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目的:この研究の目的は、長期間にわたって心血管疾患(CVD)の危険因子であるメタボリックシンドローム(METS)を改善するために肥満の患者に必要な体重減少の量を特定することを目的としています。 方法:肥満の合計576人の患者がこの研究に登録されました。腹周囲(肥満関連のCVDリスクスコアとして定義)を除く累積METS成分に対する継続的な医師の監視体重減少の影響を、5年間の追跡期間中に調査しました。肥満関連のCVDリスク成分を減らすために必要な減量の程度は、受信機動作特性(ROC)曲線分析を使用して評価されました。 結果:576人の参加者のうち、266人が5年の追跡調査を完了し、5年の追跡ではそれぞれ39.1%と24.1%が5年間の追跡で≥5.0%および7.5%以上の減量を達成しました。肥満関連のCVDリスク成分を減らすためのROC曲線の下の面積は、1年で0.719 [0.62-0.777]、5年で0.694 [0.613-0.775]でした。減量の最適なカットオフ値は5.0%(0.66感度と0.69特異性)であり、0.80特異性を持つ値は5年で7.5%(0.45感度)でした。体重の大幅な減少は、すべてのフォローアップ期間で肥満関連のCVDリスクスコアのより大きな改善と関連していた(P-Trend <0.001)。肥満関連のCVDリスクスコアは、1年で5.0-7.5%および≥7.5%の体重減少(それぞれP = 0.029およびP <0.001)および5年で7.5%以上の減量(P = 0.034)で大幅に改善されました。 結論:1年で5.0%以上、5年で7.5%以上の体重減少は、肥満患者の肥満関連のCVDリスク成分の数を減らすことができます。
目的:この研究の目的は、長期間にわたって心血管疾患(CVD)の危険因子であるメタボリックシンドローム(METS)を改善するために肥満の患者に必要な体重減少の量を特定することを目的としています。 方法:肥満の合計576人の患者がこの研究に登録されました。腹周囲(肥満関連のCVDリスクスコアとして定義)を除く累積METS成分に対する継続的な医師の監視体重減少の影響を、5年間の追跡期間中に調査しました。肥満関連のCVDリスク成分を減らすために必要な減量の程度は、受信機動作特性(ROC)曲線分析を使用して評価されました。 結果:576人の参加者のうち、266人が5年の追跡調査を完了し、5年の追跡ではそれぞれ39.1%と24.1%が5年間の追跡で≥5.0%および7.5%以上の減量を達成しました。肥満関連のCVDリスク成分を減らすためのROC曲線の下の面積は、1年で0.719 [0.62-0.777]、5年で0.694 [0.613-0.775]でした。減量の最適なカットオフ値は5.0%(0.66感度と0.69特異性)であり、0.80特異性を持つ値は5年で7.5%(0.45感度)でした。体重の大幅な減少は、すべてのフォローアップ期間で肥満関連のCVDリスクスコアのより大きな改善と関連していた(P-Trend <0.001)。肥満関連のCVDリスクスコアは、1年で5.0-7.5%および≥7.5%の体重減少(それぞれP = 0.029およびP <0.001)および5年で7.5%以上の減量(P = 0.034)で大幅に改善されました。 結論:1年で5.0%以上、5年で7.5%以上の体重減少は、肥満患者の肥満関連のCVDリスク成分の数を減らすことができます。
OBJECTIVE: This study aimed to identify the amount of weight loss needed in patients with obesity to improve metabolic syndrome (MetS), a risk factor for cardiovascular disease (CVD), over a long period of time. METHODS: A total of 576 patients with obesity were enrolled in this study. Effects of continuous physician-supervised weight loss on the cumulative MetS components excluding abdominal circumference (defined as obesity-related CVD risk score) were investigated during a 5-year follow-up period. The extent of weight loss required to reduce the obesity-related CVD risk components was assessed using receiver operating characteristic (ROC) curve analyses. RESULTS: Of the 576 participants, 266 completed 5-year follow-up, with 39.1% and 24.1% of them achieving ≥5.0% and ≥7.5% weight loss at the 5-year follow-up, respectively. The area under the ROC curve for reducing the obesity-related CVD risk components was 0.719 [0.662-0.777] at 1 year and 0.694 [0.613-0.775] at 5 years. The optimal cut-off value for weight loss was 5.0% (0.66 sensitivity and 0.69 specificity) and the value with 0.80 specificity was 7.5% (0.45 sensitivity) at 5 years. Greater reductions in weight were associated with greater improvements in the obesity-related CVD risk score at all follow-up periods (P-trend <0.001). Obesity-related CVD risk score was significantly improved by 5.0-7.5% and ≥7.5% weight loss at 1 year (P = 0.029 and P < 0.001, respectively) and ≥7.5% weight loss at 5 years (P = 0.034). CONCLUSIONS: A weight loss of ≥5.0% at 1 year and ≥7.5% at 5 years could reduce the number of obesity-related CVD risk components in patients with obesity.
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