علاقة بين ثلاثة مؤشرات للسمنة، مؤشر وزن الجسم، مؤشر كتلة الجسم، ونسبة الوزن إلى الطول، والتهاب اللثة Relationship between three body obesity indicators, WWI, BMI, WtHR, and periodontitis

المجلة: Scientific Reports، المجلد: 15، العدد: 1
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-83963-7
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39753692
تاريخ النشر: 2025-01-03

افتح

العلاقة بين ثلاثة مؤشرات للسمنة، مؤشر الوزن المثالي، مؤشر كتلة الجسم، ونسبة محيط الخصر إلى الطول، والتهاب اللثة

شينغ جين تشين تشونغ وين زينغ شيانرون تشين جيانغ لينغ صن فوكيان جين تشو تشين وأغنية جukun

درس العديد من العلماء العلاقة بين السمنة والتهاب اللثة. يبدو أن العلاقة بين مؤشرات السمنة المختلفة والتهاب اللثة تختلف. في هذه الدراسة، نود استكشاف العلاقة بين ثلاثة مؤشرات شائعة الاستخدام للسمنة، وهي WWI (مؤشر الخصر المعدل حسب الوزن)، BMI (مؤشر كتلة الجسم)، WtHR (نسبة الخصر إلى الطول)، والتهاب اللثة، ومحاولة العثور على المؤشرات الأكثر قيمة سريرياً. قدمت بيانات NHANES 2009-2014 لهذه الدراسة. تم تضمين 10,289 و10,600 و10,290 مشاركاً لاستكشاف العلاقة بين WWI وBMI وWtHR والتهاب اللثة على التوالي. تم استخدام الانحدار اللوجستي المتعدد، وتناسب المنحنى السلس، وتحليل تأثيرات العتبة، وتحليل المجموعات الفرعية لاستكشاف علاقاتهم. كانت هناك علاقة إيجابية بين WWI والتهاب اللثة في النموذج الثالث. ). استمر هذا النتيجة بعد إنشاء الربع الخاص بـ WWI. علاوة على ذلك، تم ملاحظة العلاقة بين WWI والتهاب اللثة في نموذج الانحناء السلس مع نقطة انحناء تبلغ 12.68. في النموذج المعدل بالكامل، أظهر WtHR أيضًا ارتباطًا إيجابيًا مع التهاب اللثة ( ومع ذلك، لم يُظهر مؤشر كتلة الجسم ارتباطًا كبيرًا مع التهاب اللثة سواء كمتغير مستمر أو متغير فئوي. كشفت هذه الدراسة المقطعية عن وجود ارتباط إيجابي بين WWI وWtHR والتهاب اللثة، وأظهر هذا الارتباط الإيجابي اختلافًا في العمر.
الكلمات الرئيسية: مؤشر الوزن المعدل للخصر، مؤشر كتلة الجسم، نسبة الخصر إلى الطول، التهاب اللثة، NHANES، دراسة مقطعية
الاختصارات
الحرب العالمية الأولى مؤشر محيط الخصر المعدل حسب الوزن
مؤشر كتلة الجسم مؤشر كتلة الجسم
WtHR نسبة الخصر إلى الطول
NHANES المسح الوطني للصحة والتغذية
مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها – الأكاديمية الأمريكية لطب الأطفال مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها والأكاديمية الأمريكية لطب الأسنان اللثوي
ال فقدان الارتباط
PD عمق الاستكشاف
بي آي آر نسبة تأثير الفقر
NIAAA المعهد الوطني لسوء استخدام الكحول وإدمانه
اختبار تحمل الجلوكوز عن طريق الفم اختبار تحمل الجلوكوز عن طريق الفم
PHQ-9 استبيان صحة المريض-9
أو نسبة الأرجحية
CI فترة الثقة
ROC منحنى خصائص التشغيل المستقبلية
الجامعة الأمريكية في القاهرة المساحة تحت المنحنى
التهاب اللثة، وهو مرض التهابي مزمن يؤثر على الأنسجة الداعمة للأسنان، يمكن أن يؤدي إلى فقدان العظم السنخي، وفقدان الأسنان، وفي النهاية انخفاض جودة الحياة. تتمثل المخاطر الصحية العامة لالتهاب اللثة بشكل رئيسي في الجوانب الثلاثة التالية. الأول هو انتشاره الواسع ومدى تأثيره. وقد أُفيد أن أكثر من يعاني من التهاب اللثة من الأمريكيين . بالإضافة إلى ذلك، وفقًا لنتائج المسح الوطني الرابع لصحة الفم
استطلاع أُجري في الصين، من الأفراد الذين تتراوح أعمارهم بين 55 و 64 عامًا لديهم التهاب اللثة الجانب الثاني هو التوقعات السيئة لالتهاب اللثة. إن امتصاص العظم السنخي الناتج عن التهاب اللثة لا يمكن عكسه. بسبب الالتهاب المزمن طويل الأمد، من الصعب العودة إلى مستواه الأصلي. الجانب الثالث هو أن صحة الفم مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بالصحة العامة. التهاب اللثة، كواحد من أكثر الأمراض الفموية شيوعًا، مرتبط ارتباطًا وثيقًا بالصحة العامة. . دراسة بواسطة باو ج أظهر et al. أن التهاب اللثة قد يؤثر على الصحة العامة من خلال تحفيز اختلال ميكروبات الأمعاء نتيجة تدفق الكائنات الدقيقة اللعابية. دراسة أجراها تشيان جي. وجدت أن التهاب اللثة يعزز مسببات التهاب القولون من خلال ابتلاع الفلورا اللعابية، مما يؤكد دور التهاب اللثة في الأمراض الجهازية. بناءً على ما سبق، فإن التهاب اللثة يضع عبئًا ثقيلاً على الصحة العامة والصحة العامة. كيفية الوقاية الفعالة من التهاب اللثة هي مسألة تثير القلق.
أكثر من 2 مليار شخص يتأثرون حالياً بجائحة السمنة العالمية، التي لا تزال تتقدم بلا هوادة. السمنة مرض معقد له أسباب متعددة الأبعاد. أظهرت الدراسات أن السمنة مرتبطة بالعديد من الأمراض، مثل السكري، وأمراض القلب والأوعية الدموية، وارتفاع ضغط الدم، والاكتئاب، وما إلى ذلك. مؤشر السمنة التقليدي، مؤشر كتلة الجسم (BMI)، سهل الحساب ويستخدم على نطاق واسع، لكنه قد يؤدي إلى تقدير غير دقيق لمخاطر صحة الفرد عند التمييز بين الكتلة العضلية وكتلة الدهون. مؤشر الوزن المعدل للخصر (WWI) ونسبة الخصر إلى الطول (WtHR) هما مؤشرين جديدين نسبيًا للسمنة. وقد تم الإبلاغ عن أن WWI يتناسب عكسيًا مع كتلة العضلات ويتناسب إيجابيًا مع كتلة الدهون، مما يصف بشكل أساسي الحالة الحالية للسمنة المركزية بناءً على تعديل الوزن، ويمكن أن يتغلب على قيود المؤشرات التقليدية. يتنبأ WtHR بكمية الدهون في البطن ويأخذ في الاعتبار عرض الخصر لنوع الجسم وطول الشخص، وهو أفضل من قياس محيط الخصر (WC) بمفرده. .
في الدراسات السابقة، درس العديد من العلماء العلاقة بين السمنة والتهاب اللثة. قام عالمان بالتحقيق في العلاقة بين الحرب العالمية الأولى والتهاب اللثة ووجدا ارتباطًا إيجابيًا بين الحرب العالمية الأولى والتهاب اللثة. بالإضافة إلى ذلك، تم استخدام WWI كمتنبئ بسيط وفعال لأمراض أخرى مثل السكتة الدماغية، حصى الكلى، الاكتئاب، وما إلى ذلك. لقد وُجد أيضًا أن محيط الخصر ومؤشر محيط الخصر إلى الطول يبدو أنهما مرتبطان بأكياس اللثة لدى الأشخاص غير المصابين بالسكري والذين لم يدخنوا أبدًا والذين تتراوح أعمارهم سنوات بالإضافة إلى ذلك، تم استكشاف العلاقة بين مؤشر كتلة الجسم والتهاب اللثة، وكانت النتائج متناقضة. يبدو أن جميع مؤشرات السمنة الثلاثة، WWI و BMI و WtHR، تتنبأ بخطر التهاب اللثة، لكن أي منها أفضل؟ هناك نقص في الأبحاث في هذا المجال، لذا أردنا استكشاف العلاقة بين مؤشرات السمنة الثلاثة والتهاب اللثة قدر الإمكان.

المواد والأساليب

مصدر البيانات

قدمت بيانات NHANES 2009-2014 البيانات لهذه الدراسة. NHANES هو مسح عينة تمثيلية وطنية للسكان الأمريكيين، ويشمل بيانات ديموغرافية، وبيانات غذائية، وبيانات فحص، وبيانات مختبرية، وبيانات استبيانات، وبيانات ذات وصول محدود، وجميعها معلومات متاحة مجانًا باستثناء البيانات ذات الوصول المحدود. عند التوظيف، وقع كل مشارك على نموذج موافقة مستنيرة حيث كانوا على دراية بمحتوى الغرض من الاستطلاع وتطوعوا للمشاركة في هذا الاستطلاع. تم اعتماد منهجية الدراسة من قبل مجلس مراجعة أخلاقيات البحث في المركز الوطني للإحصاءات الصحية. تم اتباع المبادئ التوجيهية لإعلان هلسنكي في إجراء هذا الاستطلاع وتم تنفيذ جميع الطرق وفقًا للإرشادات واللوائح ذات الصلة.

المشاركون في الدراسة

وفقًا لمعايير NHANES لفحوصات اللثة، فإن المشاركين الذين كانوا في سن 30 عامًا أو أكبر والذين احتفظوا على الأقل بسنة طبيعية واحدة فقط هم من أجروا فحوصات اللثة. لذلك، كانت معايير الاستبعاد لهذه الدراسة هي (1) الأشخاص الذين لم يتلقوا فحوصات لثة (الأشخاص الذين تقل أعمارهم عن 30 عامًا أو الذين ليس لديهم سن طبيعي واحد)؛ (2) الأشخاص الذين لا توجد لديهم بيانات عن الوزن أو محيط الخصر أو الطول. قمنا باختيار 30,468 مشاركًا من 3 دورات استقصائية على مدى ست سنوات (2009-2014). بناءً على ذلك، قمنا بإزالة 19,804 مشاركًا بدون بيانات لثة كاملة، ثم قمنا بإزالة 375 مشاركًا بدون معلومات عن WWI، و64 مشاركًا بدون معلومات عن BMI، و374 مشاركًا بدون بيانات عن WtHR على التوالي. في النهاية، تم تسجيل 10,289 مشاركًا لدراسة العلاقة بين WWI والتهاب اللثة، و10,600 مشاركًا لدراسة العلاقة بين BMI والتهاب اللثة، و10,290 مشاركًا لدراسة العلاقة بين WtHR والتهاب اللثة (الشكل 1).

تعريف الحرب العالمية الأولى، مؤشر كتلة الجسم ونسبة محيط الخصر إلى الطول

WWI $=$ waist circumference $(c m) / sqrt{text { weight }(k g)}$
BMI $=$ weight $(k g) /$ height $^{2}left(m^{2}right)$
WtHR $=$ waist circumference (cm)/ height (cm)

تعريف التهاب اللثة

استنادًا إلى استنتاجات إيك، هناك أربع فئات من التهاب اللثة وفقًا لمراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها والأكاديمية الأمريكية لالتهاب اللثة: لا شيء، خفيف، معتدل، وشديد. تم تعريف التهاب اللثة الخفيف بأنه المواقع بين الأسنان مع AL ، و المواقع بين الأسنان مع عمق الجيب (ليس على نفس السن) أو موقع واحد مع PD تم تعريف التهاب اللثة المعتدل على أنه
الشكل 1. مخطط تدفق اختيار المشاركين.
المواقع بين الأسنان (ليس على نفس السن)، أو المواقع بين الأسنان (ليس على نفس السن)؛ تم تعريف التهاب اللثة الشديد على أنه المواقع بين الأسنان (ليس على نفس السن) و موقع بين الأسنان قمنا بتجميع عدم وجود التهاب اللثة والتهاب اللثة الخفيف في فئة واحدة: عدم وجود التهاب اللثة، وجمعنا التهاب اللثة المعتدل والشديد في فئة أخرى: وجود التهاب اللثة.

المتغيرات المشتركة

أخذت هذه الدراسة أيضًا في الاعتبار المتغيرات المرافقة مثل الجنس، العمر، العرق، نسبة تأثير الفقر (PIR)؛ مستوى التعليم، الحالة الاجتماعية، استخدام الكحول، التدخين، السكري، استخدام الخيط، ارتفاع ضغط الدم، النشاط البدني الكافي، اضطرابات النوم والاكتئاب، والتي قد تؤثر على العلاقة بين التهاب اللثة والتهاب دواعم الأسنان. . تم تقسيم العمر إلى فئتين (العمر العمر ). يتم تصنيف PIR إلى منخفض ( )، متوسط ( )، ومرتفع يتم تصنيف المستوى التعليمي إلى التعليم الثانوي وما دونه، وما فوق التعليم الثانوي. يتم تصنيف الحالة الاجتماعية إلى متزوج، أرمل، مطلق وآخرون. تم تعريف استخدام الكحول من قبل المعهد الوطني لإساءة استخدام الكحول وإدمانه (NIAAA) على أنه لا شيء، معتدل (مشروب واحد في اليوم للنساء و مشروبات في اليوم للرجال)، ثقيل ( المشروبات في اليوم للنساء و المشروبات في اليوم للنساء (4 مشروبات في اليوم) وللرجال (5 مشروبات في اليوم) يتم تصنيف التدخين إلى 3 أنواع: لم يدخن أبدًا، دخن في السابق، ودخن الآن. تم الحصول على بيانات السكري من ثلاثة أقسام: معلومات الاستبيان، مستويات الجلوكوز الصائم، ومستويات اختبار تحمل الجلوكوز الفموي (OGTT). يتم تعريف “نعم” إذا كان أي واحد من الثلاثة يفي بمعايير التشخيص للسكري. . بالإضافة إلى ذلك، وفقًا لتوصيات منظمة الصحة العالمية، يجب على البالغين ممارسة نشاط بدني هوائي معتدل الشدة لمدة تتراوح بين 150-300 دقيقة على الأقل، على الأقل دقائق من النشاط البدني الهوائي عالي الشدة، أو مزيج مكافئ من كلاهما على مدار الأسبوع. في هذه الدراسة، اعتمدنا هذه الإرشادات لمعايير النشاط البدني الكافي. . بالنسبة لاستخدام الخيط، تم تصنيفه إلى 4 مجموعات: أبداً لمدة 0 يوم/أسبوع، بشكل خفيف لـ أيام/أسبوع، بشكل معتدل لـ أيام/أسبوع، وغالبًا لـ أيام/أسبوع تأتي معلومات ارتفاع ضغط الدم ومعلومات اضطرابات النوم من بيانات الاستبيان، “هل تم إخبارك من قبل طبيب أو متخصص صحي آخر أنك تعاني من ارتفاع ضغط الدم، المعروف أيضًا بضغط الدم المرتفع؟” تم تعريف الإجابة الإيجابية على أنها تعني وجود ارتفاع ضغط الدم. تم اعتبار الإجابة الإيجابية على “هل سبق لك أن أخبرت الطبيب أنك تعاني من مشاكل في النوم؟” أو “هل سبق أن أخبرك الطبيب أنك تعاني من اضطراب النوم؟” على أنها تعاني من اضطرابات النوم. صحة المريض
تم استخدام استبيان PHQ-9 لتقييم الاكتئاب. وقد أسست أول دراسة لـ PHQ-9 النقطة القطعية التقليدية التي تبلغ 10 أو أعلى كوسيلة لفحص الاكتئاب المحتمل. .

التحليل الإحصائي

تم استخدام أداة البرمجيات الإحصائية EmpowerStats (الإصدار 2.0) لدمج البيانات، وتم استخدام Adobe Illustrator (الإصدار 2021) لإنشاء الصور في هذه الدراسة. يتم تقديم المتغيرات الفئوية كنسب مئوية. تم استخدام اختبارات كاي-تربيع واختبارات كروسكال-واليس لتحديد ما إذا كان هناك فرق ذو دلالة إحصائية بين مؤشرات السمنة المختلفة والتهاب اللثة. أولاً، قمنا بتقييم العلاقة المستقلة بين ثلاثة مؤشرات للسمنة والتهاب اللثة باستخدام الانحدار اللوجستي المتعدد. في هذه الدراسة، لا يأخذ النموذج الخام في الاعتبار المتغيرات؛ النموذج الأول يأخذ في الاعتبار فقط الجنس والعمر والعرق؛ النموذج الثاني، بناءً على النموذج الأول، يأخذ في الاعتبار PIR، مستوى التعليم، الحالة الاجتماعية، التدخين، استخدام الكحول، السكري، استخدام الخيط، ارتفاع ضغط الدم، النشاط البدني الكافي، اضطرابات النوم والاكتئاب. بعد ذلك، تم تقييم العلاقة بين الجرعة والاستجابة ونقطة الانعطاف بين هذه المؤشرات السمنة والتهاب اللثة باستخدام ملاءمة المنحنى السلس وتحليل تأثير العتبة. تم إجراء تحليل فرعي واختبارات تفاعل لمعرفة تأثير المتغيرات المصاحبة على العلاقة بين ثلاثة مؤشرات السمنة والتهاب اللثة. أخيرًا، قمنا بمقارنة قدرة هذه المؤشرات الثلاثة على التنبؤ بالتهاب اللثة بهدف إيجاد الأفضل للتنبؤ بالتهاب اللثة. تصحيح بونفيروني لـ -القيمة مطلوبة لتقليل معدل الخطأ في المقارنات المتعددة. نظرًا لأننا كنا نستكشف بشكل أساسي العلاقة بين ثلاثة مؤشرات للسمنة والتهاب اللثة مع عدد من المقارنات الثلاثة، استخدمنا 0.05 مقسومة على 3 لتحديد الدلالة النهائية. -قيمة إلى .

النتائج

الخصائص الأساسية للمشاركين

في العلاقة بين الحرب العالمية الأولى والتهاب اللثة، تم تسجيل ما مجموعه 10,289 مشاركًا، من بينهم كانوا ذكوراً و كانت إناثًا. كانت نسبة انتشار التهاب اللثة ، وكان المتوسط والانحراف المعياري للحرب العالمية الأولى هو كان المشاركون في الأرباع العليا من WWI يميلون إلى أن يكون لديهم معدلات أعلى من التهاب اللثة (Q1 35.61%; Q2 43.20%; Q3 49.11%; Q4 55.15%, ). من بين الأرباع المتعلقة بالحرب العالمية الأولى، لوحظت اختلافات ذات دلالة إحصائية في الجنس، العمر، العرق، نسبة الدخل، مستوى التعليم، الحالة الاجتماعية، استخدام الكحول، التدخين، السكري، ارتفاع ضغط الدم، النشاط البدني الكافي، استخدام الخيط، اضطرابات النوم والاكتئاب (جميعها ) (الجدول 1).

العلاقة بين ثلاثة مؤشرات للسمنة والتهاب اللثة

أظهرت الانحدار اللوجستي المتعدد أن WWI و WtHR أظهرا ارتباطات إيجابية كبيرة مع التهاب اللثة، لكن لم يبدو أن BMI مرتبط بإلتهاب اللثة (الجدول 2). كلا النموذجين الأقل تعديلًا والنموذج الخام (أو أظهرت علاقة كبيرة بين الحرب العالمية الأولى والتهاب اللثة. في النموذج المعدل بالكامل، تم الحفاظ على هذه العلاقة في العلاقة بين نسبة محيط الخصر إلى الطول والتهاب اللثة، أظهرت نسبة محيط الخصر إلى الطول والتهاب اللثة لا تزال علاقة إيجابية كبيرة في النموذج المعدل بالكامل (OR ; سي آي ). ثم نقوم بتحويل WWI و BMI و WtHR من متغير مستمر إلى متغير فئوي لإجراء تحليل أكثر حساسية. كان لدى المشاركين في الربع الأعلى خطر أعلى للإصابة بالتهاب اللثة مقارنةً بأولئك في الربع الأدنى من WWI، وقد وصلت هذه العلاقة إلى دلالة إحصائية ( ). وبالمثل، كان لدى المشاركين في الربع الأعلى من نسبة محيط الخصر إلى الطول خطر أعلى للإصابة بالتهاب اللثة مقارنةً بأولئك في الربع الأدنى من نسبة محيط الخصر إلى الطول، وكانت هذه العلاقة أيضًا ذات دلالة إحصائية. ; 95% CI ، 1.15-1.59، ومع ذلك، لم يُظهر مؤشر كتلة الجسم ارتباطًا كبيرًا مع التهاب اللثة سواء كمتغير مستمر أو متغير فئوي.
علاوة على ذلك، تم إجراء تحليل انطباق المنحنى السلس (الشكل 2) وتحليل تأثيرات العتبة (الجدول 3) لوصف العلاقة الخطية أو غير الخطية بين WWI و BMI و WtHR والتهاب اللثة. كانت هناك علاقة إيجابية بين WWI والتهاب اللثة مع نقطة انحناء من تمت ملاحظته. قبل نقطة الانعطاف، كان خطر التهاب اللثة وعندما تجاوزت الحرب العالمية الأولى كان خطر التهاب اللثة اختبار نسبة الاحتمالية اللوغاريتمية -القيمة مهمة كان هناك أيضًا ارتباط إيجابي بين WtHR والتهاب اللثة مع نقطة انحناء تبلغ 0.59. قبل نقطة الانحناء، كان خطر تطوير التهاب اللثة ; عندما تجاوزت نسبة الوزن إلى الطول 0.59، كان خطر التهاب اللثة ; . الـ كانت قيمة اختبار نسبة الاحتمالية ذات دلالة إحصائية لم يُظهر مؤشر كتلة الجسم ارتباطًا كبيرًا مع التهاب اللثة ولم يُلاحظ أي نقطة انعطاف واضحة.

تحليل الفئات الفرعية

دعمت نتائج تحليلات المجموعات الفرعية أيضًا الارتباط الإيجابي بين WWI و WtHR والتهاب اللثة، بينما لم يظهر BMI بعد ارتباطًا كبيرًا مع التهاب اللثة (الجدول 4). في الوقت نفسه، أظهرت WWI و BMI و WtHR جميعها تأثيرات تفاعلية كبيرة في تصنيف العمر. للتفاعل مع الجميع ). هذا يعني أن الأشخاص الذين تزيد أعمارهم عن 60 عامًا وأولئك الذين تقل أعمارهم عن 60 عامًا أظهروا اختلافات في العلاقة بين السمنة والتهاب اللثة. بناءً على ذلك، قمنا بإنتاج منحنى ناعم وتحليل تأثير العتبة للعمر لاستكشاف تأثير العمر على العلاقة بين السمنة والتهاب اللثة بشكل أكبر (الشكل 3؛ الجدول 5). علاقة على شكل U بين WWI والتهاب اللثة مع نقطة انحناء تم العثور عليه في المشاركين الذين تزيد أعمارهم عن 60 عامًا. في هذه الفئة السكانية، يكون خطر التهاب اللثة أقل ما يمكن عند WWI من وعندما تتجاوز الحرب العالمية الأولى يزداد خطر التهاب اللثة حوالي 8 مرات اختبار نسبة الاحتمالية اللوغاريتمية -القيمة مهمة في العلاقة بين نسبة محيط الخصر إلى الطول (WtHR) والتهاب اللثة، زاد خطر التهاب اللثة مع زيادة WtHR لدى الأشخاص الذين تقل أعمارهم عن 60 عامًا، ولكنه انخفض مع زيادة WtHR لدى الأشخاص الأكبر سنًا.
مؤشر محيط الخصر المعدل حسب الوزن إجمالي الربع الأول (8.62-10.55) الربع الثاني (10.55-11.07) الربع الثالث (11.07-11.60) الربع الرابع (11.60-14.79) -قيمة
العمر، ن (%) <0.001
< 60 7012 (68.15%) 2224 (86.47%) 1938 (75.35%) 1621 (63.02%) 1229 (47.77%)
3277 (31.85%) 348 (13.53%) 634 (24.65%) 951 (36.98%) 1344 (52.23%)
الجنس، ن (%) <0.001
ذكر 5094 (49.51%) 1558 (60.58%) 1424 (55.37%) 1227 (47.71%) 885 (34.40%)
أنثى 5195 (50.49%) 1014 (39.42%) 1148 (44.63%) 1345 (52.29%) 1688 (65.60%)
العرق، ن (%) <0.001
مكسيكي أمريكي 1483 (14.41%) 181 (7.04%) 356 (13.84%) 445 (17.30%) 501 (19.47%)
هسبانيون آخرون 1036 (10.07%) 189 (7.35%) 244 (9.49%) 313 (12.17%) 290 (11.27%)
الأبيض غير اللاتيني 4426 (43.02%) 1147 (44.60%) ١٠٩٦ (٤٢.٦١٪) 1051 (40.86%) 1132 (44.00%)
أسود غير هيسباني 2107 (20.48%) 704 (27.37%) ٤٩٩ (١٩.٤٠٪) 481 (18.70%) 423 (16.44%)
آخرون 1237 (12.02%) ٣٥١ (١٣.٦٥٪) 377 (14.66%) 282 (10.96%) 227 (8.82%)
PIR، ن (%) <0.001
منخفض (< 1.35) 2948 (31.21%) 600 (25.22%) 665 (28.12%) 778 (32.76%) 905 (38.91%)
الوسط (1.35-3.45) 3163 (33.49%) 723 (30.39%) 814 (34.42%) 793 (33.39%) 833 (35.81%)
مرتفع (> 3.45) ٣٣٣٤ (٣٥.٣٠٪) 1056 (44.39%) 886 (37.46%) 804 (33.85%) ٥٨٨ (٢٥.٢٨٪)
مستوى التعليم، عدد (%) <0.001
الثانوية وما دون 4590 (44.66%) 892 (34.71%) 1063 (41.39%) 1249 (48.58%) 1386 (53.95%)
ما بعد المدرسة الثانوية 5688 (55.34%) 1678 (65.29%) 1505 (58.61%) 1322 (51.42%) 1183 (46.05%)
الحالة الاجتماعية، عدد (%) <0.001
متزوج 6032 (58.67%) 1494 (58.11%) 1577 (61.34%) 1603 (62.40%) 1358 (52.82%)
أرملة 697 (6.78%) 63 (2.45%) 124 (4.82%) 162 (6.31%) 348 (13.54%)
مطلق 1308 (12.72%) 320 (12.45%) 314 (12.21%) 304 (11.83%) 370 (14.39%)
آخرون 2245 (21.83%) 694 (26.99%) 556 (21.63%) 500 (19.46%) 495 (19.25%)
استخدام الكحول، عدد (%) <0.001
أبداً 1289 (12.53%) 231 (8.98%) 256 (9.95%) 336 (13.06%) 466 (18.11%)
معتدل ٣٤٩٨ (٣٤.٠٠٪) 972 (37.79%) 949 (36.90%) 832 (32.35%) 745 (28.95%)
شديد 2117 (20.58%) 576 (22.40%) 558 (21.70%) 543 (21.11%) 440 (17.10%)
التهام 3385 (32.90%) 793 (30.83%) 809 (31.45%) 861 (33.48%) 922 (35.83%)
التدخين، ن (%) <0.001
أبداً 5767 (56.07%) 1473 (57.34%) 1433 (55.72%) 1429 (55.58%) 1432 (55.65%)
أبداً 2573 (25.02%) 501 (19.50%) 642 (24.96%) 702 (27.30%) 728 (28.29%)
الآن 1945 (18.91%) 595 (23.16%) 497 (19.32%) 440 (17.11%) 413 (16.05%)
السكري، ن (%) <0.001
نعم 1629 (15.84%) 123 (4.78%) 276 (10.74%) 480 (18.66%) 750 (29.15%)
لا 8658 (84.16%) 2449 (95.22%) 2294 (89.26%) 2092 (81.34%) 1823 (70.85%)
ارتفاع ضغط الدم، ن (%) <0.001
نعم 3798 (36.96%) 530 (20.63%) 846 (32.93%) 1055 (41.07%) 1367 (53.23%)
لا 6477 (63.04%) 2039 (79.37%) 1723 (67.07%) 1514 (58.93%) 1201 (46.77%)
نشاط بدني كافٍ، ن (%) <0.001
نعم 3152 (30.68%) 874 (34.06%) 885 (34.44%) 772 (30.04%) 621 (24.18%)
لا 7122 (69.32%) 1692 (65.94%) 1685 (65.56%) 1798 (69.96%) 1947 (75.82%)
استخدام الخيط، ن (%) <0.001
أبداً 3227 (31.62%) 742 (29.02%) 766 (30.02%) 824 (32.29%) 895 (35.18%)
نادراً 1658 (16.25%) ٤٨٣ (١٨.٨٩٪) 422 (16.54%) 398 (15.60%) 355 (13.95%)
بشكل معتدل 1831 (17.94%) 480 (18.77%) 502 (19.67%) 465 (18.22%) 384 (15.09%)
بشكل متكرر 3489 (34.19%) 852 (33.32%) 862 (33.78%) 865 (33.89%) 910 (35.77%)
اضطرابات النوم، ن (%) <0.001
نعم 2816 (27.37%) 572 (22.24%) 638 (24.81%) 699 (27.18%) 907 (35.25%)
لا 7473 (72.63%) 2000 (77.76%) 1934 (75.19%) 1873 (72.82%) 1666 (64.75%)
الاكتئاب، ن (%) <0.001
مستمر
مؤشر محيط الخصر المعدل حسب الوزن إجمالي الربع الأول (8.62-10.55) الربع الثاني (10.55-11.07) الربع الثالث (11.07-11.60) الربع الرابع (11.60-14.79) -قيمة
N = 2572 N = 2572 N=2572 N = 2573
نعم 948 (9.87%) 185 (7.80%) 184 (7.62%) 226 (9.37%) 353 (14.64%)
لا 8660 (90.13%) 2186 (92.20%) ٢٢٣٠ (٩٢.٣٨٪) 2185 (90.63%) 2059 (85.36%)
التهاب اللثة، ن (%) <0.001
نعم 4709 (45.77%) 916 (35.61%) 1111 (43.20%) 1263 (49.11%) 1419 (55.15%)
لا 5580 (54.23%) 1656 (64.39%) 1461 (56.80%) 1309 (50.89%) 1154 (44.85%)
الجدول 1. الخصائص الأساسية للمشاركين.
تعرض النموذج الأول (OR، 95% CI، -القيمة) النموذج الثاني (نسبة الأرجحية، 95% فترة الثقة، -القيمة) النموذج الثالث (OR، 95% CI، -القيمة)
الحرب العالمية الأولى ) 1.52 (1.44، 1.60) <0.001 1.54 (1.45, 1.64) <0.001 1.35 (1.26, 1.45) <0.001
الحرب العالمية الأولى، (الربع)
الربع الأول (8.62-10.55) 1.0 1.0 1.0
الربع الثاني (10.55-11.07) 1.37 (1.23، 1.54) <0.001 1.35 (1.20, 1.52) <0.001 1.25 (1.09, 1.44) 0.001
الربع الثالث (11.07-11.60) 1.74 (1.56, 1.95) <0.001 1.66 (1.47, 1.87) <0.001 1.50 (1.30، 1.73) <0.001
الربع الرابع (11.60-14.79) 2.22 (1.99, 2.49) <0.001 2.15 (1.89, 2.45) <0.001 1.61 (1.38, 1.88) <0.001
للاتجاه 1.57 (1.48, 1.67) <0.001 1.54 (1.43, 1.65) <0.001 1.31 (1.21, 1.43) <0.001
مؤشر كتلة الجسم (BMI) ) 1.00 (1.00, 1.01) 0.196 1.01 (1.00، 1.01) 0.079 1.00 (0.99، 1.01) 0.757
مؤشر كتلة الجسم، (الربع)
الربع الأول (13.18-24.67) 1.0 1.0 1.0
الربع الثاني (24.67-28.17) 1.05 (0.95, 1.18) 0.334 0.91 (0.81, 1.02) 0.095 0.94 (0.81, 1.09) 0.414
الربع الثالث (28.17-32.50) 1.09 (0.97, 1.21) 0.137 0.92 (0.82, 1.03) 0.150 1.02 (0.87, 1.19) 0.817
الربع الرابع (32.50-82.95) 1.05 (0.95, 1.17) 0.348 1.02 (0.91, 1.15) 0.689 0.96 (0.82, 1.13) 0.657
للاتجاه 1.00 (1.00، 1.01) 0.366 1.00 (1.00, 1.01) 0.442 1.00 (0.99, 1.01) 0.867
WtHR 5.63 (3.70, 8.58) <0.001 5.42 (3.41, 8.62) <0.001 2.94 (1.57, 5.50) <0.001
WtHR، (الربع)
الربع الأول (0.36-0.53) 1.0 1.0 1.0
الربع الثاني (0.53-0.59) 1.29 (1.16, 1.45) <0.001 1.11 (0.99, 1.25) 0.072 1.26 (1.08، 1.46) 0.003
الربع الثالث (0.59-0.65) 1.50 (1.34, 1.68) <0.001 1.25 (1.11, 1.41) <0.001 1.33 (1.14, 1.55) <0.001
الربع الرابع (0.65-1.14) < 0.001 1.48 (1.32، 1.68) <0.001 1.35 (1.15, 1.59) <0.001
للاتجاه 8.33 (4.99, 13.90) < 0.001 3.74 (1.76, 7.96) <0.001
الجدول 2. العلاقة بين الحرب العالمية الأولى، مؤشر كتلة الجسم، نسبة محيط الخصر إلى الطول، والتهاب اللثة في نماذج مختلفة. النموذج الأول لم يكن معدلاً. النموذج الثاني تم تعديله حسب الجنس؛ العمر؛ والعرق. النموذج الثالث تم تعديله حسب الجنس؛ العمر؛ العرق؛ نسبة الدخل؛ مستوى التعليم؛ الحالة الاجتماعية؛ التدخين؛ استخدام الكحول؛ السكري؛ ارتفاع ضغط الدم؛ استخدام الخيط؛ النشاط البدني الكافي؛ اضطرابات النوم؛ الاكتئاب.
أكثر من 60 عامًا. أظهر مؤشر كتلة الجسم والتهاب اللثة اختلافًا في العمر، لكن هذا الاختلاف لم يكن ذا دلالة إحصائية.

القدرة التنبؤية لـ WWI و BMI و WthR لالتهاب اللثة

قيم AUC (المساحة تحت المنحنى) ( CI) للحرب العالمية الأولى، كان مؤشر كتلة الجسم وWtHR 0.588 ( ), 0.510 ( )، و على التوالي. من بين هذه المؤشرات الثلاثة، يعتبر WWI هو الأكثر ارتفاعًا في AUC (الجدول 6). عند مقارنة التأثيرات التنبؤية لـ WWI و BMI و WtHR على التهاب اللثة في ظل ظروف متكافئة دون تعديل أي متغيرات، وجدنا أن WWI كان لديه قدرة تنبؤية أفضل لالتهاب اللثة مقارنة بـ BMI و WtHR (الشكل 4).

نقاش

أظهرت الدراسة المقطعية وجود ارتباط إيجابي بين WWI و WtHR والتهاب اللثة، لكن الارتباط بين BMI والتهاب اللثة لم يكن ذا دلالة إحصائية. في إجمالي السكان، كلما زاد WWI و WtHR، زاد خطر الإصابة بالتهاب اللثة. يكون خطر تطوير التهاب اللثة أكثر أهمية عندما يكون WWI أكثر من . الأكثر إثارة للاهتمام، نجد علاقة على شكل حرف U بين الحرب العالمية الأولى والتهاب اللثة مقسمة حسب العمر مع نقطة انحناء من مما يشير إلى أن السمنة قد تكون عامل خطر أكبر عندما يتعلق الأمر بالحرب العالمية الأولى بالنسبة لأولئك الذين تزيد أعمارهم عن 60 عامًا. أظهر تحليل ROC لـ WWI و BMI و WtHR في التهاب اللثة أن WWI قد يكون له قدرة تنبؤية أفضل لالتهاب اللثة مقارنة بـ BMI و WtHR. لذلك، يبدو أن WWI له قيمة سريرية أكبر مقارنة بـ BMI و WtHR.
الشكل 2. العلاقة بين الجرعة والاستجابة بين WWI و BMI و WtHR والتهاب اللثة. تم العثور على علاقة غير خطية بين WWI و WtHR والتهاب اللثة في ملاءمة المنحنى السلس. تم العثور على علاقة خطية بين BMI والتهاب اللثة في ملاءمة المنحنى السلس. الخط الأحمر الصلب يمثل ملاءمة المنحنى السلس بين المتغيرات. تمثل الأشرطة الزرقاء فترة الثقة من الملاءمة. تم تعديل جميعها حسب الجنس؛ العمر؛ العرق؛ نسبة الدخل إلى الاحتياجات؛ مستوى التعليم؛ الحالة الاجتماعية؛ التدخين؛ استخدام الكحول؛ السكري؛ ارتفاع ضغط الدم؛ استخدام الخيط؛ النشاط البدني الكافي؛ اضطرابات النوم؛ والاكتئاب.
تعرض التهاب اللثة (أو، 95% فترة الثقة، -القيمة)
الحرب العالمية الأولى
التناسب بواسطة نموذج الانحدار اللوجستي 1.35 (1.26, 1.45) <0.001
التناسب بواسطة نموذج لوجستي خطي مقطعي ذو جزئين
نقطة الانعطاف 12.68
< 12.68 1.32 (1.22, 1.42) <0.001
3.44 (1.43, 8.26) 0.006
اختبار نسبة الاحتمال اللوغاريتمي 0.028
WtHR
التناسب بواسطة نموذج الانحدار اللوجستي 2.94 (1.57, 5.50) <0.001
التناسب بواسطة نموذج لوجستي خطي مقطعي ثنائي
نقطة الانعطاف 0.59
< 0.59 11.95 (2.92, 48.97) <0.001
1.29 (0.49, 3.41) 0.602
اختبار نسبة الاحتمال اللوغاريتمي 0.029
الجدول 3. تحليل تأثير العتبة لـ WWI و WtHR والتهاب اللثة باستخدام الانحدار اللوجستي الجزئي.
أفادت الدراسات السابقة بالعلاقة بين WWI، كمؤشر للسمنة، والعديد من الأمراض. على سبيل المثال، يوسونغ بارك وجدت أن الحرب العالمية الأولى أثرت سلبًا على صحة القلب والأوعية الدموية. وفقًا لدراسة زينغ كيو هناك علاقة قوية بين مستوى WWI وزيادة خطر الألبومينوريا لدى البالغين الأمريكيين مقارنة بمؤشر كتلة الجسم ومحيط الخصر. في عينة تمثيلية، دراسة Zhang D أظهرت النتائج وجود علاقة كبيرة وخطية وقوية بين WWI وخطر فشل القلب الواسع الانتشار. في رأيه، أشارت النتائج أيضًا إلى القيمة المحتملة لاستخدام WWI لتحسين تحديد فشل القلب الواسع الانتشار في السكان العاديين. وفقًا للدراسة التي أجراها يو إس، وانغ بي، قوه إكس، وزملاؤهم يمكن أن يكون مؤشر الوزن للخصر (WWI) بمثابة مؤشر بسيط ودقيق لمرض السكري من النوع الثاني (T2D) وقد يكون مفيدًا في تجنب T2D في السكان الريفيين في الصين. بشكل عام، هناك العديد من الدراسات التي أبلغت عن العلاقة بين WWI وبعض الأمراض، وكان WWI دائمًا مؤشرًا سلبيًا. ماذا عن العلاقة بين WWI والتهاب اللثة؟ هل يعتبر WWI متفوقًا في العلاقة بين السمنة والتهاب اللثة مقارنةً بمؤشرات السمنة الأخرى؟
في الدراسة الحالية، أظهر مؤشر الوزن إلى الطول (WWI) ومؤشر محيط الخصر إلى الطول (WtHR) ارتباطًا كبيرًا مع التهاب اللثة. علاوة على ذلك، أظهر WWI قدرة تنبؤية أكبر لالتهاب اللثة مقارنة بـ WtHR ومؤشر كتلة الجسم (BMI). من خلال تحليل منحنى التناسب، يمكننا أن نرى أن خطر التهاب اللثة يزيد بشكل كبير بعد أن يصل مستوى WWI إلى قيمة معينة. وهذا يعني أنه عندما يتجاوز السمنة حدًا معينًا، يكون الأفراد أكثر عرضة لتطوير التهاب اللثة. قد تكون الأسباب كما يلي. أولاً، تم الإبلاغ عن أن السمنة هي اضطراب استجابة التهابية يمكن أن تسبب التهابًا مزمنًا ومنخفض الدرجة في الجسم. يُفرز النسيج الدهني السيتوكينات الالتهابية التي ثبت أنها تزيد من امتصاص العظام. بالإضافة إلى ذلك، يرتبط السمنة بانخفاض كتلة العظام وهشاشة العظام. وهذا يشير إلى أن السمنة لها تأثير سلبي على كتلة العظام، بما في ذلك عظام الفك. أظهرت بعض الدراسات أيضًا أن السمنة تؤثر سلبًا على توازن العظام من خلال تغيير نخاع العظام وتمايز خلايا الدم الجذعية، مما يهدد سلامة العظام وخصائص خلايا المناعة. .
مجموعة فرعية الحرب العالمية الأولى مؤشر كتلة الجسم WtHR
التهاب اللثة [أو (95% فترة الثقة)] للتفاعل التهاب اللثة [أو (95% فترة الثقة)] للتفاعل التهاب اللثة [أو (95% فترة الثقة)] للتفاعل
جنس 0.127 0.609 0.742
ذكر ٥٠٩٤ 1.75 (1.62, 1.90) <0.001 ٥٢٢٦ 1.00 (0.99, 1.01) 0.624 ٥٠٩٦ 7.84 (3.98, 15.45) < 0.001
أنثى ٥١٩٥ 1.78 (1.65, 1.92) <0.001 5374 1.01 (1.01، 1.02) <0.001 ٥١٩٤ 13.88 (7.88, 24.47) <0.001
عمر <0.001 0.011 0.001
<60 7012 1.40 (1.31, 1.49) <0.001 7183 1.01 (1.01, 1.02) <0.001 7016 6.07 (3.66، 10.07) < 0.001
٣٢٧٧ 1.12 (1.01, 1.24) 0.028 ٣٤١٧ 0.99 (0.98, 1.00) 0.018 ٣٢٧٤ 0.79 (0.35, 1.78) 0.565
سباق 0.096 0.348 0.107
مكسيكي أمريكي 1483 1509 1.00 (0.99، 1.02) 0.730 1482 8.34 (2.33, 29.84) 0.001
هسبانيون آخرون ١٠٣٦ 1065 1.00 (0.98، 1.02) 0.687 ١٠٣٧ 5.87 (1.38, 24.91) 0.016
الأبيض غير اللاتيني ٤٤٢٦ 4545 1.00 (0.99, 1.01) 0.752 ٤٤٢٨ 8.01 (4.17، 15.38) < 0.001
أسود غير هيسباني ٢١٠٧ 1.18 (1.06, 1.32) 0.002 ٢١٩١ 0.98 (0.97، 0.99) 0.002 ٢١٠٦ 0.69 (0.30, 1.58) 0.377
آخرون 1237 1.64 (1.39, 1.93) < 0.001 ١٢٩٠ 1.02 (1.00, 1.04) 0.134 1237
مستوى التعليم 0.806 0.514 0.567
الثانوية وما دونها ٤٥٩٠ 1.27 (1.17, 1.37) < 0.001 ٤٧٥٣ 0.99 (0.98, 1.00) 0.022 ٤٥٨٩ 1.40 (0.75, 2.61) 0.298
ما بعد المدرسة الثانوية 5688 1.56 (1.45, 1.68) <0.001 5834 1.01 (1.00، 1.02) 0.036 5690 7.94 (4.38، 14.40) < 0.001
بي آي آر 0.964 0.437 0.464
منخفض ٢٩٤٨ 1.24 (1.13, 1.36) <0.001 ٣٠٥٤ 0.99 (0.98، 0.99) 0.003 ٢٩٤٧ 0.95 (0.45, 1.98) 0.885
معتدل 3163 1.42 (1.29, 1.56) <0.001 ٣٢٥٠ 0.99 (0.98, 1.00) 0.137 3165 2.46 (1.16, 5.21) 0.019
عالي ٣٣٣٤ 1.61 (1.45, 1.78) <0.001 ٣٤١٠ 1.02 (1.01، 1.03) 0.002 ٣٣٣٤ < 0.001
الحالة الاجتماعية 0.222 0.557 0.164
متزوج ٦٠٣٢ 6187 1.01 (1.00، 1.02) 0.044 6033
أرملة 697 1.15 (0.94، 1.40) 0.166 754 0.99 (0.97، 1.01) 0.192 695 0.60 (0.12, 3.06) 0.535
مطلق 1308 1.28 (1.11, 1.48) <0.001 1341 1.00 (0.98, 1.02) 0.911 1308 2.42 (0.79, 7.43) 0.123
آخرون 2245 2311 1.00 (0.99, 1.01) 0.944 2247 2.86 (1.28, 6.39) 0.011
استخدام الكحول 0.265 0.041 0.066
أبداً 1289 1.47 (1.28, 1.69) <0.001 ١٣٣١ 1.00 (0.99, 1.02) 0.781 1289 3.54 (1.15, 10.95) 0.028
معتدل ٣٤٩٨ ٣٥٥٠ 1.01 (1.00, 1.02) 0.153 ٣٤٩٨
شديد 2117 2138 1.01 (1.00, 1.03) 0.027 2120 9.76 (3.80, 25.06) < 0.001
التهام ٣٣٨٥ < 0.001 ١٠٥١ 0.98 (0.96, 1.00) 0.051 ١٠٣٨ 1.10 (0.30, 4.13) 0.883
التدخين 0.904 0.150 0.382
أبداً 5767 5960 1.01 (1.00، 1.02) 0.006 5765
أبداً 2573 < 0.001 2649 1.01 (1.00، 1.02) 0.039 2575 < 0.001
الآن 1945 1.28 (1.14, 1.44) < 0.001 1987 0.98 (0.97, 1.00) 0.017 1946 0.94 (0.37, 2.41) 0.900
السكري 0.859 0.462 0.825
نعم 1629 1.21 (1.05, 1.39) 0.009 1702 0.98 (0.97، 1.00) 0.015 1631 0.62 (0.21, 1.80) 0.377
لا 8658 1.46 (1.38, 1.55) <0.001 8896 1.00 (0.99, 1.01) 0.842 8657 4.07 (2.53, 6.55) < 0.001
استخدام الخيط 0.263 0.062 0.154
أبداً ٣٢٢٧ 1.40 (1.28، 1.53) < 0.001 3358 0.98 (0.97، 0.99) <0.001 ٣٢٢٣ 1.49 (0.72, 3.10) 0.282
نادراً ١٦٥٨ 1.58 (1.38, 1.80) <0.001 ١٧٠٠ 1.02 (1.00، 1.03) 0.017 1660
بشكل معتدل 1831 < 0.001 1878 1.01 (1.00، 1.02) 0.110 1832
بشكل متكرر ٣٤٨٩ ٣٥٧٨ 1.02 (1.00, 1.03) 0.004 ٣٤٩١ 11.05 (5.19، 23.53) <0.001
ارتفاع ضغط الدم 0.058 0.287 0.225
نعم ٣٧٩٨ 1.30 (1.19, 1.42) <0.001 ٣٩٥١ 0.99 (0.98، 0.99) 0.001 ٣٧٩٩ 1.20 (0.60, 2.40) 0.598
لا ٦٤٧٧ 6633 1.00 (1.00، 1.01) 0.428 ٦٤٧٧
ما يكفي من النشاط البدني 0.744 0.543 0.471
نعم 3152 ٣٢١٦ 0.99 (0.98, 1.01) 0.319 ٣١٥٣ 1.98 (0.89, 4.40) 0.094
لا 7122 7369 1.01 (1.00، 1.01) 0.039 7122 8.60 (5.23, 14.16) < 0.001
اضطراب النوم 0.184 0.795 0.602
نعم ٢٨١٦ 1.62 (1.47, 1.80) <0.001 ٢٨٩٥ 1.01 (1.00، 1.02) 0.263 2817 6.36 (3.02, 13.38) < 0.001
لا 7473 7705 1.00 (1.00, 1.01) 0.262 7473 6.13 (3.65, 10.29) < 0.001
الاكتئاب 0.555 0.493 0.750
نعم 948 1.33 (1.13, 1.56) <0.001 856 0.99 (0.98, 1.01) 0.370 832 1.77 (0.52, 6.09) 0.363
لا ٨٦٦٠ 8912 1.01 (1.00، 1.01) 0.089 ٥٠٩٦
الجدول 4. تحليل الفئات الفرعية للعلاقة بين WWI، BMI، WtHR، والتهاب اللثة.
الشكل 3. العلاقة بين الجرعة والاستجابة بين WWI و BMI و WtHR والتهاب اللثة مقسمة حسب العمر.
مؤشر محيط الخصر المعدل حسب الوزن ) التهاب اللثة (أو، 95% فترة الثقة، -القيمة)
عمر التناسب بواسطة نموذج الانحدار اللوجستي 1.08 (0.95, 1.23) 0.215
توافق بواسطة نموذج لوجستي خطي مقطعي ذو جزئين نقطة الانعطاف 12.68
< 12.68 1.01 (0.88, 1.15) 0.913
7.87 (1.76, 35.20) 0.007
اختبار نسبة الاحتمال اللوغاريتمي 0.002
الجدول 5. تحليل تأثير العتبة للحرب العالمية الأولى والتهاب اللثة مقسماً حسب العمر.
اختبار الجامعة الأمريكية في القاهرة 95% فترة الثقة المنخفضة 95% فترة الثقة العليا أفضل عتبة خصوصية حساسية
الحرب العالمية الأولى 0.588 0.577 0.599 11.060 0.556 0.575
مؤشر كتلة الجسم 0.510 0.498 0.521 ٢٦٫٩٩٠ 0.424 0.6022
WtHR 0.548 0.537 0.560 0.559 0.406 0.679
الجدول 6. تحليل AUC لمرض التهاب اللثة، ومؤشر كتلة الجسم، ونسبة محيط الخصر إلى الطول.
الالتهاب المزمن منخفض الدرجة وتأثيره السلبي على جودة العظام هما من عوامل الخطر لالتهاب اللثة. لذلك، من الواضح أن هناك رابطًا لا يمكن فصله بين السمنة والتهاب اللثة.
فيما يتعلق بعدم ظهور ارتباط كبير بين مؤشر كتلة الجسم والتهاب اللثة، لدينا التحليل التالي. أولاً، على الرغم من أن مؤشر كتلة الجسم هو مؤشر مستخدم على نطاق واسع للسمنة، إلا أنه يعكس بشكل رئيسي نسبة الوزن الكلي للجسم إلى الطول ولا يعكس بدقة توزيع تكوين الجسم والموقع الدقيق لتراكم الدهون. ثانياً، قد يكون لدى بعض الأفراد مؤشر كتلة جسم مرتفع ولكن كمية منخفضة من الدهون البطنية، أو قد يكون لدى البعض الآخر مؤشر كتلة جسم منخفض ولكن كمية مرتفعة من الدهون البطنية. قد تؤدي هذه الاختلافات الفردية إلى تقليل دقة مؤشر كتلة الجسم في تقييم خطر التهاب اللثة. أخيراً، في هذه المقالة، مقارنة بالعديد من المقالات، قمنا بتعديل العديد من المتغيرات وأدرنا بشكل كبير تأثير العوامل المربكة على النتائج. .
من المثير للاهتمام أن تأثير العمر على السمنة والتهاب اللثة لوحظ أيضًا في هذه الدراسة، حيث يمكن أن نجد قيمة عتبة للعلاقة بين WWI والتهاب اللثة في الأشخاص الذين تزيد أعمارهم عن 60 عامًا، وهو ما يعد توجيهًا سريريًا. وهذا يعني أن الأشخاص الذين تزيد أعمارهم عن 60 عامًا يجب ألا يهدفوا فقط إلى مستويات منخفضة من WWI؛ فالمستويات المنخفضة جدًا أو المرتفعة جدًا من WWI يمكن أن تزيد من خطر التهاب اللثة. على الرغم من أنه تم اقتراح أن السمنة في الشباب تزيد من خطر الوفاة، فإن عواقب السمنة على السكان المسنين أكثر تعقيدًا بكثير. تتطلب الأبحاث الأكبر حجمًا التحقيق في الأسباب الكامنة.
لدراستنا بعض القيود. أولاً، استنادًا إلى بيانات من فحوصات اللثة NHANES 2009-2014، لم نتمكن من دراسة حالة اللثة للمشاركين الذين كانوا فوق 30 عامًا والذين كان لديهم على الأقل سن طبيعي واحد، متجاهلين أولئك الذين كانوا أصغر من 30 عامًا أو الذين فقدوا جميع أسنانهم بسبب التهاب اللثة قبل سن 30. لذلك، نتائج الدراسة قدّرت عدد الأشخاص الذين يعانون من التهاب اللثة بشكل غير دقيق. وهذا يؤدي إلى انحراف الاستنتاجات عن الوضع الحقيقي. ثانيًا، حتى بعد التحكم في بعض المتغيرات المربكة ذات الصلة، لا يمكننا استبعاد تأثير المزيد من المتغيرات المربكة على النتائج. علاوة على ذلك، تأتي البيانات من NHANES، فهي تعكس فقط وضع الأمريكيين، وليس وضع جميع الدول في جميع أنحاء العالم. بالإضافة إلى ذلك، لا يمكن تحديد الترتيب السببي من خلال الدراسات المقطعية، لذا هناك حاجة إلى المزيد من الدراسات الطولية المستقبلية لتأكيد هذه النتائج. .

منحنى ROC لالتهاب اللثة

الشكل 4. منحنيات ROC لـ WWI و BMI و WtHR و التهاب اللثة.

الخاتمة

كشفت هذه الدراسة المقطعية المستندة إلى NHANES عن وجود علاقة إيجابية بين WWI و WtHR والتهاب اللثة، لكن العلاقة بين BMI والتهاب اللثة لم تكن ذات دلالة إحصائية. أظهر WWI قدرة تنبؤية أفضل لالتهاب اللثة مقارنة بـ BMI و WtHR. أظهرت العلاقة بين WWI والتهاب اللثة اختلافات عمرية. بالنسبة لأولئك الذين تزيد أعمارهم عن 60 عامًا، كان خطر التهاب اللثة أقل ما يمكن عندما يبقى WWI عند مستوى . مستوى WWI منخفض جدًا أو مرتفع جدًا ضار، خاصة عندما يتجاوز WWI 12.68، قد يكون خطر الإصابة بالتهاب اللثة أعلى بمقدار 8 مرات. كقياس جديد وبسيط وفعال للسمنة، قد يكون لـ WWI دور أوسع.

توفر البيانات

يمكن العثور على جميع البيانات في قاعدة بيانات NHANES (www.cdc.gov/nchs/nhanes/).
تاريخ الاستلام: 3 فبراير 2024؛ تاريخ القبول: 18 ديسمبر 2024
تم النشر عبر الإنترنت: 03 يناير 2025

References

  1. Glickman, I. Periodontal Disease. N. Engl. J. Med. 284 (19), 1071-1077 (1971).
  2. Kwon, T., Lamster, I. B. & Levin, L. Current concepts in the management of Periodontitis. Int. Dent. J. 71 (6), 462-476 (2021).
  3. Jiao, J. et al. The prevalence and severity of periodontal disease in Mainland China: data from the Fourth National oral health survey (2015-2016). J. Clin. Periodontol. 48 (2), 168-179 (2021).
  4. Dannewitz, B., Holtfreter, B. & Eickholz, P. [Periodontitis-therapy of a widespread disease]. Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz. 64 (8), 931-940 (2021).
  5. Kleinstein, S. E., Nelson, K. E. & Freire, M. Inflammatory networks linking oral microbiome with systemic health and disease. J. Dent. Res. 99 (10), 1131-1139 (2020).
  6. Fiorillo, L. Oral health: the First Step to Well-Being. Med. (Kaunas) 55(10). (2019).
  7. Bao, J. et al. Periodontitis may induce gut microbiota dysbiosis via salivary microbiota. Int. J. Oral Sci. 14(1). (2022).
  8. Qian, J. et al. Periodontitis Salivary Microbiota worsens colitis. J. Dent. Res. 101 (5), 559-568 (2022).
  9. Caballero, B. Humans against obesity: who Will Win? Adv. Nutr. 10 (suppl_1), S4-S9 (2019).
  10. Conway, B. & Rene, A. Obesity as a disease: no lightweight matter. Obes. Rev. 5 (3), 145-151 (2004).
  11. Piché, M. E., Tchernof, A. & Després, J. P. Obesity phenotypes, diabetes, and Cardiovascular diseases. Circ. Res. 126 (11), 14771500 (2020).
  12. Maggio, C. A. & Pi-Sunyer, F. X. Obesity and type 2 diabetes. Endocrinol. Metab. Clin. North. Am. 32 (4), 805-822 (2003). viii.
  13. Seravalle, G. & Grassi, G. Obesity and hypertension. Pharmacol. Res. 122, 1-7 (2017).
  14. Milaneschi, Y., Simmons, W. K., van Rossum, E. F. C. & Penninx, B. W. Depression and obesity: evidence of shared biological mechanisms. Mol. Psychiatry. 24 (1), 18-33 (2019).
  15. Cox, A. J., West, N. P. & Cripps, A. W. Obesity, inflammation, and the gut microbiota. Lancet Diabetes Endocrinol. 3 (3), 207-215 (2015).
  16. Lemamsha, H., Randhawa, G. & Papadopoulos, C. Prevalence of Overweight and Obesity among Libyan Men and Women. Biomed Res Int 2019:8531360. (2019).
  17. De Laet, C. et al. Body mass index as a predictor of fracture risk: a meta-analysis. Osteoporos. Int. 16 (11), 1330-1338 (2005).
  18. Compston, J. E. et al. Relationship of weight, height, and body mass index with fracture risk at different sites in postmenopausal women: the global longitudinal study of osteoporosis in women (GLOW). J. Bone Min. Res. 29 (2), 487-493 (2014).
  19. Edwards, M. H. & Buehring, B. Novel approaches to the diagnosis of Sarcopenia. J. Clin. Densitom. 18 (4), 472-477 (2015).
  20. Kim, K. J., Son, S., Kim, K. J., Kim, S. G. & Kim, N. H. Weight-adjusted waist as an integrated index for fat, muscle and bone health in adults. J. Cachexia Sarcopenia Muscle (2023).
  21. Muñoz-Hernando, J. et al. Usefulness of the waist-to-height ratio for predicting cardiometabolic risk in children and its suggested boundary values. Clin. Nutr. 41 (2), 508-516 (2022).
  22. Cheraghi, Z. & Wu, X. Association between weight-adjusted-waist index and periodontitis risk: a cross-sectional study. Plos One 19(5). (2024).
  23. Chaubal, T. et al. Association between weight-adjusted waist index and periodontitis: a population-based study. Plos One 19(6). (2024).
  24. Ye, J. et al. Association between the weight-adjusted waist index and stroke: a cross-sectional study. BMC Public. Health. 23 (1), 1689 (2023).
  25. Lin, F. X. & Xu, Z. P. WWI: a novel lens on kidney stone risk prediction. World J. Urol. 42 (1), 1 (2023).
  26. Li, M. et al. The association between weight-adjusted-waist index and depression: results from NHANES 2005-2018. J. Affect. Disord. 347, 299-305 (2024).
  27. Kangas, S. et al. Waist circumference and waist-to-height ratio are associated with periodontal pocketing-results of the Health 2000 Survey. BMC Oral Health 17(1). (2017).
  28. Kongstad, J., Hvidtfeldt, U. A., Grønbæk, M., Stoltze, K. & Holmstrup, P. The relationship between body Mass Index and Periodontitis in the Copenhagen City Heart Study. J. Periodontol. 80 (8), 1246-1253 (2009).
  29. Kumar, S., Dagli, R. J., Dhanni, C. & Duraiswamy, P. Relationship of body mass index with periodontal health status of green marble mine laborers in Kesariyaji, India. Braz Oral Res. 23 (4), 365-369 (2009).
  30. Eke, P. I., Page, R. C., Wei, L., Thornton-Evans, G. & Genco, R. J. Update of the Case definitions for Population-Based Surveillance of Periodontitis. J. Periodontol. 83 (12), 1449-1454 (2012).
  31. Li, A. et al. Serum Antioxidant Vitamins Mediate the Association between Periodontitis and metabolically unhealthy Overweight/ Obesity. Nutrients 14(22). (2022).
  32. Palmer, M. K. & Toth, P. P. Trends in lipids, obesity, metabolic syndrome, and diabetes Mellitus in the United States: an NHANES Analysis (2003-2004 to 2013-2014). Obes. (Silver Spring). 27 (2), 309-314 (2019).
  33. Hu, Q. et al. Association of weight-adjusted-waist index with non-alcoholic fatty liver disease and liver fibrosis: a cross-sectional study based on NHANES. Eur. J. Med. Res. 28 (1), 263 (2023).
  34. Chen, X. et al. Association between life’s essential 8 and periodontitis: a population-based study. BMC Oral Health. 24 (1), 19 (2024).
  35. Gunzerath, L., Faden, V., Zakhari, S. & Warren, K. National Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism report on moderate drinking. Alcohol Clin. Exp. Res. 28 (6), 829-847 (2004).
  36. Bull, F. C. et al. World Health Organization 2020 guidelines on physical activity and sedentary behaviour. Br. J. Sports Med. 54 (24), 1451-1462 (2020).
  37. Sun, J. et al. Association between C-Reactive protein and periodontitis in an obese population from the NHANES 2009-2010. BMC Oral Health. 23 (1), 512 (2023).
  38. Borrell, L. N. & Crawford, N. D. Disparities in self-reported hypertension in hispanic subgroups, non-hispanic black and nonhispanic white adults: the national health interview survey. Ann. Epidemiol. 18 (10), 803-812 (2008).
  39. Wang, Q. et al. Association of sleep complaints with all-cause and heart disease mortality among US adults. Front. Public. Health. 11, 1043347 (2023).
  40. Levis, B., Benedetti, A. & Thombs, B. D. Accuracy of Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) for screening to detect major depression: individual participant data meta-analysis. Bmj 365, 11476 (2019).
  41. Ranstam, J. Multiple P-values and Bonferroni correction. Osteoarthr. Cartil. 24 (5), 763-764 (2016).
  42. Park, Y., Kim, N. H., Kwon, T. Y. & Kim, S. G. A novel adiposity index as an integrated predictor of cardiometabolic disease morbidity and mortality. Sci. Rep. 8 (1), 16753 (2018).
  43. Qin, Z. et al. The association between weight-adjusted-waist index and increased urinary albumin excretion in adults: a populationbased study. Front. Nutr. 9, 941926 (2022).
  44. Zhang, D. et al. Association between weight-adjusted-waist index and heart failure: results from National Health and Nutrition Examination Survey 1999-2018. Front. Cardiovasc. Med. 9, 1069146 (2022).
  45. Yu, S. et al. Weight-adjusted-Waist Index predicts newly diagnosed diabetes in Chinese rural adults. J. Clin. Med. 12(4). (2023).
  46. Kawai, T., Autieri, M. V. & Scalia, R. Adipose tissue inflammation and metabolic dysfunction in obesity. Am. J. Physiol. Cell. Physiol. 320 (3), C375-c391 (2021).
  47. Hotamisligil, G. S., Shargill, N. S. & Spiegelman, B. M. Adipose expression of tumor necrosis factor-alpha: direct role in obesitylinked insulin resistance. Science 259 (5091), 87-91 (1993).
  48. Devlin, M. J. & Rosen, C. J. The bone-fat interface: basic and clinical implications of marrow adiposity. Lancet Diabetes Endocrinol. 3 (2), 141-147 (2015).
  49. Benova, A. & Tencerova, M. Obesity-Induced Changes in Bone Marrow Homeostasis. Front. Endocrinol. (Lausanne). 11, 294 (2020).
  50. Krakauer, N. Y. & Krakauer, J. C. Untangling Waist circumference and hip circumference from body Mass Index with a body shape index, hip index, and Anthropometric Risk Indicator. Metab. Syndr. Relat. Disord. 16 (4), 160-165 (2018).
  51. Mathus-Vliegen, E. M. Obesity and the elderly. J. Clin. Gastroenterol. 46 (7), 533-544 (2012).
  52. Bosello, O. & Vanzo, A. Obesity paradox and aging. Eat. Weight Disord. 26 (1), 27-35 (2021).
  53. Xie, R. et al. Association between SII and hepatic steatosis and liver fibrosis: a population-based study. Front. Immunol. 13, 925690 (2022).
  54. Huang, Z. Association between blood lead level with high blood pressure in US (NHANES 1999-2018). Front. Public. Health. 10, 836357 (2022).
  55. Ouyang, Y. et al. Saturation effect of body Mass Index on Bone Mineral density in adolescents of different ages: a Population-based study. Front. Endocrinol. (Lausanne). 13, 922903 (2022).

الشكر والتقدير

نود أن نشكر قاعدة بيانات NHANES على توفير هذه البيانات.

مساهمات المؤلفين

صمم XingJin Chen الدراسة، وساهم في جمع البيانات، ودمج البيانات، وتحليل البيانات، وصاغ المخطوطة. ساهم ChongWen Zeng و XianRun Chen في تفسير البيانات والمخطوطة. ساهم FuQian Jin في دمج البيانات. ساهم JuKun Song و Zhu Chen و JiangLing Sun في المراجعة والتحرير. قرأ جميع المؤلفين ووافقوا على المخطوطة النهائية.

التمويل

صندوق العلوم والتكنولوجيا في مقاطعة قويتشو (ZK [2024] عام 598)؛ صندوق العلوم والتكنولوجيا في قويتشو ([2022] 4)

الإعلانات

المصالح المتنافسة

يعلن المؤلفون عدم وجود مصالح متنافسة.
تم اتباع المبادئ التوجيهية لإعلان هلسنكي في إجراء هذه التحقيق. وافق مجلس مراجعة أخلاقيات البحث في المركز الوطني للإحصاءات الصحية على منهجية الدراسة.
أوافق على النشر، بما في ذلك بياناتي، والجداول، والأشكال، والمعلومات الأخرى.

معلومات إضافية

يجب توجيه المراسلات وطلبات المواد إلى Z.C. أو J.S.
معلومات إعادة الطبع والتصاريح متاحة على www.nature.com/reprints.
ملاحظة الناشر تظل Springer Nature محايدة فيما يتعلق بالمطالبات القضائية في الخرائط المنشورة والانتماءات المؤسسية.
الوصول المفتوح هذه المقالة مرخصة بموجب رخصة المشاع الإبداعي للاستخدام غير التجاري، والتي تسمح بأي استخدام غير تجاري، ومشاركة، وتوزيع، وإعادة إنتاج في أي وسيلة أو تنسيق، طالما أنك تعطي الائتمان المناسب للمؤلفين الأصليين والمصدر، وتوفر رابطًا لرخصة المشاع الإبداعي، وتوضح إذا قمت بتعديل المادة المرخصة. ليس لديك إذن بموجب هذه الرخصة لمشاركة المواد المعدلة المشتقة من هذه المقالة أو أجزاء منها. الصور أو المواد الأخرى من طرف ثالث في هذه المقالة مشمولة في رخصة المشاع الإبداعي للمقالة، ما لم يُذكر خلاف ذلك في سطر ائتمان المادة. إذا لم تكن المادة مشمولة في رخصة المشاع الإبداعي للمقالة واستخدامك المقصود غير مسموح به بموجب اللوائح القانونية أو يتجاوز الاستخدام المسموح به، ستحتاج إلى الحصول على إذن مباشرة من صاحب حقوق الطبع والنشر. لعرض نسخة من هذه الرخصة، قم بزيارة http://creativecommo ns.org/licenses/by-nc-nd/4.0/.
© المؤلفون 2024
  1. مستشفى قويتشو لطب الأسنان، 253 طريق جييفانغ، منطقة نانمينغ، قويتشو، الصين. كلية طب الأسنان، جامعة زونغيي الطبية، زونغيي، الصين. قسم جراحة الفم والفكين، المستشفى التابع لجامعة قويتشو الطبية، رقم 9، طريق بكين، منطقة يونيان، قويتشو 550005، الصين. البريد الإلكتروني: zhuchen@gzu.edu.cn; songjukun@163.com
  2. استطلاع الصحة والتغذية الوطني [https://www.cdc.gov/nchs/nhanes/index.htm].
    موافقة مجلس مراجعة أخلاقيات NCHS (ERB) * [https://www.cdc.gov/nchs/nhanes/irba98.htm].
    صحة الفم – اللثة [https://wwwn.cdc.gov/Nchs/Nhanes/2009-2010/OHXPER_F.htm].

Journal: Scientific Reports, Volume: 15, Issue: 1
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-83963-7
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39753692
Publication Date: 2025-01-03

OPEN

Relationship between three body obesity indicators, WWI, BMI, WtHR, and periodontitis

XingJin Chen , ChongWen Zeng , XianRun Chen , JiangLing Sun , FuQian Jin , Zhu Chen & Jukun Song

Many scholars have studied the relationship between obesity and periodontitis. The relationship between different obesity indicators and periodontitis seems to vary. In this study, we would like to explore the relationship between three commonly used obesity indicators, WWI (weight-adjustedwaist index), BMI (body mass index), WtHR (waist-to-height ratio), and periodontitis, and try to find the most clinically valuable indicators. The NHANES 2009-2014 provided the data for this study. 10,289,10,600 and 10,290 participants were included to explore the relationship between WWI, BMI, WtHR and periodontitis respectively. Multiple logistic regression, smooth curve fitting, threshold effects analysis, and subgroup analysis were used to explore their relationships. WWI and periodontitis positively correlated in model III ( ). This result persisted after the quartile for WWI was created. Furthermore, in smooth curve fitting, the relationship between WWI and periodontitis with an inflection point of 12.68 was observed. In the fully adjusted model, WtHR also showed a positive correlation with periodontitis ( ). However, BMI did not express a significant association with periodontitis either as a continuous or categorical variable. This cross-sectional study exposed a positive correlation between WWI, WtHR and periodontitis and this positive correlation showed an age difference.
Keywords Weight-adjusted-waist index, Body mass index, Waist-to-height ratio, Periodontitis, NHANES, Cross-sectional study
Abbreviations
WWI Weight-adjusted-waist index
BMI Body mass index
WtHR Waist-to-height ratio
NHANES The National Health and Nutrition Examination Survey
CDC-AAP The Centers for Disease Control and Prevention and the American Academy of Periodontology
AL Attachment loss
PD Probing depth
PIR Poverty Impact Ratio
NIAAA The National Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism
OGTT Oral Glucose Tolerance Test
PHQ-9 Patient Health Questionnaire-9
OR Odds Ratio
CI Confidence Interval
ROC Receiver Operating Characteristic Curve
AUC Area Under Curve
Periodontitis, a chronic inflammatory disease of the tissues supporting the teeth, can result in alveolar bone loss, tooth loss, and eventually a lower quality of life . The public health risks of periodontitis are mainly manifested in the following three aspects. The first is its wide prevalence and reach. It is reported that more than of Americans suffer from periodontitis . Additionally, according to the results of the fourth national oral health
survey conducted in China, of individuals aged 55 to 64 have periodontitis . The second aspect is the poor prognosis of periodontitis. Alveolar bone resorption caused by periodontitis is irreversible. Due to long-term chronic inflammation, it is difficult to return to its original level . The third aspect is that oral health is closely related to general health. Periodontitis, as one of the most common oral diseases, is inextricably linked to general health . A study by Bao J et al. showed that periodontitis may affect general health by inducing gut microbiota dysbiosis through the influx of salivary microorganisms. A study by Qian J found that periodontitis promotes the pathogenesis of colitis by swallowing salivary flora, confirming the role of periodontitis in systemic disease. Based on the above, Periodontitis places a heavy burden on public health and general health. How to effectively prevent periodontitis is a matter of concern.
More than 2 billion people are presently impacted by the worldwide obesity pandemic, which is still advancing relentlessly . Obesity is a complicated illness with a multidimensional etiology . Studies have shown that obesity is associated with many diseases, such as diabetes, cardiovascular disease, hypertension, depression and so on . The traditional obesity indicator, body mass index (BMI), is simple to calculate and widely used but may lead to inaccurate estimation of an individual’s health risk when distinguishing between muscle and fat mass . The weight-adjusted-waist index (WWI) and waist-to-height ratio (WtHR) are relatively novel indicators of obesity. WWI has been reported to be inversely proportional to muscle mass and positively proportional to fat mass, which mainly describes the current status of central obesity based on weight adjustment, and can overcome the limitations of traditional indicators . WtHR predicts the amount of abdominal fat and takes into account waist width for body type and height of the person, which is better than measuring waist circumference (WC) alone .
In previous studies, many scholars have studied the relationship between obesity and periodontitis. Two scholars investigated the relationship between WWI and periodontitis and found a positive correlation between WWI and periodontitis . Besides, WWI has been used as a simple and effective predictor of other diseases such as stroke, kidney stones, depression, and so on . It has also been found that WC and WtHR appear to be associated with periodontal pockets in non-diabetic, never-smoking subjects aged years . In addition, the relationship between BMI and periodontitis has been explored and the results are controversial . All three body obesity indicators, WWI, BMI and WtHR, seem to predict the risk of periodontitis, but which one is better? There is a lack of research in this field, so we wanted to explore the relationship between the three obesity indicators and periodontitis as much as possible.

Materials and methods

Data source

The NHANES 2009-2014 provided the data for this study. The NHANES is a national representative sample survey of the American population, it including demographic data, dietary data, examination data, laboratory data, questionnaire data, and limited access data, all of which are freely available information except limited access data . At the time of recruitment, each participant signed an informed consent form in which they were aware of the content and purpose of the survey and volunteered to participate in this survey. The study’s methodology was approved by the National Center for Health Statistics Research Ethics Review Board . The guiding principles of the Declaration of Helsinki were followed in the conduct of this survey and all methods were performed in accordance with the relevant guidelines and regulations.

Study participants

According to NHANES standards for periodontal exams, only participants who were 30 years of age or older and who retained at least one natural tooth performed periodontal exams . Therefore, the exclusion criteria for this study were (1) people who did not receive periodontal exams (people younger than 30 years of age or without a single natural tooth); (2) people without weight, waist, and height data. We selected 30,468 participants from 3 survey cycles over six years (2009-2014). On this base, we removed 19,804 participants without complete periodontal data, then we removed 375 participants without WWI information, 64 participants without BMI information, and 374 participants without WtHR data respectively. In the end, 10,289 participants were enrolled to study the relationship between WWI and periodontitis, 10,600 participants were enrolled to study the relationship between BMI and periodontitis, and 10,290 participants were enrolled to study the relationship between WtHR and periodontitis (Fig. 1).

Definition of WWI, BMI and WtHR

WWI $=$ waist circumference $(c m) / sqrt{text { weight }(k g)}$
BMI $=$ weight $(k g) /$ height $^{2}left(m^{2}right)$
WtHR $=$ waist circumference (cm)/ height (cm)

Definition of periodontitis

Based on the conclusions of Eke, there are four categories of periodontitis according to CDC-AAP (the Centers for Disease Control and Prevention and the American Academy of Periodontology): none, mild, moderate, and severe. Mild periodontitis was defined as interproximal sites with AL , and interproximal sites with PD (not on same tooth) or one site with PD ; moderate periodontitis was defined as
Fig. 1. Flow chart of participants selection.
interproximal sites with (not on the same tooth), or interproximal sites with (not on same tooth); severe periodontitis was defined as interproximal sites with (not on the same tooth) and interproximal site with . We grouped none, mild periodontitis into one category: having no periodontitis, and we grouped moderate and severe periodontitis into another category: having periodontitis.

Covariates

This study also took into account the covariates of sex, age, race, PIR (Poverty Impact Ratio); education level, marital status, alcohol use, smoking, diabetes, floss use, hypertension, adequate physical activity, sleep disorders and depression, which may have an impact on the relationship between WWI and periodontitis . Age was divided into two categories (age , age ). The PIR is categorized into low ( ), medium ( ), and high . Educational level is categorized into high school and below, and above high school. Marital status is categorized as married, widowed, divorced and others . Alcohol use was defined by the National Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism (NIAAA) as none, moderate ( 1 drink per day for women and drinks per day for men), heavy ( drinks per day for women and drinks per day for men), and binge ( 4 drinks per day for women and 5 drinks per day for men) . Smoking is categorized into 3 types: never, ever and now. Data on diabetes were obtained from three sections: questionnaire information, fasting glucose levels, and OGTT (Oral Glucose Tolerance Test) levels. A “Yes” is defined if any one of the three meets the diagnostic criteria for diabetes . In addition, according to WHO recommendations, adults should engage in at least 150-300 minutes of moderate-intensity aerobic physical activity, at least minutes of vigorous-intensity aerobic physical activity, or an equivalent combination of both throughout the week. In this study, we have adopted this guidance for adequate physical activity standards . As for floss use, it was categorized into 4 groups: never for 0 day/week, mildly for days/week, moderately for days/week, and frequently for days/week . Hypertension information and sleep disorders information come from questionnaire data, “Have you ever been told by a doctor or other health professional that you have hypertension, also called high blood pressure?” A positive answer was defined as having hypertension . A positive answer to ” Have ever told doctor had trouble sleeping?” or “Have ever told by doctor have sleep disorder?” was considered to have sleep disorders . The Patient Health
Questionnaire-9 (PHQ-9) was used to evaluate depression. The first PHQ-9 research established the traditional cutoff score of 10 or higher as a means of screening potential depression .

Statistical analysis

The statistical software tool EmpowerStats (version 2.0) was used to combine the data, and Adobe Illustrator (version 2021) was used to create the pictures in this study. Categorical variables are presented as percentages. Chi-square tests and Kruskal-Wallis tests were used to determine whether there was a significant difference between different obesity indicators and periodontitis. First, we evaluated the independent relationship between the three obesity indicators and periodontitis using multiple logistic regression. In this study, the crude model does not take into account variables; model I only takes into account sex, age, and race; model II, based on model I, takes into account PIR, education level, marital status, smoking, alcohol use, diabetes, floss use, hypertension, adequate physical activity, sleep disorders and depression. Then, the dose-response relationship and the inflection point between these obesity indicators and periodontitis were assessed using the smooth curve fitting and threshold effect analysis. Subgroup analysis and interaction tests were carried out to find out the impact of covariates on the association between the three obesity indicators and periodontitis. Finally, we compared the ability of these three obesity indicators to predict periodontitis with a view to finding the best one to predict periodontitis. Bonferroni correction of the -value is required to reduce the error rate of multiple comparisons. Because we were primarily exploring the correlation between three obesity indicators and periodontitis with a number of comparisons of three, we used 0.05 divided by 3 to set the final significance -value to .

Results

Baseline characteristics of participants

In the relationship between WWI and periodontitis, a total of 10,289 participants were enrolled, of whom were male and were female. The prevalence of periodontitis was , and the mean and standard deviation of WWI was . Participants in the higher WWI quartiles tended to have higher rates of periodontitis (Q1 35.61%; Q2 43.20%; Q3 49.11%; Q4 55.15%, ). Among the WWI quartiles, differences with statistical significance were observed in sex, age, race, PIR, education level, marital status, alcohol use, smoking, diabetes, hypertension, adequate physical activity, floss use, sleep disorders and depression (all ) (Table 1).

The association between three obesity indicators and periodontitis

Multiple logistic regression showed that WWI and WtHR showed significant positive associations with periodontitis, but BMI did not seem to be associated with periodontitis (Table 2). Both the least adjusted model and the crude model (OR ) showed a significant correlation between WWI and periodontitis. In the fully adjusted model, this connection was maintained ( ). In the relationship between WtHR and periodontitis, WtHR and periodontitis still showed a significant positive correlation in the fully adjusted model (OR ; CI, ). Then, we convert WWI, BMI, and WtHR from a continuous variable to a categorical variable to conduct a more sensitive analysis. Participants in the highest quartile had a higher risk of periodontitis compared with those in the lowest quartile of WWI, and this association reached statistical significance ( ). Similarly, participants in the highest quartile of WtHR had a higher risk of periodontitis compared with those in the lowest quartile of WtHR, and this association was also statistically significant ( ; 95% CI , 1.15-1.59, ). However, BMI did not express a significant association with periodontitis either as a continuous or categorical variable.
Furthermore, a smooth curve fitting (Fig. 2) and threshold effects analysis (Table 3) were conducted to describe the linear or nonlinear relationship between WWI, BMI, WtHR and periodontitis. A positive relationship between WWI and periodontitis with an inflection point of was observed. Before the inflection point, the risk of periodontitis was and when the WWI exceeded , the risk of periodontitis was . The log-likelihood ratio test -value is significant . WtHR was also positively correlated with periodontitis with an inflection point of 0.59 . Before the inflection point, the risk of developing periodontitis was ; ), and when the WtHR exceeded 0.59 , the risk of periodontitis was ; . The -value of the log-likelihood ratio test was significant . BMI did not show a significant correlation with periodontitis and no obvious inflection point was observed.

Subgroup analysis

The results of the subgroup analyses similarly supported the positive association between WWI, WtHR and periodontitis, while BMI still did not show a significant correlation with periodontitis (Table 4). Meanwhile, WWI, BMI, and WtHR all showed significant interaction effects in age stratification ( for interaction all ). That means that people older than 60 years old and younger than 60 years old showed differences in the relationship between obesity and periodontitis. Based on this, we produced a smooth curve fitting and threshold effect analysis for age to further explore the effect of age on the relationship between obesity and periodontitis (Fig. 3; Table 5). A U-shape relationship between WWI and periodontitis with an inflection point of was found in participants older than 60 years old. In this population, the risk of periodontitis is lowest at a WWI of , and once the WWI exceeds , the risk of periodontitis increases approximately 8 times ( ). The log-likelihood ratio test -value is significant . In the relationship between WtHR and periodontitis, the risk of periodontitis increased with increasing WtHR in those younger than 60 years of age, but decreased with increasing WtHR in those older
Weight-adjusted-waist index Total Q1 (8.62-10.55) Q2 (10.55-11.07) Q3 (11.07-11.60) Q4 (11.60-14.79) -value
Age, n (%) <0.001
< 60 7012 (68.15%) 2224 (86.47%) 1938 (75.35%) 1621 (63.02%) 1229 (47.77%)
3277 (31.85%) 348 (13.53%) 634 (24.65%) 951 (36.98%) 1344 (52.23%)
Sex, n (%) <0.001
Male 5094 (49.51%) 1558 (60.58%) 1424 (55.37%) 1227 (47.71%) 885 (34.40%)
Female 5195 (50.49%) 1014 (39.42%) 1148 (44.63%) 1345 (52.29%) 1688 (65.60%)
Race, n (%) <0.001
Mexican American 1483 (14.41%) 181 (7.04%) 356 (13.84%) 445 (17.30%) 501 (19.47%)
Other Hispanic 1036 (10.07%) 189 (7.35%) 244 (9.49%) 313 (12.17%) 290 (11.27%)
Non-Hispanic White 4426 (43.02%) 1147 (44.60%) 1096 (42.61%) 1051 (40.86%) 1132 (44.00%)
Non-Hispanic Black 2107 (20.48%) 704 (27.37%) 499 (19.40%) 481 (18.70%) 423 (16.44%)
Others 1237 (12.02%) 351 (13.65%) 377 (14.66%) 282 (10.96%) 227 (8.82%)
PIR, n (%) <0.001
Low (< 1.35) 2948 (31.21%) 600 (25.22%) 665 (28.12%) 778 (32.76%) 905 (38.91%)
Middle (1.35-3.45) 3163 (33.49%) 723 (30.39%) 814 (34.42%) 793 (33.39%) 833 (35.81%)
High (> 3.45) 3334 (35.30%) 1056 (44.39%) 886 (37.46%) 804 (33.85%) 588 (25.28%)
Education level, n (%) <0.001
High school and below 4590 (44.66%) 892 (34.71%) 1063 (41.39%) 1249 (48.58%) 1386 (53.95%)
Above high school 5688 (55.34%) 1678 (65.29%) 1505 (58.61%) 1322 (51.42%) 1183 (46.05%)
Marital status, n (%) <0.001
Married 6032 (58.67%) 1494 (58.11%) 1577 (61.34%) 1603 (62.40%) 1358 (52.82%)
Widowed 697 (6.78%) 63 (2.45%) 124 (4.82%) 162 (6.31%) 348 (13.54%)
Divorced 1308 (12.72%) 320 (12.45%) 314 (12.21%) 304 (11.83%) 370 (14.39%)
Others 2245 (21.83%) 694 (26.99%) 556 (21.63%) 500 (19.46%) 495 (19.25%)
Alcohol use, n (%) <0.001
Never 1289 (12.53%) 231 (8.98%) 256 (9.95%) 336 (13.06%) 466 (18.11%)
Moderate 3498 (34.00%) 972 (37.79%) 949 (36.90%) 832 (32.35%) 745 (28.95%)
Severe 2117 (20.58%) 576 (22.40%) 558 (21.70%) 543 (21.11%) 440 (17.10%)
Binge 3385 (32.90%) 793 (30.83%) 809 (31.45%) 861 (33.48%) 922 (35.83%)
Smoking, n (%) <0.001
Never 5767 (56.07%) 1473 (57.34%) 1433 (55.72%) 1429 (55.58%) 1432 (55.65%)
Ever 2573 (25.02%) 501 (19.50%) 642 (24.96%) 702 (27.30%) 728 (28.29%)
Now 1945 (18.91%) 595 (23.16%) 497 (19.32%) 440 (17.11%) 413 (16.05%)
Diabetes, n (%) <0.001
Yes 1629 (15.84%) 123 (4.78%) 276 (10.74%) 480 (18.66%) 750 (29.15%)
No 8658 (84.16%) 2449 (95.22%) 2294 (89.26%) 2092 (81.34%) 1823 (70.85%)
Hypertension, n (%) <0.001
Yes 3798 (36.96%) 530 (20.63%) 846 (32.93%) 1055 (41.07%) 1367 (53.23%)
No 6477 (63.04%) 2039 (79.37%) 1723 (67.07%) 1514 (58.93%) 1201 (46.77%)
Adequate physical activity, n (%) <0.001
Yes 3152 (30.68%) 874 (34.06%) 885 (34.44%) 772 (30.04%) 621 (24.18%)
No 7122 (69.32%) 1692 (65.94%) 1685 (65.56%) 1798 (69.96%) 1947 (75.82%)
Floss use, n (%) <0.001
Never 3227 (31.62%) 742 (29.02%) 766 (30.02%) 824 (32.29%) 895 (35.18%)
Rarely 1658 (16.25%) 483 (18.89%) 422 (16.54%) 398 (15.60%) 355 (13.95%)
Moderately 1831 (17.94%) 480 (18.77%) 502 (19.67%) 465 (18.22%) 384 (15.09%)
Frequently 3489 (34.19%) 852 (33.32%) 862 (33.78%) 865 (33.89%) 910 (35.77%)
Sleep disorders, n (%) <0.001
Yes 2816 (27.37%) 572 (22.24%) 638 (24.81%) 699 (27.18%) 907 (35.25%)
No 7473 (72.63%) 2000 (77.76%) 1934 (75.19%) 1873 (72.82%) 1666 (64.75%)
Depression, n (%) <0.001
Continued
Weight-adjusted-waist index Total Q1 (8.62-10.55) Q2 (10.55-11.07) Q3 (11.07-11.60) Q4 (11.60-14.79) -value
N = 2572 N = 2572 N=2572 N = 2573
Yes 948 (9.87%) 185 (7.80%) 184 (7.62%) 226 (9.37%) 353 (14.64%)
No 8660 (90.13%) 2186 (92.20%) 2230 (92.38%) 2185 (90.63%) 2059 (85.36%)
Periodontitis, n (%) <0.001
Yes 4709 (45.77%) 916 (35.61%) 1111 (43.20%) 1263 (49.11%) 1419 (55.15%)
No 5580 (54.23%) 1656 (64.39%) 1461 (56.80%) 1309 (50.89%) 1154 (44.85%)
Table 1. Baseline characteristics of participants.
Exposure Model I (OR, 95% CI, -value) Model II (OR, 95% CI, -value) Model III (OR, 95% CI, -value)
WWI ( ) 1.52 (1.44, 1.60) <0.001 1.54 (1.45, 1.64) <0.001 1.35 (1.26, 1.45) <0.001
WWI, (quartile)
Q1 (8.62-10.55) 1.0 1.0 1.0
Q2 (10.55-11.07) 1.37 (1.23, 1.54) <0.001 1.35 (1.20, 1.52) <0.001 1.25 (1.09, 1.44) 0.001
Q3 (11.07-11.60) 1.74 (1.56, 1.95) <0.001 1.66 (1.47, 1.87) <0.001 1.50 (1.30, 1.73) <0.001
Q4 (11.60-14.79) 2.22 (1.99, 2.49) <0.001 2.15 (1.89, 2.45) <0.001 1.61 (1.38, 1.88) <0.001
for trend 1.57 (1.48, 1.67) <0.001 1.54 (1.43, 1.65) <0.001 1.31 (1.21, 1.43) <0.001
BMI ( ) 1.00 (1.00, 1.01) 0.196 1.01 (1.00, 1.01) 0.079 1.00 (0.99, 1.01) 0.757
BMI, (quartile)
Q1 (13.18-24.67) 1.0 1.0 1.0
Q2 (24.67-28.17) 1.05 (0.95, 1.18) 0.334 0.91 (0.81, 1.02) 0.095 0.94 (0.81, 1.09) 0.414
Q3 (28.17-32.50) 1.09 (0.97, 1.21) 0.137 0.92 (0.82, 1.03) 0.150 1.02 (0.87, 1.19) 0.817
Q4 (32.50-82.95) 1.05 (0.95, 1.17) 0.348 1.02 (0.91, 1.15) 0.689 0.96 (0.82, 1.13) 0.657
for trend 1.00 (1.00, 1.01) 0.366 1.00 (1.00, 1.01) 0.442 1.00 (0.99, 1.01) 0.867
WtHR 5.63 (3.70, 8.58) <0.001 5.42 (3.41, 8.62) <0.001 2.94 (1.57, 5.50) <0.001
WtHR, (quartile)
Q1 (0.36-0.53) 1.0 1.0 1.0
Q2 (0.53-0.59) 1.29 (1.16, 1.45) <0.001 1.11 (0.99, 1.25) 0.072 1.26 (1.08, 1.46) 0.003
Q3 (0.59-0.65) 1.50 (1.34, 1.68) <0.001 1.25 (1.11, 1.41) <0.001 1.33 (1.14, 1.55) <0.001
Q4 (0.65-1.14) < 0.001 1.48 (1.32, 1.68) <0.001 1.35 (1.15, 1.59) <0.001
for trend 8.33 (4.99, 13.90) < 0.001 3.74 (1.76, 7.96) <0.001
Table 2. Association between WWI, BMI, WtHR, and periodontitis in different models. Model I was unadjusted. Model II was adjusted for sex; age; and race. Model III adjusted for sex; age; race; PIR; education level; marital status; smoking; alcohol use; diabetes; hypertension; floss use; adequate physical activity; sleep disorders; depression.
than 60 years of age. BMI and periodontitis showed a difference in age, but this difference was not significantly informative.

Predictive ability of WWI, BMI and WthR for periodontitis

The AUC (Area Under Curve) values ( CI) for WWI, BMI and WtHR were 0.588 ( ), 0.510 ( ), and respectively. Of these three indicators, WWI is the one with the highest AUC (Table 6). Comparing only the predictive effects of WWI, BMI and WtHR on periodontitis under equivalent conditions without adjusting for any variables, we found that WWI was a better predictive ability for periodontitis than BMI and WtHR (Fig. 4).

Discussion

The cross-sectional study revealed a positive association between WWI and WtHR and periodontitis, but the association between BMI and periodontitis was not significant. In the total population, the higher the WWI and WtHR, the higher the risk of periodontitis. The risk of developing periodontitis is more significant when the WWI is more than . More interesting, we find a U-shape association between WWI and periodontitis stratified by age with an inflection point of , suggesting that obesity may be a greater risk factor when WWI over for those who are older than 60 years old. The ROC analysis of WWI, BMI, and WtHR in periodontitis showed WWI may be a better predictive ability for periodontitis than BMI and WtHR. Therefore, WWI seems to be of more clinical value compared to BMI and WtHR.
Fig. 2. Dose-response relationship between WWI, BMI, WtHR, and periodontitis. A nonlinear relationship between WWI, WtHR, and periodontitis was found in smooth curve fitting. A linear relationship between BMI and periodontitis was found in smooth curve fitting. The solid red line represents the smooth curve fit between variables. Blue bands represent the confidence interval from the fit. All were adjusted for sex; age; race; PIR; education level; marital status; smoking; alcohol use; diabetes; hypertension; floss use; adequate physical activity; sleep disorders; and depression.
Exposure Periodontitis(OR, 95% CI, -value)
WWI
Fitting by the logistic regression model 1.35 (1.26, 1.45) <0.001
Fitting by two-piecewise linear logistic mode
Inflection point 12.68
< 12.68 1.32 (1.22, 1.42) <0.001
3.44 (1.43, 8.26) 0.006
Log likelihood ratio test 0.028
WtHR
Fitting by the logistic regression model 2.94 (1.57, 5.50) <0.001
Fitting by two-piecewise linear logistic mode
Inflection point 0.59
< 0.59 11.95 (2.92, 48.97) <0.001
1.29 (0.49, 3.41) 0.602
Log likelihood ratio test 0.029
Table 3. Threshold effect analysis of the WWI, WtHR, and periodontitis using piece-wise logistic regression.
Previous studies have reported the relationship between WWI, as an indicator of obesity, and many diseases. For example, Yousung Park has found that WWI negatively impacted cardiovascular health. According to Zheng Q’s study , there is a strong relationship between WWI level and an enhancive risk of albuminuria in American adults than BMI and WC. In a representative population, Zhang D’s findings showed a substantial, linear, and strong correlation between WWI and the risk for widespread heart failure. In his opinion, the findings also pointed to the potential value of using WWI to improve the identification of widespread heart failure in the common population. According to the study by Yu S, Wang B, Guo X, and their colleagues , WWI can serve as a simple and accurate predictor of T2D and may be helpful in avoiding T2D in the rural Chinese population. All in all, there are a lot of studies that have reported the correlation between WWI and certain diseases, and WWI has all been a negative indicator. What about the relationship between WWI and periodontitis? Is WWI superior in the relationship between obesity and periodontitis compared to other indicators of obesity?
In the present study, WWI and WtHR showed a significant correlation with periodontitis. Moreover, WWI demonstrated greater predictive ability for periodontitis compared to WtHR and BMI. From the smoothed curve fitting we can see that the risk of periodontitis increases significantly after WWI level reaches a certain value. That means that when obesity exceeds a certain limit, individuals are more likely to develop periodontitis. The reasons may as follow. First, it has been reported that obesity is an inflammatory response disorder that can cause chronic, low-grade systemic inflammation . Adipose tissue secretes inflammatory cytokines that have been shown to increase bone resorption . In addition, obesity is associated with decreased bone mass and osteoporosis. This indicates that obesity has a negative impact on bone mass, including the jawbone . Some studies have also shown that obesity adversely affects bone homeostasis by altering bone marrow and hematopoietic stem cell differentiation, thereby compromising bone integrity and immune cell properties .
Subgroup WWI BMI WtHR
Periodontitis [OR (95% CI)] for interaction Periodontitis [OR (95% CI)] for interaction Periodontitis [OR (95% CI)] for interaction
Sex 0.127 0.609 0.742
Male 5094 1.75 (1.62, 1.90) <0.001 5226 1.00 (0.99, 1.01) 0.624 5096 7.84 (3.98, 15.45) < 0.001
Female 5195 1.78 (1.65, 1.92) <0.001 5374 1.01 (1.01, 1.02) <0.001 5194 13.88 (7.88, 24.47) <0.001
Age <0.001 0.011 0.001
<60 7012 1.40 (1.31, 1.49) <0.001 7183 1.01 (1.01, 1.02) <0.001 7016 6.07 (3.66, 10.07) < 0.001
3277 1.12 (1.01, 1.24) 0.028 3417 0.99 (0.98, 1.00) 0.018 3274 0.79 (0.35, 1.78) 0.565
Race 0.096 0.348 0.107
Mexican American 1483 1509 1.00 (0.99, 1.02) 0.730 1482 8.34 (2.33, 29.84) 0.001
Other Hispanic 1036 1065 1.00 (0.98, 1.02) 0.687 1037 5.87 (1.38, 24.91) 0.016
Non-Hispanic White 4426 4545 1.00 (0.99, 1.01) 0.752 4428 8.01 (4.17, 15.38) < 0.001
Non-Hispanic Black 2107 1.18 (1.06, 1.32) 0.002 2191 0.98 (0.97, 0.99) 0.002 2106 0.69 (0.30, 1.58) 0.377
Others 1237 1.64 (1.39, 1.93) < 0.001 1290 1.02 (1.00, 1.04) 0.134 1237
Education level 0.806 0.514 0.567
High school and below 4590 1.27 (1.17, 1.37) < 0.001 4753 0.99 (0.98, 1.00) 0.022 4589 1.40 (0.75, 2.61) 0.298
Above high school 5688 1.56 (1.45, 1.68) <0.001 5834 1.01 (1.00, 1.02) 0.036 5690 7.94 (4.38, 14.40) < 0.001
PIR 0.964 0.437 0.464
Low 2948 1.24 (1.13, 1.36) <0.001 3054 0.99 (0.98, 0.99) 0.003 2947 0.95 (0.45, 1.98) 0.885
Moderate 3163 1.42 (1.29, 1.56) <0.001 3250 0.99 (0.98, 1.00) 0.137 3165 2.46 (1.16, 5.21) 0.019
High 3334 1.61 (1.45, 1.78) <0.001 3410 1.02 (1.01, 1.03) 0.002 3334 < 0.001
Marital status 0.222 0.557 0.164
Married 6032 6187 1.01 (1.00, 1.02) 0.044 6033
Widowed 697 1.15 (0.94, 1.40) 0.166 754 0.99 (0.97, 1.01) 0.192 695 0.60 (0.12, 3.06) 0.535
Divorced 1308 1.28 (1.11, 1.48) <0.001 1341 1.00 (0.98, 1.02) 0.911 1308 2.42 (0.79, 7.43) 0.123
Others 2245 2311 1.00 (0.99, 1.01) 0.944 2247 2.86 (1.28, 6.39) 0.011
Alcohol use 0.265 0.041 0.066
Never 1289 1.47 (1.28, 1.69) <0.001 1331 1.00 (0.99, 1.02) 0.781 1289 3.54 (1.15, 10.95) 0.028
Moderate 3498 3550 1.01 (1.00, 1.02) 0.153 3498
Severe 2117 2138 1.01 (1.00, 1.03) 0.027 2120 9.76 (3.80, 25.06) < 0.001
Binge 3385 < 0.001 1051 0.98 (0.96, 1.00) 0.051 1038 1.10 (0.30, 4.13) 0.883
Smoking 0.904 0.150 0.382
Never 5767 5960 1.01 (1.00, 1.02) 0.006 5765
Ever 2573 < 0.001 2649 1.01 (1.00, 1.02) 0.039 2575 < 0.001
Now 1945 1.28 (1.14, 1.44) < 0.001 1987 0.98 (0.97, 1.00) 0.017 1946 0.94 (0.37, 2.41) 0.900
Diabetes 0.859 0.462 0.825
Yes 1629 1.21 (1.05, 1.39) 0.009 1702 0.98 (0.97, 1.00) 0.015 1631 0.62 (0.21, 1.80) 0.377
No 8658 1.46 (1.38, 1.55) <0.001 8896 1.00 (0.99, 1.01) 0.842 8657 4.07 (2.53, 6.55) < 0.001
Floss use 0.263 0.062 0.154
Never 3227 1.40 (1.28, 1.53) < 0.001 3358 0.98 (0.97, 0.99) <0.001 3223 1.49 (0.72, 3.10) 0.282
Rarely 1658 1.58 (1.38, 1.80) <0.001 1700 1.02 (1.00, 1.03) 0.017 1660
Moderately 1831 < 0.001 1878 1.01 (1.00, 1.02) 0.110 1832
Frequently 3489 3578 1.02 (1.00, 1.03) 0.004 3491 11.05 (5.19, 23.53) <0.001
Hypertension 0.058 0.287 0.225
Yes 3798 1.30 (1.19, 1.42) <0.001 3951 0.99 (0.98, 0.99) 0.001 3799 1.20 (0.60, 2.40) 0.598
No 6477 6633 1.00 (1.00, 1.01) 0.428 6477
Enough physical activity 0.744 0.543 0.471
Yes 3152 3216 0.99 (0.98, 1.01) 0.319 3153 1.98 (0.89, 4.40) 0.094
No 7122 7369 1.01 (1.00, 1.01) 0.039 7122 8.60 (5.23, 14.16) < 0.001
Sleep disorder 0.184 0.795 0.602
Yes 2816 1.62 (1.47, 1.80) <0.001 2895 1.01 (1.00, 1.02) 0.263 2817 6.36 (3.02, 13.38) < 0.001
No 7473 7705 1.00 (1.00, 1.01) 0.262 7473 6.13 (3.65, 10.29) < 0.001
Depression 0.555 0.493 0.750
Yes 948 1.33 (1.13, 1.56) <0.001 856 0.99 (0.98, 1.01) 0.370 832 1.77 (0.52, 6.09) 0.363
No 8660 8912 1.01 (1.00, 1.01) 0.089 5096
Table 4. Subgroup analysis for the association between WWI, BMI, WtHR, and periodontitis.
Fig. 3. Dose-response relationship between WWI, BMI, and WtHR and periodontitis stratified by age.
Weight-adjusted-waist index ( ) Periodontitis(OR, 95% CI, -value)
Age Fitting by the logistic regression model 1.08 (0.95, 1.23) 0.215
Fitting by two-piecewise linear logistic mode Inflection point 12.68
< 12.68 1.01 (0.88, 1.15) 0.913
7.87 (1.76, 35.20) 0.007
Log likelihood ratio test 0.002
Table 5. Threshold effect analysis of the WWI and Periodontitis stratified by age.
Test AUC 95%CI low 95%CI upp Best threshold Specificity Sensitivity
WWI 0.588 0.577 0.599 11.060 0.556 0.575
BMI 0.510 0.498 0.521 26.990 0.424 0.6022
WtHR 0.548 0.537 0.560 0.559 0.406 0.679
Table 6. AUC analysis of WWI, BMI, and WtHR in periodontitis.
Chronic, low-grade systemic inflammation and a negative impact on bone quality are all risk factors for periodontitis. Therefore, it is obvious that there is an inextricable link between obesity and periodontitis.
As to why BMI and periodontitis did not show a significant correlation, we have the following analysis. First of all, although BMI is a widely used indicator of obesity, it mainly reflects the ratio of total body weight to height and does not accurately reflect the distribution of body composition and the exact location of fat accumulation. Second, some individuals may have a high BMI but a low amount of abdominal fat, or some may have a low BMI but a high amount of abdominal fat. Such individual differences may lead to a decrease in the accuracy of BMI in assessing periodontitis risk. Finally, in this article, compared with many articles, we adjusted for numerous covariates and greatly controlled for the effect of confounders on the results .
Interestingly, the influence of age on obesity and periodontitis was also observed in this study, in which the relationship between WWI and periodontitis could find a threshold value in people over 60 years of age, which is of clinical guidance. That is say people older than 60 years of age should not just aim for low WWI levels; too low or too high WWI levels can increase the risk of periodontitis. Although it has been proposed that obesity in youth increases the risk of death, the consequences of obesity on the aging population are far more complex . Larger researches are required to investigate the underlying causes.
Our study has some limitations. First of all, based on data from NHANES 2009-2014 periodontal exams, we could only study the periodontal condition of participants who were above 30 years old and who had at least one natural tooth, ignoring those who were younger than 30 years old or who had already lost all of their teeth due to periodontitis before the age of 30 . Therefore, the results of the study underestimated the number of people with periodontitis. This leads to a deviation of the conclusions from the real situation. Secondly, even after controlling for a few pertinent confounding variables, we are unable to rule out the impact of further confounders on the outcomes. Furthermore, the data comes from NHANES, it can only reflect the situation of Americans, not the situation of all countries all over the world. Additionally, causal order cannot be determined by cross-sectional studies, so more prospective longitudinal studies are needed to confirm these findings .

ROC curve for PERIODONTITIS

Fig. 4. ROC curves for WWI, BMI, WtHR, and periodontitis.

Conclusion

This cross-sectional NHANES-based study exposed a positive correlation between WWI, WtHR and periodontitis, but the relationship between BMI and periodontitis was not statistically significant. WWI showed better predictive ability for periodontitis compared to BMI and WtHR. The association between WWI and periodontitis showed age differences. For those older than 60 years, the risk of periodontitis was lowest when the WWI remained at . Too low or too high a level of WWI is detrimental, especially when the WWI exceeds 12.68, the risk of developing periodontitis may be 8 times higher. As a novel, simple and effective measure of obesity, the WWI may have a broader role to play.

Data availability

All the data can be found in the NHANES database (www.cdc.gov/nchs/nhanes/).
Received: 3 February 2024; Accepted: 18 December 2024
Published online: 03 January 2025

References

  1. Glickman, I. Periodontal Disease. N. Engl. J. Med. 284 (19), 1071-1077 (1971).
  2. Kwon, T., Lamster, I. B. & Levin, L. Current concepts in the management of Periodontitis. Int. Dent. J. 71 (6), 462-476 (2021).
  3. Jiao, J. et al. The prevalence and severity of periodontal disease in Mainland China: data from the Fourth National oral health survey (2015-2016). J. Clin. Periodontol. 48 (2), 168-179 (2021).
  4. Dannewitz, B., Holtfreter, B. & Eickholz, P. [Periodontitis-therapy of a widespread disease]. Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz. 64 (8), 931-940 (2021).
  5. Kleinstein, S. E., Nelson, K. E. & Freire, M. Inflammatory networks linking oral microbiome with systemic health and disease. J. Dent. Res. 99 (10), 1131-1139 (2020).
  6. Fiorillo, L. Oral health: the First Step to Well-Being. Med. (Kaunas) 55(10). (2019).
  7. Bao, J. et al. Periodontitis may induce gut microbiota dysbiosis via salivary microbiota. Int. J. Oral Sci. 14(1). (2022).
  8. Qian, J. et al. Periodontitis Salivary Microbiota worsens colitis. J. Dent. Res. 101 (5), 559-568 (2022).
  9. Caballero, B. Humans against obesity: who Will Win? Adv. Nutr. 10 (suppl_1), S4-S9 (2019).
  10. Conway, B. & Rene, A. Obesity as a disease: no lightweight matter. Obes. Rev. 5 (3), 145-151 (2004).
  11. Piché, M. E., Tchernof, A. & Després, J. P. Obesity phenotypes, diabetes, and Cardiovascular diseases. Circ. Res. 126 (11), 14771500 (2020).
  12. Maggio, C. A. & Pi-Sunyer, F. X. Obesity and type 2 diabetes. Endocrinol. Metab. Clin. North. Am. 32 (4), 805-822 (2003). viii.
  13. Seravalle, G. & Grassi, G. Obesity and hypertension. Pharmacol. Res. 122, 1-7 (2017).
  14. Milaneschi, Y., Simmons, W. K., van Rossum, E. F. C. & Penninx, B. W. Depression and obesity: evidence of shared biological mechanisms. Mol. Psychiatry. 24 (1), 18-33 (2019).
  15. Cox, A. J., West, N. P. & Cripps, A. W. Obesity, inflammation, and the gut microbiota. Lancet Diabetes Endocrinol. 3 (3), 207-215 (2015).
  16. Lemamsha, H., Randhawa, G. & Papadopoulos, C. Prevalence of Overweight and Obesity among Libyan Men and Women. Biomed Res Int 2019:8531360. (2019).
  17. De Laet, C. et al. Body mass index as a predictor of fracture risk: a meta-analysis. Osteoporos. Int. 16 (11), 1330-1338 (2005).
  18. Compston, J. E. et al. Relationship of weight, height, and body mass index with fracture risk at different sites in postmenopausal women: the global longitudinal study of osteoporosis in women (GLOW). J. Bone Min. Res. 29 (2), 487-493 (2014).
  19. Edwards, M. H. & Buehring, B. Novel approaches to the diagnosis of Sarcopenia. J. Clin. Densitom. 18 (4), 472-477 (2015).
  20. Kim, K. J., Son, S., Kim, K. J., Kim, S. G. & Kim, N. H. Weight-adjusted waist as an integrated index for fat, muscle and bone health in adults. J. Cachexia Sarcopenia Muscle (2023).
  21. Muñoz-Hernando, J. et al. Usefulness of the waist-to-height ratio for predicting cardiometabolic risk in children and its suggested boundary values. Clin. Nutr. 41 (2), 508-516 (2022).
  22. Cheraghi, Z. & Wu, X. Association between weight-adjusted-waist index and periodontitis risk: a cross-sectional study. Plos One 19(5). (2024).
  23. Chaubal, T. et al. Association between weight-adjusted waist index and periodontitis: a population-based study. Plos One 19(6). (2024).
  24. Ye, J. et al. Association between the weight-adjusted waist index and stroke: a cross-sectional study. BMC Public. Health. 23 (1), 1689 (2023).
  25. Lin, F. X. & Xu, Z. P. WWI: a novel lens on kidney stone risk prediction. World J. Urol. 42 (1), 1 (2023).
  26. Li, M. et al. The association between weight-adjusted-waist index and depression: results from NHANES 2005-2018. J. Affect. Disord. 347, 299-305 (2024).
  27. Kangas, S. et al. Waist circumference and waist-to-height ratio are associated with periodontal pocketing-results of the Health 2000 Survey. BMC Oral Health 17(1). (2017).
  28. Kongstad, J., Hvidtfeldt, U. A., Grønbæk, M., Stoltze, K. & Holmstrup, P. The relationship between body Mass Index and Periodontitis in the Copenhagen City Heart Study. J. Periodontol. 80 (8), 1246-1253 (2009).
  29. Kumar, S., Dagli, R. J., Dhanni, C. & Duraiswamy, P. Relationship of body mass index with periodontal health status of green marble mine laborers in Kesariyaji, India. Braz Oral Res. 23 (4), 365-369 (2009).
  30. Eke, P. I., Page, R. C., Wei, L., Thornton-Evans, G. & Genco, R. J. Update of the Case definitions for Population-Based Surveillance of Periodontitis. J. Periodontol. 83 (12), 1449-1454 (2012).
  31. Li, A. et al. Serum Antioxidant Vitamins Mediate the Association between Periodontitis and metabolically unhealthy Overweight/ Obesity. Nutrients 14(22). (2022).
  32. Palmer, M. K. & Toth, P. P. Trends in lipids, obesity, metabolic syndrome, and diabetes Mellitus in the United States: an NHANES Analysis (2003-2004 to 2013-2014). Obes. (Silver Spring). 27 (2), 309-314 (2019).
  33. Hu, Q. et al. Association of weight-adjusted-waist index with non-alcoholic fatty liver disease and liver fibrosis: a cross-sectional study based on NHANES. Eur. J. Med. Res. 28 (1), 263 (2023).
  34. Chen, X. et al. Association between life’s essential 8 and periodontitis: a population-based study. BMC Oral Health. 24 (1), 19 (2024).
  35. Gunzerath, L., Faden, V., Zakhari, S. & Warren, K. National Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism report on moderate drinking. Alcohol Clin. Exp. Res. 28 (6), 829-847 (2004).
  36. Bull, F. C. et al. World Health Organization 2020 guidelines on physical activity and sedentary behaviour. Br. J. Sports Med. 54 (24), 1451-1462 (2020).
  37. Sun, J. et al. Association between C-Reactive protein and periodontitis in an obese population from the NHANES 2009-2010. BMC Oral Health. 23 (1), 512 (2023).
  38. Borrell, L. N. & Crawford, N. D. Disparities in self-reported hypertension in hispanic subgroups, non-hispanic black and nonhispanic white adults: the national health interview survey. Ann. Epidemiol. 18 (10), 803-812 (2008).
  39. Wang, Q. et al. Association of sleep complaints with all-cause and heart disease mortality among US adults. Front. Public. Health. 11, 1043347 (2023).
  40. Levis, B., Benedetti, A. & Thombs, B. D. Accuracy of Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) for screening to detect major depression: individual participant data meta-analysis. Bmj 365, 11476 (2019).
  41. Ranstam, J. Multiple P-values and Bonferroni correction. Osteoarthr. Cartil. 24 (5), 763-764 (2016).
  42. Park, Y., Kim, N. H., Kwon, T. Y. & Kim, S. G. A novel adiposity index as an integrated predictor of cardiometabolic disease morbidity and mortality. Sci. Rep. 8 (1), 16753 (2018).
  43. Qin, Z. et al. The association between weight-adjusted-waist index and increased urinary albumin excretion in adults: a populationbased study. Front. Nutr. 9, 941926 (2022).
  44. Zhang, D. et al. Association between weight-adjusted-waist index and heart failure: results from National Health and Nutrition Examination Survey 1999-2018. Front. Cardiovasc. Med. 9, 1069146 (2022).
  45. Yu, S. et al. Weight-adjusted-Waist Index predicts newly diagnosed diabetes in Chinese rural adults. J. Clin. Med. 12(4). (2023).
  46. Kawai, T., Autieri, M. V. & Scalia, R. Adipose tissue inflammation and metabolic dysfunction in obesity. Am. J. Physiol. Cell. Physiol. 320 (3), C375-c391 (2021).
  47. Hotamisligil, G. S., Shargill, N. S. & Spiegelman, B. M. Adipose expression of tumor necrosis factor-alpha: direct role in obesitylinked insulin resistance. Science 259 (5091), 87-91 (1993).
  48. Devlin, M. J. & Rosen, C. J. The bone-fat interface: basic and clinical implications of marrow adiposity. Lancet Diabetes Endocrinol. 3 (2), 141-147 (2015).
  49. Benova, A. & Tencerova, M. Obesity-Induced Changes in Bone Marrow Homeostasis. Front. Endocrinol. (Lausanne). 11, 294 (2020).
  50. Krakauer, N. Y. & Krakauer, J. C. Untangling Waist circumference and hip circumference from body Mass Index with a body shape index, hip index, and Anthropometric Risk Indicator. Metab. Syndr. Relat. Disord. 16 (4), 160-165 (2018).
  51. Mathus-Vliegen, E. M. Obesity and the elderly. J. Clin. Gastroenterol. 46 (7), 533-544 (2012).
  52. Bosello, O. & Vanzo, A. Obesity paradox and aging. Eat. Weight Disord. 26 (1), 27-35 (2021).
  53. Xie, R. et al. Association between SII and hepatic steatosis and liver fibrosis: a population-based study. Front. Immunol. 13, 925690 (2022).
  54. Huang, Z. Association between blood lead level with high blood pressure in US (NHANES 1999-2018). Front. Public. Health. 10, 836357 (2022).
  55. Ouyang, Y. et al. Saturation effect of body Mass Index on Bone Mineral density in adolescents of different ages: a Population-based study. Front. Endocrinol. (Lausanne). 13, 922903 (2022).

Acknowledgements

We want to thank the NHANES database for making this data available.

Author contributions

XingJin Chen designed the study, contributed to data collection, data merge, data analysis, and drafted the manuscript. ChongWen Zeng, XianRun Chen contributed to data interpretation and the manuscript. FuQian Jin contributed to data merge. JuKun Song, Zhu Chen, JiangLing Sun contributed to review and edit. All authors read and approved the final manuscript.

Funding

Guizhou Provincial Science and Technology Fund (ZK [2024] General 598); Guiyang Science and Technology Fund ([2022] 4)

Declarations

Competing interests

The authors declare no competing interests.
The Declaration of Helsinki’s guiding principles were followed in the conduct of this investigation. The National Center for Health Statistics Research Ethics Review Board approved the study’s methodology.
I agree to the publication, including my data, tables, figures and other information.

Additional information

Correspondence and requests for materials should be addressed to Z.C. or J.S.
Reprints and permissions information is available at www.nature.com/reprints.
Publisher’s note Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.
Open Access This article is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License, which permits any non-commercial use, sharing, distribution and reproduction in any medium or format, as long as you give appropriate credit to the original author(s) and the source, provide a link to the Creative Commons licence, and indicate if you modified the licensed material. You do not have permission under this licence to share adapted material derived from this article or parts of it. The images or other third party material in this article are included in the article’s Creative Commons licence, unless indicated otherwise in a credit line to the material. If material is not included in the article’s Creative Commons licence and your intended use is not permitted by statutory regulation or exceeds the permitted use, you will need to obtain permission directly from the copyright holder. To view a copy of this licence, visit http://creativecommo ns.org/licenses/by-nc-nd/4.0/.
© The Author(s) 2024
  1. Guiyang Stomatological Hospital, 253 Jiefang Road, Nanming District, Guiyang, Guizhou, China. School of Stomatology, Zunyi Medical University, Zunyi, China. Department of Oral and Maxillofacial Surgery, The Affiliated Stomatological Hospital of Guizhou Medical University, No. 9, Beijing Road, Yunyan District, Guiyang 550005, Guizhou, China. email: zhuchen@gzu.edu.cn; songjukun@163.com
  2. National Health and Nutrition Examination Survey [https://www.cdc.gov/nchs/nhanes/index.htm].
    NCHS Ethics Review Board (ERB) Approval* [https://www.cdc.gov/nchs/nhanes/irba98.htm].
    Oral Health – Periodontal [https://wwwn.cdc.gov/Nchs/Nhanes/2009-2010/OHXPER_F.htm].