A2

Waist Circumference Going Up On U.S Adults Yep. People really are fatter. A recent analysis of obesity data from 1988 to 2004 shows waist circumference has been on a continual rise for the last 15 years.

PRINT THIS PAGE

E-MAIL TO A FRIEND

In a fascinating compilation of obesity data from 1988 to 1994, The Center For Chronic Disease Prevention and Health Promotion out of Atlanta has uncovered what may be the most significant predictor of our collective health in the years to come. The study examines data from the National Health and Nutrition Exam Survey from 1988 to 1994, and 1999 to 2000, 2001 to 2003 and 2003 to 2004. In the wake of a spat of recent studies that show abdominal circumference may be the best predictor for obesity related disease risks such as type 2 diabetes, this study is the weight loss equivalent of a global warming alarm. Between 1988 and 2004, the average waist circumference among men increased from 96 cm to 100.4 cm. Among women during the same period, average waist circumference went from 89 to 94cm. To put this in perspective, the average women’s waist size today is almost equal to what the average man’s was 15 years ago.

Đăng ky Đăng ký bằng cách sử dụng RSS Đăng ký của Thư điện tử Nhập địa chỉ email của bạn:

Ðang ky

Gửi bởi FeedBurner

Ghi nhớ Trang

Bài viết liên quan / Các nhóm •

"Giải" Mầm bệnh cho một Healthy gut

•

Rượu và sức khỏe của bạn

•

Thức ăn nhanh được Salads Really một lựa chọn lành mạnh?

•

Xấu cho xương

•

Ung thư Barbecuing và rủi ro

•

Bets nhất cho Prostrate Ngăn ngừa ung thư

•

Tòa nhà 101 xương

•

Ở thanh thiếu niên có thể trở thành rủi ro cho Osteoporosis?

•

Phòng chống ung thư

•

Phòng chống ung thư Week of: June 29, 2007

SỬ DỤNG eo trở CIRCUMFERENCE để đo SỨC KHỎE RỦI RO Có sự phát triển mối quan tâm về việc béo phì ở trẻ em và người lớn ở Canada. Khi cơ thể làm tăng chất béo, nguy cơ phát triển các vấn đề về sức khỏe cũng như gia tăng. Nghiên cứu cho thấy eo trở circumference người lớn có thể giúp xác định xem họ có đang có nguy cơ cho loại II tiểu đường, bệnh tim hay bệnh ung thư. Eo trở circumference các biện pháp tổng số chất béo quanh bụng. Quá nhiều chất béo xung quanh eo trở và trên cơ thể (được biết như là một "apple" cơ thể hình) có thể dẫn đến rủi ro lớn hơn sức khỏe. Chất béo mà nằm quanh hông và thigh khu vực (được gọi là "lê" cơ thể hình trái) hiện không có xu hướng tăng cường sức khỏe của họ. Nghiên cứu của Y tế Canada và Tổ chức Y tế Thế giới cho thấy rằng người đàn ông với một eo trở đo lường lớn hơn 40 inch (102 cm) và phụ nữ có các biện pháp waists thêm hơn 35 inch (88 cm) có lớn hơn nguy cơ phát triển vấn đề về sức khỏe. Để đo eo trở circumference, tất cả những gì bạn cần là một không căng đo băng. Khi đo eo trở circumference, bạn nên đứng thẳng với bàn chân lại với nhau và để tay treo tại của bạn bên. Hãy nhớ hít thở bình thường.

Đặt đo băng xung quanh khu vực nhỏ bên dưới rib Lồng, nhưng ở trên của bạn belly button. Đôi kiểm tra để đảm bảo đo băng là gói thẳng xung quanh eo trở của bạn. Eo trở circumference là một cách nhanh chóng và dễ dàng để nhìn thấy nếu cân nặng của bạn là một mối quan tâm và nó là cái gì mà bạn có thể tiếp tục kiểm tra theo thời gian. Một cách khác để đánh giá trọng lượng cơ thể của quý vị là bằng cách sử dụng cơ quan đoàn thể lập chỉ mục (BMI, thanh). BMI, thanh của bạn để tính toán, phân chia trọng lượng của bạn, bạn có chiều cao squared (kg / m²). Bạn cũng có thể liên hệ với cộng đồng của bạn dinh dưỡng y tế công cộng hoặc dinh dưỡng để có thông tin về tính toán BMI, thanh của bạn. Bạn đang xem xét tại tăng nguy cơ vấn đề sức khỏe nếu BMI, thanh của bạn là ít hơn 18,5 hoặc lớn hơn 25,0. Tuy nhiên, BMI, thanh hiện không dự đoán sức khỏe của họ trong tất cả các trường hợp. Nó không nên được sử dụng cho các vận động viên, trẻ em, người lớn và cũ hơn còn mang thai hoặc phụ nữ nuôi con bằng sữa mẹ. BMI, thanh và eo trở circumference có thể được sử dụng lại với nhau để giúp cho một ý tưởng tốt hơn các rủi ro sức khỏe của bạn. Ví dụ, nếu BMI, thanh của bạn là 25,0 và lớn hơn của bạn eo trở circumference là lớn hơn 102 cm (nam giới) hoặc 88 cm (nữ), bạn có tăng nguy cơ phát triển các vấn đề về sức khỏe. Nếu bạn eo trở circumference và / hoặc là BMI, thanh của nguyên tắc hướng dẫn được cung cấp ở trên, hãy liên lạc với văn phòng y tế công cộng của địa phương để có thông tin về sự lựa chọn lối sống lành mạnh. Người viết: CÔNG VIỆC CỦA Y TẾ NUTRITIONISTS Saskatchewan

Week of: July 29, 2007 USING WAIST CIRCUMFERENCE TO MEASURE HEALTH RISK There is growing concern about obesity in children and adults in Canada. As body fat increases, the risk of developing health problems increases as well. Research shows that waist circumference can help adults determine if they are at risk for type II diabetes, heart disease or cancer. Waist circumference measures total fat around the abdomen. Too much fat around the waist and upper body (known as an "apple" body shape) can lead to greater health risks. Fat that is located around the hip

and thigh area (known as the "pear" body shape) does not tend to increase health risks. Research by Health Canada and the World Health Organization indicates that men with a waist measurement greater than 40 inches (102 cm) and women whose waists measure more than 35 inches (88 cm) are at greater risk of developing health problems. To measure waist circumference, all you need is a non-stretch measuring tape. When measuring waist circumference, you should stand straight with your feet together and your arms hanging at your sides. Remember to breathe normally. Place the measuring tape around the smallest area below the rib cage, but above your belly button. Double check to make sure the measuring tape is wrapped straight around your waist. Waist circumference is a quick and easy way to see if your weight is a concern and it is something that you can keep checking over time. Another way to assess your body weight is by using the body mass index (BMI). To calculate your BMI, divide your weight by your height squared (kg/m²). You can also contact your community dietitian or public health nutritionist for information on calculating your BMI. You are considered at increased risk of health problems if your BMI is less than 18.5 or greater than 25.0. However, BMI does not predict health risks in all cases. It should not be used for athletes, children, older adults and pregnant or breastfeeding women. BMI and waist circumference can be used together to help give a better idea of your health risks. For example, if your BMI is greater than 25.0 and your waist circumference is greater than 102 cm (males) or 88 cm (females), you are at increased risk for developing health problems. If your waist circumference and/or BMI are above the guidelines provided, contact your local public health office for information on healthy lifestyle choices. WRITTEN BY THE PUBLIC HEALTH NUTRITIONISTS OF SASKATCHEWAN

Aha: Giá trị Predictive eo trở Circumference và thay đổi theo BMI, thanh Race Bởi Peggy Peck, chấp hành hiệu chỉnh, MedPage Hôm nay Xuất bản: November 09, 2007 Xem xét lại của Robert Jasmer, MD; Trung cấp Y học lâm sàng của Giáo sư, Trường Đại học California, San Francisco

Earn CME/CE credit Kiếm CME / CE tín dụng for reading medical news cho đọc tin tức y tế

Orlando, Nov 9 - Những giá trị của eo trở circumference và BMI, thanh cardiometabolic để dự đoán rủi ro và nguy cơ Framingham toàn cầu đa dạng của chủng tộc, nhà nghiên cứu ở đây báo cáo. Hành động Số điểm



Giải thích cho bệnh nhân tâm rằng báo cáo này cung cấp thêm các bằng chứng về các nguy cơ liên kết với các trung tâm adiposity và béo phì, nhưng cho thấy rằng những rủi ro có

thể được attenuated của chủng tộc.



Lưu ý rằng nghiên cứu này đã được công bố như là một trừu tượng và trình bày tại một hội nghị. Các dữ liệu và kết luận cần được coi là sơ bộ cho đến khi được xuất bản trong một peer-xem xét lại công bố.

Nói chung, là một eo trở circumference tốt hơn predictor của nâng lên nhanh glucose và CPhản ứng hơn BMI, thanh đạm trong một nghiên cứu của các thành viên gia đình của bệnh nhân nhập viện cho bệnh tim, báo cáo Lori mosca, MD, Ph.D., Trường Đại học Columbia, tại Mỹ Hội Tim họp. Và, cô được thêm vào, BMI, thanh của 25 hoặc nhiều hơn là mạnh tổng predictor của huyết áp cao, thấp HDL, cao triglycerides, và một số điểm Framingham toàn cầu có nguy cơ là 10% hoặc cao hơn. Nhưng khi cô và đồng nghiệp của stratified các kết quả của chủng tộc, eo trở circumference được không phải là một nâng lên đáng kể predictor của glucose nhanh cho người không whites. Tương tự, BMI, thanh không phải là một predictor của HDL thấp (P <0,01 so với whites). Các kết quả, Tuy nhiên, khẳng định sự cần thiết bao gồm cả hai eo trở circumference và BMI, thanh tra trong các nguyên tắc, Tiến sĩ mosca nói. Gia đình Intervention Trial cho tim y tế (FIT) ghi danh vào chương trình 472 dành cho người lớn trong gia đình thành viên của viện bệnh tim cho bệnh nhân. Có nghĩa là tuổi của những người tham gia đã được 48 ± 14 năm, 67% là phụ nữ, và một ít hơn một phần ba là dân tộc thiểu số không phải là màu trắng. Các nhà nghiên cứu đo chiều cao, cân nặng, eo trở circumference, BMI, thanh, huyết áp, HDL, triglycerides, nhanh glucose, và C-Phản ứng đạm. So với các cá nhân với slimmer waists, phụ nữ với waists của hơn 35 inch và người đàn ông có girth vượt quá 40 inch đã có một tỉ lệ 1,84 odds cho nhanh glucose của hơn 100 mg / dl. Để nâng lên CRP, OR đã được 4,88 (P <0.05). Trong số các whites, các ORs được vẫn còn cao hơn - 1,90 để nâng lên nhanh glucose và cho nâng lên 5,84 CRP (P <0,05 so với mong whites). Nói chung, eo trở circumference cũng đáng kể predictor của huyết áp của 140/90 mm Hg hoặc cao hơn (OR: 1,91), thấp HDL (OR: 2,96), và triglycerides của 150 mg / dl hoặc cao hơn (OR: 2,59) (P <0,05 cho tất cả). Nó không phải là một predictor của Framingham toàn cầu có nguy cơ cao (10% hoặc cao hơn). Nói chung, BMI, thanh là đáng kể của predictor cao huyết áp (OR: 3,20), thấp HDL (OR: 5,49), cao triglycerides (OR: 5,23), cao glucose (OR: 1,76), cao CRP (OR: 3,68), và Framingham toàn cầu có nguy cơ điểm số là 10% hoặc cao hơn (OR: 3,57) (P <0,05 cho tất cả). Nghiên cứu đã được hỗ trợ bởi các quốc gia về tim, Lung, và máu của Viện. Tiến sĩ mosca tiết lộ hỗ trợ tài chính từ các phòng thí nghiệm Abbott, Công ty Bayer, Bristol-Myers Squibb, Cholestech, Công ty Dược phẩm Kos, phòng thí nghiệm nghiên

AHA: Predictive Value of Waist Circumference and BMI Varies by Race By Peggy Peck, Executive Editor, MedPage Today Published: November 09, 2007 Reviewed by Robert

Jasmer, MD; Associate Clinical Professor of

Earn CME/CE credit

Medicine, University of California, San Francisco

for reading medical news

ORLANDO, Nov. 9 -- The value of waist circumference and BMI to predict cardiometabolic risk and Framingham global risk varied by race, researchers here reported. Action Points



Explain to interested patients that this report provides additional evidence of the risk associated with central adiposity and obesity, but suggests that the risk may be attenuated by race.



Note that this study was published as an abstract and presented at a conference. The data and conclusions should be considered to be preliminary until published in a peerreviewed publication.

Overall, waist circumference was a better predictor of elevated fasting glucose and C-reactive protein than BMI in a study of family members of patients hospitalized for heart disease, reported Lori Mosca, M.D., Ph.D., of Columbia University, at the American Heart Association meeting. And, she added, BMI of 25 or more was the strongest overall predictor of elevated blood pressure, low HDL, elevated triglycerides, and a Framingham global risk score of 10% or higher. But when she and colleagues stratified the results by race, waist circumference was not a significant predictor of elevated fasting glucose for non-whites. Likewise, BMI was not a significant predictor of low HDL (P<0.01 compared with whites). The findings, nonetheless, affirm the need to include both waist circumference and BMI in screening guidelines, Dr. Mosca said. The Family Intervention Trial for Heart Health (FIT) enrolled 472 adult family members of hospitalized heart disease patients. The mean age of participants was 48 ± 14 years, 67% were women, and a little more than a third were non-white minorities. The researchers measured height, weight, waist circumference, BMI, blood pressure, HDL, triglycerides, fasting glucose, and C-reactive protein. Compared with individuals with slimmer waists, women with waists of more than 35 inches and men whose girth exceeded 40 inches had an odds ratio of 1.84 for fasting glucose of more than 100 mg/dL. For elevated CRP, the OR was 4.88 (P<0.05). Among whites, the ORs were higher still -- 1.90 for elevated fasting glucose and 5.84 for elevated CRP (P<0.05 versus thinner whites). Overall, waist circumference was also a significant predictor of blood pressure of 140/90 mm Hg or higher (OR: 1.91), low HDL (OR: 2.96), and triglycerides of 150 mg/dL or higher (OR: 2.59) (P<0.05 for all). It was not a significant predictor of elevated Framingham global risk (10% or higher). Overall, BMI was a significant predictor of elevated blood pressure (OR: 3.20), low HDL (OR: 5.49), high triglycerides (OR: 5.23), elevated glucose (OR: 1.76), elevated CRP (OR: 3.68), and Framingham global risk score of 10% or higher (OR: 3.57) (P<0.05 for all). The study was supported by the National Heart, Lung, and Blood Institute. Dr. Mosca disclosed financial support from Abbott Laboratories, Bayer Corporation, Bristol-Myers Squibb, Cholestech Corporation, Kos Pharmaceuticals, Eli Lilly Research Laboratories, Merck, Novartis, Organon, Pharmacia, Pfizer, Inc., Reliant, Sankyo, and Wyeth-Ayerst.

Cơ quan đoàn thể lập chỉ mục và eo trở circumference trong midchildhood cáo và có nguy cơ bệnh tim mạch clustering trong ôû tuoåi vò thaønh nieân 来源: "美国临床营养学杂志"作者: Sarah P Garnett1 2008/12/28 摘要: ABSTRACTBackground: cơ thể mass index (BMI, thanh) có thể không cho biết mức độ trung ương có liên quan đến việc adiposity clustering của bệnh tim mạch (CVD) yếu tố rủi ro. Do vậy, nó đã được khuyến cáo rằng eo trở circumference được sử dụng như là một biện pháp thay thế. Mục đích: Các Mục tiêu là để inves ......

• • • • • • • • • •

专题推荐: 临床快报 药市动态 违法广告 医保动态 药品价格 流感疫情 保健常识 妇科课堂 医改动态

Sarah P Garnett 1, Louise Đáp Baur 1, Shubha Srinivasan 1, Jenny W Lee 1 và Chris T Cowell 1 1

Từ Viện Endocrinology và Tiểu đường, Những trẻ em tại Bệnh viện Westmead, Westmead, úc (SPG, SS, JWL, và CTC), và Đại học Sydney, Kỷ luật của Paediatrics và Sức khỏe trẻ em, Các Bệnh viện Nhi Westmead lâm sàng tại trường học, Westmead, úc (SPG, Lab, SS, và CTC) 2

được hỗ trợ của trẻ em tại Bệnh viện Westmead Grant Nghiên cứu Và một chương trình y tế quốc gia và Hội đồng Nghiên cứu Y tế Dự án Grant không có. 206501. 3 Địa chỉ

reprint thư để yêu cầu và SP Garnett, Viện Tiểu đường và các Endocrinology, Những trẻ em tại Bệnh viện Westmead, Locked Bag 4001, Westmead, NSW 2145, úc. E-mail: sarahg (tại) chw.edu.au. Tóm tắt Bối cảnh: cơ thể mass index (BMI, thanh) có thể không cho biết mức độ adiposity của Trung ương có liên quan đến việc clustering của tim mạch bệnh (CVD) yếu tố rủi ro. Do vậy, nó đã được khuyến cáo rằng eo trở circumference được sử dụng như là một biện pháp thay thế. Mục đích: Mục tiêu là để điều tra cho dù eo trở circumference trong midchildhood là hiệu quả hơn dự đoán ở tim mạch bệnh có nguy cơ clustering ôû tuoåi vò thaønh nieân trong hơn là BMI, thanh. Thiết kế: Anthropometric đo lường được thực hiện trong 342 trẻ em 8 tuổi y. Bảy năm sau, anthropometric đo lường được thực hiện trong 290 người tham gia, và metabolic hồ sơ được xác định trong 172 người tham gia. Kết quả: Ở tuổi 15, giữa 9,4% và 11,0% số thanh thiếu niên đã được định nghĩa là có nguy cơ CVD clustering. Trẻ em được những hoặc obese at 8 tuổi và đã được 7 lần (odds lệ: 6,9; 95% CI: 2,5, 19,0; P <0,001) là khả năng có nguy cơ CVD clustering ôû tuoåi vò thaønh nieân trong hơn cùng của họ đã được những người này không được những hoặc obese. Những gia tăng với một eo trở circumference at 8 tuổi đã 4 lần (3.6; 1,0, 12,9; P = 0,061) là khả năng có CVD ôû tuoåi vò thaønh nieân trong clustering rủi ro hơn là với trẻ em nhỏ hơn eo trở circumference. BMI, thanh không phải và cũng không được eo trở circumference Predictive của CVD có nguy cơ clustering adiposity nếu không được bao gồm như là một yếu tố nguy cơ. Kết luận: Sự kết hợp giữa các biện pháp của adiposity trong midchildhood và sau đó bất CVD rủi ro là một kết quả của việc theo dõi Trạng thái của adiposity. Kết quả của chúng tôi không hỗ trợ cần phải đo eo trở

circumference ở trẻ em, ngoài BMI, thanh, để xác định những người có nguy cơ gia tăng tại các yếu tố nguy cơ CVD clustering ôû tuoåi vò thaønh nieân trong. Từ khóa: cơ thể quần chúng chỉ mục • eo trở circumference • metabolic syndrome • longitudinal học • trẻ em GIỚI THIỆU Lâu dài kết quả sức khỏe của trẻ em và thanh thiếu niên với số tiền khác nhau của cơ thể tổng số chất béo là không rõ vì hầu hết các quy mô lớn của các nghiên cứu tác động của trẻ béo phì có không được sử dụng các biện pháp của cơ thể chất béo, nhưng là proxy chẳng hạn như cơ thể mass index (BMI, thanh). BMI, thanh sử dụng để phân loại trẻ em và thanh thiếu niên hoặc là những obese được thành lập (1). Những 2 rộng rãi nhất được đề nghị của những chỉ số và béo phì đang có 1)-tuổi và giới tính cụ thể trình bày các giá trị BMI, thanh quốc tế của Bệnh béo phì Task Force (IOTF) mà tương ứng với giá trị BMI, thanh (trong kg / m 2) của 25 và 30 tại 18 tuổi (2) và 2) BMI, thanh cho độ tuổi và giới tính percentile tham chiếu dữ liệu (ví dụ như, US CDC 2000 tốc độ tăng trưởng tài liệu tham khảo (3), với arbitrary cutoffs, thường xuyên và 85. các 95. percentiles. Cả hai định nghĩa được dự đoán mạnh mẽ của metabolic phức tạp, bao gồm cả Hồ sơ một người nghèo và tăng lipid huyết áp và insulin kháng ở trẻ lớn và năng lực của các Predictive cả hai là như nhau (4). Tuy nhiên, BMI, thanh có thể không cho biết mức độ trung ương adiposity, đó cũng là liên kết với clustering của tim mạch bệnh (CVD) yếu tố rủi ro, bao gồm cả dyslipidemia, tăng huyết áp, và kháng insulin. Cụm yếu tố nguy cơ là khá ổn định, đặc điểm đó thường có khuynh hướng để theo dõi từ ôû tuoåi vò thaønh nieân cho lớn, vì vậy việc sớm xác định các trẻ em đang có có khả năng để phát triển một nguy cơ cao Hồ sơ được quan tâm (5). Eo trở circumference đã được khuyến cáo như là một phương tiện xác định người có nguy cơ morbidity liên kết với các trung tâm adiposity. Ví dụ, châu Âu dành cho người lớn đàn ông và phụ nữ với một eo trở circumference của> 102 cm, và> 88 cm, tương ứng, được coi là để có nguy cơ bị béo phì cao hơn liên quan đến rối loạn hơn những người làm nhỏ hơn với các đo lường (6). Chỉ có một nghiên cứu đến nay, từ Hoa Kỳ và dựa trên cross-sectional dữ liệu từ Bogalusa tim học, đã xuất bản lứa tuổi và giới tính cụ thể eo trở circumference cutoffs cho trẻ em và thanh thiếu niên trên cơ sở một yếu tố rủi ro bất CVD Hồ sơ (7). Tuy nhiên, lâu dài sức khỏe cho trẻ em với kết quả lớn eo trở circumferences Hiện tại chưa biết. Mục đích của nghiên cứu này là để xác định xem liệu eo trở circumference cutoffs trong midchildhood có nhiều hiệu quả hơn dự đoán ở CVD yếu tố nguy cơ clustering ôû tuoåi vò thaønh nieân trong hơn là IOTF BMI, thanh cutoffs (2). Tăng trung adiposity đã được định nghĩa là arbitrarily nhiều hơn 91. percentile. Điều này đã được lựa chọn bởi vì cutoff trước đó nó đã được sử dụng trong nghiên cứu trong những người trẻ tuổi (8, 9) và tương tự như cutoffs được sử dụng để xác định những cơ sở trên BMI, thanh của (2). ĐỐI TƯỢNG và phương pháp Đối tượng Trong 1996-1997, 436 khỏe mạnh 7-8-y-tuổi trẻ em (n = 215 nữ) và các bậc phụ huynh đã được tuyển dụng dành cho học tập. Những trẻ em đã được tham gia học tập longitudinal Nepean, được thiết kế để điều tra những ảnh hưởng của sinh kích thước, kích thước cơ thể, và các gene trên huyết áp và xương. Tất cả đã được sinh ra ở Nepean hạn tại bệnh viện, tại Tây Sydney, giữa Tháng tám 1989 và tháng tư 1990 và là một phần của một sinh cohort có chi tiết và các tiêu chí lựa chọn đã được công bố trước đó (10). Những trẻ em được predominantly (> 96%) của châu Âu descent. Giữa tháng bảy năm 2004 và tháng ba năm 2005, các em đã được recontacted và 290 (67,2%) đồng ý tham gia chương trình theo dõi và 172 (39% của các gốc cohort) đã đồng ý để có một mẫu máu lấy. Các trung gian giữa các cơ sở và theo dõi đã được 7/3 (phạm vi: 5,9-8,5 tuổi). Tại cơ sở không có sự khác biệt đáng kể trong có nghĩa là chiều cao (P = 0,473), trọng lượng (P = 0,929), BMI, thanh (P = 0,379), hay eo trở circumference z điểm số (P = 0,539) giữa các thế hệ trẻ những người đã theo dõi và những người không được. Hoặc đã có sự khác biệt đáng kể trong các cơ sở tại số những người đã được phân loại như những obese hoặc được xác định của BMI, thanh (P = 0,554) hoặc eo trở circumference (P = 0,636). Tương tự như vậy, có đã không có sự khác biệt đáng kể trong có nghĩa là chiều cao, cân nặng, BMI, thanh, hay eo trở circumference z điểm số trong những người đã cung cấp máu con so với những người không. Đã được sự chấp thuận bằng văn bản thông báo thu được từ những người tham gia 'cha, mẹ, và cả hai Các Bệnh viện Nhi Westmead tại Ủy ban Đạo đức và các Ủy ban Đạo đức của Wentworth Dịch vụ Y tế Khu vực nghiên cứu này được chấp thuận. Anthropometric các biện pháp Chiều cao, cân nặng, và eo trở circumference đo được ở cơ sở và tiếp theo với việc sử dụng các tiêu

chuẩn kỹ thuật (11). Eo trở circumference đã được đo bằng một linh hoạt băng thép tại cấp độ của các điểm hẹp nhất giữa các biên giới thấp hơn costal iliac và huy chương. Nếu không có hiển nhiên là thu hẹp, các đo đạc đã được thực hiện tại midpoint giữa 2 mốc (11). BMI, thanh đã được tính như cân nặng / chiều cao 2 (kg / m 2); z ñieåm từ độ tuổi và giới tính cụ thể tham khảo các giá trị đã được tính toán cho chiều cao (3), trọng lượng (3), BMI, thanh (3), và eo trở circumference (12). BMI, thanh IOTF những tiêu chí đã được sử dụng để xác định và những béo phì (tổng số adiposity) (2). Trong hành với sự có mặt của một công nhận định nghĩa của tăng eo trở circumference trong những người trẻ tuổi, tăng trung adiposity đã được định nghĩa là nhiều hơn arbitrarily hơn 91. percentile. Cutoff này đã được lựa chọn bởi vì nó trước đó đã được sử dụng trong nghiên cứu trong những người trẻ tuổi (8, 9) và tương tự như cutoffs được sử dụng để xác định dựa trên những BMI, thanh (2). Để kiểm tra các tiện ích của việc sử dụng cả hai BMI, thanh và eo trở circumference cutoffs trong việc xác định rủi ro CVD clustering, trẻ em đã được phân loại thành 4 nhóm: BMI, thanh có thể chấp nhận có thể chấp nhận được với một eo trở circumference, BMI, thanh có thể chấp nhận một gia tăng với một eo trở circumference, caân obese hoặc có thể chấp nhận được với một eo trở circumference, và những obese và với một gia tăng eo trở circumference (4). Biochemistry Sáng mẫu máu được lấy sau khi qua nhanh tiêu chuẩn kỹ thuật của venipuncture từ 172 trẻ em tại theo dõi. Lipid và glucose hồ sơ đã được đo trên một Roche Modular (F Hoffmann-La Roche, Ltd, Basel, Thụy Sĩ). Glucose concentrations được đo bằng cách sử dụng phương pháp hexokinase. Tổng số cholesterol, HDL-cholesterol, và triacylglycerol concentrations đã được phân tích bằng cách sử dụng các tiêu chuẩn enzymatic colorimetric thủ tục. HDL cholesterol đã được đo sau khi polyethylene glycol Precipitation của các lipoproteins. LDL cholesterol đã được tính toán như là tổng số cholesterol - (HDL cholesterol triacylglycerols/2.2). Serum insulin cho các mẫu đã được lưu trữ tại -80 ° C cho đến khi assayed của radioimmunoassay với Linco của con người ultrasensitive insulin kit (Nghiên cứu Linco Inc, St Charles, MO). Một cậu bé đã không có đủ insulin trong máu thu thập cho phân tích. Huyết áp Một hệ thống tự động theo dõi huyết áp (Dinamap XL 9301; Johnson Y tế và Johnson Inc, Arlington, TX) đã được sử dụng cho tất cả các mẫu máu áp lực đo lường tại theo dõi. Tất cả các đo lường được thực hiện bên phải cánh tay với sự hỗ trợ trên một cánh tay gối. Các đọc đã được thực hiện trong một bệnh viện điều hòa, môi trường, và các em đã được khuyến khích để ngồi thầm lặng trong 5 phút trước khi đã bắt đầu việc đo lường. Ba đọc được thực hiện, và có nghĩa là 2 tác phẩm mới của các đo lường được sử dụng trong phân tích. Hai mươi tham gia của họ đã không có huyết áp đo. Của 20 những người tham gia, 7 cho máu, nhưng không được bao gồm trong CVD clustering những rủi ro của các phân tích, vì thiếu dữ liệu. Nguy cơ bệnh tim mạch clustering Đối tượng được phân loại như có nguy cơ CVD clustering trên cơ sở của 2 định nghĩa tương tự với những người trước đó đã được sử dụng trong Pediatric dân (7, 13) và chi tiết trong bảng 1. CVD có nguy cơ clustering 1 bao gồm một biện pháp của adiposity và được định nghĩa là 3 của sau đây: nhanh glucose 6,1 mmol / L; triacylglycerols 80. percentile; HDL cholesterol 20. percentile; insulin 80. percentile; systolic huyết áp (SBP) 90. percentile theo tuổi tác, giới tính, và chiều cao (7), và những obese hay như được định nghĩa của các IOTF (13). Xem bảng này: TABLE 1. Định nghĩa về bệnh tim mạch (CVD) có nguy cơ clustering 1 CVD clustering 2 rủi ro đã được định nghĩa là 3 trong những điều sau đây: glucose 6,1 mmol / L, triacylglycerols 80. Percentile, HDL cholesterol 20. Percentile, LDL cholesterol 80. Percentile, insulin 80. percentile, hoặc cả hai hoặc một SBP huyết áp diastolic (DBP) 90. Percentile theo tuổi tác, giới tính, và chiều cao (7). Trăm cho cutoffs được sử dụng để xác định yếu tố nguy cơ (triacylglycerols, HDL cholesterol, LDL cholesterol, và insulin) được ước tính từ các nghiên cứu của chúng tôi dân số. Cutoffs xuất bản trước đó được sử dụng cho việc glucose (7, 13) và SBP và DBP (14). Phân tích thống kê Dữ liệu đã được phân tích bằng cách sử dụng trọn gói thống kê cho xã hội Khoa học, phiên bản 13,0 (SPSS Inc, Chicago, IL). Những điểm khác nhau giữa anthropometric đánh giá các đặc tính ở lứa tuổi 8, và các 15 tuổi đã được đánh giá bằng cách ghép nối t thử nghiệm. Một chi-vuông đã được thử nghiệm sử dụng như là một biện pháp liên kết giữa các phân biến, và Fisher chính xác của thử nghiệm đã được sử dụng như một thước đo quan trọng. Tới lượng các nguy cơ liên kết với các cá nhân explanatory biến,

odds ratios đã được tính toán. Logistic regression mô hình đã được xây dựng để khám phá những mối quan hệ giữa các yếu tố nguy cơ CVD clustering, hoặc những obese hoặc tăng eo trở circumference, giới tính (boys = 1, nữ = 2), và thời gian giữa các lần truy cập (5,9-7,3 y = 0, 7,3-8,5 y = 1). KẾT QUẢ Thay đổi trong chỉ số về tăng trưởng và adiposity Giữa 8 tuổi (trung; 7,54; nhiều: 7,03-8,97) và 15 tuổi (14,91; nhiều: 14,30-15,51), đã có một đáng kể (P 0,001) tăng trong có nghĩa là (± SD) z trọng điểm số cho (0,25 ± 0,67), BMI, thanh (0,22 ± 0,67), và eo trở circumference (0,51 ± 0,89), nhưng không có nghĩa là thay đổi trong điểm số cho z chiều cao (0,03 ± 0,57; P = 0,32) (Hình 1). Tương tự như các kết quả đã thu được khi trai và em gái đã được kiểm tra riêng rẽ.

Xem phiên bản lớn hơn (12k): Hình 1.. Mean (± SD) chiều cao, cân nặng, BMI, thanh, và eo trở circumference z điểm số cho trẻ em từ 8 tuổi và 15 tuổi. Hộp lô trung và đại diện 10th, 25th, 75., Và 90. Percentiles. Những dấu chấm đại diện lần thứ 5 và 95. Percentiles (n = 290). P được xác định giá trị của t ghép nối các bài kiểm tra. Prevalence của những và béo phì Hiện cả 8 và 15 tuổi, BMI, thanh cutoffs xác định một số lớn hơn của trẻ em như những obese hay hơn đã làm eo trở circumference cutoffs (Bảng 2). Vào lúc 15 tuổi, 31,7% số thanh thiếu niên đã được xác định như những obese hoặc trên cơ sở BMI, thanh và 20,0% đã tăng lên Trung tâm adiposity; 78,9% số trẻ em đã được những người hay obese trên cơ sở BMI, thanh at 8 tuổi đã và vẫn còn những obese tại 15 tuổi (odds lệ: 14,8; 95% CI: 7,3, 30,3), và 69,2% số trẻ em đã tăng lên adiposity tại trung tâm y tiếp tục 8 để được như vậy tại 15 tuổi (odds lệ: 12,2; 95% CI: 5,1, 30,9). Khoảng 80% của tất cả các trẻ em hoặc một người có thể chấp nhận hoặc eo trở BMI, thanh circumference at 8 tuổi vẫn có thể chấp nhận hay BMI, thanh eo trở circumference tại 15 y. Xem bảng này: TABLE 2. Hệ thống phân phối của những trẻ em đã được những người hay obese hay đã tăng lên trung ương adiposity CVD có nguy cơ clustering Anthropometric, huyết áp, và các dữ liệu được hiển thị metabolic trong bảng 3. Xem thêm trẻ em đã được xác định là có ít nhất một trong những yếu tố rủi ro khi đánh dấu bao gồm xem xét một biện pháp của

adiposity: 40% (nguy cơ CVD clustering 1) so với 30% (Nguy cơ CVD clustering 2) (Hình 2, A và B). Một cậu bé đã có 5 rủi ro yếu tố; ông đã có BMI, thanh z ñieåm soá 2,3 ở cả 8 và 15 tuổi và eo trở circumference z của điểm số 2,0 và 2,8 at 8 và 15 tuổi, tương ứng. Tỷ lệ thanh thiếu niên với nguy cơ CVD clustering người đã được hoặc những obese hoặc đã có một gia tăng eo trở circumference at 8 tuổi được hiển thị trong bảng 4. Xem bảng này: TABLE 3. Huyết áp và áp dụng các biện pháp metabolic ở tuổi 15 tuổi và những người tham gia phân phối với giá trị trên được xác định cutoffs 1

Xem phiên bản lớn hơn (10K): Hình 2.. Tỷ lệ phần trăm của trẻ em (n = 164) với các bệnh tim mạch (CVD) có nguy cơ clustering 1 (A) và 2 (B). CVD có nguy cơ clustering 1 và 2 được định nghĩa trong chủ đề và phương pháp.

Xem bảng này: TABLE 4. Hệ thống phân phối của thanh thiếu niên với các bệnh tim mạch (CVD) có nguy cơ clustering 1 và 2 đã được những người hay obese hoặc đã có một gia tăng eo trở circumference (tổng số n = 164)

CVD có nguy cơ clustering 1 Tương tự như số điện thoại của trai và em gái tại 15 tuổi đã được xác định là có nguy cơ CVD clustering: 10 (10,9%) và 9 (11,3%), tương ứng. Như được hiển thị trong bảng 5, trẻ em có nguy cơ CVD clustering tại 15 tuổi đã được naëng (có nghĩa là sự khác biệt: z = 0,69 điểm, P = 0,002), đã có một cao hơn eo trở circumference (z = 0,82 điểm, P = 0,001), và đã có một cao hơn BMI, thanh (z = 0,63 điểm, P = 0,006) tại 8 tuổi tuổi đã làm hơn những người không có nguy cơ. Tuy nhiên, không có đáng kể sự khác biệt trong chiều cao tại 8 tuổi giữa 2 nhóm (z ñieåm = 0,55, P = 0,129). Trẻ em có nguy cơ CVD clustering tiếp tục

để được naëng (có nghĩa là sự khác biệt: z = 1,15 điểm, P <0,001), có một gia tăng eo trở circumference (z ñieåm = 1,55, P < 0,001), và cao hơn BMI, thanh (z ñieåm = 1,08, P <0,001) tại 15 y. Xem bảng này: TABLE 5. Anthropometric đặc tính của trẻ em ở 8 và 15 tuổi với tuổi và không có bệnh tim mạch (CVD) có nguy cơ clustering 1 và 2 Trẻ em đã được những người hay obese at 8 tuổi đã được nhiều khả năng hơn (odds lệ: 6,9; 95% CI: 2,5, 19,04; P <0,001) để có CVD có nguy cơ clustering 1 vào lúc 15 tuổi hơn là những người đã có thể chấp nhận BMI, thanh. Những người đã có một gia tăng cũng đã được eo trở circumference nhiều khả năng có nguy cơ gia tăng CVD clustering 1; tuy nhiên, the odds lệ thấp hơn đã được cho rằng BMI, thanh (3.6, 1.0, 12,9; P = 0,061). Logistic regression các mô hình được xây dựng để điều chỉnh cho giới tính và thời gian giữa các cơ sở và theo dõi. Không biến đã được đáng kể trong equations (dữ liệu không được hiển thị). Khi trẻ em đã được phân loại vào các nhóm dựa vào BMI, thanh và eo trở circumference cutoffs tại 8 tuổi, đã có một khác nhau (P <0,001) trong BMI, thanh z điểm giữa các nhóm tại 8 y tuổi. Các có nghĩa là (± SD) BMI, thanh z với điểm số cho trẻ em BMI, thanh và có thể chấp nhận một eo trở circumference, hoặc những obese có thể chấp nhận được với một eo trở circumference, hoặc những hoặc obese với một gia tăng eo trở circumference được -0,13 ± 0,79, 1,36 ± 0,20 và 2,00 ± 0,38, tương ứng. Không có trẻ em đã có thể chấp nhận một gia tăng và BMI, thanh eo trở circumference. Tuy nhiên, không có sự khác biệt (P = 1.0) trong các tỷ lệ phần trăm của trẻ em xác định là có yếu tố nguy cơ CVD clustering 1 giữa những người đã được những hoặc obese và đã có thể chấp nhận eo trở circumference (33,3%) và những người đã được những hay obese tăng và đã có một eo trở circumference (28,6%).

CVD có nguy cơ clustering 2 Mười (10,9%) trai và 6 (7,5%) nữ tại 15 tuổi đã được xác định là có nguy cơ CVD clustering trên cơ sở định nghĩa này. Không có sự khác biệt đáng kể trong cân nặng (P = 0,412), eo trở circumference (P = 0,221), BMI, thanh (P = 0,431), hoặc chiều cao (P = 0,467) z tại điểm số 8 và giữa những người có nguy cơ CVD clustering 2 và những người mà không có rủi ro CVD clustering. Tuy nhiên, tại 15 tuổi, những người xác định là có nguy cơ CVD clustering được naëng 2 (có nghĩa là sự khác biệt: z = 0,87 điểm, P <0,001), đã có một gia tăng eo trở circumference (z ñieåm = 1,17, P <0,001), và đã có BMI, thanh cao hơn (z = 0,84 điểm, P = 0,001) so với những người đã không (Bảng 5). Không có sự khác biệt đáng kể trong chiều cao (Z = 0,28 điểm, P = 0,343). BMI, thanh không (odds lệ: 1,8; 95% CI: 0,6, 5,5; P = 0,338) cũng không eo trở circumference (odds lệ: 0,7; 95% CI: 0,1, 5,7; P = 1.0) tại 8 tuổi và đã được Predictive rủi ro của CVD clustering 2 tại 15 y. Các kết quả đã không thay đổi sau khi điều chỉnh cho các giới tính và thời gian (dữ liệu không được hiển thị). Tương tự với nguy cơ CVD clustering 1, khi trẻ em đã được phân loại vào các nhóm dựa vào BMI, thanh và eo trở circumference cutoffs, không có sự khác biệt (P = 0,622) trong các tỷ lệ phần trăm của trẻ em xác định là có nguy cơ CVD clustering 2 giữa những người đã được những obese hoặc có thể chấp nhận được và đã có một eo trở circumference và những người đã được và những obese và đã có và làm tăng eo trở circumference. CUỘC TRANH LUẬN Kết quả của nghiên cứu này không hỗ trợ việc sử dụng các eo trở circumference midchildhood trong đo lường, ngoài BMI, thanh, để xác định trẻ em tại tăng nguy cơ rủi ro có yếu tố sau CVD clustering. BMI, thanh là một thành lập các biện pháp của thân nhân trong fatness thơ ấu ôû tuoåi vò thaønh nieân và đo lường và yêu cầu về chiều cao và cân nặng, cả hai điều này được thường xuyên áp dụng các biện pháp nhanh chóng. Ngược lại, eo trở circumference đo lường liên quan đến địa điểm của bony mốc (thấp hơn costal trưa và iliac huy chương), gỡ bỏ quần áo, và cẩn thận, vị trí của các băng biện pháp để tránh chất béo cuộn , có thể khó chịu, awkward, hoặc lúng túng cho các obese hay những đứa trẻ. Kết quả của nghiên cứu của chúng tôi là quán với một số ít Pediatric cross-sectional nghiên cứu (4, 15, 16). Chúng tôi chưa biết có nghiên cứu nào khác longitudinal có xem xét tác động của một gia tăng eo trở circumference trong ngày thơ ấu có nguy cơ CVD clustering trong ôû tuoåi vò thaønh nieân. Chúng tôi mạnh mẽ hơn surmise rằng, Hiệp hội giữa BMI, thanh trong midchildhood hơn giữa eo trở circumference và sau này có nguy cơ bất CVD clustering là một kết quả của việc theo dõi của BMI, thanh trạng thái từ thơ ấu cho ôû tuoåi vò thaønh nieân; 78,9% số trẻ em đã được những người hay obese (BMI, thanh) tại 8 tuổi đã và vẫn còn những obese tại 15 y. Tăng lên eo trở circumference chưa được kiên gan hơn là BMI, thanh: 69,2% của con người đã có một gia tăng tại eo trở circumference 8 và tiếp tục có như vậy tại 15 y. Ngoài ra, các hiệp hội anthropometric giữa các biện pháp trong midchildhood và có nguy cơ

CVD ôû tuoåi vò thaønh nieân trong clustering không đáng kể khi đã được định nghĩa không bao gồm adiposity như là một yếu tố nguy cơ. Theo dõi của BMI, thanh cũng là tài liệu, và nó được công nhận là một trong những đáng kể hậu quả lâu dài của trẻ béo phì (17-19). Sự kết hợp giữa truyền thống và trẻ béo phì atherogenic trong hồ sơ lớn cũng cũng được thành lập (20-23). Các kết quả được trình bày trong tương phản với những bằng chứng từ Pediatric dành cho người lớn và một số nghiên cứu, trong đó cho thấy rằng chất béo phân phối, như đo của eo trở circumference, có một mối quan hệ mạnh mẽ hơn CVD với các yếu tố rủi ro hơn hiện tổng số adiposity (24-26). Eo trở circumference được coi là một predictor tốt của intraabdominal chất béo, giải thích đến 64% của nó, trong variance trẻ em tuổi từ 7-16 tuổi (27). Tuy nhiên, cho dù tích lũy intraabdominal của chất béo confers một metabolic vượt quá rủi ro, bao gồm cả insulin, kháng chiến, ở trẻ em vẫn còn controversial (28, 29). Một số nghiên cứu đã phát hiện thấy rằng abdominal subcutaneous adipose tế bào, và không phải intraabdominal adipose tế bào, là độc lập kết hợp với kháng insulin, hoặc là họ đang có cả hai bằng nhau correlated (30-32). Trong nonobese trẻ em, tổng số chất béo hoặc subcutaneous adipose tế bào có thể là một quyết định chính của metabolic biến (30, 33). Intraabdominal adipose tế bào tích cực chỉ có thể được kết hợp với insulin, hành động và lipid obese giữa các yếu tố nguy cơ trẻ em và thanh thiếu niên (34-36). Chúng tôi cũng xem xét giá trị của việc sử dụng cả hai BMI, thanh và eo trở circumference cutoffs trong việc xác định rủi ro CVD clustering ở trẻ em. Gần đây công bố các kết quả từ Bogalusa tim Nghiên cứu cho thấy rằng eo trở circumference khi đã được xem xét với BMI, thanh (như được phân các biến), trẻ em và thanh thiếu niên với lớn eo trở circumferences có nhiều khả năng có yếu tố nguy cơ CVD cao hơn đã được những người có một nhỏ hơn eo trở circumference, BMI, thanh trong vòng một thể loại (4). Ngược lại những công ty này, tìm kiếm, chúng tôi không tìm thấy lợi ích BMI, thanh của việc sử dụng và eo trở circumference cutoffs với nhau trong việc xác định CVD clustering rủi ro trong thanh thiếu niên. Đó là chưa rõ ràng lý do tại sao các các kết quả khác nhau, nhưng nó có thể là hậu quả của các số nhỏ hơn của trẻ em trong nghiên cứu của chúng tôi, khác nhau, ethnicities của các trẻ em, hoặc việc sử dụng khác nhau eo trở circumference cutoffs. Giải thích của các dữ liệu trình bày là phụ thuộc vào định nghĩa CVD rủi ro của clustering và anthropometric cutoffs. Trong khi vắng mặt của một định nghĩa được công nhận để xác định tăng eo trở circumference trong những người trẻ tuổi, gia tăng sự trung ương adiposity đã được arbitrarily định nghĩa là> 91. percentile của Úc với lứa tuổi và giới tính cụ thể tham chiếu dữ liệu. Cutoff này đã được lựa chọn bởi vì nó đã được trước đó được sử dụng trong những người trẻ tuổi và là tương tự với những cutoffs được sử dụng để xác định dựa trên những BMI, thanh (8, 9). Tuy nhiên, BMI, thanh xác định nhiều người hơn là những hoặc obese (19,7%) đã làm hơn eo trở circumference (9,0%). Điều này chênh lệch trong nhận dạng của những người có nguy cơ tháng năm đã dẫn đến giảm sức mạnh của eo trở circumference, và, trong một phần, giải thích sự mạnh mẽ hơn mối quan hệ giữa BMI, thanh và metabolic rủi ro. Tuy nhiên, khi phân tích đã được lặp đi lặp lại bằng cách sử dụng với lứa tuổi và giới tính cụ thể eo trở circumference cutoffs dựa trên dữ liệu từ Bogalusa Tâm Nghiên cứu (7), đã được khoảng tương đương với 60. Percentile của Úc độ tuổi và giới tính tham chiếu dữ liệu, 36,2% của những người trẻ tuổi đã được định nghĩa là có tăng adiposity trung ương, của chúng tôi và tìm được tương tự. Nhưng với một eo trở tăng circumference at 8 tuổi đã được vẫn còn ít có nguy cơ CVD clustering 1 (odds lệ: 4,4; 95% CI: 1,6, 12/2) đã được hơn những người trẻ tuổi hoặc những người đã được obese (odds lệ: 6,9; 95% CI: 2,5, 19,0). BMI, thanh không tăng cũng không tăng lên eo trở circumference, bất kể định nghĩa, tại 8 tuổi đã được Predictive rủi ro của CVD clustering 2 tại 15 y. Hiện nay, không có sự chấp nhận định nghĩa của CVD có nguy cơ clustering hoặc metabolic syndrome ở trẻ em và thanh thiếu niên, và thỏa thuận giữa các phân loại trẻ em hiện có bằng cách sử dụng xuất bản định nghĩa là người nghèo (37, 38). Vì nhiều lý do, bao gồm cả những ảnh hưởng của hormone thay đổi trong puberty trên insulin, sự nhạy cảm và lipid Hồ sơ và những chẩn đoán phức tạp của insulin, kháng chiến, cutoffs xác định, vì vậy có nguy cơ CVD clustering và metabolic syndrome, sẽ có khó khăn trong nhóm tuổi này (34). Trong nghiên cứu hiện nay, chúng tôi sử dụng 2 định nghĩa, tương tự như trước đó đã được sử dụng trong Pediatric dân (7, 13). Các chính khác nhau giữa các định nghĩa được sử dụng là một trong những (CVD rủi ro clustering 1) bao gồm một biện pháp của adiposity. Tuy nhiên, cả hai định nghĩa tương tự như dự đoán một số trẻ em có nguy cơ: 11,0% so với 9,4%. Mặc dù đây là khó khăn để so sánh prevalence giữa các nhóm dân cư, nó là thú vị để lưu ý rằng các prevalence của CVD clustering rủi ro trong nghiên cứu của chúng tôi là tương với báo cáo trong y-16-tuổi tham gia vào cuộc Quebec Trẻ em và Thanh niên Điều tra y tế và xã hội: 15,2% và 12,4% trong trai và cô gái, tương ứng, với việc sử dụng một định nghĩa tương tự (13).

BMI, thanh không phải và cũng không eo trở circumference đã có thể xác định tất cả các trẻ em có nguy cơ: 6,2% số trẻ em có thể chấp nhận một người có BMI, thanh at 8 tuổi và 10,0% số trẻ em có thể chấp nhận một eo trở circumference at 8 tuổi đã được phân loại là có yếu tố nguy cơ CVD clustering 1 tại 15 y. Nó là thú vị để lưu ý rằng các em đã có có nghĩa là một tăng BMI, thanh z điểm số giữa 8 và 15 tuổi của ± 1,19 0,7 (tăng cân: 47 ± 17 kg) và một có nghĩa là tăng eo trở circumference z ñieåm soá 1,42 ± 0,28 (27 ± 10 cm). Trong so sánh, trẻ em có thể chấp nhận một người có BMI, thanh tại 8 tuổi và không có nguy cơ CVD clustering có nghĩa là tăng BMI, thanh và eo trở circumference z của điểm số 0,29 ± 0,3 (33,3 ± 8,0 kg) và 0,49 ± 0,77 (16 ± 5 cm), tương ứng. Một giới hạn của các nghiên cứu đã được trình bày số lượng thanh thiếu niên những người đã được theo dõi. Không có sự khác biệt đáng kể trong đo lường anthropometric giữa những người đã được theo sau lên và những người không được theo dõi hoặc giữa những người đã cung cấp máu so với những người đã không cung cấp cho máu, vì vậy, chúng tôi tin rằng những yếu tố này đều không có ảnh hưởng các kết quả của nghiên cứu. Tuy nhiên, rộng 95% cho CIS odds ratios cho cả những và béo phì, và cho gia tăng eo trở circumference, trong dự đoán nguy cơ CVD clustering đã được 1 lưu ý; này có thể là kết quả của việc kích thước mẫu. Trong kết luận, sự kết hợp giữa các biện pháp của adiposity trong và sau midchildhood cáo CVD rủi ro là một kết quả của việc theo dõi tình trạng của adiposity. Kết quả của chúng tôi không hỗ trợ cần phải đo eo trở circumference trong midchildhood, ngoài BMI, thanh vào, để nhận biết các trẻ em tại tăng nguy cơ rủi ro có yếu tố CVD clustering trong ôû tuoåi vò thaønh nieân. ACKNOWLEDGMENTS Chúng tôi thừa nhận Margie Gruca cho các thống kê và hỗ trợ cảm ơn tất cả các gia đình mà generously tài trợ của họ thời gian để tham gia trong nghiên cứu này. Các tác giả 'được trách nhiệm như sau-SPG: tham gia trong tất cả các lĩnh vực nghiên cứu này chủ yếu và chịu trách nhiệm về soạn thảo các manuscript; Lab: tham gia vào nghiên cứu thiết kế và giám sát nghiên cứu việc triển khai thực hiện, dữ liệu giải thích, và chuẩn bị của manuscript; SS: tham gia vào các dữ liệu và giải thích chuẩn bị của các manuscript; JWL: chịu trách nhiệm về quản lý Sinh hoá và phân tích mẫu máu; CTC: tham gia trong nghiên cứu thiết kế và giám sát việc triển khai thực hiện nghiên cứu, giải thích dữ liệu, và chuẩn bị của các manuscript. Không cái nào của tác giả đã có bất kỳ xung đột về lãi suất. Tài liệu tham khảo Đã nhận được công bố cho tháng một 9, 2007. Chấp nhận cho các ấn phẩm tháng tư 5, 2007.

Body mass index and waist circumference in midchildhood and adverse cardiovascular disease risk clustering in adolescence À´Ô´£º¡¶ÃÀ¹úÁÙ´²ÓªÑøѧÔÓÖ¾¡· ×÷ÕߣºSarah P Garnett1 2008-12-28 ÕªÒª: ABSTRACTBackground: Body mass index (BMI) may not indicate the level of central adiposity associated with the clustering of cardiovascular disease (CVD) risk factors¡£ Hence, it has been recommended that waist circumference be used as an alternative measure¡£ Objective: The objective was to inves......

• • • • • • • • •

רÌâÍƼö£º ÁÙ´²¿ì±¨ Ò©Êж¯Ì¬ Î¥·¨¹ã¸æ Ò½±£¶¯Ì¬ Ò©Æ·¼Û¸ñ Á÷¸ÐÒßÇé ±£½¡³£Ê¶ ¸¾¿Æ¿ÎÌÃ

•

Ò½¸Ä¶¯Ì¬

Sarah P Garnett1, Louise A Baur1, Shubha Srinivasan1, Jenny W Lee1 and Chris T Cowell1 1

From the Institute of Endocrinology and Diabetes, The Children's Hospital at Westmead, Westmead, Australia (SPG, SS, JWL, and CTC), and the University of Sydney, Discipline of Paediatrics and Child Health, The Children's Hospital at Westmead Clinical School, Westmead, Australia (SPG, LAB, SS, and CTC) 2

Supported by The Children's Hospital at Westmead Grant Research Scheme and a National Health and Medical Research Council Project Grant no. 206501. 3

Address reprint requests and correspondence to SP Garnett, Institute of Endocrinology and Diabetes, The Children's Hospital at Westmead, Locked Bag 4001, Westmead, NSW 2145, Australia. E-mail: sarahg{at}chw.edu.au. ABSTRACT Background: Body mass index (BMI) may not indicate the level of central adiposity associated with the clustering of cardiovascular disease (CVD) risk factors. Hence, it has been recommended that waist circumference be used as an alternative measure. Objective: The objective was to investigate whether waist circumference in midchildhood is more effective at predicting cardiovascular disease risk clustering in adolescence than is BMI. Design: Anthropometric measurements were made in 342 children aged 8 y. Seven years later, anthropometric measurements were made in 290 participants, and metabolic profiles were determined in 172 participants. Results: At 15 y, between 9.4% and 11.0% of adolescents were defined as having CVD risk clustering. Children who were overweight or obese at 8 y of age were 7 times (odds ratio: 6.9; 95% CI: 2.5, 19.0; P < 0.001) as likely to have CVD risk clustering in adolescence than were their peers who were not overweight or obese. Those with an increased waist circumference at 8 y were 4 times (3.6; 1.0, 12.9; P = 0.061) as likely to have CVD risk clustering in adolescence than were children with a smaller waist circumference. Neither BMI nor waist circumference were predictive of CVD risk clustering if adiposity was not included as a risk factor. Conclusions: The association between measures of adiposity in midchildhood and later adverse CVD risk is a result of the tracking of adiposity status. Our results do not support the need to measure waist circumference in children, in addition to BMI, to identify those at increased risk of CVD risk factor clustering in adolescence. Key Words: Body mass index • waist circumference • metabolic syndrome • longitudinal study • children INTRODUCTION The long-term health outcomes of children and adolescents with different amounts of total body fat are unknown because most large-scale studies of the effects of childhood obesity have not used measures of body fat, but rather proxies such as body mass index (BMI). The use of BMI to classify children and adolescents as overweight or obese is well established (1). The 2 most widely recommended indicators of overweight and obesity are 1) age- and sex-specific BMI values presented by the International Obesity Task Force (IOTF) that correspond to BMI values (in kg/m2) of 25 and 30 at 18 y (2) and 2) BMI for age and sex percentile reference data (eg, US CDC 2000 growth reference (3), with arbitrary cutoffs, often the 85th and 95th percentiles. Both definitions are strong predictors of metabolic complications, including a poor lipid profile and increased blood pressure and insulin resistance in young adulthood and the predictive capacity of both is similar (4). However, BMI may not indicate the level of central adiposity, which is also associated with the clustering of cardiovascular disease (CVD) risk factors, including dyslipidemia, hypertension, and insulin resistance. Clusters of risk factors are fairly stable characteristics that tend to track from adolescence to adulthood, hence the early identification of children who are likely to develop an elevated risk profile is of interest (5). Waist circumference has been recommended as a means of identifying persons at risk of morbidity associated with central adiposity. For example, European adult men and women with a waist circumference

of >102 cm and >88 cm, respectively, are considered to have a higher risk of obesity-related disorders than do those with smaller measurements (6). Only one study to date, from the United States and based on cross-sectional data from the Bogalusa Heart Study, has published age- and sex-specific waist circumference cutoffs for children and adolescents on the basis of an adverse CVD risk factor profile (7). Yet, the long-term health outcomes for children with large waist circumferences are currently unknown. The aim of this study was to determine whether waist circumference cutoffs in midchildhood are more effective at predicting CVD risk factor clustering in adolescence than are IOTF BMI cutoffs (2). Increased central adiposity was arbitrarily defined as more than the 91st percentile. This cutoff was chosen because it was previously used in studies in young people (8, 9) and is similar to the cutoffs used to define overweight on the basis of BMI (2). SUBJECTS AND METHODS Subjects In 1996–1997, 436 healthy 7–8-y-old children (n = 215 girls) and their parents were recruited for the study. The children were participants in the longitudinal Nepean Study, which was designed to investigate the effects of birth size, body size, and genes on blood pressure and bone mass. All were born at term at Nepean Hospital, in Western Sydney, between August 1989 and April 1990 and were part of a birth cohort whose details and selection criteria were previously published (10). The children were predominantly (>96%) of European descent. Between July 2004 and March 2005, the children were recontacted and 290 (67.2%) agreed to participate in the follow-up and 172 (39% of the original cohort) agreed to have a blood sample taken. The median time between baseline and follow-up was 7.3 (range: 5.9–8.5 y). At baseline there was no significant difference in mean height (P = 0.473), weight (P = 0.929), BMI (P = 0.379), or waist circumference z scores (P = 0.539) between the young people who were followed up and those who were not. Neither was there any significant difference at baseline in the number who were classified as overweight or obese defined by BMI (P = 0.554) or waist circumference (P = 0.636). Similarly, there were no significant differences in mean height, weight, BMI, or waist circumference z scores in children who gave blood compared with those who did not. Written informed consent was obtained from the participants' parents, and both The Children's Hospital at Westmead Ethics Committee and the Ethics Committee of the Wentworth Area Health Service approved the study. Anthropometric measures Height, weight, and waist circumference were measured at baseline and at follow-up with the use of standard techniques (11). Waist circumference was measured with a flexible steel tape at the level of the narrowest point between the lower costal border and the iliac crest. If there was no obvious narrowing, the measurement was taken at the midpoint between the 2 landmarks (11). BMI was calculated as weight/height2 (kg/m2); z scores from age- and sex-specific reference values were calculated for height (3), weight (3), BMI (3), and waist circumference (12). The IOTF BMI criteria were used to define overweight and obesity (total adiposity) (2). In the absence of a recognized definition of increased waist circumference in young people, increased central adiposity was arbitrarily defined as more than the 91st percentile. This cutoff was chosen because it has been previously used in studies in young people (8, 9) and is similar to the cutoffs used to define overweight based on BMI (2). To examine the utility of using both BMI and waist circumference cutoffs in identifying CVD risk clustering, children were categorized into 4 groups: acceptable BMI with an acceptable waist circumference, an acceptable BMI with an increased waist circumference, overweight or obese with an acceptable waist circumference, and overweight and obese with an increased waist circumference (4). Biochemistry Morning blood samples were obtained after an overnight fast by standard venipuncture technique from the 172 children at follow-up. Lipid and glucose profiles were measured on a Roche Modular (F Hoffmann-La Roche Ltd, Basel, Switzerland). Glucose concentrations were measured by using the hexokinase method. Total cholesterol, HDL-cholesterol, and triacylglycerol concentrations were analyzed by using standard enzymatic colorimetric procedures. HDL cholesterol was measured after polyethylene glycol precipitation of other lipoproteins. LDL cholesterol was calculated as total cholesterol – (HDL cholesterol – triacylglycerols/2.2). Serum samples for insulin were stored at –80 °C until assayed by radioimmunoassay with Linco's ultrasensitive human insulin kit (Linco Research Inc, St Charles, MO). One boy did not have enough blood collected for insulin analysis. Blood pressure An automated blood pressure monitor (Dinamap XL 9301; Johnson and Johnson Medical Inc, Arlington, TX)

was used for all blood pressure measurements at follow-up. All measurements were made on the right arm with the arm supported on a pillow. The readings were performed in an air-conditioned hospital environment, and the children were encouraged to sit quietly for 5 min before the measurements began. Three readings were taken, and the mean of the last 2 measurements was used in the analysis. Twenty participants did not have their blood pressure measured. Of these 20 participants, 7 gave blood but were not included in the CVD risk clustering analysis because of the missing data. Cardiovascular disease risk clustering Subjects were classified as having CVD risk clustering on the basis of 2 definitions similar to those previously used in pediatric populations (7, 13) and detailed in Table 1. CVD risk clustering 1 included a measure of adiposity and was defined as 3 of the following: fasting glucose 6.1 mmol/L; triacylglycerols 80th percentile; HDL cholesterol 20th percentile; insulin 80th percentile; systolic blood pressure (SBP) 90th percentile for age, sex, and height (7); and overweight or obese as defined by the IOTF (13). View this table: TABLE 1. Definitions of cardiovascular disease (CVD) risk clustering1 CVD risk clustering 2 was defined as 3 of the following: glucose 6.1 mmol/L, triacylglycerols 80th percentile, HDL cholesterol 20th percentile, LDL cholesterol 80th percentile, insulin 80th percentile, or either an SBP or diastolic blood pressure (DBP) 90th percentile for age, sex, and height (7). Percentages for cutoffs used to define risk factors (triacylglycerols, HDL cholesterol, LDL cholesterol, and insulin) were estimated from our study population. Previously published cutoffs were used for glucose (7, 13) and SBP and DBP (14). Statistical analysis Data were analyzed by using the Statistical Package for Social Sciences, version 13.0 (SPSS Inc, Chicago, IL). Differences between anthropometric characteristics assessed at ages 8 and 15 y were assessed by paired t test. A chi-square test was used as a measure of association between categorical variables, and Fisher's exact test was used as a measure of significance. To quantify the risk associated with individual explanatory variables, odds ratios were calculated. Logistic regression models were built to explore the relation between CVD risk factor clustering, overweight or obese or increased waist circumference, sex (boys = 1, girls = 2), and time between visits (5.9–7.3 y = 0, 7.3–8.5 y = 1). RESULTS Change in indicators of growth and adiposity Between 8 y (median; 7.54; range: 7.03–8.97) and 15 y (14.91; range: 14.30–15.51), there was a significant (P 0.001) increase in the mean (± SD) z scores for weight (0.25 ± 0.67), BMI (0.22 ± 0.67), and waist circumference (0.51 ± 0.89), but no change in the mean z score for height (0.03 ± 0.57; P = 0.32) (Figure 1). Similar results were obtained when boys and girls were examined separately.

View larger version (12K): FIGURE 1.. Mean (±SD) height, weight, BMI, and waist circumference z scores for children between 8 and 15 y of age. Box plots represent the median and 10th, 25th, 75th, and 90th percentiles. The dots represent the 5th and 95th percentiles (n = 290). P values were determined by paired t tests. Prevalence of overweight and obesity At both 8 and 15 y, BMI cutoffs identified a greater number of children as overweight or obese than did waist circumference cutoffs (Table 2). At 15 y, 31.7% of adolescents were defined as overweight or obese on the basis of BMI and 20.0% had increased central adiposity; 78.9% of children who were overweight or obese on the basis of BMI at 8 y were still overweight and obese at 15 y (odds ratio: 14.8; 95% CI: 7.3, 30.3), and 69.2% of children who had increased central adiposity at 8 y continued to be so at 15 y (odds ratio: 12.2; 95% CI: 5.1, 30.9). Approximately 80% of all children who had either an acceptable BMI or waist circumference at 8 y still had an acceptable BMI or waist circumference at 15 y. View this table: TABLE 2. Distribution of children who were overweight or obese or had increased central adiposity CVD risk clustering Anthropometric, blood pressure, and metabolic data are shown in Table 3. More children were identified as having at least one risk factor when the markers considered included a measure of adiposity: 40% (CVD risk clustering 1) compared with 30% (CVD risk clustering 2) (Figure 2, A and B). One boy had 5 risk factors; he had a BMI z score of 2.3 at both 8 and 15 y and waist circumference z scores of 2.0 and 2.8 at 8 and 15 y, respectively. The proportion of adolescents with CVD risk clustering who were overweight or obese or had an increased waist circumference at 8 y is shown in Table 4. View this table: TABLE 3. Blood pressure and metabolic measures at 15 y of age and the distribution of participants with values above defined cutoffs1

View larger version (10K): FIGURE 2.. Percentage of children (n = 164) with cardiovascular disease (CVD) risk clustering 1 (A) and 2 (B). CVD risk clustering 1 and 2 are defined in Subjects and methods.

View this table: TABLE 4. Distribution of adolescents with cardiovascular disease (CVD) risk clustering 1 and 2 who were overweight or obese or had an increased waist circumference (total n = 164)

CVD risk clustering 1 Similar numbers of boys and girls at 15 y were identified as having CVD risk clustering: 10 (10.9%) and 9 (11.3%), respectively. As shown in Table 5, children who had CVD risk clustering at 15 y were heavier (mean difference: z score = 0.69, P = 0.002), had a higher waist circumference (z score = 0.82, P = 0.001), and had a higher BMI (z score = 0.63, P = 0.006) at 8 y of age than did those who were not at risk. However, there was no significant difference in height at 8 y between the 2 groups (z score = 0.55, P = 0.129). Children who had CVD risk clustering continued to be heavier (mean difference: z score = 1.15, P < 0.001), have an increased waist circumference (z score = 1.55, P < 0.001), and a higher BMI (z score = 1.08, P < 0.001) at 15 y. View this table: TABLE 5. Anthropometric characteristics of children at 8 and 15 y of age with and without cardiovascular disease (CVD) risk clustering 1 and 2 Children who were overweight or obese at 8 y were more likely (odds ratio: 6.9; 95% CI: 2.5, 19.04; P < 0.001) to have CVD risk clustering 1 at 15 y than were those who had an acceptable BMI. Those who had an increased waist circumference were also more likely to have increased CVD risk clustering 1; however, the odds ratio was lower than that for BMI (3.6; 1.0, 12.9; P = 0.061). Logistic regression models were built to

adjust for sex and time between baseline and follow-up. Neither variable was significant in the equations (data not shown). When children were categorized into groups on the basis of BMI and waist circumference cutoffs at 8 y, there was a significant difference (P < 0.001) in BMI z score between groups at 8 y of age. The mean (±SD) BMI z scores for children with an acceptable BMI and waist circumference, overweight or obese with an acceptable waist circumference, or overweight or obese with an increased waist circumference were –0.13 ± 0.79, 1.36 ± 0.20, and 2.00 ± 0.38, respectively. No children had an acceptable BMI and an increased waist circumference. However, there was no difference (P = 1.0) in the percentage of children identified as having CVD risk factor clustering 1 between those who were overweight or obese and had an acceptable waist circumference (33.3%) and those who were overweight or obese and had an increased waist circumference (28.6%).

CVD risk clustering 2 Ten (10.9%) boys and 6 (7.5%) girls at 15 y were identified as having CVD risk clustering on the basis of this definition. There were no significant differences in weight (P = 0.412), waist circumference (P = 0.221), BMI (P = 0.431), or height (P = 0.467) z scores at 8 y between those with CVD risk clustering 2 and those without CVD risk clustering. However, at 15 y, those identified as having CVD risk clustering 2 were heavier (mean difference: z score = 0.87, P < 0.001), had an increased waist circumference (z score = 1.17, P < 0.001), and had a higher BMI (z score = 0.84, P = 0.001) than did those who did not (Table 5). There was no significant difference in height (z score = 0.28, P = 0.343). Neither BMI (odds ratio: 1.8; 95% CI: 0.6, 5.5; P = 0.338) nor waist circumference (odds ratio: 0.7; 95% CI: 0.1, 5.7; P = 1.0) at 8 y of age was predictive of CVD risk clustering 2 at 15 y. The results were unchanged after adjustment for sex and time (data not shown). Similar to CVD risk clustering 1, when children were categorized into groups on the basis of BMI and waist circumference cutoffs, there was no difference (P = 0.622) in the percentage of children identified as having CVD risk clustering 2 between those who were overweight or obese and had an acceptable waist circumference and those who were overweight and obese and had and increased waist circumference. DISCUSSION The results of this study do not support the use of waist circumference measurements in midchildhood, in addition to BMI, to identify children at increased risk of later CVD risk factor clustering. BMI is a wellestablished measure of relative fatness in childhood and adolescence and requires measurements of height and weight, both of which are quick routine measures. In contrast, waist circumference measurements involve the location of bony landmarks (lower costal boarder and iliac crest), removal of clothing, and careful placement of the tape measure to avoid fat rolls that can be uncomfortable, awkward, or embarrassing for the overweight or obese child. The results of our study are consistent with a small number of pediatric crosssectional studies (4, 15, 16). We are not aware of any other longitudinal studies that have examined the effects of an increased waist circumference in childhood on CVD risk clustering in adolescence. We surmise that the stronger association between BMI in midchildhood than between waist circumference and later adverse CVD risk clustering was a result of the tracking of BMI status from childhood to adolescence; 78.9% of children who were overweight or obese (BMI) at 8 y were still overweight and obese at 15 y. Increased waist circumference was less persistent than was BMI: 69.2% of the children who had an increased waist circumference at 8 y continued to have such at 15 y. In addition, the association between anthropometric measures in midchildhood and CVD risk clustering in adolescence was not significant when the definition did not include adiposity as a risk factor. Tracking of BMI is well documented, and it is recognized as one of the most significant long-term consequences of childhood obesity (17–19). The association between childhood obesity and traditional atherogenic profiles in adulthood is also well established (20–23). The results presented are in contrast with the evidence from adult and some pediatric studies, which indicate that fat distribution, as measured by waist circumference, has a stronger relation with CVD risk factors than does total adiposity (24–26). Waist circumference is considered to be a good predictor of intraabdominal fat, explaining up to 64% of its variance in children aged 7–16 y (27). However, whether the accumulation of intraabdominal fat confers an excess metabolic risk, including insulin resistance, in children remains controversial (28, 29). Several studies have found that abdominal subcutaneous adipose tissue, and not intraabdominal adipose tissue, is independently associated with insulin resistance or that they are both equally correlated (30–32). In nonobese children, total fat or subcutaneous adipose tissue may be a primary determinant of metabolic

complications (30, 33). Intraabdominal adipose tissue may only be positively associated with insulin action and lipid risk factors among obese children and adolescents (34–36). We also examined the value of using both BMI and waist circumference cutoffs in identifying CVD risk clustering in children. Recently published results from the Bogalusa Heart Study indicate that when waist circumference was considered with BMI (as categorical variables), children and adolescents with large waist circumferences were more likely to have elevated CVD risk factors than were those with a smaller waist circumference, within a given BMI category (4). Contrary to these findings, we found no benefit of using BMI and waist circumference cutoffs together in identifying CVD risk clustering in adolescents. It is not clear why the results differ, but it may be a consequence of the smaller number of children in our study, the different ethnicities of the children, or the use of different waist circumference cutoffs. Interpretation of the data presented is dependent on the definition of CVD risk clustering and anthropometric cutoffs. In the absence of a recognized definition to define increased waist circumference in young people, increased central adiposity was arbitrarily defined as >91st percentile of Australian age- and sex-specific reference data. This cutoff was chosen because it was previously used in young people and is similar to the cutoffs used to define overweight based on BMI (8, 9). Nevertheless, BMI identified more people as overweight or obese (19.7%) than did waist circumference (9.0%). This disparity in identification of those at risk may have led to a reduced power of waist circumference, and, in part, explain the stronger relation between BMI and metabolic risk. However, when the analysis was repeated using age- and sex-specific waist circumference cutoffs based on data from the Bogalusa Heart Study (7), which were approximately equivalent to the 60th percentile of Australian age and sex reference data, 36.2% of young people were defined as having increased central adiposity, and our findings were similar. Those with an increased waist circumference at 8 y were still less likely to have CVD risk clustering 1 (odds ratio: 4.4; 95% CI: 1.6, 12.2) than were young people who were overweight or obese (odds ratio: 6.9; 95% CI: 2.5, 19.0). Neither increased BMI nor increased waist circumference, irrespective of definition, at 8 y was predictive of CVD risk clustering 2 at 15 y. Currently, there is no accepted definition of CVD risk clustering or the metabolic syndrome in children and adolescents, and agreement between classifying children using existing published definitions is poor (37, 38). For many reasons, including the effects of hormone changes in puberty on insulin sensitivity and lipid profile and the complexity of diagnosing insulin resistance, defining cutoffs, and hence CVD risk clustering and the metabolic syndrome, will be difficult in this age group (34). In the current study we used 2 definitions, similar to those previously used in pediatric populations (7, 13). The major difference between the definitions used was that one (CVD risk clustering 1) included a measure of adiposity. Nevertheless, both definitions predicted a similar number of children at risk: 11.0% compared with 9.4%. Although it is difficult to compare prevalence between populations, it is interesting to note that the prevalence of CVD risk clustering in our study is comparable with that reported in 16-y-olds participating in the Quebec Child and Adolescent Health and Social Survey: 15.2% and 12.4% in boys and girls, respectively, with the use of a similar definition (13). Neither BMI nor waist circumference was able to identify all children at risk: 6.2% of children who had an acceptable BMI at 8 y and 10.0% of children who had an acceptable waist circumference at 8 y were classified as having CVD risk factor clustering 1 at 15 y. It is interesting to note that these children had a mean increase in BMI z score between 8 and 15 y of 1.19 ± 0.7 (weight gain: 47 ± 17 kg) and a mean increase in waist circumference z score of 1.42 ± 0.28 (27 ± 10 cm). In comparison, children who had an acceptable BMI at 8 y and no CVD risk clustering had mean increases in BMI and waist circumference z scores of 0.29 ± 0.3 (33.3 ± 8.0 kg) and 0.49 ± 0.77 (16 ± 5 cm), respectively. A limitation of the present study was the number of adolescents who were followed up. There were no significant differences in anthropometric measurements between those who were followed up and those who were not followed up or between those who gave blood compared with those who did not give blood; hence, we believe that these factors were unlikely to have influenced the findings of the study. Nevertheless, wide 95% CIs for the odds ratios for both overweight and obesity, and for increased waist circumference, in predicting CVD risk clustering 1 were noted; this may be a result of the sample size. In conclusion, the association between measures of adiposity in midchildhood and later adverse CVD risk is a result of the tracking of adiposity status. Our results do not support the need to measure waist circumference in midchildhood, in addition to BMI, to identify children at increased risk of CVD risk factor clustering in adolescence. ACKNOWLEDGMENTS

We acknowledge Margie Gruca for statistical support and thank all the families that generously donated their time to participate in this study. The authors' responsibilities were as follows— SPG: participated in all aspects of this study and primarily responsible for drafting the manuscript; LAB: participated in the study design and supervised the study implementation, data interpretation, and preparation of the manuscript; SS: participated in data interpretation and preparation of the manuscript; JWL: responsible for the management and biochemical analysis of blood samples; CTC: participated in the study design and supervised the study implementation, data interpretation, and preparation of the manuscript. None of the authors had any conflicts of interest. REFERENCES Received for publication January 9, 2007. Accepted for publication April 5, 2007.

ÑÓÉìÔĶÁ: •

Does waist circumference alone explain obesity-related health risk? JanneBigaard,BirtheLThomsenandAnneTjønnelandInstituteofCancerEpidemiologyTh eDanishCancerSocietyCopenhagenEmail:janne{at}cancer.dkThorkildIASørensenDanishEpidemiologyScienceCentre attheI nstituteofPreventiveMedicineCopenhagenUniversityHospitalCopenhagenDearSir:Ina neditorialrelatedt... >> Ïêϸ

•

Dietary patterns and changes in body mass index and waist circumference in adults PKNewby,DenisMuller,JudithHallfrisch,NingQiao,ReubinAndresandKatherineLTucker 1FromtheJeanMayerUSDAHumanNutritionResearchCenteronAgingatTuftsUniversity, Boston(PKN,NQ,andKLT),andtheNationalInstituteonAging,NationalInstitutesofHealth, Baltimore(DM,JH,andRA).2SupportedinpartbytheUSDepartmentofAgriculture... >> ÏêÏ ¸

0 ¶¥Ò»ÏÂ

• • • • •

Ïà¹ØÖ÷Ìâ¹Ø¼ü´Ê£º waist circumference risk clustering

¡¾·µ»Ø¶¥²¿¡¿¡¾´òÓ¡±¾ÎÄ¡¿¡¾·ÅÈëÊղؼС¿¡¾Êղص½ÐÂÀË¡¿¡¾·¢²¼ÆÀÂÛ¡¿

¹ºÒ©µ½½ðÏóÍøÉÏÒ©µê ÌìȻάÉúËØEÈí½ºÄÒ ¸ÐðÇåÈÈ¿ÅÁ£ Èý¾«Ë«»ÆÁ¬¿Ú·þÒº ±ÌÉúÔ´¼õ·Ê²è »ÊºóÅÆƬ×Ðñ¥ÕäÖé¸à ¸´·½ÏÊÖñÁ¤Òº

Êг¡¼Û£º£¤79.00 Êг¡¼Û£º£¤14.00 Êг¡¼Û£º£¤16.50 Êг¡¼Û£º£¤38.00 Êг¡¼Û£º£¤40.00 Êг¡¼Û£º£¤14.90

½ðÏó¼Û£º£¤69.50 ¹ºÂò ½ðÏó¼Û£º£¤12.32 ¹ºÂò ½ðÏó¼Û£º£¤14.52 ¹ºÂò ½ðÏó¼Û£º£¤34.20 ¹ºÂò ½ðÏó¼Û£º£¤34.00 ¹ºÂò ½ðÏó¼Û£º£¤13.10 ¹ºÂò ÒÔÉÏÒ©Æ·ÐÅÏ¢ÓÉ ½ðÏóÍøÉÏÒ©µê Ìṩ

Ïà¹ØÄÚÈÝ ½üÆÚ¸üРÈÈÎĵã»÷°ñ ÌرðÍƼö ͼÊéÍƼö

• • • • • • • • • •

Body mass index and waist circumference in midchildhood and adverse cardiovascular disease risk clustering in adolescence Coffee drinking induces incorporation of phenolic acids into LDL and increases the resistance of LDL to ex vivo oxidation in humans Nutrigenomics and metabolomics will change clinical nutrition and public health practice: insights from studies on dietary requirements for choline Fetal programming of body dimensions and percentage body fat measured in prepubertal children with a 4-component model of body composition, dual-energy X-ray Safety of vitamin D3 in adults with multiple sclerosis Nitrosative stress predicts the presence and severity of nonalcoholic fatty liver at different stages of the development of insulin resistance and metabolic s Effects of dietary calcium intake on body weight and prevalence of osteoporosis in early postmenopausal women Less activation in the left dorsolateral prefrontal cortex in the reanalysis of the response to a meal in obese than in lean women and its association with su Obesity and colon and rectal cancer risk: a meta-analysis of prospective studies Obese sarcopenia in patients with end-stage renal disease is associated with inflammation and increased mortality

• • • • • • •

Appropriate body mass index and waist circumference cutoffs for categorizatio... Does waist circumference alone explain obesity-related health risk? Waist circumference and not body mass index explains obesity-related health risk Waist circumference: a simple, inexpensive, and reliable tool that should be ... Dietary patterns and changes in body mass index and waist circumference in ad... Associations of hip and thigh circumferences independent of waist circumferen... Evaluation of waist circumference, waist-to-hip ratio, and the conicity index...

• •

Calcium intake, body fat, and bones—a complex relation The rise and fall of blood folate in the United States emphasizes the need to identify all sources of folic acid Modulation by high-fat diets of gastrointestinal function and hormones associated with the regulation of energy intake: implications for the pathophysiology o Nutrigenomics and metabolomics will change clinical nutrition and public health practice: insights from studies on dietary requirements for choline Body mass index and waist circumference in midchildhood and adverse cardiovascular disease risk clustering in adolescence Obesity and colon and rectal cancer risk: a meta-analysis of prospective studies Strength training and adiposity in premenopausal women: Strong, Healthy, and Empowered study

• • • • •

• • • • • • • • • • • • •

Less activation in the left dorsolateral prefrontal cortex in the reanalysis of the response to a meal in obese than in lean women and its association with su Low- and high-carbohydrate weight-loss diets have similar effects on mood but not cognitive performance Effects of a vegetarian diet and treatment preference on biochemical and dietary variables in overweight and obese adults: a randomized clinical trial Body mass index and waist circumference in midchildhood and adverse cardiovascular disease risk clustering in adolescence Coffee drinking induces incorporation of phenolic acids into LDL and increases the resistance of LDL to ex vivo oxidation in humans Nutrigenomics and metabolomics will change clinical nutrition and public health practice: insights from studies on dietary requirements for choline Fetal programming of body dimensions and percentage body fat measured in prepubertal children with a 4-component model of body composition, dual-energy X-ray Safety of vitamin D3 in adults with multiple sclerosis Nitrosative stress predicts the presence and severity of nonalcoholic fatty liver at different stages of the development of insulin resistance and metabolic s Effects of dietary calcium intake on body weight and prevalence of osteoporosis in early postmenopausal women Less activation in the left dorsolateral prefrontal cortex in the reanalysis of the response to a meal in obese than in lean women and its association with su Obesity and colon and rectal cancer risk: a meta-analysis of prospective studies Obese sarcopenia in patients with end-stage renal disease is associated with inflammation and increased mortality

• • • • • • •

¸æËßÄ㳬Êв»ÄÜ˵µÄÃØÃÜ Äã²»ÖªµÀµÄ¡°Æ¨¡±µÀÀí ¾¯Ì裡ÕâÑùÓÃÒ©¿É¶áÃü 2009Äêҽʦ×ʸñ¿¼ÊÔʱ¼äÈ·¶¨ ÍøÓÑÓÃ30ÌìÈËÈâËÑË÷³ö12¸ö¼Ùҽѧר¼Ò Ò½ÉúÌáʾ£º×öB³¬Ç°Ò»¶¨ÒªÁ˽âÈý¼þÊ 6ÖÖ´º¼¾´«È¾²¡×îÒ×Á÷ÐРר¼ÒÌáÐÑÊÐÃñ½ÓÖÖÒßÃç

• • • • • • •

¡¶É˺®ÂÛ¡·ÓëÖÐÒ½ÏÖ´úÁÙ´² ÀåÕý°´Ä¦ÒªÊõ Ò½ÁָĴí ÖÐҽѧ¸ÅÂÛ¡ª¡ª21ÊÀ¼Íҽѧ¸ßÖ°¸ßר¹æ·¶½Ì²Ä Ò»ÕëÁÆ·¨£º¡¶ÁéÊà¡·Ú¹Óà ¾±¼çÑüÍÈÍ´ÖÐÒ½ÍâÖη¨ ÄÚ¿Æ°´Ä¦Ñ§¡ª¡ª¸ßµÈ½ÌÓýäÈË°´Ä¦×¨Òµ½Ì²Ä

Measuring Waist Circumference

Benjamin A. Steinberg, BA; Christopher P. Cannon, MD

Question: I#39;ve read a lot about the importance of "metabolic syndrome", and I've also read that I can accurately assess almost all of my patients' risk simply by measuring their waist circumference. So, should I be measuring waist circumference in my patients?

Response:

Yes; careful statistical analysis has demonstrated that waist circumference is not only an important and easily measured marker for the metabolic syndrome, but it also captures new information. Why is this? There are 2 reasons.

First, waist circumference is a good measure of visceral adiposity -- the body fat that is very metabolically active and that can contribute to cardiovascular risk. Until now, the medical community has tended to focus on weight only, and more recently on body mass index (BMI), but both of these measurements have shortcomings.

For instance, the use of only weight or BMI to measure obesity does not account for patients with greater muscle mass (eg, athletes who have more weight and greater BMI, despite the fact that it is almost entirely lean mass). Further analysis of the data from the large, international INTERHEART study[1] (among others) demonstrated that for predicting the probability of a future myocardial infarction in a diverse population of individual patients, calculating the waist-to-hip ratio is superior than calculating the BMI. Thus, a waist measurement > 40 in (102 cm) in men and > 35 in (88 cm) in women can stand as a cardiovascular risk factor in itself, as all the more, because it is part of the definition of metabolic syndrome.

As a result of these new analyses, some experts have advocated that waist circumference should be added as a vital sign for clinic visits, because it can provide critical risk stratification in the cardiovascular disease population. (See Figure for how to measure a patient#39;s waist circumference). In addition, the clinician -- and even the patient -- can readily monitor waist circumference over time, to see very clearly whether adherence to a "diet and exercise" program is resulting in medical (and psychological) improvement.

Figure. Abdominal obesity in metabolic syndrome: risk predictor?

Question: Is there a difference between high visceral fat and total body fat?

Response:

Evidence continues to suggest that patients with an increased waist circumference (the so-called "apple" body habitus) have a worse prognosis compared with individuals with a similar body weight that is distributed differently (the "pear" body habitus). Goodpaster and colleagues[2] employed computed tomography to study the relationship between fat distribution and metabolic syndrome, and they identified visceral abdominal fat as the most significant predictor of the presence of metabolic syndrome, particularly in normal-weight individuals. This abdominal concentration of body mass has also been associated with insulin resistance, although the mechanism remains unclear.

Thus, you can tell your patients that although there is no question that any weight loss is a good thing; trimming down the midsection will provide the biggest bang for the buck.

References

1. Yusuf S, Hawken S, Ounpuu S, et al. Obesity and the risk of myocardial infarction in 27,000 participants from 52 countries: a case-control study. Lancet. 2005;366:1640-1649. 2. Goodpaster BH, Krishnaswami S, Harris TB, et al. Obesity, regional body fat distribution, and the metabolic syndrome in older men and women. Arch Intern Med. 2005;165:777-783.

Trang 1 Các vấn đề quan trọng Các kết quả của việc đo lường phụ thuộc vào contraction của mus cles của chủ đề và các địa điểm và tightness của meas uring băng. Loại bỏ các tiêu chí Circumference có thể lớn hơn so với đo băng Trang thiết bị Luôn căng thẳng băng, không elas tic (ví dụ, tìm kiếm Hình Tape Đo lường) Họ và cơ thể dài với 10 gương cm x 10 cm, đường dây lưới điện Thủ tục Midway đo giữa thấp hơn rib margin và iliac huy chương. Tham gia được yêu cầu loại bỏ quần áo, ngoại trừ ánh sáng Underwear. Tight quần áo, bao gồm cả belts, nên được loosened và túi thæo nıÎc. Tham gia với bàn chân phải đứng khá gần với nhau (khoảng 12-15 cm, ngoài), với trọng lượng được phân phối bằng nhau trên mỗi chân. Tham gia được yêu cầu thở bình thường, việc đọc sách của các đo đạc nên được đưa vào cuối nhẹ nhàng thở ra. Các băng đo được tổ chức vững chắc, đảm bảo của nó nằm ngang vị trí. Sử dụng lưới điện đường dây trên gương để xác minh rằng các băng là tất cả các vị trí ngang eo trở xung quanh. Các băng nên được loose, đủ để cho phép các quan sát để đặt một ngón tay giữa băng và các chủ đề của cơ thể. Eo trở circumference đo lường