Risikofaktoren für einen Schlaganfall unter anthropometrischen Indizes und Lipidprofilen in der koreanischen Bevölkerung: groß

Scientific Reports Band 13, Artikelnummer: 2948 (2023) Diesen Artikel zitieren

483 Zugriffe

Details zu den Metriken

Schlaganfall ist stark mit Tod und Behinderung verbunden. Die Zusammenhänge zwischen Schlaganfall und Lipidprofilen wie Gesamtcholesterin, Triglyceriden, High-Density-Lipoprotein-Cholesterin (HDL-C) und roten Blutkörperchen (RBCs) sowie anthropometrischen Indizes wie Taillenumfang und Taille-zu-Höhe-Verhältnis (WHtR ) bleibt unklar. Das Ziel dieser Studie war es, diese Zusammenhänge in einer koreanischen Bevölkerung zu untersuchen. Diese groß angelegte Querschnittsstudie umfasste Daten von 38.190 Probanden, die von 2010 bis 2018 von der Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) gesammelt wurden. Einfache logistische Regressionsmodelle und mehrere logistische Regressionsmodelle wurden verwendet, um den Zusammenhang von Schlaganfall mit Lipidprofilen und anthropometrischen Indizes im Rohmodell, angepassten Modell 1 und vollständig angepassten Modell 2 zu bewerten. Bei Männern war Schlaganfall negativ mit Größe, Gewicht, und Hämatokritwert. Gesamtcholesterin und Triglyceride waren in Modell 2 stark negativ mit Schlaganfall assoziiert. Kreatininspiegel und Schlaganfall waren schwach assoziiert. Darüber hinaus waren Größe, Gewicht, Gesamtcholesterin, Triglyceride sowie Hämatokrit- und Kreatininspiegel sowohl vor als auch nach der Anpassung mit einem Schlaganfall verbunden. Bei Frauen war in Modell 2 ein Schlaganfall positiv mit Größe, Gewicht und Kreatininspiegel assoziiert. Es wurde ein starker negativer Zusammenhang zwischen Gesamtcholesterin und Schlaganfall festgestellt. Der Schlaganfall war negativ mit dem Hämoglobinspiegel, dem Hämatokritspiegel und den Erythrozyten assoziiert. Darüber hinaus waren Gesamtcholesterin, Hämoglobinspiegel, Hämatokritspiegel, Kreatininspiegel und Erythrozyten sowohl vor als auch nach der Anpassung mit einem Schlaganfall verbunden. Gewicht und Größe waren bei koreanischen Männern enger mit Schlaganfall verbunden als Taillenumfang und WHtR. Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass der Zusammenhang zwischen Schlaganfall und Triglyceriden, Größe und Gewicht je nach Geschlecht unterschiedlich ist und dass HDL-C bei Menschen beiderlei Geschlechts nicht mit einem Schlaganfall assoziiert ist.

In der Global Burden of Diseases, Injuries, and Risk Factors Study (GBD) 2019, die 369 Krankheiten und Verletzungen umfasste, war Schlaganfall die zweithäufigste Ursache für behinderungsbereinigte Lebensjahre (DALYs) für Menschen ab 50 Jahren und die dritthäufigste Hauptursache für DALYs bei Menschen jeden Alters1. In den Vereinigten Staaten wurden von 2004 bis 2018 8 Millionen Menschen wegen eines Schlaganfalls ins Krankenhaus eingeliefert; Die Patienten sind im Durchschnitt 70 Jahre alt und 52 % dieser Krankenhauseinweisungen sind Frauen2. Darüber hinaus entfallen etwa 8 %, 70 % bzw. 16,6 % der Schlaganfall-Krankenhauseinweisungen auf hispanische, weiße und schwarze Personen2. Bisher sind die bekannten Risikofaktoren für einen tödlichen oder nicht tödlichen Schlaganfall Alter3,4, Geschlecht4,5,6, Übergewicht oder Fettleibigkeit6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17 , Serum-High-Density-Lipoprotein-Cholesterin (HDL-C)18,19,20,21, Gesamtcholesterin und Hypercholesterinämie3,8,19,22,23,24, Triglyceridspiegel oder Hypertriglyceridämie und Hypotriglyceridämie21,25,26,27, Hämoglobinspiegel28 ,29, Hämatokritwerte30, Kreatininkonzentration31,32,33, systolischer Blutdruck (SBP)34 oder Bluthochdruck7,8, Zigarettenrauchen7,8,34, starker Alkoholkonsum8,20,24, geringe körperliche Aktivität8,20, linksventrikulär Hypertrophie mit vorbestehender ischämischer Herzkrankheit34, Diabetes7, Vorhofflimmern und Herzinsuffizienz8 und Rasse20.

Obwohl viele Studien den Zusammenhang zwischen Lipidprofilen und Schlaganfall untersucht haben, ist der Zusammenhang zwischen Gesamtcholesterinspiegel und Schlaganfall unklar24. Studien haben beispielsweise argumentiert, dass der Gesamtcholesterinspiegel nicht mit Schlaganfall assoziiert35, schwach3,19,23 oder stark22,24 assoziiert ist. Darüber hinaus bleibt der beste anthropometrische Index zur Beurteilung des Schlaganfallrisikos aufgrund von Unterschieden in Geschlecht, Alter, Rasse und Nationalität umstritten. Beispielsweise deuten mehrere Studien darauf hin, dass der Taillenumfang (WC) ein Risikofaktor für einen Schlaganfall bei Männern, nicht aber bei Frauen ist9,10, wohingegen eine andere Studie argumentierte, dass ein höherer Taillenumfang (WC) mit dem Risiko eines Schlaganfalls bei Frauen, nicht jedoch bei Männern, verbunden sei6. Darüber hinaus haben mehrere Studien berichtet, dass der beste Adipositas-Index zur Vorhersage eines Schlaganfalls WC14,17, das Verhältnis von Taille zu Hüfte (WHR)13 oder das Verhältnis von Taille zu Körpergröße (WHtR)16 ist. Darüber hinaus argumentierte eine andere Studie, dass Body-Mass-Index (BMI), WC und WHR allesamt signifikante Risikofaktoren für einen Schlaganfall seien, unabhängig von Rasse oder Geschlecht12. Ziel dieser Studie war es daher, den Zusammenhang zwischen Schlaganfall und Lipidprofilen wie Gesamtcholesterin, Triglyceriden, Hämatokrit, Kreatinin, Hämoglobin, High-Density-Lipoprotein-Cholesterin (HDL-C) und roten Blutkörperchen (RBCs) sowie anthropometrischen Werten zu untersuchen Indizes wie Taillenumfang und WHtR in einer koreanischen Bevölkerung. Unsere Ergebnisse liefern Belege für Variablen, die Risikofaktoren für Schlaganfälle bei koreanischen Männern und Frauen sind, und liefern Informationen für die Bereiche öffentliche Gesundheit und Epidemiologie.

Soziodemografische Merkmale und klinische Merkmale in der Schlaganfallgruppe und der Gruppe ohne Schlaganfall sind nach Geschlecht in Tabelle 1 aufgeführt. Von den 32.030 Probanden (13.924 Männer und 18.106 Frauen) gaben 876 Probanden (473 Männer und 403 Frauen) an, dass bei ihnen eine Diagnose gestellt worden sei Schlaganfall. Der Anteil der Männer im Alter von 60 bis 69 Jahren war in der Schlaganfallgruppe (36,66 %) höher als in der Gruppe ohne Schlaganfall (18,85 %). Der Anteil der Frauen im Alter von 70 bis 79 Jahren war in der Schlaganfallgruppe (41,5 %) höher als in der Nicht-Schlaganfall-Gruppe (13,28 %). Signifikante Unterschiede zwischen der Schlaganfall- und der Nicht-Schlaganfall-Gruppe wurden bei beiden Geschlechtern im Haushaltseinkommen, der Anzahl der Haushaltsmitglieder, dem Familienstand, dem Bildungsniveau, dem Beschäftigungsstatus, den Trinkgewohnheiten, der körperlichen Aktivität und dem Stressniveau festgestellt. Es gab keine Unterschiede zwischen der Schlaganfallgruppe und der Nicht-Schlaganfall-Gruppe hinsichtlich des Raucherstatus bei Frauen und der Region bei beiden Geschlechtern.

Tabelle 2 zeigt die Zusammenhänge zwischen Schlaganfall und anthropometrischen Indizes und Lipidprofilen bei Männern. In der Rohanalyse standen die meisten anthropometrischen Indizes und Lipidprofile mit Ausnahme von BMI, Hepatitis-B-Oberflächenantigen (HBsAg), AST und Blutplättchen im Zusammenhang mit Schlaganfall. Nach Berücksichtigung von Störfaktoren waren jedoch nur einige davon mit einem Schlaganfall verbunden. In Modell 1, das an Alter und BMI angepasst wurde, war der Schlaganfall positiv mit WHtR (OR: 1,36; 95 %-KI: 1,12–1,66) und dem Nüchternblutzucker (FBG) (OR: 1,22; 95 %-KI: 1,11–1,33) assoziiert ), Kreatininspiegel (OR: 1,09; 95 %-KI: 1,05–1,14), Leukozyten (OR: 1,14; 95 %-KI: 1,03–1,26) und Blutplättchen (OR: 1,14; 95 %-KI: 1,03–1,26); Der Schlaganfall war negativ mit der Körpergröße (OR: 0,76; 95 %-KI: 0,68–0,84), dem Gewicht (OR: 0,58; 95 %-KI: 0,47–0,72) und dem Gesamtcholesterin (OR: 0,55; 95 %-KI: 0,47–0,64) assoziiert. , Triglyceride (OR 0,82; 95 %-KI 0,71–0,95), Hämoglobinspiegel (OR 0,78; 95 %-KI 0,69–0,88), Hämatokritspiegel (OR 0,76; 95 %-KI 0,68–0,86) und Erythrozyten ( OR: 0,83; 95 %-KI: 0,73–0,94). In Modell 2, das um die zusätzlichen Störfaktoren Region, Haushaltseinkommen, Anzahl der Haushaltsmitglieder, Familienstand, Bildung, Beschäftigungsstatus, Häufigkeit des Alkoholkonsums, Raucherstatus, körperliche Aktivität, Stress, Bluthochdruck, Dyslipidämie und Diabetes, Schlaganfall angepasst wurde war negativ mit der Körpergröße (OR: 0,77; 95 %-KI: 0,68–0,86), dem Gewicht (OR: 0,59; 95 %-KI: 0,47–0,74) und dem Hämatokritwert (OR: 0,86; 95 %-KI: 0,77–0,97) assoziiert. Gesamtcholesterin und Triglyceride waren in Modell 2 stark negativ mit Schlaganfall assoziiert (Gesamtcholesterin, OR: 0,66; 95 %-KI: 0,57–0,76; Triglyceride, OR: 0,75; 95 %-KI: 0,63–0,9). In Modell 2 gab es einen schwachen Zusammenhang zwischen Kreatininspiegel und Schlaganfall (OR: 1,05; 95 %-KI: 1,01–1,09). Darüber hinaus waren zuvor Größe, Gewicht, Gesamtcholesterin, Triglyceride, Hämatokritspiegel und Kreatininspiegel mit Schlaganfall assoziiert und nach der Anpassung.

Tabelle 3 zeigt die Zusammenhänge zwischen Schlaganfall und anthropometrischen Indizes und Lipidprofilen bei Frauen. In der Rohanalyse wurde der Schlaganfall mit anthropometrischen Indizes und Lipidprofilen in Verbindung gebracht, mit Ausnahme von Gewicht, DBP, HBsAg, ALT, Leukozyten und Blutplättchen. Allerdings waren nur einige davon nach der Anpassung mit einem Schlaganfall verbunden, wie dies bei Männern der Fall war. In Modell 1, das an Alter und BMI angepasst wurde, war der Schlaganfall positiv mit WC (OR: 1,3; 95 %-KI: 1,03–1,64), FBG (OR: 1,2; 95 %-KI: 1,11–1,29) und Triglyceriden (OR) assoziiert , 1,09; 95 %-KI, 1,01–1,17) und Kreatininspiegel (OR, 1,13; 95 %-KI, 1,04–1,23), aber negativ assoziiert mit Gesamtcholesterin (OR, 0,65; 95 %-KI, 0,57–0,74), Hämoglobinspiegel ( OR: 0,82; 95 %-KI: 0,72–0,93), Hämatokritwert (OR: 0,82; 95 %-KI: 0,72–0,94) und Erythrozyten (OR: 0,83; 95 %-KI: 0,73–0,96). In Modell 2, das um die gleichen Störfaktoren wie bei Männern angepasst wurde, stand der Schlaganfall in positivem Zusammenhang mit der Körpergröße (OR: 1,2; 95 %-KI: 1,01–1,42) und dem Gewicht (OR: 1,4; 95 %-KI: 1,02–1,91). und Kreatininspiegel (OR: 1,1; 95 %-KI: 1,02–1,19). In Modell 2 wurde ein starker negativer Zusammenhang zwischen Gesamtcholesterin und Schlaganfall gefunden (OR: 0,73; 95 %-KI: 0,63–0,84). Darüber hinaus war der Schlaganfall negativ mit dem Hämoglobinwert (OR: 0,82; 95 %-KI: 0,71–0,93), dem Hämatokritwert (OR: 0,83; 95 %-KI: 0,72–0,96) und den Erythrozyten (OR: 0,83; 95 %-KI: 0,72–0,96) assoziiert. 0,72–0,96). Gesamtcholesterin, Hämoglobinspiegel, Hämatokritspiegel, Kreatininspiegel und Erythrozyten waren sowohl vor als auch nach der Anpassung mit einem Schlaganfall verbunden.

Bei beiden Geschlechtern waren Größe, Gewicht, Gesamtcholesterin, Hämatokritwert und Kreatininwert im vollständig angepassten Modell (Modell 2) mit einem Schlaganfall verbunden. Männer und Frauen unterschieden sich darin, dass Triglyceride nur bei Männern mit Schlaganfällen in Zusammenhang standen und Hämoglobinspiegel und Erythrozyten nur bei Frauen mit Schlaganfällen in Zusammenhang standen, so Modell 2.

Der Zusammenhang zwischen anthropometrischen Indizes (Fettleibigkeit) und dem Schlaganfallrisiko, einschließlich des besten Index zur Vorhersage von Schlaganfällen, ist aufgrund der Unterschiede in Alter, Geschlecht, Rasse und Nationalität der einzelnen Personen unklar. In dieser Studie haben wir ein vollständig angepasstes Modell angewendet und Folgendes festgestellt: (1) Größe, Gewicht, Hämatokritspiegel, Gesamtcholesterin, Triglyceride, Kreatininspiegel und Hämatokritspiegel waren bei Männern mit Schlaganfällen verbunden; und (2) der Schlaganfall hing mit Größe, Gewicht, Kreatininspiegel, Gesamtcholesterin, Hämoglobinspiegel, Hämatokritspiegel und Erythrozyten bei Frauen zusammen.

Studien, die anthropometrische Indizes als Risikofaktoren für Schlaganfälle untersuchen, haben zu kontroversen Ergebnissen geführt. Beispielsweise untersuchten Hu et al.9 den Zusammenhang mehrerer Adipositas-Indizes mit einem ischämischen Schlaganfall, indem sie eine Kohorte finnischer Patienten beobachteten und berichteten, dass WC nur bei Männern ein Risikofaktor für einen ischämischen Schlaganfall sei, der BMI jedoch ein Risikofaktor für einen ischämischen Schlaganfall sei Menschen beiderlei Geschlechts. Dey et al.10 untersuchten den Zusammenhang zwischen WC und BMI und Schlaganfall bei 70-jährigen Männern und Frauen mit einer Nachbeobachtungszeit von 15 Jahren in Schweden und berichteten, dass ein hoher WC und BMI Risikofaktoren für einen Schlaganfall bei Männern, jedoch nicht bei Männern waren Frauen. Darüber hinaus testeten Cong et al.11 in einer groß angelegten Kohortenstudie in China den Zusammenhang einer Kombination aus BMI und WC mit dem Schlaganfallrisiko. Sie argumentierten, dass durch diese Kombination anthropometrische Muster im Zusammenhang mit dem Schlaganfallrisiko vorhergesagt würden. Allerdings untersuchten Furukawa et al.6 die Zusammenhänge zwischen WC und BMI mit dem Risiko von Schlaganfällen und Myokardinfarkten in einer Folgekohortenstudie an einer städtischen japanischen Bevölkerung und berichteten, dass ein hoher WC mit dem Risiko von Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Schlaganfällen bei Frauen verbunden war aber nicht bei Männern. Yatsuya et al.12 untersuchten in einer Folge-Kohortenstudie in den USA Unterschiede im Zusammenhang zwischen anthropometrischen Indizes und ischämischem Schlaganfall nach Geschlecht und ethnischer Zugehörigkeit. Sie berichteten, dass bei schwarzen Personen ein höheres Schlaganfallrisiko auftrat als bei weißen Personen, dass Fettleibigkeitsindizes (wie BMI, WC und WHR) jedoch unabhängig von Geschlecht oder ethnischer Zugehörigkeit signifikante Risikofaktoren für Schlaganfälle darstellten. Walker et al.13 prognostizierten einen Schlaganfall anhand des BMI und des WHR in einer Folgekohortenstudie mit männlichen US-amerikanischen Gesundheitsexperten und argumentierten, dass höhere WC- und WHR-Werte, nicht jedoch ein erhöhter BMI, Prädiktoren für einen Schlaganfall seien. In ähnlicher Weise testeten Cho et al.14 den Zusammenhang zwischen WC und dem Risiko eines Myokardinfarkts und eines ischämischen Schlaganfalls anhand der Daten des National Health Insurance Service von koreanischen Männern und Frauen. Sie berichteten, dass WC einen signifikanten linearen Zusammenhang mit den Risiken dieser Krankheiten hatte und dass WC ein besserer Prädiktor als der BMI sei. Im Gegensatz dazu untersuchten Saito et al.15 in einer Folgestudie in Japan den Zusammenhang zwischen BMI und Gewichtsveränderung mit Schlaganfällen und berichteten, dass ein höherer BMI bei Frauen mit einem erhöhten Schlaganfallrisiko verbunden sei, bei Männern jedoch ein Zusammenhang bestehe schwach. Darüber hinaus untersuchten Xu et al.16 die Zusammenhänge von WHtR, BMI und WC mit ischämischem Schlaganfall in einer bevölkerungsbasierten Kohortenstudie unter mongolischen Männern in Nordchina. Sie legten nahe, dass WHtR einen Schlaganfall eher vorhersagen konnte als BMI und WC. Winter et al.17 untersuchten in einer Fall-Kontroll-Studie in Deutschland die Zusammenhänge zwischen WC und BMI mit Schlaganfall und transitorischen ischämischen Attacken und berichteten, dass WC unabhängig von anderen vaskulären Risikofaktoren mit dem Risiko für Schlaganfall und transitorische ischämische Attacken verbunden war war ein besserer Prädiktor für beide Krankheiten als der BMI. Darüber hinaus ist der Zusammenhang zwischen Schlaganfall und Fettleibigkeit je nach Geschlecht unterschiedlich5,6. Beispielsweise untersuchten Rodríguez-Campello et al.5 in einer Fall-Kontroll-Studie in Spanien Geschlechtsunterschiede bei den Adipositas-Indizes hinsichtlich des Risikos eines ischämischen Schlaganfalls und berichteten, dass WC bei Frauen mit Schlaganfall assoziiert war, bei Männern jedoch ein negativer Zusammenhang zwischen dem BMI und Schlaganfall das Risiko eines Schlaganfalls. Unsere Ergebnisse unterschieden sich von den Ergebnissen früherer Studien, in denen argumentiert wurde, dass WHtR, BMI, WHR oder WC enger mit dem Schlaganfallrisiko verbunden seien als die anderen. Wir fanden heraus, dass Größe und Gewicht bei beiden Geschlechtern im vollständig angepassten Modell enger mit dem Schlaganfall zusammenhingen als WC und WHtR. Eine Erklärung für dieses Phänomen könnten die Unterschiede in den in den Modellen enthaltenen Variablen oder Störfaktoren sowie Unterschiede in der Rasse, dem Alter, dem Geschlecht, der Nationalität und den soziodemografischen Merkmalen der Teilnehmer sein. Im vollständig angepassten Modell stellten wir fest, dass WC und WHtR bei Personen beiderlei Geschlechts nicht mit einem Schlaganfall assoziiert waren, aber in allen Modellen (angepasst und nicht angepasst) sagten Größe und Gewicht einen Schlaganfall bei Männern voraus.

Der Zusammenhang zwischen Lipidprofilen, einschließlich Gesamtcholesterin, und Schlaganfall ist aufgrund der Unterschiede in Alter, Geschlecht und ethnischer Zugehörigkeit zwischen den einzelnen Personen unklar. Um den Zusammenhang zwischen Gesamtcholesterinspiegel und Schlaganfall zu bestimmen, wurden im Rahmen einer prospektiven Studienkooperation35 45 prospektive Beobachtungskohortenstudien mit 450.000 Probanden und einer Nachbeobachtungszeit von 3–30 Jahren untersucht. Die Zusammenarbeit ergab, dass das Gesamtcholesterin nach Berücksichtigung von Studie, Geschlecht, Alter, diastolischem Blutdruck (DBP), Vorgeschichte von Herzerkrankungen und ethnischer Zugehörigkeit nicht mit einem Schlaganfall assoziiert war. Einige Studien berichteten jedoch über einen schwachen Zusammenhang zwischen Gesamtcholesterin und Schlaganfall. Lewington et al.3 führten eine Metaanalyse durch, die 61 prospektive Beobachtungsstudien umfasste, die hauptsächlich in Europa oder Amerika durchgeführt wurden und 900.000 Probanden abdeckten; Sie berichteten, dass das Gesamtcholesterin bei Personen im Alter von 40 bis 59 Jahren nur schwach mit der Gesamtsterblichkeit durch Schlaganfall assoziiert war. In ähnlicher Weise untersuchten Peters et al.23 den Zusammenhang zwischen Gesamtcholesterin und Herz-Kreislauf-Erkrankungen sowie Schlaganfällen mit einer Metaanalyse von 97 Kohorten mit insgesamt 1.022.276 Probanden; Sie argumentierten, dass das Gesamtcholesterin sowohl bei Männern als auch bei Frauen einen schwachen Einfluss auf das Gesamtschlaganfallrisiko habe. Darüber hinaus deuten mehrere Studien auf einen starken Zusammenhang zwischen Gesamtcholesterin und Schlaganfall hin. Zhang et al.24 untersuchten den Zusammenhang zwischen Gesamtcholesterin und Schlaganfall mit einer Metaanalyse von 29 prospektiven Kohortenstudien im asiatisch-pazifischen Raum. Sie berichteten, dass der Gesamtcholesterinspiegel stark mit dem Risiko eines tödlichen und nichttödlichen ischämischen Schlaganfalls und nur schwach mit dem Risiko eines tödlichen hämorrhagischen Schlaganfalls zusammenhängt. Darüber hinaus untersuchten Cui et al.22 den Gesamtcholesterinspiegel und einen ischämischen Schlaganfall mit einer 12-jährigen Nachuntersuchung in einer japanischen Bevölkerung und berichteten, dass erhöhte Gesamtcholesterinspiegel ein Risikofaktor für einen ischämischen Schlaganfall bei japanischen Männern seien.

Studien haben auch die Spiegel anderer Lipide und deren Zusammenhang mit dem Schlaganfallrisiko untersucht. Sacco et al.18 untersuchten den Zusammenhang zwischen HDL-C und ischämischem Schlaganfall in einer ethnisch heterogenen Bevölkerung in den USA im Rahmen einer Fall-Kontroll-Studie. Sie berichteten, dass erhöhte HDL-C-Werte mit einem verringerten Risiko für einen ischämischen Schlaganfall bei älteren Menschen und bei Personen unterschiedlicher ethnischer Zugehörigkeit verbunden seien, und argumentierten, dass HDL-C ein signifikanter und veränderbarer Risikofaktor für Schlaganfälle sei. Interessanterweise untersuchten Wannamethee et al.19 in einer prospektiven Studie den Zusammenhang zwischen Serum-Gesamtcholesterin und HDL-C mit dem Schlaganfallrisiko bei britischen Männern mittleren Alters und berichteten, dass erhöhte Gesamtcholesterinwerte schwach positiv, aber hoch mit nichttödlichem Schlaganfall assoziiert waren HDL-C-Werte waren mit einem signifikanten Rückgang des Risikos eines nicht tödlichen Schlaganfalls verbunden. Dziedzic et al.26 untersuchten den Zusammenhang zwischen Serumtriglyceriden und der Schwere des Schlaganfalls bei Aufnahme bei skandinavischen Personen und schlugen vor, dass Probanden, die einen schweren Schlaganfall erlitten hatten, niedrigere Serumtriglyceridspiegel aufwiesen als diejenigen, die einen leichten oder mittelschweren Schlaganfall erlitten. Im Gegensatz dazu untersuchten Lee et al.21 die Zusammenhänge von Triglyceriden und HDL-C mit Schlaganfall und koronarer Herzkrankheit in einer prospektiven Kohorte amerikanischer Indianer und berichteten, dass hohe Triglycerid- und niedrige HDL-C-Werte mit einem erhöhten Risiko für einen ischämischen Schlaganfall verbunden waren . In ähnlicher Weise untersuchten Bang et al.27 den Zusammenhang zwischen dem Serumlipid-Panel und dem Auftreten eines atherosklerotischen Schlaganfalls und argumentierten, dass hohe Triglyceridspiegel und nicht hochdichtes Lipoprotein, jedoch nicht LDL-C, mit einem erhöhten Risiko für Arteriosklerose in großen Arterien zusammenhängen Schlaganfall. Interessanterweise untersuchten Choi et al.25 den Zusammenhang zwischen Serumtriglyceridspiegeln und akutem ischämischen Schlaganfall und berichteten, dass sowohl Hypertriglyceridämie als auch Hypotriglyceridämie Risikofaktoren für schlechte Ergebnisse bei ischämischem Schlaganfall seien. In Bezug auf blutbezogene Indizes untersuchten Barlas et al.28 den Zusammenhang zwischen Hämoglobinspiegeln und Anämie bei der Schlaganfallmortalität im britischen Regional Stroke Register mit einer Kohortenstudie und schlugen vor, dass erhöhte Hämoglobinspiegel mit einer erhöhten Mortalität innerhalb des ersten Monats zusammenhängen Bei Patienten mit Anämie kam es zu einer erhöhten Sterblichkeit bei Schlaganfällen. Yang et al.30 untersuchten den Zusammenhang zwischen Hämatokritwerten und der Inzidenz von Schlaganfällen in einer chinesischen Bevölkerung mit einer Längsschnitt-Kohortenstudie und zeigten, dass höhere Hämatokritwerte mit einer höheren Inzidenz von Schlaganfällen, hauptsächlich ischämischen Schlaganfällen, verbunden waren. Darüber hinaus untersuchten Panwar et al.29 im Rahmen einer Kohortenstudie den Zusammenhang zwischen Hämoglobinspiegeln und Schlaganfall anhand soziodemografischer oder klinischer Faktoren bei schwarzen und weißen Erwachsenen in den USA. Sie berichteten, dass höhere und niedrigere Hämoglobinwerte bei Frauen (aber nicht bei Männern) mit einem höheren Schlaganfallrisiko verbunden seien. Wannamethee et al.31 untersuchten in einer Folgestudie den Zusammenhang zwischen der Serumkreatininkonzentration und dem Risiko von Schlaganfällen und der Gesamtmortalität bei Männern mittleren Alters in 24 britischen Städten. Sie berichteten, dass erhöhte Kreatininkonzentrationen sowohl bei gesunden als auch bei hypertensiven Männern mit einem signifikanten Anstieg des Schlaganfallrisikos verbunden seien. Friedman32 untersuchte den Zusammenhang zwischen Kreatininspiegel und Überleben bei Patienten, die wegen eines Schlaganfalls aufgenommen wurden, und berichtete, dass der Serumkreatininspiegel ein unabhängiger Prädiktor für das Überleben nach einem Schlaganfall sei. Darüber hinaus testeten He et al.33 in einer Folgestudie den Zusammenhang zwischen dem Albumin-zu-Kreatinin-Verhältnis und dem Risiko eines ersten Schlaganfalls bei chinesischen Probanden mit Bluthochdruck und berichteten, dass hypertensive Probanden mit einem Albumin-zu-Kreatinin-Verhältnis ≥ 10 mg/g zeigten ein signifikant höheres Risiko für den ersten ischämischen Schlaganfall oder den ersten Schlaganfall. Unsere Ergebnisse ähnelten den Ergebnissen früherer Studien, die darauf hindeuteten, dass das Gesamtcholesterin stark mit Schlaganfall22,24 oder schwach mit Schlaganfall3,23 assoziiert ist. Unsere Ergebnisse stimmten jedoch nicht mit denen früherer Studien überein18,19,21,27, die darauf hindeuteten, dass HDL-C mit Schlaganfall zusammenhängt. Wir fanden weder bei Männern noch bei Frauen in den angepassten oder vollständig angepassten Modellen, dass HDL-C mit Schlaganfällen assoziiert war; Ein Zusammenhang wurde nur in den Rohmodellen gefunden. Darüber hinaus stimmten unsere Ergebnisse mit den Ergebnissen früherer Studien überein, die darauf hinwiesen, dass der Triglyceridspiegel bei Männern und Frauen mit Schlaganfällen zusammenhängt21,25,26,27, mit der Ausnahme, dass wir diesen Zusammenhang im vollständig angepassten Modell nur bei Frauen fanden. Darüber hinaus stimmten unsere Ergebnisse mit früheren Ergebnissen überein, die zeigten, dass der Kreatininspiegel mit Schlaganfall in Zusammenhang steht32,33, da wir herausfanden, dass der Kreatininspiegel sowohl bei Männern als auch bei Frauen mit der Krankheit verbunden war.

Was den pathophysiologischen Aspekt des Zusammenhangs zwischen Schlaganfall und Körpergröße betrifft, so wird seit langem über negative oder umgekehrte Zusammenhänge zwischen Körpergröße und Schlaganfall in verschiedenen ethnischen Gruppen, Ländern und bei beiden Geschlechtern berichtet36,37,38,39,40, 41. Beispielsweise bewerteten Njølstad et al.37 in einer 15-jährigen Folgestudie mit 13.266 Erwachsenen in Norwegen die Körpergröße als Risikofaktor für einen Schlaganfall und berichteten, dass die Körpergröße negativ mit einem Schlaganfall assoziiert sei und dass eine Körpergröße um 5 cm zu einer Verringerung der Körpergröße führe altersbereinigtes Schlaganfallrisiko um 25 % bei Frauen und 18 % bei Männern dosisabhängig. Angesichts der pathophysiologischen oder physiologischen Aspekte dieses negativen Zusammenhangs zwischen Schlaganfall und Körpergröße kann eine geringe Körpergröße selbst das Schlaganfallrisiko erhöhen, und die Körpergröße steht in negativem Zusammenhang mit der Herzfrequenz. Eine geringe Körpergröße kann sich durch pathophysiologische Mechanismen auf totale, hämorrhagische und ischämische Schlaganfälle auswirken36,37,38,42. Darüber hinaus war die Höhe mit dem Gefäßdurchmesser und der diastolischen Dysfunktion verbunden36,42,43,44 und war aufgrund eines kürzeren Abstands zu Positionen der peripheren Pulswellenreflexion negativ mit der Erhöhung des zentralen arteriellen Drucks verbunden45. Kleine Menschen leiden unter Herzüberlastung und diastolischer Dysfunktion, weil sie einen stärkeren zentralen Druckanstieg erfahren42,46. Eine andere physiologische Erklärung besagt, dass große Probanden eine größere Lungenkapazität und eine höhere Lungenfunktion haben und sich selbstständig gegen Herz-Kreislauf-Erkrankungen verteidigen36,44,47. Darüber hinaus könnte der insulinähnliche Wachstumsfaktor I (IGF-I) eine Rolle im Zusammenhang zwischen Körpergröße und Herz-Kreislauf-Erkrankungen spielen36,44. Insulinresistenz im Zusammenhang mit subklinischen Entzündungen beeinflusst die Entwicklung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Diabetes48. Die Insulinresistenz ist bei großen Probanden geringer als bei kleinen Probanden, und eine Verringerung der Insulinresistenz bei großen Probanden kann vor Herz-Kreislauf-Erkrankungen schützen36,49. Daher erklären diese pathologischen Funktionen die höhere Prävalenz bei kleinen Menschen.

Was pathophysiologische Erklärungen für den Zusammenhang zwischen Körpergewicht und Schlaganfall betrifft, gilt Fettleibigkeit allgemein als häufiger Risikofaktor für Schlaganfälle. Allerdings haben kürzlich mehrere Studien gezeigt, dass Prävalenz, wiederkehrende Schlaganfälle und Mortalität von Schlaganfällen bei Untergewichtigen höher waren als bei normalen oder fettleibigen Personen50,51,52,53. Beispielsweise verglich Rodríguez-Castro53 die klinische Entwicklung und das Entzündungsgleichgewicht zwischen normalen und adipösen Probanden nach einem ischämischen Schlaganfall und berichtete, dass adipöse Probanden eine bessere Erholung neurologischer Beeinträchtigungen zeigten und keine schlechtere klinische Entwicklung aufwiesen als normale Probanden nach einem Schlaganfall. Pathophysiologisch gesehen kann Fettleibigkeit die Entzündungsreaktion durch einen entzündungshemmenden Fluss ausgleichen, der beim ersten Schlaganfall verstärkt wird52. Nach einem Schlaganfall geht schnell fettfreie Körpermasse verloren, und ein Verlust des Knochenmineralgehalts lässt sich nur schwer verhindern54. Der Verlust an Körpermuskelmasse nach einem Schlaganfall führt zu Gewichtsverlust, obwohl die Fettmasse zunimmt51,55. Im Allgemeinen hatten Patienten nach einem Schlaganfall nach 4 Monaten einen Gewichtsverlust von mehr als 3 kg56. Die Mechanismen des Gewichtsverlusts nach einem Schlaganfall wurden auf Entzündung, gestörten Glukosestoffwechsel, Essstörungen, Denervierung, Umbau, hämorrhagischer Schlaganfall, Nichtgebrauch, niedrigen Präalbuminspiegel, Spastik und eine Kombination dieser oder anderer Faktoren zurückgeführt51,55,56. Adipozyten synthetisieren aktive Moleküle wie Adipokine. Adipokine spielen möglicherweise eine Rolle beim Schutz des Myokards, während Fettgewebe eine diastolische Dysfunktion verursacht50,57. Bislang deuten einige Studien auf das „Adipositas-Paradoxon“ oder „Lean-Paradoxon“ hin, doch dieses Thema ist immer noch umstritten.

Diese Studie weist mehrere Einschränkungen auf. Aufgrund des retrospektiven Querschnittscharakters konnten wir keine Ursache-Wirkungs-Beziehungen feststellen. Darüber hinaus haben wir Schlaganfall-Subtypen nicht berücksichtigt, da die in dieser Studie verwendeten Daten die Subtypen nicht lieferten. Daher sind weitere Untersuchungen zur unabhängigen Wirkung von Risikofaktoren je nach Schlaganfall-Subtyp erforderlich. Darüber hinaus enthielten unsere Ergebnisse keine Informationen zur Medikamenteneinnahme, da die Medikamente unterschiedlich sind. Weitere Studien sind erforderlich, um eine größere Anzahl von Störfaktoren zu berücksichtigen, beispielsweise verschiedene Medikamente, die von Probanden zur Behandlung von Schlaganfällen eingesetzt werden. Schließlich enthielten die Fragebögen nur begrenzte genaue Diagnoseinformationen, da diese Daten durch Gesundheitsinterviews gesammelt wurden.

Trotz dieser Einschränkungen sind die statistischen Ergebnisse der vorliegenden Studie überzeugend, da die KNHANES eine landesweit repräsentative Stichprobe der sehr großen koreanischen Bevölkerung darstellen. Darüber hinaus haben wir eine Vielzahl von Variablen aus anthropometrischen und Blutprofilen für Männer und Frauen ausgewertet.

Abschließend untersuchten wir den Zusammenhang von Schlaganfall mit anthropometrischen Indizes und Lipidprofilen in einer koreanischen Bevölkerung. Sowohl bei Männern als auch bei Frauen waren Größe, Gewicht, Gesamtcholesterin, Hämatokritwert und Kreatininwert im vollständig angepassten Modell mit einem Schlaganfall verbunden. Die Geschlechter unterschieden sich darin, dass Triglyceride bei Männern mit Schlaganfällen in Zusammenhang standen, während Hämoglobinwerte und Erythrozyten bei Frauen mit Schlaganfällen in Zusammenhang standen. Unsere Ergebnisse liefern wichtige Informationen zu Risikofaktoren für Schlaganfälle bei koreanischen Männern und Frauen, die der öffentlichen Gesundheit und der Epidemiologie zugute kommen können. Allerdings ist der beste Schlaganfallindikator unter den verschiedenen anthropometrischen Indizes umstritten, und der Zusammenhang zwischen Schlaganfall und Lipidprofilen ist unklar. Weitere Studien sind erforderlich, um den besten Prädiktor für einen Schlaganfall unter den verschiedenen anthropometrischen Indizes und Lipidprofilen zu bestätigen.

Diese Studie basierte auf Daten, die von 2010 bis 2018 im Rahmen der Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) gesammelt wurden, einer landesweiten Querschnittsumfrage, die von den Korea Centers for Disease Control and Prevention (KCDC) durchgeführt wurde. Das KNHANES bestand aus einer Gesundheitsuntersuchung, einem Gesundheitsinterview und einer Ernährungsumfrage und wurde unter Verwendung einer komplexen, dreistufigen Cluster-Stichprobenmethode entwickelt, um die gesamte koreanische Bevölkerung zu repräsentieren58,59. Eine detaillierte Beschreibung des KNHANES und der Daten finden Sie auf seiner offiziellen Website (https://knhanes.kdca.go.kr/). Jeder kann ohne administrative Berechtigungen frei auf die Daten zugreifen (https://knhanes.cdc.go.kr/knhanes/main.do und http://www.kdca.go.kr/). Alle von KNHANES bereitgestellten Daten sind anonymisiert und daher wurden die in dieser Studie verwendeten Daten anonymisiert.

Von 2010 bis 2018 haben im KNHANES V-VII insgesamt 72.751 Probanden Gesundheitsinterviews, Gesundheitsuntersuchungen und Ernährungsumfragen durchgeführt. Darunter haben wir 38.190 Probanden im Alter von 40 bis 79 Jahren ausgewählt und dann 6.160 Probanden mit fehlenden Daten zur Schlaganfalldiagnose ausgeschlossen , Labortests (Blut), anthropometrische Messungen, Blutdruck, sozioökonomischer Status, Raucherstatus, Alkoholkonsum, körperliche Aktivität, psychische Gesundheit usw. Schließlich wurden 32.030 Probanden (13.924 Männer, 18.106 Frauen) in diese Studie einbezogen. Abbildung 1 zeigt die detaillierten Ein- und Ausschlusskriterien sowie die Anzahl der Probanden.

Flussdiagramm des Auswahlverfahrens für Studienteilnehmer.

Alle Probanden, die an dieser Umfrage teilnahmen, unterzeichneten Einverständniserklärungen und die KNHANES V-VII 2010–2018-Protokolle wurden vom Institutional Review Board des KCDC genehmigt (2010-02CON-21-C, 2011-02CON-06-C, 2012). -01EXP-01-2C, 2013-07CON-03-4C, 2013-12EXP-03-5C, 2018-01-03-PA). Diese Studie erhielt die Genehmigung für eine Ausnahme vom Institutional Review Board des Korea Institute of Oriental Medicine (I-2109/008-001). Das KNHANES wurde im Einklang mit der Deklaration von Helsinki durchgeführt und vom koreanischen Ministerium für Gesundheit und Soziales genehmigt. Alle Methoden wurden in Übereinstimmung mit den relevanten Richtlinien und Vorschriften durchgeführt.

Informationen zum Schlaganfall wurden mithilfe einer Gesundheitsbefragung erhoben. Um eine Verzerrung der Erinnerung der Befragten an die Schlaganfalldiagnose zu vermeiden, wurde die Gesundheitsbefragung im Rahmen eines persönlichen Gesundheitsinterviews durch gut geschultes Personal gemäß den Richtlinien für jeden Punkt durchgeführt. Probanden, die die Frage „Wurde bei Ihnen jemals ein Schlaganfall von einem Arzt diagnostiziert worden?“ mit „Ja“ beantwortet haben. wurden in die Schlaganfallgruppe eingeordnet. Probanden, die diese Frage mit „Nein“ beantworteten, wurden in die Gruppe ohne Schlaganfall eingeordnet.

Im Gesundheitsinterview wurden Informationen zum soziodemografischen Status und zum Gesundheitsverhalten der Teilnehmer erhoben. Anthropometrische Messungen und Blutuntersuchungen wurden durch eine Gesundheitsuntersuchung durchgeführt. Das Gesundheitsinterview wurde mithilfe eines selbst ausgefüllten Fragebogens oder eines persönlichen Interviews durchgeführt. Die Gesundheitsuntersuchung wurde von gut geschultem medizinischem Personal nach standardisierten Protokollen unter Verwendung regelmäßig kalibrierter Geräte durchgeführt.

Die Teilnehmer wurden je nach Alter und Jahrzehnt in vier Gruppen eingeteilt (40–49 Jahre, 50–59 Jahre, 60–69 Jahre und 70–79 Jahre). Die Regionen wurden als Seoul/Gyeonggi/Incheon, Gangwon, Daejeon/Chungcheong/Sejong, Gwangju/Jeolla/Jeju und Busan/Daegu/Ulsan/Gyeongsang klassifiziert. Das Haushaltseinkommen wurde in Quintile eingeteilt, vom 1. Quintil (niedrigstes) bis zum 5. Quintil (höchstes). Die Anzahl der Haushaltsmitglieder wurde als 1, 2, 3, 4 und 5 und mehr klassifiziert. Der Familienstand wurde als verheiratet/zusammenlebend, verwitwet/geschieden/getrennt und nie verheiratet eingestuft. Die Bildung wurde in Grundschule oder darunter, Mittelschule, Oberschule und Hochschule oder höher eingeteilt. Die Beschäftigung wurde in arbeitslos und beschäftigt unterteilt. Die Trinkgewohnheiten wurden entsprechend der Häufigkeit des Alkoholkonsums in fünf Gruppen eingeteilt: überhaupt nicht im letzten Jahr, monatlich oder weniger, 2 bis 4 Mal im Monat, 2 bis 3 Mal pro Woche und 4 Mal pro Woche oder öfter. Der Raucherstatus wurde in vier Gruppen eingeteilt: tägliches Rauchen, gelegentliches Rauchen, Rauchen aufhören und nie Rauchen. Körperliche Aktivität wurde anhand der Regelmäßigkeit dichotomisiert. Das Stressniveau wurde entsprechend der Antwort auf die Frage, wie viel Stress eine Person normalerweise in ihrem täglichen Leben verspürt, in „schwer“, „mäßig“, „leicht“ und „leicht“ eingeteilt. Erkrankungen wie Bluthochdruck, Dyslipidämie und Diabetes wurden dichotomisiert, je nachdem, ob bei einem Probanden diese Erkrankung jemals von einem Arzt diagnostiziert worden war.

Die Größe, das Gewicht und das Körpergewicht der Teilnehmer wurden gemessen, während sie leichte Kleidung trugen, auf 0,1 cm (Seca 225; Saca, Hamburg, Deutschland) bzw. 0,1 kg (GL-6000–20; G-tech, Uijeongbu-si, Korea) genau ) bzw. 0,1 cm (Seca 200; Saca, Hamburg, Deutschland). Die Körpergröße wurde gemessen, wobei alle vier Teile der Ferse, des Gesäßes, des Rückens und des Hinterkopfes das vertikale Brett berührten, nachdem Accessoires wie Hüte, Haarnadeln und Haargummis entfernt, die Haare gelockert und Schuhe und Socken ausgezogen wurden60,61,62 . Das Gewicht wurde ohne persönliche Gegenstände wie Brillen, Mobiltelefone, Accessoires und Schließfachschlüssel nach dem Ausziehen der Schuhe und Socken gemessen60,61,62. Das WC wurde horizontal in der Mitte zwischen dem unteren Teil der letzten Rippe und dem oberen Teil des Beckenkamms an der Seite gemessen, nachdem die Kleidung über die Taille gehoben wurde, um nackte Haut freizulegen59,62. Body-Mass-Index (BMI) und WHtR wurden als Gewicht dividiert durch Körpergröße im Quadrat (kg/m2) bzw. WC dividiert durch Körpergröße berechnet. Der Blutdruck wurde dreimal in bequemer Sitzposition mit einem Quecksilber-Blutdruckmessgerät (Baumanometer Wall Unit 33 (0850); Baum Inc., Copiague, NY, USA) gemessen. Nachdem sie 5 Minuten lang bequem geruht hatten, wurde der Blutdruck an einem Punkt 3 cm über der Ellenbogenfalte des rechten Arms gemessen, wobei die Teilnehmer sich gegen die Stuhllehne zurücklehnten und die Wirbelsäule in einer geraden Linie hielten60,61,62. Als endgültiger Blutdruck wurde der Durchschnitt der zweiten und dritten Messung verwendet. Nach einer Fastenperiode von mindestens 8 Stunden wurden Blutproben aus der Vena cephalica oder der Vena cubitalis mediana des Probanden entnommen und mit automatischen Analysegeräten wie einem Hitachi Automatic Analyzer 7600 (Hitachi Co., Ltd., Tokio, Japan) oder einem XE-Analysator analysiert. 2100D (Sysmex Corp., Kobe, Japan), um Indizes wie Nüchternblutzucker (FBG), Gesamtcholesterin, HDL-C, Triglyceride, Hepatitis-B-Oberflächenantigen (HBsAg), Aspartataminotransferase (AST), Alaninaminotransferase (ALT) zu erhalten. , Hämoglobinspiegel, Hämatokritspiegel, Blutharnstoffstickstoff (BUN), Kreatininspiegel, weiße Blutkörperchen (WBCs), rote Blutkörperchen (RBCs) und Blutplättchen.

Alle statistischen Analysen wurden unter Berücksichtigung des komplexen Stichprobendesigns (zweistufige geschichtete Cluster-Stichprobe) auf der Grundlage der vom KCDC bereitgestellten Richtlinien durchgeführt. Die Stichprobengewichte, Stichprobeneinheiten und Schichten dieser Richtlinien wurden zur Berechnung aller Statistiken in dieser Studie verwendet, um die koreanische Bevölkerung darzustellen. Wir haben alle statistischen Analysen mit dem Verfahren für komplexe Stichproben in SPSS Statistics, Version 23.0 (IBM Corp., Armonk, NY, USA) durchgeführt und ein Signifikanzniveau von 0,05 angewendet.

Allgemeine lineare Modellanalysen für kontinuierliche Variablen und Rao-Scott-Chi-Quadrat-Tests für kategoriale Variablen wurden durchgeführt, um die Unterschiede in den allgemeinen Merkmalen zwischen der Schlaganfall- und der Nicht-Schlaganfall-Gruppe für jedes Geschlecht zu bewerten. Die Ergebnisse werden als Mittelwert ± Standardfehler (SEs) für kontinuierliche Variablen und Prozentsätze (SEs) für kategoriale Variablen angegeben. Einfache logistische Regressionsmodelle und mehrere logistische Regressionsmodelle wurden verwendet, um den Zusammenhang von Schlaganfall mit Lipidprofilen und anthropometrischen Indizes zu bewerten, abhängig davon, ob Kovariaten nach der Standardisierung der Daten für jedes Geschlecht einbezogen wurden. Alter und BMI wurden in der ersten angepassten logistischen Regressionsanalyse (Modell 1) als Kovariaten bezeichnet. Die Störfaktoren Alter, BMI, Region, Haushaltseinkommen, Anzahl der Haushaltsmitglieder, Familienstand, Bildungsniveau, Beschäftigungsstatus, Häufigkeit des Alkoholkonsums, Raucherstatus, körperliche Aktivität, Stress, Bluthochdruck, Dyslipidämie und Diabetes wurden im zweiten Schritt als Kovariaten bezeichnet angepasste logistische Regressionsanalyse (Modell 2). Die Ergebnisse werden als Odds Ratios (ORs) mit 95 %-Konfidenzintervallen (CIs) und p-Werten dargestellt.

Die in der vorliegenden Studie verwendeten Daten stammen aus der Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES), einer landesweiten Querschnittsumfrage, die von den Korea Centers for Disease Control and Prevention (KCDC) durchgeführt wird. Jeder kann frei auf die Daten zugreifen (https://knhanes.cdc.go.kr/knhanes/main.do und http://www.kdca.go.kr/).

GBD 2019-Mitarbeiter für Krankheiten und Verletzungen. Globale Belastung durch 369 Krankheiten und Verletzungen in 204 Ländern und Territorien, 1990–2019: Eine systematische Analyse für die Global Burden of Disease Study 2019. Lancet 396, 1204–1222 (2022).

Salah, HM et al. Trends bei Krankenhausaufenthalten wegen Herzinsuffizienz, akutem Myokardinfarkt und Schlaganfall in den Vereinigten Staaten von 2004 bis 2018. Am. Herz J. 243, 103–109 (2022).

Artikel PubMed Google Scholar

Lewington, S. et al. Blutcholesterin und vaskuläre Mortalität nach Alter, Geschlecht und Blutdruck: eine Metaanalyse einzelner Daten aus 61 prospektiven Studien mit 55.000 vaskulären Todesfällen. Lancet 370, 1829–1839 (2007).

Artikel PubMed Google Scholar

Roy-O'Reilly, M. & McCullough, LD Alter und Geschlecht sind entscheidende Faktoren bei der Pathologie eines ischämischen Schlaganfalls. Endokrinologie 159, 3120–3131 (2018).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Rodríguez-Campello, A. et al. Geschlechtsbedingte Unterschiede bei der abdominalen Fettleibigkeit wirken sich auf das Risiko eines ischämischen Schlaganfalls aus. EUR. J. Neurol. 24, 397–403 (2016).

Artikel PubMed Google Scholar

Furukawa, Y. et al. Der Zusammenhang zwischen Taillenumfang und dem Schlaganfall- und Myokardinfarktrisiko in einer japanischen städtischen Kohorte. Schlaganfall 41, 550–553 (2010).

Artikel PubMed Google Scholar

Yong, H. et al. Eine systematische Literaturrecherche zu Risikofaktoren für Schlaganfälle in China. Cardiol. Rev. 21, 77–93 (2013).

Artikel PubMed Google Scholar

Zhang, S., Zhang, W. & Zhou, G. Erweiterte Risikofaktoren für die Schlaganfallprävention. J. Natl. Med. Assoc. 111, 447–456 (2019).

PubMed Google Scholar

Hu, G. et al. Body-Mass-Index, Taillenumfang und Taille-Hüft-Verhältnis zum Risiko eines totalen und typspezifischen Schlaganfalls. Bogen. Praktikant. Med. 167, 1420–1427 (2007).

Artikel PubMed Google Scholar

Dey, DK, Rothenberg, E., Sundh, V., Bosaeus, I. & Steen, B. Taillenumfang, Body-Mass-Index und Schlaganfallrisiko bei älteren Menschen: eine 15-jährige Längsschnittstudie der Bevölkerung von 70-Jährigen . Marmelade. Geriatr. Soc. 50, 1510–1518 (2002).

Artikel PubMed Google Scholar

Cong, BMC Public Health 22, 347 (2022).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Yatsuya, H. et al. Rassen- und geschlechtsspezifische Zusammenhänge von Fettleibigkeitsmaßen mit der Inzidenz ischämischer Schlaganfälle in der Atherosclerosis Risk in Communities (ARIC)-Studie. Schlaganfall 41, 417–425 (2010).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Walker, SP et al. Körpergröße und Fettverteilung als Prädiktoren für einen Schlaganfall bei US-Männern. Bin. J. Epidemiol. 144, 1143–1150 (1996).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Cho, JH et al. Das Risiko eines Myokardinfarkts und eines ischämischen Schlaganfalls entsprechend dem Taillenumfang bei 21.749.261 koreanischen Erwachsenen: eine landesweite bevölkerungsbasierte Studie. Diabetes-Metabol. J. 43, 206–221 (2019).

Artikel PubMed Google Scholar

Saito, I., Iso, H., Kokubo, Y., Inoue, M. & Tsugane, S. Body-Mass-Index, Gewichtsveränderung und Schlaganfallrisiko und Schlaganfall-Subtypen: die prospektive Studie des Japan Public Health Center (JPHC). . Int. J. Obes. 35, 283–291 (2010).

Artikel Google Scholar

Xu, J. et al. Der prädiktive Wert des Verhältnisses von Taille zu Körpergröße für einen ischämischen Schlaganfall in einer bevölkerungsbasierten prospektiven Kohortenstudie unter mongolischen Männern in China. PLoS ONE 9, e110245 (2014).

Artikel ADS PubMed PubMed Central Google Scholar

Winter, Y. et al. Beitrag von Fettleibigkeit und Bauchfettmasse zum Risiko eines Schlaganfalls und transitorischer ischämischer Anfälle. Schlaganfall 39, 3145–3151 (2008).

Artikel PubMed Google Scholar

Sacco, RL et al. High-Density-Lipoprotein-Cholesterin und ischämischer Schlaganfall bei älteren Menschen. JAMA 285, 2729–2735 (2001).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Wannamethee, SG, Shaper, AG & Ebrahim, S. HDL-Cholesterin, Gesamtcholesterin und das Schlaganfallrisiko bei britischen Männern mittleren Alters. Schlaganfall 31, 1882–1888 (2000).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Sacco, RL Neuere Risikofaktoren für Schlaganfälle. Neurology 57, S31–S34 (2001).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Lee, JS et al. Triglycerid- und HDL-C-Dyslipidämie und Risiken einer koronaren Herzkrankheit und eines ischämischen Schlaganfalls aufgrund des glykämischen Dysregulationsstatus: die Studie zum starken Herzen. Diabetes Care 40, 529–537 (2017).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Cui, R. et al. Ein hoher Gesamtcholesterinspiegel im Serum ist ein Risikofaktor für einen ischämischen Schlaganfall für die allgemeine japanische Bevölkerung: die JPHC-Studie. Atherosclerosis 221, 565–569 (2012).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Peters, SAE, Singhateh, Y., Mackay, D., Huxley, RR & Woodward, M. Gesamtcholesterin als Risikofaktor für koronare Herzkrankheit und Schlaganfall bei Frauen im Vergleich zu Männern: Eine systematische Überprüfung und Metaanalyse. Atherosclerosis 248, 123–131 (2016).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Zhang, X. et al. Cholesterin, koronare Herzkrankheit und Schlaganfall im asiatisch-pazifischen Raum. Int. J. Epidemiol. 32, 563–572 (2003).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Choi, KH et al. Der Serumtriglyceridspiegel ist ein wichtiger Prädiktor für die frühe Prognose bei Patienten mit akutem ischämischen Schlaganfall. J. Neurol. Wissenschaft. 319, 111–116 (2012).

Artikel ADS CAS PubMed Google Scholar

Dziedzic, T., Slowik, A., Gryz, EA & Szczudlik, A. Ein niedrigerer Triglyceridspiegel im Serum ist mit einer erhöhten Schwere des Schlaganfalls verbunden. Schlaganfall 35, e151–e152 (2004).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Bang, OY, Saver, JL, Liebeskind, DS, Pineda, S. & Ovbiagele, B. Zusammenhang von Serumlipidindizes mit atherosklerotischem Schlaganfall der großen Arterie. Neurology 70, 841–847 (2007).

Artikel PubMed Google Scholar

Barlas, RS et al. Einfluss von Hämoglobinspiegeln und Anämie auf die Mortalität bei akutem Schlaganfall: Analyse regionaler Registerdaten im Vereinigten Königreich, systematische Überprüfung und Metaanalyse. Marmelade. Herz-Assoc. 5, e003019 (2016).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Panwar, B. et al. Hämoglobinkonzentration und Risiko eines Schlaganfalls bei in der Gemeinschaft lebenden Erwachsenen. Schlaganfall 47, 2017–2024 (2016).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Yang, R. et al. Hämatokrit und die Inzidenz von Schlaganfällen: eine prospektive, bevölkerungsbasierte Kohortenstudie. Dort. Klin. Risikomanagement 14, 2081–2088 (2018).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Wannamethee, SG, Shaper, AG & Perry, IJ Serumkreatininkonzentration und Risiko für Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Stroke 28, 557–563 (1997).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Friedman, PJ Serumkreatinin: Ein unabhängiger Prädiktor für das Überleben nach einem Schlaganfall. J. Intern. Med. 229, 175–179 (1991).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

He, P. et al. Verhältnis von Albumin zu Kreatinin im Urin und das Risiko eines ersten Schlaganfalls bei chinesischen Hypertonikern, die mit Angiotensin-Converting-Enzym-Hemmern behandelt werden. Hypertoniker. Res. 45, 116–124 (2021).

Artikel PubMed Google Scholar

Shaper, AG, Phillips, AN, Pocock, SJ, Walker, M. & Macfarlane, PW Risikofaktoren für Schlaganfälle bei britischen Männern mittleren Alters. BMJ 302, 1111–1115 (1991).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Prospektive Studienkooperation. Cholesterin, diastolischer Blutdruck und Schlaganfall: 13.000 Schlaganfälle bei 450.000 Menschen in 45 prospektiven Kohorten. Lancet 346, 1647–1653 (1995).

Artikel Google Scholar

Stefan, N., Häring, HU, Hu, FB & Schulze, HB Divergente Assoziationen von Körpergröße mit kardiometabolischen Erkrankungen und Krebs: Epidemiologie, Pathophysiologie und globale Auswirkungen. Lancet Diabetes Endocrinol. 4, 457–467 (2016).

Artikel PubMed Google Scholar

Njølstad, I., Arnesen, E. & Lund-Larsen, PG Körpergröße, kardiovaskuläre Risikofaktoren und Schlaganfallrisiko bei Männern und Frauen mittleren Alters. Eine 14-jährige Nachuntersuchung der Finnmark-Studie. Auflage 94, 2877–2882 (1996).

Bønaa, KH & Arnesen, E. Zusammenhang zwischen Herzfrequenz und atherogenen Blutfettfraktionen in einer Population. Die Tromsø-Studie. Zirkul. 86, 394–405 (1992).

Artikel Google Scholar

Walker, M., Shaper, AG & Wannamethee, G. Größe und soziale Schicht bei britischen Männern mittleren Alters. J. Epidemiol. Komm. Gesundheit 42, 299–303 (1988).

Artikel CAS Google Scholar

Kuh, DL, Power, C. & Rodgers, B. Säkulare Trends in der sozialen Klasse und Geschlechtsunterschiede in der Erwachsenengröße. Int. J. Epidemiol. 20, 1001–1009 (1991).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Honjo, K., Iso, H., Inoue, M. & Tsugane, S. Erwachsenengröße und das Risiko von Herz-Kreislauf-Erkrankungen bei Männern und Frauen mittleren Alters in Japan. EUR. J. Epidemiol. 26, 13–21 (2011).

Artikel PubMed Google Scholar

Moon, J. et al. Kleinwuchs und ischämischer Schlaganfall bei nichtvalvulärem Vorhofflimmern: Neue Erkenntnisse zur alten Beobachtung. Int. J. Cardiol. 174, 541–544 (2014).

Artikel PubMed Google Scholar

Fisher, LD et al. Zusammenhang zwischen Geschlecht, Körpergröße und operativer Mortalität nach Koronararterienbypass in der Coronary Artery Surgery Study (CASS). J. Thorac. Herz-Kreislauf. Surg. 84, 334–341 (1982).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Batty, GD et al. Größe, Wohlstand und Gesundheit: Ein Überblick mit neuen Daten aus drei Längsschnittstudien. Wirtschaft. Summen. Biol. 7, 137–152 (2009).

Artikel PubMed Google Scholar

McGrath, BP, Liang, YL, Kotsopoulos, D. & Cameron, JD Einfluss physikalischer und physiologischer Faktoren auf die Arterienfunktion. Klin. Exp. Pharmakol. Physiol. 28, 1104–1107 (2001).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Regidor, E., Banegas, JR, Gutiérrez-Fisac, JL, Domínguez, V. & Rodríguez-Artalejo, F. Einfluss der sozioökonomischen Umstände in der Kindheit, der Körpergröße und der Fettleibigkeit auf den Pulsdruck sowie den systolischen und diastolischen Blutdruck bei älteren Menschen. J. Hum. Hypertoniker. 20, 73–82 (2006).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Sin, DD, Wu, LL & Man, SFP Der Zusammenhang zwischen verminderter Lungenfunktion und kardiovaskulärer Mortalität: Eine bevölkerungsbasierte Studie und eine systematische Überprüfung der Literatur. Truhe 127, 1952–1959 (2005).

Artikel PubMed Google Scholar

Odegaard, JI & Chawla, A. Pleiotrope Wirkungen von Insulinresistenz und Entzündung bei der metabolischen Homöostase. Wissenschaft 339, 172–177 (2013).

Artikel ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Asao, K. et al. Kleinwuchs und das Risiko von Adipositas, Insulinresistenz und Typ-2-Diabetes im mittleren Alter: The Third National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES III), 1988–1994. Diabetes Care 29, 1632–1637 (2006).

Artikel PubMed Google Scholar

Quiñones-Ossa, GA et al. Fettleibigkeit und Schlaganfall: Gilt das Paradoxon für Schlaganfall? Neurointervention. 16, 9–19 (2021).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Doehner, W., Schenkel, J., Anker, SD, Springer, J. & Audebert, HJ Übergewicht und Fettleibigkeit sind mit einem verbesserten Überleben, einem verbesserten funktionellen Ergebnis und einem erneuten Auftreten von Schlaganfällen nach einem akuten Schlaganfall oder einer transitorischen ischämischen Attacke verbunden: Beobachtungen aus der TEMPiS-Studie . EUR. Herz J. 34, 268–277 (2013).

Artikel PubMed Google Scholar

Kim, BJ et al. Ermittler des koreanischen Schlaganfallregisters. Dynamik des Adipositas-Paradoxons nach Schlaganfall, abhängig von der Zeit seit Beginn, dem Alter und den Todesursachen. Neurologie. 79, 856–863 (2012).

Rodríguez-Castro, E. et al. Adipositas-Paradoxon bei ischämischem Schlaganfall: klinische und molekulare Erkenntnisse. Übers. Schlaganfallres. 10, 639–649 (2019).

Artikel PubMed Google Scholar

Jørgensen, L. & Jacobsen, BK Veränderungen der Muskelmasse, der Fettmasse und des Knochenmineralgehalts in den Beinen nach einem Schlaganfall: Eine einjährige prospektive Studie. Bone 28, 655–659 (2001).

Artikel PubMed Google Scholar

Scherbakov, N. & Doehner, W. Sarkopenie bei Schlaganfall – Fakten und Zahlen zum Muskelverlust, der zu einer Behinderung nach einem Schlaganfall führt. J. Cachexia Sarcopenia Muscle 2, 5–8 (2011).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Jönsson, AC, Lindgren, I., Norrving, B. & Lindgren, A. Gewichtsverlust nach Schlaganfall: Eine bevölkerungsbasierte Studie aus dem Lund Stroke Register. Schlaganfall 39, 918–923 (2008).

Artikel PubMed Google Scholar

Elagizi, A. et al. Ein Überblick und ein Update zu Fettleibigkeit und dem Fettleibigkeitsparadoxon bei Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Prog. Herz-Kreislauf. Dis. 61, 142–150 (2018).

Artikel PubMed Google Scholar

Kweon, S. et al. Datenressourcenprofil: Die Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES). Int. J. Epidemiol. 43, 69–77 (2014).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Kim, Y. Die Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES): Aktueller Status und Herausforderungen. Epidemiol. Gesundheit 36, e2014002 (2014).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Richtlinien für die Gesundheitsuntersuchungsumfrage im Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES V), 2010–2012, Korea Disease Control and Prevention Agency

Richtlinien für die Gesundheitsuntersuchungsumfrage im Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES VI), 2013–2015, Korea Disease Control and Prevention Agency

Richtlinien für die Gesundheitsuntersuchungsumfrage im Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES VII), 2016–2018, Korea Disease Control and Prevention Agency

Referenzen herunterladen

Diese Arbeit wurde durch ein von der koreanischen Regierung (MSIT) finanziertes Stipendium des Institute of Information & Communications Technology Planning & Evaluation (IITP) unterstützt (Nr. 2021-0-00104, Development of Digital Healthcare Service Platform for Noncontact Cardiocular Health Manager). Der Geldgeber hatte keinen Einfluss auf das Studiendesign, die Datenerfassung und -analyse, die Entscheidung zur Veröffentlichung oder die Erstellung des Manuskripts.

Digital Health Research Division, Korea Institute of Oriental Medicine, 1672 Yuseong-daero, Yuseong-gu, Daejeon, 34054, Republik Korea

Mi Hong Yim, Young Ju Jeon und Bum Ju Lee

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

BJL: Konzeptualisierung, formale Analyse, Untersuchung, Methodik, Überwachung, Validierung, Schreiben – Originalentwurf und Schreiben – Überprüfung und Bearbeitung. MHY: Konzeptualisierung, Datenkuratierung, formale Analyse, Untersuchung, Validierung, Schreiben – Originalentwurf und Schreiben – Überprüfung und Bearbeitung. YJJ: Untersuchung, Überwachung. Alle Autoren haben das Manuskript überprüft.

Korrespondenz mit Bum Ju Lee.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

Springer Nature bleibt neutral hinsichtlich der Zuständigkeitsansprüche in veröffentlichten Karten und institutionellen Zugehörigkeiten.

Open Access Dieser Artikel ist unter einer Creative Commons Attribution 4.0 International License lizenziert, die die Nutzung, Weitergabe, Anpassung, Verbreitung und Reproduktion in jedem Medium oder Format erlaubt, sofern Sie den/die ursprünglichen Autor(en) und die Quelle angemessen angeben. Geben Sie einen Link zur Creative Commons-Lizenz an und geben Sie an, ob Änderungen vorgenommen wurden. Die Bilder oder anderes Material Dritter in diesem Artikel sind in der Creative Commons-Lizenz des Artikels enthalten, sofern in der Quellenangabe für das Material nichts anderes angegeben ist. Wenn Material nicht in der Creative-Commons-Lizenz des Artikels enthalten ist und Ihre beabsichtigte Nutzung nicht gesetzlich zulässig ist oder über die zulässige Nutzung hinausgeht, müssen Sie die Genehmigung direkt vom Urheberrechtsinhaber einholen. Um eine Kopie dieser Lizenz anzuzeigen, besuchen Sie http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Nachdrucke und Genehmigungen

Yim, MH, Jeon, YJ & Lee, BJ Risikofaktoren für einen Schlaganfall unter anthropometrischen Indizes und Lipidprofilen in der koreanischen Bevölkerung: eine groß angelegte Querschnittsstudie. Sci Rep 13, 2948 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-29902-4

Zitat herunterladen

Eingegangen: 03. Mai 2022

Angenommen: 13. Februar 2023

Veröffentlicht: 20. Februar 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-29902-4

Jeder, mit dem Sie den folgenden Link teilen, kann diesen Inhalt lesen:

Leider ist für diesen Artikel derzeit kein Link zum Teilen verfügbar.

Bereitgestellt von der Content-Sharing-Initiative Springer Nature SharedIt

Durch das Absenden eines Kommentars erklären Sie sich damit einverstanden, unsere Nutzungsbedingungen und Community-Richtlinien einzuhalten. Wenn Sie etwas als missbräuchlich empfinden oder etwas nicht unseren Bedingungen oder Richtlinien entspricht, kennzeichnen Sie es bitte als unangemessen.