Az elhízás meghatározása és annak mérése rendkívül fontos, ha jól körülhatárolt és bizonyítékokon alapuló megelőzési és kezelési programokat kívánunk kidolgozni. Sajnos jelenleg nagy a zűrzavar abban a tekintetben, hogy mi az elhízás lényege, és mit kell mérni. Míg a testzsír-felesleg egészségre gyakorolt negatív hatásának megértésében eddig elért előrelépés legnagyobb részét a testtömeg-indexen (BMI) alapuló tanulmányok révén érték el, gyakran állítják, hogy ez utóbbi nem megfelelő mérték az elhízás szempontjából. Általánosan elfogadott az a nézet, hogy a testtömeg-túlsúly, amelyet a BMI értékel, nem megfelelő, és hogy a túlzott zsírtömeg (FM) az elhízás jobb mutatója lenne. Mások a hasi elhízást részesítik előnyben, amelyet a derék kerülete (WAIST) értékel, még jobb elhízási mutatóként. Végül egyesek azt az elképzelést népszerűsítik, hogy az elhízás szempontjából csak a zsigeri hasi zsír (AVF) számít. Ez mind nagyon zavaró. Mindenki megkísértette, hogy egy-egy pillanatban megkérdezze: hol van a „marhahús”?
A vita valószínűleg nem múlik el hamarosan, és a kérdés kétségtelenül az elkövetkező években is vitatéma marad. Itt azt állítom, hogy a BMI tudományos és gyakorlati megfontolások alapján tökéletesen megfelel a klinikai gyakorlathoz és a populációkutatáshoz. Az elhízás összes mutatóját azonban be kell építeni a kísérleti és klinikai kutatási protokollokba. Az ajánlás indoklását itt röviden meghatározzuk.
Úgy gondolom, hogy a különféle elhízási mutatók megfelelő pozícionálásának biológiai szempontokkal kiegészített korrelációs struktúrájukon kell alapulniuk. A BMI, FM, WAIST és AVF közötti korrelációs struktúra megszerzéséhez a Quebec Family Study és a HERITAGE Family Study adatait használtuk fel. Összefoglalva: a CT által értékelt IMF, FM, WAIST és AVF 235 fehér, 246 fehér, 103 fekete és 154 fekete nőnél volt elérhető a HERITAGE Family Study-ból. Hasonló adatok álltak rendelkezésre a Quebec Family Study 244 férfiról és 396 nõrõl is. A korrelációs együtthatókat az életkorral korrigált pontszámok alapján számítottuk a vizsgálat négy fenotípusa, a nem és az etnikai csoport között. Az átlagos együtthatókat az alanyok számával súlyozott z transzformációkból számoltuk. Ezeket az átlagos összefüggéseket az 1. ábra mutatja.
A BMI, az FM, a WAIST és az AVF összefüggései a CT-vel értékeltek. A nyilak kétirányúak annak jelzésére, hogy a modellben nincsenek implicit ok-okozati összefüggések. Mindegyik együttható a HERITAGE Family Study-ból származó fekete férfiak, fekete nők, fehér férfiak és fehér nők, valamint a Quebec Family Study-ból származó kaukázusi férfiak és nők mintáiban számított hat összefüggés súlyozott átlagát jelenti.
Teljes méretű kép
Az eredmények meglehetősen figyelemre méltók. A BMI és az FM közötti korreláció 1288 alany alapján eléri a 0,94 értéket (a hat csoport közötti egyéni együtthatók 0,90 és 0,96 között mozogtak). A gyakorlat egyik legmeglepőbb eredménye, hogy a WAIST hasonlóan szorosan korrelál a BMI-vel (átlag r = 0,93; 0,87-0,95 tartomány) és az FM-vel (átlag r = 0,92; 0,86-0,96 tartomány). Végül és kissé váratlanul a BMI (r = 0,72; 0,69–0,77 tartomány), az FM (r = 0,73; 0,71–79 tartomány) és a WAIST (r = 0,77; 0,69–0,83 tartomány) egyformán jól korrelál a FAV-val. A korrelációs mintákban nem volt különbség a férfiak és a nők, illetve a fekete-fehér alanyok között. Ezek a megfigyelések jelentős hatással vannak a kutatásra és a klinikai gyakorlatra.
Először is, a BMI nagyon jól szolgálta az elhízás kutatását és a klinikai közösséget az elmúlt évtizedekben. A túlzott zsírosság és az egészségi mutatók, valamint a halálozási arányok közötti kapcsolatot epidemiológiai és randomizált, kontrollált vizsgálatok százai segítségével hozták létre a BMI és a testtömeg ingadozása alapján. A bizonyítékokat olyan erősnek ítélték, hogy meggyőzte a WHO-t, hogy nyilvánítsa ki elhízási járványunkat, és cselekvésre szólít fel. 1, 2 Az elhízás fő oka azonban a zsírszövet feleslege és/vagy a zsírszövet anyagcseréjének néhány aspektusa. Természetesen ez azt sugallja, hogy az FM (vagy a magasságra vagy a négyzetmagasságra osztott FM) jobban jelezheti az elhízást, mint a BMI. Elméletileg ennek teljesen értelme van. A BMI és az FM kapcsolatára vonatkozó adatok azonban nem nyújtanak meggyőző támogatást ehhez a koncepcióhoz. Valójában 0,94-es súlyozott átlagos korreláció mellett nehéz azt állítani, hogy a BMI nem érvényes helyettesítője az FM-nek egészséges és mozgásszegény felnőttek nagy mintáiban.
Másodszor, sokfelé divatossá vált a WAIST használatának ajánlása a BMI mellett vagy a BMI helyett annak érdekében, hogy azonosítsák az elhízás káros hatásainak kitett személyeket. Ezen álláspontok igazolására általában két okot hívnak fel: A WAIST bármely BMI-szinten összesíti az információkat, és a WAIST jobban megjósolja az AVF-et, mint más adipozitási mutatók. Ezeket a feltételezéseket nem erősítik meg az ábrán bemutatott adatok. Ezért a WAIST nagyon szorosan korrelál a BMI-vel (r = 0,93), így nehéz elhinni, hogy a WAIST sok új információt adhat hozzá, ha a BMI már ismert. Néha úgy tűnik, hogy a WAIST a BMI-nél jobb munkát végez a túlzott zsírosság és az egészségügyi eredmények közötti összefüggésben. Ez nem lehet meglepetés, mert a WAIST a BMI-hez hasonlóan nagyon erősen helyettesíti az FM-t.
Másrészről, a WAIST nem tűnik lényegesen jobb előrejelzőnek az AVF-nél, mint a BMI vagy az FM, amint azt a 0,72 és 0,77 közötti korrelációk mutatják. Ez nem azt jelenti, hogy a WAIST bizonyos körülmények között nem jobb előrejelző. AVF az FM vagy BMI-nél nagyobb mintákban, de azt jelenti, hogy a nyereség valószínűleg kicsi és valószínűleg triviális. Számos olyan tanulmányból tudjuk már, amelyek megkísérelték előállítani az AVF predikciós egyenleteit, hogy a becslés standard hibája eléri az AVF átlagértékének körülbelül 25% -át. 95% -os konfidenciaintervallum esetén könnyen meg lehet érteni, hogy az AVF antropometriából történő bármilyen előrejelzése kockázatos üzlet. A lényeg: ha AVF-értékelésre van szüksége, az egyetlen komolyabb lépés az, ha azt képalkotó módszerrel mérjük.
Összefoglalva, a megjegyzés fő üzenete az, hogy az antropometriában az elhízással kapcsolatos variációk nagy részét a BMI rögzíti. Ez jó hír a lakosság és az epidemiológiai kutatások, valamint a betegek értékelése és monitorozása szempontjából. Ezekben a beállításokban nem látok meggyőző bizonyítékot arra, hogy az IMC-t WAIST-re cseréljék. Ahogy egyik kollégám néhány évvel ezelőtt szerkesztőségi álláspontban írta: "Ne dobja ki a babát a fürdővízzel." 3 A WAIST használatának népszerűsítése azon az alapon, hogy az AVF helyettesítője, nem tanácsos. Valójában a WAIST sokkal jobban helyettesíti az FM-t, mint az AVF. De akkor a BMI ugyanolyan jól korrelál az FM-vel. Amíg az ellenkezőjét nem bizonyítják, mindazokat a vizsgálatokat, amelyek a WAIST-adatoknak jobban megfelelnek a kockázati szinteknek vagy az egészségügyi eredményeknek, mint a BMI-t, úgy kell értelmezni (vagy újraértelmezni), hogy jelzik, hogy az asszociációk elsősorban az összes zsírnak köszönhetők. Végül, klinikai és kísérleti kutatási körülmények között mindig ajánlatos az összes zsírmérési mutatót közvetlenül itt megmérni.