Body Mass Index Verandert de beschermende associatie van lichamelijke activiteit met Incidentele Chronische Nierziekte: Een Prospectieve Cohortstudie

Samenvatting

Deze prospectieve cohortstudie van meer dan 11.000 volwassenen toont aan dat hogere lichamelijke activiteit geassocieerd is met een lager risico op CKD, met sterkere effecten bij een hogere BMI. Elke toename van 1000 MET-min/week was gekoppeld aan een grotere risicovermindering bij obesitas (HR = 0,72) dan bij overleden personen (HR = 0,84).

Samenvatting

De interactie tussen lichamelijke activiteit (PA) en body mass index (BMI) en het risico op chronische nierziekte (CKD) is niet goed gedefinieerd. Deze studie had als doel de onafhankelijke en gezamenlijke effecten van PA en BMI op de incidentie van CKD binnen de context van volksgezondheid te onderzoeken. Deze prospectieve cohortanalyse omvatte 11.597 volwassenen met normale nierfunctie uit de Shanghai Suburban Adult Cohort and Biobank (SSACB). PA (MET-min/week) en BMI (kg/m²) werden bij de basis beoordeeld en niet bijgewerkt tijdens de follow-up. Incident CKD werd gedefinieerd als een geschatte glomerulaire filtratiesnelheid (eGFR) <60 mL/min/1,73^m2 en/of een urine-albumine-creatinine verhouding (ACR) ≥30 mg/g bij follow-up, consistent met de KDIGO-criteria. Cox-regressiemodellen werden gebruikt om de belangrijkste effecten en de PA×BMI-interactie te beoordelen. In een mediane follow-up van 3,0 jaar kwamen er 485 gevallen van CKD voor. Een hogere PA was geassocieerd met een lager risico op CKD (per 1000 MET-min/week: HR = 0,91, 95% BI: 0,84–0,98). Er werd een significante interactie waargenomen (P = 0,031), wat aangeeft dat het beschermende effect van PA sterker was bij hogere BMI-niveaus. Specifiek was elke toename van 1000 MET-min/week in PA geassocieerd met een grotere vermindering van het risico op CKD bij personen met obesitas (HR = 0,72) vergeleken met mensen met overgewicht (HR ≈ 0,84). Het beschermende effect van PA op het risico op CKD wordt beïnvloed door BMI, met grotere voordelen waargenomen bij personen met overgewicht of obesitas. Deze bevindingen ondersteunen het prioriteren van gecombineerde PA- en gewichtsbeheersingsstrategieën voor risicopopulaties.

Inleiding

Chronische nierziekte (CKD) is een groot en groeiend wereldwijd volksgezondheidsprobleem, gekenmerkt door een hoge prevalentie en sterke associaties met cardiovasculaire morbiditeit, mortaliteit en een verminderde levenskwaliteit¹. De last is vooral groot in China², waar snelle veroudering van de bevolking en toenemende prevalentie van metabole aandoeningen, vooral obesitas en lichamelijke inactiviteit, hebben bijgedragen aan een grote CKD-populatie. Deze trend legt aanzienlijke druk op zorgsystemen en benadrukt de noodzaak van effectieve, schaalbare preventiestrategieën gericht op aanpasbare risicofactoren. Dergelijke prioriteiten worden weerspiegeld in nationale initiatieven, die geïntegreerde leefstijlinterventies benadrukken om obesitas en gerelateerde chronische ziekten aan te pakken³.

Onder de constellatie van risicofactoren voor CKD vallen twee onderling verwante, aanpasbare leefstijlelementen op vanwege hun hoge prevalentie en diepgaande impact: lichamelijke inactiviteit en obesitas^. Aanzienlijk epidemiologisch bewijs heeft onafhankelijk een verband gelegd tussen hogere niveaus van gewoonte lichamelijke activiteit (PA) en een lager risico op incidentele CKD en een langzamere achteruitgang van de nierfunctie⁵. De beschermende mechanismen zijn multifactorieel en omvatten verbeteringen in bloeddrukcontrole, insulinegevoeligheid, lipidmetabolisme en systemische ontsteking. Tegelijkertijd zijn een verhoogde body mass index (BMI) en obesitas goed gevestigde, krachtige drijfveren van nierziekten, voornamelijk via routes van glomerulaire hyperfiltratie, vetweefseldisfunctie en de bevordering van een pro-inflammatoire, pro-fibrotische toestand, waarbij longitudinale studies het effect van een levenslange BMI-toename op het cardio-renaal-metabole risico bevestigen⁶. In de klinische praktijk en in de volksgezondheid worden het promoten van PA en gewichtsbeheersing vaak parallel aanbevolen als hoekstenen van de cardiorenale gezondheid.

Vanuit biologisch perspectief is een interactie tussen PA en BMI plausibel. Mensen met een hoger BMI ervaren vaak meer metabole stress, systemische ontsteking, endotheeldisfunctie en een verhoogde hemodynamische belasting op de nieren, wat allemaal bijdraagt aan de ontwikkeling van CKD. Lichamelijke activiteit is aangetoond deze nadelige routes te verbeteren door de insulinegevoeligheid te vergroten, de ontstekingssignalering te verminderen en de vasculaire en metabole functie^{te verbeteren 7}. Omdat mensen met overgewicht of obesitas meestal beginnen met een grotere cardiometabole belasting, kunnen de fysiologische voordelen van verhoogde lichamelijke activiteit in deze groep sterker zijn. Dit biedt een biologische rechtvaardiging om te onderzoeken of de BMI de relatie tussen lichamelijke activiteit en het risico op CKD beïnvloedt.

Er blijft echter een belangrijke kloof bestaan in het begrijpen van hoe PA en BMI gezamenlijk het risico op CKD beïnvloeden. De meeste studies hebben deze factoren onderzocht als onafhankelijke of additieve bijdragers ^7,8, terwijl hun potentiële interactie minder vaak is geëvalueerd. Vanuit fysiologisch perspectief kunnen de effecten van PA variëren per BMI-niveau, vooral bij personen met overgewicht of obesitas. Er blijft echter bestaand bewijs over deze mogelijke interactie beperkt en inconsistent, en het is onduidelijk of het beschermende effect van PA verschilt tussen lichaamsgewichtscategorieën. Het verduidelijken van deze interactie is belangrijk om risicostratificatie te verbeteren en meer gerichte preventiestrategieën te informeren. Op basis van deze overwegingen stelden we de hypothese op dat BMI de relatie tussen lichamelijke activiteit en het risico op incidentele CKD verandert. De doelstellingen waren (1) het onderzoeken van de onafhankelijke verbanden tussen PA en BMI met incident CKD-risico; (2) de interactie tussen PA en BMI beoordelen; en (3) de mogelijke toepassing van deze interactie voor risicostratificatie en gepersonaliseerde interventie evalueren.

Protocol

Geïnformeerde toestemming werd verkregen van alle betrokken proefpersonen. Schriftelijke geïnformeerde toestemming is verkregen van de patiënt(en) om dit artikel te publiceren.

Studieontwerp en populatie

Deze prospectieve cohortstudie was gebaseerd op de Shanghai Suburban Adult Cohort and Biobank (SSACB)⁹, een lopende gemeenschapsstudie die in eerdere publicaties is beschreven. Kort gezegd gebruikte de SSACB een meerfasige, gestratificeerde clustersteekproefmethode om volwassenen van 20–74 jaar uit buitenwijken in Shanghai te rekruteren met behulp van een meerfasig, gestratificeerd clusterbemonsteringsontwerp. De basisonderzoek werd uitgevoerd van juni 2016 tot december 2017, met de eerste vervolgbeoordeling van juni 2019 tot augustus 2020. Voor de huidige analyse includeerden we deelnemers met volledige basislijn- en vervolggegevens. We sloten personen uit met: (1) basline geschatte glomerulaire filtratiesnelheid (eGFR) <60 mL/min/1,73^m2, een urinealbumine-creatinineverhouding (ACR) ≥30 mg/g, of een bekende geschiedenis van CKD; (2) ernstige ziekte (bijv. kanker, beroerte, cirrose); of (3) ontbrekende gegevens over lichamelijke activiteit, BMI, serumcreatinine of belangrijke covariaten. Deelnemers met ontbrekende gegevens werden uitgesloten vóór de analyse, en er werd een complete-case benadering toegepast. Het aandeel uitgesloten deelnemers vanwege ontbrekende gegevens was laag (<5%), waardoor de kans op substantiële bias werd geminimaliseerd. Na uitsluitingen werden 11.597 deelnemers met normale basisnierfunctie opgenomen in de longitudinale analyse.

Beoordeling van lichamelijke activiteit (primaire blootstelling)

Bij de uitgangslijn werd gewoonte PA beoordeeld met behulp van een gevalideerde vragenlijst aangepast van de International Physical Activity Questionnaire (IPAQ)¹⁰. Deelnemers gaven de frequentie (dagen per week) en duur (minuten per dag) aan van diverse activiteiten op het gebied van werk, vervoer, huishoudelijk werk en vrije tijd oefening gedurende de afgelopen 7 dagen. De metabole equivalent van taak (MET) waarde voor elke activiteit werd toegekend volgens het Compendium of Physical Activities¹¹ uit 2000. Het totale wekelijkse PA-volume werd berekend als de som van MET-minuten per week (MET-min/week) over alle domeinen. Voor de primaire analyse werd PA behandeld als een continue variabele, uitgedrukt per 1000 MET-min/week increment.

Beoordeling van de Body Mass Index (Effect Modifier)

Lichaamsgewicht en lengte werden dubbel gemeten door getraind personeel met behulp van gestandaardiseerde protocollen. De BMI werd berekend als gewicht (kg) gedeeld door lengte in het kwadraat (^m2). Voor de analyse werd de BMI zowel als continue variabele (per 1 kg/m^² toename) als als categorische variabele op basis van Chinese standaarden geanalyseerd: ondergewicht (<18,5 kg/m^²), normaal gewicht (18,5–23,9 kg/m^²), overgewicht (24,0–27,9 kg/m^²) en obesitas (≥28,0 kg/m²)^12,13.

Vaststelling van incident CKD (Primaire uitkomst)

De primaire uitkomst was incidentele CKD, gedefinieerd als de ontwikkeling van ofwel: een eGFR < 60 mL/min/1,73^m2, of een urinealbumine-naar-creatinineverhouding (ACR) ≥ 30 mg/g bij de vervolgbeoordeling, bij deelnemers met normale nierfunctie op de basislijn. Deze definitie sluit aan bij de criteria Nierziekte: Verbeterende Globale Uitkomsten (KDIGO) voor de diagnose van CKD¹⁴. Nuchtere veneuze bloed- en spoturinemonsters werden bij de basislijn en follow-up afgenomen. Serumcreatinine werd gemeten met enzymatische methoden op een Roche Cobas C702-analyzer. De concentratie van urinealbumine werd bepaald door immunoturbidimetrie, en de hoeveelheid urinecreatinine werd gemeten met de enzymatische methode, beide op een Roche Cobas C501-analyzer. ACR werd berekend als urinealbumine (mg/dL) / urinecreatinine (mg/dL) en uitgedrukt in mg/g. De eGFR werd berekend met behulp van de Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration (CKD-EPI) vergelijking die is aangepast voor de Chinese bevolking¹⁵. Deelnemers met een eGFR ≥van 60 mL/min/1,73 m² en een ACR < 30 mg/g, en zonder eerdere CKD-diagnose, werden als risicovol beschouwd. De follow-uptijd werd berekend vanaf de datum van de basisenquête tot de datum van de follow-up assessment. Deelnemers die voldeden aan het eGFR- of ACR-criterium bij de follow-up werden geclassificeerd als een incident van CKD.

Beoordeling van covariaten

Potentiële confounders werden a priori geselecteerd op basis van gevestigde literatuur en aan de basis beoordeeld via vragenlijsten en klinische metingen. Deze omvatten:

Demografie en sociaaleconomisch: Leeftijd (continu), geslacht (man/vrouw), opleidingsniveau (analfabeet/geen schoolgang, basisschool, middelbare school, middelbare school of hoger)^{16, 17, 18}.

Leefstijlgedrag¹⁹: Rookstatus (ja/nee; gedefinieerd als >1 sigaret per dag gedurende ≥6 maanden), alcoholgebruik (ja/nee; gedefinieerd als drinken >3 keer per week gedurende ≥6 maanden).

Medische geschiedenis: Zelf gerapporteerde familiegeschiedenis van CKD (ja/nee), door arts gediagnosticeerde hypertensie (ja/nee; of SBP/DBP ≥140/90 mmHg), type 2 diabetes mellitus (ja/nee; of nuchtere glucose ≥7,0 mmol/L of HbA1c ≥6,5%) en hyperlipidemie (ja/nee; of voldoen aan lipidecriteria)^20,21. Hypertensie, diabetes en hyperlipidemie werden gedefinieerd op basis van zelfgerapporteerde diagnose van de arts of klinische metingen die tijdens het basisonderzoek zijn verkregen.

Statistische analyse

Basislijnkenmerken werden vergeleken tussen deelnemers die incidentele CKD kregen en degenen die dat niet deden. Continue variabelen werden geanalyseerd met behulp van Welch's t-test, en categorische variabelen werden vergeleken met Pearsons chi-kwadraattest. De gegevens werden gepresenteerd als gemiddelde (SD) of aantal (percentage), afhankelijk van het geval. De verbanden van PA, BMI en hun interactie met het incident van CKD-risico werden geëvalueerd met behulp van Cox proportionele hazards regressiemodellen. De aanname van proportionele gevaren werd beoordeeld met behulp van Schoenfeld-residuen.

Er werden twee modellen opgebouwd: een hoofdeffectmodel, dat PA (per 1000 MET-min/week) en BMI (per 1 kg/m^²) als onafhankelijke variabelen omvatte, en een interactiemodel, dat de belangrijkste effecten en een multiplicatieve interactieterm (PA × BMI) bevatte. De statistische significantie van de interactie werd geëvalueerd met behulp van een likelihood ratio-test waarbij modellen met en zonder de interactieterm werden vergeleken.

Alle modellen werden aangepast voor vooraf gedefinieerde covariaten die a priori werden geselecteerd op basis van klinische relevantie en eerdere literatuur, waaronder leeftijd, geslacht, opleidingsniveau, rookstatus, alcoholconsumptie, familiegeschiedenis van CKD, hypertensie, hyperlipidemie en diabetes. Deze covariaten werden a priori geselecteerd op basis van klinische relevantie en biologische plausibiliteit. De resultaten werden gerapporteerd als hazard ratios (HR's) met 95% betrouwbaarheidsintervallen (BI).

Om de interactie tussen BMI en PA verder te interpreteren, werden de voorwaardelijke effecten van PA op het risico op CKD geschat op geselecteerde BMI-waarden (21, 25 en 30 kg/m²), die respectievelijk normaal gewicht, overgewicht en obesitascategorieën^{vertegenwoordigen: 13,22}. Deze waarden zijn gekozen op basis van veelgebruikte referentiepunten in epidemiologische studies die effectmodificatie²³ onderzoeken. Voorspelde hazard ratio's (HR's) over een reeks PA-niveaus werden berekend met het volledig aangepaste interactiemodel en dienovereenkomstig gevisualiseerd. Om de potentiële niet-lineaire associatie tussen BMI en incidentele CKD verder te beoordelen, werd regressie van beperkte kubieke spline (RCS) uitgevoerd binnen het Cox proportional hazards framework. BMI werd gemodelleerd als een continue variabele met drie tot vier knopen geplaatst op aanbevolen percentielen. De algehele en niet-lineaire associaties werden geëvalueerd met behulp van Wald-tests.

Voor klinische interpretatie werden deelnemers ingedeeld in 12 subgroepen op basis van PA-niveaus (<600, 600–3000, ≥3000 MET-min/week) op basis van WHO-richtlijnen voor lichamelijke activiteit²⁴ en BMI-categorieën (ondergewicht, normaal gewicht, overgewicht, obesitas). Voor elke subgroep werden de incidentiecijfers van CKD (per 100 persoonsjaren) berekend. Deze subgroepen werden verder ingedeeld in drie risiconiveaus (laag, gemiddeld en hoog) op basis van waargenomen incidentiepatronen.

Absolute risicoreductie (ARR) en het aantal te behandelen (NNT) werden berekend om het potentiële effect te schatten van een toename van PA van onvoldoende niveaus (<600 MET-min/week) naar hogere activiteitscategorieën. Alle statistische analyses werden uitgevoerd met R-software (versie 4.5.2, RRID:SCR_001905; R Foundation for Statistical Computing). Een tweezijdige P-waarde < 0,05 werd als statistisch significant beschouwd.

Resultaten

Basiskenmerken van de studiepopulatie

Deze studie omvatte uiteindelijk 11.597 deelnemers met normale basisnierfunctie, met een mediane follow-uptijd van 3,0 jaar. Het selectieproces van deelnemers wordt geïllustreerd in Figuur 1.

Discussie

Deze prospectieve cohortstudie toont een statistische interactie aan tussen PA en BMI bij de preventie van CKD. Een hogere PA was geassocieerd met een lager risico op CKD, en een significante interactie gaf aan dat deze beschermende associatie sterker was bij hogere BMI-niveaus. De schijnbare afzwakking van de associatie bij mensen met normaal gewicht moet voorzichtig worden geïnterpreteerd, omdat dit waarschijnlijk een lager basisrisico weerspiegelt dan een echt gebrek aan voordeel. Doo...

Materialen

Lijst van materialen gebruikt in dit artikel

Naam	Bedrijf	Catalogusnummer	Opmerkingen
Item	Fabrikant / Bron	Identifier
Biochemische analyzer	Roche Diagnostics	Cobas C702
Biochemische analyzer	Roche Diagnostics	Cobas C501
Vragenlijst over fysieke activiteit	International Physical Activity Questionnaire (IPAQ)	https://sites.google.com/site/theipaq/
Statistisch software	R Foundation for Statistical Computing	RRID:SCR_001905