De middelomtrek als alternatief voor visceraal vet om de insulineresistentie in te schatten.
Is de middelomtrek een goed alternatief voor het visceraal vet als indicator van verhoogde insulineresistentie in een populatie van obese ouderen (>55 jaar) met diabetes mellitus type 2?
Auteurs: Tessa van Hooff en Laura Elenbaas Afstudeernummer: 2017101
Publicatiedatum: 20-01-2017
In opdracht van: HvA Lectoraat Gewichtsmanagement Onderwijsinstelling: Hogeschool van Amsterdam
Titel: De middelomtrek als alternatief voor visceraal vet om de insulineresistentie in te schatten.
Auteurs: Tessa van Hooff en Laura Elenbaas Afstudeeropdracht: 2017101
Opleiding: Voeding & Diëtetiek Dr. Meurerlaan 8 1067 SM Amsterdam www.hva.nl
020 595 3400
Opdrachtgever: HvA Lectoraat Gewichtsmanagement Dr. Meurerlaan 8
1067 SM Amsterdam www.hva.nl
020 595 3446
Praktijkbegeleider: Drs. Ir. Robert Memelink Docentbegeleider: Drs. Ir. Robert Memelink
Voorwoord
Deze scriptie is geschreven ter afronding van de Bacheloropleiding Voeding & Diëtetiek aan de Hogeschool van Amsterdam. Gedurende twintig weken is er onderzoek gedaan in opdracht van het Lectoraat Gewichtsmanagement naar het verband tussen insulineresistentie, het visceraal vet en de middelomtrek bij obese ouderen met diabetes type 2. Hierbij is gebruikt gemaakt van de data van de PROBE-studie.
Van september 2016 tot januari 2017 is er hard gewerkt om een mooi eindresultaat neer te zetten. Ons dankwoord gaat uit naar iedereen die ons geholpen heeft tijdens deze
afstudeeropdracht. In het bijzonder willen wij onze docent- en praktijkbegeleider Robert
Memelink bedanken voor de steun en feedback. Verder willen wij graag Peter Weijs bedanken voor het mogelijk maken van deze leerzame opdracht. Wij kijken met veel plezier terug op deze leerzame en interessante afstudeerperiode.
Tot slot wensen wij u veel leesplezier toe met het lezen van onze scriptie. Amsterdam, januari 2017
Samenvatting
Achtergrond: Het aantal ouderen met diabetes mellitus type 2 is in de afgelopen decennia sterk toegenomen. De symptomen van diabetes type 2 worden pas laat merkbaar, het duurt lang voordat de diagnose gesteld kan worden. Dit zorgt ervoor dat er complicaties kunnen ontstaan, zoals neuropathie, retinopathie en een grote kans op hart- en vaatziekten. Het bijtijds ontdekken van insulineresistentie kan schade aan het lichaam beperken. Er is een relatie aangetoond tussen het visceraal vet en insulineresistentie. Voor het meten van het visceraal vet kan er gebruik gemaakt worden van een CT-scan of DXA-scan. Dit zijn dure apparaten die niet elke (para)medicus tot zijn/haar beschikking heeft. Doel: Het doel van deze studie is
onderzoeken of het meten van de middelomtrek een even goede, of zelfs een betere, indicator is om de mate van insulineresistentie in te schatten, dan het visceraal vet. Methode: Er is gekeken naar de baselinegegevens van 115 deelnemers van de PROBE-studie. Met behulp van de McAuley’s index is de mate van insulinesensitiviteit bepaald. In SPSS is de correlatie berekend tussen de middelomtrek, visceraal vet en de insulinesensitiviteit. Een
regressieanalyse is gebruikt om te corrigeren voor eventuele andere variabelen die de
insulinesensitiviteit zouden kunnen beïnvloeden. Resultaten: De correlatie tussen het visceraal vet en de middelomtrek was significant, maar matig (r=0,514, r2 = 0,264, p < 0,001). De
correlatie tussen de middelomtrek en de insulinesensitiviteit was significant (r = -0,293, r2 = 0,085, p = 0,002), maar zeer zwak. Tussen het visceraal vet en de insulinesensitiviteit is een significante correlatie gevonden (r = -0,225, r2 = 0,05, p=0,009), maar deze was tevens zeer zwak. Geen van de potentiële confounders bleek significant te correleren met de
insulinesensitiviteit. De middelomtrek en het visceraal vet dragen beide significant bij aan de insulinesensitiviteit (β = -0,021, p = 0,002) (β = -0,001, p = 0,017). Discussie: Er zijn meerdere mogelijke verklaringen voor de zeer zwakke correlaties. Ten eerste werden er alleen personen in de studie geïncludeerd die lijden aan diabetes type 2. Dit betekent dat enkel de mate van insulineresistentie bepaald kan worden, en niet of iemand insulineresistent is.Daarnaast bestond de doelgroep uit personen van 55 jaar en ouder, deze groep heeft al meer risico op insulineresistentie. Positieve punten aan deze studie waren de populatiegrootte, de strenge in- en exclusiecriteria en de geavanceerde en gekalibreerde meetapparatuur. Een negatief punt was de beperkte doelgroep. Er bestaat nog twijfel of de McAuley’s index de beste manier is om de insulinesensitiviteit te bepalen.
Conclusie: De middelomtrek vertoont een vrijwel gelijke correlatie met de insulineresistentie als het visceraal vet. Het zou dus een alternatief kunnen zijn om de insulineresistentie in te
schatten, maar beide correlaties bleken zeer zwak. Daarom zijn beide parameters niet geschikt als indicator voor de insulineresistentie, berekend met de McAuley’s index, binnen deze
patiëntengroep.
Kernwoorden: insulineresistentie, middelomtrek, visceraal vet, diabetes mellitus type 2, McAuley’s index
Inhoudsopgave
Voorwoord ... 2 Samenvatting ... 3 1. Inleiding ... 6 1.1. Probleemstelling ... 7 1.2. Deelvragen... 7 1.3. Doelstelling ... 8 2. Methode ... 9 2.1. Studieoverzicht ... 9 2.2. Onderzoekspopulatie ... 9 2.2.1. De werving ... 9 2.2.2. In- en exclusiecriteria ... 92.3. Methoden van dataverzameling ...10
2.3.1. Middelomtrek ...10
2.3.2. Visceraal vetgehalte ...10
2.3.3. Body Mass Index ...11
2.3.4. Bloedwaarden ...11
2.3.5. McAuley’s index ...11
2.3.6. Physcial Activity Level (PAL) ...11
2.3.7. Medicatie...11 2.3.8. Vetvrije massa ...12 2.3.9. Systolische bloeddruk ...12 2.3.10. Deskresearch ...12 2.4. Statistische analyse ...12 2.4.1. Correlatie ...12 2.4.2. Regressie ...12 3. Resultaten ...14 3.1. Deelnemerskarakteristieken ...14 3.2. Correlatie ...15 3.3 Regressie ...18
4. Discussie ...20
5. Conclusie ...23
6. Aanbevelingen ...24
Literatuurlijst ...25
1. Inleiding
Nederland is aan het vergrijzen: dit betekent dat er steeds meer 65-plussers zijn en steeds minder werkenden. Ouder worden gaat gepaard met allerlei ziektebeelden, waaronder diabetes mellitus type 2 en obesitas. Naar schatting zullen er in 2050 ongeveer 700.000 ouderen obees zijn (1). Daarnaast stijgt het percentage mensen van 55 jaar of ouder met diabetes type 2 sterk (2). Voordat volwassenen met diabetes type 2 de symptomen van deze ziekte opmerken, lopen ze vaak al lang rond met een (sterk) verhoogde bloedsuikerspiegel. Dit kan leiden tot
verschillende complicaties, zoals neuropahtie, retinopathie en een verhoogde kans op hart- en vaatziekten (3). Deze verhoogde bloedsuikerspiegel ontstaat door verhoogde
insulineresistentie. Het lichaam is ongevoelig geworden voor het hormoon insuline, waardoor de suiker niet kan worden opgenomen in de cellen. De grootste oorzaken van insulineresistentie zijn overgewicht en te weinig beweging. Overgewicht gaat vaak samen met een hoog visceraal vetgehalte, het vet rondom de organen (4). Visceraal vet produceert inflammatoire adipokines (stoffen die het ontstaan van ontstekingen stimuleren). Deze stoffen zorgen ervoor dat de cellen minder gevoelig worden voor insuline, waardoor er insulineresistentie en diabetes kan ontstaan (5,6).
Voor het meten van visceraal vet is geavanceerde en dure apparatuur nodig. Deze apparatuur is dus niet voor iedereen toegankelijk. Een CT-scan is de gouden standaard voor het meten van de hoeveelheid visceraal vet (4). De kosten van een CT-scan zijn hoog en daarnaast wordt men blootgesteld aan radioactieve straling. In de praktijk wordt deze meting dan ook weinig gebruikt voor het meten van visceraal vet (7). Er kan ook gebruik worden gemaakt van een DXA-scan voor het meten van o.a. visceraal vet. Dit is ook een apparaat dat de lichaamssamenstelling meet met behulp van een kleinere dosis radioactieve röntgenstraling.
Voor het screenen van grote aantallen individuen zijn apparaten zoals de CT-scan en de DXA-scan niet geschikt. Het zou daarom wenselijk zijn om een eenvoudige, maar wel valide manier te vinden, bijvoorbeeld de middelomtrek, om de hoeveelheid visceraal vet in te schatten, met als doel makkelijker het risico op insulineresistentie vast te stellen.
In een onderzoek van Rankinen (1999) bij volwassenen van 18 tot 72 jaar oud zijn
antropometrische maten, zoals de middelomtrek en de middelheup-ratio, naar voren gekomen als geschikte meetinstrumenten voor het inschatten van de hoeveelheid visceraal vet. De onderzoekspopulatie werd verdeeld in vier groepen, per groep is er gekeken naar de samenhang tussen het visceraal vet en de antropometrische maten. De middelomtrek
vertoonde de meeste samenhang in alle groepen; mannen <40 jaar (r =0,82) , vrouwen <40 jaar (r = 0,78) , mannen ≥40 jaar (r = 0,82) en vrouwen ≥40 jaar (r = 0,77) (8).
In de literatuur wordt aangeven dat er een positief verband bestaat tussen een hoog visceraal vetgehalte en insulineresistentie. In een meta-analyse van Zhang et al. (2015) is een correlatie gevonden van r = 0,570 tussen visceraal vet en insulineresistentie (9).
Wanneer het visceraal vet ingeschat zou kunnen worden door het meten van de middelomtrek, zou dit ook een indicatie kunnen geven van de insulineresistentie. Er zijn aanwijzingen
gevonden dat een middelomtrek van 100 cm of hoger, voor zowel mannen als vrouwen, het risico op insulineresistentie aanzienlijk vergroot. In deze studie zijn gezonde vrijwilligers geïncludeerd. De leeftijd, BMI en middelomtrek varieerde sterk. Naast de middelomtrek werd ook het BMI, het triglyceridengehalte, het HDL-cholesterolgehalte en de bloeddruk bepaald. De middelomtrek bleek de sterkste samenhang te hebben met insulineresistentie (β=0,37). De sensitiviteit in deze studie was voor zowel mannen als vrouwen hoog; 0,94 en 0,98. De specificiteit was een stuk lager;0,61 en 0,63 (10).
De insulineresistentie kan bepaald worden aan de hand van verschillende indices. In
bovenstaande studies wordt voornamelijk gebruik gemaakt van de HOMA-IR index, maar uit een ander onderzoek blijkt dat de McAuley’s index de meeste samenhang vertoont met het visceraal vetgehalte (11,12).
De onderzoeksvraag die is opgesteld, moet verduidelijken of de middelomtrek als alternatief kan fungeren voor een duurdere methode, zoals een DXA-scan, om zo een indicatie te krijgen van de insulineresistentie. De focus in dit onderzoek ligt op de relatie tussen middelomtrek en insulineresistentie, én op de relatie tussen visceraal vet en insulineresistentie.
Voor dit onderzoek is er gebruik gemaakt van de baselinedata uit de PROBE-studie. De PROBE-studie is een dubbelblind onderzoek bij ouderen (>55 jaar) met ernstig overgewicht en diabetes type 2. De ene helft van de deelnemers krijgt een eiwitverrijkt studieproduct en de andere helft krijgt een isocalorisch controleproduct. De studie bestaat daarnaast uit een
voeding- en beweegprogramma, met als doel het verlies van spiermassa te verminderen en de bloedsuikerspiegels onder controle te houden. Dit doet de HvA in samenwerking met vier andere Nederlandse partijen: Nutricia Research, TNO, Tromp Medical en Vialente-Diëtheek (13).
1.1. Probleemstelling
Is de middelomtrek een goed alternatief voor het visceraal vetgehalte als indicator van verhoogde insulineresistentie in een populatie van obese ouderen (>55 jaar) met diabetes mellitus type 2?
1.2. Deelvragen
- Is er een relatie tussen de middelomtrek en het visceraal vet? - Wat is de relatie tussen de middelomtrek en de insulineresistentie?
- Wat is de relatie tussen het visceraal vetgehalte en de insulineresistentie?
- Welke aanbevelingen in de diëtetiek kunnen er worden gedaan naar aanleiding van dit onderzoek?
1.3. Doelstelling
Het doel van deze scriptie is onderzoeken of het meten van de middelomtrek een even goede, of zelfs een betere, indicator is om de mate van insulineresistentie in te schatten, dan het visceraal vet. Mocht de uitkomst positief zijn, dan zou dit verschillende voordelen hebben. Ten eerste is dit een goedkope, makkelijke en snelle manier, die niet invasief is voor de patiënt, om een schatting te maken van insulineresistentie. Als het zo is dat een grotere middelomtrek gerelateerd kan worden aan insulineresistentie, dan zou dit in een eerder stadium
gediagnosticeerd kunnen worden. De schade die wordt aangericht door een langdurig te hoge bloedsuikerspiegel wordt hierdoor beperkt.
Ten tweede sluit deze informatie aan bij alle resultaten die gevonden worden in het PROBE-onderzoek. Op deze manier vormt er zich een completer beeld van obese ouderen met diabetes type 2.
2. Methode
2.1. Studieoverzicht
Deze scriptie is geschreven met behulp van de baselinedata van de PROBE-studie. De doelstellingen van de PROBE-studie zijn het bestuderen van een innovatief dieet hoog in
eiwitten, in combinatie met training, op het behoud van spiermassa, het verlies van vetmassa en de metabole gezondheid van obese ouderen met diabetes type 2. De deelnemers hebben gedurende drie maanden een programma gevolgd bestaande uit drie keer per week sporten onder begeleiding en een verminderde calorie-inname. Een deel van de deelnemers kreeg een innovatief eiwitsupplement met wei-eiwit en extra toegevoegde leucine en vitamine D, en het andere deel een isocalorisch controleproduct. De studie is op 23 juni 2014 goedgekeurd door de Stichting Beoordeling Ethiek Biomedisch Onderzoek (METC Assen). Daarnaast staat de studie geregistreerd in het Nederlands trialregister (NTR4497). Het eerste cohort van de studie is gestart in september 2014 en het laatste cohort eindigt in januari 2017. Er is voor deze scriptie gekeken naar de baselinegegevens uit alle cohorten van 122 deelnemers (n=122).
2.2. Onderzoekspopulatie
2.2.1. De werving
Voor de werving van de deelnemers zijn diverse kanalen gebruikt, bijvoorbeeld via advertenties in het Parool, de Metro, de Telegraaf en via lokale kranten. Daarnaast zijn er
informatiebrochures verspreid in buurthuizen, apotheken, diëtisten-, huisarts- en pedicurepraktijken. Aanmelden voor de studie kon via de website van het Lectoraat Gewichtsmanagement van de Hogeschool van Amsterdam en per e-mail en telefoon.
2.2.2. In- en exclusiecriteria
Voor het selecteren van de deelnemers zijn in- en exclusiecriteria opgesteld. Mannen en vrouwen met een leeftijd tussen de 55 en de 85 jaar en ernstig overgewicht (BMI > 30 kg/m² of BMI >27 kg/m² in combinatie met een middelomtrek >88 cm voor vrouwen en >102 cm voor mannen). Daarnaast moesten de deelnemers gediagnosticeerd zijn met ambulante diabetes mellitus type 2 (bevestigd door gebruik van diabetesmedicatie). Wanneer er geen
diabetesmedicatie werd gebruikt moest de HbA1c-waarde > 43 mmol/l (>6,1%) zijn. Personen werden geëxcludeerd wanneer er sprake was een een recente ernstige ziekte die van invloed kon zijn op het eiwitmetabolisme zoals kanker. Voorafgaand aan de randomisatie moest het informed consent door beide partijen zijn ondertekend. Verdere details over de in- en exclusiecriteria zijn terug te vinden in de bijlage l.
2.3. Methoden van dataverzameling
De data die nodig was voor het onderzoek is verzameld tijdens de baselinemetingen. De metingen zijn uitgevoerd door studenten Voeding & Diëtetiek die voor hun stage of afstudeerproject meewerkten aan de PROBE-studie. Tijdens de baselinemetingen zijn de volgende gegevens verzameld: lichaamssamenstelling, antropometrie, BMI, bloedwaarden, rustmetabolisme, bloeddruk, hartslag, handknijpkracht, fysieke prestaties, PAL, het maximale zuurstofverbruik. De gegevens die in dit onderzoek werden gebruikt zijn: middelomtrek, visceraal vet, het plasma insuline en de plasma triglyceridenwaarde uit het bloed.
2.3.1. Middelomtrek
De middelomtrek werd gemeten met behulp van een meetlint. Het punt waar de middelomtrek werd gemeten, is het midden tussen de onderste rib en het bovenste heupbot. Er werd steeds gebruik gemaakt van hetzelfde meetlint van het Voedingscentrum.
2.3.2. Visceraal vetgehalte
Het visceraal vetgehalte is bepaald met behulp van de DXA-scan (Discovery A, Hologic,
Badford (MA), U.S.A.) en de bijbehorende software (Hologic APEX Software 4.0.2.). Het visceraal vetgehalte zal in het vervolg worden aangeduid als visceraal vet. Met de DXA-scan wordt het visceraal vet gemeten in een ‘region of interest (ROI)’ van de buik. Deze ligt in het algemeen tussen de bekkenrand en de onderste rib, zoals te zien is op afbeelding 1. De DXA-scan maakt een tweedimensionale projectie en en kan zowel het visceraal vet in de buikholte als het onderhuids vet in deze ROI meten. Het onderhuids vet wordt van de totale gemeten hoeveelheid vet in de ROI afgetrokken om de waarde voor het visceraal vet te krijgen (14). De DXA-scan is uitgevoerd met een gekalibreerde machine door getraind personeel.
2.3.3. Body Mass Index
Voor het berekenen van de BMI is het gewicht met de weegschaal van de Bodpod (Life
Measurement Inc, Concord (CA), U.S.A.) gemeten. Deze weegschaal is gekalibreerd met twee gewichten van 10kg per stuk. De lengte is gemeten met een aan de muur gemonteerde
stadiometer (De Grood Productions, LLM 250D, serienummer 270901).
2.3.4. Bloedwaarden
De bloedwaarden die in dit onderzoek werden gebruikt zijn het nuchter plasma insuline en het nuchter plasma triglyceriden. Het bloed werd afgenomen voorafgaand aan de orale glucose tolerantie test (OGTT) die in het VU medisch centrum werd uitgevoerd. Door deze waarden in te vullen in McAuley’s index kan de insulinesensitiviteit bepaald worden.
2.3.5. McAuley’s index
Om de insulineresistentie te bepalen is er gebruik gemaakt van de bovengenoemde data en McAuley’s index. Deze index geeft de insulinesensitiviteit weer.
Insulinesensitiviteit = exp(2,63 - 0,28 In(insuline t=0 ) - 0,31 In(triglycerident=0 )) Insuline in mU/l
Triglyceriden in mmol/l
Het afkappunt dat gehanteerd is met deze formule is ≤ 5,8. Wanneer de uitkomst lager is dan 5,8, dan wordt de deelnemer als insulineresistent beoordeeld (15).
2.3.6. Physcial Activity Level (PAL)
Voor het meten van het de PAL is gebruik gemaakt van een Personal Activity Monitor-accelerometer (PAM BV, Oosterbeek, Nederland). Deze is gedurende drie dagen gedragen door alle proefpersonen. Deze drie dagen bestonden uit twee werkdagen en één weekenddag. De PAM-accelerometer werd uitgelezen met het computerprogramma van PAM BV. De formule: PAM-score/100+1 werd gebruikt om de PAL te berekenen.
2.3.7. Medicatie
De proefpersonen gebruikten verschillende soorten medicatie voor de diabetes. De medicatie werd nagevraagd tijdens de screeningsvisite (V0) aan de hand van een medicatielijst. Hierbij is tevens de dosering en de start van het gebruik genoteerd. Er waren ook proefpersonen die helemaal geen medicatie voor de diabetes gebruikten. De soorten medicatie zijn onderverdeeld in verschillende categorieën:
- 2 = SU-derivaten zonder metformine - 3 = SU-derivaten i.c.m. metformine - 4 = overige diabetesmedicatie
2.3.8. Vetvrije massa
De vetvrije massa is verkregen met behulp van de DXA-scan, hierbij is de vetvrije massa van de armen, de benen en de romp bij elkaar opgeteld.
2.3.9. Systolische bloeddruk
De bloeddruk is gemeten met een bloeddrukmeter van Omron Healthcare Europe B.V. (M2 2014). De bloeddruk is drie keer achter elkaar gemeten. De eerste meting telt niet mee. Voor dit onderzoek is gebruik gemaakt van de middelste meting.
2.3.10. Deskresearch
Om te onderzoeken wat er al bekend is over dit onderwerp is er gebruik gemaakt van
deskresearch. Hiervoor is er gebruikt gemaakt van verschillende databases en de zoekmachine Google. De databases die gebruikt worden zijn: PubMed, Google Scholar, Springerlink, Science Direct en de HvA Kennisbank. De gebruikte zoektermen zijn: insulin resistance AND waist circumference; insulin resistance AND visceral fat; waist circumference AND visceral fat;
2.4. Statistische analyse
De data is geanalyseerd met behulp van het programma IBM SPSS Statistics versie 22.
2.4.1. Correlatie
Er is gekeken naar de samenhang tussen de middelomtrek en insulinesensitiviteit en naar de samenhang tussen het visceraal vet en insulinesensitiviteit door middel van de Pearson correlatiecoëfficiënt. Met de p-waarde (<0,05) is beoordeeld of de correlatie significant is.
2.4.2. Regressie
Naast de middelomtrek en het visceraal vet is er naar andere variabelen gekeken die mogelijk een invloed hebben op de insulinesensitiviteit. Dit werd gedaan met behulp van een
multivariabele, lineaire stepwise regressie analyse. Met behulp van de literatuur zijn de relevante variabelen bepaald. Dit zijn de potentiële confounders: PAL, leeftijd, medicatie, geslacht en vetvrije massa (10). De potentiële confounders worden alleen meegenomen in het regressiemodel wanneer deze een significante correlatie vertonen met de insulineresistentie. Voor de correlatie van de leeftijd, de PAL en de vetvrije massa is gebruik gemaakt van de Pearson’s correlatiecoëfficiënt. De ongepaarde t-test is gebruikt om te onderzoeken of het geslacht een significante invloed heeft op de insulinesensitiviteit. Voor de variabele geslacht is
de onderzoekspopulatie in twee groepen verdeeld: mannen en vrouwen. Voor de variabele medicatie is de Kruskal Wallis test is gebruikt. Hiervoor is de onderzoekspopulatie in vijf groepen verdeeld: geen diabetesmedicatie, metformine, derivaten zonder metformine, SU-derivaten i.c.m. metformine en overig. Er is gekeken of er een significant verschil is tussen de verschillende soorten medicaties. Daarnaast is de mediaan van de McAuley’s index per groep bepaald. De syntax van alle handelingen in SPSS in is terug te vinden bijlage II.
3. Resultaten
3.1.
Deelnemerskarakteristieken
Er zijn in totaal 122 deelnemers geïncludeerd in de PROBE-studie. De deelnemers waarbij geen gegevens van de middelomtrek of hetvisceraal vet beschikbaar waren, zijn geëxcludeerd voor dit onderzoek. De onderzoeksgroep bestond uit 115 personen, waarvan 71 (58,5%) mannen en 44 (41,5 %) vrouwen. Van alle deelnemers hadden 14 personen pre-diabetes en 101 personen diabetes type 2. Alle deelnemers waren insulineresistent, op één deelnemer na. De medicatie die het meest gebruikt werd onder de deelnemers was metformine. In tabel 1 zijn de kenmerken van de deelnemers terug te vinden.
Tabel 1. Overzicht van de deelnemerskarakteristieken
Gemiddelde ± SD Minimum Maximum Geslacht (M/V) 71 (58,5%) / 44 (41,5%) Leeftijd (jaren) 67 ± 5,8 55 85 BMI (kg/m²) 3,8 ± 4,6 26,4 55,4 Middelomtrek (cm) 114,9 ± 10,3 94 146 PAL (-) 1,2 ± 0,1 1,1 1,2 Visceraal vet (g) 880,3 ± 257,6 253 1698 Systolische bloeddruk (mmHg) 144 ± 18 102 190 McAuley’s index (-) 3,5 ± 0,74 1,93 6,03 Medicatie (-) Geen 14 Metformine 39 SU-derivaten zonder metformine 1 SU-derivaten i.c.m. metformine 28 Overig 1
BMI = Body Mass Index; PAL= Physical Activity Level; SU-derivaten = sulfonylureum-derivaten
3.2. Correlatie
Figuur 1 geeft de samenhang tussen de middelomtrek en het visceraal vet weer (r =0,514, p<0,001). De verklaarde variantie is matig (r2= 0,264) (16).
De correlatie tussen de middelomtrek en de insulinesensitiviteit is weergegeven in figuur 2 (r = -0,293, p=0,002). De verklaarde variantie is zeer zwak (r2= 0,085) (15).
In figuur 3 wordt de correlatie weergegeven tussen het visceraal vet en de insulinesensitiviteit (r = -0,225, p=0,009). De verklaarde variantie is zeer zwak (r2= 0,05) (15).
3.3 Regressie
Voor de lineaire regressieanalyse is er eerst gekeken naar de correlatie tussen de potentiële confounders en insulinesensitiviteit. In tabel 2 zijn de uitkomsten van deze correlaties
weergegeven. Geen van de potentiële confounders bleek significant te correleren met de insulinesensitiviteit. Daarnaast bleken de correlaties erg zwak. Deze zijn daarom niet gebruikt voor de lineaire regressieanalyse.
Tabel 2. Correlatie potentiële confounders met insulinesensitiviteit
r r2 p Leeftijd 0,033 0,001 0,729 PAL 0,048 0,002 0,616 Vetvrije massa -0,113 0,013 0,237 Systolische bloeddruk 0,07 0,005 0,407
PAL = Physical Activity Level
Voor de potentiële confounder geslacht is er met een onafhankelijke t-test gekeken of er een significant verschil is tussen mannen en vrouwen bij de McAuley’s index. Voor deze test zijn de gegevens van 111 deelnemers gebruikt, van 4 deelnemers waren de gegevens niet compleet. Er bleek geen significant verschil te zijn tussen mannen en vrouwen (p = 0,880). Daarom is deze niet gebruikt voor de lineaire regressieanalyse. In tabel 3 zijn het gemiddelde en de standaarddeviatie van de verschillende groepen terug te vinden.
Tabel 3. Onafhankelijke t-test geslacht
Geslacht N Gemiddelde SD
Man 43 3,5262 0,82406
Vrouw 68 3,5043 0,68653
Voor de potentiële confounder is er gebruik gemaakt van de Kruskal-Wallis test, deze gegevens zijn terug te vinden in tabel 4. De medicatie is onderverdeeld in vijf groepen: geen
diabetesmedicatie, metformine, SU-derivaten zonder metformine, SU-derivaten i.c.m.
metformine en overig. De medicatie bleek geen significante invloed te hebben op de McAuley’s index (p=0,538). Om deze reden is medicatie niet gebruikt voor de lineaire regressieanalyse.
Voor deze test zijn de gegevens van 111 deelnemers gebruikt omdat de gegevens van 4 deelnemers niet compleet waren.
Tabel 4. Kruskal-Wallis test medicatie
Medicatie N Mediaan Geen diabetesmedicatie 14 3,3104 Metformine 58 3,4928 SU-derivaten zonder metformine 3 3,7205 SU-derivaten i.c.m. metformine 35 3,6300 Overig 1 3,1534 Totaal 111 3,5161 SU-derivaten = sulfonylureum-derivaten
De lineaire regressieanalyse is voor zowel de middelomtrek als het visceraal vet uitgevoerd in twee aparte modellen. Beide variabelen dragen significant bij aan de insulinesensitiviteit. De uitkomst van de regressieanalyse is weergegeven in tabel 5. De β van de middelomtrek is -0,021. Dit betekent dat wanneer de de middelomtrek met één centimeter toeneemt, de McAuley’s index daalt met 0,021. Dit wil zeggen dat de insulineresistentie toeneemt.
De β van het visceraal vet is 0,001. Dit betekent dat wanneer het visceraal vet met één gram toeneemt, de McAuley’s index met 0,001 afneemt.
Tabel 5. Lineaire regressie middelomtrek en visceraal vet met insulinesensitiviteit
Predictor*
β
pMiddelomtrek -0,021 0,002
Visceraal vet -0,001 0,017
4. Discussie
Tijdens dit onderzoek is onderzocht of de middelomtrek als alternatief kan fungeren voor het visceraal vet om de insulineresistentie in te schatten. Hiervoor is gekeken naar de relaties tussen de middelomtrek, het visceraal vet en de insulineresistentie.
Er is een significante relatie gevonden tussen de middelomtrek en de insulinesensitiviteit (r = -0,293, p = 0,002). Omdat de verklaarde variantie slechts 8,5% is, is het verband zeer zwak (16). Ook de relatie tussen het visceraal vet en de insulinesensitiviteit is zeer zwak (r=-0,225, p=0,009), met een verklaarde variantie van 5% (16). De gevonden β van de middelomtrek en het visceraal vet was respectievelijk -0,021 en -0,001. Dit zegt dat de bijdrage van de
middelomtrek en het visceraal vet aan de insulineresistentie minimaal is. Opmerkelijk is dat deze resultaten de verwachting en de literatuur tegenspreekt. In andere studies zijn sterke correlaties gevonden tussen het visceraal vet en de insulineresistentie (9,17). Daarnaast wordt er minder vaak gesproken over een relatie tussen middelomtrek en insulineresistentie. Hierdoor werd verwacht dat er een sterkere correlatie zou zijn tussen het visceraal vet en de
insulineresistentie, dan tussen de middelomtrek en de insulineresistentie. Echter, de verklaarde varianties van het visceraal vet en de middelomtrek liggen dichtbij elkaar en beiden vertonen, tegengesteld aan de verwachting, een zeer zwak verband. Een mogelijke verklaring hiervoor is dat de doelgroep bestaat uit deelnemers met (pre-) diabetes type 2. Bijna alle deelnemers zijn dus insulineresistent. Met de McAuley’s index kan in deze doelgroep enkel de mate van
insulineresistentie bepaald worden. De data van de insulinesensitiviteit vertoont om deze reden weinig spreiding met een gemiddelde van 3,5 en een standaarddeviatie van 0,74. In een
onderzoek uitgevoerd door Wahrenberg et al zien we een grotere en bredere spreiding van de insulinesensitiviteit bij een grotere en bredere onderzoekspopulatie. Van deze
onderzoekspopulatie zijn 697 deelnemers beoordeeld als insulineresistent (verkregen via de HOMA-IR) en 1951 deelnemers als insulinesensitief. De gevonden β van de middelomtrek was
0,37. Dit verband is duidelijk sterker dan het resultaat gevonden in het huidige onderzoek, met een doelgroep bestaande uit diabetespatiënten (β = -0,0021) (10).
Daarnaast gaat het om ouderen (gemiddelde leeftijd: 67). Ouderen hebben een grotere kans om insulineresistent te worden. Dit komt doordat zij vaak kampen met verschillende
risicofactoren, zoals een hoge bloeddruk, sarcopenie en te weinig beweging (17).
Er zijn dus meerdere factoren van invloed op de insulinesensitiviteit. Opvallend is dat er in dit onderzoek geen significante confounders zijn gevonden voor de regressieanalyse. Om de insulineresistentie bij deze doelgroep verder te verklaren, zou er in een volgend onderzoek gekeken moeten worden naar andere potentiële confounders. Er is tevens geen significant verschil gevonden tussen de verschillende soorten medicatie (=0,538). Een verklaring hiervoor kan zijn dat er gebruikt is gemaakt van nuchtere bloedwaarden. De deelnemers mochten 12 uur voorafgaand aan het bloedprikken geen eten, drinken of medicatie tot zich nemen. Om deze reden was er op het moment van prikken geen diabetesmedicatie in het bloed aanwezig. Deze kon daarom geen invloed op de bloedsuikerspiegel uitoefenen.
In tegenstelling tot een onderzoek uitgevoerd door Wahrenberg et al (2005), bleek in deze onderzoekspopulatie de systolische bloeddruk geen significante confounder (p = 0,407). De correlaties van de middelomtrek en het visceraal vet met de insulinesensitiviteit liggen erg dicht bij elkaar. In een andere studie met non-diabetici zijn deze correlaties ook vrijwel gelijk: (r = 0,545 en r = 0,522) (17). Dit kan erop wijzen dat de middelomtrek net zo goed de
insulineresistentie kan inschatten, als het visceraal vet. In dit onderzoek zijn beide variabelen geen sterke indicators. Verder onderzoek naar de samenhang tussen middelomtrek, visceraal vet en insulinesensitiviteit zou deze samenhang nog nader kunnen verklaren.
Uit de resultaten blijkt verder dat er een matige correlatie is tussen de middelomtrek en het visceraal vet (r=0,514, p < 0,001, r2 = 0,264)(17).Dit betekent dat 26,4% van de middelomtrek verklaard wordt door de hoeveelheid visceraal vet. De verklaarde variantie is echter
onvoldoende om te kunnen stellen dat de middelomtrek als maat kan dienen voor het visceraal vet in deze doelgroep. Ondanks de matige correlatie vertoont dit resultaat geen
overeenstemming met wat er gevonden is in een studie uitgevoerd door Johnson et al. Hierin is in een vergelijkbare doelgroep onderzocht of de verandering van de middelomtrek correleert met de verandering in het visceraal vet. Het resultaat was een zwakke en niet significante samenhang (r = 0.190, P = 0.211)(19). In een volgende studie zou er gekeken moeten worden naar een grotere en meer diverse groep mensen, zodat de relatie tussen de middelomtrek en het visceraal vet verder onderzocht kan worden.
Een positief punt van dit onderzoek is de populatiegrootte. Met de gegevens van 115 personen kan er een duidelijke conclusie getrokken worden binnen deze doelgroep. Er is gebruik gemaakt van dubbele data-invoer en alle data is gespiegeld, waardoor de kans op fouten zo klein
mogelijk is gemaakt. Een ander positief punt van dit onderzoek is de DXA-scan. Deze werd elke meetdag gekalibreerd en werd alleen uitgevoerd door getraind personeel. Dit heeft ervoor gezorgd dat de uitkomsten gestandaardiseerd zijn.
De deelnemers in dit onderzoek moesten aan strenge eisen voldoen (zie bijlage in- en exclusiecriteria). Er werd dus gewerkt met een gestandaardiseerde groep. Hierdoor kan de informatie die verkregen is uit dit onderzoek ook toegepast worden op andere personen met hetzelfde ziektebeeld.
Een beperking binnen deze studie is dat er enkel gewerkt is met diabetespatiënten. Vrijwel elke deelnemer was insulineresistent. Alleen de mate van insulineresistentie kon dus bepaald worden. Daarnaast geeft dit onderzoek alleen een beeld voor deze patiëntengroep; de uitkomsten zijn minder representatief voor andere doelgroepen.
Een ander zwak punt is dat het onduidelijk is of de McAuley’s index de beste manier is om de insulinesensitiviteit te berekenen. Een andere manier om de insulineresistentie te berekenen is de HOMA-IR. In deze formule wordt er gerekend met nuchter insuline en nuchter glucose. In veel studies waar er gebruik werd gemaakt van de HOMA-IR werd een significante en sterkere
vergelijking te kunnen maken tussen deze twee indices, zou dit onderzoek nogmaals uitgevoerd moeten worden met de HOMA-IR in plaats van de McAuley’s index. Zo zou er bepaald kunnen worden welke index beter te gebruiken is voor een soortgelijk onderzoek.
Verder is er in deze studie, naast het visceraal vet en de middelomtrek, naar relatief weinig confounders gekeken die de insulineresistentie konden verklaren. Hierdoor is de
5. Conclusie
Tegen de verwachtingen in, vertoont de middelomtrek een vrijwel gelijke correlatie met de insulineresistentie als het visceraal vet. Het zou dus een alternatief kunnen zijn om de
insulineresistentie in te schatten, maar beide correlaties bleken zeer zwak. Daarom zijn beide parameters niet geschikt als indicator voor de insulineresistentie binnen deze patiëntengroep. Meer onderzoek is nodig om te bepalen of de middelomtrek een goed alternatief zou zijn voor het visceraal vet als indicator van de insulineresistentie. Dit zou bij voorkeur gedaan moet worden met een brede doelgroep, bestaande uit personen van verschillende leeftijden en een variërende middelomtrek.
6. Aanbevelingen
Dankzij dit onderzoek heeft de PROBE-studie en het Lectoraat Gewichtsmanagement een completer beeld gekregen van de insulineresistentie bij obese ouderen met diabetes type 2. Er kan echter nog niet gezegd worden of de middelomtrek een goed alternatief is voor het
inschatten van de insulineresistentie. In eventuele vervolgonderzoeken zou er rekening kunnen worden gehouden met onderstaande aanbevelingen.
In andere onderzoeken wordt er vaker de HOMA-IR gebruikt om insulineresistentie te bepalen dan de McAuley’s index. Welke van de twee een betere voorspeller is, is nog onduidelijk. Dit onderzoek zou wel herhaald kunnen worden met de HOMA-IR in plaats van de McAuley’s index om deze twee indices met elkaar te vergelijken. Dan kan er gekeken worden of er een sterkere correlatie is tussen de middelomtrek en insulineresistentie en visceraal vet en de
insulineresistentie als er gebruik gemaakt wordt van de HOMA-IR.
De deelnemers die meededen in dit onderzoek voldeden aan kritische eisen. Zo had elke deelnemer diabetes mellitus type 2 of pre-diabetes en was daarom insulineresistent. Er kon met behulp van de McAuley’s index dus enkel de mate van insulineresistentie bepaald worden. Om te onderzoeken of de middelomtrek insulineresistentie kan voorspellen, en niet de mate van van insulineresistentie zal er in een volgend onderzoek naar een bredere onderzoekspopulatie gekeken moeten worden.
Als laatste zou de insulineresistentie binnen deze onderzoeksgroep nader verklaard kunnen worden door naar andere potentiële confounders te kijken. Uit de literatuur zijn leeftijd, geslacht, medicatie, vetvrije massa en de PAL naar voren gekomen als potentiële confounders voor dit onderzoek. Deze bleken geen significante correlatie te vertonen met de insulineresistentie. Naar aanleiding van dit onderzoek kunnen nog geen concrete aanbevelingen worden gedaan voor diëtisten en andere paramedici.
Literatuurlijst
1. Verrijen AM, Blank S, Tuinstra J. Behandeling van ouderen met obesitas door een diëtist: een inventarisatie. Ned Tijdschr voor Voeding & Diëtetiek. 2012;67
2. Centraal Bureau voor Statistiek. Steeds meer mensen met diabetes.2014 Nov. 13.
Beschikbaar via:https://www.cbs.nl/nl-nl/nieuws/2014/46/steeds-meer-mensen-met-diabetes 3. Diabetesfonds. Complicaties van diabetes. Beschikbaar via:
https://www.diabetesfonds.nl/over-diabetes/complicaties-van-diabetes
4. Wet op de bevolkingsonderzoek: de Maastricht studie. 2012. Beschikbaar via:
//www.gezondheidsraad.nl/sites/default/files/WBO_De_Maastricht_Studie_201310a_0.pdf 5. van Huisstede A, Braunstahl GJ. Systemische inflammatie bij obesitas en astma. Nederlands tijdschrift voor allergie en astma. 2010. Jaargang 10, nr. 4.
6. Muis E, Noordink A. Immunoendocrinologie in de voedselvertering. Groningen. 16-02-2016. Beschikbaar via: http://www.rug.nl/research/pathology/medbiol/pdf/hoofdstuk3b.pdf
7.Kawada T, Andou T, Fukumitsu M. Waist circumference, visceral abdominal fat thickness and three components of metabolic syndrome. Diabetes Metab Syndr. 2016 Jan-Mar;10(1):4-6
8. Rankinen T, Kim SY, Pérusse L, et al. The prediction of abdominal visceral fat level from body composition and anthropometry: ROC analysis. Int J Obes Relat Metab Disord. 1999 Aug;23(8):801-9
9. Zhang M, Hu T, Zhang S, Zhou L. Associations of Different Adipose Tissue Depots with Insulin Resistance: A Systematic Review and Meta-analysis of Observational Studies. Sci Rep. 2015 Dec 21;5:18495
10. Wahrenberg H, Hertel K, Leijonhufvud BM, et al. Use of waist circumference to predict insulin resistance: retrospective study. BMJ 2005;330;1363
11. Koetsier L. What insulin resistance index correlates best with visceral fat for obese older type 2 diabetes patients. A study towards visceral fat and insulin resistance and the influence of medication among type 2 diabetes, aged 55 to 85. 2015 Jun 26. BSc thesis. VU Amsterdam. 12. Karne RJ, Chen H, Quon MJ. Diagnosing insulin resistance by simple
quantitative methods in subjects with normal glucose metabolism. Diabetes Care. 2004 May;27(5):1247-8
13. Bongers, A. Study Protocol Probe Study. Protein and lifestyle intervention to preserve muscle mass in obese older type 2 diabetes patients - a 13 week randomised controlled exploratory study with a 24-week follow-up period. Final version 1.2. 2015 Jan 08.
14. Micklesfield, L. K., Goedecke, J. H., Punyanitya, M. et al. Dual-Energy X-ray performs as well as clinical computed tomography for the measurement of visceral fat. Obesity (Silver Spring). 2012 May;20(5):1109-14. doi:10.1038/oby.2011.367
15. Hettihewa LM, Weerarathna TP. Comparison of McAuley/fasting insulin indices
with ATP III clinical criteria for the diagnosis of insulin resistance in type 2 diabetes mellitus. J Pharmacol Pharmacother. 2011 Jul;2(3):165-9
17. Rutten GEHM, De Grauw WJC, Nijpels G. NHG-Standaard Diabetes mellitus type 2 (derde herziening). Huisarts Wet 2013;56(10):512-25.
18. Usui C, Asaka M, Kawano H, Aoyama T, Ishijima T, Sakamoto S, Higuchi M. Visceral fat is a strong predictor of insulin resistance regardless of cardiorespiratory fitness in non-diabetic people. J Nutr Sci Vitaminol (Tokyo). 2010;56(2):109-16
19. Johnson N, Keating S, Way K, et al. Exercise and visceral fat: is waist circumference a useful predictor? 2015.
http://www.sciencedirect.com.rps.hva.nl:2048/science/article/pii/S1440244015004259 20. R.O.B. Gans. Hypertensie, een toestand van insulineresistentie. .
Bijlagen
Bijlage l: In- en exclusiecriteria PROBE-studie Inclusiecriteria:
1. Leeftijd ligt tussen de 55 en 85 jaar oud
2. Ambulante diabetes type 2 (bevestigd door gebruik diabetesmedicatie). Wanneer er geen medicatie wordt gebruikt, moet de HbA1c-waarde > 43 mmol/l zijn (>6,1%). 3. - BMI > 30 kg/m2 of
- BMI > 27kg/m2 in combinatie met een middelomtrek > 88 cm voor vrouwen en >102 cm voor mannen.
4. Toestemming om de huisarts te informeren over de studie 5. Voor patiënten met SU-derivaten:
a) Toestemming om zijn/haar medicatie aan te passen.
b) Toestemming van de behandelend huisarts voor mogelijke aanpassingen van de SU-derivaten aan het begin van de studie en tijdens de studie, door de studiearts of door de behandelend huisarts op advies van de studiearts.
6. Schriftelijk informed consent door beide partijen getekend
7. Bereid en in staat zijn om akkoord te gaan met het studieprotocol
8. In staat zijn om akkoord te gaan met het bewegingsprotocol zoals beoordeeld door een sportarts.
Exclusiecriteria:
1. Specifieke medische geschiedenis: instabiele Angina-Pectoris, myocardinfarct en/of cardiologische chirurgie binnen 3 maanden voor aanvang van de baseline, elke
kwaadaardige ziekte in de afgelopen 5 jaar met uitzondering van adequaat behandelde prostaatkanker zonder aanwijzingen voor uitzaaiing, lokale blaaskanker,
baarmoederhalskanker in situ, borstkanker in situ en niet-melanome huidkanker, en andere relevante medische geschiedenis die invloed zou kunnen hebben op de studie zoals beoordeeld door de studiearts.
2. Elke gastro-intestinale ziekte die interfereert met de darmfunctie en voedingsinname (bijv. constipatie of diarree naast neuropathie, diarree als gevolg van inflammatoire darmziekten, gastroparese partiële gastrectomie, of elke andere ingreep voor het verminderen van de maagvolume, maagband inbegrepen).
3. Het dragen van een elektronisch implantaat en/of pace-maker.
4. Nieraandoeningen (geschatte GFR <60 mL/min gebaseerd op de MDRD-formule) 5. Leveraandoeningen (leverenzymen, ALAT, ASAT, GGT of ALP groter dan 3 keer Upper
Limit of Normal) 6. Gebruik van:
Binnen twee weken voor de baseline en/of verwacht gebruik tijdens de studie 7. Gebruik van insuline
8. Verandering van de dosis van: - Antidepressiva
- Neuroleptiden
- Lipide verlagende medicatie Binnen drie maanden voor de baseline.
9. Specifieke diëtistische en/of lifestyle factoren aanwezig binnen 3 maanden voor aanvang van de baseline:
- Onvrijwillig gewichtsverlies van minimaal 5%
- Gebruik van voedingssupplementen die eiwitten of aminozuren bevatten 10. Een allergie voor koeienmelk, koemelkproducten of een ander bestanddeel 11. Galactosemie
12. Lactose-intolerantie
13. Meer dan 22ug (880IU) dagelijkse vitamine D inname van non-food-bronnen (zoals supplementen en voorgeschreven medicatie)
14. Meer dan 500mg dagelijkse inname van calcium van non-food-bronnen (zoals supplementen en voorgeschreven medicatie)
15. Actueel alcohol- of drugsmisbruik naar mening van de onderzoeker
16. Onderzoekers onzekerheid over het in staat zijn van de deelnemer om akkoord te gaan met het protocol vereisten
17. Deelname in een andere studie met testproducten of op de markt gebrachte producten gelijktijdig of binnen 4 weken voor de aanvang van de baseline
Bijlage II: Syntax SPSS
* berekening insulineresistentie. DATASET ACTIVATE DataSet1.
COMPUTE IR=Exp(2.63-0.28*LN(INSULIN)-0.31*LN(TRIGGLYC)). EXECUTE.
*deelnemerskarakertistieken.
FREQUENCIES VARIABLES=SEX MEDICATION /ORDER=ANALYSIS.
*deelnemerskarakteristieken.
DESCRIPTIVES VARIABLES=BMI WC DXAFMASS PAL /STATISTICS=MEAN STDDEV MIN MAX.
*deelnemerskarakteristieken
DESCRIPTIVES VARIABLES=AGE
/STATISTICS=MEAN STDDEV MIN MAX. *scatterplot middelomtrek en insulineresistentie. GRAPH
/SCATTERPLOT(BIVAR)=WC WITH IR /MISSING=LISTWISE.
*correlatie insulineresistentie en middelomtrek. CORRELATIONS
/VARIABLES=WC IR /PRINT=ONETAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE.
*correlatie insulineresistentie en visceraal vet. CORRELATIONS
/VARIABLES=IR DXAFMASS /PRINT=ONETAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE.
*correlatie visceraal vet en middelomtrek. CORRELATIONS
/VARIABLES=DXAFMASS WC /PRINT=ONETAIL NOSIG
*scatterplot visceraal vet en insulineresistentie. GRAPH
/SCATTERPLOT(BIVAR)=DXAFMASS WITH IR /MISSING=LISTWISE.
*scatterplot visceraal vet en middelomtrek. GRAPH
/SCATTERPLOT(BIVAR)=DXAFMASS WITH WC /MISSING=LISTWISE.
*descriptives insulineresistentie. DESCRIPTIVES VARIABLES=IR
/STATISTICS=MEAN STDDEV MIN MAX. *correlatie geslacht.
NONPAR CORR /VARIABLES=IR SEX
/PRINT=SPEARMAN TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE.
*correlatie medicatie. .NONPAR CORR
/VARIABLES=IR MEDICATION
/PRINT=SPEARMAN TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE.
*correlatie vetvrije massa. CORRELATIONS /VARIABLES=IR LM /PRINT=TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE. *correlatie pal. CORRELATIONS /VARIABLES=IR PAL /PRINT=TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE. *correlatie leeftijd. CORRELATIONS /VARIABLES=IR AGE
/PRINT=TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE.
*regressie insulineresistentie en middelomtrek. REGRESSION
/MISSING LISTWISE
/STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
/NOORIGIN /DEPENDENT IR
/METHOD=ENTER WC.
*regressie insulineresistentie en middelomtrek. REGRESSION
/MISSING LISTWISE
/STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT IR /METHOD=ENTER WC. *t-test geslacht. T-TEST GROUPS=SEX(0 1) /MISSING=ANALYSIS /VARIABLES=IR /CRITERIA=CI(.95). *Kruskal-Wallis medicatie NPAR TESTS /K-W=IR BY MEDICATION(0 4) /MISSING ANALYSIS. *Mediaan medicatie
MEANS TABLES=IR BY MEDICATION /CELLS=COUNT MEDIAN.
*Descriptives bloeddruk
DESCRIPTIVES VARIABLES=SYSBP /STATISTICS=MEAN STDDEV MIN MAX.
/VARIABLES=IR SYSBP /PRINT=TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE.
