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김태은 (건국대학교병원) 김형수 (건국대학교) Sung Jidong (Division of Cardiology Department of Medicine Sungkyunkwan University School of Medicine Seoul Kore) 김덕경 (성균관대학교) 이명순 (성균관대학교) 한성우 (한림대학교) Kim Hyun Joong (Division of Cardiology Department of Internal Medicine Konkuk University School of Medicine Konkuk) 김성해 (건국대학교) 유규형 (건국대학교)
저널정보
한국역학회 Epidemiology and Health Epidemiology and Health Vol.44
발행연도
2022.1
수록면
1 - 11 (11page)
DOI
10.4178/epih.e2022078

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OBJECTIVES: Although an association is known to exist between metabolic syndrome (MetS) and heart failure (HF) risk, large longitudinal studies are limited. We investigated metabolic status as a risk factor for HF in middle-aged men and women and considered sex differences in various risk factors for HF using nationwide real-world data. METHODS: Data obtained from the Korean National Health Insurance Service from 2009 to 2016 were analyzed. A total of 2,151,597 middle-aged subjects (between 50 and 59 years old) were enrolled. Subjects were divided into 3 groups (normal, pre‐ MetS, and MetS). Cox proportional hazard models were used to estimate the association between MetS and incident HF after adjusting for clinical risk factors. RESULTS: At baseline, MetS existed in 23.77% of men and 10.58% of women. Pre-MetS and MetS increased the risk of HF: the hazard ratios of pre-MetS for incident HF were 1.508 (95% confidence interval [CI], 1.287 to 1.767) in men and 1.395 (95% CI, 1.158 to 1.681) in women, and those of MetS were 1.711 (95% CI, 1.433 to 2.044) in men and 2.144 (95% CI, 1.674 to 2.747) in women. Current smoking, a low hemoglobin level, underweight (body mass index < 18.5 kg/m2 ), a high creatinine level, and acute myocardial infarction were also predictors of HF in both sexes. CONCLUSIONS: Pre-MetS and MetS were identified as risk factors for HF in middle-aged men and women. The effect of MetS on the occurrence of HF was stronger in women than in men. Pre-MetS was also a predictor of HF, but was associated with a lower risk than MetS.
#Metabolic syndrome #Heart failure #Big data #Gender difference

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