Die Untersuchung des metabolischen Syndroms bei Hämodialysepatienten

Das metabolische Syndrom (MS), bestehend aus zentraler Fettleibigkeit, Glukoseintoleranz, Hyperinsulinämie, niedrigem HDL-Cholesterin (HDL-C), hohem Triglyceridspiegel (TG) und Bluthochdruck, führt in der Allgemeinbevölkerung zu einem deutlich erhöhten Risiko für Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Der Bericht des National Cholesterol Education Program Adult Treatment Panel III (NCEP ATP III) empfahl die Verwendung von fünf Variablen für die Diagnose der MS, darunter Taillenumfang (WC), Serum-TG-Konzentration, Serum-HDL-C-Konzentration, Blutdruck und Nüchternglukosekonzentration . Ein Taillenumfang von 80 cm bei Frauen und 90 cm bei Männern würde Menschen mit MS in asiatischen Bevölkerungsgruppen besser identifizieren. Es gibt jedoch nur wenige Studien zu modifizierten asiatischen Kriterien des metabolischen Syndroms bei Hämodialysepatienten (HD).

Wir werden Prävalenzuntersuchungen, Querschnittstudien und prospektive Untersuchungen zum metabolischen Syndrom bei unseren Huntington-Patienten (derzeit etwa 360) durchführen. Wir werden alle Patienten, die länger als drei Monate eine HD-Erhaltungstherapie erhalten, in unser HD-Zentrum aufnehmen. Die Patienten, die sich im Krankenhaus befinden und an aktiver Malignität, aktiven Infektionen, kürzlich aufgetretenen kardiovaskulären Ereignissen und chirurgischen Eingriffen leiden, werden zu Beginn der Studie ausgeschlossen. Biochemische und anthropometrische Parameter einschließlich HDL-C, TG, Insulinresistenzindex, hochempfindliches C-reaktives Protein und WC werden gesammelt und analysiert. Wir werden auch prospektiv die Mortalitäts- und Krankenhauseinweisungsindizes dieser Patienten ermitteln, um die Prognose von Huntington-Patienten mit oder ohne metabolisches Syndrom zu untersuchen.

Diese Studie wird hilfreich sein, um zu verstehen, ob die Anwendung eines modifizierten Kriteriums des metabolischen Syndroms bei Huntington-Patienten in der Lage ist, kardiovaskuläre Ereignisse, Krankenhausaufenthalte und Sterblichkeitsraten vorherzusagen.