Verhältnis Taillenumfang zu Körpergröße zeigt KHK-Risiko am besten an

Verhältnis Taillenumfang zu Körpergröße zeigt KHK-Risiko am besten an
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Die Prävalenz von Übergewicht und Adipositas nimmt weltweit stetig zu. Neben dem Übergewicht als solchem spielt auch die Verteilung von übermäßigem Körperfett eine Rolle. Bei übergewichtigen Menschen ist unter anderem das Risiko erhöht, eine Koronare Herzkrankheit (KHK) zu entwickeln. Ab welchem Maß an Übergewicht und in welchem Umfang das Risiko für eine KHK ansteigt, ist jedoch noch unklar. Verschiedene Methoden existieren, um Übergewicht zu quantifzieren. Eine Möglichkeit stellt der Body Mass Index (BMI) dar, bei dem das Körpergewicht ins Verhältnis zur Körpergröße gesetzt (kg/m2) wird. Auch der Körperumfang, beispielsweise an Hüfte und Taille gemessen, gibt Rückschlüsse auf überflüssige Kilos.

Iranische Forscher untersuchten und verglichen in einer Längsschnittstudie (1) die unterschiedlichen Parameter, um herauszufinden, welche eine Vorhersage des KHK-Risikos am besten ermöglichen (1). 1959 Frauen und 1371 Männer nahmen zwischen 1999 und 2011 an der Studie teil. Voraussetzung war zu Studienbeginn ein Mindestalter von 30 Jahren und dass die Teilnehmer zu diesem Zeitpunkt noch nicht unter einer Erkrankung des Herz-Kreislauf-Systems litten. Regelmäßig wurden BMI, Taillen- und Hüftumfang gemessen.

Der Taillenumfang wurde entweder ins Verhältnis zum Hüftumfang (waist-to-hip-ratio, WHR) oder zur Körpergröße (waist-to-height-ratio, WHtR) gesetzt. Während der Studiendauer erkrankten etwa 9 Prozent (7,1 Prozent der Frauen, 11,7 Prozent der Männer) an KHK. BMI, Taillenumfang, WHR und WHtR stiegen im Beobachtungszeitraum stetig an und wiesen auf ein erhöhtes Risiko für KHK hin. Die größte Vorhersagekraft hatte jedoch das Verhältnis des Taillenumfangs zur Körpergröße: Je höher es war, desto größer war das Risiko, an einer Koronaren Herzkrankheit zu erkranken.

Hutterer C

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Quellen:

  1. Gilani N, Kazemnejad A, Zayeri F, Hadaegh F, Azizi F, Khalili D. Anthropometric Indices as Predictors of Coronary Heart Disease Risk: Joint Modeling of Longitudinal Measurements and Time to Event. Iran J Public Health. 2017; 46(11): 1546-1554