Methodenartikel

Gestandaardiseerd protocol voor vroege cardiometabole beoordeling bij metabole dysfunctie-geassocieerde steatotische leverziekte

0 weergaven

⸱

DOI:

10.3791/70593

⸱

29 september 2026

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Clinical Research Department, Experimental Metabolism and Clinical Research Laboratory, 2Instituto de Seguridad y Servicios Sociales de los Trabajadores del Estado (ISSSTE), Laboratory of Biochemistry and Experimental Medicine, 3Cardiology Department, Instituto de Seguridad y Servicios Sociales de los Trabajadores del Estado (ISSSTE), 4Facultad de Enfermería y Nutrición, Universidad Autónoma de San Luis Potosí, 5Centro de Investigación en Ciencia Aplicada y Tecnología Avanzada (CICATA), Instituto Politécnico Nacional (IPN)

In dit artikel

Samenvatting

Dit protocol beschrijft een gestandaardiseerde workflow voor vroege cardiometabole beoordeling bij volwassenen met metabole dysfunctie-geassocieerde steatotische leverziekte (MASLD), waarbij dieetgerelateerde ontstekingsbeoordeling, biochemische biomarkers, echocardiografie en carotis-ultrasonografie worden geïntegreerd, samen met gestandaardiseerde acquisitie-, kwaliteitscontrole- en gegevensvalidatieprocedures om de reproduceerbaarheid te verbeteren.

Samenvatting

Metabole dysfunctie-geassocieerde steatotische leverziekte (MASLD) is geassocieerd met chronische laaggradige ontsteking en een verhoogd risico op hart- en vaatziekten. Vroege identificatie van subklinische cardiometabole veranderingen blijft uitdagend omdat gestandaardiseerde protocollen die dieetgerelateerde ontstekingsbeoordelingen integreren met objectieve cardiovasculaire beeldvorming beperkt zijn. Dit protocol beschrijft een reproduceerbare workflow voor het evalueren van de associatie tussen het ontstekingspotentieel van het dieet en vroege cardiometabole veranderingen bij volwassenen met bevestigde MASLD. Deelnemers worden geworven volgens gestandaardiseerde geschiktheidscriteria, en hepatische steatose wordt bevestigd via echografie. De dieetinname wordt beoordeeld met een gevalideerde semi-kwantitatieve voedselfrequentievragenlijst (FFQ), waaruit de Dietary Inflammatory Index (DII) wordt berekend met behulp van de oorspronkelijke, op literatuur gebaseerde methodologie. De cardiometabole beoordeling omvat antropometrische metingen, biochemische analyses in nuchtere toestand, berekening van de ratio triglyceriden ten opzichte van high-density lipoprotein cholesterol (TG/HDL-C) en de Atherogenic Index of Plasma (AIP), kwantificering van ontstekingsbiomarkers via enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA), transthoracale echocardiografische beoordeling van de diastolische functie van de linker ventrikel met behulp van tissue Doppler-afgeleide E/e′, en bilaterale carotis-echografie voor de meting van de intima-media dikte van de halsslagader (CIMT). Gestandaardiseerde acquisitieprocedures, vooraf gedefinieerde kwaliteitscontrolepunten en datavalidatiestappen zijn opgenomen om methodologische consistentie en reproduceerbaarheid te waarborgen. Representatieve resultaten tonen de gestandaardiseerde gegevens aan die door het protocol worden gegenereerd, inclusief DII-classificatie, profielen van ontstekingsbiomarkers, echocardiografische indices en CIMT-metingen, en impliceren geen bevestigende biologische associaties. Dit protocol biedt een gedetailleerd, reproduceerbaar methodologisch kader voor het uitvoeren van klinische en translationele studies naar de relatie tussen de ontstekingslast van het dieet en vroege cardiometabole veranderingen bij volwassenen met MASLD.

Inleiding

Metabole dysfunctie-geassocieerde steatotische leverziekte (MASLD) is de meest voorkomende chronische leverziekte wereldwijd en treft ongeveer een derde van de volwassen bevolking. Naast progressieve leverschade wordt MASLD gekenmerkt door chronische laaggradige ontsteking, insulineresistentie, endothele dysfunctie en versnelde atherosclerose1,2. Cardiovasculaire aandoeningen zijn een belangrijke oorzaak van morbiditeit en mortaliteit bij personen met MASLD, wat de noodzaak onderstreept van betrouwbare benaderingen om vroege cardiometabole veranderingen te identificeren voordat er klinisch manifeste cardiovasculaire ziekten ontstaan3,4. Het doel van dit protocol is om een gestandaardiseerde en reproduceerbare workflow te bieden voor de geïntegreerde beoordeling van de inflammatoire belasting door voeding, systemische ontsteking en vroege subklinische cardiovasculaire dysfunctie bij volwassenen met MASLD. Dit protocol is bedoeld voor klinische en translationele studies die het vroege cardiometabole risico onderzoeken dat voorafgaat aan klinisch significante cardiovasculaire ziekten bij deze populatie.

Toenemend bewijs wijst erop dat voeding een cruciale rol speelt bij het ontstaan en de progressie van MASLD. Voedingspatronen die gekenmerkt worden door een hoge consumptie van ultrabewerkte voedingsmiddelen, verzadigde vetten, geraffineerde koolhydraten en toegevoegde suikers bevorderen oxidatieve stress, endotheliale dysfunctie, immuunactivatie en chronische systemische ontsteking5,6. Omgekeerd verminderen voedingspatronen die rijk zijn aan vezels, polyfenolen, omega-3 vetzuren en antioxidatieve micronutriënten de ontstekingspaden die geassocieerd worden met metabole dysfunctie en cardiovasculaire ziekten6,7.

De Dietary Inflammatory Index (DII) is ontwikkeld om het inflammatoire potentieel van de gebruikelijke dieetconsumptie te schatten met behulp van een op literatuur gebaseerd scoresysteem, gebaseerd op de effecten van 45 dieetcomponenten op inflammatoire biomarkers, waaronder C-reactief proteïne (CRP), interleukine (IL)-1β, IL-4, IL-6, IL-10 en tumornecrosefactor-α (TNF-α)8. Hogere DII-scores zijn in diverse populaties geassocieerd met een toename van circulerende inflammatoire mediatoren, insulineresistentie, metabool syndroom, diabetes mellitus type 2 en hart- en vaatziekten9,10.

Hoewel DII is geassocieerd met nadelige metabole uitkomsten, zijn relatief weinig studies uitgevoerd waarin een inflammatoire dieetbeoordeling is geïntegreerd met objectieve cardiovasculaire beeldvorming om vroege cardiovasculaire veranderingen bij personen met MASLD op te sporen4,11. Tot de vroegste manifestaties van cardiometabole schade behoren subklinische diastolische dysfunctie van de linker ventrikel, beoordeeld via de op tissue Doppler gebaseerde E/e′-ratio, die wijst op een verhoogde vullingsdruk van de linker ventrikel en een vroeg kenmerk is van diabetische en metabole cardiomyopathie12,13, en de intima-media dikte van de halsslagader (CIMT), een gevalideerde surrogaatmarker voor subklinische atherosclerose die onafhankelijk toekomstige cardiovasculaire events voorspelt14,15.

In tegenstelling tot conventionele cardiometabole evaluaties, die primair steunen op antropometrische metingen, routinematige biochemische tests en geïsoleerde cardiovasculaire risicofactoren, integreert dit protocol een beoordeling van dieetgerelateerde inflammatie, profilering van inflammatoire biomarkers, echocardiografische evaluatie van de diastolische functie en carotis-echografie in één gestandaardiseerde workflow. Deze geïntegreerde aanpak maakt een simultane beoordeling mogelijk van blootstelling via het dieet, systemische inflammatie en subklinische cardiovasculaire remodellering met behulp van niet-invasieve technieken die breed beschikbaar zijn in klinische onderzoeksomgevingen. Hoewel multimodale benaderingen zijn voorgesteld om de karakterisering van vroege cardiovasculaire dysfunctie bij metabole ziekten te verbeteren, blijven gestandaardiseerde implementatieprotocollen beperkt.

Ter aanvulling op de conventionele bepaling van het lipidenprofiel bevat dit protocol ook de ratio triglyceriden ten opzichte van high-density lipoprotein cholesterol (TG/HDL-C) en de Atherogene Index van Plasma (AIP), berekend als log (TG/HDL-C). De AIP weerspiegelt het evenwicht tussen atherogene en anti-atherogene lipoproteïnen en is naar voren gekomen als een surrogaatmarker voor kleine, dense low-density lipoprotein (LDL) particles, insulineresistentie, endotheliale dysfunctie en residueel cardiovasculair risico. Bijgevolg biedt de AIP een uitgebreidere beoordeling van atherogene dyslipidemie en heeft deze een goede discriminerende werking getoond bij het identificeren van personen met een verhoogd cardiovasculair risico, in het bijzonder personen met metabole stoornissen zoals MASLD16,17.

Daarnaast bevat dit protocol een panel van circulerende inflammatoire biomarkers om de biologische mechanismen die het inflammatoire potentieel van het dieet koppelen aan cardiometabole schade bij MASLD verder te karakteriseren. Deze biomarkers zijn geselecteerd omdat ze een centrale rol spelen bij de rekrutering van leukocyten, activatie van de aangeboren immuniteit, pro- en anti-inflammatoire signalering, endotheliale dysfunctie en insulineresistentie. Simultane beoordeling van deze mediatoren biedt een uitgebreidere karakterisering van systemische inflammatie dan CRP alleen en vergroot het mechanistische inzicht in de relatie tussen de inflammatoire belasting door het dieet en vroege cardiovasculaire schade bij MASLD1,18,19.

Daarom biedt dit protocol een gestandaardiseerde en reproduceerbare methodologie voor het evalueren van de associatie tussen het inflammatoire potentieel van het dieet en vroege cardiometabole veranderingen bij volwassenen met MASLD, door de integratie van dieetbeoordeling, profilering van inflammatoire biomarkers, biochemische analyses, echocardiografie en carotis-echografie. Door de implementatie van gestandaardiseerde meetprocedures en vooraf gedefinieerde kwaliteitscontroles is deze workflow ontworpen om de reproduceerbaarheid tussen onderzoekers en onderzoekslocaties te vergemakkelijken, terwijl het klinisch en translationeel onderzoek naar het vroege cardiometabole risico bij MASLD ondersteunt.

Protocol

Het studieprotocol is goedgekeurd door de Institutionele Onderzoeks- en Onderzoeksethische Commissies van het National Medical Center "20 de Noviembre," Instituto de Seguridad y Servicios Sociales de los Trabajadores del Estado (ISSSTE), Mexico-Stad, Mexico (goedkeurings-ID: 04-118-2025). Voer alle procedures uit in overeenstemming met de Verklaring van Helsinki en de geldende nationale regelgeving voor onderzoek met menselijke proefpersonen. Verkrijg schriftelijke geïnformeerde toestemming van alle deelnemers vóór inclusie. Bescherm de vertrouwelijkheid van de deelnemers door gecodeerde studie-identificatoren te gebruiken voor alle klinische, laboratorium-, dieet- en beeldvormingsgegevens.

1. Werving van deelnemers en beoordeling van de geschiktheid

  1. Deelnemers werven
    1. Werf volwassenen van ≥18 jaar met vermoeden van metabole dysfunctie-geassocieerde steatotische leverziekte (MASLD) tussen 2025 en 2026.
    2. Leg de studiedoelstellingen, procedures, potentiële risico's en vertrouwelijkheidsmaatregelen uit vóór de inschrijving.
    3. Verkrijg schriftelijke geïnformeerde toestemming van elke deelnemer voordat er enige studieprocedure wordt uitgevoerd.
  2. MASLD bevestigen
    1. Voer een abdominale echografie uit volgens gestandaardiseerde institutionele procedures.
    2. Bevestig hepatische steatose door een verhoogde hepatische echogeniciteit vast te stellen ten opzichte van de nierschors, samen met posterieure akoestische attenuatie.
    3. Diagnosticeer MASLD door hepatische steatose en de aanwezigheid van ten minste één cardiometabole risicofactor te bevestigen volgens de huidige consensuscriteria.
      OPMERKING: Voer alle echografische onderzoeken uit met hetzelfde acquisitieprotocol en, indien mogelijk, door dezelfde ervaren radioloog om operatorafhankelijke variabiliteit te minimaliseren.
  3. Geschiktheid evalueren
    1. Sluit deelnemers in die voldoen aan alle vooraf gedefinieerde geschiktheidscriteria en schriftelijke geïnformeerde toestemming hebben gegeven.
    2. Sluit deelnemers met een significant alcoholverbruik uit.
    3. Sluit deelnemers uit met virale hepatitis (HBV of HCV), auto-immuun leverziekte, door medicatie veroorzaakte leverschade, erfelijke leverziekten, zwangerschap, actieve maligniteit, gedecompenseerd hartfalen of andere chronische leverziekten die de cardiometabole beoordeling kunnen beïnvloeden.
      OPMERKING: Bescherm de vertrouwelijkheid van de deelnemer door elke deelnemer een gecodeerde studie-identificatie toe te wijzen, namen, medische dossiernummers en andere persoonlijke identificatiekenmerken uit de onderzoeksdatabases te verwijderen en echocardiografische beelden en carotis-echografiebeelden op te slaan in een beveiligde institutionele database.

2. Voedingsfrequentievragenlijst

  1. Selecteer het instrument voor voedingsbeoordeling
    1. Selecteer een gevalideerde semi-kwantitatieve voedingsfrequentievragenlijst (FFQ) die geschikt is voor de studiepopulatie.
      OPMERKING: Gebruik FFQ's die eerder zijn gevalideerd aan de hand van herhaalde 24-uurs voedingsherinneringen of voedingsdagboeken. In dit protocol werd de semi-kwantitatieve FFQ van ENSANUT met 140 items gebruikt om de gebruikelijke inname over de afgelopen 7 dagen te beoordelen20,21.
  2. Bereid de voedingsbeoordeling voor
    1. Train alle interviewers met gestandaardiseerde schriftelijke instructies vóór de werving van deelnemers.
    2. Standaardiseer de afname van de vragenlijst, de schatting van de portiegrootte, de interpretatie van de antwoorden en de dataregistratie tussen alle interviewers.
  3. Neem de FFQ af
    1. Voer de FFQ uit tijdens een face-to-face interview.
    2. Instrueer deelnemers om hun gebruikelijke inname van voedingsmiddelen en dranken te rapporteren gedurende de referentieperiode die door de FFQ is gespecificeerd.
    3. Neem voedingsmiddelen mee die zowel op doordeweekse dagen als in het weekend worden geconsumeerd.
    4. Sluit tijdelijke dieetwijzigingen uit die verband houden met acute ziekte, ziekenhuisopname of kortstondige therapeutische interventies.
  4. Registreer de voedingsinname
    1. Registreer de voedselconsumptie met behulp van de vooraf gedefinieerde frequentiecategorieën van de FFQ.
    2. Schat de portiegroottes in met behulp van gestandaardiseerde huishoudelijke gebruiksvoorwerpen, voedselmodellen, foto's of referentiegidsen voor porties.
    3. Verduidelijk onbekende voedingsmiddelen, portiegroottes of frequentiecategorieën zonder de antwoorden van de deelnemer te beïnvloeden.
      OPMERKING: Verifieer de datakwaliteit door elke ingevulde FFQ direct na het interview te controleren. Identificeer ontbrekende antwoorden of inconsistente reacties, en los onvolkomenheden direct op met de deelnemer voordat de gegevens in de studiedatabase worden ingevoerd.
  5. Bereken de dagelijkse voedingsinname
    1. Zet de gerapporteerde consumptiefrequenties om in een gemiddelde dagelijkse inname (porties/dag).
    2. Zet portiegroottes om in grammen of milliliters per dag volgens de FFQ-handleiding.
    3. Bereken de dagelijkse nutriënteninname met behulp van de geschikte voedingssamenstellingsdatabase en software voor nutritionele analyse.
    4. Pas dezelfde procedure voor nutriëntenberekening toe op alle deelnemers.
      PAUSEERPUNT: Bewaar de ingevulde FFQ's veilig na kwaliteitsverificatie en verwerk ze later voor de nutriëntenanalyse en de berekening van de Dietary Inflammatory Index (DII).

3. Schatting van de inflammatoire dieetindex

OPMERKING: De Dietary Inflammatory Index (DII) is een op literatuur gebaseerd algoritme dat het inflammatoire potentieel van de gebruikelijke voedingsinname schat op basis van gegevens verzameld met een gevalideerd instrument voor voedingsbeoordeling8.

  1. Gegevens over voedingsinname voorbereiden
    1. Zet alle FFQ-antwoorden om in dagelijkse nutriënteninnames met behulp van een gestandaardiseerde voedingsmiddelendatabase en software voor nutritionele analyse.
    2. Pas dezelfde procedure voor de berekening van nutriënten toe op alle deelnemers.
  2. Voedingscomponenten selecteren
    1. Identificeer de voedingscomponenten die beschikbaar zijn voor de DII-berekening.
    2. Bereken de DII uitsluitend met de voedingscomponenten die betrouwbaar zijn geregistreerd door de geselecteerde FFQ en de voedingsmiddelendatabase.
    3. Pas dezelfde set voedingscomponenten toe op alle deelnemers.
      OPMERKING: Ken geen waarde van nul toe aan voedingscomponenten die niet zijn gemeten.
  3. Gestandaardiseerde scores berekenen
    1. Vergelijk de inname van elke voedingscomponent met het overeenkomstige wereldwijde referentiegemiddelde en de standaarddeviatie zoals beschreven in de oorspronkelijke DII-methodologie8.
    2. Bereken de gestandaardiseerde score met de volgende vergelijking:
    3. Gestandaardiseerde score = (Inname deelnemer − Wereldwijd referentiegemiddelde) ÷ Wereldwijde referentiestandaarddeviatie
  4. Gecentreerde percentielen berekenen
    1. Zet elke gestandaardiseerde score om in een gecentreerd percentiel volgens de oorspronkelijke DII-methodologie.
    2. Bereken het gecentreerde percentiel met de volgende vergelijking:
    3. Gecentreerd percentiel = (Percentiel × 2) − 1
  5. Component-DII-scores berekenen
    1. Vermenigvuldig het gecentreerde percentiel met de score voor het inflammatoire effect die is toegekend aan elke voedingscomponent in de oorspronkelijke DII-database8.
    2. Herhaal de berekening voor alle beschikbare voedingscomponenten.
    3. Component-DII-score = Gecentreerd percentiel × Score voor inflammatoir effect
  6. De totale Dietary Inflammatory Index berekenen
    1. Sommeer de component-DII-scores om de totale DII-score voor elke deelnemer te verkrijgen.
    2. Interpreteer negatieve waarden als een meer ontstekingsremmend voedingspatroon.
    3. Interpreteer positieve waarden als een meer ontstekingsbevorderend voedingspatroon.
  7. Deelnemers classificeren
    1. Rangschik de deelnemers op basis van hun DII-scores.
    2. Verdeel de deelnemers in kwartielen op basis van de distributie in de studiepopulatie.
  8. Kwaliteitscontrole uitvoeren
    1. Gebruik dezelfde FFQ, voedingsmiddelendatabase, software voor nutritionele analyse en DII-berekeningsmethode voor alle deelnemers.
    2. Controleer alle voedingsregistraties op ontbrekende informatie, onwaarschijnlijke energie-inname en invoerfouten vóór de analyse.
    3. Bereken de DII onafhankelijk opnieuw voor een willekeurige steekproef van deelnemers om de nauwkeurigheid van de berekening te verifiëren.
    4. Documenteer alle voedingscomponenten die zijn opgenomen in de DII-berekening en rapporteer componenten die niet beschikbaar waren.

4. MASLD-beoordeling

  1. Bevestig leversteatose zoals beschreven in 1.2.2.
    OPMERKING: Laat, indien mogelijk, alle onderzoeken uitvoeren door dezelfde ervaren radioloog met identieke acquisitieparameters om operator-afhankelijke variabiliteit te minimaliseren.
  2. Beoordeel het alcoholgebruik
    1. Evalueer het alcoholgebruik met behulp van een gestandaardiseerd klinisch interview.
    2. Sluit deelnemers uit wier alcoholinname de huidige diagnostische drempels voor MASLD overschrijdt.
  3. Sluit secundaire oorzaken van hepatische steatose uit
    1. Sluit deelnemers met chronische virale hepatitis (HBV of HCV) uit.
    2. Sluit deelnemers uit met auto-immuun leverziekten, door geneesmiddelen geïnduceerde leverschade, erfelijke leverziekten, zwangerschap, actieve maligniteit of andere chronische leveraandoeningen die de cardiometabole beoordeling kunnen beïnvloeden.
  4. Evalueer cardiometabole risicofactoren
    1. Bepaal de bodymassindex (BMI) en classificeer overgewicht of obesitas als BMI ≥25 kg/m2.
    2. Beoordeel diabetes mellitus type 2 op basis van een nuchtere plasmaglucose >125 mg/dL.
    3. Beoordeel metabole dysregulatie door de aanwezigheid van ten minste twee van de volgende criteria te bevestigen: verhoogde middelomtrek, bloeddruk ≥130/85 mmHg, triglyceriden ≥150 mg/dL, HDL-C <40 mg/dL bij mannen of <50 mg/dL bij vrouwen, nuchtere plasmaglucose 100–125 mg/dL of HbA1c 5,7%–6,4%, of verhoogde markers voor insulineresistentie, zoals HOMA-IR.
  5. Stel de diagnose MASLD wanneer hepatische steatose is bevestigd samen met ten minste één cardiometabole risicofactor volgens de huidige consensuscriteria.

5. Cardiometabool risico evalueren

  1. Verkrijg demografische en antropometrische metingen
    1. Noteer de leeftijd, het geslacht, de medische voorgeschiedenis, het huidige medicatiegebruik en gediagnosticeerde cardiometabole ziekten van de deelnemer, waaronder diabetes mellitus type 2 en hypertensie.
    2. Meet de lengte en het lichaamsgewicht met gekalibreerde apparatuur.
    3. Bereken de body mass index (BMI) door het lichaamsgewicht (kg) te delen door het kwadraat van de lengte (m2).
    4. Meet de middelomtrek halverwege tussen de onderrand van de laatste rib en de crista iliaca met een niet-rekbare meetlint.
  2. Bepaal biochemische markers voor cardiometabool risico met routinematige geautomatiseerde klinische laboratoriummethoden.
    1. Neem nuchtere bloedmonsters af volgens de laboratoriumprocedures van de instelling.
    2. Meet biochemische markers, waaronder totaal cholesterol, HDL-C, LDL-C, triglyceriden, nuchtere plasmaglucose, HbA1c en nuchter insuline, via routinematige geautomatiseerde klinische laboratoriumtesten.
      OPMERKING: Geautomatiseerde klinische laboratoriumtesten bepalen doorgaans het totaal cholesterol en de triglyceriden met enzymatische colorimetrische assays; HDL-C en LDL-C met directe homogene enzymatische colorimetrische assays; nuchtere plasmaglucose met een enzymatische hexokinase-methode; HbA1c met high-performance liquid chromatography (HPLC); en nuchter insuline met een chemiluminescente immunoassay.
    3. Bereken de homeostatic model assessment voor insulineresistentie (HOMA-IR).
    4. Bereken de ratio triglyceriden ten opzichte van HDL-cholesterol (TG/HDL-C).
    5. Bereken de atherogene index van plasma (AIP) als:
      AIP = log (TG/HDL-C)
  3. Meet inflammatoire biomarkers in het plasma
    OPMERKING: Behandel menselijke biologische monsters in overeenstemming met de biosafety-regelgeving van de instelling en standaard voorzorgsmaatregelen. Draag geschikte PBM, gebruik steriele materialen en aseptische technieken, transporteer monsters in afgesloten containers en voer biologisch afval af volgens de regelgeving van de instelling.
    1. Verkrijg en verwerk bloedmonsters
      1. Neem 15 mL nuchter veneus bloed af uit de vena antecubitalis via een steriele techniek in geschikte buizen met anticoagulantia.
      2. Keer de buizen voorzichtig 8–10 keer om. Centrifugeer 10 min bij 2.000 × g bij 4 °C.
      3. Overbreng het plasmasupernatans naar een gelabelde steriele buis en verdeel dit in aliquots zoals vereist. Bewaar de aliquots bij −80 °C tot de analyse.
    2. Voer ELISA uit
      1. Bereid standaarden en monsterverdunningen voor. Voeg 100 µL standaarden, controles en dienovereenkomstig verdunde plasmamonsters in dubbelgangers toe aan de aangewezen met antilichamen gecoate well.
      2. Incubeer 2,5 u bij kamertemperatuur onder voorzichtig schudden. Aspireer de inhoud en was de wells 3 keer met 300 µL PBS met 0,05% polysorbaat 20 (PBST), pH 7,2–7,4, waarbij de resterende vloeistof na de laatste wasstap wordt verwijderd.
      3. Voeg 100 µL detectieantilichaam toe en incubeer 1 u bij kamertemperatuur. Was de plaat, voeg 100 µL streptavidine-HRP toe en incubeer 30–60 min bij kamertemperatuur. Herhaal de wasstap.
      4. Voeg 100 µL TMB-substraat toe voor kleurontwikkeling. Incubeer 20–30 min bij kamertemperatuur in het donker. Voeg de stopoplossing toe.
      5. Meet de absorbentie bij 450 nm met een microplate-reader. Bereken de analytconcentraties aan de hand van de standaardcurve.
      6. Analyseer elk plasmamonster in dubbelgangers en bereken de gemiddelde waarde voor statistische analyse.
      7. Voeg bij elke analytische run kalibratiestandaarden en kwaliteitscontrolemonsters toe.
      8. Verifieer of de dubbelmetingen voldoen aan het vooraf gedefinieerde criterium voor het variatiecoëfficiënt. Herhaal de metingen als het criterium wordt overschreden of als er technische fouten worden gedetecteerd.
      9. Noteer de definitieve resultaten met gecodeerde deelnemers-id's. Behoud de anonimiteit van de monsters gedurende de gehele laboratoriumanalyse.
  4. Evalueer de diastolische functie van de linker ventrikel via echocardiografie
    1. Bereid de deelnemer en de apparatuur voor
      1. Laat de deelnemer ten minste 10 min rustig rusten voor de beeldacquisitie.
      2. Positioneer de deelnemer in linker zijligging en bevestig ECG-elektroden voor synchronisatie van de hartcyclus.
      3. Verkrijg alle beelden tijdens een rustige ademhaling, waarbij respiratoire beweging tot een minimum wordt beperkt.
      4. Gebruik een hoge-resolutie echografiesysteem uitgerust met een 2–5 MHz phased-array transducer die in staat is tot pulsed-wave Doppler en tissue Doppler imaging.
      5. Houd, indien mogelijk, gedurende de gehele studie dezelfde echografieapparatuur, transducerinstellingen en acquisitieparameters aan.
        OPMERKING: Voer alle onderzoeken uit volgens de huidige aanbevelingen van de American Society of Echocardiography en de European Association of Cardiovascular Imaging12,22.
    2. Verkrijg standaard echocardiografische beelden
      1. Verkrijg standaardbeelden in parasternale lange-as, parasternale korte-as, apicale vierkamer-, apicale tweekamer- en apicale lange-as weergave.
      2. Optimaliseer de gain, diepte, sectorbreedte en framerate vóór de Doppler-acquisitie.
    3. Meet de mitrale instroom
      1. Positioneer het pulsed-wave Doppler sample volume tussen de mitraliskleppunten in de apicale vierkamerweergave.
      2. Registreer de vroege (E) en late (A) transmitrale instroomsnelheden.
      3. Verkrijg ten minste drie opeenvolgende hartcycli voor analyse.
    4. Voer tissue Doppler imaging uit
      1. Activeer pulsed-wave tissue Doppler imaging in de apicale vierkamerweergave.
      2. Positioneer het sample volume opeenvolgend bij de septale en laterale mitralisannulus.
      3. Houd de echobeam zo parallel mogelijk aan de myocardiale beweging.
      4. Registreer drie opeenvolgende hartcycli bij elke annuluspositie.
    5. Bereken de annulussnelheden
      1. Meet de septale en laterale e′-snelheden.
      2. Bereken het gemiddelde van drie hartcycli voor elke annuluslocatie.
      3. Bereken de gemiddelde annulus e′-snelheid.
    6. Bereken de E/e′-ratio
      1. Bereken de gemiddelde E/e′-ratio door de mitrale E-snelheid te delen door de gemiddelde annulus e′-snelheid.
      2. Rapporteer de septale en laterale E/e′-ratio's afzonderlijk wanneer beschikbaar.
        OPMERKING: Voor kwaliteitscontrole worden ten minste drie opeenvolgende hartcycli tijdens stabiele ademhaling verkregen en worden drie onafhankelijke metingen voor elke echocardiografische variabele gemiddeld. Bewaar alle digitale beelden voor offline analyse door ten minste twee getrainde operators die geblinderd zijn voor laboratorium- en dieetgegevens, en beoordeel de inter-operator reproduceerbaarheid vóór de definitieve data-analyse.
  5. Evalueer subklinische atherogenese door de dikte van de intima-media van de halsslagader te meten
    1. Bereid de deelnemer en de apparatuur voor
      1. Voer de carotid ultrasonografie uit met een hoge-resolutie echografiesysteem uitgerust met een 7–15 MHz lineaire vasculaire transducer.
      2. Laat de deelnemer ten minste 10 min in rugligging rusten vóór de beeldacquisitie.
      3. Positioneer de nek in lichte extensie en roteer het hoofd ongeveer 30–45° weg van de zijde die wordt onderzocht.
      4. Vermijd overmatige hoofdrotaitie om de vatengeometrie te behouden en de beeldkwaliteit te optimaliseren.
      5. Gebruik indien mogelijk voor alle deelnemers hetzelfde echografiesysteem, dezelfde transducer, acquisitie-instellingen en analysesoftware.
    2. Voer de carotid ultrasonografie uit
      1. Onderzoek de rechter- en linkerhalsslagader onafhankelijk van elkaar.
      2. Identificeer de arteria carotis communis, de carotisbulb, de arteria carotis interna en de arteria carotis externa in het transversale vlak.
      3. Roteer de transducer om een longitudinaal beeld te verkrijgen met duidelijk gedefinieerde lumen-intima en media-adventitia interfaces.
      4. Optimaliseer de beelddiepte, focuszone en algehele gain voordat de metingen worden verricht.
    3. Meet de intima-media dikte van de halsslagader
      1. Definieer CIMT als de afstand tussen de voorzijde van de lumen-intima interface en de voorzijde van de media-adventitia interface.
      2. Selecteer een plaque-vrij segment van de verre wand van de distale arteria carotis communis, ongeveer 10 mm proximaal van de carotisbulb.
        OPMERKING: Neem de carotisbulb of de arteria carotis interna niet op in de primaire CIMT-meting van de carotis communis, tenzij deze regio's vooraf gedefinieerde uitkomstmaten van de studie zijn.
    4. Bereken de CIMT
      1. Verkrijg ten minste drie metingen van elke halsslagader.
      2. Bereken de gemiddelde CIMT voor de rechter en linker halsslagader afzonderlijk.
      3. Bereken de algehele gemiddelde CIMT als het gemiddelde van de rechter en linker gemiddelde waarden.
      4. Noteer de maximale plaque-vrije CIMT aan elke zijde als een secundaire beschrijvende variabele.
    5. Interpreteer de CIMT
      1. Analyseer de CIMT primair als een continue variabele.
      2. Pas een vooraf gedefinieerde, studiespecifieke CIMT-drempelwaarde (<0,7 mm of ≥0,7 mm) alleen toe voor representatieve categorische analyses, indien van toepassing.
      3. Registreer carotisplaque afzonderlijk van de CIMT-metingen.
        OPMERKING: Gebruik een CIMT-drempelwaarde van ≥0,7 mm alleen voor representatieve analyses; gebruik, indien beschikbaar, leeftijd- en geslachtsspecifieke referentiewaarden. Garandeer kwaliteitscontrole door gebruik van getrainde sonografen, gecodeerde beelden en geblindeerde onafhankelijke analyse door ten minste twee onderzoekers. Beoordeel de inter- en intra-waarnemersbetrouwbaarheid met ICC's met 95% betrouwbaarheidsintervallen, en herhaal metingen wanneer arteriële interfaces onvoldoende worden gevisualiseerd.

6. Statistische analyse

  1. Schat de steekproefomvang in
    1. Schat de benodigde steekproefomvang op basis van het primaire studiedoel en de verwachte effectgrootte.
    2. Gebruik een significantieniveau (α) van 0,05 en een statistische power van ten minste 80%.
  2. Evalueer de distributie van continue variabelen met behulp van een geschikte normaliteitstoets, zoals de Shapiro–Wilk-toets.
  3. Selecteer statistische toetsen
    1. Analyseer normaal verdeelde continue variabelen met de Student's t-toets.
    2. Analyseer niet-normaal verdeelde continue variabelen met de Mann–Whitney U-toets.
    3. Vergelijk meer dan twee groepen met een eenweg-variantieanalyse (ANOVA) of de Kruskal–Wallis-toets, naar gelang van de situatie.
    4. Analyseer categorische variabelen met de chi-kwadraattoets of de exacte toets van Fisher.
    5. Beoordeel associaties tussen normaal verdeelde variabelen met behulp van Pearson-correlatieanalyse.
    6. Beoordeel associaties tussen niet-normaal verdeelde variabelen met behulp van de rangcorrelatieanalyse van Spearman23,24,25.
  4. Corrigeer voor confounders
    1. Voer, indien van toepassing, multivariabele regressieanalyses uit om de onafhankelijke associatie tussen de Dietary Inflammatory Index en cardiometabole uitkomsten te evalueren.
    2. Corrigeer regressiemodellen voor klinisch relevante confounders, waaronder leeftijd, geslacht, bodymassindex, middelomtrek, comorbiditeiten, rookstatus, fysieke activiteit en medicatie die inflammatoire biomarkers kunnen beïnvloeden26.
  5. Beschouw een tweezijdige p-waarde <0,05 als statistisch significant.
  6. Rapporteer statistische analyses
    1. Presenteer continue variabelen als gemiddelde ± standaarddeviatie of mediaan (interkwartielafstand), naar gelang van de situatie.
    2. Presenteer categorische variabelen als frequenties en percentages.
    3. Rapporteer effectschattingen samen met de bijbehorende 95% betrouwbaarheidsintervallen, indien van toepassing.

Resultaten

Bij alle deelnemers was MASLD bevestigd via gestandaardiseerde hepatische echografie. De studiepopulatie was gematched op leeftijd en geslacht, en de meest voorkomende comorbiditeiten waren diabetes mellitus type 2, systemische arteriële hypertensie en dyslipidemie, zoals samengevat in Tabel 1. De ruwe gegevens ten grondslag aan de representatieve analyses zijn opgenomen in Aanvullend Bestand 1.

Als representatieve toepassing van het protocol werd de Dietary Inflammatory Index (DII) geanalyseerd als indicator voor het inflammatoire potentieel van het dieet. Exploratieve analyses toonden een matige positieve correlatie aan tussen de DII en de E/e′-ratio (Spearman's ρ = 0,50, p < 0,05), terwijl er geen significante correlatie werd waargenomen tussen de DII en de CIMT (Spearman's ρ = 0,40, p = 0,81; Figuur 1). Bijgevolg dient de DII–CIMT-correlatie te worden geïnterpreteerd als een exploratieve, niet-significante bevinding.

Representatieve biochemische analyses toonden aan dat deelnemers met MASLD hogere plasmaglucose-, HbA1c- en triglycerideconcentraties vertoonden en een groter cardiovasculair risico hadden, weerspiegeld door verhoogde triglyceride-tot-HDL-cholesterol (TG/HDL-C) ratio's en de Atherogenic Index of Plasma. Subklinische atherosclerose werd verder geëvalueerd door deelnemers te stratificeren op basis van CIMT. Representatieve analyses lieten zien dat een verhoogde CIMT niet geassocieerd was met lichaamsgewicht, body mass index of middelomtrek, maar wel geassocieerd was met de aanwezigheid van MASLD (Tabel 2).

De toepasbaarheid van het protocol wordt verder geïllustreerd door de vooraf gedefinieerde classificatiecriteria voor deelnemers. Deelnemers die waren toegewezen aan het hoogste DII-kwartiel (Q4) vertegenwoordigden de subgroep met de grootste inflammatoire dieetbelasting, terwijl degenen in Q1 de laagste inflammatoire blootstelling vertegenwoordigden. Evenzo werden deelnemers met een CIMT ≥0,7 mm geclassificeerd als zijnde met verhoogde subklinische atherosclerose, terwijl E/e′-waarden >14 duidden op een verhoogde vuldruk van de linker ventrikel en diastolische dysfunctie. Deze vooraf gedefinieerde drempelwaarden bieden een gestandaardiseerd kader voor de interpretatie van dieet-, vasculaire en cardiale bevindingen en vergemakkelijken reproduceerbare vergelijkingen van het cardiometabole risico tussen de deelnemersgroepen.

figure-results-1
Figuur 1: Representatieve relaties tussen de Dietary Inflammatory Index en vroege cardiometabole markers. (A) Correlatie tussen de Dietary Inflammatory Index (DII) en de E/e′-ratio, een echocardiografische marker voor de vullingsdruk van het linkerventrikel. (B) Correlatie tussen DII en de intima-media dikte van de halsslagader (CIMT), geanalyseerd als een continue variabele. De vooraf gedefinieerde CIMT-drempelwaarde van 0,7 mm werd alleen gebruikt voor representatieve categorische analyses en mag niet worden geïnterpreteerd als een universele diagnostische afkapwaarde. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

zonder MASLDMet MASLDp-waarde
(n = 10)(n = 15)
Leeftijd (jaren) 42 (37 – 48)41 (39 – 43)0.37
Mannelijk geslacht n (%)4 (40.0)8 (53.3)0.4
Nuchtere glucose (mg/dL)88 (83 – 94)105 (98 – 125)0.01
HbA1c5.9 (5.5 - 6.1)6.4 (6.0 – 7.2)0.02
TG (mg/dL)120 (74 – 147)219 (108 – 297)0.02
HDLc (mg/dL)41 (37 – 46)48 (30 – 57)0.43
TG/HDL-C-ratio2.5 (1.8 – 4.9)5.1 (2.6 – 6.7)0.04
AIP0.32 (0.24 – 0.41)0.42 (0.35 – 0.62)0.04
CRP (mg/dL)0.8 (0.4 – 1.0)1.1 (0.2 – 1.3)0.23

Tabel 1: Representatieve demografische, biochemische en cardiometabole kenmerken op basis van MASLD-status. Baseline demografische kenmerken en representatieve biochemische en cardiometabole parameters bij deelnemers zonder MASLD en met MASLD. Continue variabelen worden weergegeven als mediaan (interkwartielafstand) en categorische variabelen als n (%). Groepsvergelijkingen zijn uitgevoerd met de Student's t-test of de Mann–Whitney U-test voor continue variabelen en de exacte test van Fisher voor categorische variabelen. Afkortingen: MASLD = metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease; HbA1c = geglyceerd hemoglobine; TG = triglyceriden; HDL-C = high-density lipoprotein cholesterol; AIP = Atherogenic Index of Plasma; CRP = C-reactief proteïne.

Vroege atherogeneseGeavanceerde atherogenesep-waarde
CIMT (carotis-intima-media-dikte) < 0,7 (n = 18)CIMT ≥ 0,7 (n = 7)
Gewicht (kg) 73.4 ± 18.070.0 ± 10.60.4
BMI (kg/m2) 30.0 ± 5.2429.0 ± 4.430.46
WC (cm)90.5 ± 7.596.5 ± 2.890.48
MASLD8 (44.4)7 (100)0.01

Tabel 2: Representatieve antropometrische kenmerken op basis van de carotis intima-media dikte. Representatieve antropometrische kenmerken en MASLD-prevalentie gestratificeerd naar de carotis intima-media dikte (CIMT). Deelnemers werden geclassificeerd als zijnde beginnende subklinische atherosclerose (CIMT <0,7 mm) of verhoogde subklinische atherosclerose (CIMT ≥0,7 mm). Continue variabelen worden weergegeven als gemiddelde ± standaarddeviatie, en categorische variabelen worden weergegeven als n (%). Groepsvergelijkingen werden uitgevoerd met de Student's t-test, de Mann–Whitney U-test of de chi-kwadraat toets, naar gelang van toepassing. Afkortingen: BMI = body mass index; WC = tailleomtrek; CIMT = carotis intima-media dikte.

Aanvullend bestand 1: De ruwe gegevens die zijn gebruikt voor de in deze studie beschreven analyses. Klik hier om dit bestand te downloaden.

Discussie

De hier beschreven methoden bieden een gestandaardiseerde workflow om te onderzoeken of cardiometabole en atherogene belasting geassocieerd zijn met metabole dysfunctie-geassocieerde steatotische leverziekte (MASLD), gebaseerd op de hypothese dat levergerelateerde metabole dysfunctie bijdraagt aan vroege atherogenese27,28. De voorgestelde workflow stelt gestandaardiseerde procedures vast voor deelnemerselectie, dieetbeoordeling, biomarkerkwantificering, cardiovasculaire beeldvorming, kwaliteitscontrole en datavalidatie om de methodologische consistentie en reproduceerbaarheid te verbeteren. Waar mogelijk worden alle metingen uitgevoerd met identieke apparatuur, gestandaardiseerde acquisitieparameters, getraind personeel, dubbele verificatie en geblindeerde beeldanalyse om operatorafhankelijke variabiliteit tussen onderzoekers en instellingen te minimaliseren. Dieetbeoordeling met behulp van een gestructureerde, door beelden ondersteunde voedselfrequentievragenlijst (FFQ) is een kritiek onderdeel, omdat de berekening van de DII afhankelijk is van de nauwkeurigheid van de zelfgerapporteerde dieetinname. Het gebruik van gestandaardiseerde referentieporties en visuele hulpmiddelen vermindert recall bias en verbetert de interindividuele vergelijkbaarheid29,30. Evenzo maakt schatting van de Dietary Inflammatory Index (DII) met behulp van de wereldwijde referentiedatabase van 45 dieetparameters een gestandaardiseerde beoordeling van het inflammatoire potentieel van het dieet over verschillende populaties mogelijk8,9. Een verkeerde classificatie van de dieetinname in deze fase kan associaties met cardiometabole uitkomsten attenueren. Daarnaast biedt de integratie van biochemische markers, echocardiografische beoordeling van de diastolische functie van de linker ventrikel (E/e′) en de intima-media dikte van de halsslagader (CIMT) een uitgebreide evaluatie van het vroege cardiometabole risico. Strikte naleving van richtlijn-aanbevolen protocollen minimaliseert operatorafhankelijke variabiliteit en waarborgt betrouwbare en reproduceerbare cardiovasculaire metingen12,15,22.

Het is belangrijk om te benadrukken dat de DII bedoeld is om de interindividuele variabiliteit in het ontstekingspotentieel van het dieet te karakteriseren, en niet om MASLD te diagnosticeren of cardiometabole ziekten onafhankelijk te voorspellen. Bijgevolg wordt er niet verwacht dat alle personen met MASLD verhoogde DII-scores vertonen, en een hoge DII wijst niet noodzakelijkerwijs op gevorderde cardiometabole abnormaliteiten. In plaats daarvan gebruikt dit protocol de DII als stratificatievariabele om te onderzoeken of een toename van de inflammatoire belasting door het dieet geassocieerd is met progressieve subklinische cardiovasculaire veranderingen over het MASLD-spectrum. Om de haalbaarheid te vergroten, maakt het protocol gebruik van een populatie-aangepaste FFQ die de implementatie in klinische omgevingen faciliteert. Hoewel uitgebreide dieetinstrumenten een breder scala aan nutriënten vastleggen, hebben vereenvoudigde FFQ's een acceptabele validiteit getoond voor het schatten van de DII en dieetgerelateerde ontstekingspatronen31.

Het protocol bevat ook gestandaardiseerde kwaliteitscontroleprocedures om de reproduceerbaarheid tijdens laboratorium- en beeldvormingsbeoordelingen te verbeteren. Gestandaardiseerde bloedafname, tijdige monsterverwerking, passende opslagcondities, gecodeerde monsteridentificatie, dubbele laboratoriummetingen en de inclusie van kwaliteitscontrolemonsters minimaliseren de analytische variabiliteit. Evenzo verminderen gestandaardiseerde patiëntpositionering, Doppler-uitlijning, acquisitievlakken en het middelen van meerdere hartcycli de variabiliteit in echocardiografische metingen, terwijl bilaterale CIMT-beoordeling met behulp van een gestandaardiseerd plaque-vrij segment van de verre wand van de arteria carotis communis en onafhankelijke, geblindeerde beeldbeoordeling de reproduceerbaarheid van vasculaire metingen verbetert. Deze workflow is aanpasbaar aan verschillende onderzoeksomgevingen, waardoor centra met een beperkte laboratoriuminfrastructuur kunnen overgaan tot dieetbeoordeling, antropometrische evaluatie en ultrasound-gebaseerde cardiovasculaire beoordeling voordat zij aanvullende moleculaire of inflammatoire biomarkers implementeren, afhankelijk van de beschikbare middelen en de studiedoelstellingen.

Een aanvullend voordeel van deze workflow is het vermogen om deelnemers met discordante fenotypes te identificeren, zoals individuen met een sterk pro-inflammatoir dieetpatroon maar zonder bewijs van cardiometabole abnormaliteiten of, omgekeerd, personen met relatief lage DII-waarden ondanks vastgestelde cardiometabole beperkingen. Dergelijke bevindingen kunnen inzicht bieden in de complexe interacties tussen dieetpatronen, insulinesensitiviteit, viscerale adipositeit, fysieke activiteit, genetische en epigenetische factoren, farmacologische therapie, slaapkwaliteit en andere omgevingsdeterminanten van de cardiometabole gezondheid. Longitudinale studies die dit gestandaardiseerde protocol implementeren, kunnen de relatie tussen de inflammatoire dieetbelasting en de progressie van cardiometabole ziekten bij MASLD verder verduidelijken.

Er moet rekening worden gehouden met enkele beperkingen van dit protocol. Het cross-sectionele ontwerp sluit causale inferentie uit met betrekking tot de relatie tussen het inflammatoire potentieel van het dieet en cardiometabole schade. Daarnaast weerspiegelt de DII gewoontepatronen in het dieet in plaats van acute inflammatoire reacties, en zelfgerapporteerde dieetbeoordelingen zijn gevoelig voor recall bias32. De afhankelijkheid van C-reactief proteïne (CRP) als systemische inflammatoire marker kan subtiele inflammatoire veranderingen onderschatten in vergelijking met bredere cytokine-profilering33. Evenzo hangt de reproduceerbaarheid van CIMT af van het geëvalueerde arteriële segment, de selectie van de wand, de timing van de hartcyclus en het aantal verkregen metingen. Daarom zijn continue CIMT-analyse en populatiespecifieke interpretatie op basis van percentielen bij voorkeur, terwijl de drempelwaarde van ≥0,7 mm die in de representatieve resultaten is gebruikt, moet worden beschouwd als een vooraf gedefinieerde, studie-specifieke analytische afkapwaarde en niet als een universele klinische drempelwaarde. Belangrijk is dat dit protocol is bedoeld als een workflow voor vroege cardiometabole risicobeoordeling en niet als een diagnostisch of prognostisch algoritme. In tegenstelling tot conventionele cardiometabole screeningsbenaderingen voor patiënten met MASLD, die primair vertrouwen op antropometrische metingen, bloeddrukmeting, glycemische status, levergerelateerde biochemische tests en lipidprofielen om het cardiovasculaire risico in te schatten34,35, integreert deze workflow vijf complementaire domeinen: (i) de inflammatoire dieetbelasting gekwantificeerd door de DII, (ii) biochemische cardiometabole profilering, (iii) circulerende inflammatoire biomarkers, (iv) echocardiografische beoordeling van de diastolische functie van de linker ventrikel met behulp van de E/e′-ratio, en (v) CIMT als marker voor vroege subklinische atherosclerose. Samen bieden deze complementaire beoordelingen een gestandaardiseerd, non-invasief en reproduceerbaar kader voor het identificeren van vroege metabole en vasculaire veranderingen voordat er klinisch manifeste cardiovasculaire ziekten ontstaan, waarbij ze de conventionele cardiometabole screening aanvullen in plaats van vervangen1,3,12,15,34,35,36,37,38,39.

Openbaarmakingen

De auteurs hebben niets te melden.

Dankbetuigingen

De auteurs erkennen de financiële steun van het Institutionele Programma E015.

Materialen

Lijst van materialen gebruikt in dit artikel
NaamBedrijfCatalogusnummerOpmerkingen
ELISA-assaykit Abcamab65328ELISA Assay Kits, Colorimetric, Abcam voor 96-well platen
Microplaatlezer voor absorbentie, SunriseTecan 30190079Detectiemodus: Absorbantie; Golflengtebereik: 340 nm - 750 nm; Filtergolflengte: 405 nm, 450 nm, 492 nm, 620 nm; Plaatformaat 96-well platen
SfyygmomanometerHomecareANEROIDE 1000100% katoenen zelfregulerende band met haak, manchetmeter voor slagaderen bij volwassenen.
Ultrasoon apparaat voor CIMT-metingPhilips EPIQ7L12-3 Broadband Linear Array TransducerLineaire transducer (Broadband Linear Array Transducer)

Referenties

  1. Rinella ME, et al. A multisociety Delphi consensus statement on new fatty liver disease nomenclature. J Hepatol. 2023;79(6):1542-1556.
  2. Younossi ZM, et al. The global epidemiology of nonalcoholic fatty liver disease and nonalcoholic steatohepatitis: a systematic review. Hepatology. 2023;77(4):1335-1347.
  3. Byrne CD, Targher G. NAFLD: a multisystem disease. J Hepatol. 2015;62(1 Suppl).
  4. Paik JM, et al. Changes in the global burden of chronic liver diseases from 2012 to 2017: the growing impact of NAFLD. Hepatology. 2020;72(5):1605-1616.
  5. Monteiro CA, Cannon G, Lawrence M, Costa Louzada ML. Ultra-processed foods, diet quality, and health using the NOVA classification system. Food and Agriculture Organization of the United Nations; Rome; 2019.
  6. Schwingshackl L, et al. Adherence to healthy dietary patterns and risk of chronic diseases: an updated umbrella review of meta-analyses of prospective cohort studies. Nutrients. 2021;13(10):3395.
  7. Medina-Remón A, et al. Polyphenol intake from a Mediterranean diet decreases inflammatory biomarkers related to atherosclerosis: a substudy of the PREDIMED trial. Br J Clin Pharmacol. 2017;83(1):114-128.
  8. Shivappa N, et al. Designing and developing a literature-derived, population-based Dietary Inflammatory Index. Public Health Nutr. 2014;17(8):1689-1696.
  9. Shivappa N, et al. Dietary inflammatory index and cardiovascular risk and mortality: a meta-analysis. Nutrition. 2019;59:56-64.
  10. Vissers LET, et al. The relationship between the Dietary Inflammatory Index and risk of cardiovascular disease, cardiovascular mortality, and all-cause mortality: a prospective cohort study. Am J Clin Nutr. 2017;105(5):1113-1119.
  11. Mazidi M, et al. Dietary inflammatory index and cardiometabolic risk in US adults. Atherosclerosis. 2018;276:23-27.
  12. Nagueh SF, et al. Recommendations for the evaluation of left ventricular diastolic function by echocardiography: an update from the American Society of Echocardiography and the European Association of Cardiovascular Imaging. J Am Soc Echocardiogr. 2016;29(4):277-314.
  13. Paulus WJ, Tschöpe C. A novel paradigm for heart failure with preserved ejection fraction: comorbidities drive myocardial dysfunction and remodeling through coronary microvascular endothelial inflammation. J Am Coll Cardiol. 2013;62(4):263-271.
  14. Lorenz MW, et al. Prediction of clinical cardiovascular events with carotid intima-media thickness: a systematic review and meta-analysis. Circulation. 2007;115(4):459-467.
  15. Touboul PJ, et al. Mannheim carotid intima-media thickness and plaque consensus (2004-2006-2011): an update on behalf of the Advisory Board of the 3rd, 4th and 5th Watching the Risk Symposia. Cerebrovasc Dis. 2012;34(4):290-296.
  16. Dobiásová M. Atherogenic index of plasma [log(triglycerides/HDL-cholesterol)]: theoretical and practical implications. Clin Chem. 2004;50(7):1113-1115.
  17. Niroumand S, et al. Atherogenic index of plasma: a marker of cardiovascular disease. Med J Islam Repub Iran. 2015;29:240.
  18. Tilg H, Moschen AR. Evolution of inflammation in nonalcoholic fatty liver disease: the multiple parallel hits hypothesis. Hepatology. 2010;52(5):1836-1846.
  19. Francque SM, et al. Non-alcoholic fatty liver disease: a patient guideline. JHEP Rep. 2021;3(5):100322.
  20. Denova-Gutiérrez E, et al. Validity of a food frequency questionnaire to assess food intake in Mexican adolescent and adult population. Salud Publica Mex. 2016;58(6):617-628.
  21. Denova-Gutiérrez E, et al. Relative validity of a food frequency questionnaire to identify dietary patterns in an adult Mexican population. Salud Publica Mex. 2016;58(6):608-616.
  22. Lang RM, et al. Recommendations for cardiac chamber quantification by echocardiography in adults: an update from the American Society of Echocardiography and the European Association of Cardiovascular Imaging. Eur Heart J Cardiovasc Imaging. 2015;16(3):233-270.
  23. Cohen J. Statistical power analysis for the behavioral sciences. 2nd ed. Lawrence Erlbaum Associates; Hillsdale, NJ; 1988.
  24. Shapiro SS, Wilk MB. An analysis of variance test for normality: complete samples. Biometrika. 1965;52(3-4):591-611.
  25. Benjamini Y, Hochberg Y. Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing. J R Stat Soc Series B Stat Methodol. 1995;57(1):289-300.
  26. Greenland S, Pearce N. Statistical foundations for model-based adjustments. Annu Rev Public Health. 2015;36:89-108.
  27. Targher G, et al. Increased prevalence of cardiovascular disease in type 2 diabetic patients with non-alcoholic fatty liver disease. Diabet Med. 2006;23(4):403-409.
  28. Lonardo A, et al. Hypertension, diabetes, atherosclerosis and NASH: Cause or consequence J Hepatol. 2018;68(2):335-352.
  29. Willett W. Nutritional epidemiology. 3rd ed. Oxford University Press; New York; 2013.
  30. Thompson FE, Subar AF. Dietary assessment methodology. In: Coulston AM, Boushey CJ, Ferruzzi MG, Delahanty LM, editors. Nutrition in the prevention and treatment of disease. 4th ed. Academic Press; London; 2017:5-48.
  31. Cavicchia PP, et al. A new dietary inflammatory index predicts interval changes in serum high-sensitivity C-reactive protein. J Nutr. 2009;139(12):2365-2372.
  32. Freedman LS, et al. Pooled results from 5 validation studies of dietary self-report instruments using recovery biomarkers for energy and protein intake. Am J Epidemiol. 2014;180(2):172-188.
  33. Pearson TA, et al. Markers of inflammation and cardiovascular disease: application to clinical and public health practice: a statement for healthcare professionals from the Centers for Disease Control and Prevention and the American Heart Association. Circulation. 2003;107(3):499-511.
  34. European Association for the Study of the Liver, European Association for the Study of Diabetes, European Association for the Study of Obesity. EASL-EASD-EASO clinical practice guidelines on the management of metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease. J Hepatol. 2024;81(3):492-542.
  35. Arnett DK, et al. 2019 ACC/AHA guideline on the primary prevention of cardiovascular disease: a report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Clinical Practice Guidelines. Circulation. 2019;140(11).
  36. Ruiz-Canela M, Bes-Rastrollo M, Martínez-González MA. The role of dietary inflammatory index in cardiovascular disease, metabolic syndrome and mortality. Curr Cardiol Rep. 2016;18(7):60.
  37. Targher G, Day CP, Bonora E. Risk of cardiovascular disease in patients with nonalcoholic fatty liver disease. N Engl J Med. 2010;363(14):1341-1350.
  38. Calder PC, et al. Dietary factors and low-grade inflammation in relation to overweight and obesity. Br J Nutr. 2011;106(Suppl 3).
  39. Estruch R, et al. Primary prevention of cardiovascular disease with a Mediterranean diet supplemented with extra-virgin olive oil or nuts. N Engl J Med. 2018;378(25).

Herprints en machtigingen

Tags

Dieet-inflammatoire indexhepatische steatosecarotis-echografieechocardiografische beoordelinginflammatoire biomarkerstriglyceriden-HDL-ratioatherogene index

Dit artikel is gepubliceerd

Video binnenkort beschikbaar

Neem contact met ons op
Aanbevelen aan de bibliotheek

Privacy

Gebruiksvoorwaarden

Beleidsoverzicht

Copyright © 2026 MyJoVE Corporation. Alle rechten voorbehouden.