Assoziation zwischen dem Healthy Lifestyle Score und der Anzahl von Carotisplaques und deren Gray-Scale-Median

Abstract

Der Schlaganfall gehört zu den häufigsten Ursachen für Mortalität in Bezug auf kardiovaskuläre Erkrankungen (Benjamin et al., 2017). Zur Risikoabschätzung werden in der Primärprävention verschiedene Scores angeboten, um das komplexe Zusammenwirken von Lebensstilfaktoren besser ermitteln zu können. Allerdings gibt es noch keinen HLS in Bezug auf den GSM und die Anzahl der Carotisplaques. Vor diesem Hintergrund liegt der Fokus dieser Arbeit zum einen auf der Zusammenstellung eines HLS mit validierten Risikofaktoren, welche die Progression der Atherosklerose bedingen. Zum anderen beschäftigt sich die Arbeit mit dem Vergleich geeigneter Messmethoden, um vulnerable Plaques, rechtzeitig zu erkennen.

Bei der vorgelegten Studie handelt es sich um eine Querschnittsanalyse von n = 10.000 Proband:innen der Hamburg City Health Study, einer populationsbasierten prospektiven epidemiologischen Kohortenstudie. Bei n = 2.163 Proband:innen wurde der Zusammenhang des HLS mit der Plaqueanzahl und deren GSM-Wert mittels multipler linearer und logistischer Regression als Odds Ratio untersucht. Bei der Bildung des HLS wurde jeweils ein Punkt für Nichtrauchen, MEDAS Score 6+, körperliche Aktivität mindestens 3,5 Stunden pro Woche und normalen BMI verteilt.

In dem Modell 2c konnte eine signifikante Assoziation zwischen dem HLS 3 und dem GSM festgestellt werden (Odds Ratio 0,507; LL 0,260-UL 0,989). Das Risiko für einen Plaque mit einem GSM-Wert ≤ 39 sank für den HLS 3 um 49 %. In dem Modell 3a konnte gezeigt werden, dass die Plaqueanzahl bei einem HLS 3 signifikant abnahm (Plaqueanzahl 2,344; LL 2,068-UL 2,657). Des Weiteren konnten signifikante Assoziationen bei den Kontrollvariablen wie für Hyperlipidämie, GFR, Schlaganfall, lipidsenkende Medikamente, Alter und das metabolische Syndrom festgestellt werden.

Ein niedriger HLS ist assoziiert mit einer GSM-Abnahme und mit einer Erhöhung der Plaqueanzahl. Allerdings muss konstatiert werden, dass es sich aufgrund der vielen nicht signifikanten p-Werte lediglich um Zufallsschwankungen handeln kann. Zudem bewegen sich die Ergebnisse nur im Dezimalzahlenbereich, sodass die klinische Bedeutung diskutiert werden muss. Es bedarf weiterer Forschung, um eine Assoziation zwischen dem HLS und Messgrößen wie dem GSM und der Plaqueanzahl zu analysieren. Dabei empfiehlt es sich, über eine andere Zusammensetzung sowie differenzierte Abstufungen des HLS nachzudenken. Von Bedeutung wären Risikofaktoren wie Fettstoffwechselstörungen, erhöhter Taillenumfang oder Diabetes mellitus, die speziell mit der Entstehung von lipidhaltigen Plaques in Zusammenhang stehen.

Stroke is one of the leading causes of cardiovascular disease-related mortality (Benjamin et al., 2017). Various scores are offered in primary prevention for risk assessment to better determine the complex interplay of lifestyle factors. However, there is currently no HLS regarding GSM and the number of carotid plaques. Against this background, this study focuses on compiling an HLS with validated risk factors that drive the progression of atherosclerosis. Additionally, the study addresses the comparison of suitable measurement methods to timely identify vulnerable plaques. The presented study is a cross-sectional analysis of n = 10,000 participants from the Hamburg City Health Study, a population-based prospective epidemiological cohort study. Among n = 2,163 participants, the association of HLS with the number of plaques and their GSM value was investigated using multiple linear and logistic regression as odds ratios. When constructing the HLS, one point each was allocated for non-smoking, a MEDAS score of 6 or higher, engaging in physical activity of at least 3.5 hours per week, and having a normal BMI. In Model 2c, a significant association was found between HLS 3 and GSM (Odds Ratio 0.507; LL 0.260-UL 0.989). The risk for a plaque with a GSM value ≤ 39 decreased by 49 % for HLS 3. In Model 3a, it was demonstrated that plaque count significantly decreased with HLS 3 (plaque count 2.344; LL 2.068-UL 2.657). Furthermore, significant associations were observed in the control variables such as hyperlipidemia, GFR, stroke, lipid-lowering medications, age, and metabolic syndrome. A low HLS is associated with a decrease in GSM and an increase in plaque count. However, it must be noted that due to numerous non-significant p-values, these findings may merely be random fluctuations. Additionally, the results are within decimal ranges, requiring a discussion regarding their clinical significance. Further research is needed to analyze an association between HLS and metrics such as GSM and plaque count. It is advisable to consider a different composition and nuanced gradations of HLS. Risk factors such as lipometabolic disorders, increased waist circumference or diabetes mellitus, which are specifically associated with the development of lipid-containing plaques, would be significant.