KurzGefasst: TyG-Index zur Identifikation des metabolischen Risikos bei PCOS-Patientinnen

00:00:12: Willkommen bei Kurzgefasst von MGO Medizin, ihrem kompakten Update zu aktuellen medizinischen Studien für Ärztinnen und Ärzte, über die wir auch in unseren Fachzeitschriften Print und Digital berichten.

00:00:24: Heute geht es um eine Frage, die viele von Ihnen aus der gynäkologischen Sprechstunde kennen dürften.

00:00:30: Wie lässt sich bei Patientinnen mit polizistischem OVAR-Syndrom das metabolische Risiko effizient einschätzen?

00:00:38: Schließlich ist bereits seit Jahren bekannt, dass ein metabolisches Syndrom bei Frauen mit PCOS weit verbreitet ist.

00:00:46: Eine aktuelle Meta-Analyse aus dem Journal of Ovarian Research hat untersucht, ob der Triglycerid-Glucose-Index hier weiterhelfen kann.

00:00:56: Dieser einfache Surrogat-Marker wird aus Nüchtern Triglyceriden und Nüchtern-Glucose berechnet und gilt als Hinweis auf eine mögliche Insulinresistenz.

00:01:07: Die Frage, die jetzt im Raum steht, lautet, eignet sich dieser Index auch beim PCOS und wenn ja, für welche Patientinnen.

00:01:14: Die Autorenschaft um Javidan, Schloss für diese Fragestellung, fünfzehn Beobachtungsstudien mit insgesamt über siebentausend Teilnehmerinnen ein, darunter Querschnittstudien, Fallkontrollstudien und retrospektive Kohortenstudien.

00:01:29: Die meisten Arbeiten stammten aus China und der Türkei, einzelne auch aus dem Iran, Polen, Korea oder Indonesien.

00:01:36: Die Studienqualität wurde mit der Newcastle Ottawa Scala bewertet und war überwiegend gut bis sehr gut.

00:01:43: Die Autoren berechneten die statistische Effektstärke für PCOS und Kontrollgruppen anhand der Hedges standardisierten mittleren Differenz.

00:01:52: Um die diagnostische Güte der kalkulierten Triglycerid-Glucose-Indexes beurteilen zu können, wurde die Area under the Curve betrachtet.

00:02:01: Außerdem wurde der Einfluss von Covariablen, wie Alter und Bodymass-Index betrachtet und Subgruppenanalysen nach Land- und Studientyp durchgeführt.

00:02:11: Die Heterogenität der Daten wurde mithilfe des Random-Effektsmodells berücksichtigt und mögliche Publikations-Bias-Effekte wurden geprüft.

00:02:20: In diesem Zusammenhang sollte auch die Heterogenität der einbezogenen Studien erwähnt werden.

00:02:25: Es gab keine einheitlichen Cut-off-Werte und individuelle Patientendaten lagen nicht vor.

00:02:30: Außerdem fehlten Langzeitdaten und phenotyp-spezifische Analysen, die bei einer so heterogenen Erkrankung wie PCOS durchaus relevant sein können.

00:02:39: Was waren also die Ergebnisse der Studie?

00:02:42: Der Triglycerid-Glucose-Index war bei Frauen mit PCOS signifikant höher als in der Kontrollgruppe, mit einem SMD-Wert von Null, drei vier und einem fünfundneunzig Prozent Konfidenzintervall von Null, eins vier bis Null, fünf vier.

00:03:00: In Subgruppenanalysen zeigte sich, dass der Effekt in chinesischen Studien mit Nullkomma IVII besonders deutlich war.

00:03:07: In türkischen Arbeiten war er statistisch nicht signifikant, möglicherweise also ein Hinweis auf ethnische oder methodische Unterschiede.

00:03:15: Noch interessanter wird es bei der Frage nach metabolischen Komplikationen.

00:03:20: Patientinnen mit PCOS und Insulinresistenz hatten einen deutlich höheren Triglycerid-Glucose-Index als diejenigen ohne Insulinresistenz mit einem SMD-Wert von Null, six, sieben.

00:03:34: Bei Frauen mit PCOS und metabolischem Syndrom lag der SMD-Wert sogar bei eins, fünf, eins.

00:03:41: Die diagnostische Genauigkeit war beachtlich.

00:03:44: Für das Screening des metabolischen Syndromes erreichte der Triglycerid-Glucose-Index eine Area under the Curve von Null, neun, eins.

00:03:53: Also exzellent.

00:03:55: Für die Detektion von Insulinresistenz innerhalb der PCOS-Gruppe lag die Area under the Curve bei Null, acht, zwei.

00:04:03: Der im Rahmen der Studie ebenfalls untersuchte Triglyceridglocose BMI-Index zeigte ähnliche diagnostische Stärke für die Dedektion einer Insulinresistenz innerhalb der PCOS-Gruppe.

00:04:15: Die Area under the Curve ergab einen Wert von Null, acht Eins für die Insulinresistenz.

00:04:21: Allerdings beruhten diese Daten nur auf zwei Studien.

00:04:24: Einzelne Studien berichteten weitere Zusammenhänge, die aufgrund der zu geringen Datenmenge aber nur qualitativ erfasst wurden.

00:04:33: So sind z.B.

00:04:34: signifikante Korrelationen des Triglycerid-Glucoseindex mit Nüchternglucoseinsulin HbA-Ic und Homa-Ir-Index erfasst worden.

00:04:45: Was bedeutet das jetzt für die Praxis?

00:04:47: Der Triglycerid-Glucose-Index ist einfach, kostengünstig und aus Routine-Laborwerten berechenbar.

00:04:53: Das macht ihn gerade in ressourcenlimitierten Settings attraktiv.

00:04:57: Er könnte helfen, Patientinnen mit PCOS früh auf metabolische Risiken zu screenen, insbesondere auf Insulinresistenz und ein metabolisches Syndrom.

00:05:08: Das ist relevant, denn diese Frauen haben ein erhöhtes Risiko für Typ II Diabetes, kardiowaskuläre Erkrankungen und eine Fettleber.

00:05:16: Das Ganze ist aber noch mit Bedacht zu tun, denn die Studie zeigt auch, dass die Cut-off-Werte je nach Population variieren und bislang nicht standardisiert sind.

00:05:26: Der Triglycerid-Glucose-Index ersetzt also auf gar keinen Fall die klinische Gesamtbeurteilung, sondern kann diese ergänzen, etwa als Screening-Tool oder zur Verlaufsbeobachtung.

00:05:37: Trotz der positiven Ergebnisse bleiben Fragen offen.

00:05:41: Die Heterogenität zwischen den Studien war teils erheblich, ethnische Unterschiede wurden nur ansatzweise beleuchtet und es fehlen prospjektive Daten.

00:05:51: Außerdem ist unklar, ob der Triglycerid-Glucose-Index bei allen vier PCOS-Phenotypen gleichermaßen zuverlässig ist.

00:05:59: Da insbesondere die Phenotypen A und B häufig mit Insulinresistenz in Verbindung gebracht werden, besteht durchaus die Möglichkeit, dass der Triglycerid-Glucose-Index je nach Subgruppe unterschiedlich aussagekräftig ist.

00:06:14: Daher wären Analysen, die die einzelnen Phenotypen gesondert betrachten, sinnvoll.

00:06:19: Hier braucht es dringend weitere Forschung, idealerweise multizentrisch, prospektiv und mit standardisierten Grenzwerten.

00:06:27: Die Autorenschaft selbst betont, dass der Triglycerid-Glucose-Index vor allem als Screening-Tool vielversprechend ist, aber validierte Cut-offs und Phenotyp-spezifische Studien noch ausstehen.

00:06:40: Abschließend drei konkrete Praxistipps.

00:06:43: Erstens nutzen Sie bei Patientinnen mit PCOS die ohnehin erhobenen Nüchternwerte für Triglyceride und Glucose und berechnen Sie den Triglycerid-Glucose-Index.

00:06:54: Er kann dabei helfen, metabolische Risikopatientinnen frühzeitig zu identifizieren.

00:07:00: Zweitens Bei erhöhtem Triglycerid-Glucose-Index sollten Sie eine weiterführende Diagnostik erwägen, etwa einen oralen Glucosetolerantstest, ein vollständiges Lipidprofil oder die Bestimmung von Leberenzymen, um Insulinresistenz, metabolisches Syndrom oder Fetleber auszuschließen.

00:07:21: Nutzen Sie den Index im Gespräch mit Patientinnen, um metabolische Zusammenhänge zu erklären und die Motivation für Lebensstilinterventionen zu stärken, denn gerade die Kombination aus erhöhten Triglyceriden und Glucose ist für viele Patientinnen ein greifbarer Ansatzpunkt für Veränderungen.

00:07:41: Das war kurz gefasst von MGO Medizin.

00:07:43: Vielen Dank fürs Zuhören und bis zur nächsten Folge.

00:07:47: Die Quelle dieser Studie finden Sie in der Beschreibung dieser Podcastfolge.

00:07:52: Dieser Podcast wird von KI unterstützt.