Weight-loss Surgery Data Reveals There Are 4 Types Of Obesity

Memahami ciri-ciri yang sangat berbeza subkelompok pesakit obes boleh memegang kunci untuk mencipta rawatan yang lebih berkesan untuk mengurangkan berat badan dan campur tangan, menurut penyelidikan baru.

Menganalisis data dari lebih daripada pesakit obes 2,400 yang menjalani pembedahan berat badan bariatric, para penyelidik mengenal pasti sekurang-kurangnya empat subkumpulan pesakit yang berbeza yang menyimpang dengan ketara dalam memakan tingkah laku dan kadar diabetes, serta penurunan berat badan dalam tiga tahun selepas pembedahan.

"Mungkin ada satu peluru ajaib untuk kegemukan-jika terdapat peluru sihir, ia akan menjadi berbeza untuk kumpulan orang yang berlainan," kata pengarang utama kajian Alison Field, profesor epidemiologi di Brown University.

"Ada campuran orang yang benar-benar pelbagai yang dapat dimasukkan ke dalam satu kumpulan. Seorang kanak-kanak yang menjadi obes dengan usia 5 akan menjadi sangat berbeza dari seseorang yang beransur-ansur mendapat berat dari masa ke masa dan pada usia 65 adalah obes. Kita perlu mengenali kepelbagaian ini, kerana ia dapat membantu kita mengembangkan pendekatan yang lebih peribadi untuk merawat obesiti. "

Penemuan itu muncul dalam jurnal Obesiti.

4 kumpulan yang berbeza

Ini adalah kajian pertama yang mengkaji pemboleh ubah psikologi, seperti pola makan, sejarah berat badan, dan pelbagai pemboleh ubah biologi, termasuk tahap hormon, untuk mengenal pasti pelbagai jenis obesiti, kata Field.


innerself subscribe graphic


Pasukan ini menggunakan model pengkomputeran lanjutan, yang dikenali sebagai analisis kelas laten, untuk mengenal pasti kumpulan pesakit yang berlainan di kalangan orang dewasa 2,400 yang menjalani pembedahan bariatrik (sama ada melalui lambung gastrik atau pembedahan gastrik) antara Mac 2006 dan April 2009. Mereka menemui empat kumpulan yang berbeza.

Tahap rendah lipoprotein berkepadatan tinggi, kolesterol yang disebut "baik", dan tahap glukosa yang sangat tinggi dalam darah mereka sebelum pembedahan dibahagikan kepada satu kumpulan. Sebenarnya, 98 peratus daripada ahli kumpulan ini adalah pesakit kencing manis, berbanding dengan kumpulan lain, di mana kira-kira peratus 30 adalah diabetes, kajian itu didapati.

"Seorang kanak-kanak yang menjadi obes dengan usia 5 akan menjadi sangat berbeza dari seseorang yang beransur-ansur mendapat berat dari masa ke masa dan pada usia 65 adalah obes."

Kelakuan makan bercelaru mencirikan kumpulan dua. Khususnya, peratus 37 mengalami gangguan makan pesta, peratusan 61 melaporkan kehilangan kawalan ke atas "merumput" (makan secara tetap di antara waktu makan), dan 92 melaporkan makan apabila mereka tidak lapar.

Lapangan mendapati kumpulan tiga mengejutkan. Secara metabolisme, mereka cukup rata, tetapi mereka mempunyai tahap yang sangat rendah dari makan yang tidak berurutan-hanya 7 yang dilaporkan makan apabila mereka tidak lapar berbanding dengan 37 peratus untuk kelompok satu, 92 persen untuk kelompok dua, dan 29 persen untuk kumpulan empat.

"Menariknya, tiada faktor lain yang membezakan kumpulan ini dari kelas lain," laporan penulis dalam kertas itu.

Individu yang telah obes sejak zaman kanak-kanak membentuk kumpulan empat. Kumpulan ini mempunyai indeks jisim badan tertinggi (BMI) pada umur 18 dengan purata 32, berbanding dengan purata kira-kira 25 untuk tiga kumpulan lain. BMI di atas 30 dianggap obes, sementara 25 adalah permulaan rangkaian yang ditakrifkan sebagai berat badan berlebihan. Kumpulan ini juga mempunyai BMI pra-pembedahan tertinggi, purata 58 berbanding dengan kira-kira 45 untuk tiga kumpulan lain, kajian itu melaporkan.

Secara keseluruhan, dalam tiga tahun selepas prosedur bariatric, lelaki kehilangan purata 25 peratus berat pra-operasi dan wanita kehilangan purata 30 peratus. Bidang dan rakan sekerja mendapati pesakit dalam kumpulan dua dan tiga mendapat manfaat lebih banyak daripada pembedahan bariatric berbanding pesakit dalam kumpulan satu dan empat. Lelaki dan wanita yang mengalami gangguan berjangkit kehilangan yang paling banyak, pada purata peratusan 28.5 dan 33.3, masing-masing, berat badan pendarahan.

Rawatan berat badan yang disasarkan

Mengenal pasti kumpulan pesakit yang berbeza dan memahami ciri-ciri mereka harus membantu penyelidikan dan rawatan obesiti, kata Field. Pada akhir prosedur rawatan seperti pembedahan bariatrik-penting untuk mengenal pasti siapa yang paling berfaedah dari pembedahan dan mereka yang manfaatnya tidak akan melebihi risiko pembedahan, katanya.

"Salah satu sebab mengapa kita tidak mempunyai penemuan yang lebih kuat dalam bidang penyelidikan obesiti ialah kita mengklasifikasikan semua orang ini dengan sama," kata Field. "Ia mungkin sangat baik bahawa ada beberapa strategi yang sangat berkesan di luar sana untuk menghalang atau merawat obesiti, tetapi apabila anda mencampur pesakit kumpulan yang berbeza bersama-sama, ia mencairkan kesannya."

Bidang menambah bahawa penyelidik obesiti perlu menguji pelbagai intervensi penurunan berat badan dalam cara yang lebih disasarkan dan diperibadikan. Sebagai contoh, kesedaran mungkin agak berkesan untuk orang yang dilebih-lebihkan oleh pemandangan dan bau makanan tetapi mungkin tidak berkesan untuk orang dalam kumpulan tiga yang tidak makan ketika mereka tidak lapar, katanya.

Pada masa akan datang, Field berharap dapat menggunakan kaedah analisis statistik yang sama pada individu yang lebih umum bagi individu yang berlebihan berat badan untuk melihat sama ada subkumpulan yang sama atau yang sama ada di kalangan orang pada berat kurang daripada yang ditakrifkan sebagai obes.

Beliau dan rakan-rakannya kini sedang membangunkan aplikasi mudah alih untuk mengukur apa yang mempengaruhi perilaku makan individu secara real time. Bidang berharap aplikasinya akhirnya boleh digunakan untuk menyediakan campur tangan berat badan yang disesuaikan. Beliau mempunyai versi beta aplikasinya dan berharap dapat maju ke hadapan dalam membangun dan menguji sepenuhnya.

Institut Kesihatan Nasional membiayai penyelidikan.

sumber: Universiti Brown

Buku berkaitan:

at InnerSelf Market dan Amazon