В данном одномоментном исследовании установлено, что объем внеклеточной жидкости и реактивное сопротивление туловища, измеренные с помощью биоэлектрического импедансного анализа, independently ассоциированы с конституцией типа «сырость» (dampness constitution). Эти количественные параметры указывают на различия в состоянии жидкости в организме и биоэлектрических свойствах туловища.
Исследовательская статья
Определение конституции типа «сырость» на основе биоимпедансного анализа: независимые связи между объемом внеклеточной жидкости и реактансом туловища
27 просмотров
⸱
11 сентября 2026 г.
В этой статье
Краткое содержание
Аннотация
Данное исследование было направлено на выявление объективных параметров биоэлектрического импедансного анализа (BIA), которые независимо связаны с конституцией «сырости» (конституции «флегма-сырость» и «сырость-жар») в традиционной китайской медицине (TCM), чтобы предложить потенциальные индикаторы для ее объективной идентификации. В этом одномоментном исследовании приняли участие 232 человека (129 с гармоничной конституцией и 103 с конституцией «сырости»), отобранных последовательно в рамках программы скрининга здоровья на уровне местного сообщества. Были измерены распределение жидкости во всем теле и по сегментам, биоэлектрические параметры и сила хвата. Основные признаки были определены с помощью регрессии LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator), а их независимые связи с конституцией «сырости» оценивались с помощью многофакторной логистической регрессии; также были проведены стратифицированный по полу анализ и анализ чувствительности (винзоризация и дополнительная корректировка по соотношению талии к бедрам или окружности живота). Метод LASSO выявил пять основных признаков: фазовый угол левой нижней конечности (PA_LL), реактивное сопротивление туловища (Reactance_TR), объем внеклеточной воды (ECW), процент жира в организме (PBF) и средняя сила хвата. В многофакторной модели ECW (OR = 1.307, 95% CI: 1.046–1.649, p = 0.021) и Reactance_TR (OR = 2.163, 95% CI: 1.124–4.267, p = 0.023) были независимо и положительно связаны с конституцией «сырости». В стратифицированном по полу анализе обе связи были статистически значимыми у мужчин (ECW: OR = 1.407, p = 0.038; Reactance_TR: OR = 2.764, p = 0.030), но не у женщин. Формальная проверка взаимодействия не подтвердила статистически значимых различий по полу (пол × ECW: p = 0.573; пол × Reactance_TR: p = 0.605), что позволяет предположить, что видимая разница по полу может отражать низкую статистическую мощность в меньшей женской подгруппе. Связи оставались стабильными во всех анализах чувствительности. В заключение, ECW и Reactance_TR являются двумя основными индексами BIA, независимо связанными с конституцией «сырости», что указывает на задержку жидкости в туловище и изменение биоэлектрических свойств у соответствующих лиц. Эти параметры представляют собой предварительные потенциальные индикаторы для объективной идентификации конституции «сырости» и требуют подтверждения на независимых популяциях.
Введение
Согласно теории конституциональной медицины в традиционной китайской медицине (ТКМ), конституция индивидуума определяет внутренний контекст возникновения, прогрессирования и исхода заболевания1. Среди них конституции с избытком сырости (конституции с флегмой-сыростью и сыростью-жаром) являются распространенными типами конституционального дисбаланса, встречающимися в клинической практике2, и существенно связаны с повышенным риском неблагоприятных исходов для здоровья, таких как метаболические нарушения, астенический синдром, а также сердечно-сосудистые и метаболические заболевания3,4. Однако современная оценка конституций с избытком сырости опирается преимущественно на анкетирование или клиническое суждение практикующих специалистов ТКМ5, в то время как способность параметров биоимпедансного анализа (БИА) точно определять конституцию индивидуума еще предстоит подтвердить.
БИА может предоставить потенциальные индикаторы для эффективного определения типов состава тела. Предыдущие исследования показали, что параметры распределения жидкостей организма, полученные с помощью БИА, в сочетании с параметрами функции клеточных мембран, позволяют выйти за рамки традиционных показателей мышечной массы и более точно отражать функциональное состояние организма и долгосрочный прогноз. Например, было показано, что соотношение внеклеточной и внутриклеточной воды (ECW/ICW), определенное с помощью БИА, независимо связано со смертностью от всех причин и неблагоприятными клиническими исходами6,7. Повышенное соотношение внеклеточной воды к общему количеству воды в организме (ECW/TBW) также тесно связано с функциональным снижением функций нижних конечностей и уменьшением мышечной силы8. Кроме того, фазовый угол (PhA) и реактивное сопротивление (Xc), как маркеры целостности клеточных мембран и клеточной массы организма, обладают уникальными преимуществами при мониторинге раннего функционального спада, истощения и воспалительных состояний8,9,10. Особого внимания заслуживает тот факт, что локальные параметры жидкостей организма могут предсказывать функциональные возможности в конкретных областях точнее, чем системные показатели11,12, и что прямое использование необработанных параметров, таких как Xc, может более непосредственно отражать изменения мышечной функции, чем мышечная масса, рассчитанная по формулам13. Эти исследования создают прочную теоретическую основу для разработки методов на базе БИА для оценки конституции с избытком влаги (dampness constitution).
Что касается конституционального типирования, в предыдущих исследованиях предпринимались попытки сопоставить параметры биоимпедансного анализа (БИА) с конституциями традиционной китайской медицины (ТКМ). Протеомный анализ сыворотки крови выявил дифференциальную экспрессию белков, связанных с иммунным ответом и воспалением, у лиц с конституцией «сырости»2. Кроме того, было показано, что отношение объема внеклеточной жидкости к общей воде организма (ECW/TBW), измеренное с помощью БИА, тесно связано с функциональным снижением и перегрузкой объемом14, а увеличение объема внеклеточной жидкости по данным БИА может сопровождаться повышенными уровнями воспаления15. Нарушения жидкостного обмена и воспалительные состояния представляют собой ключевые патологические механизмы, лежащие в основе характеристик «вязкости и мутности», присущих конституции «сырости». Однако в исследованиях не проводилась систематическая оценка многомерных параметров БИА конкретно в отношении конституции «сырости», а потенциальная ценность сегментарных исходных электрических параметров остается в значительной степени неизученной. Таким образом, исследование независимой связи между многомерными параметрами БИА и конституцией «сырости», как ожидается, откроет новое направление для объективной идентификации данной конституции.
Таким образом, в данном исследовании была использована система регрессии LASSO для выявления основных показателей BIA, независимо связанных с конституцией «сырость», а также был проведен анализ независимого вклада этих выбранных показателей с помощью многофакторной логистической регрессии. Кроме того, был проведен анализ чувствительности для изучения возможных различий в этих взаимосвязях в зависимости от пола. Это создает теоретическую основу и определяет набор потенциальных индикаторов для разработки методов измерения на базе BIA, позволяющих эффективно выявлять конституцию «сырость».
Протокол
Данное исследование было рассмотрено и одобрено Комитетом по этике Центра медицинского обслуживания сообщества Бэйцай района Пудун в Шанхае (номер одобрения 20250425AR; одобрено 25 апреля 2025 г.). Все участники предоставили письменное информированное согласие до включения в исследование.
Дизайн исследования и популяция исследования
Данное одномоментное исследование было направлено на выявление объективных показателей, связанных с конституциями избыточной влаги (флегма-влажность и влажно-жар), с использованием биоимпедансного анализа (BIA). Участники были набраны в рамках программы скрининга здоровья населения, проводимой в Центре медицинского обслуживания сообщества Бэйцай (район Пудун, Шанхай) в период с 1 июля 2025 г. по 5 января 2026 г. В исследование последовательно включались все лица, прошедшие как оценку конституции по ТКМ, так и измерение BIA в указанный период. Участники с отсутствующими данными по любой из ключевых переменных были исключены. В конечном итоге было включено 232 участника, из которых 129 вошли в группу с гармоничной конституцией и 103 — в группу с конституцией избыточной влаги.
Диагностические критерии конституции с избытком сырости
Оценка конституции проводилась с использованием запатентованного портативного «умного» зеркала для анализа конституции в традиционной китайской медицине (ТКМ) (Hi-Face22; китайский патент на полезную модель № ZL 2021 2 1286496.5), которое применяет стандартизированную систему классификации девяти типов конституции ТКМ и формирует количественный диагноз конституции на основе особенностей лица и ответов на встроенный опросник. Участники, у которых в качестве преобладающего типа была определена конституция по типу «слизь-сырость» или «сырость-жар», были включены в группу с конституцией сырости; лица, соответствующие критериям гармоничной конституции и не имевшие других конституциональных дисбалансов, были включены в контрольную группу2. Насколько нам известно, рецензируемые данные по валидации этого устройства относительно независимого эталонного стандарта (например, экспертной оценки специалиста по ТКМ или валидированного опросника) не публиковались; это признается ограничением исследования.
Биоимпедансный анализ и измерение состава тела
Измерения методом БИА проводились с использованием многочастотного восьмиточечного сегментарного биоимпедансного анализатора с тактильными электродами (InBody 770, см. Таблицу материалов) в строгом соответствии со стандартными операционными процедурами производителя. Прибор подает переменный ток на нескольких частотах (1, 5, 50, 250, 500 и 1 000 kHz) и обладает фазовой чувствительностью, что позволяет напрямую измерять сопротивление (R), реактивное сопротивление (Xc) и фазовый угол (PhA) для всего тела и пяти сегментов (правая рука, левая рука, туловище, правая нога, левая нога) с помощью тетраполярной конфигурации электродов. Сопротивление, реактивное сопротивление и фазовый угол туловища измерялись между электродами правой руки и правой ноги и регистрировались на частоте 50 kHz. Следует отметить, что приборы БИА напрямую измеряют биоэлектрические параметры, на которые влияют объем жидкости в организме и электролитный статус; сообщаемые объемы жидкости и значения состава тела являются расчетными данными, полученными с помощью прогностических уравнений прибора. Перед измерением испытуемым требовалось воздержаться от еды в течение не менее 2 ч, избегать интенсивных физических нагрузок в течение 12 ч и опорожнить мочевой пузырь. Во время измерения испытуемые стояли босиком на электродах для ног и держали электроды для рук обеими руками. Были зарегистрированы следующие параметры состава тела: общая вода организма (TBW), внутриклеточная вода (ICW), внеклеточная вода (ECW), отношение ECW/TBW (числовое значение и процент), отношение TBW к безжировой массе тела (TBW/FFM), процент жира в организме (PBF), масса жира в организме (BFM), площадь висцерального жира (VFA), индекс жировой массы (FMI), степень ожирения, масса скелетных мышц (SMM), тощая масса тела (SLM), безжировая масса (FFM), клеточная масса тела (BCM), белок, окружность плеча (AMC), базальный уровень метаболизма (BMR). Были зарегистрированы следующие сегментарные биоэлектрические параметры: фазовый угол всего тела (PA_Whole), фазовый угол правой верхней конечности (PA_RA), фазовый угол левой верхней конечности (PA_LA), фазовый угол туловища (PA_TR), фазовый угол правой нижней конечности (PA_RL), фазовый угол левой нижней конечности (PA_LL), импеданс туловища (Impedance_TR), реактивное сопротивление туловища (Reactance_TR). Одновременно измерялись следующие антропометрические параметры: рост, вес, индекс массы тела (BMI), соотношение объема талии к объему бедер (WHR), окружность живота, а также окружность левой и правой голеней.
Измерение силы хвата
Силу хвата измеряли с помощью цифрового кистевого динамометра (см. таблицу материалов). После двух максимальных изометрических сокращений каждой руки с чередованием левой и правой руки и одноминутным отдыхом между сокращениями, для анализа рассчитывали среднее значение двух попыток доминирующей руки (Mean_Grip)
Статистический анализ
Общая аналитическая схема (скрининг признаков на основе LASSO с последующей многофакторной логистической регрессией, а также стратифицированный по полу анализ и анализ чувствительности) была определена априори. Однако конкретные признаки, вошедшие в окончательную модель, были определены на основе отбора данных методом LASSO, а стратифицированный по полу анализ и анализ чувствительности следует рассматривать как предварительные. Отсутствующие значения не были обнаружены ни для одной из переменных, включенных в анализ. Непрерывные переменные с нормальным распределением были представлены как среднее значение ± стандартное отклонение; переменные без нормального распределения были представлены как медиана (межквартильный размах); категориальные переменные были представлены как частота (процент). Сравнения между группами проводились с использованием t-критерия для независимых выборок, U-критерия Манна-Уитни или критерия хи-квадрат; статистически значимым считалось значение P < 0.05.
Впоследствии признаки BIA были отобраны с помощью регрессии LASSO; оптимальный параметр штрафа λ определялся путем 10-кратной кросс-валидации, и отбирались признаки с ненулевыми коэффициентами при значении λ, минимизирующем ошибку кросс-валидации (λ.min). Дискриминационная способность модели оценивалась с помощью площади под ROC-кривой (AUC). Процедура 10-кратной кросс-валидации использовалась исключительно для выбора параметра штрафа LASSO λ и не служила валидацией окончательной модели; внутренняя валидация итоговой модели проводилась с использованием коррекции оптимизма методом бутстрепа (1 000 ресэмплов) и 5-кратной кросс-валидации, а мультиколлинеарность оценивалась с помощью фактора инфляции дисперсии (VIF), при этом значения ниже пяти считались приемлемыми. Калибровка модели оценивалась с помощью теста согласия Хосмера-Лемешоу и скорректированного методом бутстрепа наклона калибровочной кривой. Клиническая чистая выгода оценивалась с помощью анализа кривых принятия решений (DCA). DCA проводился во всем диапазоне пороговых вероятностей от 0 до 1,0, при этом чистая выгода выражалась относительно эталонных стратегий «лечить всех» и «не лечить никого». Сценарием принятия клинического решения был вопрос о рекомендации дальнейшего обследования или вмешательства при конституции «сырости» среди участников популяционного скрининга.
Впоследствии признаки, выявленные с помощью скрининга LASSO, наряду с возрастом и полом, были включены в модель многофакторной логистической регрессии для оценки независимой связи каждого показателя с конституцией типа «сырость», что позволило рассчитать отношения шансов (OR) и 95% доверительные интервалы (CI).
Для оценки стабильности выявленных взаимосвязей был проведен анализ в подгруппах по полу. Анализ чувствительности включал: (1) применение винзоризации на уровнях 1% и 99% для непрерывных переменных; и (2) дополнительную корректировку с учетом соотношения объема талии к объему бедер или окружности живота. Весь статистический анализ был выполнен с использованием R версии 4.5.2.
Результаты
Исходные характеристики
В данном исследовании приняли участие 232 человека, из которых 129 (55,6%) вошли в группу с гармоничным типом конституции и 103 (44,4%) — в группу с типом конституции «сырость» (Таблица 1). Статистически значимых различий между двумя группами по возрасту, полу или силе хвата не обнаружено (P > 0,05). Однако были отмечены значимые различия в показателях состава тела между группой с типом конституции «сырость» и группой с гармоничным типом конституции. В группе с типом конституции «сырость» наблюдались значительно более высокие значения TBW (p = 0,024), ICW (p = 0,033) и ECW (p = 0,015) по сравнению с группой с гармоничным типом конституции, что указывает на более высокое содержание жидкости у лиц с типом конституции «сырость». Одновременно с этим в группе с типом конституции «сырость» наблюдалось значимое увеличение SMM (p = 0,032), SLM (p = 0,028), FFM (p = 0,026) и BCM (p = 0,033), что свидетельствует о большем количестве сухой массы тела. Кроме того, показатели белка (Protein; p = 0,032) и окружность мышц плеча (AMC; p = 0,044) были значительно выше в группе с типом конституции «сырость», чем в группе с гармоничным типом конституции. Более того, BMR в группе с типом конституции «сырость» была значительно повышена (p = 0,026), что согласуется с более высокими уровнями сухой массы тела. Что касается распределения жира, несмотря на отсутствие значимых различий между двумя группами по PBF и BMI, показатели VFA (p = 0,048) и окружность живота (p = 0,044) в группе с типом конституции «сырость» были значительно выше, чем в группе с гармоничным типом конституции, что указывает на характерную тенденцию к центральному распределению жира при типе конституции «сырость». Стоит отметить, что, хотя ECW значительно различались между двумя группами, отношение ECW/TBW не показало статистически значимого различия (p = 0,228), что говорит о relative стабильности общей пропорциональной структуры распределения жидкостей организма. При нескорректированном описательном сравнении не было обнаружено значимых различий между двумя группами по общим и сегментарным значениям биоимпеданса и реактанса (например, Reactance_TR: 3,30 [3,00, 3,60] против 3,30 [2,90, 3,70], p = 0,711). Примечательно, что такие одномерные сравнения и многофакторный регрессионный анализ отвечают на разные вопросы: параметр может стать значимым после корректировки по ковариатам.
Отбор признаков и оценка прогностических моделей на основе регрессии LASSO
Кривая ошибки кросс-валидации и график траектории коэффициентов для регрессии LASSO представлены на Рисунке 1A,B. Согласно критерию λ.min, модель в конечном итоге определила пять основных признаков с ненулевыми коэффициентами регрессии (Таблица 2). Коэффициенты регрессии LASSO для каждого признака следующие: PA_LL (коэффициент = −0.315), Reactance_TR (коэффициент = 0.291), ECW (коэффициент = 0.185), PBF (коэффициент = 0.018) и Mean_Grip (коэффициент = 0.002). Прогностическая модель, построенная на основе этих признаков, дала ROC-кривую (рабочая характеристика приемника) с площадью под кривой (AUC), равной 0.657 (95% доверительный интервал: 0.587–0.727), что указывает на умеренную дискриминационную способность (Рисунок 2A). После коррекции оптимизма методом бутстрепа (B = 1,000) AUC составила 0.607, а 5-кратная кросс-валидация дала AUC 0.585, что свидетельствует об определенной степени оптимизма из-за переобучения (Дополнительная таблица 1). Калибровка модели была адекватной согласно тесту Хосмера–Лемешоу (χ2 = 8.882, df = 8, p = 0.352), хотя скорректированный с помощью бутстрепа наклон калибровки, равный 0.696, указывал на некоторое завышение показателей (Дополнительная таблица 1). Значения VIF для всех предикторов в окончательной модели варьировались от 1.55 до 3.77, что указывает на отсутствие проблемной мультиколлинеарности (Дополнительная таблица 2). В анализе кривых принятия решений (Рисунок 2B) кривая чистой выгоды модели находилась выше референсной линии «не лечить никого» для пороговых вероятностей примерно до 0.55, но оставалась ниже референсной линии «лечить всех» во всем оцениваемом диапазоне пороговых вероятностей (0–1.0); выше значения примерно 0.6 чистая выгода модели стала отрицательной. Эти результаты показывают, что клиническая полезность модели в данной выборке ограничена.
Факторы, независимо связанные с конституцией «сырости»: ECW и Reactance_TR
Для дальнейшего выявления независимых факторов, связанных с конституцией «сырость», в многофакторную модель логистической регрессии были включены пять основных признаков, определенных с помощью LASSO-регрессии (ECW, PBF, PA_LL, Reactance_TR и Mean_Grip), а также возраст и пол. Результаты показали, что ECW и Reactance_TR независимо связаны с конституцией «сырость» (Таблица 3). В частности, при увеличении ECW на каждый один литр вероятность классификации пациента как имеющего конституцию «сырость» увеличивалась на 30,7% (OR = 1,307, 95% CI: 1,046–1,649, p = 0,021). В пересчете на одно стандартное отклонение ECW (2,14 L) отношение шансов составило 1,774 (95% CI: 1,100–2,916). Reactance_TR также продемонстрировал значимую независимую положительную связь (OR = 2,163, 95% CI: 1,124–4,267, p = 0,023). Напротив, PBF, PA_LL и Mean_Grip не достигли статистической значимости после корректировки на ковариаты (P > 0,05).
Стратифицированный по полу анализ независимо связанных факторов
Для изучения стабильности вышеупомянутых показателей ассоциации в подгруппах по полу в данном исследовании был проведен многофакторный логистический регрессионный анализ в стратификации по полу. В мужской подгруппе сохранились независимые ассоциации ECW и Reactance_TR. В частности, вероятность наличия конституции «сырости» (dampness constitution) у мужчин увеличивалась на 40,7% при увеличении ECW на одну единицу (OR = 1.407, 95% CI: 1.030–1.974, p = 0.038); показатель OR для Reactance_TR достигал 2.764 (95% CI: 1.140–7.255, p = 0.030). Напротив, PBF, PA_LL и Mean_Grip в мужской подгруппе остались статистически незначимыми (p > 0.05) (Таблица 4).
В подгруппе женщин связи не были статистически значимыми. В частности, эффект ECW ослаб и перестал быть значимым (OR = 1.353, 95% CI: 0.940–1.979, p = 0.108), а OR для Reactance_TR снизился до 1.666 (95% CI: 0.578–4.960, p = 0.348), при этом ни один из показателей не достиг порога статистической значимости. PBF, PA_LL и Mean_Grip также оказались незначимыми в подгруппе женщин (p > 0.05) (Таблица 5). Однако формальный анализ взаимодействия не подтвердил статистически значимого различия между полами (пол × ECW: OR = 1.127, 95% CI: 0.744–1.716, p = 0.573; пол × Reactance_TR: OR = 1.353, 95% CI: 0.428–4.282, p = 0.605), что указывает на то, что видимое различие по полу может отражать меньший размер женской подгруппы и снижение статистической мощности, а не реальное различие в ассоциациях (Дополнительная таблица 3).
Для оценки устойчивости вышеупомянутых ассоциаций в данном исследовании был проведен анализ чувствительности. После винзоризации ECW по-прежнему сохранял независимую положительную связь с конституцией типа «сырость» (OR = 1,331, 95% CI: 1,055–1,694, p = 0,018), и эффект Reactance_TR также оставался статистически значимым (OR = 2,321, 95% CI: 1,182–4,682, p = 0,016). В винзоризированном анализе PBF и PA_LL показали пограничные значения P (0,053 и 0,056) с оценками эффекта OR = 1,054 (95% CI: 1,000–1,113) и OR = 0,592 (95% CI: 0,342–1,006) соответственно (Таблица 6); после дополнительной корректировки на соотношение обхвата талии к обхвату бедер оба показателя достигли номинальной значимости (PBF: OR = 1,086, 95% CI: 1,005–1,178, p = 0,040; PA_LL: OR = 0,574, 95% CI: 0,335–0,964, p = 0,039; Дополнительная таблица 4). Эти менее стабильные результаты следует интерпретировать с осторожностью. Кроме того, независимые ассоциации ECW и Reactance_TR оставались статистически значимыми после дополнительной корректировки на соотношение обхвата талии к обхвату бедер или окружность живота в отдельных анализах чувствительности (Дополнительные таблицы 4 и 5). В совокупности три анализа чувствительности показали, что независимые ассоциации ECW и Reactance_TR оставались статистически значимыми при всех условиях, без изменения направления или потери значимости после винзоризации непрерывных переменных или корректировки на дополнительные потенциальные смешивающие факторы.
Доступность данных:
Все необработанные данные и проанализированные наборы данных, полученные в ходе этого исследования, общедоступны в репозитории Zenodo по адресу https://doi.org/10.5281/zenodo.21187319.
Рисунок 1: Процесс отбора признаков для модели LASSO-регрессии. (A) Кривые ошибок для модели LASSO-регрессии на основе 10-кратной кросс-валидации. Ось X представляет значения log(λ), а ось Y — ошибку кросс-валидации; вертикальные планки погрешностей отображают стандартную ошибку кросс-валидации (биномиальное отклонение) по 10 фолдам; две вертикальные пунктирные линии указывают λ.min (значение λ, соответствующее минимальной ошибке кросс-валидации) и λ.1se (значение λ, соответствующее простейшей модели в пределах одной стандартной ошибки от λ.min); признаки отбирались с использованием λ.min. (B) Диаграмма траектории коэффициентов модели LASSO-регрессии. Ось X представляет значения log(λ), а ось Y — коэффициенты регрессии для каждого признака; при увеличении λ коэффициенты нерелевантных переменных постепенно стремятся к 0, что в итоге позволяет выбрать пять признаков с ненулевыми значениями коэффициентов по критерию λ.min. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Рисунок 2: Оценка дискриминационной способности и клинической полезности прогностической модели. (A) ROC-кривая. AUC модели составила 0.657 (95% CI: 0.587–0.727). (B) DCA в диапазоне пороговой вероятности 0–1.0. Фиолетовая пунктирная линия и черная пунктирная линия представляют референтные стратегии «лечить всех» и «не лечить никого» соответственно, а зеленая сплошная линия представляет модель. Кривая чистой выгоды модели находилась выше референтной линии «не лечить никого» при пороговых вероятностях примерно до 0.55 и опустилась ниже нуля выше значения примерно 0.6; она оставалась ниже референтной линии «лечить всех» во всем диапазоне. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Таблица 1: Исходные характеристики исследуемой популяции в зависимости от конституции. Сравнение демографических, антропометрических показателей, состава тела, биоэлектрических параметров и силы хвата у участников с гармоничной конституцией и конституцией «сырости». Данные представлены как среднее значение ± стандартное отклонение, медиана [межквартильный размах] или n (%), в зависимости от показателя. Сокращения: TBW = общая вода в организме; ICW = внутриклеточная вода; ECW = внеклеточная вода; PBF = процент жира в организме; BFM = масса жира в организме; VFA = площадь висцерального жира; FMI = индекс жировой массы; SMM = масса скелетных мышц; SLM = мягкая безжировая масса; FFM = безжировая масса; BCM = клеточная масса тела; AMC = окружность мышц руки; BMR = базальный уровень метаболизма; BMI = индекс массы тела; WHR = соотношение объема талии к объему бедер; AC = окружность живота; PA = фазовый угол; IQR = межквартильный размах. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.
Таблица 2: Ключевые признаки, выбранные с помощью LASSO-регрессии, и их коэффициенты регрессии. Пять признаков с ненулевыми коэффициентами были выбраны с использованием критерия λ.min в анализе LASSO-регрессии. Сокращения: LASSO = метод наименьшего абсолютного сжатия и отбора; PA_LL = фазовый угол левой нижней конечности; Reactance_TR = реактивное сопротивление туловища; ECW = внеклеточная жидкость; PBF = процент содержания жира в организме; Mean_Grip = средняя сила хвата. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.
Таблица 3: Многофакторный логистический регрессионный анализ факторов, связанных с конституцией «сырость». Связи признаков, отобранных методом LASSO, с конституцией «сырость» оценивались с поправкой на возраст и пол. Сокращения: OR = отношение шансов; CI = доверительный интервал; ECW = внеклеточная вода; PBF = процент жира в организме; PA_LL = фазовый угол левой нижней конечности; Reactance_TR = реактивное сопротивление туловища; Mean_Grip = средняя сила хвата. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.
Таблица 4: Многофакторный логистический регрессионный анализ факторов, связанных с конституцией «сырости» у мужчин. Связи между выбранными признаками и конституцией «сырости» оценивались в мужской подгруппе после поправки на возраст.
Сокращения: OR = отношение шансов; CI = доверительный интервал; ECW = внеклеточная вода; PBF = процент жира в организме; PA_LL = фазовый угол левой нижней конечности; Reactance_TR = реактивное сопротивление туловища; Mean_Grip = средняя сила хвата. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.
Таблица 5: Многофакторный логистический регрессионный анализ факторов, связанных с конституцией типа «сырость» у женщин. Связь между выбранными признаками и конституцией типа «сырость» оценивалась в женской подгруппе после поправки на возраст.
Сокращения: OR = отношение шансов; CI = доверительный интервал; ECW = внеклеточная вода; PBF = процент жира в организме; PA_LL = фазовый угол левой нижней конечности; Reactance_TR = реактивное сопротивление туловища; Mean_Grip = средняя сила хвата. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.
Таблица 6: Многофакторный логистический регрессионный анализ после винзоризации. Анализ чувствительности оценивал факторы, связанные с конституцией «сырости» (dampness constitution), после применения 1% и 99% винзоризации для непрерывных переменных. Сокращения: OR = отношение шансов; CI = доверительный интервал; ECW = внеклеточная вода; PBF = процент жира в организме; PA_LL = фазовый угол левой нижней конечности; Reactance_TR = реактивность туловища; Mean_Grip = средняя сила хвата. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.
Дополнительная таблица 1: Внутренняя валидация и калибровка окончательной многофакторной модели логистической регрессии. Эффективность модели оценивали с помощью явной и скорректированной с учетом оптимизма дискриминации, 5-кратной перекрестной проверки, проверки соответствия (goodness-of-fit) и бутстреп-калибровки. Также приведена связь ECW на одно стандартное отклонение.
Сокращения: AUC — площадь под кривой рабочих характеристик приемника; CI — доверительный интервал; ECW — внеклеточная вода; OR — отношение шансов; df — число степеней свободы.Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.
Дополнительная таблица 2: Коэффициенты усиления дисперсии для предикторов в окончательной многофакторной логистической регрессионной модели. Коэффициенты усиления дисперсии были рассчитаны для оценки мультиколлинеарности между предикторами, включенными в окончательную модель.
Сокращения: VIF = коэффициент усиления дисперсии; ECW = внеклеточная жидкость; PBF = процент содержания жира в организме; PA_LL = фазовый угол левой нижней конечности; Reactance_TR = реактивное сопротивление туловища; Mean_Grip = средняя сила хвата.Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.
Дополнительная таблица 3: Взаимодействие пола с объемом внеклеточной жидкости и реактансом туловища для конституции сырости. Были оценены члены взаимодействия, чтобы определить, различаются ли по полу ассоциации объема внеклеточной жидкости и реактанса туловища с конституцией сырости.
Сокращения: ECW = внеклеточная жидкость; OR = отношение шансов; CI = доверительный интервал; LRT = тест отношения правдоподобия; Reactance_TR = реактанс туловища.Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.
Дополнительная таблица 4: Многофакторный логистический регрессионный анализ после поправки на отношение объема талии к объему бедер. В ходе анализа чувствительности оценивалась связь выбранных признаков с конституцией «сырость» после дополнительной поправки на отношение объема талии к объему бедер.
Сокращения: OR = отношение шансов; CI = доверительный интервал; ECW = внеклеточная вода; PBF = процент жира в организме; PA_LL = фазовый угол левой нижней конечности; Reactance_TR = реактивное сопротивление туловища; Mean_Grip = средняя сила хвата; WHR = отношение объема талии к объему бедер.Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.
Дополнительная таблица 5: Многофакторный логистический регрессионный анализ после поправки на окружность живота. В рамках анализа чувствительности оценивалась связь выбранных признаков с конституцией типа «сырость» после дополнительной поправки на окружность живота.
Сокращения: OR = отношение шансов; CI = доверительный интервал; ECW = внеклеточная вода; PBF = процент жира в организме; PA_LL = фазовый угол левой нижней конечности; Reactance_TR = реактивное сопротивление туловища; Mean_Grip = средняя сила хвата.Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.
Обсуждение
В данном исследовании изучалась возможность идентификации конституции «сырости» в традиционной китайской медицине с использованием параметров БИА. В результате систематического скрининга и корреляционного анализа было установлено, что ECW и Reactance_TR являются ключевыми показателями, независимо связанными с конституцией «сырости». Эти взаимосвязи оставались стабильными при всех анализах чувствительности. В анализах с разделением по полу данные показатели были статистически значимы у мужчин, но не у женщин, при этом формальная проверка взаимодействия не подтвердила статистически значимых различий по полу. Полученные результаты позволяют выделить основные перспективные показатели и создают теоретическую базу для подхода к идентификации конституции на основе БИА.
Основным выводом данного исследования является то, что объем внеклеточной воды (ECW) независимо связан с конституцией «сырости», что полностью согласуется с существующими патофизиологическими представлениями. Повышенный уровень ECW напрямую отражает нарушения жидкостного обмена в организме и потенциальную задержку жидкости, что точно соответствует характеристикам «сырости» как тяжелого, мутного и вязкого состояния8. Наши результаты расширяют область применения параметров биоимпедансного анализа (BIA) от традиционного изучения функционального упадка до идентификации конституций в традиционной китайской медицине (ТКМ). Предыдущие исследования подтвердили, что у пациентов с хроническими воспалительными заболеваниями, такими как ревматоидный артрит, показатель соотношения ECW, полученный с помощью BIA, значительно повышен; при этом данное состояние перегрузки объемом нечувствительно к краткосрочному противовоспалительному лечению, что отражает патологические характеристики «сырости» как вязкого и стойкого состояния с длительным и трудноизлечимым течением15. В данном исследовании аналогичная связь наблюдалась и в относительно здоровой группе населения, что позволяет предположить, что ECW может служить чувствительным ранним биофизическим биомаркером для выявления субклинического состояния «сырости». Следует отметить, что оценки объема жидкости и состава тела, полученные с помощью BIA (включая данные InBody 770), могут демонстрировать разную степень согласованности с референтными методами (например, методами разведения или DXA) в разных популяциях, особенно у лиц с локальным накоплением жидкости, связанным с заболеванием; в данном исследовании изучались относительно здоровые взрослые люди, проживающие в сообществе, и данные оценки следует интерпретировать соответствующим образом.
Что более важно, в данном исследовании было установлено, что среди многочисленных параметров BIA связь между Reactance_TR и конституцией по типу «сырости» не зависит от ECW. Следует отметить явное несоответствие: при нескорректированном сравнении реактивное сопротивление туловища практически не имело межгрупповых различий (p = 0.711), однако в многофакторной модели оно было независимо связано с конституцией по типу «сырости». Это не является статистическим противоречием — одномерные сравнения и многофакторная регрессия отвечают на разные вопросы, и скорректированная связь проявилась после контроля возраста, пола и других переменных состава тела; значения VIF были ниже пяти, что указывает на отсутствие существенного влияния мультиколлинеарности на оценку. Реактивное сопротивление отражает емкостные свойства клеточных мембран и зависит от электрических свойств тканей, частоты измерения, геометрии сегмента и состава тканей; оно не является прямым показателем целостности клеточных мембран16,17,18. Устройство InBody сообщает значения реактивного сопротивления в модели последовательной эквивалентной схемы, и физиологическая интерпретация измерений Xc в последовательной схеме зависит от конфигурации эквивалентной цепи19,20. Таким образом, положительную связь реактивного сопротивления туловища с конституцией по типу «сырости» следует рассматривать как статистическую связь с правдоподобной, но не установленной физиологической гипотезой, такой как измененные электрические свойства тканей туловища или распределение жидкости, а не как прямое доказательство нарушения функции клеточных мембран. Подобно тому, как соотношение ECW/ICW в бедрах наиболее точно отражает функцию нижних конечностей12, связь специфического электрического параметра туловища может стать основой для дальнейшего изучения того, связаны ли сегментарные биоэлектрические характеристики с традиционной концепцией «сырости, блокирующей средний цзяо»11,13. Эти результаты тесно перекликаются с исследовательским принципом «смотреть не только на весь организм в целом, но и на отдельные сегменты»11 и восполняют пробел в существующих исследованиях, где параметры сегмента туловища часто игнорируются21. Кроме того, Xc (показатель, не зависящий от состояния гидратации и напрямую отражающий состояние клеток) позволяет эффективно избежать завышения мышечной массы при использовании стандартных уравнений BIA в условиях дисбаланса жидкости22, обеспечивая тем самым точность оценки физической конституции. Напротив, никакой независимой связи не было обнаружено для фазового угла, что согласуется с его композитной природой: хотя PhA широко считается маркером системного здоровья клеток и прогноза21,23, его независимые связи часто ослабевают после корректировки на confounding-факторы, в то время как сегментарные исходные параметры, такие как Xc и ECW, могут фиксировать более специфические биоэлектрические и жидкостные измерения24,25.
При анализе с разделением по полу связь ECW и Reactance_TR с конституцией «сырости» была статистически значимой у мужчин, но не у женщин. Однако формальная проверка взаимодействия не подтвердила наличие статистически значимых половых различий (пол × ECW: p = 0.573; пол × Reactance_TR: p = 0.605), и наблюдаемая разница может быть следствием меньшего размера женской подгруппы и снижения статистической мощности. Таким образом, вопрос о половых различиях в биоэлектрической основе конституции «сырости» остается открытым; ранее зарегистрированные половые различия в детерминантах фазового угла и параметрах жидкостей организма указывают на то, что данный вопрос требует изучения в исследованиях с достаточной статистической мощностью26,27.
Кроме того, данное исследование имеет несколько ограничений. Во-первых, одномоментный дизайн не позволяет делать причинно-следственные или временные выводы; зарегистрированные взаимосвязи следует интерпретировать как шансы/ассоциации, а не как риски. Во-вторых, исходный показатель определялся с помощью классификации коммерческого устройства (Hi-Face22), валидность которого относительно независимого эталонного стандарта не была установлена; следовательно, выявленные параметры являются коррелятами классификации, полученной с помощью устройства, и ошибка классификации могла повлиять на результаты; в будущем состав может быть определен путем объединения более объективных биохимических или омиксных «золотых стандартов». В-третьих, признаки отбирались из относительно большого количества параметров БИА с использованием регрессии LASSO на основе данных того же набора данных, который использовался для оценки модели; хотя была проведена внутренняя валидация (бутстреп-коррекция оптимизма и 5-кратная перекрестная проверка), в результате которой скорректированное значение AUC составило 0,607, сообщаемые показатели ассоциации и дискриминации все еще могут быть завышены в силу оптимистического смещения, а внешняя валидация не проводилась. В-четвертых, размер выборки, особенно в анализах с разбивкой по полу, был ограничен и не основывался на формальном априорном расчете мощности; нулевые результаты у женщин могут отражать недостаточную мощность, а не истинное отсутствие связи. Наконец, все оценки жидкости и состава тела на основе БИА опираются на прогностические уравнения и зависят от состояния жидкости и электролитов; поэтому физиологические интерпретации следует проводить с осторожностью.
В данном исследовании было установлено, что среди оцениваемых параметров БИА общий объем ЭКВ и реактивность Reactance_TR независимо связаны с конституцией «сырость», и эти связи оставались стабильными при проведении анализа чувствительности. Эти результаты позволяют предположить, что статус жидкостей организма и сегментарные биоэлектрические свойства могут служить потенциальными количественными показателями, имеющими значение для определения конституции «сырость». Для подтверждения этих взаимосвязей и определения их возможной полезности при оценке конституции на основе БИА необходимы дальнейшие исследования с участием более крупных независимых групп пациентов и с использованием внешне валидированных методов оценки конституции.
Раскрытие информации
При подготовке рукописи, иллюстраций или анализе данных инструменты искусственного интеллекта не использовались.
Благодарности
Мы благодарим участников и медицинский персонал Центра здравоохранения общины Бэйцай за неоценимую поддержку в процессе сбора данных. Данная работа была поддержана Проектом по созданию специализированной службы по лечению заболеваний системы здравоохранения района Пудун (грант № PWZzb2025-03), утвержденным Комиссией по здравоохранению района Пудун города Шанхая, а также Проектом по стандартизации традиционной китайской медицины Шанхая по разработке стандартизированной интегрированной схемы диагностики и лечения китайской и западной медицины для профилактики и лечения метаболического синдрома (грант № 2025BZ025), совместно утвержденным Комиссией по здравоохранению муниципалитета Шанхая и Управлением традиционной китайской медицины муниципалитета Шанхая.
Материалы
| Имя | Компания | Каталожный номер | Комментарии |
|---|---|---|---|
| Цифровой динамометр кисти | ANTA | EH101 | N/A |
| Смарт-зеркало Hi-Face22 | Beijing Xima Medical Technology Co., Ltd. | ZL202121286496.5 | N/A |
| Анализатор состава тела InBody 770 | InBody Co., Ltd. | 770 | N/A |
| Статистическое программное обеспечение R (версия 4.5.2) | R Foundation for Statistical Computing | https://www.r-project.org/ | RRID:SCR_001905 |
Ссылки
- Wu Y, et al. Prevalence of traditional Chinese medicine body constitutions in a large community-based study in Hangzhou, China. Chin Med. 2025;20.
- Tan F, et al. Differences in serum proteins in traditional Chinese medicine constitutional population: analysis and verification. J Leukoc Biol. 2020;108:547-57.
- Ma X, et al. Traditional Chinese medicine constitution is associated with the frailty status of older adults: a cross-sectional study in the community. Evid Based Complement Alternat Med. 2022;2022.
- Chen R, et al. Traditional Chinese medicine constitution and cardiometabolic multimorbidity: a nationwide cross-sectional study in older adults. Front Public Health. 2026;14.
- Fu C, et al. Identification and classification of traditional Chinese medicine syndrome types among senior patients with vascular mild cognitive impairment using latent tree analysis. J Integr Med. 2017;15:186-200.
- Ohashi Y, et al. The associations of malnutrition and aging with fluid volume imbalance between intra- and extracellular water in patients with chronic kidney disease. J Nutr Health Aging. 2015;19:986-93.
- Iwasaka C, et al. Association between the appendicular extracellular-to-intracellular water ratio and all-cause mortality: a 10-year longitudinal study. J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 2024;79.
- Noritake K, et al. Associations of muscle quality indices (phase angle, ECW/TBW, and echo intensity) with physical performance in community-dwelling older women. Nutrition. 2026;147.
- Kato M, et al. Bioimpedance phase angle is independently associated with myosteatosis: the Shizuoka study. Clin Nutr. 2023;42:793-9.
- Zouridakis A, et al. Correlation of bioelectrical impedance analysis phase angle with changes in oxidative stress on end-stage renal disease patients, before, during, and after dialysis. Ren Fail. 2016;38:738-43.
- Asano Y, Tsuji T, Okura T. Segmental extracellular-to-intracellular water resistance ratio and physical function in older adults. Exp Gerontol. 2023;181.
- Yamada Y, et al. The extracellular to intracellular water ratio in upper legs is negatively associated with skeletal muscle strength and gait speed in older people. J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 2017;72:293-8.
- Kolodziej M, Ignasiak Z. Changes in the bioelectrical impedance parameters estimating appendicular skeletal muscle mass in healthy older persons. Aging Clin Exp Res. 2020;32:1939-45.
- Tanaka S, et al. Higher extracellular water-to-total body water ratio more strongly reflects the locomotive syndrome risk and frailty than sarcopenia. Arch Gerontol Geriatr. 2020;88.
- Straub R, et al. Increased extracellular water measured by bioimpedance and by increased serum levels of atrial natriuretic peptide in RA patients-signs of volume overload. Clin Rheumatol. 2017;36:1041-51.
- Freitas S, et al. The impact of 2 weeks of detraining on phase angle, BIVA patterns, and muscle strength in trained older adults. Exp Gerontol. 2021;144.
- Kolodziej M, Ignasiak Z, Ignasiak T. Annual changes in appendicular skeletal muscle mass and quality in adults over 50 y of age, assessed using bioelectrical impedance analysis. Nutrition. 2021;90.
- Nescolarde L, Talluri A, Yanguas J, Lukaski H. Phase angle in localized bioimpedance measurements to assess and monitor muscle injury. Rev Endocr Metab Disord. 2023;24:415-28.
- Nescolarde L, et al. Relationship between bioimpedance vector displacement and renal function after a marathon in non-elite runners. Front Physiol. 2020;11:352.
- Lukaski HC, Talluri A. Phase angle as an index of physiological status: validating bioelectrical assessments of hydration and cell mass in health and disease. Rev Endocr Metab Disord. 2023;24:371-9.
- Wang Y, et al. Phase angle as a predictor of mortality in elderly patients with multimorbidity: a matched case-control study. PeerJ. 2024;12.
- Hamada R, et al. Evaluation of skeletal muscle indicators following allogeneic hematopoietic stem cell transplantation: verification of skeletal muscle mass adjustment. Support Care Cancer. 2026;34.
- Diniz N, et al. Relevance of standardized phase angle and bioelectrical impedance vectors in hospitalized older patients: a cohort study. Nutr Clin Pract. 2026;41:245-54.
- Lai T, et al. Elevated extracellular water to total body water ratio and low phase angle in relation to muscle function in middle-aged and older adults. J Int Soc Sports Nutr. 2025;22.
- Luo X, Cai B, Jin W. The prevalence rate of adult sarcopenic obesity and correlation of appendicular skeletal muscle mass index with body mass index, percent body fat, waist-hip ratio, basal metabolic rate, and visceral fat area. Metab Syndr Relat Disord. 2023;21:48-56.
- Jirku J, Krízová J. Phase angle in bioelectrical impedance: new perspectives in health and body composition assessment. Physiol Res. 2025;74:1007-19.
- Ferreira G, et al. Phase angle and its determinants among adolescents: influence of body composition and physical fitness level. Sci Rep. 2024;14.