Blood pressure status in patients with metabolic syndrome

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

Relevance. Metabolic syndrome (MetS) is existence of many abnormalities, such as abdominal obesity, hypertension, dyslipidemia, and glucose intolerance. The occurrence of MetS in hypertensive people is linked to poorly managed hypertension. One of the parameters for the diagnosis of the syndrome is the presence of increased blood pressure; nevertheless, research shows that MetS patients are likely to experience hypertension often. Materials and Methods. 300 metabolic subjects were selected from the medicine OPD as study participants based on the joint interim statement’s 2009 definition of the metabolic syndrome. They were divided into three groups (normotensive, pre-hypertensive, and hypertensive) based on blood pressure readings that met the American Heart Association’s (AHA) Asian blood pressure criteria. The following parameters were recorded for data collection: anthropometric (Weight, Height, Body Mass Index Waist Hip Ratio), Blood pressure, biochemical (Fasting blood glucose, Lipid profile parameters). Results and Discussion. According to the resting blood pressure readings, out of 300 metabolic syndrome participants, 37 were normotensive [male (40.54 %); female (59.45 %)], 115 were pre-hypertensive [male (58.26 %); female (41.74 %), and 148 were hypertensive [male (52.7 %); female (47.3 %)]. In several parameters, there was no such significant difference between male and female participants across all groups. However, the levels of blood total cholesterol, triglycerides, and low-density lipoprotein were considerably greater in hypertensive and pre-hypertensive metabolic participants than in normotensive subjects, while the levels of high-density lipoprotein were lower. Conclusion. Study findings suggest, hypertension and pre-hypertension were more prevalent in the group with metabolic syndrome. Additionally, hypertensives have a higher chance of manifesting dyslipidemia.

Sobre autores

Jitender Sorout

Rajasthan University of Health Sciences College of Medical Sciences

Email: nehasaboo8@gmail.com
ORCID ID: 0000-0002-1510-0982
Jaipur, Rajasthan, India

Sudhanshu Kacker

Rajasthan University of Health Sciences College of Medical Sciences

Email: nehasaboo8@gmail.com
ORCID ID: 0000-0001-8947-2036
Jaipur, Rajasthan, India

Neha Saboo

Rajasthan University of Health Sciences College of Medical Sciences

Autor responsável pela correspondência
Email: nehasaboo8@gmail.com
ORCID ID: 0000-0002-3874-1459
Jaipur, Rajasthan, India

Munesh Kumar

Rajasthan University of Health Sciences College of Medical Sciences

Email: nehasaboo8@gmail.com
ORCID ID: 0009-0003-2499-6500
Jaipur, Rajasthan, India

Bibliografia

  1. Mohanan PP. Metabolic syndrome in Indian population: public health implication. Hypertens J. 2016;2:1-6.
  2. Deedwania PC, Gupta R. Management issues in the metabolic syndrome. J Assoc Physicians India. 2006; 54: 797-810.
  3. Eckel RH, Grundy SM, Zimmet PZ. The metabolic syndrome. Lancet. 2005;365(9468):1415-28. doi: 10.1016/S0140-6736(05)66378-7
  4. van der Pal KC, Koopman ADM, Lakerveld J, van der Heijden AA, Elders PJ, Beulens JW, Rutters F. The association between multiple sleep-related characteristics and the metabolic syndrome in the general population: the New Hoorn study. Sleep Med. 2018;52:51-57. doi: 10.1016/j.sleep.2018.07.022
  5. Chobanian AV, Bakris GL, Black HR, Cushman WC, Green LA, Izzo JL Jr, Jones DW, Materson BJ, Oparil S, Wright JT Jr, Roccella EJ. Joint National Committee on Prevention, Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Pressure. National Heart, Lung, and Blood Institute; National High Blood Pressure Education Program Coordinating Committee. Seventh report of the Joint National Committee on Prevention, Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Pressure. Hypertension. 2003;42(6):1206-52. doi: 10.1161/01.HYP.0000107251.49515.c2
  6. Arcucci O, de Simone G, Izzo R, Rozza F, Chinali M, Rao MA, Bodenizza C, De Luca N, Trimarco B. Association of suboptimal blood pressure control with body size and metabolic abnormalities. J Hypertens. 2007;25(11):2296-300. doi: 10.1097/ HJH.0b013e3282e9a9e4
  7. Chimonas T, Karagiannis A, Athyros VG, Achimastos A, Elisaf M, Panagiotakos DB. Assessing The Treatment Effect in Metabolic Syndrome without Perceptible diabeTes (ATTEMPT) Collaborative Group. Blood pressure levels constitute the most important determinant of the metabolic syndrome in a Mediterranean population: a discrimination analysis. Metab Syndr Relat Disord. 2010;8(6):523-9. doi: 10.1089/met.2010.0023
  8. Mancia G, Bousquet P, Elghozi JL, Esler M, Grassi G, Julius S, Reid J, Van Zwieten PA. The sympathetic nervous system and the metabolic syndrome. J Hypertens. 2007;25(5):909-20. doi: 10.1097/ HJH.0b013e328048d004
  9. Tziomalos K, Athyros VG, Karagiannis A, Mikhailidis DP. Endothelial dysfunction in metabolic syndrome: Prevalence, pathogenesis and management. NutrMetab Cardiovasc Dis. 2010;20:140-46. doi: 10.1016/j.numecd.2009.08.006
  10. Yadav R, Yadav RK, Khadgawat R, Pandey RM, Upadhyay AD, Mehta N. Randomized Controlled Trial of A 12-Week Yoga-Based (Including Diet) Lifestyle vs. Dietary Intervention on Cardio-Metabolic Risk Factors and Continuous Risk Score in Indian Adults with Metabolic Syndrome. Behav Med. 2020;46(1):9-20. doi: 10.1080/08964289.2018.1538098
  11. National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES)- Anthropometry Procedures Manual, January 2007. https://wwwn.cdc.gov/nchs/data/nhanes/20152016/manuals/2016_Anthropometry_Procedures_Manual.pdf. [Acessed on 13 June 2023]
  12. National High Blood Pressure Education Program Working Group on High Blood Pressure in Children and Adolescents. The fourth report on the diagnosis, evaluation, and treatment of high blood pressure in children and adolescents. Pediatrics. 2004;114(2 Suppl 4th Report):555-76
  13. Trinder P. Determination of blood glucose using an oxidase-peroxidase system with a non-carcinogenic chromogen. J Clin Pathol. 1969;22(2):158-61. doi: 10.1136/jcp.22.2.158
  14. Allain CC, Poon LS, Chan CS, Richmond W, Fu PC. Enzymatic determination of total serum cholesterol. Clin Chem. 1974;20(4):470-5
  15. Fossati P, Prencipe L. Serum triglycerides determined colorimetrically with an enzyme that produces hydrogen peroxide. Clin Chem. 1982;28(10):2077-80.
  16. Huang Y, Cai X, Liu C, Zhu D, Hua J, Hu Y, Peng J, Xu D. Prehypertension and the risk of coronary heart disease in Asian and Western populations: a meta-analysis. J Am Heart Assoc. 2015;4(2): e001519. doi: 10.1161/JAHA.114.001519
  17. Mohan V, Rao GHR. Type 2 Diabetes in South Asains. 1st ed. New Delhi: South Asian Society on Atherosclerosis and Thrombosis. 2007. New Delhi. India. 435 p.
  18. Misra A, Khurana L. The metabolic syndrome in South Asians: epidemiology, determinants, and prevention. Metab Syndr Relat Disord. 2009;7(6):497-514. doi: 10.1089/met.2009.0024
  19. WHO Expert Consultation. Appropriate body-mass index for Asian populations and its implications for policy and intervention strategies. Lancet. 2004;363(9403):157-63. doi: 10.1016/ S0140-6736(03)15268-3
  20. Lean ME, Han TS, Morrison CE. Waist circumference as a measure for indicating need for weight management. BMJ. 1995;311(6998):158-61. doi: 10.1136/bmj.311.6998.158
  21. Lv Y, Yao Y, Ye J. Association of Blood Pressure with Fasting Blood Glucose Levels in Northeast China: A Cross-Sectional Study. Sci Rep. 2018; (8):7917. doi: 10.1038/s41598-018-26323-6
  22. Jia G, DeMarco VG, Sowers JR. Insulin resistance and hyperinsulinaemia in diabetic cardiomyopathy. Nat Rev Endocrinol. 2016;12(3):144-53. doi: 10.1038/nrendo.2015.216
  23. NIH ATP 3 Guidelines and overview of antilipid medications: http://www.nhlbi.nih.gov/health-pro/guidelines/current/cholesterol guidelines/quick-desk-reference-html [Acessed on 13 June 2023].
  24. Choudhury KN, Mainuddin AK, Wahiduzzaman M, Islam SM. Serum lipid profile and its association with hypertension in Bangladesh. Vasc Health Risk Manag. 2014;10:327-32. doi: 10.2147/VHRM.S61019
  25. Lewis GF, Uffelman KD, Szeto LW, Steiner G. Effects of acute hyperinsulinemia on VLDL triglyceride and VLDL apoB production in normal weight and obese individuals. Diabetes. 1993;42(6):833-42. doi: 10.2337/diab.42.6.833

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

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».