Die Körperzusammensetzung und Fettverteilung, d.h. der Phänotyp der Adipositas, bestimmen das hiermit assoziierte metabolische und kardiovaskuläre Risiko des Menschen. Hierdurch entstehen selbst bei gleichem Body-Mass-Index (BMI) große interindividuelle Unterschiede. Einfach zusammengefasst, wirkt sich eine Fettverteilung im Bereich der unteren Körperhälfte günstig aus, während eine überwiegend viszerale Fettverteilung das kardiovaskuläre Risiko erhöht. Dies gilt auch für Menschen mit einem BMI im normalen Bereich und ist anscheinend auch bedingt unabhängig von der Gesamtmenge des Körperfetts. Hieraus ergibt sich insbesondere die Frage, wie das Risiko des Einzelnen in der Praxis in möglichst standardisierten Verfahren ermittelt und dem Patienten/der Patientin vermittelt werden kann. Welche Messmethoden werden in aktuellen klinischen Studien verwendet und empfohlen? Gibt es hierüber hinaus mögliche Biomarker, die eine Risikostratifizierung ermöglichen?
17:03 Uhr
Methoden zur Bestimmung der Körperzusammensetzung
17:23 Uhr
Fettverteilung und kardiovaskuläres Risiko
17:43 Uhr
Phänotypen und Risiko für Folgeerkrankungen
18:03 Uhr
Assoziationen von Plasma Bor-Konzentrationen mit Ernährungsfaktoren, Bauchfettvolumina und Leberfettgehalt
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Autor:innen:
K. Weber (Kiel, DE)
I. Ratjen (Kiel, DE)
J. Enderle (Kiel, DE)
U. Seidel (Kiel, DE)
G. Rimbach (Kiel, DE)
W. Lieb (Kiel, DE)
Fragestellung: Tierexperimentelle Evidenz deutet darauf hin, dass eine Bor-reiche Ernährung möglicherweise vor Adipositas schützen und sich positiv auf den Leberstoffwechsel auswirkt, was beides zu einem geringeren Diabetesrisiko beitragen könnte. Entsprechende Daten aus Humanstudien hierzu fehlen weitgehend[1-3]. Daher untersuchten wir mögliche Assoziationen zwischen Bor-Plasmakonzentrationen mit Bauchfettvolumina und Leberfettgehalt in der Allgemeinbevölkerung.
Methodik: In einer bevölkerungsbasierten Kohorte (n=598, 57% männlich, Alter: 61,3±11,8, HbA1c ≥ 5,7%: 47,2%) wurden Bor-Plasmakonzentrationen mittels induktiv gekoppelter Plasma-Massenspektrometrie, Lebersignalintensität als Maß für den Leberfettgehalt und viszerales (VAT) und subkutanes (SAT) Bauchfettvolumen mittels Magnetresonanztomographie bestimmt[4-7]. Die Teilnehmenden füllten einen Ernährungshäufigkeitsfragebogen aus[5,8]. Mit reduzierter Rangregression (RRR)[9] wurde ein Ernährungsmuster abgeleitet, das 29,5% der Varianz der Bor-Plasmakonzentration erklärte. Multivariable lineare Regressionsanalysen wurden für Confounder adjustiert.
Ergebnisse: Das RRR-Ernährungsmuster ist charakterisiert durch eine hohe Zufuhr an Obst, Nüssen, Wein und eine niedrige Zufuhr an Brot, Fleisch, Margarine, zuckergesüßten Getränken, Snacks. Eine Verdopplung der Bor-Plasmakonzentration war mit einer Reduktion von VAT (-15,7% (-20,9;-10,0)) und SAT (-13,8% (-19,3;-7,9)) sowie mit einem Anstieg der HDL-Cholesterol-Konzentration (4,51 mg/dL (2,22;6,80) (alle P < 0,001) assoziiert, nicht aber mit der Lebersignalintensität. Diese Assoziationen waren unabhängig von Adjustierung mit dem RRR-Ernährungsmuster, wohingegen der Zusammenhang zwischen Bor und SAT durch BMI-Adjustierung verschwand. Stratifiziert nach HbA1c-Kategorien zeigten sich Effektmodifikationen für die Assoziation der Bor-Plasmakonzentrationen mit VAT (P(Interaktion)=0.039) und HDL-Cholesterol (P(Interaktion)=0.022), mit signifikanten inversen Assoziationen mit VAT für HbA1c < 6,5% bzw. einer positiven Assoziation mit HDL-Cholesterol für HbA1c < 5,7%.
Schlussfolgerungen: Höhere Bor-Plasmakonzentrationen könnten positive Effekte auf VAT und HDL-Cholesterol in Personen mit einem HbA1c im Norm- bzw. prädiabetischen Bereich haben.
18:13 Uhr
Metabolic health status determines short- and long-term health benefits of weight loss
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Autor:innen:
D. Soll (Berlin, DE)
J. Gawron (Berlin, DE)
J. Spranger (Berlin, DE)
K. Mai (Berlin, DE)
Background: The limited long-term efficacy of lifestyle interventions calls for novel strategies to battle obesity and diabetes. While short-term effects of weight loss appear to be different in metabolically healthy obese (MHO) and metabolically unhealthy obese (MUO), respective long-term data is still missing. We investigated short- and long-term health effects of weight loss in MHO and MUO.
Methods: We analysed 143 obese subjects (BMI≥27kg/m2, age≥18years) before and after a 3-month weight loss program, after another 12-month period of a randomized weight maintenance intervention, and after another 6 months without intervention. Subjects were retrospectively grouped into MHO and MUO by the presence of metabolic syndrome (IDF criteria). Quality of life (QoL), anthropometric, and metabolic parameters were continuously assessed using mixed effect model analyses.
Results: Short- and long-term weight loss was not different in both groups. Weight loss-induced improvement of HOMA-IR was more pronounced in MUO than MHO after 3 months (MHO: 2.4[95% CI: 1.9,2.9] vs. 1.6[1.1,2.1], p=0.004; MUO: 3.6[3.2,4.0] vs. 2.0[1.6,2.4], p < 0.001; p=0.03 for inter-group comparison). After 18 months, the beneficial effect disappeared in MHO (2.0[1.5,2.6], p=1.0), while it remained partially preserved in MUO (2.9[2.4,3.3], p=0.002). Improvements in physical health status were maintained in MUO until the end of the trial, while respective short-term benefits in MHO disappeared throughout the trial.
Conclusions: Our data demonstrate a greater weight loss-induced improvement of metabolism and QoL in MUO. As a long-term persistence of these benefits was found in MUO only, they might represent the primary target group for weight loss interventions.
18:23 Uhr
Diskussion & Fragen