso, sono state incorporate in un modello di regressione logistica multivariata per valutare l'associazione indipendente di ciascun indicatore con il costituto di umidità, ottenendo rapporti di probabilità (OR) e intervalli di confidenza al 95% (CI).
Sono state condotte analisi per sottogruppi in base al sesso per valutare la stabilità delle associazioni. Le analisi di sensibilità hanno incluso: (1) l'applicazione della Winsorizzazione al 1% e al 99% alle variabili continue; e (2) un aggiustamento aggiuntivo per il rapporto vita-fianchi o la circonferenza addominale. Tutte le analisi statistiche sono state eseguite utilizzando R versione 4.5.2.
Risultati
Caratteristiche alla linea di base
Lo studio ha incluso 232 partecipanti, di cui 129 (55,6%) nel gruppo con costituzione Armoniosa e 103 (44,4%) nel gruppo con costituzione Umida (Tabella 1). Non sono state riscontrate differenze statisticamente significative tra i due gruppi per quanto riguarda età, sesso o forza della presa (P > 0,05). Tuttavia, sono state osservate differenze significative tra il gruppo con costituzione Umida e il gruppo con costituzione Armoniosa negli indicatori della composizione corporea. Il gruppo con costituzione Umida ha mostrato valori significativamente più elevati di acqua totale corporea (TBW) (p = 0,024), acqua intracellulare (ICW) (p = 0,033) e acqua extracellulare (ECW) (p = 0,015) rispetto al gruppo con costituzione Armoniosa, indicando che gli individui con costituzione Umida presentano un contenuto maggiore di fluidi. Contestualmente, il gruppo con costituzione Umida ha mostrato aumenti significativi nella massa muscolare scheletrica (SMM) (p = 0,032), massa libera da grassi (SLM) (p = 0,028), massa magra (FFM) (p = 0,026) e massa cellulare del corpo (BCM) (p = 0,033), suggerendo una maggiore abbondanza di massa magra. Inoltre, i livelli di proteine (p = 0,032) e la circonferenza muscolare del braccio (AMC; p = 0,044) sono risultati significativamente più elevati nel gruppo con costituzione Umida rispetto al gruppo con costituzione Armoniosa. Inoltre, il metabolismo basale (BMR) del gruppo con costituzione Umida era significativamente più alto (p = 0,026), in linea con i loro livelli superiori di massa magra. Per quanto riguarda la distribuzione del grasso, sebbene non siano state riscontrate differenze significative tra i due gruppi per percentuale di grasso corporeo (PBF) e indice di massa corporea (BMI), la superficie della massa adiposa viscerale (VFA) (p = 0,048) e la circonferenza addominale (p = 0,044) nel gruppo con costituzione Umida erano entrambe significativamente più elevate rispetto al gruppo con costituzione Armoniosa, suggerendo una tendenza caratteristica alla distribuzione centrale del grasso nella costituzione Umida. È importante notare che, sebbene l’ECW differisse significativamente tra i due gruppi, il rapporto ECW/TBW non ha mostrato differenze statisticamente significative (p = 0,228), suggerendo che la struttura proporzionale complessiva della distribuzione dei fluidi corporei fosse relativamente stabile. Nel confronto descrittivo non aggiustato, non sono state riscontrate differenze significative tra i due gruppi per i valori totali e segmentali di bioimpedenza e reattanza (ad esempio, Reattanza_TR: 3,30 [3,00, 3,60] vs 3,30 [2,90, 3,70], p = 0,711). È importante sottolineare che tali confronti univariati e la regressione multivariata rispondono a domande diverse: un parametro può diventare significativo dopo l’aggiustamento per covariate.
Selezione delle caratteristiche e valutazione dei modelli predittivi basati sulla regressione LASSO
La curva dell'errore di cross-validazione e il grafico del percorso dei coefficienti per la regressione LASSO sono mostrati nella Figura 1A,B. Secondo il criterio λ.min, il modello ha identificato alla fine cinque caratteristiche principali con coefficienti di regressione diversi da zero (Tabella 2). I coefficienti di regressione LASSO per ciascuna caratteristica sono i seguenti: PA_LL (coefficiente = −0.315), Reactance_TR (coefficiente = 0.291), ECW (coefficiente = 0.185), PBF (coefficiente = 0.018) e Mean_Grip (coefficiente = 0.002). Il modello predittivo costruito a partire da queste caratteristiche ha prodotto una curva caratteristica operativa del ricevitore (ROC) con un'area sotto la curva (AUC) pari a 0,657 (intervallo di confidenza al 95%: 0,587–0,727), indicando un potere discriminatorio moderato (Figura 2A). Dopo la correzione per l'ottimismo mediante bootstrap (B = 1.000), l'AUC era pari a 0,607 e la cross-validazione a 5 pieghe ha prodotto un'AUC di 0,585, suggerendo un modesto grado di ottimismo legato all'overfitting (Tabella Supplementare 1). La calibrazione del modello è risultata adeguata secondo il test di Hosmer–Lemeshow (χ2 = 8,882, df = 8, p = 0,352), anche se la pendenza di calibrazione corretta con bootstrap pari a 0,696 ha indicato una certa presenza di ottimismo (Tabella Supplementare 1). I valori di VIF per tutti i predittori nel modello finale sono compresi tra 1,55 e 3,77, indicando l'assenza di multicollinearità problematica (Tabella Supplementare 2). Nell'analisi della curva decisionale (Figura 2B), la curva del beneficio netto del modello si colloca al di sopra della linea di riferimento "tratta nessuno" per probabilità soglia fino a circa 0,55, ma rimane al di sotto della linea di riferimento "tratta tutti" nell'intero intervallo di probabilità soglia valutato (0–1,0); per valori superiori a circa 0,6, il beneficio netto del modello scende al di sotto di zero. Questi risultati indicano che l'utilità clinica del modello è limitata all'interno di questo campione.
Fattori indipendentemente associati al costituto di umidità: ECW e Reattanza_TR
Per identificare ulteriori fattori indipendenti associati al costituto di umidità, questo studio ha inserito nel modello di regressione logistica multivariata le cinque caratteristiche principali identificate dalla regressione LASSO (ECW, PBF, PA_LL, Reactance_TR e Mean_Grip), insieme all'età e al sesso. I risultati hanno mostrato che ECW e Reactance_TR erano indipendentemente associati al costituto di umidità (Tabella 3). In particolare, per ogni aumento di un litro di ECW, la probabilità di essere classificato come portatore del costituto di umidità aumentava del 30,7% (OR = 1,307, IC 95%: 1,046–1,649, p = 0,021). Espressa per ogni deviazione standard di ECW (2,14 L), la stima del rapporto tra le probabilità era 1,774 (IC 95%: 1,100–2,916). Anche Reactance_TR ha mostrato un’associazione positiva indipendente e significativa (OR = 2,163, IC 95%: 1,124–4,267, p = 0,023). Al contrario, PBF, PA_LL e Mean_Grip non hanno raggiunto la significatività statistica dopo l’aggiustamento per i covarianti (P > 0,05).
Analisi stratificate per sesso dei fattori indipendentemente associati
Per valutare la stabilità degli indicatori di associazione sopra menzionati nei sottogruppi per sesso, questo studio ha condotto analisi di regressione logistica multivariata stratificate per sesso. Nel sottogruppo maschile, le associazioni indipendenti di ECW e Reactance_TR sono state mantenute. In particolare, la probabilità di presentare costituzione da umidità negli uomini aumentava del 40,7% per ogni incremento di un'unità di ECW (OR = 1,407, IC 95%: 1,030–1,974, p = 0,038); l'OR per Reactance_TR era pari a 2,764 (IC 95%: 1,140–7,255, p = 0,030). Al contrario, PBF, PA_LL e Mean_Grip non hanno mostrato significatività statistica nel sottogruppo maschile (p > 0,05) (Tabella 4).
Nel sottogruppo femminile, le associazioni non sono risultate statisticamente significative. In particolare, l'effetto dell'ECW si è attenuato e non è più significativo (OR = 1.353, IC 95%: 0.940–1.979, p = 0.108); l'OR per la Reattanza_TR è sceso a 1.666 (IC 95%: 0.578–4.960, p = 0.348), con nessuno dei due valori che raggiunge la soglia statistica. Anche PBF, PA_LL e ForzaMedia della presa risultano non significativi nel sottogruppo femminile (p > 0.05) (Tabella 5). Tuttavia, il test formale dell'interazione non ha evidenziato una differenza statisticamente significativa tra i sessi (sesso × ECW: OR = 1.127, IC 95%: 0.744–1.716, p = 0.573; sesso × Reattanza_TR: OR = 1.353, IC 95%: 0.428–4.282, p = 0.605), indicando che la differenza apparente per sesso potrebbe riflettere la minor dimensione del sottogruppo femminile e una minore potenza statistica, piuttosto che una reale differenza nelle associazioni (Tabella Supplementare 3).
Per valutare la robustezza delle associazioni sopra descritte, questo studio ha condotto un'analisi di sensibilità. Dopo la winsorizzazione, l'ECW ha mantenuto comunque un'associazione positiva indipendente con il costituto di umiditàOPPURE = 1,331, IC 95%: 1,055–1,694, p = 0,018) e l'effetto di Reactance_TR è rimasto statisticamente significativo (OPPURE = 2,321, IC 95%: 1,182–4,682, p = 0,016). Nell'analisi winsorizzata, PBF e PA_LL hanno mostrato valori di P limite (0,053 e 0,056), con stime dell'effetto di OR = 1,054 (IC 95%: 1,000–1,113) e OR = 0,592 (IC 95%: 0,342–1,006), rispettivamente (Tabella 6); dopo ulteriore aggiustamento per il rapporto vita-fianchi, entrambi hanno raggiunto una significatività nominale (PBF: OR = 1,086, IC 95%: 1,005–1,178, p = 0,040; PA_LL: OR = 0,574, IC 95%: 0,335–0,964, p = 0.039; Tabella supplementare 4). Questi risultati meno stabili devono essere interpretati con cautela. Inoltre, le associazioni indipendenti tra ECW e Reattanza_TR sono rimaste statisticamente significative anche dopo ulteriore aggiustamento per il rapporto vita-fianchi o per la circonferenza addominale in analisi di sensibilità separate (Tabelle supplementari 4 e 5). Nel complesso, le tre analisi di sensibilità hanno mostrato che le associazioni indipendenti di ECW e Reactance_TR sono rimaste statisticamente significative in tutti gli scenari, senza inversione di direzione né perdita di significatività dopo la winsorizzazione delle variabili continue o l'aggiustamento per ulteriori potenziali fattori di confondimento.
Disponibilità dei dati:
Tutti i dati grezzi e i set di dati analizzati generati durante questo studio sono disponibili pubblicamente nel repository Zenodo all'indirizzo https://doi.org/10.5281/zenodo.21187319.
Figura 1: Processo di selezione delle caratteristiche per il modello di regressione LASSO. (A) Curve di errore per il modello di regressione LASSO basate su una cross-validazione a 10 ripetizioni. L'asse x rappresenta i valori di log(λ), e l'asse y rappresenta l'errore di cross-validazione; le barre di errore verticali indicano l'errore standard dell'errore di cross-validazione (devianza binomiale) calcolato sulle 10 ripetizioni; le due linee verticali tratteggiate indicano λ.min (il valore di λ corrispondente all'errore minimo di cross-validazione) e λ.1se (il valore di λ corrispondente al modello più semplice entro un errore standard di λ.min); la selezione delle caratteristiche è stata effettuata utilizzando λ.min. (B) Diagramma del percorso dei coefficienti del modello di regressione LASSO. L'asse x rappresenta i valori di log(λ), e l'asse y rappresenta i coefficienti di regressione di ciascuna caratteristica; all'aumentare di λ, i coefficienti delle variabili irrilevanti vengono progressivamente ridotti a 0, selezionando infine cinque caratteristiche con valori di coefficiente non nulli secondo il criterio λ.min. Cliccare qui per visualizzare una versione ingrandita di questa figura.
Figura 2: Valutazione del potere discriminante e dell'utilità clinica del modello predittivo. (A) Curva ROC. L'AUC del modello era 0,657 (IC 95%: 0,587–0,727). (B) Analisi della curva decisionale (DCA) nell'intervallo di probabilità soglia da 0 a 1,0. La linea tratteggiata viola e la linea tratteggiata nera rappresentano rispettivamente le strategie di riferimento 'tratta tutti' e 'non trattare nessuno', mentre la linea continua verde rappresenta il modello. La curva del beneficio netto del modello si mantiene al di sopra della linea di riferimento 'non trattare nessuno' per probabilità soglia fino a circa 0,55 e scende al di sotto dello zero per valori superiori a circa 0,6; rimane al di sotto della linea di riferimento 'tratta tutti' in tutto l'intervallo considerato. Cliccare qui per visualizzare una versione ingrandita di questa figura.
Tabella 1: Caratteristiche basali della popolazione in studio stratificate per costituzione. Vengono confrontate le caratteristiche demografiche, antropometriche, della composizione corporea, bioelettriche e della forza di presa tra i partecipanti con costituzione armoniosa e quelli con costituzione della umidità. I dati sono espressi come media ± deviazione standard, mediana [intervallo interquartile] o n (%), secondo opportunità. Abbreviazioni: TBW = acqua totale corporea; ICW = acqua intracellulare; ECW = acqua extracellulare; PBF = percentuale di grasso corporeo; BFM = massa grassa; VFA = area di grasso viscerale; FMI = indice di massa grassa; SMM = massa muscolare scheletrica; SLM = massa magra molle; FFM = massa libera da grasso; BCM = massa cellulare corporea; AMC = circonferenza del muscolo del braccio; BMR = metabolismo basale; BMI = indice di massa corporea; WHR = rapporto vita-fianchi; AC = circonferenza addominale; PA = angolo di fase; IQR = intervallo interquartile. Cliccare qui per scaricare il file.
Tabella 2: Caratteristiche principali selezionate dalla regressione LASSO e i relativi coefficienti di regressione. Sono state selezionate cinque caratteristiche con coefficienti non nulli utilizzando il criterio λ.min nell'analisi di regressione LASSO. Abbreviazioni: LASSO = operatore di riduzione e selezione della minima assoluta; PA_LL = angolo di fase del membro inferiore sinistro; Reactance_TR = reattanza del tronco; ECW = acqua extracellulare; PBF = percentuale di grasso corporeo; Mean_Grip = forza media della presa. Cliccare qui per scaricare il file.
Tabella 3: Analisi di regressione logistica multivariata dei fattori associati al costituto di umidità. Le associazioni tra le caratteristiche selezionate tramite LASSO e il costituto di umidità sono state valutate dopo aggiustamento per età e sesso. Abbreviazioni: OR = rapporto di probabilità (odds ratio); CI = intervallo di confidenza; ECW = acqua extracellulare; PBF = percentuale di grasso corporeo; PA_LL = angolo di fase del membro inferiore sinistro; Reactance_TR = reattanza del tronco; Mean_Grip = forza media della presa. Cliccare qui per scaricare il file.
Tabella 4: Analisi di regressione logistica multivariata dei fattori associati al costituto di umidità negli uomini. Le associazioni tra le caratteristiche selezionate e il costituto di umidità sono state valutate nel sottogruppo maschile dopo aggiustamento per età.
Abbreviazioni: OR = rapporto di probabilità (odds ratio); CI = intervallo di confidenza; ECW = acqua extracellulare; PBF = percentuale di grasso corporeo; PA_LL = angolo di fase dell'arto inferiore sinistro; Reactance_TR = reattanza del tronco; Mean_Grip = forza media della presa. Cliccare qui per scaricare il file.
Tabella 5: Analisi di regressione logistica multivariata dei fattori associati al costituto di umidità nelle donne. Le associazioni tra le caratteristiche selezionate e il costituto di umidità sono state valutate nel sottogruppo femminile dopo aggiustamento per età.
Abbreviazioni: OR = rapporto di probabilità (odds ratio); CI = intervallo di confidenza; ECW = acqua extracellulare; PBF = percentuale di grasso corporeo; PA_LL = angolo di fase dell'arto inferiore sinistro; Reactance_TR = reattanza del tronco; Mean_Grip = forza media della presa. Cliccare qui per scaricare il file.
Tabella 6: Analisi di regressione logistica multivariata dopo Winsorizzazione. L'analisi di sensibilità ha valutato i fattori associati al costituto di umidità dopo aver applicato la Winsorizzazione al 1% e al 99% alle variabili continue. Abbreviazioni: OR = rapporto di probabilità; CI = intervallo di confidenza; ECW = acqua extracellulare; PBF = percentuale di grasso corporeo; PA_LL = angolo di fase del membro inferiore sinistro; Reactance_TR = reattanza del tronco; Mean_Grip = forza media della presa. Cliccare qui per scaricare il file.
Tabella supplementare 1: Validazione interna e calibrazione del modello finale di regressione logistica multivariabile. Le prestazioni del modello sono state valutate mediante discriminazione apparente e corretta per l'ottimismo, validazione incrociata a 5 ripetizioni, test di adattamento e calibrazione con metodo bootstrap. Viene inoltre riportata l'associazione tra ECW e una deviazione standard.
Abbreviazioni: AUC, area sotto la curva caratteristica operativa del ricevitore; CI = intervallo di confidenza; ECW, acqua extracellulare; OR, rapporto di probabilità; df, gradi di libertà.Cliccare qui per scaricare il file.
Tabella supplementare 2: Fattori di inflazione della varianza per i predittori nel modello finale di regressione logistica multivariabile. I fattori di inflazione della varianza sono stati calcolati per valutare la multicollinearità tra i predittori inclusi nel modello finale.
Abbreviazioni: VIF = fattore di inflazione della varianza; ECW = acqua extracellulare; PBF = percentuale di grasso corporeo; PA_LL = angolo di fase del membro inferiore sinistro; Reactance_TR = reattanza del tronco; Mean_Grip = forza media della presa.Cliccare qui per scaricare il file.
Tabella supplementare 3: Interazione tra sesso e acqua extracellulare e reattanza tronchiale per la costituzione di tipo umidità. Sono stati valutati i termini di interazione per determinare se le associazioni tra acqua extracellulare, reattanza tronchiale e costituzione di tipo umidità variassero in base al sesso.
Abbreviazioni: ECW = acqua extracellulare; OR = rapporto tra le probabilità (odds ratio); CI = intervallo di confidenza; LRT = test del rapporto di verosimiglianza; Reactance_TR = reattanza tronchiale.Cliccare qui per scaricare il file.
Tabella supplementare 4: Analisi di regressione logistica multivariata dopo aggiustamento per il rapporto vita-fianchi. L'analisi di sensibilità ha valutato le associazioni tra le caratteristiche selezionate e la costituzione flemmatica dopo ulteriore aggiustamento per il rapporto vita-fianchi.
Abbreviazioni: OR = rapporto tra odds; CI = intervallo di confidenza; ECW = acqua extracellulare; PBF = percentuale di grasso corporeo; PA_LL = angolo di fase dell'arto inferiore sinistro; Reactance_TR = reattanza tronco; Mean_Grip = forza media della presa; WHR = rapporto vita-fianchi.Cliccare qui per scaricare il file.
Tabella supplementare 5: Analisi di regressione logistica multivariata dopo aggiustamento per circonferenza addominale. L'analisi di sensibilità ha valutato le associazioni tra le caratteristiche selezionate e la costituzione flegmatica dopo ulteriore aggiustamento per la circonferenza addominale.
Abbreviazioni: OR = rapporto di probabilità (odds ratio); CI = intervallo di confidenza; ECW = acqua extracellulare; PBF = percentuale di grasso corporeo; PA_LL = angolo di fase dell'arto inferiore sinistro; Reactance_TR = reattanza tronco; Mean_Grip = forza media della presa.Cliccare qui per scaricare il file.
Discussione
Questo studio ha indagato il potenziale riconoscimento della costituzione flegmatica nella Medicina Tradizionale Cinese mediante l'uso dei parametri di BIA. Attraverso un'analisi sistematica di selezione e correlazione, ECW e Reactance_TR sono stati identificati come indicatori principali indipendentemente associati alla costituzione flegmatica. Queste associazioni sono rimaste stabili in tutte le analisi di sensibilità. Nelle analisi stratificate per sesso, tali associazioni sono risultate statisticamente significative negli uomini ma non nelle donne, e un test formale di interazione non ha evidenziato una differenza significativa per sesso, fornendo così indicatori candidati chiave e una base teorica per un approccio di identificazione delle costituzioni basato sulla BIA.
Il risultato principale di questo studio è che l'ECW era indipendentemente associato al costituto di umidità, il che è altamente coerente con la comprensione patofisiologica esistente. Livelli elevati di ECW riflettono direttamente anomalie nel metabolismo dei liquidi corporei e una potenziale ritenzione idrica, che corrispondono precisamente alle caratteristiche dell'umidità, definite pesanti, torbide e viscose8. I nostri risultati estendono l'applicazione dei parametri BIA dal campo tradizionale del declino funzionale all'identificazione dei costituti della MTC. Studi precedenti hanno confermato che in pazienti affetti da malattie infiammatorie croniche come l'artrite reumatoide, il rapporto ECW derivato dalla BIA è significativamente aumentato, e questo stato di sovraccarico di volume è insensibile al trattamento antinfiammatorio a breve termine, riflettendo le caratteristiche patologiche dell'umidità, ovvero la viscosità e la tenacia, con un decorso prolungato e di difficile guarigione15. Questo studio ha osservato un'associazione simile in una popolazione comunitaria relativamente sana, suggerendo che l'ECW potrebbe fungere da biomarcatore biofisico sensibile e precoce per rilevare lo stato subclinico di umidità. Va precisato che le stime del volume dei liquidi e della composizione corporea derivate dalla BIA, incluse quelle dell'InBody 770, possono mostrare un accordo non uniforme con i metodi di riferimento (ad esempio, metodi di diluizione o DXA) nelle diverse popolazioni, in particolare negli individui con accumulo localizzato di liquidi correlato a malattia; la popolazione oggetto dello studio era composta da adulti comunitari relativamente sani, e tali stime devono essere interpretate di conseguenza.
Ancor più importante, questo studio ha identificato che l'associazione tra Reactance_TR e costituzione da umidità, tra i numerosi parametri BIA, è indipendente dall'ECW. Va notata una discrepanza apparente: la reattanza del tronco ha mostrato praticamente nessuna differenza tra i gruppi nel confronto non aggiustato (p = 0.711), ma era indipendentemente associata alla costituzione da umidità nel modello multivariato. Questo non è un'incoerenza statistica: i confronti univariati e la regressione multivariata affrontano domande diverse, e l'associazione aggiustata è emersa dopo il controllo per età, sesso e altre variabili della composizione corporea; i valori di VIF erano tutti inferiori a cinque, indicando che la multicollinearità non ha influenzato in modo significativo la stima. La reattanza riflette le proprietà capacitive delle membrane cellulari e dipende dalle proprietà elettriche dei tessuti, dalla frequenza di misurazione, dalla geometria del segmento e dalla composizione tissutale; non è una misurazione diretta dell'integrità della membrana cellulare16,17,18. Il dispositivo InBody riporta i valori di reattanza in un modello di circuito equivalente in serie, e l'interpretazione fisiologica delle misurazioni di Xc in serie dipende dalla configurazione del circuito equivalente19,20. L'associazione positiva tra reattanza del tronco e costituzione da umidità deve quindi essere considerata un'associazione statistica con un'ipotesi fisiologica plausibile—ma non dimostrata—come alterazioni delle proprietà elettriche dei tessuti del tronco o della distribuzione dei fluidi, piuttosto che una prova diretta di compromissione della funzione della membrana cellulare. Proprio come il rapporto ECW/ICW nelle cosce riflette in modo più accurato la funzione degli arti inferiori12, l'associazione di un parametro elettrico specifico del tronco potrebbe fornire una base per ulteriori indagini su eventuali relazioni tra le caratteristiche bioelettriche segmentali e il concetto tradizionale di «umidità che ostruisce il medio jiao»11,13. Questi risultati risuonano fortemente con la filosofia di ricerca di «osservare non solo l'intero corpo, ma anche segmenti specifici»11, colmando una lacuna nella ricerca esistente in cui i parametri del segmento del tronco sono spesso trascurati21. Inoltre, la Xc (un indicatore indipendente dallo stato di idratazione che riflette direttamente la salute cellulare) evita efficacemente la sovrastima della massa muscolare quando si utilizzano equazioni BIA convenzionali in condizioni di squilibrio idrico22, garantendo così l'accuratezza della valutazione della costituzione fisica. Al contrario, nessuna associazione indipendente è stata osservata per l'angolo di fase, risultato coerente con la sua natura composita: sebbene il PhA sia ampiamente considerato un marcatore di salute cellulare sistemica e prognosi21,23, le sue associazioni indipendenti spesso si attenuano dopo l'aggiustamento per i fattori confondenti, mentre parametri grezzi segmentali come Xc ed ECW possono catturare dimensioni bioelettriche e dei fluidi più specifiche24,25.
Nelle analisi stratificate per sesso, le associazioni tra ECW e Reactance_TR e la costituzione di tipo umidità erano statisticamente significative negli uomini ma non nelle donne. Tuttavia, il test formale dell'interazione non ha evidenziato una differenza significativa per sesso (sesso × ECW: p = 0.573; sesso × Reactance_TR: p = 0.605), e la differenza apparente potrebbe riflettere la minore dimensione del sottogruppo femminile e una potenza statistica ridotta. Le differenze legate al sesso alla base bioelettrica della costituzione di tipo umidità, pertanto, rimangono una questione aperta; le differenze per sesso precedentemente riportate nei determinanti dell'angolo di fase e dei parametri dei fluidi corporei suggeriscono che questa questione merita di essere indagata in studi adeguatamente potenziati26,27.
Inoltre, questo studio presenta diversi limiti. In primo luogo, il disegno trasversale esclude inferenze causali o temporali; le associazioni riportate devono essere interpretate come rapporti tra odds/associazioni, non come rischi. In secondo luogo, l'esito è stato definito sulla base della classificazione di un dispositivo commerciale (Hi-Face22) la cui validità rispetto a uno standard di riferimento indipendente non è stata stabilita; i parametri identificati sono quindi correlati della classificazione ottenuta dal dispositivo, e un eventuale errore di classificazione potrebbe aver influenzato i risultati; in futuro la costituzione potrebbe essere determinata combinando standard "oro" più oggettivi di tipo biochimico o omico. In terzo luogo, le caratteristiche sono state selezionate da un numero relativamente elevato di parametri BIA mediante una regressione LASSO guidata dai dati, applicata allo stesso dataset utilizzato per la stima del modello; sebbene sia stata effettuata una validazione interna (correzione dell'ottimismo tramite bootstrap e cross-validazione a 5 ripetizioni), con un AUC corretto pari a 0,607, le misure di associazione e discriminazione riportate potrebbero comunque essere affette da un bias ottimistico, e non è stata condotta alcuna validazione esterna. In quarto luogo, la dimensione campionaria, in particolare nelle analisi stratificate per sesso, era limitata e non si basava su un calcolo formale della potenza a priori; i risultati nulli osservati nelle donne potrebbero riflettere una potenza insufficiente piuttosto che una reale assenza di associazione. Infine, tutte le stime basate sulla BIA della composizione corporea e dei liquidi dipendono da equazioni predittive ed sono influenzate dallo stato di idratazione ed elettrolitico; le interpretazioni fisiologiche devono pertanto essere effettuate con cautela.
Questo studio ha rilevato che, tra i parametri BIA valutati, l'ECW totale e la Reattanza_TR erano indipendentemente associati al costituto di tipo umidità, e queste associazioni sono rimaste coerenti nelle analisi di sensibilità. Questi risultati suggeriscono che lo stato dei liquidi corporei e le proprietà bioelettriche segmentali potrebbero fornire misure quantitative candidate pertinenti al costituto di tipo umidità. Sono necessari ulteriori studi su popolazioni più ampie e indipendenti, con valutazioni del costituto validate esternamente, per confermare tali associazioni e determinarne l'eventuale utilità nella valutazione del costituto basata sulla BIA.
Dichiarazioni
Nessuno strumento di intelligenza artificiale è stato utilizzato nella preparazione del manoscritto, delle figure o nell'analisi dei dati.
Ringraziamenti
Ringraziamo i partecipanti e il personale medico del Centro di Servizi Sanitari della Comunità di Beicai per il prezioso sostegno fornito durante la raccolta dei dati. Questo lavoro è stato sostenuto dal Progetto di Costruzione di Patologie Specialistiche Caratteristiche del Sistema Sanitario della Nuova Area di Pudong per l'Obesità (Grant n. PWZzb2025-03), approvato dalla Commissione Sanitaria della Nuova Area di Pudong di Shanghai, e dal Progetto di Standardizzazione della Medicina Tradizionale Cinese di Shanghai per lo Schema Standardizzato Integrato di Diagnosi e Trattamento di Medicina Cinese e Occidentale per la Prevenzione e il Trattamento del Sindromo Metabolico (Grant n. 2025BZ025), approvato congiuntamente dalla Commissione Sanitaria Municipale di Shanghai e dall'Amministrazione Municipale di Medicina Tradizionale Cinese di Shanghai.
Materiali
| Nome | Azienda | Numero di catalogo | Commenti |
|---|---|---|---|
| Misuratore digitale della forza della presa | ANTA | EH101 | N/A |
| Specchio intelligente Hi-Face22 | Beijing Xima Medical Technology Co., Ltd. | ZL202121286496.5 | N/A |
| Analizzatore della composizione corporea InBody 770 | InBody Co., Ltd. | 770 | N/A |
| Software statistico R (versione 4.5.2) | R Foundation for Statistical Computing | https://www.r-project.org/ | RRID:SCR_001905 |
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