Resumen
Objetivos
El ejercicio físico puede afectar los niveles de biomarcadores basados en la sangre. Sin embargo, el estado del ejercicio rara vez se considera en la interpretación de los resultados de laboratorio. Este estudio informa las asociaciones entre la participación del ejercicio habitual y los resultados de las pruebas de laboratorio clínico.
Métodos
Los efectos de los días por semana de participación en el ejercicio aeróbico y de fuerza en los resultados de las pruebas de laboratorio para 26 biomarcadores en adultos jóvenes de 18 a 34 años (n = 80,111) se evaluaron utilizando análisis de distribución de percentiles y regresión multivariada.
Resultados
Tanto en hombres como en mujeres, más días por semana de ejercicio aeróbico o de fuerza se asociaron significativamente con niveles más bajos de glucosa, hemoglobina A1c, colesterol LDL, colesterol total, triglicéridos, tasa de filtración glomerular estimada, tasa de filtración, globulina y proteína C-reactiva, y niveles significativamente más altos de colesterol de HDL, creatina, hierro y sábado (sábado (sábado (saturación ((saturación (). El tipo de ejercicio o el género influyeron en las relaciones observadas con la frecuencia de ejercicio para el colesterol total, la aspartato aminotransferasa, la gamma-glutamil transferasa, la fosfatasa alcalina, el ácido úrico, la bilirrubina y la capacidad de unión de hierro.
Conclusiones
El ejercicio físico cambió la distribución de resultados a la dirección sugerente de una mejor salud. Las relaciones informadas pueden ayudar a los médicos y pacientes a comprender e interpretar mejor los resultados de laboratorio en poblaciones deportivas y posiblemente reevaluar la interpretación de los intervalos de referencia para poblaciones físicamente activas.
Introducción
Las pruebas de laboratorio clínico proporcionan información para detectar, diagnosticar y administrar la salud del paciente y el riesgo y el estado de la enfermedad. Mientras que la aptitud física y la actividad física se reconocen como contribuyentes importantes para la salud y la atenuación del riesgo de enfermedades cardiovasculares (1), La información sobre la influencia de la participación del ejercicio aeróbico y de fuerza en los resultados de las pruebas de laboratorio es escasa. Debido a que las pruebas de laboratorio clínicas cuantifican los sistemas fisiológicos clave, los cambios en los valores de las pruebas de laboratorio en términos de frecuencia y tipo de ejercicio pueden ofrecer una forma de cuantificar la aptitud mejorada y la reducción del riesgo de enfermedades crónicas importantes, como la enfermedad cardiovascular. Además, los resultados generalmente se interpretan de acuerdo con los intervalos de referencia informados que se establecieron en función del 95% de una población sana con características similares (2). Sin embargo, alguna evidencia sugiere que el ejercicio físico puede afectar los niveles de las pruebas de laboratorio clínico, donde los resultados pueden quedarse fuera de los intervalos de referencia informados en atletas altamente entrenados (3). La caracterización de los efectos del ejercicio en las pruebas de laboratorio clínico puede ofrecer una forma de evaluar la importancia de tales observaciones.
Alrededor del 21% de la población adulta en los Estados Unidos cumple con las pautas de actividad física para la actividad física aeróbica y de fortalecimiento muscular (4). En esta población, los resultados de las pruebas de laboratorio que quedan fuera de los intervalos de referencia típicos pueden ser una adaptación saludable al entrenamiento del ejercicio, lo que podría indicarse observando un cambio de resultados hacia los valores considerados más deseables según el riesgo. En consecuencia, la investigación previa ha sugerido la necesidad de intervalos de referencia más reflejados de la población atlética para evitar la interpretación errónea de los resultados (3). Por lo tanto, el propósito de esta investigación fue explorar los efectos del tipo (aeróbico y la fuerza) y la frecuencia de la participación del ejercicio en las pruebas de laboratorio clínico en una gran población de jóvenes y adultos jóvenes.
Materiales y métodos
Evaluamos los efectos de la frecuencia autoinformada (días por semana) de la participación del ejercicio aeróbico y de fuerza en los niveles circulantes de 26 biomarcadores basados en la sangre comúnmente evaluados en medicina utilizando modelos de regresión lineal y análisis de distribución de percentil. De acuerdo con las normas éticas, este estudio fue considerado exento por la Junta de Revisión Institucional de Western. El estado de la excepción se consideró ya que la investigación se basó en el análisis de los datos de participantes anonimizados existentes.
Participantes
La muestra analítica incluyó n = 80,111 adultos (de 18 a 34 años, media = 30 años, SD = 3.5 y) empleados o sus cónyuges y socios. Los empleados que trabajan son de muchas compañías diferentes de todo el mundo que participaron en un programa de bienestar de los empleados entre diciembre de 2008 y abril de 2014. De los que informan datos de raza y etnia, la población era 57% mujeres, 66% caucásicas, 19% asiáticas, 10% hispanas y 5% afroamericanos. Los valores de prevalencia de las afecciones médicas autoportadas se resumen en Tabla 1. Las personas con edad incompleta, género o datos de frecuencia de ejercicio informados fueron excluidos del análisis. El tamaño de la muestra por biomarcador varió según el marcador, que varía de 27,715 a 45,725 para mujeres y 14,384 a 34,325 para hombres que dependen de qué pruebas se incluyeron en el programa durante un año determinado.
Biomarcadores
Los participantes recibieron instrucciones de ayunar durante 8-12 horas antes de la recolección de sangre. Blood specimens were analyzed for hemoglobin A1c (HbA1c), albumin:globulin ratio (A:G ratio), albumin, alkaline phosphatase (ALP), alanine aminotransferase (ALT), aspartate aminotransferase (AST), bilirubin (total), calcium, high sensitivity C-reactive protein (CRP), total colesterol, creatinina, tasa de filtración glomerular estimada (EGFR), ferritina, gamma-glutamil transferasa (GGT), globulina, glucosa, lipoproteína de alta densidad (HDL), colesterol: relación lipoproteína de alta densidad (rata de HDL), capacidad de unión de hierro total (IBC), hierro de baja densidad. Porcentaje de saturación (PCTSAT), proteína (total), triglicéridos, hormona estimulante de la tiroides (TSH) y ácido úrico. El análisis de hemoglobina A1C se realizó en el Cobas Integra 800. Tanto el análisis TSH como la ferritina se realizaron en el Siemens Centaur XP. El análisis de proteína C reactiva se realizó en el Dade Behring BNII. Todas las demás pruebas se realizaron en la plataforma Beckman Coulter Olympus 5800. El análisis LDL se realizó como un método LDL directo. Todos los reactivos utilizados fueron fabricados por el fabricante de la plataforma correspondiente, con la excepción de HDL, que se realizó con reactivos Roche. El análisis de muestras fue realizado por el Laboratorio Lenexa de Diagnóstico de Quest en Lenexa, Kansas. Toda la imprecisión permitida se reúne o no excede la Facultad de Patólogos Americanos (CAP) recomendado Error total permitido (TEA) para cada ensayo.
Actividad física
La actividad física se midió como días autoinformados por semana de ejercicio de entrenamiento aeróbico y de fuerza (0, 1, 2, 3, 4 o más de 5 días por semana). Los datos fueron recopilados por el cuestionario en línea autoadministrado. La participación en el ejercicio aeróbico y de fuerza se evaluó con las siguientes preguntas: En una semana promedio, ¿cuántas veces participa en el ejercicio aeróbico? Las opciones de respuesta fueron_ 0 _ 1 _2 _3 _4 _5 o más veces. En una semana promedio, ¿en cuántas veces participa: ejercicio de entrenamiento de fuerza? Las opciones de respuesta fueron_ 0 _ 1 _2 _3 _4 _5 o más veces.
Análisis estadístico
Posibles efectos de confusión de la edad y el estado de salud (definido como la ausencia de una condición de salud reportada en Tabla 1) En la frecuencia de participación del ejercicio se examinaron utilizando ANOVA. La influencia de la participación del ejercicio aeróbico y de fuerza en los niveles circulantes de biomarcadores se evaluó utilizando modelos de regresión lineal y análisis de distribución de percentiles.
Los efectos de cada tipo de ejercicio en los biomarcadores se visualizaron primero comparando la distribución del percentil entre cuatro tipos de nivel de actividad: 0 días/semana para ejercicio aeróbico y 0 días/semana para el ejercicio de fuerza (A0 S0); 0 días/semana para ejercicio aeróbico y más de 5 días/semana para ejercicio de fuerza (A0 S5); 5+ días/semana para ejercicio aeróbico y 0 días/semana para ejercicio de fuerza (A5 S0); y más de 5 días/semana para ejercicio aeróbico y más de 5 días/semana para el ejercicio de fuerza (A5 S5). Las frecuencias de ejercicio de más de 0 y 5 días de actividad se utilizaron para comparar para comparar los grupos más diferentes de la muestra.
Para el modelado de regresión lineal, los datos se agregaron por primera vez en el nivel de biomarcador promedio por las 36 combinaciones posibles entre cada tipo de nivel de actividad (aeróbico más de más de 5 días/semana combinados con fuerza de más de 5 a 5 años/semana). La regresión se realizó luego en los datos de resumen con nivel promedio de biomarcadores como y, frecuencia de ejercicio aeróbico como x1, y ejercicio de fuerza como x2 para cada biomarcador y cada género respectivamente. El efecto de interacción potencial entre las actividades aeróbicas y de resistencia también se examinó por el efecto de agregar el término de interacción (x1 * x2) en el modelo, y el posible efecto cuadrático del ejercicio se evaluó agregando términos cuadráticos (x12 y x22) en el modelo.
Todo el análisis se realizó en R, versión 3.2.1 (La base R para la Computación Estadística, Auckland, Nueva Zelanda). La regresión de mínimo cuadrado ponderado se ajustó en R utilizando la función «LM» de la siguiente manera: LM (y ∼ B0 + B1 ∙ x1 + B2 ∙ x2 + B3 ∙ x1 ∙ x2 + B4 ∙ x12 + B5 ∙ x12peso = n), donde b0 es la intersección y b1 a b5 son los coeficientes para cada término. El valor P y los errores estándar de los parámetros para cada grupo (género y biomarcador) se usaron para evaluar la importancia de cada coeficiente. R cuadrado, validación cruzada, AIC y BIC se usaron para determinar el mejor modelo para cada biomarcador.
Para la mayoría de los biomarcadores, el modelo lineal simple es el modelo seleccionado final basado en los criterios mencionados considerando la significación estadística de cada término y el número limitado de diferentes tipos de niveles de actividad:
Donde y = términos lineales + errores aleatorios
Para algunos biomarcadores, el ejercicio aeróbico o de fuerza no mostró un efecto estadísticamente significativo, por lo que el modelo se convirtió en uno de los siguientes:
- y = B0 + B1 ∙ x1 + ε (solo la actividad aeróbica mostró un efecto significativo)
- y = B0 + B2 ∙ x2 + ε (solo la actividad de resistencia mostró un efecto significativo)
Resultados
La proporción de individuos sin una condición de salud informada fue mayor para las personas que informaron más días de fuerza o participación en el ejercicio. La edad más joven se asoció con una mayor participación del ejercicio de fuerza, pero el efecto máximo en la edad media fue de solo 0.2 años para el ejercicio aeróbico y 0.67 años para el ejercicio de fuerza, por lo tanto, clínicamente insignificante para dar cuenta de la diferencia en los niveles de biomarcadores. La participación del ejercicio físico se relacionó con los resultados de las pruebas de laboratorio clínico para una variedad de biomarcadores. La presentación gráfica de las distribuciones del percentil entre los grupos de nivel de actividad para cada marcador se presenta en las Figs. 1–4. De acuerdo con los modelos de regresión (Tabla 2), más días de ejercicio aeróbico o de fuerza se asociaron con niveles más bajos de glucosa, HbA1c, LDL, relación HDL, triglicéridos, EGFR, globulina y CRP en mujeres y hombres. Más días de participación en el ejercicio aeróbico o de fuerza se asociaron con niveles más altos de HDL, creatinina, porcentaje de saturación y hierro tanto en hombres como en mujeres. Modo de ejercicio o género (Figs 1–10) influyó en las relaciones observadas entre la frecuencia de ejercicio y el colesterol (total), la bilirrubina, la relación A: G, Alb, Alt, AST, ALP, Calcio, Ferritina, GGT, IBC, proteína (total) y resultados de ácido úrico. Los valores medios predichos basados en la frecuencia de ejercicio del análisis de regresión para mujeres y hombres que participan en más de 0 y 5 días de ejercicio aeróbico o de fuerza se muestran en Tabla 3. La frecuencia de ejercicio no tuvo efecto sobre el nivel de TSH en hombres o mujeres.
