Association of anthropometric parameters with the risk of developing type 2 diabetes in overweight or obese individuals: cohort prospective study

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Background. Type 2 diabetes mellitus (T2DM) is a non-infectious pandemic of the 21st century. The severity and complexity of this disease is associated with the development and progression of chronic complications that begin at the stage of early carbohydrate and fat metabolism disorders.

Aim. To identify the leading anthropometric predictors of the development of type 2 diabetes in overweight or obese patients with early carbohydrate metabolism disorders.

Materials and methods. The cohort prospective study involved 112 overweight or obese adults (all citizens of Russia, Republic of Tatarstan) aged 22 to 79. The study was carried out from 2016 to 2018 in the City polyclinic №18. R 4.1.0 environment was used for statistical analysis. Univariable and multivariable logistic regression modeling were performed to evaluate association between outcomes and possible predictors, odds ratios with 95% confidence intervals were estimated. Area under the ROC-curve and Nagelkerke pseudo R-squared was used to compare prognostic performance of predictors.

Results. During 3 years of follow-up of 112 patients –– with early carbohydrate metabolism disorders (prediabetes; n=64), without prediabetes (n=48) – without medical intervention, new cases of type 2 diabetes in people with prediabetes and obesity amounted to 29% (n=18) compared with 6% (n=3) for patients with normal glucose levels. The ratio of waist circumference to height (WHtR) and the ratio of waist to hip circumference (WHR) had the greatest discriminative ability according to univariate and multifactorial analyses.

Discussion. Our study is consistent with previous work indicating a negative impact of visceral adipose tissue on the risk of developing T2DM. WHR and WHtR most accurately reveal the visceral type of obesity. WHR and WHtR are statistically significant parameters for assessing the risk of developing T2DM according to our study.

Conclusion. WHR and WHtR can be used as predictors of type 2 diabetes in overweight or obese individuals.

About the authors

Farida V. Valeeva

Kazan State Medical University

Email: kamilya_khasanova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6000-8002

D. Sci. (Med.), Prof.

Russian Federation, Kazan

Kamilya B. Khasanova

Kazan State Medical University

Author for correspondence.
Email: kamilya_khasanova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1825-487X

Assistant

Russian Federation, Kazan

Tatyana S. Yilmaz

Kazan State Medical University

Email: kamilya_khasanova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-0003-1283

Cand. Sci. (Med.)

Russian Federation, Kazan

Rezida G. Mansurova

City polyclinic №18

Email: kamilya_khasanova@mail.ru

Chief doctor

Russian Federation, Kazan

References

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Figure 1. ROC-curves characterizing the prognostic significance of anthropometric indicators (solid line - WC/VR, dotted line - WC/height): a - ROC-curves for predictions of one-factor models; b – ROC curves for predictions of multivariate models.

Download (79KB)

Copyright (c) 2022 Consilium Medicum

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».