Age dynamics of somatometric indicators in composition with regards to mortality from circulatory system diseases in the population of northerners

封面

如何引用文章

全文:

详细

Background. Although obesity is a widely recognized risk factor for cardiovascular diseases in the ontogenetic aspect, the association of long-term changes in indices of body mass, muscle and fat tissues with the mortality from cardiovascular diseases is an open question regarding the North residents especially the population of the Magadan Region.

Purpose. To study the dynamics of the frequency of occurrence of various BMI values, as well as informative values of body component composition, comparing the data obtained with the trend of mortality from diseases of the circulatory system in the population of Northerners in order to revise approaches to assessing the risk of mortality from cardiovascular diseases.

Materials and methods. A thousand two hundred and ninety-three participants aged 16 to 79 years were included in the study: 543 men and 750 women. The formed samples were divided into seven subgroups according to the age criterion equal to 10 years. The subgroups were examined to study the subjective main somatometric indicators: body mass index, fat and muscle mass indices, and their ratio.

Results. We made an analysis of the age-related pictures for the percentage of different BMI categories in the groups of male and female subjects living in the northern region. We could see the fat mass indices exceeding the normative range which was characteristic of the examined men at the age of 40-49 and at 50-59 years old in women, with simultaneous negative dynamics of the muscle mass index. An analysis of the dynamics of the body component composition allowed for summarizing that men and women have a peak in mortality from circulatory system diseases after a 20-year period.

Conclusion. Our findings suggest the approaches to assessing the risk of mortality from cardiovascular system diseases requires to be reconsidered since the results emphasize the need to use body mass index in combination with indicators of body component composition.

作者简介

Olga Alyoshina

Scientific Research Center “Arktika”, Fareastern Branch of the Russian Academy of Sciences

编辑信件的主要联系方式.
Email: oalesina597@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5718-5398
SPIN 代码: 9504-6020

Junior Scientist at the Laboratory of the Physiology of Extreme Conditions

 

俄罗斯联邦, 24, Karl Marx Ave., Magadan, 685000, Russian Federation

Inessa Averyanova

Scientific Research Center “Arktika”, Fareastern Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: Inessa1382@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-4511-6782
SPIN 代码: 9402-0363

Doctor of Biological Sciences, Head of the laboratory, Chief Researcher of the Laboratory of Physiology of Extreme Conditions

 

俄罗斯联邦, 24, Karl Marx Ave., Magadan, 685000, Russian Federation

参考

  1. Ivanov, D. O., Orel, V. I., Aleksandrivich, Y. S., et al. (2019). Cardiovascular diseases as cause of mortality in the Russian Federation: Ways to solve the problem. Medicina i organizatsiya zdravookhraneniya, (2), 4–12.
  2. Mamatov, A. U., Orozmatov, T. T., Madaminov, J. B., et al. (2021). Obesity and risk of cardiovascular diseases: View on the modern issue. The Scientific Heritage, 64(2), 35–42. https://doi.org/10.24412/9215-0365-2021-64-2-35-42
  3. Mamatov, A. U., Polupanov, A. G., Kakeev, B. A., et al. (2021). Sex and age factors associated with obesity development. The Scientific Heritage, 68(2), 46–56. https://doi.org/10.24412/9215-0365-2021-68-2-46-56
  4. Muradova, D. M., Buzilova, A. A., & Dianova, D. G. (2020). Current trends in morbidity and mortality from cardiovascular diseases among adult population of the Russian Federation. Sciences of Europe, 51(2), 41–44.
  5. Afshin, A., Forouzanfar, M. H., Reitsma, M. B., et al. (2017). Health effects of overweight and obesity in 195 countries over 25 years. New England Journal of Medicine, 377(1), 13–27. https://doi.org/10.1056/NEJMoa1614362
  6. Antza, C., Gallo, A., Boutari, C., et al. (2023). Prevention of cardiovascular disease in young adults: Focus on gender differences. A collaborative review from the EAS Young Fellows. Atherosclerosis, 384, 117272. https://doi.org/10.1016/j.atherosclerosis.2023.117272
  7. Blüher, M. (2019). Obesity: global epidemiology and pathogenesis. Nature Reviews Endocrinology, 15(5), 288–298. https://doi.org/10.1038/s41574-019-0176-8
  8. Calling, S., Hedblad, B., Engström, G., et al. (2006). Effects of body fatness and physical activity on cardiovascular risk: risk prediction using the bioelectrical impedance method. Scandinavian Journal of Public Health, 34(6), 568–575. https://doi.org/10.1080/14034940600595621
  9. Consultation, WHO. (2004). Appropriate body-mass index for Asian populations and its implications for policy and intervention strategies. The Lancet, 363(9403), 157–163. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(03)15268-3
  10. Costanzo, P., Cleland, J. G. F., Pellicori, P., et al. (2015). The obesity paradox in type 2 diabetes mellitus: relationship of body mass index to prognosis: a cohort study. Annals of Internal Medicine, 162(9), 610–618. https://doi.org/10.7326/M14-1551
  11. Garland, A., Jeon, S. H., Stepner, M., et al. (2019). Effects of cardiovascular and cerebrovascular health events on work and earnings: a population-based retrospective cohort study. CMAJ, 191(1), E3–E10. https://doi.org/10.1503/cmaj.181238
  12. Kyle, U. G., Pirlich, M., Lochs, H., et al. (2005). Increased length of hospital stay in underweight and overweight patients at hospital admission: a controlled population study. Clinical Nutrition, 24(1), 133–142. https://doi.org/10.1016/j.clnu.2004.08.012
  13. Lee, D. H., Keum, N., Hu, F. B., et al. (2018). Predicted lean body mass, fat mass, and all-cause and cause-specific mortality in men: Prospective US cohort study. British Medical Journal, 362, k2575. https://doi.org/10.1136/bmj.k2575
  14. Pandey, I. J., Cornwell, W. K., Willis, B., et al. (2017). Body mass index and cardiorespiratory fitness in midlife and risk of heart failure hospitalization in older age: findings from the Cooper Center Longitudinal Study. JACC Heart Failure, 5(5), 367–374. https://doi.org/10.1016/j.jchf.2016.12.021
  15. Pickkers, P., de Keizer, N., Dusseljee, J., et al. (2013). Body mass index is associated with hospital mortality in critically ill patients: an observational cohort study. Critical Care Medicine, 41(8), 1878–1883. https://doi.org/10.1097/CCM.0b013e31828a2aa1
  16. Pischon, T., Boeing, H., Hoffmann, K., et al. (2008). General and abdominal adiposity and risk of death in Europe. New England Journal of Medicine, 359(20), 2105–2120. https://doi.org/10.1056/NEJMoa0801891
  17. Powell-Wiley, T. M., Poirier, P., Burke, L. E., et al. (2021). Obesity and cardiovascular disease: A scientific statement from the American Heart Association. Circulation, 143(21), e984–e1010. https://doi.org/10.1161/CIR.0000000000000973
  18. Price, K. L., & Earthman, C. P. (2019). Update on body composition tools in clinical settings: Computed tomography, ultrasound, and bioimpedance applications for assessment and monitoring. European Journal of Clinical Nutrition, 73(2), 187–193. https://doi.org/10.1038/s41430-018-0360-2
  19. Schutter, A. D., Lavie, C. J., Kachur, S., et al. (2014). Body composition and mortality in a large cohort with preserved ejection fraction: untangling the obesity paradox. Mayo Clinic Proceedings, 89(8), 1072–1079. https://doi.org/10.1016/j.mayocp.2014.04.025
  20. Visseren, F. L. J., Mach, F., Smulders, Y. M., et al. (2021). 2021 ESC Guidelines on cardiovascular disease prevention in clinical practice. European Heart Journal, 42(36), 3227–3337. https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehab484
  21. Xing, Z., Tang, L., Chen, J., et al. (2019). Association of predicted lean body mass and fat mass with cardiovascular events in patients with type 2 diabetes mellitus. CMAJ, 191(38), E1042–E1048. https://doi.org/10.1503/cmaj.190124
  22. Yusuf, S., Reddy, S., Ôunpuu, S., et al. (2001). Global burden of cardiovascular diseases Part II: Variations in cardiovascular disease by specific ethnic groups and geographic regions and prevention strategies. Circulation, 104(23), 2855–2864. https://doi.org/10.1161/hc4701.099488

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».