ArchivDeutsches Ärzteblatt12/2008Regional unterschiedliche Prävalenz des metabolischen Syndroms

MEDIZIN: Originalarbeit

Regional unterschiedliche Prävalenz des metabolischen Syndroms

Regional Differences in the Prevalence of the Metabolic Syndrome in Primary Care Practices in Germany

Dtsch Arztebl 2008; 105(12): 207-13; DOI: 10.3238/artzebl.2008.0207

Moebus, Susanne; Hanisch, Jens; Bramlage, Peter; Lösch, Christian; Hauner, Hans; Wasem, Jürgen; Jöckel, Karl-Heinz

Als E-Mail versenden...
Auf facebook teilen...
Twittern...
Drucken...
Einleitung: Daten zur Prävalenz und regionalen Verteilung des metabolischen Syndroms (MetSyn) in Deutschland fehlen, insbesondere für die primärärztliche Versorgung.

Methoden: Im Oktober 2005 wurden in 1 511 zufällig ausgewählten hausärztlichen Praxen bei 35 869 Patienten (18 bis 99 Jahre) Taillenumfang, Body-Mass-Index, Blutdruck und Angaben zu Lebensstil und Vorerkrankungen erfasst sowie Laborparameter (HDL-, LDL- und Gesamtcholesterin, Triglyceride, Glucose) bestimmt. Rohe und altersstandardisierte Prävalenzen wurden berechnet.

Ergebnisse: Bei ostdeutschen Frauen wurde mit 21,1 % (altersstandardisiert, 95-%-KonfidenzintervalI [KI]: 19,9–22,4) deutlich häufiger als bei westdeutschen Frauen (17,7 %; 95-%-KI:17,2–18,3) das MetSyn diagnostiziert. Bei Männern lag die Prävalenz insgesamt höher (ostdeutsche Männer 22,7 %; 95-%-KI: 20,9–24,4; westdeutsche 21,4 %; 95-%-KI: 20,6–22,1). Sowohl Männer als auch Frauen in Sachsen-Anhalt, Brandenburg und Mecklenburg-Vorpommern wiesen die höchsten, Frauen in Hamburg, Berlin und Hessen sowie Männer in Schleswig-Holstein, Saarland und Hamburg die niedrigsten Prävalenzen auf. Kardiovaskuläre Erkrankungen waren regional ähnlich verteilt. Diabetes mellitus wurde bei Studienteilnehmern aus Ostdeutschland häufiger dokumentiert (Männer 17 % versus 13 %; Frauen 12 % versus 9 %).

Diskussion: Die Prävalenz des metabolischen Syndroms ist in der primärärztlichen Versorgung hoch. Präventionsbemühungen sollten auf die Geschlechts- und Regionalverteilung der Risikofaktoren sowie sozioökonomische Verhältnisse fokussieren. Dtsch Arztebl 2008; 105(12): A 207–13
DOI: 10.3238/artzebl.2008.0207
Schlüsselwörter: Metabolisches Syndrom, Diabetes mellitus, kardiovaskuläre Risikofaktoren, Prävalenz, primärärztliche Versorgung, Deutschland
LNSLNS Daten zur primärärztlichen Versorgung in Deutschland

Regionale Unterschiede in der Herz-Kreislauf-Mortalität sind in der MONICA-Studie (Monitoring of Trends and Determinants of Cardiovascular Disease) beschrieben worden. Diese Studie wurde von 1984 bis 1995 weltweit in 21 Ländern durchgeführt (1). Im Vergleich aller europäischen MONICA-Zentren zeigten sich ausgeprägte Unterschiede, mit einem Gefälle von Nordosten nach Südwesten. Finnen hatten die höchste Belastung und ein circa fünffach höheres Gesamtrisiko für einen Myokardinfarkt als Spanier. Vergleichende Analysen auf der Basis der nationalen Mortalitätsstatistiken für die Jahre 1990 bis 1992 stimmten mit den Ergebnissen in wesentlichen Punkten überein (2).

Daten des Statistischen Bundesamtes von 1996 lassen deutliche Unterschiede der Gesamtmortalität beim Vergleich der 16 deutschen Bundesländer erkennen. Die Sterblichkeit infolge einer koronaren Herzerkrankung unterlag für Männer und Frauen einem vergleichbaren geografischen Nordost-Südwest-Gefälle (3). Als mögliche Ursachen diskutiert man vor allem Unterschiede in den klassischen Risikofaktoren, in sozioökonomischen Bedingungen, bei Umwelteinflüssen, in der medizinischen Versorgung und in genetischen Faktoren.

Das metabolische Syndrom umfasst eine Konstellation kardiovaskulärer und metabolischer Zustände, deren klinische Bedeutung in einem erhöhten Risiko für Diabetes mellitus sowie kardiovaskuläre Morbidität und Mortalität liegt (4). Die Diagnose eines metabolischen Syndroms wird gestellt, wenn drei oder mehr der folgenden Faktoren vorliegen:
- Hyperglykämie
- viszerale Adipositas
- erhöhte Serum-Triglyceride
- reduzierter Serum-HDL-Wert
- arterielle Hypertonie.

Gesamtdeutsche Ergebnisse aus dem Bundesgesundheitssurvey von 1998 ergaben in Anlehnung an die am häufigsten angewandte Definition der NCEP/ATP III (2001) (5) eine Prävalenz von knapp über 20 % (6). In dieser Größenordnung liegen auch Prävalenzschätzungen des „German Metabolic and Cardiovascular Risk Project“ (GEMCAS, vormaliges Akronym CROSS) für Patienten der hausärztlichen Praxis. GEMCAS wurde zur Bestimmung der Prävalenz des metabolischen Syndroms in Deutschland durchgeführt (7).

Um die Frage nach der regionalen Verteilung der Prävalenz des metabolischen Syndroms zu untersuchen, analysierten die Autoren den GEMCAS-Datensatz. Ziel dieser Arbeit ist es, die regionale Verteilung der geschlechtsspezifischen Prävalenz des metabolischen Syndroms und der Einzelkriterien dieses Syndroms zu beschreiben.

Methoden
Studiendesign
Grundlage für die vorliegende Analyse sind die Daten von GEMCAS. Ziel der epidemiologischen Primärerhebung ist die bundesweite Erhebung der Prävalenz des metabolischen Syndroms bei Patienten in der allgemeinärztlichen Praxis. Detaillierte Angaben zur Methode sind einer separaten Veröffentlichung zu entnehmen (8). Für die Studie wurden hausärztlich tätige Allgemeinmediziner, praktische Ärzte und Internisten, jedoch keine Schwerpunktpraxen für koronare Herzkrankheit beziehungsweise Diabetes aus ganz Deutschland per Zufallsverfahren ausgewählt. Die Praxen sollten an jeweils einem Vormittag möglichst alle einbestellten und Ad-hoc-Patienten mit einem Alter von mindestens 18 Jahren unabhängig vom Besuchsgrund in die Studie konsekutiv einschließen. Die Untersuchung umfasste unter anderem:

- die Bestimmung des Body-Mass-Index (BMI)
- die Messung des Taillenumfangs
- eine Blutdruckmessung
- eine venöse Blutabnahme zur Analyse von Blutglucose und Serumlipiden in einem Zentrallabor.

Zudem wurden Angaben zu Vorerkrankungen und Medikation vom behandelnden Arzt eingeholt sowie Daten zu Lebensstil, Ernährungsweise und soziodemografischen Merkmalen durch standardisierte Fragebögen erhoben. Ziel war es, mit wenigen Fragen eine hohe Ausfüllquote mit guter Datenqualität zu erreichen. Die Studie wurde in Anlehnung an die Empfehlungen der Deutschen Arbeitsgemeinschaft Epidemiologie zur GEP („Gute Epidemiologische Praxis“) (9) durchgeführt. Als weitere qualitätssichernde Maßnahme erfolgt unter anderem ein bundesweites Vorort- und Telefonmonitoring (8).

Die GEMCAS-Kohorte repräsentiert eine Population von Personen, die in der primärärztlichen Versorgung betreut werden. Da rund 92 % aller deutschen Erwachsenen einen Hausarzt haben (10), sollte die Stichprobe einen hohen Abdeckungsgrad erreichen. Im Vergleich zu Bevölkerungskohorten wie denen des Bundesgesundheitssurveys und von Mikrozensus waren einerseits keine Unterschiede hinsichtlich der BMI-Verteilung, Rauchen oder sozioökonomischem Status erkennbar (8). Andererseits findet man Differenzen hinsichtlich des Alters (eher ältere Personen), Geschlecht (eher Frauen) und der Prävalenz chronischer Krankheiten wie Diabetes (11).

Die Patienten wurden anhand der geografischen Lage der von ihnen besuchten Arzt den Bundesländern zugeordnet. Brandenburg, Mecklenburg-Vorpommern, Sachsen, Sachsen-Anhalt und Thüringen wurden zudem Ostdeutschland, die übrigen Bundesländer wurden Westdeutschland zugeordnet. Für eine Verteilung der teilnehmenden Ärzte über die Regionen siehe eTabelle 1.

Definition des metabolischen Syndroms
Zur Diagnose des metabolischen Syndroms wurde die Definition der AHA/NHLBI von 2004 modifiziert verwendet (12). Diese Definition umfasst die Kriterien
- einer viszeralen Adipositas mit einem Bauchumfang >102 cm bei Männern und > 88 cm bei Frauen
- eines erhöhten Blutdrucks von ) 130 systolisch und/oder ) 85 mm Hg diastolisch
- einer erhöhten Nüchternglucose von 5,6 mmol/L (100 mg/dL) und/oder einem Gelegenheitszucker
) 11,1 mmol/L (200 mg/dL) und/oder Diabetes mellitus
- einer Hypertriglyceridämie von ) 1,7 mmol/L (150 mg/dL)
- eines erniedrigten HDL-Cholesterins von < 1,03 mmol/L (40 mg/dL) bei Männern und < 1,29 mmol/L (50 mg/dL) bei Frauen.
Pharmakotherapeutische Behandlungen einer Hypertonie oder Dislipidämie werden hier nicht berücksichtigt; diese wurden erst in der modifizierten Definition von 2005 einbezogen (4). Waren drei der fünf Kriterien erfüllt, wurde die Diagnose des metabolischen Syndroms gestellt.

Statistische Analyse
Anhand einer explorativen statistischen Analyse wurden die regional und geschlechtsspezifisch stratifizierten Prävalenzen sowie die Verteilung der einzelnen Kriterien des metabolischen Syndroms bestimmt. Die Stichprobenprävalenzen können durch Unterschiede in der Altersstruktur beeinflusst sein, daher wurde für Vergleichszwecke eine Altersstandardisierung durchgeführt.

Für den Vergleich zwischen Ost und West wurde ein gewogenes Mittel aus den alters- und/oder geschlechtsstandardisierten Prävalenzen beziehungsweise Mittelwerten berechnet (Referenz: Deutsche Bevölkerung am 31. 12. 2004 (13). Es wurden alterstandardisierte Prävalenzen und Mittelwerte für jedes Bundesland bestimmt. Für den Vergleich zwischen West und Ost wurden Prävalenzen und Mittelwerte zudem gewichtet gemittelt. Dabei entsprachen die Gewichte dem Anteil der Bevölkerung des betreffenden Bundeslandes an der Gesamtbevölkerung in West- beziehungsweise Ostdeutschland. Für stetige Größen wurden sowohl ein Mittelwert als auch ein gewichteter Mittelwert berechnet. Die Gewichtung wurde dabei analog zur genannten Standardisierung durchgeführt. Odds Ratios mit 95-%-Konfidenzintervallen wurden mithilfe log-binomialer Modelle berechnet.

Ergebnisse
Studienpopulation
Vom 10. bis 21. Oktober 2005 wurden 35 869 Patienten aus 397 von 438 Landkreisen und kreisfreien Städten in die Untersuchungen eingeschlossen (Response 84,6 %). Für weitere Patienten, die entweder nicht den Einschlusskriterien genügten (n = 5 516) oder die nicht zur Teilnahme bereit waren (n = 6 539), wurden Minimalinformationen wie Altersgruppe und Geschlecht erhoben (8). Die Vollständigkeit der Dokumentation war sehr hoch (Patientenfragebogen 87 %, Arztdokumentation 82 %, Laborbefunde 93 %). In Tabelle 1 sind der Rauchstatus sowie soziodemografische Angaben für Männer und Frauen in Ost- und Westdeutschland dargestellt. Die nicht altersstandardisierten (rohen) Daten ergaben, dass rund 27 % der Männer im Osten und Westen sowie 24 % der Frauen im Westen und 20 % im Osten aktuell rauchen. Hinsichtlich Erwerbsstatus und Schulbildung zeigte sich das bekannte Bild einer durchschnittlich höheren Schulausbildung und eines höheren Anteils an Erwerbstätigkeit bei ostdeutschen im Vergleich zu westdeutschen Frauen sowie eines höheren Anteils an Arbeitslosen insgesamt in Ostdeutschland. Der Anteil der Arbeitslosen – bezogen auf die Gesamtzahl der erwerbsfähigen Personen – entsprach mit rund 10 % dem Anteil der amtlichen Statistik im Erhebungsmonat.

Häufigkeiten von Risikofaktoren
eTabelle 2 zeigt die regionale Verteilung der einzelnen Risikofaktoren, die das metabolische Syndrom bedingen. Unterschiede ergaben sich bei Männern nur hinsichtlich höherer HDL-Cholesterin-Werte bei ostdeutschen im Vergleich zu westdeutschen Männern. Dagegen war bei den ostdeutschen Frauen durchgehend ein tendenziell ungünstigeres Risikofaktorenprofil im Vergleich zu den westdeutschen Frauen zu beobachten.

Hinsichtlich der Prävalenz von Herz-Kreislauf-Erkrankungen wie etwa Herzinfarkt und Schlaganfall lagen keine regionalen Unterschiede bei Männern und Frauen vor (eTabelle 2). Deutlich unterschiedlich fiel dagegen die Häufigkeit des Diabetes mellitus im Ost-West-Vergleich aus. Sowohl der Anteil der Diabetiker als auch der Diabetikerinnen war in Ostdeutschland deutlich höher als in Westdeutschland (altersstandardisierte Prävalenzen: Männer 17,0 % versus 13,4 %, Frauen 12,3 % versus 9,2 %).

Prävalenz des metabolischen Syndroms
Die altersstandardisierte Prävalenz des metabolischen Syndroms lag deutschlandweit bei 19,8 % (Männer 22,7 %, Frauen 18,0 %) (8). Das metabolische Syndrom wurde in Ostdeutschland häufiger beobachtet als in Westdeutschland (Tabelle 2). Die höchsten rohen Prävalenzen waren mit 27 % bei den ostdeutschen männlichen Patienten zu finden. Die Prävalenzen glichen sich nach der Altersstandardisierung zwischen den ost- und westdeutschen Männern an (22,7 % versus 21,1 %), bei den Frauen blieb ein deutlicher Unterschied bestehen (21,4 % versus 17,7 %). Bei Männern wurden – außer in Sachsen, Saarland und Mecklenburg-Vorpommern – durchgehend höhere altersstandardisierte Prävalenzen als bei Frauen nachgewiesen (Tabelle 3).

Wenn auch der relativ grobe Ost-West-Vergleich keinen großen Unterschied in der Prävalenz des metabolischen Syndroms erkennen lässt, so zeigt eine genauere Aufschlüsselung der regionalen Verteilung der Häufigkeit nach Bundesländern regionale Schwerpunkte (Grafik 1, Tabelle 3).

Schätzung der Prävalenz nach Adjustierung
Neben Alter und Geschlecht können weitere konfundierende Variablen wie Gemeindegröße, Bildungsstand und Erwerbstätigkeit die gezeigten Ergebnisse beeinflussen. Um diese Einflüsse zu untersuchen, wurden adjustierte Odds Ratios geschätzt. Dabei wurde insbesondere die starke Alterabhängigkeit des metabolischen Syndroms deutlich (eTabelle 3). Ferner manifestierte sich die beschriebene Beobachtung, dass zwischen den ost- und westdeutschen Männern lediglich unterschiedliche Lipidgehalte und Blutglucose-Werte sowie Unterschiede im Vorkommen von Diabetes mellitus erkennbar sind (eGrafik 1). Bis auf die Häufigkeit von KHK sind bei den ostdeutschen Frauen alle Faktoren mit einer höheren Wahrscheinlichkeit anzutreffen als bei den westdeutschen Frauen.

Diskussion
Die Ergebnisse dieser Studie zeigen, dass die Prävalenz der klassischen kardiovaskulären Risikofaktoren sowie des metabolischen Syndroms in hausärztlichen Praxen in Ostdeutschland höher liegen als in den westlichen Bundesländern. Dabei fielen die Unterschiede zwischen den ost- und westdeutschen Männern gering aus, wohingegen ostdeutsche Frauen ein tendenziell ungünstigeres Risikoprofil im Vergleich zu westdeutschen Frauen aufwiesen.

Die beobachteten Unterschiede bei den kardiovaskulären Risikofaktoren sind nominal zwar nur mäßig ausgeprägt, äußern sich aber in weiteren Taillenumfängen sowie erhöhten Blutdruck- und Blutfettwerten. Dass sich auch kleinste Unterschiede zum Beispiel beim Blutdruck auf die kardiovaskuläre Prognose auswirken können, dokumentierten eine Reihe von Studien (14, 15). Die Prospective Studies Collaboration konnte in einer Metaanalyse von 61 Kohortenstudien zeigen, dass eine Blutdrucksenkung von nur 2 mm Hg bereits zu einer relativen Risikoreduktion der Mortalität infolge ischämischer Herzerkrankung um 7 % und infolge eines Schlaganfalls um 10 % führt. Zahlen zur absoluten Risikoreduktion wurden nicht berichtet (15). In gleicher Weise wirken sich nur geringfügige Zunahmen beim BMI beziehungsweise beim Bauchumfang in einer Erhöhung der Mortalität aus (14, 16). Ein kausaler Zusammenhang zwischen erhöhten Risikofaktoren und Morbidität und Mortalität kann allerdings in der vorliegenden Studie aufgrund des fehlenden Längsschnitts nicht etabliert werden. Sie bestätigt allerdings die gefundenen Assoziationen aus anderen großen Kohortenstudien und könnte somit zu mehr Aufmerksamkeit bezüglich der vorliegenden Risikokonstellationen aufrufen.

Sowohl die rohen als auch altersstandardisierten Prävalenzen des metabolischen Syndroms in der hausärztlichen Versorgung waren in ostdeutschen Bundesländern, insbesondere Brandenburg, Mecklenburg-Vorpommern und Sachsen-Anhalt, deutlich höher als in den westdeutschen (Ausnahme Sachsen). Während die niedrigsten altersstandardisierten Häufigkeiten bei den Frauen in Hamburg, Berlin, Schleswig-Holstein und Hessen (16–17 %) beobachtet wurden, fanden sich die höchsten Prävalenzen in Brandenburg, Mecklenburg-Vorpommern und Sachsen-Anhalt (21–23 %).

Ein ähnliches Bild zeigte sich bei den Männern, wobei sich die Männer insgesamt auf einem höheren Prävalenzniveau bewegten. Zwischen den niedrigsten altersstandardisierten Prävalenzen im Saarland, in Schleswig-Holstein, Hamburg und Bremen (18–19 %) und den höchsten in Brandenburg, Thüringen und Sachsen-Anhalt (24–25 %) waren – wie bei den Frauen – rund sechs Prozentpunkte Unterschied feststellbar. Bei den ostdeutschen Bundesländern fielen Männer aus Sachsen mit niedrigen Prävalenzen, bei den westdeutschen Ländern die Frauen aus dem Saarland mit auffällig hohen Prävalenzen aus dem Ost-West-Bild heraus. Unabhängig von der Altersstruktur in den einzelnen Bundesländern war Sachsen-Anhalt sowohl bei den Männern als auch bei den Frauen jeweils Spitzenreiter im Vorkommen des metabolischen Syndroms in der hausärztlichen Versorgung.

Das metabolische Syndrom beschreibt eine typische Konstellation von stammbetontem Übergewicht (viszerale Adipositas), arterieller Hypertonie, gestörter Glucosetoleranz und Dyslipidämie. Gemeinsam bilden diese Risikofaktoren ein atherogenes Netzwerk (17), welches das Risiko für die Entwicklung von Diabetes mellitus Typ 2 und Herz-Kreislauf-Erkrankungen deutlich erhöht (18, 19).

Während keine Unterschiede in der Prävalenz kardiovaskulärer Erkrankungen beobachtet wurden (im Gegensatz zur dokumentierten höheren koronaren Mortalität im Jahr 1999), war Diabetes in Ostdeutschland deutlich häufiger anzutreffen als in Westdeutschland, unabhängig vom Geschlecht. Auch wenn das metabolische Syndrom als Prädiktor kardiovaskulärer Ereignisse umstritten ist (20), so bestehen keine Zweifel an seiner Bedeutung für die Entwicklung eines Diabetes. Auch ohne Berücksichtigung der Diabetiker bei der Prävalenzbestimmung wiesen immer noch zwischen 14 % und 23 % der Bevölkerung in der hausärztlichen Versorgung das metabolische Syndrom auf, insbesondere in Brandenburg, Thüringen, Mecklenburg-Vorpommern, Sachsen und Sachsen-Anhalt (Daten nicht gezeigt).

Aufgrund des Querschnittdesigns der Studie können keine zeitlichen Zusammenhänge ermittelt beziehungsweise kausalen Schlüsse hinsichtlich der Prädiktion von KHK und Diabetes gezogen werden. Die Ergebnisse der Analyse sind somit auch an die Validität dieses Risikokonzeptes gebunden. Es steht jedoch zu befürchten, dass die gezeigten hohen Prävalenzen sowohl der einzelnen Risikofaktoren als auch des Symptomenkomplexes „metabolisches Syndrom“ besonders in den ostdeutschen Ländern zumindest keinen Rückgang der KHK-Mortalität
erwarten lässt. Weitergehende Erkenntnisse werden die prospektiven Kohortenstudien zu Herz-Kreislauf-Erkrankungen wie KORA im Süden (21), SHIP im Nordosten (22), CARLA im mittleren Teil (23) sowie die Heinz-
Nixdorf-Recall-Studie im Westen (24) Deutschlands künftig bereitstellen können.

Trotz der dargestellten hohen Prävalenzen der klassischen Risikofaktoren und des metabolischen Syndroms, sollten Schlussfolgerungen nicht pauschal auf eine intensivierte medizinische Behandlung dieser Faktoren fokussieren. Einerseits müssen Hochrisikopatienten umfassend betreut werden, insbesondere unter Berücksichtigung der häufig auftretenden metabolischen Stoffwechselstörungen und kardiovaskulären Erkrankungen. Die hohen Prävalenzen sind andererseits auch das Ergebnis von niedrig angesetzten Grenzwerten (20). Vor allem die Kriterien zur Bestimmung des metabolischen Syndroms sind nicht das Resultat prospektiver Studien. Die bislang neueste, im Jahr 2005 veröffentlichte weltweit konsensuierte Definition des metabolischen Syndroms der Internationalen Diabetes Förderation (25) führt zu einer Erhöhung der Gesamtprävalenz des metabolischen Syndroms beim GEMCAS-Kollektiv auf 30,7 % verglichen mit 18,7 % nach der NCEP/ATP III-Definition von 2001 (7) .

Es wäre nicht zielführend, alle Patienten mit metabolischem Syndrom in der hausärztlichen Versorgung mit Medikamenten zu behandeln, um einer Ausbreitung und weiteren Erhöhung der Risikofaktoren entgegenzuwirken. Auch wenn bisherige Präventionsansätze zur Lebensstilmodifikation in ihren Ergebnissen alles andere als ermutigend sind und gar bezweifelt werden, bieten die gezeigten Ergebnisse verschiedene Ansatzpunkte für gezieltere Präventionsbemühungen. Diese sollten eher regionalen und geschlechtsspezifischen Bedürfnissen entsprechen und vor allem die bislang unterschätzten, enormen sozioökonomischen Unterschiede in der Bevölkerung berücksichtigen.

Resümee
Erstmals kann eine umfassende Untersuchung der regionalen Unterschiede des metabolischen Syndroms und seiner Risikofaktoren in der hausärztlichen Praxis vorgelegt werden. Die zugrunde liegenden Daten wurden unter realen Praxisbedingungen erhoben. Weitergehende Studien sind notwendig, um Ursachen für die regionalen und geschlechtsspezifischen Unterschiede in der Prävalenz der Risikofaktoren zu erforschen und sinnvolle, zielgruppenorientierte Präventionsstrategien zu entwickeln und evaluieren.

Die Autoren danken den teilnehmenden Arztpraxen und Patienten, den Mitarbeitern des Labor 28 (Berlin) und der Arbeitsgruppe Medizinische Dokumentation des IMIBE des Universitätsklinikums Essen, insbesondere Frau Katja Frehse, für ihre wertvolle Mitarbeit.
Die Studie wurde durch einen „unrestricted educational research grant“ der Firma Sanofi Aventis Deutschland GmbH, Berlin unterstützt.

Interessenkonflikt
Dr. Moebus bekam Honorare für Vorträge von der Firma Sanofi Aventis.
PD Dr. Bramlage wurde von verschiedenen Pharmafirmen (Sanofi-Aventis, Takeda, Daiichi Sankyo, Novartis, Berlin Chemie, Schwarz Pharma, Medac) für Forschungsarbeiten und Vorträge finanziell unterstützt.
Prof. Hauner erhielt Vortragshonorare von den Firmen Sanofi Aventis, Lilly,
Novartis und Merck und Forschungsunterstützung von Sanofi Aventis, Lilly und Pfizer.
Prof. Jöckel führt in seinem Institut eine Reihe von Drittmittelprojekten und Gutachteraufträgen durch für Astra Zeneca, Takeda Pharma und andere Pharmahersteller.

Manuskriptdaten
eingereicht: 23. 7. 2007; revidierte Fassung angenommen: 12. 12. 2007

Anschrift für die Verfasser
Dr. Susanne Moebus MPH
Institut für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie
Universitätsklinikum Essen, Universität Duisburg-Essen
Hufelandstraße 55, 45122 Essen
E-Mail: susanne.moebus@uk-essen.de

Summary
Regional Differences in the Prevalence of the Metabolic Syndrome in Primary Care Practices in Germany
Introduction: Data on the prevalence and regional distribution of the metabolic syndrome in Germany are lacking, in particular for primary care.
Methods: In October 2005 anthropometric measurements were taken from 35 869 consecutive patients aged 18 to 99 years, in 1511 primary care practices. Waist circumference, blood pressure, lifestyle, and past medical history were assessed and blood tests taken (HDL-, LDL- and total cholesterol, triglycerides, glucose). Crude and age-standardized prevalence were calculated. Results: Women in the eastern part of Germany showed a
higher age-standardized prevalence of the metabolic syndrome than women in the western part (21.1%; 95% CI: 19.9 to 22.4 respectively 17.7%;
95% CI: 17.2 to 18.3). In men the prevalences were 22.7% (95% CI: 20.9 to 24.4) and 21.4% (95% CI: 20.6 to 22.1) respectively. Patients from
Saxony-Anhalt, Brandenburg, and Mecklenburg-Western Pomerania
showed the highest prevalence, while women in Hamburg, Berlin, and
Hessen and men in Schleswig-Holstein, Saarland, and Hamburg showed the lowest prevalence. Cardiovascular disease prevalence was comparable, while diabetes prevalence was higher in patients from eastern Germany (17% vs.13% in men; 12% vs. 9% in women). Discussion: The prevalence of the metabolic syndrome in German primary care is high. Prevention
efforts should focus in particular on differences in gender, socioeconomic status, and region.
Dtsch Arztebl 2008; 105(12): A 207–13
DOI: 10.3238/artzebl.2008.0207
Key words: metabolic syndrome, diabetes mellitus, cardiovascular risk factors, prevalence, primary care, Germany

The English version of this article is available online:
www.aerzteblatt-international.de
eGrafik und eTabellen:
www.aerzteblatt.de/artikel08m207
1.
Tunstall-Pedoe H, Kuulasmaa K, Mahonen M, Tolonen H, Ruokokoski E, Amouyel P: Contribution of trends in survival and coronary-event rates to changes in coronary heart disease mortality: 10-year results from 37 WHO MONICA project populations. Monitoring trends and determinants in cardiovascular disease. Lancet 1999; 353: 1547–57.
2.
Sans S, Kesteloot H, Kromhout D: The burden of cardiovascular diseases mortality in Europe. Task Force of the European Society of Cardiology on Cardiovascular Mortality and Morbidity Statistics in Europe. Eur Heart J 1997; 18: 1231–48; erratum Eur Heart J 1997; 18: 1231–48.
3.
Willich SN: Regionale Unterschiede der Herz-Kreislauf-Mortalität in Deutschland. Dtsch Arztebl 1999; 96(8): A 483–8.
4.
Grundy SM, Cleeman JI, Daniels SR, Donato KA, Eckel RH, Franklin BA et al.: Diagnosis and Management of the Metabolic Syndrome: An American Heart Association/National Heart, Lung, and Blood Institute Scientific Statement. Circulation 2005; 112: 2735–52.
5.
Executive Summary of The Third Report of The National Cholesterol Education Program (NCEP) Expert Panel on Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Cholesterol in Adults (Adult Treatment Panel III). JAMA 2001; 285: 2486–97.
6.
Neuhauser HK, Ellert U: Prävalenz des metabolischen Syndroms in Deutschland: eine Sensitivitätsanalyse. gms german medical science 2005; Meeting abstract, http://www.egms.de/en/meetings/gmds2005/05gmds183.shtml.
7.
Moebus S, Hanisch J, Aidelsburger P, Bramlage P, Wasem J, Jöckel KH: Impact of 4 different definitions used for the assessment of the prevalence of the Metabolic Syndrome in primary healthcare: The German Metabolic and Cardiovascular Risk Project (GEMCAS). Cardiovascular Diabetology 2007; 6: 22.
8.
Moebus S, Hanisch J, Neuhaeuser M, Aidelsburger P, Wasem J, Joeckel K-H: Assessing the prevalence of the Metabolic Syndrome according to NCEP ATP III in Germany: feasibility and quality aspects of a two step approach in 1550 randomly selected primary health care practices. GMS Ger Med Sci 2006; 4:Doc07, http://www.egms.de/en/gms/2006-4/000036.shtml.
9.
Deutsche Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie. Leitlinien und Empfehlungen zur Sicherung von Guter Epidemiologischer Praxis (GEP). http://www.gesundheitsforschung-bmbf.de/_media/Empfehlungen_GEP.pdf.2004.
10.
Kohler E, Ziese T: Telefonischer Gesundheitssurvey des Robert Koch-Instituts zu chronischen Krankheiten und ihren Bedingungen. Berlin: Robert Koch-Institut 2004.
11.
Hauner H, Hanisch J, Bramlage P, Steinhagen-Thiessen E, Schunkert H, Jöckel KH, Wasem J, Moebus S: Prevalence of undiagnosed type-2-diabetes mellitus and impaired fasting glucose in german primary care: data from the German Metabolic and Cardiovascular Risk Project (GEMCAS). Experimental and Clinical Endocrinology & Diabetes 2008; 1: 18–25.
12.
Grundy S, Brewer H, Cleeman J, Smith S, Lenfant C: Definition of metabolic syndrome: Report of the National Heart, Lung, and Blood Institute/American Heart Association. Circulation 2004; 109: 433–438.
13.
Statistisches Bundesamt. Statistisches Jahrbuch für die Bundesrepublik Deutschland 2006. Statistisches Bundesamt Wiesbaden 2006. https://www-ec.destatis.de.
14.
Adams KF, Schatzkin A, Harris TB, Kipnis V, Mouw T, Ballard-Barbash R et al.: Overweight, obesity and mortality in a large prospective cohort of persons 50 to 71 years old. N Engl J Med 2006; 355: 763–778.
15.
Lewington S, Clarke R, Qizilbash N, Peto R, Collins R: Age-specific relevance of usual blood pressure to vascular mortality: a meta-analysis of individual data for one million adults in 61 prospective studies. Lancet 2002; 360: 1903–13.
16.
Jee SH, Sull JW, Park J, Lee SY, Ohrr H, Guallar E et al.: Body-mass index and mortality in korean men and women. N Engl J Med 2006; 355: 779–87.
17.
Hauner H: Gesundheitsrisiken von Übergewicht und Gewichtszunahme. Dtsch Arztebl 1996; 93(51–52): A-3405–9.
18.
Laaksonen DE, Lakka HM, Niskanen LK, Kaplan GA, Salonen JT, Lakka TA: Metabolic syndrome and development of diabetes mellitus: application and validation of recently suggested definitions of the metabolic syndrome in a prospective cohort study. Am J Epidemiol 2002; 156: 1070–1077.
19.
Lorenzo C, Okoloise M, Williams K, Stern MP, Haffner SM: The metabolic syndrome as predictor of type 2 diabetes: the San Antonio Heart Study. Diabetes Care 2003; 26: 3153–59.
20.
Moebus S, Stang A: Das metabolische Syndrom – ein umstrittenes diagnostisches Konzept. Herz 2007; 32: 529–40.
21.
Keil U, Liese AD, Hense HW et al.: Classical risk factors and their impact on incident non-fatal and fatal myocardial infarction and all-cause mortality in southern Germany. Results from the MONICA Augsburg cohort study 1984–1992. Monitoring trends and determinants in cardiovascular diseases. Eur Heart J 1998; 19: 1197–207.
22.
John U, Greiner B, Hensel E, Lüdermann J, Piek M, Sauer S et al.: Study of health in pomerania (SHIP): a health examination survey in an east German region: objectives and design. Soz Präventivmed 2001; 46: 186–94.
23.
Greiser K, Kluttig A, Schumann B, Kors J, Swenne C, Kuss O et al.: Cardiovascular disease, risk factors and heart rate variability in the elderly general population: Design and objectives of the CARdiovascular disease, Living and Aging in Halle (CARLA) Study. BMC Cardiovascular Disorders 2005; 5: 33.
24.
Schmermund A, Möhlenkamp S, Stang A, Grönemeyer D, Seibel R, Hirche H et al.: Assessment of clinically silent atherosclerotic disease and established and novel risk factors for predicting myocardial infarction and cardiac death in healthy middle-aged subjects: rationale and design of the Heinz Nixdorf Recall Study. Risk factors, evaluation of coronary calcium and lifestyle. Am Heart J 2002; 144: 212–8.
25.
Alberti KG, Zimmet P, Shaw J, IDF Epidemiology Task Force Consensus Group: The metabolic syndrome – a new worldwide definition. Lancet 2005; 366: 1059–62.
Institut für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie, Universitätsklinikum Essen, Universität Duisburg-Essen: Dr. rer.nat. Susanne Moebus, Dr. rer. pol. Jens Hanisch, Dipl.-Math. Christian Lösch, Prof. Dr. rer. nat. Karl-Heinz Jöckel; Institut für Klinische Pharmakologie, Medizinische Fakultät Carl-Gustav Carus, Technische Universität Dresden: PD Dr. med. Peter Bramlage; Else Kröner-Fresenius-Zentrum für Ernährungsmedizin, Technische Universität München: Prof. Dr. med. Hans Hauner; Lehrstuhl für Medizinmanagement, Universität Duisburg-Essen: Prof. Dr. rer. pol. Jürgen Wasem
1. Tunstall-Pedoe H, Kuulasmaa K, Mahonen M, Tolonen H, Ruokokoski E, Amouyel P: Contribution of trends in survival and coronary-event rates to changes in coronary heart disease mortality: 10-year results from 37 WHO MONICA project populations. Monitoring trends and determinants in cardiovascular disease. Lancet 1999; 353: 1547–57.
2. Sans S, Kesteloot H, Kromhout D: The burden of cardiovascular diseases mortality in Europe. Task Force of the European Society of Cardiology on Cardiovascular Mortality and Morbidity Statistics in Europe. Eur Heart J 1997; 18: 1231–48; erratum Eur Heart J 1997; 18: 1231–48.
3. Willich SN: Regionale Unterschiede der Herz-Kreislauf-Mortalität in Deutschland. Dtsch Arztebl 1999; 96(8): A 483–8.
4. Grundy SM, Cleeman JI, Daniels SR, Donato KA, Eckel RH, Franklin BA et al.: Diagnosis and Management of the Metabolic Syndrome: An American Heart Association/National Heart, Lung, and Blood Institute Scientific Statement. Circulation 2005; 112: 2735–52.
5. Executive Summary of The Third Report of The National Cholesterol Education Program (NCEP) Expert Panel on Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Cholesterol in Adults (Adult Treatment Panel III). JAMA 2001; 285: 2486–97.
6. Neuhauser HK, Ellert U: Prävalenz des metabolischen Syndroms in Deutschland: eine Sensitivitätsanalyse. gms german medical science 2005; Meeting abstract, http://www.egms.de/en/meetings/gmds2005/05gmds183.shtml.
7. Moebus S, Hanisch J, Aidelsburger P, Bramlage P, Wasem J, Jöckel KH: Impact of 4 different definitions used for the assessment of the prevalence of the Metabolic Syndrome in primary healthcare: The German Metabolic and Cardiovascular Risk Project (GEMCAS). Cardiovascular Diabetology 2007; 6: 22.
8. Moebus S, Hanisch J, Neuhaeuser M, Aidelsburger P, Wasem J, Joeckel K-H: Assessing the prevalence of the Metabolic Syndrome according to NCEP ATP III in Germany: feasibility and quality aspects of a two step approach in 1550 randomly selected primary health care practices. GMS Ger Med Sci 2006; 4:Doc07, http://www.egms.de/en/gms/2006-4/000036.shtml.
9. Deutsche Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie. Leitlinien und Empfehlungen zur Sicherung von Guter Epidemiologischer Praxis (GEP). http://www.gesundheitsforschung-bmbf.de/_media/Empfehlungen_GEP.pdf.2004.
10. Kohler E, Ziese T: Telefonischer Gesundheitssurvey des Robert Koch-Instituts zu chronischen Krankheiten und ihren Bedingungen. Berlin: Robert Koch-Institut 2004.
11. Hauner H, Hanisch J, Bramlage P, Steinhagen-Thiessen E, Schunkert H, Jöckel KH, Wasem J, Moebus S: Prevalence of undiagnosed type-2-diabetes mellitus and impaired fasting glucose in german primary care: data from the German Metabolic and Cardiovascular Risk Project (GEMCAS). Experimental and Clinical Endocrinology & Diabetes 2008; 1: 18–25.
12. Grundy S, Brewer H, Cleeman J, Smith S, Lenfant C: Definition of metabolic syndrome: Report of the National Heart, Lung, and Blood Institute/American Heart Association. Circulation 2004; 109: 433–438.
13. Statistisches Bundesamt. Statistisches Jahrbuch für die Bundesrepublik Deutschland 2006. Statistisches Bundesamt Wiesbaden 2006. https://www-ec.destatis.de.
14. Adams KF, Schatzkin A, Harris TB, Kipnis V, Mouw T, Ballard-Barbash R et al.: Overweight, obesity and mortality in a large prospective cohort of persons 50 to 71 years old. N Engl J Med 2006; 355: 763–778.
15. Lewington S, Clarke R, Qizilbash N, Peto R, Collins R: Age-specific relevance of usual blood pressure to vascular mortality: a meta-analysis of individual data for one million adults in 61 prospective studies. Lancet 2002; 360: 1903–13.
16. Jee SH, Sull JW, Park J, Lee SY, Ohrr H, Guallar E et al.: Body-mass index and mortality in korean men and women. N Engl J Med 2006; 355: 779–87.
17. Hauner H: Gesundheitsrisiken von Übergewicht und Gewichtszunahme. Dtsch Arztebl 1996; 93(51–52): A-3405–9.
18. Laaksonen DE, Lakka HM, Niskanen LK, Kaplan GA, Salonen JT, Lakka TA: Metabolic syndrome and development of diabetes mellitus: application and validation of recently suggested definitions of the metabolic syndrome in a prospective cohort study. Am J Epidemiol 2002; 156: 1070–1077.
19. Lorenzo C, Okoloise M, Williams K, Stern MP, Haffner SM: The metabolic syndrome as predictor of type 2 diabetes: the San Antonio Heart Study. Diabetes Care 2003; 26: 3153–59.
20. Moebus S, Stang A: Das metabolische Syndrom – ein umstrittenes diagnostisches Konzept. Herz 2007; 32: 529–40.
21. Keil U, Liese AD, Hense HW et al.: Classical risk factors and their impact on incident non-fatal and fatal myocardial infarction and all-cause mortality in southern Germany. Results from the MONICA Augsburg cohort study 1984–1992. Monitoring trends and determinants in cardiovascular diseases. Eur Heart J 1998; 19: 1197–207.
22.John U, Greiner B, Hensel E, Lüdermann J, Piek M, Sauer S et al.: Study of health in pomerania (SHIP): a health examination survey in an east German region: objectives and design. Soz Präventivmed 2001; 46: 186–94.
23. Greiser K, Kluttig A, Schumann B, Kors J, Swenne C, Kuss O et al.: Cardiovascular disease, risk factors and heart rate variability in the elderly general population: Design and objectives of the CARdiovascular disease, Living and Aging in Halle (CARLA) Study. BMC Cardiovascular Disorders 2005; 5: 33.
24. Schmermund A, Möhlenkamp S, Stang A, Grönemeyer D, Seibel R, Hirche H et al.: Assessment of clinically silent atherosclerotic disease and established and novel risk factors for predicting myocardial infarction and cardiac death in healthy middle-aged subjects: rationale and design of the Heinz Nixdorf Recall Study. Risk factors, evaluation of coronary calcium and lifestyle. Am Heart J 2002; 144: 212–8.
25. Alberti KG, Zimmet P, Shaw J, IDF Epidemiology Task Force Consensus Group: The metabolic syndrome – a new worldwide definition. Lancet 2005; 366: 1059–62.

Leserkommentare

E-Mail
Passwort

Registrieren

Um Artikel, Nachrichten oder Blogs kommentieren zu können, müssen Sie registriert sein. Sind sie bereits für den Newsletter oder den Stellenmarkt registriert, können Sie sich hier direkt anmelden.

Anzeige

Alle Leserbriefe zum Thema