Bioimpedansometry in patients with chronic lung diseases in the context of the pulmonary-cardio-renal continuum

• Lyazat K. Ibrayeva
• Dina Kh. Rybalkina
• Assel R. Alina
• Irina V. Bacheva
• Meruyert K. Aubakirova
• Olga S. Klassen
• Pavel V. Ovtsynov

Abstract

Bioelectrical impedance analysis is a method widely used to assess body composition and parameters related to health and its disorders, which has prognostic value in gastroenterology, endocrinology, nephrology, cardiology, pulmonology, oncology, surgery and critical care.

The purpose of this study was to analyze bioimpedance measurements in patients with chronic lung diseases [interstitial lung diseases (ILD), chronic obstructive pulmonary disease (COPD)] in relation to clinical and biochemical parameters for assessing respiratory, cardiac and renal failure.

Material and methods. An analysis of bioimpedance data obtained during diagnostics on the InBody 770 device was carried out in relation to clinical (heart rate, blood pressure, saturation before and after the 6-minute walk test) and biochemical parameters (serum creatinine and N-terminal prohormone of brain natriuretic peptide – NT-pro-BNP), in 197 patients with chronic lung diseases aged 25 to 60 years (117 patients with COPD, 86.0% men and 80 patients with ILD, 83.8% women).

Results. A proportion of patients with COPD and ILD had changes in body composition, manifested by an increase in fat mass (57.3% of patients with COPD and 70% of patients with ILD) and a decrease in skeletal muscle mass (24.8% of patients with COPD and 27.5% of patients with ILD). The mean values of the phase angle (50 kHz) for the whole body in both groups were below the reference values. When analyzing the relationship between the phase angle (50 kHz) for the whole body and age, there was a weak inverse relationship according to the Evans scale (r=-0.23 in patients with COPD and r=-0.33 in patients with ILD). The NT-pro-BNP level was higher than reference values in both studied groups, which may indicate cardiac dysfunction. The whole-body phase angle in the ILD and COPD group had moderate and weak inverse relationships with NT-pro-BNP for men and women (r=-0.49 and -0.39; r=-0.25 and -0.22, respectively). After the 6-minute walk test, the saturation level decreased in patients of both groups. The body hydration index indicated moderate edema, more pronounced in women. The hydration index had a direct weak relationship with NT-pro-BNP level (r=0.21 and 0.38 in patients with COPD and ILD, respectively).

Conclusion. A number of bioimpedance parameters (phase angle, hydration index) in patients with COPD and ILD had relationships with biochemical parameter of cardiac dysfunction (NT-pro-BNP). Assessment of body composition by bioimpedancemetry in patients with chronic lung diseases is necessary for a comprehensive analysis of health status with recommendations for correcting the identified changes.

Keywords: bioimpedansometry; heart failure; respiratory failure; renal failure; interstitial lung diseases; chronic obstructive pulmonary disease; body composition

Анализ биоэлектрического импеданса - это метод, широко используемый для оценки состава тела и параметров, связанных со здоровьем. Технология биоимпедансометрии относительно проста, быстра и неинвазивна и в настоящее время используется для пациентов с различными заболеваниями. На онлайн-портале Лиссабонского университета существует международная база данных по биоимпедансометрии [1]. Один из параметров биоимпедансометрии - фазовый угол - продемонстрировал свою прогностическую ценность в клинических исследованиях в гастроэнтерологии, эндокринологии, нефрологии, кардиологии, пульмонологии, онкологии, хирургии и реаниматологии [2].

Хроническая почечная недостаточность по мере прогрессирования от ранних стадий до конечной все больше влияет на показатели состава тела, включая задержку воды и потерю мышечной массы. При этом если результаты измерений при биоимпедансометрии существенно не отклоняются от эталонных значений, необходимо учитывать, что однократное измерение даст меньше ценной информации, чем измерения в динамике [3]. Возникновение гипертонии также положительно коррелирует с повышенными параметрами состава тела, связанными с жиром и содержанием воды. Увеличение содержания внутриклеточной воды напрямую связано с более высокой заболеваемостью гипертонией у мужчин (на 14%) и женщин (на 16%) [4]. Итальянскими исследователями выявлена взаимосвязь более низких показателей фазового угла, измеренного с помощью биоимпедансометрии, у пациентов с хронической обструктивной болезнью легких (ХОБЛ) с возрастом, гипоксией и гиперкапнией. Кроме того, у пациентов с более тяжелой формой ХОБЛ с ухудшением газообмена наблюдались уменьшение клеточной массы и значимое уменьшение массы скелетных мышц [5]. В Японии у пациентов с сахарным диабетом значения фазового угла были меньше, чем у здоровых людей, и не различались в зависимости от типа диабета. Множественный регрессионный анализ с фазовым углом в качестве целевой переменной и возрастом, полом, уровнем гликированного гемоглобина (HbA1c), альбумина и индексом массы тела (ИМТ) показал их обратную взаимосвязь (р<0,001) [6]. На основе биоимпедансометрии в экспериментальном и клиническом исследованиях предлагается определять стадию стеатоза, а также выявлять заболевания на ранней стадии в рамках процедуры скрининга. Исследование стеатоза проводили с сопоставлением показателей биоимпедансометрии и гистологической картины проб ткани печени, а также биохимических показателей [7]. Фазовый угол, полученный с помощью биоимпедансометрии, можно использовать в качестве предиктора инфекции у пациентов после абдоминальных операций, поскольку он показывал значительную обратную связь с маркерами воспаления (С-реактивным белком, прокальцитонином) [8].

Поскольку окислительный стресс и воспаление могут повредить клеточные структуры, фазовый угол потенциально полезен для раннего выявления нарушений окислительного статуса и воспалительных процессов. Более низкие значения фазового угла коррелируют с более высоким уровнем С-реактивного белка, фактора некроза опухоли α, интерлейкина-6 и -10 у пожилых лиц и пациентов с хроническими заболеваниями [9]. Изменения параметров биоимпедансометрии происходят и в условиях стресса: продолжительные смоделированные состояния при проведении боевых учений с множественными стрессовыми факторами вызывают снижение фазового угла, определенного биоимпедансометрией, как во всем теле, так и в ногах, что связано со значимым нарушением целостности клеточных мембран и снижением клеточной массы. При этом фазовый угол имел прямую связь с показателями силы и мощности (высота вертикального прыжка и масса становой тяги в 3 повторениях) [10].

Как показали исследования, у лиц среднего и старшего возраста хронические заболевания легких (ХЗЛ) связаны с повышенной частотой сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) и наоборот [11]. При этом ИМТ и симптомы депрессии могут быть опосредованы влиянием наличия ХЗЛ на ССЗ. ХОБЛ и ССЗ имеют сложные взаимосвязи. Обострения ХОБЛ резко увеличивают риск сердечно-сосудистых событий. Есть множество механизмов (внелегочные последствия воспалительных процессов, сердечная дисфункция с ухудшением респираторных симптомов, диастолическая дисфункция левого желудочка), посредством которых патофизиология ХОБЛ может оказывать негативное воздействие на сердечно-сосудистую систему [12]. Ряд авторов сообщают о хронической сердечной недостаточности (ХСН) у 30-62% пожилых пациентов с ХОБЛ. Сочетание ХСН и ХОБЛ создает трудности для диагностики и лечения из-за позднего выявления ХСН, общих факторов риска и патогенетических особенностей 2 состояний, их схожей клинической картины. Методы диагностики ХСН у пациентов с ХОБЛ включают в себя специфические биохимические тесты [уровень в сыворотке крови N-терминального фрагмента мозгового натрийуретического пептида (N-Terminal Pro-brain Natriuretic Peptide, NT-pro-BNP)] и инструментальные методы (эхокардиограмма, спирография, рентгенологические исследования) [13]. Кроме того, расчетная скорость клубочковой фильтрации в настоящее время используется в качестве маркера профиля риска при ССЗ, включая ХСН [14]. Комплексная оценка параметров гемодинамики и сатурации (SatO₂) кислорода при проведении теста с 6-минутной ходьбой, наряду со спирографическим исследованием, помогает улучшить оценку состояния пациента с ХЗЛ. После выполнения теста при субмаксимальном характере нагрузки частота сердечных сокращений (ЧСС) повышается в пределах 20% от исходного уровня, систолическое артериальное давление (САД) увеличивается в пределах 23 мм рт.ст., при учащении дыхания в пределах 9 дыхательных движений в минуту, сатурация кислорода (SatO₂) в процессе выполнения теста остается стабильной (референсные значения pO₂ до 95%). У пациентов с ХОБЛ адаптация к нагрузке путем повышения напряженности функционирования сердечно-сосудистой системы не компенсируется увеличением легочной вентиляции, что проявляется в снижении насыщения крови кислородом [15].

Цель исследования - анализ показателей биоимпедансометрии у пациентов с ХЗЛ (ИЗЛ, ХОБЛ) во взаимосвязи с клинико-биохимическими параметрами оценки дыхательной, сердечной и почечной недостаточности.

Материал и методы

Проведен анализ данных биоимпедансометрии, полученных при диагностике на аппарате InBody 770 (InBody Co.,Ltd., Южная Корея) во взаимосвязи с клиническими [ЧСС, САД и диастолическое артериальное давление (ДАД), SatO₂ до и после теста с 6-минутной ходьбой] и биохимическими показателями у 197 пациентов с ХЗЛ [ХОБЛ (n=117), ИЗЛ (n=80)]. Для анализа корреляционной взаимосвязи использовали шкалу Эванса, где r=0-0,19 - очень слабая связь; 0,20-0,39 - слабая; 0,40-0,59 - умеренная; 0,60-0,79 - сильная; 0,80-1,0 - очень сильная [16].

При анализе надежности применения анализаторов состава тела InBody в сопоставлении с эталонным стандартом - двухэнергетической рентгеновской абсорбциометрией - у здоровых мужчин и женщин выявлены небольшие индивидуальные погрешности, что позволяет использовать диагностику на аппаратах InBody [17].

Из показателей биоимпедансометрии анализировали следующие индексы:

- ИМТ, кг/м², референсные значения: 18,5-25 кг/м², рассчитываемый по формуле:

ИМТ = масса тела (кг) / длина тела (м)²;

- фазовый угол для всего тела 50 кГц (в градусах), референсные значения: 5,4-7,8°, для женщин - 6,9±1,3°, для мужчин - 7,6±1°, рассчитываемый по формуле:

фазовый угол = -arctg (Xc/R) × 180/π,

где Xc - реактивное сопротивление, R - активное сопротивление [18];

- площадь висцерального жира (VFA, Visceral Fat Area), см², референсные значения для мужчин - 50~100 см², для женщин - 40~80 см², рассчитываемая по формуле:

VFA = 5,146 × масса тела (кг) - 2,666 ×

× длина тела (см) + 1,436 × возраст (год) +

+ 134,096 [19];

- индекс жировой массы (Fat Mass Index, FMI), рассчитываемый по формуле:

FMI = Body Fat Mass (кг) / длина тела (м)²;

- индекс безжировой (тощей) массы (Fat Free Mass Index, FFMI), рассчитываемый по формуле:

FFMI = FFM (кг) / длина тела (м)²;

- индекс гидратации организма, рассчитываемый как соотношение внеклеточной воды к общему количеству воды в организме (ECW, Extracellular Water) / (TBW, Total Body Water), референсные значения: 0,360-0,389;

- индекс массы скелетных мышц (SMI, Skeletal Muscle Mass Index), усл. ед., рассчитываемый по формуле:

SMI = [0,540 × масса тела (кг)] - [0,559 ×

× длина тела (см)] - [13,877 × пол (мужчина =

= 1, женщина = 2)] + 123,583 / длина тела (м)² [19];

- масса скелетных мышц / сухая масса тела;

- при определении основного обмена в клинических исследованиях формулы Скофилда относятся к наиболее часто используемым [20].

Из биохимических показателей определяли маркеры почечной и сердечной дисфункции - концентрацию в сыворотке крови креатинина (продукт неферментативного распада креатина и креатина фосфата, образующийся в мышцах, выводится из организма почками; референсные значения для мужчин - 62-106 мкмоль/л, для женщин - 44-80 мкмоль/л, https://helix.ru) и NT-pro-BNP (белок, образующийся в левом желудочке сердца, играет важную роль в диагностике сердечной недостаточности; референсные значения для лиц в возрасте до 75 лет - 0-125 пг/мл, старше 75 лет - 0-450 пг/мл).

Дизайн исследования: проспективное.

Критерии включения в исследование: пациенты с ХЗЛ в возрасте от 25 до 60 лет; NYHA I-II стадии (классификация выраженности ХСН Нью-Йоркской кардиологической ассоциации); скорость клубочковой фильтрации выше 60 мл/мин.

Критерии исключения: тяжелая сердечная недостаточность, скорость клубочковой фильтрации ниже 60 мл/мин, острые состояния/заболевания, онкологические и гематологические заболевания. Исследование было одобрено Локальной этической комиссией НАО "МУК" (№ 11 от 08.09.2020, протокол № 4). Все обследуемые были ознакомлены с целью и порядком проведения исследования, подписали информированное согласие на добровольное участие и использование информации, полученной в ходе исследования. До проведения статистического анализа проводилось обезличивание данных.

Статистический анализ: описательная статистика переменных включала анализ среднеарифметических показателей с ошибкой среднего и 95% доверительных интервалов (М±m и 95% ДИ) для количественных переменных с нормальным распределением или в виде медианы и межквартильного размаха (Q1; Q3) и доли (%) встречаемости признака для качественных данных. Сравнение между группами пациентов с ХОБЛ и ИЗЛ проводили с использованием t-критерия Стьюдента.

Результаты

Возраст пациентов с ХОБЛ составил 55,1±0,7 года, 95% ДИ 53,8-56,4 [для мужчин - 54,9±0,8 (53,5-56,3) года, для женщин - 56,5±2,5 (52,90-60,10) года], не имея значимых отличий от возраста пациентов с ИЗЛ различного генеза (с системной склеродермией, ревматоидным артритом, идиопатическим легочным фиброзом, саркоидозом) - 51,7±1,2 (49,6-53,8) года [для мужчин - 53,3±3,8 (47,7-58,9) года, для женщин - 51,4±1,2 (49,3-53,5) года]. В группе пациентов с ХОБЛ превалировали мужчины (86,0%), а в группе пациентов с ИЗЛ - женщины (83,8%).

Значимых различий по ИМТ у пациентов с ХОБЛ и ИЗЛ не выявлено (см. таблицу). При этом у 54,7% пациентов c ХОБЛ и у 32,5% пациентов с ИЗЛ масса тела не выходила за референсные индивидуальные значения нормы. Среднее отклонение от индивидуальной нормы массы тела составило 5,82±1,15 (3,77-7,87) кг для пациентов с ХОБЛ [в гендерном аспекте больше выраженное у женщин 8,41±3,45 (3,34-13,47) кг, чем у мужчин 5,40±1,26 (3,18-7,63) кг, p<0,05] и 9,65±1,71 (6,67-12,63) кг для пациентов с ИЗЛ [без значимой разницы в сравнении по полу: для женщин - 9,68±1,96 (6,31-13,05) кг, для мужчин - 9,46±3,50 (4,26-14,66) кг].

References

1. Silva A.M., Campa F., Stagi S. The bioelectrical impedance analysis (BIA) international database: aims, scope, and call for data. Eur J Clin Nutr. 2023; 77 (12): 1143–50. DOI: https://doi.org/10.1038/s41430-023-01310-x

2. Bellido D., García-García C., Talluri A., Lukaski H.C., García-Almeida J.M. Future lines of research on phase angle: strengths and limitations. Rev Endocr Metab Disord. 2023; 24 (3): 563–83. DOI: https://doi.org/10.1007/s11154-023-09803-7

3. Eyre S., Stenberg J., Wallengren O., Keane D., Avesani C.M., Bosaeus I., et al.; SWEBIS Network. Bioimpedance analysis in patients with chronic kidney disease. J Ren Care. 2023; 49 (3): 147–57. DOI: https://doi.org/10.1111/jorc.12474

4. Prosecky R., Kunzova S., Kovacovicova P., Skladana M., Homolka P., Sochor O., et al. Association of anthropometric and body composition parameters with the presence of hypertension in the Central European population: results from KardioVize 2030 study. Acta Cardiol. 2023; 78 (5): 614–22. DOI: https://doi.org/10.1080/00015385.2023.2192153

5. De Benedetto F., Marinari S., De Blasio F. Phase angle in assessment and monitoring treatment of individuals with respiratory disease. Rev Endocr Metab Disord. 2023; 24 (3): 491–502. DOI: https://doi.org/10.1007/s11154-023-09786-5

6. Muramae N., Matsuda T., Inagaki S., Takahashi H., Abe K., Nakatani S., et al. Determinants of phase angle in Japanese patients with diabetes. Diabetol Int. 2023; 14 (4): 339–43. DOI: https://doi.org/10.1007/s13340-023-00633-1

7. Gyorfi N., Gal A.R., Fincsur A., Kalmar-Nagy K., Mintal K., Hormay E., et al. Novel noninvasive paraclinical study method for investigation of liver diseases. Biomedicines. 2023; 11 (9): e2449. DOI: https://doi.org/10.3390/biomedicines11092449

8. Lee G.R., Kim E.Y. Usefulness of phase angle on bioelectrical impedance analysis as a surveillance tool for postoperative infection in critically ill patients. Front Med (Lausanne). 2023; 10: e1111727. DOI: https://doi.org/10.3389/fmed.2023.1111727

9. da Silva B.R., Orsso C.E., Gonzalez M.C., Sicchieri J.M.F., Mialich M.S., Jordao A.A., et al. Phase angle and cellular health: inflammation and oxidative damage. Rev Endocr Metab Disord. 2023; 24 (3): 543–62. DOI: https://doi.org/10.1007/s11154-022-09775-0

10. Varanoske A.N., Harris M.N., Hebert C., Johannsen N.M., Heymsfield S.B., Greenway F.L., et al. Bioelectrical impedance phase angle is associated with physical performance before but not after simulated multi-stressor military operations. Physiol Rep. 2023; 11 (6): e15649. DOI: https://doi.org/10.14814/phy2.15649

11. Ren X., Wang S., Lian J., Pan C., Li B., He Y., et al. Interrelation of chronic lung disease and cardiovascular disease based on two national prospective cohort studies. Heart Lung Circ. 2023; 32 (10): 1167–77. DOI: https://doi.org/10.1016/j.hlc.2023.06.862

12. Maeda T., Dransfield M.T. Chronic obstructive pulmonary disease and cardiovascular disease: mechanistic links and implications for practice. Curr Opin Pulm Med. 2024; 30 (2): 141–9. DOI: https://doi.org/10.1097/MCP.0000000000001040

13. Karoli N.A., Borodkin A.V., Rebrov A.P. Certain problems of diagnostics of chronic cardiac insufficiency in patients with chronic obstructive pulmonary disease. Klinicheskaya meditsina [Clinical Medicine]. 2015; 93 (5): 50–6. PMID: 26410960. (in Russian)

14. Khan M.S., Shahid I., Anker S.D., Fonarow G.C., Fudim M., Hall M.E., et al. Albuminuria and heart failure: JACC State-of-the-Art Review. J Am Coll Cardiol. 2023; 81 (3): 270–82. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jacc.2022.10.028

15. Tolbin A.A., Shal’nev I.V., Babkin A.P. Comprehensive assessment of the 6-minute walk test in patients with COPD. Molodezhniy innivatsionniy vestnik [Youth Innovation Bulletin]. 2020; 9 (S2): 101–2. (in Russian)

16. Koterov A.N., Ushenkova L.N., Zubenkova E.S., Kalininna M.V., Biryukov A.P., Lastochkina E.M., et al. Strength of association. Report 2. Graduation of correlation size. Meditsinskaya radiologiya i radiatsionnaya bezopastnost’ [Medical Radiology and Radiation Safety]. 2019; 64 (6): 12–24. DOI: https://doi.org/10.12737/1024-6177-2019-64-6-12-24 (in Russian)

17. McLester C.N., Nickerson B.S., Kliszczewicz B.M., Mc Lester J.R. Reliability and agreement of various InBody body composition analyzers as compared to dual-energy X-ray absorptiometry in healthy men and women. J Clin Densitom. 2020; 23 (3): 443–50. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jocd.2018.10.008

18. Nikolaev D.V., Shchelykalina S.P. Phase angle: medical interpretations and applications. Klinicheskoe pitanie i metabolism [Clinical Nutrition and Metabolism]. 2021; 2 (1): 23–36. DOI: https://doi.org/10.17816/clinutr71646 (in Russian)

19. Ji W., Liu X., Zhang Y., Zhao Y., He Y., Cui J., Li W. development of formulas for calculating l3 skeletal muscle mass index and visceral fat area based on anthropometric parameters. Front Nutr. 2022; 9: е910771. DOI: https://doi.org/10.3389/fnut.2022.910771

20. Rudnev S.G., Soboleva N.P., Sterlikov S.A., Nikolaev D.V., Starunova O.A., Chernykh S.P., et al. Bioimpedance study of body composition in the Russian population. Moscow: RIO TsNIIOIZ, 2014: 493 p. ISBN: 5‐94116‐018‐6. (in Russian)

21. NCD Risk Factor Collaboration (NCD-RisC). Heterogeneous contributions of change in population distribution of body mass index to change in obesity and underweight. Elife. 2021; 10: e60060. DOI: https://doi.org/10.7554/eLife.60060

22. Nugmanova D., Sokolova L., Feshchenko Y., Iashyna L., Gyrina O., Malynovska K., et al. The prevalence, burden and risk factors associated with bronchial asthma in commonwealth of independent states countries (Ukraine, Kazakhstan and Azerbaijan): results of the CORE study. BMC Pulm Med. 2018; 18 (1): 110. DOI: https://doi.org/10.1186/s12890-018-0676-7

23. Campa F., Coratella G., Cerullo G., Stagi S., Paoli S., Marini S., et al. New bioelectrical impedance vector references and phase angle centile curves in 4,367 adults: the need for an urgent update after 30 years. Clin Nutr. 2023; 42 (9): 1749–58. DOI: https://doi.org/10.1016/j.clnu.2023.07.025

24. Zanella P.B., Àvila C.C., Chaves F.C., Gazzana M.B., Berton D.C., Knorst M.M., de Souza C.G. Phase angle evaluation of lung disease patients and its relationship with nutritional and functional parameters. J Am Coll Nutr. 2021; 40 (6): 529–34. DOI: https://doi.org/10.1080/07315724.2020.1801535

25. Tsilingiris D., Schimpfle L., Κender Z., Sulaj A., von Rauchhaupt E., Herzig S., et al. Utility of bioelectrical phase angle for cardiovascular risk assessment among individuals with and without diabetes mellitus. Diab Vasc Dis Res. 2024; 21 (1): e14791641231223701. DOI: https://doi.org/10.1177/14791641231223701

26. Silva T.K., Perry I.D.S., Brauner J.S., Mancuso A.C.B., Souza G.C., Vieira S.R.R. Variations in phase angle and handgrip strength in patients undergoing cardiac surgery: prospective cohort study. Nutr Clin Pract. 2023; 38 (5): 1093–103. DOI: https://doi.org/10.1002/ncp.11026

27. Regli I.B., Turner R., Woyke S., Rauch S., Brugger H., Gatterer H. Bioelectrical impedance vector analysis: a valuable tool to monitor daily body hydration dynamics at altitude. Int J Environ Res Public Health. 2021; 18 (10): 5455. DOI: https://doi.org/10.3390/ijerph18105455

28. Wouters E.F.M. Obesity and metabolic abnormalities in chronic obstructive pulmonary disease. Ann Am Thorac Soc. 2017; 14 (5): S389–94. DOI: https://doi.org/10.1513/AnnalsATS.201705-371AW

29. Diaz A.A., Young T.P., Kurugol S., Eckbo E., Muralidhar N., Chapman J.K., et al.; COPD Gene Investigators. Abdominal visceral adipose tissue is associated with myocardial infarction in patients with COPD. Chronic Obstr Pulm Dis. 2015; 2 (1): 8–16. DOI: https://doi.org/10.15326/jcopdf.2.1.2014.0127

30. Giri Ravindran S., Saha D., Iqbal I., Jhaveri S., Avanthika C., Naagendran M.S., et al. The obesity paradox in chronic heart disease and chronic obstructive pulmonary disease. Cureus. 2022; 14 (6): e25674. DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.25674

31. Shimada T., Chubachi S., Otake S., Sakurai K., Sasaki M., Iijima H., et al. Differential impacts between fat mass index and fat-free mass index on patients with COPD. Respir Med. 2023; 217: е107346. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rmed.2023.107346

32. Bunk S.A.O., Ipema J., Sidorenkov G., Bennink E., Vliegenthart R., de Jong P.A., et al. The relationship of fat and muscle measurements with emphysema and bronchial wall thickening in smokers. ERJ Open Res. 2024; 10 (2): 00749-2023. https://doi.org/10.1183/23120541.00749-2023

33. Moh M.C., Low S., Shao Y.M., Subramaniam T., Sum C.F., Lim S.C. Association between neutrophil/lymphocyte ratio and kidney impairment in type 2 diabetes mellitus: a role of extracellular water/total body water ratio. Diabetes Res Clin Pract. 2023; 199: e110634. DOI: https://doi.org/10.1016/j.diabres.2023.110634

34. Hioka A., Akazawa N., Okawa N., Nagahiro S. Extracellular water-to-total body water ratio is an essential confounding factor in bioelectrical impedance analysis for sarcopenia diagnosis in women. Eur Geriatr Med. 2022; 13 (4): 789–94. DOI: https://doi.org/10.1007/s41999-022-00652-2

35. Xu Z., Zhang J., Xiang S., Hua F., Chen L. Association between the water distribution in the human body and 25-hydroxyvitamin d among the type 2 diabetes mellitus population: a possible pathway between vitamin D and diabetic nephropathy. Diabetes Metab Syndr Obes. 2024; 17: 597–610. DOI: https://doi.org/10.2147/DMSO.S442789

36. Guan L., Li T., Wang X., Yu K., Xiao R., Xi Y. Predictive roles of basal metabolic rate and body water distribution in sarcopenia and sarcopenic obesity: the link to carbohydrates. Nutrients. 2022; 14 (19): 3911. https://doi.org/10.3390/nu14193911

37. Zhao P., Han F., Liang X., Meng L., Yu B., Liu X., Tian J. Causal effects of basal metabolic rate on cardiovascular disease: a bidirectional mendelian randomization study. J Am Heart Assoc. 2024; 13 (1): e031447. https://doi.org/10.1161/JAHA.123.031447

38. Zhou J., Ye Z., Wei P., Yi F., Ouyang M., Xiong S., et al. Effect of basal metabolic rate on osteoporosis: a Mendelian randomization study. Front Public Health. 2023; 11: 1096519. DOI: https://doi.org/10.3389/fpubh.2023.1096519

39. Zhang Q., Liu A., Huang C., Xiong Z., Cheng Q., Zhang J., et al. Effect of basal metabolic rate on rheumatoid arthritis: a Mendelian randomization study. Postgrad Med J. 2024; 100 (1181): 187–95. DOI: https://doi.org/10.1093/postmj/qgad105

Литература

1. Silva A.M., Campa F., Stagi S. The bioelectrical impedance analysis (BIA) international database: aims, scope, and call for data // Eur. J. Clin. Nutr. 2023. Vol. 77, N 12. Р. 1143-1150. DOI: https://doi.org/10.1038/s41430-023-01310-x

2. Bellido D., García-García C., Talluri A., Lukaski H.C., García-Almeida J.M. Future lines of research on phase angle: strengths and limitations // Rev. Endocr. Metab. Disord. 2023. Vol. 24, N 3. Р. 563-583. DOI: https://doi.org/10.1007/s11154-023-09803-7

3. Eyre S., Stenberg J., Wallengren O., Keane D., Avesani C.M., Bosaeus I. et al.; SWEBIS Network. Bioimpedance analysis in patients with chronic kidney disease // J. Ren. Care. 2023. Vol. 49, N 3. Р. 147-157. DOI: https://doi.org/10.1111/jorc.12474

4. Prosecky R., Kunzova S., Kovacovicova P., Skladana M., Homolka P., Sochor O. et al. Association of anthropometric and body composition parameters with the presence of hypertension in the Central European population: results from KardioVize 2030 study // Acta Cardiol. 2023. Vol. 78, N 5. P. 614-622. DOI: https://doi.org/10.1080/00015385.2023.2192153

5. De Benedetto F., Marinari S., De Blasio F. Phase angle in assessment and monitoring treatment of individuals with respiratory disease // Rev. Endocr. Metab. Disord. 2023. Vol. 24, N 3. Р. 491-502. DOI: https://doi.org/10.1007/s11154-023-09786-5

6. Muramae N., Matsuda T., Inagaki S., Takahashi H., Abe K., Nakatani S. et al. Determinants of phase angle in Japanese patients with diabetes // Diabetol. Int. 2023. Vol. 14, N 4. Р. 339-343. DOI: https://doi.org/10.1007/s13340-023-00633-1

7. Gyorfi N., Gal A.R., Fincsur A., Kalmar-Nagy K., Mintal K., Hormay E. et al. Novel noninvasive paraclinical study method for investigation of liver diseases // Biomedicines. 2023. Vol. 11, N 9. Article ID e2449. DOI: https://doi.org/10.3390/biomedicines11092449

8. Lee G.R., Kim E.Y. Usefulness of phase angle on bioelectrical impedance analysis as a surveillance tool for postoperative infection in critically ill patients // Front. Med. (Lausanne). 2023. Vol. 10. Article ID e1111727. DOI: https://doi.org/10.3389/fmed.2023.1111727

9. da Silva B.R., Orsso C.E., Gonzalez M.C., Sicchieri J.M.F., Mialich M.S., Jordao A.A. et al. Phase angle and cellular health: inflammation and oxidative damage // Rev. Endocr. Metab. Disord. 2023. Vol. 24, N 3. Р. 543-562. DOI: https://doi.org/10.1007/s11154-022-09775-0

10. Varanoske A.N., Harris M.N., Hebert C., Johannsen N.M., Heymsfield S.B., Greenway F.L. et al. Bioelectrical impedance phase angle is associated with physical performance before but not after simulated multi-stressor military operations // Physiol. Rep. 2023. Vol. 11, N 6. Article ID e15649. DOI: https://doi.org/10.14814/phy2.15649

11. Ren X., Wang S., Lian J., Pan C., Li B., He Y. et al. Interrelation of chronic lung disease and cardiovascular disease based on two national prospective cohort studies // Heart Lung Circ. 2023. Vol. 32, N 10. Р. 1167-1177. DOI: https://doi.org/10.1016/j.hlc.2023.06.862

12. Maeda T., Dransfield M.T. Chronic obstructive pulmonary disease and cardiovascular disease: mechanistic links and implications for practice // Curr. Opin. Pulm. Med. 2024. Vol. 30, N 2. Р. 141-149. DOI: https://doi.org/10.1097/MCP.0000000000001040

13. Кароли Н.А., Бородкин А.В., Ребров А.П. Диагностика хронической сердечной недостаточности у больных хронической обструктивной болезнью легких // Клиническая медицина. 2015. Т. 93, № 5. С. 50-56.

14. Khan M.S., Shahid I., Anker S.D., Fonarow G.C., Fudim M., Hall M.E. et al. Albuminuria and heart failure: JACC State-of-the-Art Review // J. Am. Coll. Cardiol. 2023. Vol. 81, N 3. Р. 270-282. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jacc.2022.10.028

15. Толбин А.А., Шальнев И.В., Бабкин А.П. Комплексная оценка теста 6-минутной ходьбы у больных ХОБЛ // Молодежный инновационный вестник. 2020. Т. 9, № S2. С. 101-102.

16. Котеров А.Н., Ушенкова Л.Н., Зубенкова Э.С., Калинина М.В., Бирюков А.П., Ласточкина Е.М. и др. Сила связи. Сообщение 2. Градации величины корреляции // Медицинская радиология и радиационная безопасность. 2019. Т. 64, № 6. С. 12-24. DOI: https://doi.org/10.12737/1024-6177-2019-64-6-12-24

17. McLester C.N., Nickerson B.S., Kliszczewicz B.M., Mc Lester J.R. Reliability and agreement of various InBody body composition analyzers as compared to dual-energy X-ray absorptiometry in healthy men and women // J. Clin. Densitom. 2020. Vol. 23, N 3. Р. 443-450. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jocd.2018.10.008

18. Николаев Д.В., Щелыкалина С.П. Фазовый угол: медицинские интерпретации и применения // Клиническое питание и метаболизм. 2021. Т. 2, № 1. С. 23-36. DOI: https://doi.org/10.17816/clinutr71646

19. Ji W., Liu X., Zhang Y., Zhao Y., He Y., Cui J., Li W. development of formulas for calculating l3 skeletal muscle mass index and visceral fat area based on anthropometric parameters // Front. Nutr. 2022. Vol. 9. Article ID е910771. DOI: https://doi.org/10.3389/fnut.2022.910771

20. Руднев С.Г., Соболева Н.П., Стерликов С.А., Николаев Д.В., Старунова О.А., Черных С.П., и др. Биоимпедансное исследование состава тела населения России. Москва : РИО ЦНИИОИЗ, 2014. 493 с. ISBN: 5‐94116‐018‐6.

21. NCD Risk Factor Collaboration (NCD-RisC). Heterogeneous contributions of change in population distribution of body mass index to change in obesity and underweight // Elife. 2021. Vol. 10. Article ID e60060. DOI: https://doi.org/10.7554/eLife.60060

22. Nugmanova D., Sokolova L., Feshchenko Y., Iashyna L., Gyrina O., Malynovska K. et al. The prevalence, burden and risk factors associated with bronchial asthma in commonwealth of independent states countries (Ukraine, Kazakhstan and Azerbaijan): results of the CORE study // BMC Pulm. Med. 2018. Vol. 18, N 1. Р. 110. DOI: https://doi.org/10.1186/s12890-018-0676-7

23. Campa F., Coratella G., Cerullo G., Stagi S., Paoli S., Marini S. et al. New bioelectrical impedance vector references and phase angle centile curves in 4,367 adults: the need for an urgent update after 30 years // Clin. Nutr. 2023. Vol. 42, N 9. Р. 1749-1758. DOI: https://doi.org/10.1016/j.clnu.2023.07.025

24. Zanella P.B., Àvila C.C., Chaves F.C., Gazzana M.B., Berton D.C., Knorst M.M., de Souza C.G. Phase angle evaluation of lung disease patients and its relationship with nutritional and functional parameters // J. Am. Coll. Nutr. 2021. Vol. 40, N 6. Р. 529-534. DOI: https://doi.org/10.1080/07315724.2020.1801535

25. Tsilingiris D., Schimpfle L., Κender Z., Sulaj A., von Rauchhaupt E., Herzig S. et al. Utility of bioelectrical phase angle for cardiovascular risk assessment among individuals with and without diabetes mellitus // Diab. Vasc. Dis. Res. 2024. Vol. 21, N 1. Article ID e14791641231223701. DOI: https://doi.org/10.1177/14791641231223701

26. Silva T.K., Perry I.D.S., Brauner J.S., Mancuso A.C.B., Souza G.C., Vieira S.R.R. Variations in phase angle and handgrip strength in patients undergoing cardiac surgery: prospective cohort study // Nutr. Clin. Pract. 2023. Vol. 38, N 5. Р. 1093-1103. DOI: https://doi.org/10.1002/ncp.11026

27. Regli I.B., Turner R., Woyke S., Rauch S., Brugger H., Gatterer H. Bioelectrical impedance vector analysis: a valuable tool to monitor daily body hydration dynamics at altitude // Int. J. Environ. Res. Public Health. 2021. Vol. 18, N 10. Р. 5455. DOI: https://doi.org/10.3390/ijerph18105455

28. Wouters E.F.M. Obesity and metabolic abnormalities in chronic obstructive pulmonary disease // Ann. Am. Thorac. Soc. 2017. Vol. 14, N 5. Р. S389-S394. DOI: https://doi.org/10.1513/AnnalsATS.201705-371AW

29. Diaz A.A., Young T.P., Kurugol S., Eckbo E., Muralidhar N., Chapman J.K. et al.; COPD Gene Investigators. Abdominal visceral adipose tissue is associated with myocardial infarction in patients with COPD // Chronic Obstr. Pulm. Dis. 2015. Vol. 2, N 1. Р. 8-16. DOI: https://doi.org/10.15326/jcopdf.2.1.2014.0127

30. Giri Ravindran S., Saha D., Iqbal I., Jhaveri S., Avanthika C., Naagendran M.S. et al. The obesity paradox in chronic heart disease and chronic obstructive pulmonary disease // Cureus. 2022. Vol. 14, N 6. Article ID e25674. DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.25674

31. Shimada T., Chubachi S., Otake S., Sakurai K., Sasaki M., Iijima H. et al. Differential impacts between fat mass index and fat-free mass index on patients with COPD // Respir. Med. 2023. Vol. 217. Article ID е107346. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rmed.2023.107346

32. Bunk S.A.O., Ipema J., Sidorenkov G., Bennink E., Vliegenthart R., de Jong P.A. et al. The relationship of fat and muscle measurements with emphysema and bronchial wall thickening in smokers // ERJ Open Res. 2024. Vol. 10, N 2. Article ID 00749-2023. https://doi.org/10.1183/23120541.00749-2023

33. Moh M.C., Low S., Shao Y.M., Subramaniam T., Sum C.F., Lim S.C. Association between neutrophil/lymphocyte ratio and kidney impairment in type 2 diabetes mellitus: a role of extracellular water/total body water ratio // Diabetes Res. Clin. Pract. 2023. Vol. 199. Article ID e110634. DOI: https://doi.org/10.1016/j.diabres.2023.110634

34. Hioka A., Akazawa N., Okawa N., Nagahiro S. Extracellular water-to-total body water ratio is an essential confounding factor in bioelectrical impedance analysis for sarcopenia diagnosis in women // Eur. Geriatr. Med. 2022. Vol. 13, N 4. Р. 789-794. DOI: https://doi.org/10.1007/s41999-022-00652-2

35. Xu Z., Zhang J., Xiang S., Hua F., Chen L. Association between the water distribution in the human body and 25-hydroxyvitamin d among the type 2 diabetes mellitus population: a possible pathway between vitamin D and diabetic nephropathy // Diabetes Metab. Syndr. Obes. 2024. Vol. 17. Р. 597-610. DOI: https://doi.org/10.2147/DMSO.S442789

36. Guan L., Li T., Wang X., Yu K., Xiao R., Xi Y. Predictive roles of basal metabolic rate and body water distribution in sarcopenia and sarcopenic obesity: the link to carbohydrates // Nutrients. 2022. Vol. 14, N 19. Р. 3911. https://doi.org/10.3390/nu14193911

37. Zhao P., Han F., Liang X., Meng L., Yu B., Liu X., Tian J. Causal effects of basal metabolic rate on cardiovascular disease: a bidirectional mendelian randomization study // J. Am. Heart Assoc. 2024. Vol. 13, N 1. Article ID e031447. https://doi.org/10.1161/JAHA.123.031447

38. Zhou J., Ye Z., Wei P., Yi F., Ouyang M., Xiong S. et al. Effect of basal metabolic rate on osteoporosis: a Mendelian randomization study // Front. Public Health. 2023. Vol. 11. Article ID 1096519. DOI: https://doi.org/10.3389/fpubh.2023.1096519

39. Zhang Q., Liu A., Huang C., Xiong Z., Cheng Q., Zhang J. et al. Effect of basal metabolic rate on rheumatoid arthritis: a Mendelian randomization study // Postgrad. Med. J. 2024. Vol. 100, N 1181. Р. 187-195. DOI: https://doi.org/10.1093/postmj/qgad105

All articles in our journal are distributed under the CC BY-NC-ND 4.0 (Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International)

© GEOTAR-Media Publishing Group. The use of textual and illustrative content from this publication for the training of any artificial intelligence systems - including machine learning models and neural networks - is strictly prohibited without the prior written consent of the copyright holder.