Resumen del estudio (inglés)
Background/Objectives: Evidence-based nutritional recommendations for obesity management require understanding of sex-specific and age-specific body composition patterns and their associations with metabolic biomarkers, habitual dietary intake and chronic low-grade inflammation. This study aimed to characterize body composition phenotypes in a large clinical cohort of adults with obesity, to evaluate associated metabolic and inflammatory biomarker patterns, to contextualise these patterns against habitual nutrient intake assessed in a dietary subcohort, and to derive age- and sex-specific nutritional recommendations based on the identified patterns. Methods: We performed a cross-sectional analysis of 29,544 adults with obesity (BMI ≥ 30; 21,374 women, 8170 men; age 30-69) who underwent multi-frequency bioelectrical impedance analysis (BIA; InBody 770). Biochemical assessments (fasting glucose, lipid profile, uric acid, HbA1c, insulin) were available for 2019 hospitalized patients from the same population. Habitual dietary intake was quantitatively assessed in a dietary subcohort of 423 patients using the validated Russian software-based questionnaire "Scientific Nutrition Analysis Tool". Inflammatory biomarkers (high-sensitivity CRP, IL-6) and adipokines (leptin, adiponectin) together with serum 25(OH)D were measured in an inflammation/adipokine subcohort of 116 patients. A body composition phenotype with low relative muscle mass and high visceral fat (VFA ≥ 100 cm2) was defined using FNIH criteria (ALM/BMI < 0.789 men, <0.512 women). Benjamini-Hochberg FDR correction (q < 0.05) was applied for multiple comparisons. Results: The body composition phenotype prevalence increased progressively with age: men 24.6% (30-39) to 42.0% (60-69); women 10.3% (30-39) to 31.8% (60-69). Skeletal muscle mass (SMM) was positively associated with uric acid (r = +0.347, p < 0.001, FDR q < 0.05) and inversely associated with HDL-cholesterol (r = -0.321, p < 0.001, FDR q < 0.05)-both associations with direct nutritional implications. BMI was associated with fasting insulin (r = +0.233, p < 0.001, FDR q < 0.05). Women showed significant age-related metabolic differences between the 30-39 and 60-69 age groups: fasting glucose +12.9%, triglycerides +34.8%, uric acid +15.0% (all p < 0.001); in men, significant differences were observed for fasting glucose (+7.0%) and HbA1c (+5.2%) (both p < 0.001), while lipid parameters did not reach significance. In the dietary subcohort, habitual saturated-fat intake exceeded recommended values in 70-72% of patients of both sexes, dietary fibre intake was below recommended levels in 73-85%, and habitual calcium intake decreased significantly with age in women (1022 → 746 mg/day, p = 0.028). Serum CRP was elevated (median 5.59 mg/L, n = 59). In a separate extended laboratory subcohort, serum oestradiol declined markedly with age in women (55.0 → 16.8 pmol/L between 30-39 and 50-59 years, p < 0.001), consistent with the menopausal transition; serum testosterone in men remained stable across age groups; and 25(OH)D insufficiency (<30 ng/mL) was prevalent in 49.7-55.8% of patients. Conclusions: The identified sex-specific and age-specific body composition patterns provide a rationale, supported by observed dietary and inflammatory patterns, for targeted nutritional intervention: increased dietary protein, omega-3 fatty acids supplementation, low-glycemic-index dietary patterns, and purine restriction with hyperuricemia. Routine BIA-based nutritional screening combined with quantitative dietary assessment should begin at age 30, with preventive monitoring at age 40 and intensification of control at age 50, to guide personalized dietary planning in obesity. DOI: 10.3390/nu18101533
Traducción al español (IA · NME)
Antecedentes/Objetivos: Las recomendaciones nutricionales basadas en la evidencia para el manejo de la obesidad requieren comprender los patrones de composición corporal específicos por sexo y edad y sus asociaciones con biomarcadores metabólicos, la ingesta dietética habitual y la inflamación crónica de bajo grado. Este estudio tuvo como objetivo caracterizar los fenotipos de composición corporal en una gran cohorte clínica de adultos con obesidad, evaluar los patrones de biomarcadores metabólicos e inflamatorios asociados, contextualizar estos patrones frente a la ingesta habitual de nutrientes evaluada en una subcohorte dietética, y derivar recomendaciones nutricionales específicas por edad y sexo basadas en los patrones identificados.
Métodos: Realizamos un análisis transversal de 29,544 adultos con obesidad (IMC ≥ 30; 21,374 mujeres, 8,170 hombres; edad 30-69) que se sometieron a un análisis de impedancia bioeléctrica multifrecuencia (BIA; InBody 770). Las evaluaciones bioquímicas (glucosa en ayunas, perfil lipídico, ácido úrico, HbA1c, insulina) estuvieron disponibles para 2019 pacientes hospitalizados de la misma población. La ingesta dietética habitual se evaluó cuantitativamente en una subcohorte dietética de 423 pacientes utilizando el cuestionario validado basado en software ruso "Scientific Nutrition Analysis Tool". Los biomarcadores inflamatorios (PCR de alta sensibilidad, IL-6) y las adipocinas (leptina, adiponectina) junto con el suero 25(OH)D se midieron en una subcohorte de inflamación/adipocina de 116 pacientes. Se definió un fenotipo de composición corporal con baja masa muscular relativa y alta grasa visceral (VFA ≥ 100 cm2) utilizando los criterios de FNIH (ALM/IMC < 0.789 hombres, <0.512 mujeres). Se aplicó la corrección FDR de Benjamini-Hochberg (q < 0.05) para comparaciones múltiples.
Resultados: La prevalencia del fenotipo de composición corporal aumentó progresivamente con la edad: hombres 24.6% (30-39) a 42.0% (60-69); mujeres 10.3% (30-39) a 31.8% (60-69). La masa muscular esquelética (SMM) se asoció positivamente con el ácido úrico (r = +0.347, p < 0.001, FDR q < 0.05) e inversamente con el colesterol HDL (r = -0.321, p < 0.001, FDR q < 0.05), ambas asociaciones con implicaciones nutricionales directas. El IMC se asoció con la insulina en ayunas (r = +0.233, p < 0.001, FDR q < 0.05). Las mujeres mostraron diferencias metabólicas significativas relacionadas con la edad entre los grupos de 30-39 y 60-69 años: glucosa en ayunas +12.9%, triglicéridos +34.8%, ácido úrico +15.0% (todos p < 0.001); en los hombres, se observaron diferencias significativas para la glucosa en ayunas (+7.0%) y HbA1c (+5.2%) (ambos p < 0.001), mientras que los parámetros lipídicos no alcanzaron significancia. En la subcohorte dietética, la ingesta habitual de grasas saturadas superó los valores recomendados en el 70-72% de los pacientes de ambos sexos, la ingesta de fibra dietética estuvo por debajo de los niveles recomendados en el 73-85%, y la ingesta habitual de calcio disminuyó significativamente con la edad en las mujeres (1022 → 746 mg/día, p = 0.028). La PCR en suero estaba elevada (mediana 5.59 mg/L, n = 59). En una subcohorte de laboratorio extendida separada, el estradiol en suero disminuyó marcadamente con la edad en las mujeres (55.0 → 16.8 pmol/L entre 30-39 y 50-59 años, p < 0.001), consistente con la transición menopáusica; la testosterona en suero en los hombres se mantuvo estable en todos los grupos de edad; y la insuficiencia de 25(OH)D (<30 ng/mL) fue prevalente en el 49.7-55.8% de los pacientes.
Conclusiones: Los patrones de composición corporal específicos por sexo y edad identificados proporcionan una base, respaldada por los patrones dietéticos e inflamatorios observados, para una intervención nutricional dirigida: aumento de la proteína dietética, suplementación con ácidos grasos omega-3, patrones dietéticos de bajo índice glucémico y restricción de purinas con hiperuricemia. El cribado nutricional rutinario basado en BIA combinado con la evaluación dietética cuantitativa debería comenzar a los 30 años, con un monitoreo preventivo a los 40 años y una intensificación del control a los 50 años, para guiar la planificación dietética personalizada en la obesidad. DOI: 10.3390/nu18101533
Traducción automática para apoyo de lectura. Para uso clínico recomendamos consultar el texto original publicado.
Detalles bibliográficos
- Autores: Lapik IA, Tarmaeva IY, Klochkova SV, Nikityuk DB
- Publicado en: Nutrients
- PMID: 42196993
- DOI: 10.3390/nu18101533
