Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBulgular: İET ile vücut kitle indeksi (VKİ) arasında pozitif yönlü zayıf-orta derecede bir korelasyon vardı (p=0.001, r=0.39).
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Stimulan Hormon (TSH) seviyeleri, kardiyo-metabolik etkileri olan lipit profili ve glukoz düzeyleri arasındaki ilişkinin araştırılmasıdır. Yöntem: Retrospektif olarak gerçekleştirilen bu çalışmaya yaş ortalaması 41.59±11.78 olan 76 birey katılmıştır. Dosya taraması yapılarak bireylere ait düşük dansiteli lipoprotein (LDL kolestrol), yüksek dansiteli lipoprotein (HDL kolestrol), total kolestrol, trigliserid, açlık kan glikozu ve TSH verileri kayıt edilmiştir. Bununla birlikte indirekt kalorimetri yöntemi ile tespit edilen İET verileri de analiz edilerek kkal/gün ve vücut ağırlığına göre normalize edilerek İET/kg olarak raporlanmıştır. İET değerlerinin, serum TSH, açlık glikoz düzeyi ve lipid profili ile ilişkisi incelendi. Bulgular: İET ile vücut kitle indeksi (VKİ) arasında pozitif yönlü zayıf-orta derecede bir korelasyon vardı (p=0.001, r=0.39). İET/kg ile VKİ arasında negatif yönlü orta derecede bir korelasyon saptandı. (p<0.001, r=-0.53). İET ile serum TSH düzeyleri arasında korelasyon saptanmadı. İET ile total kolesterol ve LDL arasında istatistiksel olarak anlamlı zayıf bir negatif yönlü bir korelasyon saptandı (p=0.006, r=-0.31 ve p=0.009, r=-0.3). İET/kg ile TSH, glukoz parametreleri arasında korelasyon gözlenmezken İET/kg ile total kolesterol ve LDL arasında istatistiksel olarak anlamlı zayıf bir negatif yönlü bir korelasyon vardı (p=0.007, r=-0.31 ve p=0.009, r=-0.3, sırasıyla). Sonuç: Kilolu ve obez bireylerde VKİ arttıkça İET artmaktayken İET ağırlığa göre normalize edildiğinde tam tersi bir eğilim gözlenmiştir. VKİ, İET, serum TSH, lipit parametreleri arasındaki ilişkiyi daha iyi anlayabilmek için iyi kurgulanmış prospektif çalışmalara ihtiyaç vardır.
Abstract
Aim: To investigate the relationship between resting energy expenditure (REE) and thyroid stimulating hormone (TSH) levels, lipid profile and glucose levels with cardio-metabolic effects in obese and overweight subjects. Method: Seventy-nine subjects with a mean age of 41.59 ± 11.78 participated in this retrospective study. Low-density lipoprotein (LDL cholesterol), high-density lipoprotein (HDL cholesterol), total cholesterol, triglyceride, fasting blood glucose and TSH parameters were recorded retrospectively. In addition, REE data that measured with indirect calorimetry method was analyzed and expressed as kcal/day and REE/kg (normalized with body mass). The relationship of REE values with serum TSH, fasting glucose level and lipid profile was examined. Results: There was a moderate positive correlation between REE and body mass index (BMI) (p=0.001, r=0.39). A moderate negative correlation was found between REE/ kg and BMI. (p<0.001, r=-0.53). There was no correlation between REE and serum TSH levels (P>0.05). A statistically significant weak negative correlation was found between REE and total cholesterol and LDL (p=0.006, r=-0.31 ve p=0.009, r=-0.3). While there was no correlation between REE/kg and TSH and fasting glucose level (P>0.05), a statistically significant weak negative correlation was found between REE/kg and total cholesterol and LDL(p=0.007, r=-0.31 ve p=0.009, r=-0.3, respectively). Conclusion: While REE increased as BMI increased, the opposite trend was observed when REE normalized with body weight in obese and overweight subjects. Well-designed prospective studies are needed to better understand the relationship between BMI, REE, serum TSH, and lipid parameters.