Asociación entre el índice aterogénico acumulado de exposición al plasma y el riesgo de infarto de miocardio en la población general

Diabetología cardiovascular volumen 22, Número de artículo: 210 (2023) Citar este artículo

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El índice aterogénico del plasma (AIP) se ha confirmado como un nuevo marcador de infarto de miocardio (IM), pero hay poca evidencia sobre el riesgo a largo plazo de AIP e IM en poblaciones generales. Por lo tanto, nuestro objetivo era evaluar las relaciones de la exposición acumulativa a AIP y su curso temporal de acumulación con el riesgo de IM.

En el estudio de Kailuan se inscribieron un total de 54.440 participantes. La AIP acumulada ponderada en el tiempo se calculó como la suma ponderada del valor medio de AIP para cada intervalo de tiempo, luego se normalizó por la duración total de la exposición; la duración de la exposición fue de 2006 a 2010. La duración de la exposición AIP alta se definió como la duración con AIP alta. y osciló entre 0 y 6 años. El curso temporal de la acumulación de AIP se clasificó mediante la combinación de AIP acumulativo ponderado en el tiempo < o ≥ mediana (- 0,12) y pendiente de AIP.

Después de 11,05 años de seguimiento, se documentaron 766 casos incidentes de IM. Después del ajuste por posibles factores de confusión, se observó un mayor riesgo de IM en los participantes con el cuartil de AIP acumulativo ponderado en el tiempo más alto (HR, 1,89; IC del 95 %: 1,47–2,43), la exposición más larga a AIP alta (HR, 1,52; 95 % IC 1,18–1,95), y aquellos con AIP acumulativo ponderado en el tiempo alto y pendiente negativa (HR, 1,42; IC 95% 1,13–1,79).

La exposición acumulativa a largo plazo a AIP y el curso temporal de la acumulación de AIP aumentaron el riesgo de IM. Una AIP alta en una etapa temprana resultó en un mayor aumento del riesgo que en etapas posteriores de la vida con la misma AIP acumulativa ponderada en el tiempo, lo que enfatiza la importancia de controlar la dislipidemia aterogénica en una etapa temprana de la vida.

El infarto de miocardio (IM) es una de las principales causas de mortalidad por enfermedades cardiovasculares (ECV) a nivel mundial, y su mayor prevalencia es una creciente amenaza para la salud en todo el mundo [1]. Por lo tanto, es necesario identificar tempranamente a la población con alto riesgo de IM para la salud pública y la práctica clínica.

El desarrollo de IM está relacionado en gran medida con la presencia de factores de riesgo, y la dislipidemia es uno de los factores de riesgo modificables importantes para el desarrollo de IM [2, 3]. Los indicadores comunes de dislipidemia incluyen niveles elevados de colesterol total (CT), triglicéridos (TG), colesterol de lipoproteínas de baja densidad (LDL-C) y la alta proporción de LDL-C a colesterol de lipoproteínas de alta densidad (HDL-C) ambos podrían aumentar el riesgo de infarto de miocardio [4,5,6]. El índice aterogénico del plasma (AIP) fue sugerido por primera vez por Dobiásová y Frohlich como biomarcador de la aterosclerosis plasmática, que se calcula como log (TG/HDL) y refleja tanto los niveles de TG como de HDL-C [7]. Recientemente, un número cada vez mayor de estudios ha demostrado que la AIP podría ser un biomarcador potencial del riesgo de aterosclerosis y ECV [7,8,9,10]. La AIP no sólo identifica con precisión el vínculo entre las lipoproteínas protectoras y aterogénicas, sino que también sirvió como un poderoso predictor de aterosclerosis y ECV [11].

La aterosclerosis es una de las principales causas de infarto de miocardio que puede comenzar en las primeras etapas de la vida y desarrollarse durante décadas antes de que aparezcan las características clínicas [12]. El AIP se calcula mediante TG y HDL-C, y estos índices cambian dinámicamente en diferentes etapas de la vida. Sin embargo, los estudios más recientes sobre la asociación entre niveles elevados de AIP y riesgo de ECV se han centrado en niveles de AIP medidos en un solo momento, y pocos estudios han caracterizado las exposiciones a largo plazo a AIP y sus implicaciones para el riesgo de ECV, y se han basado en en población especial [13,14,15]. Es de destacar que, debido al tamaño limitado de la muestra y a los cortos períodos de seguimiento, el afecto acumulativo sigue sin tenerse en cuenta. Además, aún no está claro si el curso temporal de la acumulación acumulativa de AIP afecta el riesgo de IM. Los niveles elevados en serie pueden ser más significativos que las mediciones elevadas únicas. En conjunto, es necesario evaluar la asociación entre la AIP longitudinal y el riesgo de IM.

En este contexto, este presente estudio investigó para explorar la relación de la exposición acumulativa a AIP y su evolución en el tiempo con el riesgo de IM.

El estudio inscribió a participantes del estudio Kailuan, que era un estudio de cohorte prospectivo en curso realizado en la comunidad de Kailuan en la ciudad de Tangshan, China. Los detalles del diseño y los métodos del estudio de Kailuan se informaron anteriormente [16, 17]. Desde junio de 2006 hasta octubre de 2007, se inscribieron 101.510 personas (81.110 hombres y 20.400 mujeres) de 18 años o más y asistieron cada dos años a visitas de seguimiento que incluyeron la encuesta mediante cuestionario, el examen físico y las pruebas de laboratorio de rutina. El estudio de Kailuan se realizó de acuerdo con las directrices de la Declaración de Helsinki y fue aprobado por el Comité de Ética del Hospital Kailuan (número de aprobación: 2006e05) y el Hospital Tiantan de Beijing (número de aprobación: 2010–014-01). Cada participante proporcionó su consentimiento informado por escrito antes de participar en el estudio.

En este estudio actual, primero excluimos a 15.123 participantes con menos de 3 exámenes de salud entre 2006 y 2010, luego excluimos a 30.539 participantes con datos faltantes de TG y HDL-C. Además, excluimos a 1.408 participantes que desarrollaron infarto de miocardio o muerte entre 2006 y 2010. Finalmente, se incluyó un total de 54.440 participantes en el presente estudio. Archivo adicional 1: La Figura S1 muestra el diagrama de flujo de inscripción de participantes.

Las características demográficas y los factores de comportamiento del estilo de vida, como edad, sexo, niveles educativos, ingresos, tabaquismo, consumo de alcohol, hábitos de ejercicio físico, así como antecedentes médicos y de medicación, se obtuvieron a través de cuestionarios estandarizados cara a cara. Los niveles educativos se clasificaron como superiores a la media o no. El nivel de ingresos se clasificó como > 800 y ≤ 800 yuanes por mes. El consumo de tabaco y alcohol se clasificó como sí o no. El ejercicio físico activo se definió como ≥ 80 min por semana. El índice de masa corporal (IMC) se calculó como peso (kg)/altura (m) [2]. La presión arterial sistólica (PAS) y la presión arterial diastólica (PAD) se calcularon como el promedio de tres lecturas cuando los participantes estaban sentados usando un esfigmomanómetro de mercurio. La sangre se obtuvo de la vena antecubital temprano en la mañana después de un ayuno de 12 h, y todas las muestras de plasma se evaluaron utilizando un autoanalizador (Hitachi 747, Tokio, Japón) en el laboratorio central del Hospital Kailuan. La glucosa plasmática en ayunas (FPG) se midió utilizando el método de hexoquinasa/glucosa-6-fosfato deshidrogenasa con un coeficiente de variación utilizando muestras de control de calidad ciegas <2,0 %. Utilizamos la ecuación de la Colaboración Epidemiológica de la Enfermedad Renal Crónica basada en creatinina (CKD-EPI 2009) para calcular la tasa de filtración glomerular estimada (TFGe) [18]. Se midieron los niveles séricos de CT, TG, LDL-C y colesterol de lipoproteínas de alta densidad (HDL-C) con el método colorimétrico enzimático. Las concentraciones plasmáticas de proteína C reactiva de alta sensibilidad (hs-CRP) se midieron con un ensayo de inmunonefelometría mejorada con partículas de alta sensibilidad (Cias Latex CRP-H, Kanto Chemical Co. Inc.). La hiperlipidemia se definió como antecedentes de hiperlipidemia, o la toma de algún fármaco hipolipemiante, o TC ≥ 5,17 mmol/L [19].

El AIP se derivó matemáticamente del log (TG/HDL-C), como se informó anteriormente [7]. La AIP acumulada ponderada en el tiempo se calculó como la suma ponderada del valor medio de la AIP para cada intervalo de tiempo, luego se normalizó por la duración total de la exposición, la duración de la exposición fue de 2006 a 2010 y se hizo referencia a la presión arterial acumulada ponderada en el tiempo [20]. La fórmula del AIP acumulativo ponderado en el tiempo fue [(AIP2006 + AIP2008)/2 × tiempo2006-2008 + (AIP2008 + AIP2010)/2 × tiempo2008-2010]/tiempo2006-2010, donde AIP2006, AIP2008 y AIP2010 indicaron el primero ( 2006-2007), segundo (2008-2009) y tercero (2009-2010), el tiempo 2006-2008 y el tiempo 2008-2010 indicaron los intervalos de tiempo entre dos visitas consecutivas en años, y el tiempo 2006-2010 indicó los intervalos de tiempo entre la primera y la tercera. visitas en años. Las medias de tiempo 2006-2008 y 2008-2010 fueron 2,08 y 1,98 años, y la media de tiempo 2006-2010 fue 3,96 años. Los participantes fueron estratificados por cuartiles de AIP acumulativa ponderada en el tiempo: grupo Q1, ≤ − 0,50 (como grupo de referencia), grupo Q2, − 0,50 a − 0,12, grupo Q3, − 0,12 a 0,28 y grupo Q4, ≥ 0,28.

La AIP alta se definió como AIP en el cuartil más alto [21]. La duración de la exposición a AIP alta se definió como la duración con AIP alta entre los primeros tres exámenes, cuantificada como 0 año (nunca, como grupo de referencia), 2 años (una vez), 4 años (dos veces) y 6 años (los tres). visitas de estudio).

El curso temporal de la acumulación de AIP se definió mediante la pendiente AIP conjunta ponderada en el tiempo, con referencia al curso temporal de la acumulación de ácido úrico en suero [22]. El AIP acumulativo ponderado en el tiempo se clasificó como bajo y alto según la mediana; la mediana del AIP acumulativo ponderado en el tiempo fue −0,12. Utilizar el método de regresión lineal para estimar el nivel de AIP en función del tiempo de 2006 a 2010, el aumento del AIP a lo largo del tiempo con una pendiente positiva y la disminución del AIP a lo largo del tiempo con una pendiente negativa. Luego, los participantes fueron estratificados en cuatro grupos: AIP acumulativo ponderado en el tiempo bajo con pendiente positiva (como grupo de referencia), AIP acumulativo ponderado en el tiempo bajo con pendiente negativa, AIP acumulativo ponderado en el tiempo alto con pendiente positiva, AIP acumulativo ponderado en el tiempo alto con pendiente negativa, respectivamente.

El resultado primario fue la primera aparición de IM (Clasificación Internacional de Enfermedades-10 [CIE-10]: I21) durante el seguimiento, ya sea fatal o no fatal. La base de datos de diagnóstico de IM se confirmó a partir de la Institución Municipal de Seguro Social y del Registro de Altas Hospitalarias y se actualizó anualmente durante el período de seguimiento. El diagnóstico de IM se determinó mediante los síntomas clínicos del paciente, el electrocardiograma y los cambios dinámicos de las enzimas miocárdicas siguiendo los criterios de Monitoreo Multinacional de Tendencias y Determinantes de las Enfermedades Cardiovasculares de la Organización Mundial de la Salud [23]. El seguimiento finalizó con la primera aparición de IM, muerte por todas las causas o al final del seguimiento el 31 de diciembre de 2021, lo que ocurra primero.

Las características iniciales se describieron mediante media (desviación estándar, DE) o mediana (rango intercuartil, IQR) o número (proporciones), según correspondiera. Las diferencias entre los grupos se compararon mediante análisis unidireccional o la prueba de suma de rangos de Wilcoxon para variables continuas y la prueba de chi-cuadrado para variables categóricas. Los años-persona en riesgo se calcularon desde la fecha inicial hasta la fecha de finalización del seguimiento o la fecha de inicio del IM o muerte, lo que ocurriera primero. Las incidencias acumuladas de IM de nueva aparición para cada grupo se calcularon utilizando los métodos de Kaplan-Meier y se compararon mediante la prueba de rangos logarítmicos.

Se utilizaron modelos de regresión de riesgos proporcionales de Cox ajustados y no ajustados para estimar las relaciones entre la AIP acumulada ponderada en el tiempo, la duración de la exposición a la AIP alta y el curso temporal de la acumulación de AIP con el riesgo de incidencia de IM mediante el cálculo de los índices de riesgo (HR) y el 95 % de confianza. intervalos (IC del 95%). Había cuatro modelos de regresión de riesgos proporcionales de Cox: el modelo 1 no estaba ajustado; El modelo 2 se ajustó por edad y sexo al inicio del estudio; El modelo 3 se ajustó aún más por educación, tabaquismo, consumo de alcohol, IMC, PAS, PAD, FBG, antecedentes de hipertensión, hiperlipidemia y diabetes al inicio del estudio; El modelo 4 se ajustó aún más para hs-CRP, eGRF, TC, LDL-C, fármacos antihipertensivos, fármacos antidiabéticos y fármacos hipolipemiantes al inicio del estudio. Los valores de P para la tendencia se calcularon utilizando cuartiles de AIP acumulativo ponderado en el tiempo, la duración de la exposición alta a AIP y el curso temporal de la acumulación de AIP como variables ordinales. Se utilizó una spline cúbica restringida (RCS) con 5 nudos (en los percentiles 5, 25, 50, 75 y 95) para analizar el efecto del AIP acumulativo ponderado en el tiempo sobre el IM como variable continua.

Para evaluar la solidez de la asociación de la AIP acumulada ponderada en el tiempo, la duración de la exposición alta a la AIP y el curso temporal de la acumulación de AIP con el riesgo de IM, se aplicaron análisis de sensibilidad, ajustados por covariables en el Modelo 4 y considerando además los no IM. muerte relacionada como evento competidor durante las visitas de seguimiento. Análisis estratificados según edad inicial (≤ 65 vs. > 65 años), sexo (mujer vs. hombre), IMC (< 24 vs. ≥ 24 kg/m [2]), hipertensión (no vs. sí), fármacos antihipertensivos (no versus sí), diabetes (no versus sí), medicamentos antidiabéticos (no versus sí), hiperlipidemia (no versus sí), medicamentos hipolipemiantes (no versus sí) y nivel basal de LDL-C ( ≤ 2,6 mmol/L frente a > 2,6 mmol/L) se utilizaron para examinar la coherencia del efecto de la AIP acumulada ponderada en el tiempo, la duración de la exposición alta a la AIP y el curso temporal de la acumulación de AIP con el riesgo de IM. Además, comparamos el valor predictivo incremental del AIP acumulativo ponderado en el tiempo y otros índices de lípidos más allá de los factores de riesgo convencionales mediante estadísticas C, mejora de la discriminación integrada (IDI) e índice de reclasificación neta (NRI).

Todos los análisis estadísticos se realizaron con SAS 9.4 (SAS Institute, Cary, NC, EE. UU.). Todos los valores de P fueron bilaterales y P <0,05 se consideró estadísticamente significativo.

Se incluyeron un total de 54.440 participantes, de los cuales la edad media fue de 49,58 años y el 76,51% eran varones. El AIP acumulado ponderado en el tiempo promedio fue de -0,09 ± 0,61. Las características iniciales de los participantes según los cuartiles de AIP acumulativo ponderado en el tiempo se muestran en la Tabla 1. En comparación con el nivel de AIP acumulativo ponderado en el tiempo más bajo, los participantes con niveles de AIP acumulativos ponderados en el tiempo más altos tenían más probabilidades de ser hombres, con menor educación. , ingresos más bajos, inactividad física, fumadores y bebedores actuales, una mayor prevalencia de hipertensión, hiperlipidemias, diabetes, más probabilidades de tomar medicamentos antihipertensivos, antidiabéticos y hipolipemiantes, tenían un IMC, presión arterial, FPG, hs más altos -Niveles de PCR, eGFR, TC y LDL-C. Cuando los participantes fueron categorizados por la duración de la alta exposición a AIP y el curso temporal de la acumulación de AIP, se observaron tendencias similares de las características iniciales en participantes con 6 años de exposición y AIP acumulativa alta ponderada en el tiempo con pendiente negativa (archivo adicional 1: Tablas S1, S2). Hubo 47.070 personas excluidas de la cohorte de Kailuan en este estudio. En el archivo adicional 1: Tabla S3 se proporciona una comparación de las características iniciales entre los individuos incluidos y excluidos.

Después de una mediana de seguimiento de 11,05 años, se documentaron 766 casos incidentes de IM entre 54.440 participantes. La tasa de incidencia de IM en cada cuartil de los grupos de AIP acumulativos ponderados en el tiempo fue 0,72 (IC 95% 0,60–0,88), 1,13 (IC 95% 0,97–1,31), 1,52 (IC 95% 1,33–1,73) y 1,79 (IC 95% 1,33–1,73). IC 1,59–2,02) por 1.000 personas-año, respectivamente. Como se muestra en la Fig. 1A, la curva de Kaplan-Meier indicó un aumento gradual en la incidencia de IM en todos los patrones de AIP acumulativa ponderada en el tiempo (P <0,01 para la prueba de rango logarítmico). Las asociaciones de las medidas de exposición acumulativa a AIP ponderadas en el tiempo con el riesgo de IM se presentan en la Tabla 2. En comparación con el grupo del cuartil más bajo, el riesgo de IM aumentó significativamente en los grupos del cuartil superior, con HR y IC del 95% de 1,39 (1,09– 1,78), 1,73 (1,36–2,19) y 1,89 (1,47–2,43) respectivamente en el grupo Q2, Q3 y Q4 después del ajuste por factores de riesgo tradicionales (P para tendencia <0,001). El RCS ajustado multivariable mostró una afectación en forma de J de la AIP acumulada ponderada en el tiempo sobre el riesgo de IM cuando se considera como una variable continua (Fig. 2).

Curvas de Kaplan-Meier de la tasa de incidencia de IM por cuartiles de duración acumulada de AIP ponderada en el tiempo de exposición alta a AIP y evolución temporal de la acumulación de AIP. Índice aterogénico AIP del plasma, infarto de miocardio MI

Índices de riesgo ajustados multivariables para IM basados en espinas cúbicas restringidas con 5 nudos en los percentiles 5, 25, 50, 75 y 95 del AIP acumulativo ponderado en el tiempo, y la línea roja representa referencias para los índices de riesgo, y las líneas azules representan el 95 % intervalo de confianza. Índice aterogénico AIP del plasma, infarto de miocardio. Ajustado por edad, sexo, educación, ingresos, tabaquismo, consumo de alcohol, índice de masa corporal, presión arterial sistólica, glucosa plasmática en ayunas, proteína C reactiva de alta sensibilidad, tasa de filtración glomerular estimada, colesterol total, nivel de colesterol unido a lipoproteínas de baja densidad. antecedentes de hipertensión, hiperlipidemia, diabetes, fármacos antihipertensivos, fármacos antidiabéticos y fármacos hipolipemiantes al inicio del estudio

La Figura 1B mostró un riesgo cada vez mayor de la tasa de incidencia de IM y riesgos de IM con una mayor duración de la exposición alta a AIP (P <0,01 para la prueba de rango logarítmico). Después del ajuste por posibles factores de confusión, en comparación con la duración acumulada más corta de exposición alta a AIP (0 años), el riesgo de IM fue significativamente mayor en aquellos en el grupo de 2 años, el grupo de 4 años y el grupo de 6 años, con HR y 95%. Los IC fueron 1,49 (1,24–1,79), 1,57 (1,26–1,96) y 1,52 (1,18–1,95), respectivamente (P para tendencia <0,001; Tabla 2).

La tasa de incidencia más alta de IM se observó en participantes con AIP acumulada ponderada en el tiempo alta y pendiente negativa de AIP (P <0,01 para la prueba de rango logarítmico; Fig. 1C). Al considerar el efecto combinado de la AIP acumulada ponderada en el tiempo y la pendiente de la AIP, los resultados mostraron que los individuos con una AIP acumulada ponderada en el tiempo alta y una pendiente negativa tenían el mayor riesgo de IM (HR, 1,42; IC del 95 %: 1,13 a 1,79; Tabla 2). ) entre los 4 grupos.

Considerando la muerte no relacionada con un IM como un evento competitivo y ajustando las covariables en el Modelo 4, los resultados de los análisis de sensibilidad fueron consistentes con los análisis principales (Tabla 2). En los análisis de subgrupos, la asociación entre los cuartiles superiores de AIP acumulada ponderada en el tiempo con el riesgo de IM fue consistente y significativa en todos los subgrupos en general (P para interacción > 0,05 para todos; Fig. 3 y archivo adicional 1: Tabla S4). Se obtuvieron resultados similares para el análisis de subgrupos entre la duración de la exposición alta a AIP o el curso temporal de la acumulación de AIP y el riesgo de IM (Fig. 3, archivo adicional 1: Tablas S5, S6).

Análisis de subgrupos para la asociación con AIP ponderada en el tiempo, B duración de la exposición alta a AIP y evolución temporal de la acumulación de AIP con riesgo de infarto de miocardio. Índice aterogénico AIP del plasma, intervalo de confianza IC, índice de riesgo HR, índice de masa corporal IMC. Ajustado por edad, sexo, educación, ingresos, tabaquismo, consumo de alcohol, índice de masa corporal, presión arterial sistólica, presión arterial diastólica, glucosa plasmática en ayunas, antecedentes de hipertensión, hiperlipidemia, diabetes, proteína C reactiva de alta sensibilidad, filtración glomerular estimada. tasa, colesterol total, nivel de colesterol unido a lipoproteínas de baja densidad, fármacos antihipertensivos, fármacos antidiabéticos y fármacos hipolipemiantes al inicio del estudio distintos de la variable de estratificación

Evaluamos si el AIP acumulativo ponderado en el tiempo tuvo un efecto incremental en el valor predictivo de IM (archivo adicional 1: Tabla S7). Después de que el modelo de riesgo convencional agregó el AIP acumulativo ponderado en el tiempo, la estadística C mejoró de 0,73 a 0,74 (P = 0,002), mientras que el IDI del 0,05 % (IC del 95 %: 0,01–0,08; P = 0,009) y el NRI de 17,64% (IC 95% 10,52-24,75; P <0,0001).

En este estudio de cohorte prospectivo de 54.440 personas del estudio de Kailuan, encontramos que una mayor exposición acumulada y más prolongada a la AIP aumentaba el riesgo de infarto de miocardio. Vale la pena señalar que, aunque la AIP acumulada ponderada en el tiempo fue la misma, la AIP alta adquirida antes provocó un mayor riesgo de IM que en etapas posteriores de la vida. Además, este riesgo no se atenuó al considerar la mortalidad por todas las causas como un evento competitivo. Estos hallazgos enfatizaron la importancia de monitorear la AIP a largo plazo y reducir la AIP iniciada temprano en la vida. Además de que la AIP acumulada es un factor de riesgo de infarto de miocardio, nuestro estudio destacó la importancia de niveles óptimos de AIP en las primeras etapas de la vida. Es más, los resultados sólo sugirieron que una AIP elevada en los primeros años de vida causaba un aumento persistente en el riesgo de infarto de miocardio posterior, pero no indicaron que tanto la reducción de los TG como el aumento del HDL-C no tuvieran beneficios en la prevención primaria.

La importancia de los TG en la ECV se ha enfatizado en la práctica clínica reciente [24,25,26]. Además, datos recientes han demostrado que un aumento en los niveles de HDL-C se asocia con un menor riesgo de ECV más allá de los niveles de LDL-C [27,28,29,30]. Se ha sugerido que la relación entre TG y HDL-C es más útil para reflejar la aterogenicidad plasmática que los valores de lípidos individuales, considerando las complejas interacciones del metabolismo de las lipoproteínas [21]. Estudios anteriores han encontrado que un nivel más alto de AIP aumentaba el riesgo de desarrollar ECV. La AIP elevada se confirmó como un factor de riesgo independiente y positivo de ECV entre adultos mayores hipertensos no diabéticos [31]. Hubo evidencia de que el AIP era superior a los índices de lípidos tradicionales para predecir de forma independiente el riesgo de EAC entre las mujeres posmenopáusicas chinas [32]. Un estudio de cohorte poblacional a nivel nacional mostró que la AIP inicial se asociaba significativamente con el riesgo de ECV, siendo el HR del cuartil más alto 1,278 (IC 95%, 1,209-1,350) [33]. En nuestro estudio, en comparación con el cuartil más bajo de AIP acumulada ponderada en el tiempo, el riesgo de IM en el cuartil más alto aumentó en un 89 % (HR, 1,89; IC 95 %, 1,47–2,43), lo que es consistente con el estudio anterior. Sin embargo, hay poca evidencia basada en la población general, y la mayoría de los estudios anteriores evaluaron la AIP en un único momento [13, 14, 33, 34] e ignoraron las variaciones longitudinales de la AIP a lo largo del tiempo, lo que daría lugar a un posible sesgo de dilución de regresión. y puede afectar la precisión de los resultados.

Hasta donde sabemos, pocos estudios de cohortes han explorado la AIP mediante análisis de mediciones repetidas. Otro estudio de Kailuan mostró que la AIP acumulada modificaba el riesgo de diabetes tipo 2 (DM2) [35], pero este estudio no consideró las diferencias en el período de seguimiento entre los individuos. En el análisis secundario del Estudio Longitudinal de Salud y Jubilación de China, las diferencias en la AIP entre el valor inicial y un examen posterior se utilizaron para predecir el riesgo de DM2, y los resultados mostraron que la AIP mantenida alta, la AIP de alta a baja y la AIP mantenida alta, de alta a baja y La AIP baja a alta se asoció con el desarrollo de DM2 en chinos de mediana edad y mayores [36].

La hiperlipidemia puede comenzar en las primeras etapas de la vida y provocar la aparición y el desarrollo de aterosclerosis y luego aumentar el riesgo de infarto de miocardio a largo plazo [37,38,39]. Por lo tanto, es necesario evaluar la intensidad de la exposición acumulativa y la duración del colesterol alto. En este estudio, exploramos las asociaciones entre el nivel de AIP a largo plazo y el IM. Nuestro estudio sugirió que el riesgo de infarto de miocardio aumentaba con una exposición acumulada más alta, una duración de exposición más prolongada y una exposición más temprana a una AIP alta. Estos resultados resaltan la necesidad de controlar los niveles de colesterol a largo plazo y comenzar a reducir el colesterol en las primeras etapas de la vida. Investigaciones anteriores se basaban más en la población con diabetes tipo 2 [40,41,42] o sin diabetes [43]. Teniendo en cuenta la afección de la diabetes u otras enfermedades crónicas, realizamos análisis de subgrupos y descubrimos que la alta exposición acumulada a AIP se asociaba significativamente con el riesgo de IM en varios subgrupos en general. Los estudios anteriores demostraron que la AIP tiene una asociación significativa con las enfermedades cardiovasculares en la diabetes [15, 33, 36]. Kim SH et al. informaron que el riesgo de ECV era mayor en los diabéticos que en los no diabéticos, pero este estudio no proporcionó el efecto de interacción en AIP y diabéticos, por lo que se desconocía la diferencia de riesgo entre los dos grupos [33]. Fu L et al. se centró en la medición única de AIP entre pacientes con diabetes mellitus tipo 2 [15], y Yi Q et al. explorar el efecto longitudinal de AIP sobre la diabetes tipo 2 en chinos de mediana edad y mayores [36]. Otros estudios mostraron que la AIP también se asociaba con enfermedades cardiovasculares en personas no diabéticas [14, 31]. En nuestro estudio, nos centramos en el efecto longitudinal de la AIP entre la población general; las asociaciones tuvieron las mismas tendencias en diabetes o no diabetes, pero sin significación estadística en diabetes. Más importante aún, no hubo interacción entre la AIP y la diabetes mellitus, lo que significa que no hay diferencias entre los dos subgrupos.

Nuestro estudio tiene implicaciones importantes para la prevención del IM. La exposición acumulada al AIP podría ayudar a identificar a las personas con alto riesgo de desarrollar IM en una cohorte de seguimiento grande y a largo plazo. Para la población general, mantener un nivel adecuado de TG y HDL-C dentro del rango deseable y un mejor control de la AIP acumulada es importante para controlar las enfermedades crónicas. Las fortalezas del estudio actual incluyeron el uso de su diseño de cohorte prospectivo, un tamaño de muestra grande, un seguimiento prolongado de los eventos de IM y mediciones repetidas de múltiples variables de laboratorio. Sin embargo, nuestra investigación tiene varias limitaciones.

En primer lugar, este fue un estudio observacional y no se puede demostrar la causalidad, aunque ajustamos varios factores de confusión, como las características demográficas, el estilo de vida, el historial de enfermedades, etc. Es posible que se incluyan otros en el estudio que no pudimos controlar, por lo que nuestros hallazgos deben confirmarse en estudios futuros. En segundo lugar, los hallazgos actuales se basan únicamente en datos de los mineros del carbón del norte de China, que eran principalmente hombres, por lo que es posible que los hallazgos no sean generalizables a otras poblaciones. Sin embargo, por otro lado, la población de nuestro estudio era bastante homogénea, lo que en cierta medida hizo que nuestros hallazgos fueran más fiables. Además, los datos sobre las características demográficas, los factores de comportamiento del estilo de vida y los antecedentes médicos y médicos de este estudio se obtuvieron a través de cuestionarios autoinformados, que se ven afectados por errores sistemáticos y, por lo tanto, deben interpretarse con precaución. En este sentido, ajustamos muchos posibles factores de confusión, también agregamos análisis de sensibilidad y análisis de subgrupos, y los resultados se mantienen estables. Se necesitan más estudios prospectivos para replicar nuestros resultados.

En conclusión, el estudio demostró que la exposición acumulativa a largo plazo de AIP y el curso temporal de la acumulación de AIP aumentaron el riesgo de IM. El mismo nivel de AIP acumulativo ponderado en el tiempo adquirió una AIP alta en una etapa más temprana de la vida, lo que resultó en un mayor aumento del riesgo que en etapas posteriores de la vida. La evaluación y el tratamiento de la dislipidemia aterogénica en las primeras etapas de la vida son fundamentales para la prevención del IM.

Los conjuntos de datos utilizados y/o analizados durante el estudio actual están disponibles del autor correspondiente previa solicitud razonable.

Roth GA, Mensah GA, Johnson CO, et al. Carga global de enfermedades cardiovasculares y factores de riesgo, 1990-2019: actualización del estudio GBD 2019. J. Am Coll Cardiol. 2020;76(25):2982–3021.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Kopin L, Lowenstein C. Dislipidemia. Ann Intern Med. 2017;167(11):81–96.

Artículo de Google Scholar

McQueen MJ, Hawken S, Wang X, et al. Lípidos, lipoproteínas y apolipoproteínas como marcadores de riesgo de infarto de miocardio en 52 países (el estudio INTERHEART): un estudio de casos y controles. La lanceta. 2008;372(9634):224–33.

Artículo CAS Google Scholar

Stampfer MJKR, Ma J, Blanche PJ, Holl LG, Sacks FM, Hennekens CH. Un estudio prospectivo del nivel de triglicéridos, el diámetro de las partículas de lipoproteínas de baja densidad y el riesgo de infarto de miocardio. Asociación J Am Med. 1996;18(11):882–8.

Artículo de Google Scholar

Mora S, Buring JE, Ridker PM. Discordancia del colesterol de lipoproteínas de baja densidad (LDL) con medidas alternativas relacionadas con el LDL y eventos coronarios futuros. Circulación. 2014;129(5):553–61.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Yuan S, Huang X, Ma W, et al. Asociaciones de HDL-C/LDL-C con infarto de miocardio, mortalidad por todas las causas, accidente cerebrovascular hemorrágico y accidente cerebrovascular isquémico: un estudio longitudinal basado en 384 093 participantes del Biobanco del Reino Unido. Ictus Vasc Neurol. 2022;8(2):119.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Milada Dobia´sˇova´a, Jiri Frohlichb. El registro de parámetros plasmáticos (TG/HDL-C) como índice aterogénico: correlación con el tamaño de las partículas de lipoproteínas y la tasa de esterificación en plasma empobrecido en lipoproteínas apoB (FERHDL). 2001.

Fernandez-Macias JC, Ochoa-Martinez AC, Varela-Silva JA, Perez-Maldonado IN. Atherogenic index of plasma: novel predictive biomarker for cardiovascular illnesses. Arch Med Res. 2019;50(5):285–94.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Cai G, Liu W, Lv S, et al. Asociaciones específicas de género entre el índice aterogénico del plasma y la presencia y gravedad del síndrome coronario agudo en adultos muy jóvenes: un estudio observacional hospitalario. Enfermedades de salud de lípidos. 2019;18(1):99.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Zhang X, Zhang X, Li X, Feng J, Chen X. Asociación del síndrome metabólico con el índice aterogénico del plasma en una población urbana china: un estudio prospectivo de 15 años. Nutr Metab Cardiovasc Dis. 2019;29(11):1214–9.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Sadeghi M, Heshmat-Ghahdarijani K, Talaei M, Safaei A, Sarrafzadegan N, Roohafza H. El valor predictivo del índice aterogénico del plasma en la predicción de eventos cardiovasculares; un estudio de cohorte de quince años. Ciencia médica avanzada. 2021;66(2):418–23.

Artículo PubMed Google Scholar

Mo J, Chen Z, Xu J, et al. El impacto de la carga acumulativa de LDL-c y hs-CRP sobre el riesgo cardiovascular: un estudio prospectivo de base poblacional. Envejecimiento. 2020;12(12):11990–2001.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Cai XT, Gao J, Wang MR, et al. Una relación en forma de J entre el índice aterogénico del plasma y el infarto de miocardio de nueva aparición en pacientes hipertensos con apnea obstructiva del sueño: un estudio de cohorte. Eur Rev Med Pharmacol Sci. 2022;26(21):8022–9.

PubMed Google Académico

Zheng Y, Li C, Yang J, et al. Índice aterogénico del plasma para pacientes no diabéticos con enfermedad de las arterias coronarias después de una intervención coronaria percutánea: un estudio prospectivo de los resultados a largo plazo en China. Diabetol cardiovascular. 2022;21(1):29.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Fu L, Zhou Y, Sun J, et al. El índice aterogénico del plasma se asocia con eventos cardiovasculares adversos importantes en pacientes con diabetes mellitus tipo 2. Diabetol cardiovascular. 2021;20(1):201.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Tian X, Chen S, Zuo Y, et al. Asociación de biomarcadores lipídicos, inflamatorios y metabólicos con la edad de inicio de la enfermedad cardiovascular incidente. BMC Med. 2022;20(1):383.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Wu S, Huang Z, Yang X, et al. Prevalencia de salud cardiovascular ideal y su relación con los eventos cardiovasculares de 4 años en una ciudad industrial del norte de China. Resultados cualitativos de Circ Cardiovasc. 2012;5(4):487–93.

Artículo PubMed Google Scholar

Pottel H, Delanaye P, Schaeffner E, et al. Estimación de la tasa de filtración glomerular para todo el espectro de edad a partir de la creatinina sérica y la cistatina C. Nephrol Dial Trans Off Publ Eur Dial Trans Assoc Eur Renal Assoc. 2017;32(3):497–507.

CAS Google Académico

Li H, Zuo Y, Qian F, et al. Variabilidad del índice triglicéridos-glucosa y enfermedad cardiovascular incidente: un estudio de cohorte prospectivo. Diabetol cardiovascular. 2022;21(1):105.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Zuo Y, Zheng D, Chen S, et al. Presión arterial basal y acumulada para predecir la aparición de eventos cardiovasculares. Frente Cardiovasc Med. 2021;8: 735679.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Ganó KB, Heo R, Park HB y col. Índice aterogénico del plasma y riesgo de progresión rápida de la aterosclerosis coronaria más allá de los factores de riesgo tradicionales. Aterosclerosis. 2021;324:46–51.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Tian X, Wang A, Zuo Y, et al. Evolución temporal de la acumulación de ácido úrico sérico y riesgo de diabetes mellitus. Nutri Diabetes. 2022;12(1):1.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Tunstall-Pedoe H, Kuulasmaa K, Amouyel P, Arveiler D, Rajakangas AM, Pajak A. Infarto de miocardio y muertes coronarias en las tasas de ventilación de los procedimientos de registro del proyecto MONICA de la Organización Mundial de la Salud y tasas de letalidad en 38 poblaciones de 21 países en cuatro continentes. Circulación. 1994;90(1):583–612.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Yang K, Liu W. Índice de triglicéridos y glucosa y diferencias de sexo en relación con eventos cardiovasculares adversos importantes en pacientes hipertensos sin diabetes. Endocrinol frontal. 2021;12: 761397.

Artículo de Google Scholar

Ryan A, Heath S, Cook P. Dislipidemia y riesgo cardiovascular. BMJ. 2018;360: k835.

Artículo PubMed Google Scholar

Miller M, Stone NJ, Ballantyne C, et al. Triglicéridos y enfermedades cardiovasculares: una declaración científica de la asociación estadounidense del corazón. Circulación. 2011;123(20):2292–333.

Artículo PubMed Google Scholar

Rader DJ, Hovingh GK. HDL y enfermedades cardiovasculares. Lanceta. 2014;384(9943):618–25.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Kim SH, hijo KY. Asociación entre el colesterol lipoproteico y las enfermedades cardiovasculares futuras y la mortalidad en adultos mayores: un estudio longitudinal a nivel nacional coreano. Enfermedades de salud de lípidos. 2021;20(1):3.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Silbernagel G, Schöttker B, Appelbaum S, et al. Colesterol de lipoproteínas de alta densidad, enfermedad de las arterias coronarias y mortalidad cardiovascular. Eur Heart J. 2013;34(46):3563–71.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Ebtehaj S, Gruppen EG, Bakker SJL, Dullaart RPF, Tietge UJF. La capacidad de salida del colesterol HDL (lipoproteína de alta densidad) se asocia con incidencia de enfermedad cardiovascular en la población general. Trombo arterioscler Vasc Biol. 2019;39(9):1874–83.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Hang F, Chen J, Wang Z, Zheng K, Wu Y. Asociación entre el índice aterogénico del plasma y eventos cardiovasculares adversos importantes entre adultos mayores hipertensos no diabéticos. Enfermedades de salud de lípidos. 2022;21(1):62.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Guo Q, Zhou S, Feng X, et al. La sensibilidad del nuevo indicador de lípidos en sangre: índice aterogénico del plasma (AIP) en mujeres menopáusicas con enfermedad de las arterias coronarias. Enfermedades de salud de lípidos. 2020;19(1):27.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Kim SH, Cho YK, Kim YJ, et al. Asociación del índice aterogénico del plasma con el riesgo cardiovascular más allá de los factores de riesgo tradicionales: un estudio de cohorte poblacional a nivel nacional. Diabetol cardiovascular. 2022;21(1):81.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Nam JS, Kim MK, Park K, et al. El índice aterogénico plasmático es un predictor independiente de rigidez arterial en coreanos sanos. Angiología. 2022;73(6):514–9.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Lan Y, Chen G, Wu D, et al. Relación temporal entre la dislipidemia aterogénica y la inflamación y su efecto acumulativo conjunto en la aparición de diabetes tipo 2: un estudio de cohorte longitudinal. BMC Med. 2023;21(1):31.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Yi Q, Ren Z, Bai G, et al. El efecto longitudinal del índice aterogénico del plasma sobre la diabetes tipo 2 en chinos de mediana edad y mayores. Acta Diabetol. 2022;59(2):269–79.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Chou R, Dana T, Blazina I, Daeges M, Bougatsos C, Jeanne TL. Detección de dislipidemia en adultos más jóvenes: una revisión sistemática para el grupo de trabajo de servicios preventivos de EE. UU. Ann Medicina Internacional. 2016;165(8):560–4.

Artículo PubMed Google Scholar

Yang J, Biery DW, Singh A, et al. Factores de riesgo y resultados de adultos muy jóvenes que sufren un infarto de miocardio: el registro de socios jóvenes-MI. Soy J Med. 2020;133(5):605.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Zhang Y, Pletcher MJ, Vittinghoff E, et al. Asociación entre la exposición acumulativa al colesterol de lipoproteínas de baja densidad durante la edad adulta joven y la mediana edad y el riesgo de eventos cardiovasculares. JAMA Cardiol. 2021. https://doi.org/10.1001/jamacardio.2021.3508.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Samimi S, Rajabzadeh S, Rabizadeh S, et al. El índice aterogénico del plasma es un predictor independiente de enfermedad del hígado graso metabólicamente asociada en pacientes con diabetes tipo 2. Eur J Med Res. 2022;27(1):112.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Zhou K, Qin Z, Tian J, Cui K, Yan Y, Lyu S. El índice aterogénico del plasma: un predictor potente y fiable de la enfermedad de las arterias coronarias en pacientes con diabetes tipo 2. Angiología. 2021;72(10):934–41.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Ma X, Sun Y, Cheng Y, et al. Impacto pronóstico del índice aterogénico del plasma en pacientes con diabetes mellitus tipo 2 con síndrome coronario agudo sometidos a intervención coronaria percutánea. Enfermedades de salud de lípidos. 2020;19(1):240.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Kim JJ, Yoon J, Lee YJ, Park B, Jung DH. Valor predictivo del índice aterogénico del plasma (AIP) para el riesgo de incidencia de cardiopatía isquémica entre coreanos no diabéticos. Nutrientes. 2021;13(9):3231.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

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Agradecemos a todos los participantes del estudio, sus familiares, los miembros de los equipos de encuesta en los 11 hospitales regionales del Kailuan Medical Group; y los equipos de gestión y desarrollo de proyectos del Hospital Tiantan de Beijing y el Grupo Kailuan.

Este trabajo fue apoyado por el Programa Nacional Clave de Investigación y Desarrollo de China (2022YFC3600600, 2018YFC1312400 y 2018YFC1312402), el Fondo de Capacitación para Proyectos Abiertos en Institutos Clínicos y Departamentos de la Capital Medical University (CCMU2022ZKYXZ009), el fondo conjunto de innovación original Haidian de la Fundación de Ciencias Naturales de Beijing ( L222123), y Fondo para Jóvenes Talentos del Centro de Gestión Médica de Beijing (QML20230505).

Yijun Zhang, Shuohua Chen y Xue Tian contribuyeron igualmente.

Departamento de Neurología, Hospital Tiantan de Beijing, Universidad Médica Capital, No. 119 S 4th Ring W Rd, Distrito Fengtai, Beijing, 100070, China

Yijun Zhang, Xue Tian, Penglian Wang, Qin Xu, Xue Xia, Xiaoli Zhang, Jing Li y Anxin Wang

Centro Nacional de Investigación Clínica de Enfermedades Neurológicas de China, Hospital Tiantan de Beijing, Universidad Médica Capital, Beijing, China

Yijun Zhang, Xue Tian, Penglian Wang, Qin Xu, Xue Xia, Xiaoli Zhang, Jing Li y Anxin Wang

Departamento de Epidemiología Clínica y Ensayos Clínicos, Capital Medical University, Beijing, China

Yijun Zhang, Xue Tian, Qin Xu, Xue Xia, Xiaoli Zhang, Jing Li y Anxin Wang

Departamento de Epidemiología y Estadísticas de Salud, Facultad de Salud Pública, Universidad Médica Capital, No.10 Xitoutiao, You'anmen Wai, Distrito Fengtai, Beijing, 100069, China

Yijun Zhang, Xue Tian y Fen Liu

Laboratorio Municipal Clave de Epidemiología Clínica de Beijing, Beijing, China

Yijun Zhang, Xue Tian y Fen Liu

Departamento de Cardiología, Hospital Kailuan, Universidad de Ciencia y Tecnología del Norte de China, Tangshan, China

Shuohua Chen y Shouling Wu

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YZ escribió el manuscrito. YZ, SW, XT y JL investigaron los datos. PW, QX, XX, XZ y SC investigaron los datos y contribuyeron a la discusión. AW y FL contribuyeron a la discusión y revisaron/editaron el manuscrito. Todos los autores leyeron y aprobaron el manuscrito final.

Correspondencia a Fen Liu, Shouling Wu o Anxin Wang.

El estudio de Kailuan se realizó de acuerdo con las directrices de la Declaración de Helsinki y fue aprobado por el Comité de Ética del Hospital Kailuan (Número de aprobación: 2006e05) y el Hospital Tiantan de Beijing (Número de aprobación: 2010-014-01). Cada participante proporcionó su consentimiento informado por escrito antes de participar en el estudio.

No aplica.

Estos autores no declaran intereses en competencia.

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S1. El diagrama de flujo del estudio. Tabla S1. Características iniciales de los participantes estratificadas por duración de la alta exposición a AIP. Tabla S2. Características iniciales de los participantes estratificadas por el curso temporal de la acumulación de AIP. Tabla S3. Características iniciales de los participantes excluidos e incluidos. Tabla S4. Análisis de subgrupos para la asociación entre la AIP acumulada ponderada en el tiempo y el riesgo de infarto de miocardio. Tabla S5. Análisis de subgrupos para la asociación entre la duración de la exposición alta a AIP y el riesgo de infarto de miocardio. Tabla S6. Análisis de subgrupos para la asociación entre el curso temporal de la acumulación de AIP y el riesgo de infarto de miocardio. Cuadro S7. Estadísticas de reclasificación y discriminación por riesgo de infarto de miocardio según AIP acumulativo ponderado en el tiempo.

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Reimpresiones y permisos

Zhang, Y., Chen, S., Tian, X. et al. Asociación entre el índice aterogénico acumulativo de exposición al plasma y el riesgo de infarto de miocardio en la población general. Cardiovasc Diabetol 22, 210 (2023). https://doi.org/10.1186/s12933-023-01936-y

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Recibido: 06 de junio de 2023

Aceptado: 22 de julio de 2023

Publicado: 17 de agosto de 2023

DOI: https://doi.org/10.1186/s12933-023-01936-y

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