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Relationships Between Anthropometric Measurements and Intraocular Pressure: The Korea National Health and Nutrition Examination Survey - 18/04/17

Doi : 10.1016/j.ajo.2016.09.031 
Hyun Tae Kim a, Joon Mo Kim a, , Jung Hoon Kim d, Jae Hyuck Lee a, Mi Yeon Lee b, Jae Yeun Lee a, Yu Sam Won c, Ki Ho Park e, Hyun Seok Kwon f
on behalf of the

Korean Ophthalmological Society

a Department of Ophthalmology, Kangbuk Samsung Hospital, Sungkyunkwan University School of Medicine, Seoul, Korea 
b Department of Biostatistics, Kangbuk Samsung Hospital, Sungkyunkwan University School of Medicine, Seoul, Korea 
c Department of Neurosurgery, Kangbuk Samsung Hospital, Sungkyunkwan University School of Medicine, Seoul, Korea 
d Department of Ophthalmology, Inje University, Sanggye Paik Hospital, Seoul, Korea 
e Department of Ophthalmology, Seoul National University Hospital, Seoul National University College of Medicine, Seoul, Korea 
f SU Yonsei Eye Clinic, Seoul, Korea 

Inquiries to Joon Mo Kim, Department of Ophthalmology, Kangbuk Samsung Hospital, Sungkyunkwan University School of Medicine, 29 Saemunan-ro, Jongno-gu, Seoul 03181, KoreaDepartment of OphthalmologyKangbuk Samsung HospitalSungkyunkwan University School of Medicine29 Saemunan-roJongno-guSeoul03181Korea

Abstract

Purpose

To evaluate the relationship between intraocular pressure (IOP) and various anthropometric measures.

Design

A population-based cross-sectional study.

Methods

A total of 5008 participants, 2080 men and 2928 women ≥19 years of age were included from the Korea National Health and Nutrition Examination Survey V database, focusing on the years 2010 and 2011. We selected IOP in the right eye of a normal healthy population as the outcome variable of our study. We analyzed the relationship between IOP and anthropometric parameters using dual-energy X-ray absorptiometry by sex. Lean body mass was calculated as total body mass minus fat mass. We used general linear models and logistic regression analysis to evaluate risk factors of high IOP. Our main outcome measure was correlation between anthropometric data and IOP.

Results

In multivariate general linear models, greater body mass index (BMI) and waist circumference were correlated with higher IOP for both men (BMI, β = 0.053, P = .026; waist circumference, β = 0.016, P = .067) and women (BMI, β = 0.074, P < .001; waist circumference, β = 0.028, P < .001). Greater fat mass (β = 0.027, P = .037) and fat mass/lean body mass (β = 1.170, P = .06) were correlated with higher IOP, while greater lean body mass/weight (β = −3.188, P = .025), lean body mass/BMI (β = −1.379, P = .002), appendicular skeletal muscle mass/BMI (β = −2.270, P = .022), and bone mineral content/BMI (β = −11.653, P = .031) were correlated with lower IOP in women, but not in men (P > .10).

Conclusions

In healthy women, greater fat mass was associated with higher IOP, and greater muscle mass was associated with lower IOP after adjusting for weight and BMI. Fat and muscle influenced IOP in women independently.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

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Vol 173

P. 23-33 - janvier 2017 Retour au numéro
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  • Intraoperative Interface Fluid Dynamics and Clinical Outcomes for Intraoperative Optical Coherence Tomography–Assisted Descemet Stripping Automated Endothelial Keratoplasty From the PIONEER Study
  • Katie M. Hallahan, Brian Cost, Jeff M. Goshe, William J. Dupps, Sunil K. Srivastava, Justis P. Ehlers
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  • Formation of an Intraretinal Fluid Barrier in Cavitary Optic Disc Maculopathy
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