Сайт издательства «Медиа Сфера»
содержит материалы, предназначенные исключительно для работников здравоохранения. Закрывая это сообщение, Вы подтверждаете, что являетесь дипломированным медицинским работником или студентом медицинского образовательного учреждения.

Маринэ Мовсесовна Танашян

ФГБНУ «Российский центр неврологии и нейронаук» Минобрнауки России, Москва, Россия

Ксения Валентиновна Антонова

ФГБНУ «Российский центр неврологии и нейронаук» Минобрнауки России, Москва, Россия

Никита Евгеньевич Спрышков

ФГБНУ «Российский центр неврологии и нейронаук» Минобрнауки России, Москва, Россия

Анастасия Андреевна Панина

ФГБНУ «Российский центр неврологии и нейронаук» Минобрнауки России, Москва, Россия

«Портрет» пациента с сосудистой патологией головного мозга: состав тела и фенотипические кластеры

Авторы:

Танашян М.М., Антонова К.В., Спрышков Н.Е., Панина А.А.

Подробнее об авторах

Прочитано: 159 раз


Как цитировать:

Танашян М.М., Антонова К.В., Спрышков Н.Е., Панина А.А. «Портрет» пациента с сосудистой патологией головного мозга: состав тела и фенотипические кластеры. Профилактическая медицина. 2026;29(7):83‑89.
Tanashyan MM, Antonova KV, Spryshkov NE, Panina AA. A «portrait» of a patient with cerebrovascular pathology: a body composition and phenotypic clusters. Russian Journal of Preventive Medicine. 2026;29(7):83‑89. (In Russ.)
https://doi.org/10.17116/profmed20262907183

Рекомендуем статьи по данной теме:
Го­лов­ная боль при це­реб­ро­вас­ку­ляр­ных за­бо­ле­ва­ни­ях. Жур­нал нев­ро­ло­гии и пси­хи­ат­рии им. С.С. Кор­са­ко­ва. 2026;(3):58-67
Эф­фек­тив­ность ци­ти­ко­ли­на в ле­че­нии ког­ни­тив­ных на­ру­ше­ний. Жур­нал нев­ро­ло­гии и пси­хи­ат­рии им. С.С. Кор­са­ко­ва. 2026;(3):136-140
Хо­ли­на аль­фос­це­рат в те­ра­пии ког­ни­тив­ных на­ру­ше­ний. Жур­нал нев­ро­ло­гии и пси­хи­ат­рии им. С.С. Кор­са­ко­ва. 2026;(4):48-55

Введение

Метаболические нарушения вносят наибольший вклад в развитие сосудистых заболеваний головного мозга [1]. Взаимодействие метаболических факторов, сосудистой системы и головного мозга отражено в концепции цереброметаболического здоровья [2]. Одним из основных факторов риска развития цереброваскулярных заболеваний (ЦВЗ) является ожирение, которое можно разделить на метаболически здоровое и метаболически нездоровое. Метаболически здоровое ожирение диагностируют на основании повышения индекса массы тела (ИМТ) при отсутствии других критериев метаболического синдрома. Метаболически нездоровое ожирение, определяемое при сочетании повышения окружности талии (ОТ) с двумя факторами и более (артериальной гипертензией (АГ), гипергликемией, снижением уровня липопротеинов высокой плотности, гипертриглицеридемией) повышает риск инсульта в наибольшей степени [3, 4], сопровождается АГ, инсулинорезистентностью, дислипидемией, гипергликемией и воспалением [5]. Висцеральная жировая ткань продуцирует большое количество регуляторных субстанций (адипокинов, цитокинов и др.), что в конечном счете приводит к развитию хронического слабовыраженного воспаления и протромбогенным изменениям [6].

Суммарно метаболические причины определяют 70% инсультов [1]. В связи с многофакторностью патогенеза и гетерогенностью клинических проявлений большинства хронических заболеваний стал актуальным тренд на фенотип-ориентированный подход. С целью решения задачи сохранения церебрального здоровья комплексная оценка учитывает не только значимость отдельных характеристик тех или иных факторов риска, но и их динамическое сочетание в клинике.

В мировой литературе предпринимались попытки описания и внедрения фенотипов АГ, ожирения, хронической сердечной недостаточности и других неинфекционных заболеваний [7—10]. Показаны особенности фенотипов сахарного диабета 2 типа (СД2), сформированных на основе возраста в момент установления диагноза, уровня гликированного гемоглобина, ИМТ, наличия антител к глутаматдекарбоксилазе. Особый интерес представляет фенотип SIRD, характеризующийся поздним дебютом, высоким ИМТ, выраженной инсулинорезистентостью и отсутствием специфических антител. У этих пациентов отмечен высокий риск коронарных событий и инсульта [11].

При оценке кардиометаболического риска обнаружено, что изменяется и такой параметр, ассоциированный с висцеральным ожирением и сердечно-сосудистыми заболеваниями, как фазовый угол (ФУ), отражающий окислительный стресс и повреждение клеток [12]. При этом потенциальное значение ФУ при сосудистой патологии головного мозга не изучено.

В отношении ЦВЗ проводились исследования, изучающие в основном влияние ИМТ на течение сосудистой патологии головного мозга [13]. Представление об особенностях состава тела с учетом различного распределения жировой ткани в сочетании с демографическими, метаболическими и клиническими характеристиками у больных с ЦВЗ в настоящее время не сформировано.

В ряде исследований показано, что ожирение характеризуется наличием фенотипов, для которых по-разному реализуется влияние на сердечно-сосудистую систему. Проблема рассматривается с позиции метаболически здорового и нездорового ожирения [14]. Исследование метаболических фенотипов пациентов с установленным ЦВЗ не проводилось.

Цель исследования — определить клинико-фенотипические «портреты» пациентов с цереброваскулярными заболеваниями с учетом состава тела, демографической и метаболической характеристики.

Материалы и методы

В кросс-секционное исследование включены 307 пациентов ФГБНУ «Российский центр неврологии и нейронаук» Минобрнауки России (128 мужчин, 179 женщин), разделенных на две группы в зависимости от наличия ЦВЗ (хроническая ишемия мозга и/или перенесенное нарушение мозгового кровообращения). В первую (основную) группу вошли 205 пациентов (мужчин — 92, женщин — 113, возраст 62 [59,25—66,0] года) с подтвержденной цереброваскулярной патологией, во вторую группу (контрольную) — 102 человека (мужчин — 36, женщин — 66, возраст 63,00 [58,0—68,0] года) без ЦВЗ. Пациенты обеих групп были сопоставимы по полу и возрасту (p=0,098 и p=0,612 соответственно).

В качестве критериев диагностики ЦВЗ использовались клинические (жалобы и неврологическая симптоматика сочетания проявлений двигательных, чувствительных, координаторных, когнитивных нарушений) и нейровизуализационные признаки (гиперинтенсивность белого вещества, одиночные и множественные ишемические очаги поражения мозга, в том числе малые лакунарные инфаркты, микрокровоизлияния) [15].

У всех обследованных проведен сбор жалоб и анамнеза, оценены анамнестические данные — наличие сосудистых факторов риска (СД2 , АГ, дислипидемии, ожирения, курения и др.) и сопутствующих заболеваний, измерены антропометрические показатели — рост, масса, (ОТ), окружность бедер (ОБ), рассчитан ИМТ, индекс отношения ОТ к ОБ (ОТ/ОБ). Проведено детальное биохимическое исследование крови с определением уровней глюкозы, гликированного гемоглобина, липидного профиля (общего холестерина, липопротеинов низкой плотности, липопротеинов высокой плотности, триглицеридов).

Исходя из основной цели исследования всем пациентам проведено инструментальное исследование состава тела с использованием биоимпедансного анализатора InBody770-BIA («InBody Co., LtD», Республика Корея) с определением ФУ, жировой массы тела (ЖМТ), индекса ЖМТ (иЖМТ), безжировой массы тела (БМТ), индекса БМТ (иБМТ), площади висцерального жира (ПВЖ). Оценку антропометрических показателей и биоимпедансометрию выполняли в легкой одежде, без обуви, натощак. Рассчитан ИМТ по формуле: вес (кг)/рост (м)2. Результаты интерпретировались в соответствии с рекомендациями ВОЗ 1997 г: ИМТ ≥25,0 кг/м² соответствует избыточной массе тела, ИМТ ≥30,0 кг/м² — ожирению [16]. Наличие абдоминального ожирения (АО) диагностировали при ОТ >94 см у мужчин и >80 см у женщин [17].

Наличие СД оценивали по анамнестическим данным и в соответствии с диагностическими критериями СД и других нарушений гликемии (ВОЗ, 1993—2013) [18]. Дислипидемию диагностировали по данным анамнеза жизни и в соответствии с клиническими рекомендациями «Нарушения липидного обмена» от 2023 г. [19].

Статистический анализ проведен с использованием программы StatTech v. 4.10.4 (ООО «Статтех», Россия). Количественные показатели оценивали на предмет соответствия нормальному распределению с помощью критерия Колмогорова—Смирнова. Количественные показатели, выборочное распределение которых соответствовало нормальному, описывали с помощью средних арифметических величин (M) и стандартных отклонений (SD). В качестве меры репрезентативности для средних значений указывались границы 95% доверительного интервала (95% ДИ). В случае отсутствия нормального распределения количественные данные описывали с помощью медианы (Me), нижнего и верхнего квартилей Me [Q1; Q3]. Категориальные данные описывали с указанием абсолютных значений и процентных долей — n (%). Сравнение двух групп по количественному показателю, распределение которого в каждой из групп соответствовало нормальному, при условии равенства дисперсий выполняли с помощью t-критерия Стьюдента. Сравнение двух групп по количественному показателю, распределение которого отличалось от нормального, выполнено с применением U-критерия Манна—Уитни. Кластерный анализ проведен с применением программного пакета jamovi (версия 2.5, 2024) (Сидней, Австралия) методом k-средних с использованием клинико-анамнестических параметров (наличие АГ, СД2, дислипидемии, перенесенных нарушений мозгового кровообращения — НМК), антропометрических параметров (рост, масса тела, расчет ИМТ, индекс ОТ/ОБ) и биоимпедансных параметров (ПВЖ, ФУ).

Результаты

Характеристика обследованных лиц, данные о наличии сопутствующей патологии, показатели антропометрических измерений и анализа состава тела приведены в табл. 1.

Таблица 1. Характеристика обследованных лиц

Показатель

Группа

p

основная, с ЦВЗ (n=205)

контрольная, без ЦВЗ (n=102)

Возраст, годы

63,0 [58,0—68,0]

62,0 [59,25—66,0]

0,612

Пол, n (%)

мужчины

92 (44,8)

36 (35,3)

0,098

женщины

113 (55,1)

66 (64,7)

Клиническая характеристика, n (%)

перенесенные НМК

89 (43,4)

сахарный диабет 2 типа

93 (45,4)

18 (17,6)

<0,001

Избыточная масса тела

63 (30,7)

23 (22,5)

<0,001

ожирение

117 (57,1)

48 (47,1)

<0,001

СД2 + ожирение

63 (30,7)

14 (13,7)

0,001

абдоминальное ожирение

183 (89,3)

71 (69,6)

<0,001

артериальная гипертензия

172 (83,9)

46 (45,1)

<0,001

дислипидемия

139 (67,8)

46 (45,1)

<0,001

курение

35 (17,0)

16 (15,6)

0,121

Показатели состава тела

индекс массы тела, кг/м2

30,70 [27,80; 34,90]

29,70 [24,50; 31,98]

<0,001

индекс ОТ/ОБ (мужчины)

1,03 [0,96; 1,02]

0,98 [0,89; 1,01]

0,009

индекс ОТ/ОБ (женщины)

1,00 [0,96; 1,06]

0,96 [0,89; 1,00]

<0,001

жировая масса тела, кг

32,70 [25,10; 40,9]

26,05 [20,02; 36,57]

0,003

индекс жировой массы, кг/м2

11,10 [8,9; 14,9]

9,35 [6,85; 13,47]

0,006

безжировая масса тела, кг

52,3 [46,2; 63,2]

48,25 [43,65; 60,85]

0,022

индекс безжировой массы, кг/м2

19,35 [16,9; 22,1]

18,37 [15,9; 20,2]

0,001

площадь висцерального жира (мужчины+женщины), см2

164,4 [124,9; 212,0]

130,65 [94,55; 190,80]

<0,001

ПВЖ (женщины), см2

144,5 [104,8; 178.6]

112,35 [93,17; 144,03]

0,019

ПВЖ (мужчины), см2

186,23 [129,2; 241,1]

151,17 [86,5; 207,2]

<0,001

Доля лиц с ПВЖ менее 100 см2, %

30 (14,6)

30 (29,4)

0,002

Доля лиц с ПВЖ 100—130 см2, %

28 (13,7)

20 (19,6)

0,176

Доля лиц с ПВЖ более 130 см2, %

147 (71,7)

52 (51,0)

<0,001

Фазовый угол, градусы

4,89 [4,11; 5,41]

5,21 [4,51; 5,93]

<0,001

Примечание. Здесь и в табл. 2: НМК — нарушение мозгового кровообращения.

Здесь и в табл. 3: ПВЖ — площадь висцерального жира.

ЦВЗ — цереброваскулярные заболевания; СД2 —сахарный диабет 2 типа; ОТ/ОБ — отношение окружности талии к окружности бедер.

Участники обеих групп были сопоставимы по возрасту и полу. При оценке распространенности сосудистых факторов риска выяснено, что СД2, АГ, дислипидемия, избыточная масса тела и ожирение встречались статистически чаще у пациентов с цереброваскулярной патологией по сравнению с лицами контрольной группы (см. табл. 1). Отмечен СД2 у 45,4% больных с ЦВЗ и у 17,6% обследованных контрольной группы, длительность заболевания составила 9,8 [5,5; 12,4] года и 6,3 [5,4; 11,8] года соответственно (p=0,09). Метаболически здоровое ожирение у обследованных пациентов с ЦВЗ не выявлено.

При детальном изучении характеристик состава тела у пациентов с ЦВЗ по сравнению с обследованными лицами контрольной группы отмечены более выраженные изменения параметров, отражающих состояние жировой ткани, как при антропометрическом измерении, так и при биоимпедансометрии. Так, у больных с ЦВЗ чаще отмечались ожирение и СД2, частота сочетания этих метаболических расстройств достигала 30,7%. Высокой была частота АГ — 83,9%. Характеристика состава тела при повышенных значениях медианы ИМТ у лиц обеих групп показала более высокие уровни общего содержания жира и преимущественно висцеральное перераспределение жировой ткани по данным ОТ/ОБ, ПВЖ. Так, ПВЖ у лиц без ЦВЗ составила 130,65 [94,55; 190,80] см2 и 164,4 [124,9; 212,0] см2 у больных ЦВЗ. Обращает на себя внимание резкое повышение ПВЖ до 186,23 [129,2; 241,1] см2 у мужчин с сосудистой патологией мозга.

У пациентов основной группы (с ЦВЗ) отмечено значимое снижение ФУ по сравнению с лицами без ЦВЗ: 4,89 [4,11; 5,41] и 5,21 [4,51; 5,93] (см. табл. 1).

На основании кластерного анализа у пациентов с ЦВЗ выделено три фенотипических кластера, характеристика которых представлена в табл. 2 в виде тепловой карты.

Кластер 1 состоял преимущественно из женщин (78,9%), тогда как кластеры 2 и 3 представлены в основном мужчинами (83,3% и 81,6%). В клинической картине пациентов кластера 1 (n=95) преобладали перенесенные ранее НМК (у 71,6% больных). Подавляющее большинство обследованных лиц имели повышенный ИМТ: избыточную массу тела (47,4%) или ожирение I степени (40%); медиана ИМТ=30,04 [29,3; 30,7] кг/м2; АО отмечено у 93% пациентов этой группы. Кластер характеризовался высокой частотой АГ (93,7%) и дислипидемии (80,8%), что превышало распространенность этих сосудистых факторов риска в других кластерах.

Таблица 2. Тепловая карта результатов кластерного анализа пациентов с различными фенотипами цереброваскулярных заболеваний

Параметр

Кластер 1

Кластер 2

Кластер 3

Пациенты, n

95

72

38

мужчины, %

21,1

83,3

81,6

женщины, %

78,9

16,7

18,4

Нормальная масса тела, %

10,5

0

39,5

Избыточная масса тела, %

42,1

8,3

44,7

Ожирение, степень, %

47,4

91,7

15,8

I

40

33,3

15,8

II

7,4

36,1

0

III

0

22,2

0

Абдоминальное ожирение

93,7

88,9

78,9

Артериальная гипертензия, %

86,3

87,5

71,1

Сахарный диабет 2 типа, %

43,2

55,6

31,6

Дислипидемия, %

80,8

70,8

31,6

Частота НМК, %

71,6

22,2

13,2

Кластер 2 представлен в большей степени лицами мужского пола (83,3%) с преимущественно хроническим течением ЦВЗ. Частота перенесенных НМК была ниже в сравнении с таковой у пациентов кластера 1 и составила 22,2%. В данном кластере не было лиц с нормальной массой тела, у всех больных был повышен ИМТ. Ожирение наблюдалось у 91,7% пациентов кластера 2 (I степень — 33,3%, II степень — 36,1%, III степень — 22,2%); АО отмечено у 87,5% обследованных лиц. У большинства представителей этого кластера диагностировали АГ (87,5%), дислипидемию (70,8%), СД2 (55,6%). Значения ИМТ (36,8 [35,3; 38,2] кг/м2) и медиана ПВЖ (224,8 [215,6; 233,9] см2) были статистически значимо выше, чем у представителей других кластеров.

Самый малочисленный (38 человек) кластер 3 состоял из лиц с наименьшей частотой острых церебральных эпизодов в анамнезе (13,2%). Пациенты этого кластера характеризовались нормальной или избыточной массой тела. Ожирение, оцениваемое по ИМТ, соответствующее II и III степени, не зарегистрировано. При этом следует отметить, что ОТ, соответствующая АО, определена у 78,9% пациентов. Сосудистые факторы риска встречались с меньшей частотой по сравнению с лицами кластеров 1 и 2. Так, АГ диагностирована у 71% обследованных лиц, СД2 — у 31,6%, дислипидемия — у 31,6%. У представителей этого кластера зафиксированы наименьшие значения ИМТ (26,02 [24,9; 27,1] кг/м2), медиана ПВЖ составила 117,3 [106,3; 128,3] см2 (рисунок).

Кластеры пациентов с различными фенотипами цереброваскулярных заболеваний.

НМК — нарушение мозгового кровообращения; АГ — артериальная гипертензия; СД 2 типа — сахарный диабет 2 типа.

В качестве основных параметров, отражающих выраженность метаболически активного висцерального жироотложения и состояние клеточных мембран, выбраны ПВЖ и ФУ. В совокупности с ИМТ эти показатели позволяют комплексно оценить состояние состава тела у пациентов сформированных кластеров (табл. 3).

Таблица 3. Параметры, отражающие состояние жировой ткани и клеточных мембран у пациентов с различными фенотипами цереброваскулярных заболеваний

Показатель

Кластер 1

Кластер 2

Кластер 3

p

ИМТ, кг/м2

30,04 [29,3; 30,7]

36,79 [35,3; 38,2]

26,02 [24,9; 27,1]

<0,001

p1—2<0,001

p1—3<0,001

p2—3<0,001

ПВЖ, см2

146,5 [137,5; 155,6]

224,8 [215,6; 233,9]

117,3 [106,3; 128,3]

<0,001

p1—2<0,001

p1—3<0,001

p2—3<0,001

Фазовый угол

5,13 [4,98; 5,28]

4,67 [4,51; 4,82]

4,68 [4,52; 4,85]

<0,001

p1—2<0,001

p1—3<0,001

p2—3<0,001

Примечание. ИМТ — индекс массы тела.

Обсуждение

Чрезвычайно высокая сочетаемость, своего рода нагруженность метаболическими факторами риска, характеризует в целом сегодняшнюю популяцию больных ЦВЗ. Высокая представленность АГ, СД2, дислипидемии и ожирения с наиболее неблагоприятным с точки зрения прогноза висцеральным перераспределением жира формируют общий статус пациентов с сосудистыми заболеваниями головного мозга.

Результаты антропометрических измерений и биоимпедансного анализа свидетельствуют об увеличении результатов оценки параметров, характеризующих состояние жировой ткани, у пациентов с ЦВЗ в сравнении с обследованными лицами группы контроля. Эти изменения сопровождались более высокой распространенностью традиционных сосудистых факторов риска, включая АГ, СД2 и дислипидемию. Полученные данные могут свидетельствовать о большой значимости висцерального перераспределения жировой ткани для сосудистой патологии головного мозга.

Особого внимания заслуживают выявленные более низкие значения ФУ у пациентов с ЦВЗ. Известно, что ФУ рассматривается как интегральный показатель, отражающий состояние клеточных мембран, гидратацию и общий метаболический резерв организма [20]. Его снижение у пациентов с цереброваскулярной патологией может свидетельствовать о наличии хронического системного воспаления, метаболического дисбаланса и ухудшения клеточной жизнеспособности, что потенциально может способствовать прогрессированию ЦВЗ [20].

Применение кластерного анализа позволило выделить три фенотипа больных с ЦВЗ, различающихся по полу, степени и типу ожирения, частоте перенесенных инсультов. Кластер 1 включал лиц с наибольшей распространенностью НМК и был представлен преимущественно женщинами с избыточной массой тела и ожирением I степени, высокой частотой АО и неблагоприятным сосудистым профилем. Данный фенотип может отражать сочетание метаболических нарушений, реализующихся в ЦВЗ.

Кластер 2 представлен преимущественно мужчинами с выраженным ожирением II—III степени и максимальными значениями ПВЖ. Частота НМК оказалась ниже, чем у пациентов кластера 1. Этот феномен может обсуждаться в контексте так называемого парадокса ожирения.

Кластер 3 включал пациентов с нормальной или избыточной массой тела с преимущественно хроническими формами ЦВЗ, чаще мужского пола. При отсутствии у пациентов ожирения II—III степени, определенного по ИМТ, отмечалась высокая распространенность АГ и повышенных значений ОТ, доля АО составила 78,9%. Наличие неблагоприятного распределения жировой ткани при относительно низких значениях ИМТ подчеркивает ограниченность использования этого показателя в оценке метаболического и сосудистого риска. Данный кластер может соответствовать метаболически нездоровому фенотипу лиц без выраженного повышения ИМТ с преимущественно висцеральным жироотложением и должен быть предметом особого внимания в клинической практике.

Заключение

Течение цереброваскулярных заболеваний характеризуется значительной отягощенностью метаболическими нарушениями и сопряжено с более выраженным висцеральным ожирением и меньшими значениями маркера состояния клеточных мембран ФУ.

В настоящем исследовании в результате анализа современных возможностей диагностики показаны особенности распределения состава тела у пациентов с цереброваскулярными заболеваниями. Это позволило выделить фенотипические кластеры, отражающие гетерогенность метаболических и клинических характеристик данной категории больных. Полученные данные еще раз подтверждают ключевую роль ожирения, прежде всего его абдоминальной формы, в развитии цереброваскулярной патологии.

На основании демографических, антропометрических показателей, анализа состава тела, а также с учетом сопутствующей патологии выделены 3 фенотипических кластера пациентов с цереброваскулярными заболеваниями, различающихся по клинико-метаболическим характеристикам. Кластеры, состоящие преимущественно из женщин и мужчин с высоким индексом массы тела, характеризуются выраженным абдоминальным перераспределением жира и высокой частотой артериальной гипертензии, сахарного диабета 2 типа и дислипидемии. Фенотип пациентов с цереброваскулярными заболеваниями и преимущественно нормальной или избыточной массой тела также включает больных с артериальной гипертензией, наличием метаболических нарушений и абдоминального перераспределения жировой ткани. Таким образом, даже при отсутствии выраженного повышения индекса массы тела метаболическая коморбидность и висцеральное ожирение вносят важный вклад в картину сосудистого заболевания головного мозга, что означает необходимость отдельного внимания к пациентам.

Вклад авторов: концепция и дизайн исследования — Танашян М.М., Антонова К.В., Спрышков Н.Е., Панина А.А.; сбор и обработка материала — Спрышков Н.Е., Панина А.А.; статистический анализ данных — Спрышков Н.Е., Антонова К.В.; написание текста — Танашян М.М., Антонова К.В., Спрышков Н.Е., Панина А.А.; научное редактирование — Танашян М.М., Антонова К.В.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Authors contribution: study design and concept — Tanashyan M.M., Antonova K.V., Spryshkov N.E., Panina A.A.; data collection and processing — Spryshkov N.E., Panina A.A.; statistical analysis — Spryshkov N.E., Antonova K.V.; text writing — Tanashyan M.M., Antonova K.V., Spryshkov N.E., Panina A.A.; scientific editing — Tanashyan M.M., Antonova K.V.

Литература / References:

  1. GBD 2021 Stroke Risk Factor Collaborators. Global, regional, and national burden of stroke and its risk factors, 1990–2021: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2021. Lancet Neurology. 2024;23:973-1003. https://doi.org/10.1016/S1474-4422(24)00369-7
  2. Танашян М.М., Антонова К.В. Цереброметаболическое здоровье. Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2025;19(2):62-73.  https://doi.org/10.17816/ACEN.1359
  3. Ma LZ, Sun FR, Wang ZT, et al. Metabolically healthy obesity and risk of stroke: a meta-analysis of prospective cohort studies. Annals of Translational Medicine. 2021;9(3):197.  https://doi.org/10.21037/atm-20-4387
  4. Horn JW, Feng T, Mørkedal B, et al. Obesity and Risk for First Ischemic Stroke Depends on Metabolic Syndrome: The HUNT Study. Stroke. 2021; 52(11):3555-3561. https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.120.033016
  5. Wildman RP, Muntner P, Reynolds K, et al. The obese without cardiometabolic risk factor clustering and the normal weight with cardiometabolic risk factor clustering: prevalence and correlates of 2 phenotypes among the US population (NHANES 1999–2004). Archives of Internal Medicine. 2008;168(15):1617-1624. https://doi.org/10.1001/archinte.168.15.1617
  6. Антонова К.В., Танашян М.М., Раскуражев А.А. и др. Ожирение и нервная система. Ожирение и метаболизм. 2024;21(1):68-78.  https://doi.org/10.14341/omet13019
  7. Bel EH. Clinical phenotypes of asthma. Current Opinion in Pulmonary Medicine. 2004;10(1):44-50.  https://doi.org/10.1097/00063198-200401000-00008
  8. Драгомирецкая Н.А., Толмачева А.В., Иванников А.А., и др. Фенотипические кластеры и профиль биомаркеров у больных с хронической сердечной недостаточностью с сохраненной и умеренно сниженной фракцией выброса левого желудочка. Терапевтический архив. 2024; 96(12):1137-1143. https://doi.org/10.26442/00403660.2024.12.203003
  9. Кобалава Ж.Д., Ставцева Ю.В., Троицкая Е.А. и др. Фенотипы артериального давления у пациентов молодого возраста с сахарным диабетом первого типа. Российский кардиологический журнал. 2020;25(3):49-56.  https://doi.org/10.15829/1560-4071-2020-3-3729
  10. Lin Z, Feng W, Liu Y, et al. Machine Learning to Identify Metabolic Subtypes of Obesity: A Multi-Center Study. Frontiers in Endocrinology. 2021; 12:713592. https://doi.org/10.3389/FENDO.2021.713592/FULL
  11. Ahlqvist E, Storm P, Käräjämäki A, et al. Novel subgroups of adult-onset diabetes and their association with outcomes: a data-driven cluster analysis of six variables. Lancet Diabetes and Endocrinology. 2018;6(5):361-369.  https://doi.org/10.1016/S2213-8587(18)30051-2
  12. Kim Y, Kim CK, Jung S, et al. Obesity-stroke paradox and initial neurological severity. Journal of Neurology, Neurosurgery and Psychiatry. 2015;86(7): 743-747.  https://doi.org/10.1136/jnnp-2014-308664
  13. Ferraz VD, da Costa Pereira JP, Pinho Ramiro CPS, et al. Is phase angle associated with visceral adiposity and cardiometabolic risk in cardiology outpatients? European Journal of Clinical Nutrition. 2024;78(6):527-533.  https://doi.org/10.1038/s41430-024-01435-7
  14. Филинюк П.Ю., Шишкин А.Н., Пчелин И.Ю. и др. Связь фенотипов ожирения и сердечно-сосудистых заболеваний. Juvenis scientia. 2024; 10(2):5-14.  https://doi.org/10.32415/jscientia_2024_10_2_5-14.
  15. Клинические рекомендации. Когнитивные расстройства у лиц пожилого и старческого возраста. 2024. Одобрено Научно-практическим Советом Министерства здравоохранения Российской Федерации. Ссылка активна на 18.04.25.  https://diseases.medelement.com/disease/2024/18249
  16. World Health Organization. Obesity: preventing and managing the global epidemic. 1997, Geneva: WHO. 
  17. Клинические рекомендации. Ожирение. 2024. Одобрено Научно-практическим Советом Министерства здравоохранения Российской Федерации. Ссылка активна на 18.04.25.  https://diseases.medelement.com/disease/2024/18475
  18. Алгоритмы специализированной медицинской помощи больным сахарным диабетом. Под редакцией И.И. Дедова, М.В. Шестаковой, О.Ю. Сухаревой. 11-й выпуск. М. 2023. Ссылка активна на 18.04.25.  https://www.endocrincentr.ru/sites/default/files/all/specialists/algoritmy_specializirovannoy_medicinskoi_pomoschi_bolnym_sd_2025.pdf
  19. Клинические рекомендации. Нарушения липидного обмена. 2023. Одобрено на заседании Научно-практического Совета Министерства здравоохранения Российской Федерации. Ссылка активна на 18.04.25.  https://diseases.medelement.com/disease/2023/17560
  20. Gheri CF, Scalfi L, Luisi MLE, Di Vincenzo O. Bioelectrical impedance analysis (BIA) phase angle in stroke patients: A systematic review. Clinical Nutrition. 2024;43(12):63-72.  https://doi.org/10.1016/j.clnu.2024.10.001

Подтверждение e-mail

На test@yandex.ru отправлено письмо со ссылкой для подтверждения e-mail. Перейдите по ссылке из письма, чтобы завершить регистрацию на сайте.

Подтверждение e-mail

Мы используем файлы cооkies для улучшения работы сайта. Оставаясь на нашем сайте, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cооkies. Чтобы ознакомиться с нашими Положениями о конфиденциальности и об использовании файлов cookie, нажмите здесь.