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A flutuação do peso corporal está associada ao rápido declínio da função renal

Young Su Joo, et al.

ResumoObjetivo:Este estudo teve como objetivo avaliar os efeitos das flutuações do peso corporal nafunção renaldeterioração em uma coorte prospectiva de indivíduos comfunção renal.

Métodos: Data were obtained from the Korean Genome and Epidemiology Study. Bodyweight fluctuations were determined using average successive variability (ASV), which was defined as the average absolute body weight change using repeated measurements for all participants. The decline of the estimated glomerular filtration rate (eGFR) over time was calculated using linear regression analysis of serial eGFR measurements for each patient. Rapid eGFR decline was defined as an average eGFR decline>3 mL/min/1,73 m2 por ano.

Resultados:Um total de 6.790 participantes foram analisados. Durante um acompanhamento médio de 11,7 anos, o rápido declínio da eGFR foi observado em 913 (13,4%) participantes. Quando os participantes foram categorizados em tercis de acordo com a ASV, o declínio rápido da eGFR foi mais prevalente no grupo de tercil mais alto da ASV do que no mais baixo. Análises usando vários modelos de regressão logística revelaram que o risco de declínio rápido da eGFR foi aumentado no grupo de tercil ASV mais alto em comparação com o mais baixo (razão de chances: 1,66).

Conclusões:As flutuações do peso corporal foram significativamente associadas a um risco aumentado defunção renaldeclínio nos participantes comfunção renal.

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INTRODUÇÃO

A doença renal crônica (DRC) é um grande problema de saúde pública devido aos seus efeitos no aumento dos riscos de morbidade e mortalidade (1). Apesar do controle da glicemia e do controle da hipertensão, que são fatores-chave que afetamfunção renal,a prevalência mundial de DRC está aumentando rapidamente (2). Considerando que a DRC estabelecida é irrevogável, identificar os fatores de risco ajustáveis ​​e modificar os estilos de vida prejudiciais associados ao desenvolvimento da DRC são pontos de partida críticos para aliviar a carga da DRC.

A obesidade é um fator de risco significativo para DRC (3,4). Em participantes com normalfunção renal, o IMC é um fator de risco independente para doença renal de início recente (5). Além disso, a obesidade está associada a uma progressão mais rápida para doença renal terminal em pacientes com várias doenças renais, incluindo nefropatia por imunoglobina A (IgA) e glomeruloesclerose segmentar focal (6,7). Com base nesses achados, a redução de peso é comumente recomendada como uma intervenção eficaz para reduzir o risco de DRC em indivíduos com obesidade (8). No entanto, a perda de peso é frequentemente acompanhada de recuperação de peso, casualmente chamada de ciclagem de peso ou efeito 'ioiô'.

Peso corporalas flutuações têm mostrado repetidamente estar relacionadas a distúrbios metabólicos ou desfechos cardiovasculares adversos (9,10). Uma análise dos dados de acompanhamento do Framingham Heart Study revelou que as flutuações no peso corporal estavam associadas a maior mortalidade e morbidade devido ao aumento dos riscos de doença coronariana (11). Além disso, a ciclagem de peso também foi relatada como um fator de risco significativo para o desenvolvimento de diabetes (12). No entanto, a relação entre as flutuações de peso corporal efunção renalpermanece desconhecido. Portanto, este estudo teve como objetivo avaliar a associação entre a variabilidade do peso corporal efunção renaldeclínio em uma coorte prospectiva baseada na comunidade composta por participantes comfunção renal.

MÉTODOS

População do estudo

Os dados foram extraídos do Korean Genome and Epidemiology Study (KoGES), um estudo prospectivo de coorte baseado na comunidade. Perfis de coorte detalhados e métodos relativos ao desenvolvimento de KoGES foram descritos em outro lugar (13). A coorte do estudo foi composta por participantes com idades entre 40 e 69 anos, residentes de Ansan (zona urbana) ou Ansung (zona rural), República da Coreia. Os participantes foram submetidos a exames de saúde detalhados e várias pesquisas relacionadas à saúde na linha de base e semestralmente de 2001 a 2014. Os participantes com medidas de peso corporal registradas na linha de base e dois ou mais acompanhamentos foram inicialmente selecionados. Os participantes com doença renal conhecida, aqueles com taxa de filtração glomerular estimada (eTFG) < 60="" ml/min/1,73="" m2="" ou="" proteinúria="" no="" início="" do="" estudo,="" aqueles="" com="" intervalos="" de="" acompanhamento=""> 4 anos ou aqueles diagnosticados com câncer durante o período do estudo foram excluídos. Em última análise, um total de 6.790 participantes foram incluídos. Na análise de sensibilidade usando a equação de creatinina calibrada da Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration (CKD-EPI), um total de 6.954 participantes foram incluídos após a exclusão dos participantes usando os mesmos critérios usados ​​na análise principal (Figura 1). Todos os participantes se inscreveram voluntariamente e forneceram consentimento informado por escrito, que incluiu um acordo geral cobrindo o uso de dados para uso público e acadêmico. Este estudo foi conduzido de acordo com a Declaração de Helsinque e foi aprovado pelo Conselho de Revisão Institucional do Centro de Ensaios Clínicos do Sistema de Saúde da Universidade de Yonsei.

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Coleção de dados

Todos os participantes foram submetidos a exames de saúde abrangentes e preencheram questionários sobre sua saúde e estilo de vida durante a inscrição. Dados demográficos e socioeconômicos e histórico médico foram obtidos na consulta inicial. Pesquisas de comorbidade, medidas antropométricas e avaliações laboratoriais foram realizadas semestralmente.Peso corporal and height were measured by trained researchers using a calibrated scale or an automated scale with a stadiometer. All anthropometric measurements were performed following specific protocols in which the participants took off their shoes, wore light clothing, and stood on the scale on an even surface while measurements were taken. Participants with blood pressures > 140/90 mm Hg or those taking antihypertensive medications were considered hypertensive. Those with glycated hemoglobin levels > 6.5%, fasting blood glucose concentrations > 126 mg/dL after >8 hours fasting, post-load glucose concentrations >200 mg/dL no teste de tolerância oral à glicose 75-g, ou aqueles que receberam tratamentos para diabetes foram considerados diabéticos. A doença cardiovascular (DCV) foi definida como tendo uma história de infarto do miocárdio, doença arterial coronariana, insuficiência cardíaca congestiva, doença arterial periférica ou doença cerebrovascular. A massa muscular foi avaliada usando análises de bioimpedância elétrica multifrequencial (InBody 3.0, BioSpace). Dados dietéticos de um único dia para a ingestão total de energia (em quilocalorias) foram estimados usando um questionário de frequência alimentar (QFA) semiquantitativo recordatório alimentar. Os detalhes do QFA, bem como a validade e reprodutibilidade do QFA, foram relatados anteriormente (14).

Blood samples were obtained after >8 horas de jejum e foram analisadas em laboratório central. As amostras de urina foram coletadas pela manhã após a primeira micção. Os exames de urina foram realizados em amostras de urina fresca com tiras reagentes de urina e processadas usando analisadores de urina semiautomáticos, calibrados regularmente. As quantidades de proteína na urina foram determinadas como ausente, traço, 1 mais , 2 mais ou 3 mais , que se correlacionou aproximadamente com os níveis de proteína na urina de<10, 10="" to="" 20,="">30, >100, and >500 mg/dL, respectivamente. A presença de proteinúria foi considerada para um resultado de urinálise superior aos níveis residuais. Os níveis de creatinina sérica foram medidos pelo ensaio de Jaffe. A eGFR foi calculada usando a equação de quatro variáveis ​​Modificação da Dieta na Doença Renal (MDRD) (15). Para análise de sensibilidade, os níveis de creatinina foram reduzidos por um fator de calibração de 5 por cento para padronização ao método de referência de espectrometria de massa de diluição de isótopos (16). Esses valores de creatinina foram usados ​​para estimar eGFR com a equação de creatinina CKD-EPI (17).

Medidas de variabilidade de peso

A variabilidade do peso, ou seja, a variação do peso de cada participante entre as visitas, foi calculada a partir da diferença média absoluta entre os pesos sucessivos e definida como a variabilidade média sucessiva (ASV). Especificamente, o ASV foi calculado usandopeso corporalem cada acompanhamento (Bwt_n) usando a seguinte fórmula: ([|Bwt_{linha de base}– Bwt₁| mais ·· mais |Bwt_n-1– Bwt_n|]/frequência de visitas [n]). As direções das mudanças de peso corporal também foram consideradas nas análises. Estes foram calculados subtraindo o peso médio do participante individual durante o período total de observação do peso da visita de linha de base e definido como estável (mudança de peso < 5="" por="" cento),="" crescente="" (mudança="" de="" peso="" positiva="" maior="" ou="" igual="" a="" 5="" por="" cento)="" ou="" decrescente="" (="" variação="" de="" peso="" negativa="" maior="" ou="" igual="" a="" 5="" por="" cento="" )="">

Medição de resultados

The annual eGFR decline for each participant was calculated using linear least-squares regression models, as previously reported (19). Individual eGFR measurements during the entire follow-up duration were included in the models. In order to estimate the annual eGFR decline, the regression line that was closest to the patient's eGFR measurements, in the sense of minimizing the sum of the squared deviations of the individual eGFR measurements from the line, was determined. Annual eGFR decline, described in units of "milliliters per minutes per 1.73 m2 per year," was defined as the slope of the least-squares regression line of the eGFR versus time data for each patient. Rapid eGFR decline was defined as a calculated annual eGFR decline>3 mL/min/1,73 m2 durante o período de acompanhamento (19).

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Análise estatística

As análises foram realizadas utilizando ASV como variável contínua e tercis da ASV como variáveis ​​categóricas. Regressões lineares multivariáveis ​​usando quatro modelos foram usadas para avaliar a associação linear entre a taxa de declínio de eGFR e ASV e comparar as taxas de declínio de eGFR anuais ajustadas de acordo com os grupos de ASV. Médias e intervalos de confiança de 95 por cento foram relatados. Modelo 1 ajustado para peso basal, idade e sexo. O Modelo 2 ajustou o Modelo 1 para estado civil, escolaridade, consumo de álcool, tabagismo e direção da mudança de peso. Modelo 3 ajustado Modelo 2 para pressão arterial sistólica (PAS), colesterol de lipoproteína de alta densidade (HDL-C), proteína C reativa (PCR), albumina, avaliação do modelo homeostático para pontuação de resistência à insulina (HOMA-IR), atividade física, massa muscular, ingestão energética diária total e TFGe. Modelo 4 ajustado para idade, sexo, local do estudo, escolaridade, diabetes, hipertensão, tabagismo e IMC basal. Análises de regressão logística foram usadas para avaliar a relação entre a variabilidade do peso corporal e o rápido declínio da eGFR. Nas análises em que a variabilidade do peso corporal foi utilizada como variável contínua, foram construídos modelos nos quais a medida de variabilidade foi inserida para calcular as razões de chance (OR) para desfechos por aumento nos valores de ASV. As variáveis ​​que foram utilizadas nos modelos de regressão linear multivariada também foram utilizadas nos modelos de regressão logística. Para análises de sensibilidade, o impacto da variabilidade do peso corporal foi ainda analisado usando o desvio padrão, coeficiente de variação, desvio padrão residual, porcentagem de alteração das alterações do peso corporal absoluto em comparação com o peso corporal basal (percentual ASV) e variabilidade sucessiva média do IMC (ASBMIV ). A porcentagem de VSA foi calculada dividindo o VSA de cada participante pelo seu peso corporal basal. ASBMIVs foram calculados como a média da mudança de valor absoluto nos valores de IMC entre cada visita. Além disso, a modelagem de trajetória de classe latente foi usada para investigar a associação entre ASV e as diferentes trajetórias de eGFR (20). O número ótimo de classes latentes foi determinado pelos seguintes critérios: 1) critério Bayesiano de informação; 2) probabilidade posterior média de pertencimento à classe; 3) o número de participantes em cada trajetória e 4) interpretabilidade (21). A regressão logística foi usada para avaliar a relação entre ASV e a classe de trajetória com a eGFR de declínio mais rápido. Todas as análises foram realizadas usando o software STATA (versão 16.1, StataCorp) e software de linguagem R (versão 3.4.3, R Foundation for Statistical Computing). p < 0,05="" foram="" considerados="" estatisticamente="">

RESULTADOS

Características base

As características basais dos participantes são mostradas na Tabela 1. A idade média foi de 52.0 (8,7) anos, e 48,8 por cento eram do sexo masculino. A eGFR média foi de 91,9 (15,9) mL/min/1,73 m2. A média do peso corporal e o intervalo foi de 63,2 (10,1) kg e 32,1 a 105 kg, respectivamente. A faixa de eGFR basal foi de 60 a 155 mL/min/1,73 m2. Entre os participantes, um total de 5.852 (86,2 por cento) participantes visitaram e mediram o peso corporal mais de cinco vezes durante a duração do acompanhamento (Informações de Apoio Figura S1). Além disso, o intervalo mínimo de medição foi de 2 anos, enquanto o maior intervalo entre as visitas foi de 4 anos. As medições foram feitas a cada intervalo de 2-anos em 58,0% dos participantes (Informações de Apoio Figura S2). A VSA média dos participantes foi de 1,9 kg (Informações de Apoio Figura S3). Não houve correlação significativa entre ASV e eGFR de linha de base (correlação de Pearson, ρ=−0,0115, p=0,34; Informações de suporte Figura S4).

Associação de declínio anual da eGFR com a variabilidade do peso corporal

Durante um acompanhamento médio de 11,7 anos (intervalo: 5.2-12.7), a taxa média anual de declínio da TFGe dos participantes foi de -1,57 mL/min/1,73 m2 por ano. A taxa de declínio anual geral de eGFR mostrou uma relação negativa significativa com o ASV (taxa de declínio anual de eGFR por 1-kg de aumento no ASV: −0,10 mL/min/1/73 m2 por ano; IC de 95 por cento: −0,14 a −0,06; Tabela de informações de suporte S1). Quando as taxas de declínio de eGFR foram comparadas entre os tercis de ASV, a taxa de declínio de eGFR foi mais rápida no terceiro tercil de ASV em comparação com o primeiro tercil. Essa diferença no declínio anual da TFGe permaneceu significativa mesmo após ajustes para variáveis ​​de confusão (Tabela 2). Não foi encontrada uma diferença significativa de declínio anual da eGFR entre o primeiro e o segundo tercis de ASV.

Declínio rápido da eGFR

O declínio rápido da eGFR, definido como um declínio anual da eGFR > 3 mL/min/1,72 m2 por ano, foi observado em 913 (13,4 por cento) participantes. O declínio rápido da eGFR foi mais prevalente no tercil com o ASV mais alto em comparação com o mais baixo (Tercil 1: 283 [12,5 por cento]; Tercil 2: 261 [11,5 por cento]; Tercil 3: 369 [16,3 por cento]; p para tendência<0.001). the="" proportion="" of="" participants="" with="" rapid="" egfr="" decline="" was="" comparable="" between="" the="" first="" and="" second="" asv="" tertile="">

Impacto da variabilidade do peso corporal no rápido declínio da eGFR

Quando o risco de declínio rápido da eGFR foi estratificado entre os tercis de ASV usando modelos de regressão logística multivariável (Tabela 3), o OR aumentou significativamente nos participantes do grupo de tercil de ASV mais alto em comparação com os do grupo mais baixo (OR: 1,48; IC de 95%: 1.24-1.76). Essa associação permaneceu significativa após o ajuste para variáveis ​​de confusão (OR: 1,66; IC 95 por cento: 1.29-2,14). Posteriormente, também foram avaliadas as associações entre declínio rápido da TFGe e ASV, tratada como uma variável contínua (Tabela 4). Cada aumento de 1-kg no ASV foi relacionado a um aumento de 24% no risco de declínio rápido da eGFR (OR: 1,24; IC de 95%, 1.16-1.33). Essa relação entre o declínio rápido da eGFR e o ASV foi robusta mesmo após ajustes para fatores de confusão, incluindo eGFRs de linha de base e direções gerais de mudança de peso (OR: 1,29; IC de 95%: 1.17-1.42).

Análise de subgrupo

A relação entre a variabilidade do peso corporal e o rápido declínio da eGFR foi investigada em subgrupos estratificados por idade (<60 or≥60="" y),="" sex="" (male="" or="" female),="" bmi=""><24.5 kg/m2="" and="" ≥24.5="" kg/m2="" ),="" smoking="" habits,="" body="" weight="" directions="" (decreasing,="" stable,="" and="" increasing="" direction),="" diabetes="" (with="" or="" without),="" and="" hypertension="" (with="" or="" without).="" no="" significant="" interactions="" were="" found="" in="" any="" of="" the="" subgroups,="" suggesting="" that="" the="" relationship="" between="" increased="" body="" weight="" variabilities="" and="" the="" risk="" of="" rapid="" egfr="" declines="" were="" consistently="" significant="" across="" these="" subgroups="" (figure="">

Análise sensitiva

Several subsequent evaluations were performed for sensitivity analyses. First, assessments were performed excluding participants with a follow-up duration < 5 years, those with CVD, or those with a BMI >35 (Tabelas de Informação de Apoio S2-S4). Também foi feita uma avaliação incluindo participantes com intervalo de seguimento superior a 4 anos (Tabela de Informações de Apoio S5). Em segundo lugar, as avaliações foram realizadas usando outras medidas de variabilidade, incluindo porcentagem de ASV, ASBMIV, desvio padrão, coeficiente de variação e desvio padrão residual (Tabela de Informações de Suporte S6). Essas avaliações produziram resultados consistentes com as principais análises. Terceiro, quando o declínio rápido da eGFR foi definido mais rigorosamente como uma taxa de declínio da eGFR > 5 mL/min/1,73 m2 por ano, os resultados também estavam de acordo com os principais achados (Tabela de Informações de Apoio S7). Em quarto lugar, uma análise usando valores de eGFR derivados de CKD-EPI também revelou achados semelhantes aos resultados principais (Tabela de Informações de Suporte S8). Finalmente, quando a trajetória da eGFR foi classificada em três padrões distintos (Tabela de Informações de Suporte S9, Figura de Informações de Suporte S6), os valores mais altos de ASV foram significativamente relacionados à classe de trajetória de declínio mais rápido (Tabela de Informações de Suporte S10).

DISCUSSÃO

Neste estudo, as flutuações de peso corporal foram prevalentes entre a população geral comfunção renal. Eles foram associados a um risco aumentado de declínio rápido da eGFR, que era independente do peso corporal basal e dos fatores de risco tradicionais. A associação também foi significativa, independentemente do ganho ou perda de peso geral durante o período de acompanhamento.

A obesidade é um fator de risco para o desenvolvimento e progressão da DRC. Estudos populacionais documentaram repetidamente uma associação independente entre o IMC e o risco de DRC incidente (22,23). Além disso, o excesso de peso corporal e adiposidade foram associados à rápida progressão da doença da DRC resultante de várias etiologias (24). Recentemente, a perda de peso induzida por intervenções cirúrgicas em pacientes com obesidade e alteraçõesfunção renaldemonstrou normalizar a eGFR (25). No entanto, estudos envolvendo intervenções não cirúrgicas para perda de peso relataram resultados conflitantes (6,26). Em uma intervenção prospectiva de pacientes com diabetes, obesidade e DRC, uma dieta hipocalórica por 1 ano resultou em redução de peso e melhora na TFGe (27). No entanto, em um estudo de mulheres não diabéticas com obesidade, embora as modificações no estilo de vida resultassem em diminuições do IMC, a TFGe permaneceu estável (28). Em outro estudo, um programa de perda de peso estruturado de 1-anos resultou em perda de peso significativa acompanhada de redução significativa de eGFR (29). Uma possível explicação para esses vários efeitos de perda de peso emfunção renalpode ser devido ao fato de que a variabilidade da mudança de peso durante o acompanhamento não foi considerada nesses estudos anteriores. Essa possibilidade é apoiada pela descoberta do estudo atual, que mostra que os participantes alocados no tercil mais alto de ASV foram associados a um risco aumentado de declínio rápido da eGFR, embora um aumento geral no peso corporal durante o acompanhamento tenha sido observado em apenas 7 por cento desses participantes. O resultado deste estudo implica que, além do conhecido risco de obesidade, a alteração frequente do peso corporal também pode ser um fator de aceleraçãofunção renaldeclínio. Portanto, as tendências anteriores do peso corporal também devem ser levadas em consideração juntamente com o peso corporal atual ao estratificar o risco de DRC. Além disso, quando a perda de peso é recomendada para diminuir o risco de DRC, será imperativo tomar medidas para evitar que o ganho de peso rebote ocorra. No entanto, mais investigações clínicas prospectivas seriam necessárias para avaliar se minimizar as flutuações de peso ajuda a evitar o declínio rápido da função renal.

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Os pesos corporais foram significativamente maiores em indivíduos com maior variabilidade do peso corporal durante o seguimento. Isso poderia ter afetado o aumento do risco de rápidafunção renaldeclínio encontrado naqueles com maior variabilidade do peso corporal de várias maneiras. Em primeiro lugar, existe a possibilidade de que a própria obesidade, em vez do aumento da variabilidade do peso, possa ter sido o fator-chave do aumento do risco defunção renaldeclínio. No entanto, considerando que a elevação do risco ainda foi significativa mesmo após os ajustes para o peso corporal basal, a probabilidade dessa possibilidade ter um impacto substancial é menos provável. Outro ponto a considerar é que o impacto do ASV seria diferente de acordo com a linha de basepeso corporaldo indivíduo. A mesma quantidade de mudança de peso seria mais influente em participantes com pesos corporais de base mais baixos do que naqueles com pesos de base mais altos. Portanto, o impacto das flutuações do peso corporal como porcentagem da mudança do peso basal foi avaliado nas análises de sensibilidade. Essas análises de sensibilidade produziram resultados semelhantes à análise principal, sugerindo que a própria variabilidade do peso, em vez do peso corporal basal, desempenhou um papel significativo na determinação do risco de declínio rápido da função renal.

Comorbidades preexistentes podem ter sido outra causa das flutuações de peso corporal observadas. Comorbidades, incluindo hipertensão, diabetes e doenças cardiovasculares, foram mais comuns em participantes com valores mais elevados de ASV. Além disso, fatores de estilo de vida que influenciaram negativamente a saúde geral, incluindo histórico de tabagismo positivo e menor atividade física diária, foram mais prevalentes entre aqueles com valores mais altos de ASV. Esses achados deixam em aberto a possibilidade de que a perda de peso observada nesses participantes tenha sido consequência da doença. No entanto, o fato de o ganho de peso global, ao invés da perda de peso, ter sido mais prevalente no grupo com mais comorbidades diminui a chance de que a perda de peso associada àpeso corporalflutuações, foi atribuível à doença. Além disso, a associação entre flutuações de peso corporal e declínios rápidos da TFGe foi significativa mesmo após ajustes para comorbidades subjacentes e fatores de estilo de vida, sugerindo que as flutuações no peso corporal podem ter afetadofunção renalindependentemente do seu estado geral de saúde.

A prevalência, assim como a incidência de hipertensão e diabetes, apresentou um aumento discreto, porém gradual, com o aumento da VSA. Esse achado está de acordo com relatórios anteriores que mostraram associações significativas entre flutuações de peso corporal e diabetes, hipertensão ou síndromes metabólicas (30-32). A presença de hipertensão e diabetes pode ter tido alguma influência nafunção renaldeterioração relacionada com as flutuações do peso corporal. Hipertensão e diabetes são fatores bem conhecidos que afetam a função renal (23). Portanto, relações sequenciais nas quais as flutuações do peso corporal aumentam o risco de declínio da função renal pela presença de hipertensão e diabetes podem ser prováveis. No entanto, a relação significativa entre ASV e declínio rápido da função renal foi mantida mesmo após ajuste para PAS e HOMA-IR. Portanto, a possibilidade de efeito independente de hipertensão e diabetes das flutuações do peso corporal sobrefunção renaltambém deve ser considerado.

O mecanismo responsável pelo efeito das flutuações do peso corporal na rápidafunção renaldeclínio não é claro, mas várias possibilidades devem ser consideradas.Peso corporalflutuações aumentam os níveis de insulina em jejum e agravam a resistência à insulina (30,33). A resistência à insulina ativa o sistema renina-angiotensina-aldosterona, aumenta o estresse oxidativo e diminui a produção endotelial de óxido nítrico, que são fatores bem reconhecidos na indução de patologia renal (34,35). Assim, a resistência à insulina pode ser um intermediário entre as flutuações do peso corporal efunção renalde-TABLE 2cline. Outra possibilidade a considerar é a associação com a pressão arterial. Estudos em animais demonstraram que as flutuações do peso corporal suprimem as diferenças normais dia-noite na pressão arterial, resultando em um padrão de "não queda" (36,37), que está associado a uma progressão mais rápida da insuficiência renal (38). Investigações adicionais com monitoramento ambulatorial da pressão arterial de 24-horas em indivíduos com flutuações de peso corporal são necessárias para avaliar essa possibilidade. Overshoots repetidos na pressão glomerular também podem desempenhar um papel. Considerando que a taxa de filtração glomerular é modulada pela ingestão de alimentos, flutuações na ingestão de alimentos associadas apeso corporalciclismo levaria a flutuações da taxa de filtração glomerular (39). O dano a longo prazo do aumento da pressão glomerular foi bem descrito (40). Além disso, o aumento da pressão glomerular durante o período de ganho de peso pode agravar os rins, permitindo maior vulnerabilidade aos fatores de risco tradicionais. Um relato anterior mostrando que a hiperlipidemia agrava sinergicamente a esclerose glomerular quando a hipertensão glomerular está presente suporta essa possibilidade (41).

Este estudo tem vários pontos fortes. Primeiramente, os dados foram obtidos de uma coorte prospectiva com até 12 anos de seguimento. Em segundo lugar, vários fatores de confusão que afetamfunção renal, incluindo estilo de vida e variáveis ​​socioeconômicas, foram incluídos nas análises. Terceiro, o peso corporal foi medido com uma balança calibrada a cada visita, e os valores autorrelatados não foram usados. No entanto, este estudo também tem várias limitações. Primeiro, não foi possível diferenciar a perda de peso intencional da perda de peso não intencional. A perda de peso abrupta pode ser resultado de outras doenças que afetaram a função renal. No entanto, os participantes com cânceres incidentes ou histórias de malignidades, que provavelmente resultariam em perda de peso não intencional, foram excluídos da análise. Além disso, enquanto a perda de peso intencional pode ser desencadeada por condições relacionadas à obesidade, os participantes dos grupos de tercis mais altos de ASV apresentaram níveis mais altos de IMC e tiveram diabetes e hipertensão com mais frequência. Em segundo lugar, apesar do desenho de coorte prospectivo, apenas uma associação, não causa, pode ser inferida devido à natureza observacional do estudo. Terceiro, existe a possibilidade de que fatores genéticos ou ambientais possam ter funcionado como vieses não medidos e que esses fatores não possam ser levados em consideração. Finalmente, independentemente da obtenção de dados periódicos frequentes, o que diminui a chance de viés, o intervalo entre as medições, bem como o número de medições, inevitavelmente teria algum efeito na relação entre ASV e declínio rápido da eGFR, devido ao discreto natureza dos dados.

Em conclusão, nesta coorte baseada na comunidade comfunção renal, as flutuações de peso corporal foram associadas a um aumento significativo no risco defunção renaldeclínio. Esse aumento de risco foi independente dos fatores de risco tradicionais e do ganho ou perda de peso corporal geral ao longo do tempo. Mais estudos são necessários para elucidar o mecanismo subjacente à relação entre as flutuações do peso corporal e a rápidafunção renaldeterioração.

AGRADECIMENTOS

Os dados epidemiológicos usados ​​neste estudo foram obtidos do Korean Genome and Epidemiology Study (KoGES; 4851–302) do National Research Institute of Health, Centers for Disease Control and Prevention, Ministério da Saúde e Bem-Estar, República da Coreia.

CONFLITO DE INTERESSES

Os autores declararam que não há conflitos de interesse.

AUTHOR CONTRIBUTIONSYSJ e JTP conceberam e desenharam o estudo; YSJ, KHN, HRY, SL, JHJ e JTP adquiriram os dados; YSJ, KHN, HRY, SL, JHJ, SHH, THY, JTP e SWK analisaram os dados; YSJ e KHN criaram as figuras; YSJ, KHN e JTP redigiram o manuscrito; SHH, THY e SWK supervisionaram o estudo. Todos os autores contribuíram com conteúdo intelectual importante durante a redação ou revisão do manuscrito e aceitaram a responsabilidade pelo trabalho geral, garantindo que as questões relativas à precisão ou integridade de qualquer parte do trabalho fossem adequadamente investigadas e resolvidas.

De: 'A flutuação do peso corporal está associada ao rápido declínio da função renal' porYoung Su Joo, et al.

---Obesidade (Primavera Prateada). 2022;30:257–267.

DOI: 10.1002/oby.23326

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