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O63: Plus l’index de masse non grasse (FFMI) est élevé, plus le risque de mortalité est faible chez 2 958 sujets âgés de 65 ans et plus - 24/12/14

Doi : 10.1016/S0985-0562(14)70639-9 
C. Graf 1, V. Karsegard 2, A. Spoerri 3, C. Pichard 2, A.-M. Makhlouf 2, S. Ho 2, F. Herrmann 1, L. Genton 2
1 Médecine interne, réhabilitation et gériatrie, Suisse 
2 Nutrition Clinique, Hôpitaux Universitaires, Genève, Suisse 
3 Institut de médecine sociale et préventive, Université de Berne, Berne, Suisse 

Résumé

Introduction et but de l’étude

Un indice de masse corporelle (IMC) bas ou élevé est associé avec un devenir défavorable chez les sujets âgés, mais ne tient pas compte de la composition corporelle. Cette étude rétrospective évalue la relation entre la composition corporelle et la mortalité chez des sujets de 65 ans et plus.

Matériel et méthodes

Nous avons inclus toutes les mesures de composition corporelle par bioimpédance électrique (formule de Genève1), effectuées aux Hôpitaux Universitaires de Genève entre 1990 et 2011, chez des sujets3 65 ans. Nous avons exclus les mesures effectuées chez des sujets ne résidant pas en Suisse, en raison de la difficulté d’obtenir les dates de décès et celles effectuées chez des sujets avec un IMC en-dessous de 17 et en-dessus de 34kg/m2 car la BIA n’a pas été validée dans ces IMC. Le FFMI et l’index de masse grasse (FMI) ont été calculés en divisant les masses non grasse et grasse par la taille (m)2. Les co-morbidités au moment de la mesure ont été rapportées sous forme de « Cumulative Illness Rating Score » (CIRS)2. Les dates de décès ont été obtenues par la base de données des Hôpitaux Universitaires de Genève, le registre de l’état civil du canton de Genève et la « Swiss National Cohort »3, une plateforme nationale de données relevant toutes les dates et causes de mortalités en Suisse. Les résultats sont présentés sous forme de moyenne ± SD. Des modèles de régression de Cox ont évalués si la dernière mesure de composition corporelle, exprimées sous forme de quartiles (Q), prédisait la mortalité.

Résultats et Analyse statistique

Sur les 2 958 sujets inclus, 676 femmes et 996 hommes sont décédés, à 83,3±8,5 et 78,6±7,6 ans respectivement, et principalement de cancer (32,6 %), maladies cardio-vasculaires (28,4 %) et de maladies respiratoires (11,7 %). Les modèles de Cox ci-dessous montrent qu’un FFMI élevé entraîne une diminution du risque de mortalité. L’adjonction du CIRS dans ces modèles diminue l’effet prédictif du FFMI sur la mortalité chez les femmes mais pas chez les hommes.
Hommes Hazard ratio (95 % CI)Femmes Hazard ratio (95 % CI)Âge (ans)65–741,001,0075–841,40 (1,18–1,67)1,26 (1,10–1,46)3 851,67 (1,35–2,05)1,59 (1,28–1,88)FFMI (kg)Q11,001,00Q20,71 (0,58–0,88)*0,66 (0,56–0,78)*Q30,63 (0,50–0,79)*0,50 (0,42–0,59)*Q40,61 (0,48–0,77)*0,43 (0,35–0,52)*FMI (kg)Q11,001,00Q20,91 (0,73–1,13)0,82 (0,69–0,98)*Q30,93 (0,74–1,17)0,88 (0,74–1,06)Q41,08 (0,85–1,36)0,83 (0,70–1,01)*P<0,05

  Hommes Hazard ratio (95 % CI) Femmes Hazard ratio (95 % CI) 
Âge (ans) 65–74 1,00 1,00 
75–84 1,40 (1,18–1,67) 1,26 (1,10–1,46) 
3 85 1,67 (1,35–2,05) 1,59 (1,28–1,88) 
FFMI (kg) Q1 1,00 1,00 
Q2 0,71 (0,58–0,88)* 0,66 (0,56–0,78)* 
Q3 0,63 (0,50–0,79)* 0,50 (0,42–0,59)* 
Q4 0,61 (0,48–0,77)* 0,43 (0,35–0,52)* 
FMI (kg) Q1 1,00 1,00 
Q2 0,91 (0,73–1,13) 0,82 (0,69–0,98)* 
Q3 0,93 (0,74–1,17) 0,88 (0,74–1,06) 
Q4 1,08 (0,85–1,36) 0,83 (0,70–1,01) 

[*]  P<0,05

Conclusion

Le risque de mortalité chez des sujets âgés diminue significativement avec un FFMI élevé, mais non avec un FMI élevé. Ceci suggère que le FFMI est le composant du BMI prédisant la mortalité chez ces sujets.

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