Le lien entre la variabilité de l'IMC et le risque d'insuffisance cardiaque
Les variations de l'IMC montrent un lien fort avec l'insuffisance cardiaque chez les adultes.
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Table des matières
L'Insuffisance cardiaque (IC) est un gros problème de santé qui touche plein de gens dans le monde. On estime qu'environ 64 millions de personnes souffrent d'IC dans le monde, avec environ 6 millions de cas juste aux États-Unis. Le nombre d'adultes avec une insuffisance cardiaque devrait grimper à plus de 8 millions d'ici 2030. Ce truc impacte autant les hommes que les femmes, même si plus d'hommes sont diagnostiqués et que les femmes ont tendance à vivre plus longtemps avec la maladie. Plusieurs facteurs clés viennent jouer, comme l'Obésité, le vieillissement, le diabète et l'hypertension. Des études récentes ont éclairé comment ces facteurs pourraient contribuer au développement de l'insuffisance cardiaque.
Parmi ces facteurs, l'obésité se démarque comme un risque majeur. On pense que ça représente jusqu'à 21 % des cas d'insuffisance cardiaque. Les changements de poids, mesurés par l'indice de masse corporelle (IMC), peuvent avoir des effets négatifs sur la santé. Ces changements sont liés à des Risques plus élevés de problèmes cardiaques et de mortalité générale. Bien qu'une partie des preuves lie les changements d'IMC aux risques d'insuffisance cardiaque, surtout chez les patients avec diabète de type 2, c'est encore flou si ça s'applique à la population générale. Cette incertitude a poussé les chercheurs à se demander si les fluctuations de l'IMC sont liées aux chances de développer une insuffisance cardiaque chez un grand groupe de gens sans insuffisance cardiaque ou cancer au début de l'étude.
Population de l'étude
La recherche s'est basée sur des données du UK Biobank, une grande étude qui suit les infos de santé de participants âgés de 40 à 69 ans, qui ont rejoint entre 2006 et 2010. Parmi ces participants, environ 42 % avaient au moins un enregistrement de leur IMC lors de visites médicales. Les chercheurs se sont concentrés sur un groupe spécifique de participants blancs sans insuffisance cardiaque au début de l'étude. Ils ont inclus uniquement ceux qui avaient trois mesures d'IMC ou plus sur plus de deux ans pour voir comment leur IMC variait.
Les cas d'insuffisance cardiaque ont été identifiés grâce aux dossiers hospitaliers et aux conditions de santé auto-déclarées. Les participants diagnostiqués avec un cancer avant ou pendant l'étude ont été exclus pour s'assurer que les changements de poids n'étaient pas dus à des problèmes liés au cancer. Le groupe final a compté 99 368 participants, suivis pendant une médiane de 12,5 ans. Les chercheurs ont suivi quand les participants ont développé une insuffisance cardiaque, ainsi que les cas de perte de suivi ou d'achèvement de l'étude.
Analyse Statistique
Pour analyser les données, les chercheurs ont résumé les caractéristiques des participants, en regardant les différences entre ceux qui ont développé une insuffisance cardiaque et ceux qui ne l'ont pas fait. Ils ont utilisé des tests statistiques appropriés pour comparer les variables continues et catégorielles. Ils ont calculé la Variabilité de l'IMC en utilisant l'écart type et le coefficient de variation, ce qui a aidé à interpréter le degré de fluctuation de l'IMC au fil du temps.
Les chercheurs ont aussi utilisé des méthodes spécifiques pour visualiser le risque d'insuffisance cardiaque entre les groupes avec une haute et une basse variabilité de l'IMC. Ils ont utilisé des modèles pour évaluer la relation entre les fluctuations de l'IMC et le risque d'insuffisance cardiaque, en tenant compte de divers facteurs comme l'âge, le sexe, les habitudes tabagiques, la consommation d'alcool et les conditions de santé existantes.
Résultats
Dans la cohorte de participants de l'étude, 57 % étaient des femmes, avec un âge moyen de 57,5 ans. Un total de 3 406 nouveaux cas d'insuffisance cardiaque ont été enregistrés pendant la période de suivi. Les participants qui ont développé une insuffisance cardiaque avaient une plus grande variabilité de l'IMC que ceux qui ne l'ont pas fait.
Les gens dans le groupe avec la plus haute variabilité de l'IMC avaient une incidence d'insuffisance cardiaque beaucoup plus élevée que ceux du groupe le plus bas. Après avoir ajusté pour plusieurs facteurs de risque, les chercheurs ont toujours trouvé un lien significatif entre les fluctuations de l'IMC et le risque d'insuffisance cardiaque. Des modèles spécifiques ont révélé qu même en tenant compte de l'IMC moyen, le risque associé aux fluctuations restait valable.
Les courbes de Kaplan-Meier, qui aident à visualiser comment les événements se produisent dans le temps, ont montré une nette différence dans l'incidence de l'insuffisance cardiaque entre ceux avec une haute et une basse variabilité de l'IMC. Les deux types de mesures de variabilité ont montré un lien fort avec les chances de développer une insuffisance cardiaque.
Impact de la Variabilité de l'IMC
En regardant le risque selon différentes catégories comme le sexe, l'âge et les conditions de santé existantes, l'effet néfaste de la variabilité de l'IMC est resté évident dans la plupart des groupes. L'étude a suggéré que les femmes pourraient être plus touchées par les changements de poids par rapport aux hommes concernant le risque d'insuffisance cardiaque.
C'est important de noter que cette recherche ne remet pas en question les bienfaits connus de la perte de poids chez les personnes obèses pour réduire le risque de maladies cardiaques, y compris l'insuffisance cardiaque. L'étude a classé la variabilité de l'IMC sans faire la distinction entre perte ou gain de poids, ce qui pourrait fournir des aperçus supplémentaires sur les risques pour la santé. Elle a souligné que la perte de poids intentionnelle, souvent liée à un régime ou de l'exercice, pourrait être différente de la perte de poids non intentionnelle, qui pourrait davantage se rapporter à des problèmes de santé chroniques.
Limitations et Directions Futures
L'étude a ses limites. D'abord, elle n'a pas différencié entre les différents types de changements de poids. Les recherches futures devraient étudier comment différents schémas de changement d'IMC affectent les risques d'insuffisance cardiaque. De plus, la définition de l'insuffisance cardiaque n'a pas pris en compte différentes sous-catégories, qui pourraient avoir des relations variées avec la variabilité de l'IMC.
L'étude s'est exclusivement concentrée sur des participants blancs en raison des données disponibles, donc il est crucial d'explorer les résultats dans des groupes plus diversifiés, y compris différentes races et ethnies, pour bien comprendre comment la variabilité de l'IMC impacte le risque d'insuffisance cardiaque à travers différentes populations.
Enfin, l'étude a surtout examiné des participants avec plusieurs mesures d'IMC, ce qui pourrait signifier qu'ils ont plus de problèmes de santé que la population générale.
Conclusion
En résumé, les fluctuations de l'IMC se sont révélées être un prédicteur indépendant de l'incidence d'insuffisance cardiaque, avec des effets cohérents à travers différents facteurs de risque. Comprendre ces relations pourrait conduire à de meilleures stratégies pour gérer le poids et prévenir l'insuffisance cardiaque. Les études futures devraient se concentrer sur les mécanismes qui entraînent des changements de poids au fil du temps et comment ils peuvent informer des approches efficaces de gestion du poids pour prévenir l'insuffisance cardiaque. En examinant ces facteurs de près, les chercheurs peuvent aider à améliorer la santé cardiaque et le bien-être général de nombreuses personnes.
Titre: High Variability of Body Mass Index Independently Associated with Incident Heart Failure
Résumé: BackgroundHeart failure (HF) is a serious condition with increasing prevalence, high morbidity, and increased mortality. Obesity is an established risk factor for cardiovascular diseases, including HF. Fluctuation in body mass index (BMI) has shown a higher risk of cardiovascular outcomes. We investigated the association between BMI variability and incident HF. MethodsIn the UK Biobank, we established a prospective cohort after excluding participants with prevalent HF or cancer at enrollment. A total of 99,368 White (British, Irish, and any other white background) participants with [≥] 3 BMI measures during > 2 years preceding enrollment were included, with a median follow-up of 12.5 years. The within-participant variability of BMI was evaluated using standardized standard deviation (SD) and coefficient of variation (CV). The association of BMI variability with incident HF was assessed using Fine and Grays competing risk model, and adjusted for age, sex, smoking history, alcohol consumption, diabetes, hypertension, history of heart attack, stroke, atrial fibrillation, lipids, estimated glomerular filtration rate and mean BMI per individual. ResultsIn the fully adjusted model, higher BMI variability measured in both SD and CV were significantly associated with higher risk in HF incidence (SD: Hazard Ratio [HR] 1.05, 95% Confidence Interval [CI] 1.02 - 1.07, p = 0.0002; CV: HR 1.06, 95% CI 1.04 - 1.09, p < 0.0001). ConclusionsLongitudinal health records capture BMI fluctuation, which independently predicts HF incidence. Integration of long-term BMI and other routinely measured health factors may improve risk prediction of HF and other cardiovascular outcomes.
Auteurs: Yan V. Sun, C. Liu, Y. Chiang, Q. Hui, J. Zhou, P. W. Wilson, J. Joseph
Dernière mise à jour: 2023-03-31 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.03.30.23287990
Source PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.03.30.23287990.full.pdf
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
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