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Sintesi e commenti da “Razak F, Anand SS, Shannon H, Vuksan V, Davis B, Jacobs R, Teo KK, McQueen M, and Yusuf S for the SHARE Investigators.

Defining Obesity Cut Points in a Multiethnic Population. Circulation 2007; 115: 2111-8” e da “Samaha FF. New International Measuring Stick for Defining Obesity in Non-Europeans. Circulation 2007; 115: 2089-90”.

Questo articolo intende avviare una nuova rubrica che focalizzi l’attenzione sui più importanti parametri caratteristici della sindrome metabolica. A quale scopo? Perché è importante conoscere le “misure” che contraddistinguono un certo quadro clinico al fine di adottare le giuste contromisure. La redazione ha creduto opportuno segnalare questo articolo perché analizza il problema del BMI non in una popolazione europea, ma in altre popolazioni.

Il sovrappeso è un importante fattore di rischio per le malattie cardiovascolari e per altre malattie croniche a esse collegate, come il diabete di tipo 2. Il più comune strumento per valutare l’eccesso di peso è il calcolo del body mass index o BMI (rapporto fra peso corporeo in chili e quadrato della statura in metri). Quando il BMI è compreso tra 25 e 29 si parla di sovrappeso, mentre se il BMI è ≥30 si parla di obesità. E’ importante sottolineare che questi parametri sono stati validati per le popolazioni caucasiche e c’è dibattito sulla liceità di utilizzarli anche per classificare etnie diverse. Sono stati pubblicati dati che suggeriscono come popolazioni asiatiche (India e Cina) presentino un alto rischio di sviluppare diabete di tipo 2, ipertensione e dislipidemia anche se hanno un BMI <25. Quale può essere il motivo? Per esempio, le popolazioni non caucasiche potrebbero avere un eccesso relativo di tessuto adiposo o un deficit di massa magra se paragonate agli europei.

Fahad Razak e colleghi hanno valutato il rischio metabolico associato al BMI in quattro popolazioni viventi in Canada: europei (n=301, età media 51 anni), sud-asiatici (n=289, età media 48,7 anni), indigeni (n=207, età media 51,1 anni) e cinesi (n=281, età media 50,9). Lo scopo era quello di definire un livello di BMI per classificare l’obesità. Le persone incluse in questa analisi erano partecipanti dello Study of Health Assessment and Risk in Ethnic Groups (SHARE) and Risk Evaluation in Aboriginal Peoples (SHARE-AP). Tutti avevano un’età compresa tra i 35 e i 75 anni e risiedevano in Canada da almeno cinque anni. Sono stati valutati 14 marker cardiometabolici clinici e biochimici, con particolare attenzione al metabolismo glucidico, al metabolismo lipidico e alla  pressione arteriosa. Sono stati valutati glicemia, insulina, trigliceridi, acidi grassi liberi basali e dopo due ore da carico di glucosio, HbA1c, insulino-resistenza (tramite HOMA-IR), colesterolo-LDL, colesterolo-HDL e pressione arteriosa (sistolica e diastolica).

La conclusione cui giunge Razak è che, tra le popolazioni non europee, il livello per definire un quadro di obesità è più basso di circa 6 kg/mq in confronto a quelle europee (figure 1, 2 e 3). «Bisogna però» scrivono gli stessi autori «sottolineare alcune limitazioni dello studio: per esempio, il numero dei partecipanti è limitato, la possibile variabilità etnica dei marker metabolici osservata può essere dovuta a differenze nello stile di vita (dieta, attività fisica, tabacco), a fattori genetici e all’interazione stile di vita-gene. Così, non si può avere la certezza di estendere i risultati ottenuti da popolazioni non europee che vivevano in Canada alle popolazioni dei paesi d’origine».

L’importanza dell’articolo di Razak è sottolineata anche dall’editoriale di Frederick Samaha, che sottolinea come vi siano un’alta prevalenza di diabete di tipo 2 e di elevato rischio cardiometabolico in alcune aree geografiche asiatiche dove il BMI medio è <25. Samaha sottolinea inoltre come lo studio di Razak abbia utilizzato un approccio diverso da quelli usuali. Nel passato si sono infatti utilizzati due diversi approcci metodologici per definire i livelli di cut off del BMI nelle popolazioni asiatiche:

1. i valori di cut off del BMI ricalcolati in base alla misurazione della percentuale di grasso corporeo, che tipicamente è più elevata negli asiatici;
2. l’utilizzo di indagini sanitarie “popolazioni-specifiche”, al fine di associare la prevalenza dei fattori di rischio a livelli di cut off del BMI, tipicamente attraverso particolari analisi statistiche (analisi di regressione logistica multivariata).

Entrambi questi approcci presentano però qualche limitazione. Il primo metodo determina infatti una relazione lineare tra la percentuale di grasso corporeo e il rischio cardiometabolico, mentre in realtà vi sono altri fattori che partecipano alla determinazione del rischio, quali i fattori genetici, i fattori nutrizionali, i fattori ambientali  e la distribuzione del grasso corporeo. Il secondo approccio è limitato dalla necessità di considerare un solo outcome alla volta, e spesso è difficile valutare gli outcome con questa metodica. Samaha conclude che se il metodo di Razak è validato in altre popolazioni non europee e si può dimostrare che può predire outcome clinici, può essere utile per valutare il rischio legato all’obesità nelle popolazioni non europee/asiatiche.