Arq Bras Cardiol abc Arquivos Brasileiros de Cardiologia Arq. Bras. Cardiol. 0066-782X 1678-4170 Sociedade Brasileira de Cardiologia - SBC TNkGHJc5pJgfCwYNvGWVGCt S0066-782X2022005017201 S0066-782X2022001300912 abc.20210750 10.36660/abc.20210750 Artigo Original Volume de Gordura Epicárdica está Associada com Disfunção Endotelial, mas Não com Calcificação Coronariana: Do ELSA-Brasil 0000-0002-8313-7429 Martins Karina P. M. P. 1 2 Barreto Sandhi M. 2 3 Bos Daniel 4 5 6 0000-0002-7217-6334 Pedrosa Jesiana 7 Azevedo Douglas R. M. 8 Araújo Larissa Fortunato 9 0000-0003-2914-4406 Foppa Murilo 10 Duncan Bruce B. 10 11 0000-0002-2740-0042 Ribeiro Antonio Luiz P. 1 2 12 0000-0002-7317-1367 Brant Luisa C. C. 1 2 12 Hospital das Clínicas Universidade Federal de Minas Gerais Belo Horizonte MG Brasil Hospital das Clínicas , Universidade Federal de Minas Gerais , Belo Horizonte , MG – Brasil Faculdade de Medicina Programa de Pós-Graduação Belo Horizonte MG Brasil Faculdade de Medicina , Programa de Pós-Graduação , Belo Horizonte , MG – Brasil Departamento de Medicina Social e Preventiva Universidade Federal de Minas Gerais Belo Horizonte MG Brasil Departamento de Medicina Social e Preventiva da Universidade Federal de Minas Gerais , Belo Horizonte , MG – Brasil Departamento de Epidemiologia Erasmus MC Holanda Departamento de Epidemiologia , Erasmus MC – Holanda Departamento de Radiologia e Medicina Nuclear Erasmus MC Holanda Departamento de Radiologia e Medicina Nuclear , Erasmus MC – Holanda Departamento de Epidemiologia Clínica Harvard TH Chan School of Public Health Boston EUA Departamento de Epidemiologia Clínica - Harvard TH Chan School of Public Health , Boston – EUA Departamento de Anatomia e Imagem Universidade Federal de Minas Gerais Belo Horizonte MG Brasil Departamento de Anatomia e Imagem da Universidade Federal de Minas Gerais , Belo Horizonte , MG – Brasil Departamento de Estatística Universidade Federal de Minas Gerais Belo Horizonte MG Brasil Departamento de Estatística , Interno, Universidade Federal de Minas Gerais , Belo Horizonte , MG – Brasil Secretaria de Saúde Comunitária Universidade Federal do Ceará Fortaleza CE Brasil Secretaria de Saúde Comunitária , Universidade Federal do Ceará , Fortaleza , CE – Brasil Hospital das Clínicas de Porto Alegre Universidade Federal do Rio Grande do Sul Porto Alegre RS Brasil Hospital das Clínicas de Porto Alegre, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS – Brasil Programa de Pós-Graduação Universidade Federal do Rio Grande do Sul Porto Alegre RS Brasil Programa de Pós-Graduação, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS – Brasil Departamento de Medicina Interna Universidade Federal de Minas Gerais Belo Horizonte MG Brasil Departamento de Medicina Interna, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, MG – Brasil Correspondência: Luisa C. C. Brant • Universidade Federal de Minas Gerais - Av. Alfredo Balena, 190. CEP 30112-010, Santa Efigênia, Belo Horizonte, MG – Brasil E-mail: luisabrant@gmail.com

Contribuição dos autores

Concepção e desenho da pesquisa: Martins KPMP, Barreto SM, Ribeiro ALP, Brant LCC; Obtenção de dados: Martins KPMP, Barreto SM, Bos D, Pedrosa J, Araújo LF, Foppa M, Duncan BB; Análise e interpretação dos dados: Martins KPMP, Barreto SM, Bos D, Pedrosa J, Ribeiro ALP, Brant LCC; Análise estatística: Azevedo DRM; Obtenção de financiamento: Barreto SM, Duncan BB, Ribeiro ALP; Redação do manuscrito: Martins KPMP, Brant LCC; Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo intelectual importante: Barreto SM, Bos D, Pedrosa J, Azevedo DRM, Araújo LF, Foppa M, Duncan BB, Ribeiro ALP, Brant LCC.

Potencial conflito de interesse

Não há conflito com o presente artigo

 10 10 2022 12 2022 119 6 912 920 30 11 2021 03 05 2022 15 06 2022 This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. Resumo Fundamento

O aumento no volume de gordura epicárdica (VGE) está relacionado com doença arterial coronariana (DAC), independentemente de gordura visceral ou subcutânea. O mecanismo dessa associação não é claro. O escore de cálcio coronariano (CC) e a disfunção endotelial estão relacionados com eventos coronarianos, mas não está bem esclarecido se o VGE está relacionado com esses marcadores.

 Objetivos

Avaliar a associação entre VGE medido por método automatizado, fatores de risco cardiovasculares, escore de CC, e função endotelial. Métodos: Em 470 participantes do Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto LSA-Brasil com medidas de VGE, escore de CC e função endotelial, realizamos modelos multivariados para avaliar a relação entre fatore de risco cardiovascular e VGE (variável resposta), e entre VGE (variável explicativa), e função endotelial ou escore de CC. Valor de p<0,05 bilateral foi considerado estatisticamente significativo.

 Resultados

A idade média foi 55 ± 8 anos, e 52,3% dos pacientes eram homens. O VGE médio foi 111mL (86-144), e a prevalência de escore de CC igual a zero foi 55%. Nas análises multivariadas, um VGE mais alto relacionou-se com sexo feminino, idade mais avançada, circunferência da cintura, e triglicerídeos (p<0,001 para todos). Um VGE mais alto foi associado com pior função endotelial: em comparação ao primeiro quartil, os valores de odds ratio para a amplitude de pulso basal foram (q2=1,22; IC95% 1,07-1,40; q3=1,50, IC95% 1,30-1,74; q4=1,50, IC95% 1,28-1,79) e para a razão de tonometria arterial periférica foram (q2=0,87; IC95% 0,81-0,95; q3=0,86, IC95% 0,79-0,94; q4=0,80, IC95% 0,73-0,89), mas não com escore de CC maior que zero.

 Conclusão

Um VGE mais alto associou-se com comprometimento da função endotelial, mas não com escore de CC. Os resultados sugerem que o VGE esteja relacionado ao desenvolvimento de DAC por uma via diferente da via do CC, possivelmente pela piora da disfunção endotelial e doença microvascular.

 Aterosclerose Gordura Intra-Abdominal Obesidade Abdominal Introdução

A gordura visceral é a deposição ectópica de gordura mais estudada, e a adiposidade visceral aumentada está relacionada à intolerância à glicose, resistência insulínica e doenças cardiovasculares, independentemente do índice de massa corporal (IMC). 1 A gordura epicárdica compartilha muitas das propriedades fisiopatológicas dos outros depósitos de gordura visceral, porém com efeitos potenciais adicionais sobre o processo aterosclerótico e inflamatório coronariano. 2 Pesquisadores do “ The Framingham Heart Study 3 , 4 e do “ Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis ( MESA ) 5 , 6 estudaram a associação do volume de gordura epicárdica (VGE) com fatores de risco cardiovasculares, e identificaram que o VGE não só se correlaciona com obesidade e distúrbios metabólicos, como também com a presença de hipertensão e Doença Arterial Coronariana (DAC). Em uma revisão sistemática publicada em 2015, os autores descreveram nove estudos que avaliaram a capacidade do VGE em predizer eventos cardiovasculares maiores. Embora os achados não sejam consistentes para todos os estudos, a maioria sugere que a quantificação do VGE está significativamente associada com desfechos clínicos. 7

Estudos recentes mostraram que deposições de gordura epicárdicas estão associadas à DAC, mas não com escore de cálcio coronariano (CC), o qual avalia a calcificação nas artérias coronarianas e se mostrou associado com o risco de eventos cardiovasculares futuros em grandes estudos prospectivos. 8 Esses estudos sugeriram que o VGE poderia estar relacionado a outros mecanismos de formação de placas diferentes de placas calcificadas. 9 , 10 Nerlekar et al. 11 demonstraram, em uma metanálise publicada em 2017, a associação progressiva entre a presença de gordura epicárdica e placas ateroscleróticas de alto risco, ou seja, aquelas com elevado teor lipídico, pouca calcificação e uma fina capa fibrótica. 11 Outro estudo demonstrou que um VGE elevado foi associado à vulnerabilidade das placas nas artérias coronárias. 12

Nosso objetivo foi avaliar a associação entre VGE e fatores de risco cardiovasculares e marcadores subclínicos da aterosclerose – escore de CC e função endotelial microvascular, ambos preditores de eventos cardiovasculares. 13 , 14

Métodos Participantes

Nossa amostra incluiu participantes do Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto (ELSA-Brasil), que tem como objetivo estudar determinantes de doença cardiovascular e diabetes em 15 105 adultos brasileiros. Os critérios de elegibilidade incluíram: funcionários ativos ou aposentados de cinco universidades e um instituto de pesquisa, com idade entre 35 e 74 anos, que se voluntariaram a participar do estudo. Outros detalhes do delineamento do estudo foram publicados previamente. 15 No centro de investigação do ELSA-Brasil em Minas Gerais (3115 participantes), foram realizadas tonometria arterial periférica (TAP) para avaliação da função endotelial, e tomografia computadorizada (TC) para avaliação do escore de CC. O exame de TAP foi introduzido no decorrer da linha de base, resultando em 1535 testes válidos. 16 Desses, 550 participantes foram aleatoriamente selecionados para reavaliação da TAP no mesmo dia da TC, e 546 realizaram o exame. Medidas do VGE foram realizadas em 501 participantes selecionados aleatoriamente com exames de TC e TAP válidos usando o programa R Development Core Team software (2020) R. Trinta pacientes foram excluídos devido a problemas técnicos nas análises do VGE (n=4) e da TAP (n=26), e um paciente com medida do VGE considerada outlier foi excluído, resultando em uma amostra final de 470 participantes ( Figura 1 ). 16 O ELSA-Brasil foi aprovado pelos comitês de ética das instituições participantes e pela Comissão Nacional de Ética em Pesquisa (CONEP 976/2006). Todos os participantes assinaram um termo de consentimento.

Fluxograma da seleção dos pacientes; TC: tomografia computadorizada; VGE: volume de gordura epicárdica; TAP: tonometria arterial periférica.

Protocolo do estudo

Variáveis demográficas foram coletadas na linha de base do estudo e as características clínicas coletadas na segunda visita. Idade, sexo, raça autorrelatada, escolaridade, atividade física, obesidade, obesidade central, tabagismo, consumo de álcool, hipertensão, diabetes mellitus (DM), dislipidemia, hipertrigliceridemia, e escore de risco Framingham para DAC, 17 que estima a probabilidade de se desenvolver um evento coronariano em 10 anos, foram usados nas análises. A coleta de dados seguiu o protocolo do ELSA-Brasil, cujos detalhes podem ser encontrados em outras publicações. 18 - 20 Atividade física foi avaliada usando o questionário internacional de atividade física, na versão curta (IPAQ-SF, International Physical Activity Questionnaire-short form ). 21 No IPAQ-SF, cada tipo de atividade é ponderado por sua demanda de energia definida em MET (equivalente metabólico). O tempo gasto em atividade física por semana é então convertido em MET-minuto (MET-min/semana). O participante é considerado sedentário se a soma de MET-min/semana for menor 600; moderadamente ativo se a soma for 600-3000 MET-min/semana, e ativo se a soma for maior 3000MET-min/semana. Quanto a tabagismo, os participantes foram classificados como fumantes ou não fumantes e, em relação ao consumo de álcool, os participantes foram classificados em não usuários, com consumo moderado, ou com consumo excessivo (homens com consumo ≥ 210g álcool / semana e mulheres com consumo ≥ 140 g álcool / semana). Hipertensão foi determinada por relato do paciente, por pressão arterial sistólica (PAS) ≥ 140 mmHg, pressão arterial diastólica (PAD) ≥ 90 mmHg ou uso de medicamentos anti-hipertensivos. DM foi determinada por relato do paciente, uso de medicamento hipoglicemiante, glicemia de jejum ≥ 126 mg/dL, glicemia ≥ 200 mg/dL após duas horas de sobrecarga oral de glicose, ou hemoglobina glicada ≥ 6,5%. O escore de risco Framingham para DAC foi usado como uma variável categórica, e o risco cardiovascular estratificado em baixo (<10%), intermediário (10-20%) e alto (>20%).

 Avaliação do VGE

Foi realizada TC cardíaca sem contraste, sincronizada ao ECG, para avaliar CC e VGE, usando um tomógrafo de 64 canais (Lightspeed, General Electric). As imagens foram adquiridas durante apneia respiratória por 8-12 segundos. O VGE foi quantificado utilizando um método automatizado, validado, padronizado por Shahzad et al. 22 Em resumo, o método incluiu duas fases: (1) segmentação do coração e (2) quantificação do VGE em mL. A segmentação do coração foi realizada usando o multi-atlas, e registrada utilizando o programa Elastix, descrito por Klein et al. 23 Para a quantificação do VGE, adotou-se uma escala entre -30 e -200 unidades Hounsfield. Foi realizada uma calibração manual para o presente estudo, usando o programa MeVisLab para a delimitação manual do pericárdio de 15 participantes ( Figura 2 ). Os resultados foram comparados aos obtidos pelo programa Elastic, e calibrados.

Calibração manual para avaliar o volume de gordura epicárdica em 15 participantes do ELSA-Brasil.

Medidas do Escore de CC

As imagens foram transferidas para a workstation (GE ADW 4,5) e ao servidor de imagens do ELSA-Brasil, em que o escore de CC foi calculado pelo método Agatston por um radiologista com 10 anos de experiência, cego quanto às informações clínicas dos pacientes.

 Medidas de função endotelial

O exame de TAP foi realizado por dois examinadores certificados, usando o aparelho Endo-PT2000 (Itamar Medical Ltd., Cesareia, Israel), no mesmo dia da TC. 16 , 24 Em resumo, o manguito foi colocado no braço não dominante do participante, 2 cm acima da fossa cubital, e as sondas posicionadas em cada dedo indicador. A amplitude de pulso basal (APB) foi medida por cinco minutos. O fluxo arterial foi interrompido em um lado por cinco minutos inflando o manguito à pressão suprassistólica. Após cinco minutos, realizou-se a deflação do manguito para induzir hiperemia reativa, e o sinal da TAP foi registrado por mais cinco minutos. O dedo contralateral foi usado para controle das alterações sistêmicas. Foram usadas duas variáveis da TAP: APB média, que reflete o tônus vascular basal e é calculado por transformação logarítmica dos valores médios de APB de ambos os braços, e a razão TAP, que reflete a resposta à hiperemia reativa. A razão TAP é a razão entre a amplitude de pulso 90-120 segundos após deflação do manguito e a APB média. O resultado é dividido pela razão correspondente obtida do dedo controle e transformado ao seu logaritmo natural.

 Análise estatística

As variáveis categóricas foram expressas em frequências e porcentagens, e as variáveis contínuas em média ± desvio padrão ou mediana e intervalo interquartil, de acordo com o resultado do teste de Kolmogorov-Smirnov. Devido ao desvio à esquerda da distribuição do VGE, o logaritmo natural do VGE foi usado nas análises em que o VGE foi a variável dependente (associação com fatores de risco cardiovasculares). Nas análises em que o VGE foi a variável independente, foram construídos quartis do VGE (associação com medidas subclínicas da aterosclerose: escore de CC e função endotelial). O escore de CC foi dicotomizado em 0 ou > 0, e as medidas de função endotelial foram analisadas como variáveis contínuas.

As análises estatísticas foram realizadas em três etapas e por modelos adaptados à distribuição das variáveis de resposta: 1- avalição da associação univariada e multivariada entre fatores de risco cardiovasculares e VGE por regressão linear; 2- avaliação da associação univariada e multivariada entre VGE e escore de CC por regressão logística; e 3- avaliação da associação univariada e multivariada entre VGE e medidas da função endotelial por regressão linear.

As variáveis foram consideradas em quatro modelos multivariados definidos a priori , e mantidas se mostrassem associação nas análises univariadas, com p<0,10, como a seguir: Modelo 1, ajustado para sexo e idade; Modelo 2: Modelo 1, mais raça e escolaridade; Modelo 3: Modelo 2, mais atividade física, IMC, circunferência da cintura, e tabagismo; Modelo 4: Modelo 3, mais PAS, uso de medicamentos anti-hipertensivos, DM, colesterol total/HDL, e triglicerídeos.

O IMC e a circunferência da cintura não foram incluídos simultaneamente nos modelos 3 e 4, devido à colinearidade com fator de inflação da variância (FIV) próximo a 8. Quando ambos eram estatisticamente significativos, a circunferência da cintura era incluída, por ser uma medida de gordura ectópica, como o VGE. O escore de risco Framingham para DAC foi analisado separadamente, uma vez que esse já representa uma avaliação do risco de DAC incorporando o efeito combinado de vários fatores de risco cardiovasculares.

Um valor de p<0,05 bilateral foi considerado estatisticamente significativo. Devido aos números de variáveis no modelo, aplicou-se a correção de Bonferroni e um valor de p<0,038 foi considerado estatisticamente significativo. Todas as análises foram realizadas utilizando o programa R Development Core Team (2020).

 Resultados

A Tabela 1 apresenta as características dos participantes. A idade média foi de 55 ± 8 anos, e 52,3% eram homens. Quanto à raça, 50,9% eram brancos, 33,0% pardos, e 12,3% negros. Observou-se uma alta proporção de participantes sedentários (59,2%) e de alto nível educacional, o qual refletiu o tipo de trabalho dos participantes (servidores de universidades). O IMC médio foi 26,9 ± 4,6 kg/m 2 e a circunferência da cintura mediana foi 92 (84-101) cm. O VGE mediano foi 111 (IQ 86-144) mL. Um escore de CC igual a zero foi detectado em 261 (55,5%) participantes. A APB média foi 6,57 ± 0,62, e a razão TAP média foi 0,42 ± 0,34.

Características dos participantes do estudo (N = 470)
Características
Idade, anos 55 ± 8
Sexo masculino % 246 (52,3)
Raça*, %
Negra 58 (12,3)
Parda 239 (50,9)
Branca 155 (33)
Nível educacional, %
Ensino fundamental incompleto 10 (2,1)
Ensino fundamental 17 (3,6)
Ensino fundamental completo 87 (18,5)
Ensino médio completo 356 (75,7)
Ensino superior
Status de atividade física, %
Sedentários 278 (59,1)
Moderadamente ativos 172 (36,6)
Ativos 20 (4,6)
Fumantes, % 34 (7,2)
Consumo de álcool excessivo, % 48 (10,2)
IMC, kg/m 2 26,9 ± 4,7
Circunferência da cintura, cm 91,8 (84,4 – 100,7)
Diabetes mellitus, % 81 (17,2)
Hipertensão, % 183 (38,9)
PAS, mmHg 121 ± 16
Tratamento para hipertensão, % 159 (33,8)
Colesterol total/HDL 3,84 ± 0,96
Triglicerídeos, mg/dL 108 (79 – 155)
ECC = 0†, % 261 (55,5)
VGE, mL 111 (86 -144)
APB 657 ± 0,62
Razão TAP 0,42 + 0,34

*Treze pacientes foram excluídos por representarem uma amostra pequena (raça amarela e indígena), cinco participantes não proveram os dados, e † um participante não possuía dados. IMC: índice de massa corporal; APB: amplitude de pulso basal; VGE: volume de gordura epicárdica; TAP: tonometria arterial periférica; PAS: pressão arterial sistólica; ECC: escore de cálcio coronariano; HDL: lipoproteína de alta densidade.

Associação entre fatores de risco cardiovascular e VGE

A associação univariada entre fatores de risco cardiovascular e VGE está apresentada na Tabela Suplementar 1 . Como o VGE foi transformado em seu logaritmo natural, um aumento de 0,1 no coeficiente de cada variável explicativa indica um aumento de 10,5% no VGE. Somente tabagismo, atividade física, e escolaridade não mostraram associação significativa com VGE. Considerando raça/cor de pele, indivíduos da raça negra e pardos apresentaram VGE significativamente mais baixo que indivíduos da raça branca. Um aumento no VGE foi observado com a progressão de risco cardiovascular avaliado pelo escore de risco Framingham para DAC ( Figura Suplementar 1 ).

Na análise multivariada ( Tabela 2 ), as seguintes covariáveis mantiveram-se associadas com um VGE mais alto: sexo masculino, idade mais avançada, circunferência da cintura, e triglicerídeos. No modelo final, a raça negra manteve-se associada a um VGE mais baixo.

Modelos de regressão linear da associação entre fatores de risco cardiovascular e volume de gordura epicárdica
Variável Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo 4
β IC95% β IC95% β IC95% β IC95%
Idade 1,01 (1,01 – 1,02) † 1,01 (1,01 – 1,02) † 1,01 (1,007 – 1,013) † 1,01 (1,01 – 1,02) †
Sexo (referência: homens) 0,76 (0,71 – 0,82) † 0,77 (0,72 – 0,82) † 0,87 (0,82 – 0,93) † 0,87 (0,81 – 0,93) †
Raça (referência: branca)
Negra ,,, ,,, 0,85 (0,77 – 0,95)* 0,83 (0,76 – 0,91) † 0,85 (0,77 – 0,93) †
Parda ,,, ,,, 0,92 (0,86 -0,99)* 0,93 (0,88 – 1,00)* 0,94 (0,88 -1,00)
Circunferência da cintura ,,, ,,, ,,, ,,, 1,02 (1,01 – 1,02) † 1,02 (1,01 – 1,02) †
Consumo de álcool excessivo 1,06 (0,97 – 1,17) 1,05 (0,95 – 1,15)
Diabetes Mellitus ,,, ,,, ,,, ,,, ,,, ,,, 0,96 (0,88 – 1,04)
PAS ,,, ,,, ,,, ,,, ,,, ,,, 1,00 (0,996 – 1,001)
Tratamento para hipertensão ,,, ,,, ,,, ,,, ,,, ,,, 0,99 (0,92 – 1,06)
Colesterol Total/HDL ,,, ,,, ,,, ,,, ,,, ,,, 0,98 (0,95 – 1,02)
Triglicerídeos ,,, ,,, ,,, ,,, ,,, ,,, 1,00 (1,000 - 1,001)*

* p<0,05, †p< 0,001. β coeficiente de regressão exponencial, IC: intervalo de confiança; PAS: pressão arterial sistólica; HDL: lipoproteína de alta densidade.

Associação entre VGE e escore de CC

Em relação à associação entre VGE e CC, a análise logística bruta revelou maiores chances de um escore de CC maior que zero entre indivíduos no terceiro e no quarto quartis do VGE. No entanto, essas associações perderam significância estatística na análise multivariada ( Tabela 3 ) em todos os modelos considerados. A análise univariada do escore de CC com fatores de risco cardiovascular está apresentada na Tabela Suplementar 2 .

Modelos de regressão logística da associação entre quartis do volume de gordura epicárdica e presença de cálcio coronariano
Variável OR IC 95% Valor p
Modelo 1 (referência: primeiro quartil)
Segundo quartil 1,07 (0,60 – 1,91) 0,823
Terceiro quartil 1,19 (0,66 – 2,14) 0,565
Quarto quartil 1,72 (0,93 – 3,19) 0,082
Modelo 2 (referência: primeiro quartil)
Segundo quartil 0,99 (0,54 – 1,80) 0,966
Terceiro quartil 1,03 (0,56 – 1,90) 0,921
Quarto quartil 1,48 (0,79 -2,79) 0,221
Modelo 3 (referência: primeiro quartil)
Segundo quartil 0,91 (0,50 – 1,68) 0,776
Terceiro quartil 0,78 (0,41 – 1,49) 0,455
Quarto quartil 0,87 (0,41 – 1 ,52) 0,709
Modelo 4 (referência: primeiro quartil)
Segundo quartil 0,94 (0,50 – 1,74) 0,838
Terceiro quartil 0,81 (0,42 – 1,59) 0,547
Quarto quartil 0,88 (0,41 – 1,87) 0,734

OR Odds Ratio IC: intervalo de confiança. Primeiro quartil (22,8-86,2), segundo quartil (86,2-112), terceiro quartil (112-144), quarto quartil (144-331). Modelo 1: sexo, idade. Modelo 2: Modelo 1, mais raça e escolaridade. Modelo 3: Model 2, mais nível de atividade física, IMC, circunferência da cintura, e tabagismo. Modelo 4: Modelo 3, mais PAS, uso de anti-hipertensivos, DM, colesterol total / HDL e triglicerídeos.

Associação entre VGE e função endotelial

Na associação univariada ( Tabela Suplementar 3 ), observamos uma associação estatisticamente significativa de todos os quartis de VGE com as medidas de função endotelial. Também identificamos um gradiente de dose resposta para os quartis de VGE e as medidas de função endotelial: a APB média foi progressivamente mais alta e a razão TAP mais baixa – refletindo maior disfunção endotelial – nos quartis de VGE mais altos ( Figura 3 ). Na análise multivariada, a associação continuou estatisticamente significativa em todos os modelos ( Tabela 4 ).

Medidas de função endotelial (médias) de acordo com o volume de gordura epicárdica estratificada em quartis; TAP: tonometria arterial periférica.

Modelos de regressão logística da associação entre volume de gordura epicárdica e função endotelial
Variável Amplitude de pulso basal Valor p Razão PAT Valor p
OR (IC 95%) OR (IC 95%)
Modelo 1 (referência: primeiro quartil)
Segundo quartil 1,31 (1,14 – 1,49) 0,001 0,86 (0,79 – 0,93) <0,001
Terceiro quartil 1,63 (1,42 – 1,87) < 0,001 0,83 (0,76 – 0,89) <0,001
Quarto quartil 1,62 (1,40 – 1,88) < 0,001 0,77 (0,71 – 0,84) <0,001
Modelo 2 (referência: primeiro quartil)
Segundo quartil 1,22 (1,07 – 1,40) 0,003 0,87 (0,81 – 0,94) <0,001
Terceiro quartil 1,54 (1,35 – 1,77) < 0,001 0,84 (0,77 – 0,91) <0,001
Quarto quartil 1,54 (1,33 – 1,78) < 0,001 0,79 (0,73 – 0,86) <0,001
Modelo 3 (referência: primeiro quartil)
Segundo quartil 1,22 (1,06 – 1,39) 0,004 0,88 (0,81 – 0,95) 0,001
Terceiro quartil 1,52 (1,32 – 1,75) < 0,001 0,85 (0,78 – 0,92) <0,001
Quarto quartil 1,49 (1,26 – 1,77) < 0,001 0,80 (0,73 – 0,89) <0,001
Modelo 4 (referência: primeiro quartil)
Segundo quartil 1,22 (1,07 – 1,40) 0,004 0,87 (0,81 – 0,95) 0,001
Terceiro quartil 1,50 (1,30 – 1,74) < 0,001 0,86 (0,79 – 0,94) <0,001
Quarto quartil 1,50 (1,28 – 1,79) < 0,001 0,80 (0,73 – 0,89) <0,001

OR OR Odds Ratio IC: intervalo de confiança. Primeiro quartil (22,8-86,2), segundo quartil (86,2-112), terceiro quartil (112-144), quarto quartil (144-331). Modelo 1: sexo, idade. Modelo 2: Modelo 1, mais raça e escolaridade. Modelo 3: Model 2, mais nível de atividade física, IMC, circunferência da cintura, e tabagismo. Modelo 4: Modelo 3, mais PAS, uso de anti-hipertensivos, DM, colesterol total / HDL e triglicerídeos.

Discussão

O presente estudo avaliou o VGE por meio de um método automatizado e sua associação com fatores de risco cardiovasculares e marcadores subclínicos da aterosclerose – escore de CC e função endotelial em 470 participantes do ELSA-Brasil. Os principais achados foram: 1) associação do VGE com a maioria dos fatores de risco na análise multivariada, um VGE mais alto foi encontrado para: sexo masculino, idade mais avançada, raça branca, e níveis mais altos de triglicerídeos e de circunferência da cintura; 2) VGE não foi associado com a presença de CC nos modelos multivariados; 3) VGE aumentado foi associado com disfunção endotelial nos modelos multivariados, de maneira dose-resposta. Nossos achados geram a hipótese de que deposições de gordura epicárdica podem estar associados à DAC por uma via distinta à de placas calcificadas, e potencialmente relacionada à disfunção endotelial, doença microvascular, e possível predominância de placas lipídicas não calcificadas.

Primeiramente, o valor mediano de VGE foi 111 (86-144) mL, foi comparável aos resultados observados por Bos et al. 101 (80-130), 25 e no Framingham Heart Study (108 ± 40) mL, 10 sugerindo que, embora a transição nutricional esteja em um estágio ligeiramente atrasado no Brasil, em comparação a países europeus e nos EUA, deposições de gordura ectópica parecem estar presentes de maneira similar. Bos et al., 25 utilizando o mesmo método automatizado descrito por Shahzad et al., 22 avaliaram a associação entre VGE, presença de calcificação nos leitos vasculares e fatores de risco cardiovasculares, em uma análise transversal. Os autores observaram que um aumento no VGE associou-se com um aumento no volume de calcificação na artéria coronária e na artéria carótida externa, mas somente em homens [diferença no volume de calcificação com aumento de um desvio padrão do VGE: 0,12 (IC95%: 0,04; 0,19) e 0,14 (IC95%: 0,06; 0,22), respectivamente]. 25 Não encontramos associação entre VGE e escore de CC após ajuste quanto aos fatores de risco. O perfil distinto das populações estudadas pode explicar as diferenças, uma vez que um maior número de mulheres, com idade mais avançada, foi avaliado por Bos et al. Quanto aos resultados, não realizamos uma análise estratificada por sexo, devido ao nosso menor tamanho amostral.

Em uma publicação mais recente de Lee et al. 10 do Framingham Heart Study, a associação entre VGE e CC foi avaliada longitudinalmente 10 em 1732 participantes do Offspring and Third Generation Cohorts (49,6% homens, idade média 49,9 anos), acompanhados por 6,1 anos. O estudo avaliou 1024 participantes com escore de CC basal igual a zero, e 708 participantes com escore de CC basal maior que zero. Não observamos associação entre o aumento no VGE e a progressão do escore de CC após ajuste quanto ao IMC, circunferência da cintura e tecido adiposo visceral, ou entre CC incidente e VGE após ajuste quanto as variáveis clínicas. 10 A ausência de associação relatada aqui também foi descrita em uma metanálise recente publicada por Mancio et al., 9 que demonstrou que a associação entre VGE e CC não foi mantida em modelos multivariados, mas um VGE mais alto permaneceu associado com estenose obstrutiva ou estenose coronária importante, e eventos cardiovasculares adversos maiores. 9 A hipótese dos autores é a de que o VGE esteja associado com DAC por outros mecanismos e formas de apresentação que se diferem do efeito das placas calcificadas. Outra hipótese possível é a de que o mecanismo de associação entre VGE e DAC possa expressar diferentes momentos na história natural da doença, sendo mais precoce em comparação à expressão de cálcio coronariano. 26

Para melhor entender o mecanismo pelo qual a gordura epicárdica e a DAC possa estar relacionado, nós investigamos a associação entre VGE e função endotelial microvascular. 27 Encontramos que um VGE mais alto foi fortemente associado com comprometimento da função microvascular, mesmo em modelos multivariados. A associação entre disfunção endotelial e VGE mais alto foi demonstrada em estudos prévios. Contudo, enquanto todos esses estudos tenham utilizado dilatação mediada pelo fluxo (DMF), 28 - 32 o método usado para avaliar função endotelial no ELSA-MG foi TAP. A DMF difere-se da TAP nos vasos em que a função endotelial é avaliada – enquanto a DMF a avalia na artéria braquial – um vaso condutor – a TAP a avaliar na microvasculatura. 14 , 33 , 34 Considerando que a disfunção endotelial é um preditor de eventos cardiovasculares, 33 , 35 nossos resultados apoiam a hipótese de que um VGE mais alto esteja relacionado com DAC por vias diferentes da formação de placas ateroscleróticas calcificadas, incluindo disfunção endotelial, doença microvascular, e placas lipídicas não calcificadas. Devido à proximidade da gordura epicárdica às artérias coronárias, os tecidos de gordura epicárdica podem exercer efeitos parácrinas sobre os vasos, em que mediadores inflamatórios produzidos pela gordura epicárdica atuam sobre os vasos, levando à disfunção endotelial. 11 Dada a possibilidade de nossos resultados representarem um epifenômeno, desenvolvemos modelos na tentativa de minimizar esse efeito ajustando-se quanto às variáveis de confusão.

Nosso estudo tem algumas limitações. Este é um estudo transversal que não permite inferências sobre causalidade. No entanto, este estudo foi incluído em um estudo coorte, e o acompanhamento dos participantes quanto a eventos cardiovasculares maiores seria possível em outras publicações. O tamanho da amostra não permitiu análise de subgrupos estratificados por sexo ou obesidade, uma vez que os indivíduos representam parte da amostra da grande coorte do estudo ELSA. Ainda, somente a função endotelial microvascular foi estudada, e sua avaliação em outros leitos arteriais poderia complementar nossos achados. No entanto, a função endotelial microvascular correlaciona-se mais fortemente com fatores de risco cardiovasculares metabólicos 14 , 34 – os quais, por sua vez, estão mais intimamente relacionados a fenótipos de obesidade – em comparação à função endotelial avaliada nos vasos condutores. 34 Além disso, nós não utilizamos o método padrão ouro para avaliar função endotelial, por esse ser um método invasivo. Essas limitações são contrabalanceadas pelos pontos fortes de nosso estudo: nós usamos um método automatizado para avaliar VGE, o que pode facilitar seu uso em grande escala, e nós tivemos um perfil cardiovascular abrangente dos indivíduos, avaliado por métodos padrões. Ainda, nós seremos capazes de acompanhar longitudinalmente esses indivíduos, o que trará novas perspectivas da relação do VGE com DAC. Finalmente, nós valíamos a relação entre VGE, CC e função endotelial, na tentativa de melhor compreender a associação do VGE com diferentes mecanismos envolvidos na DAC.

 Conclusão

No presente estudo, um VGE mais elevado foi associado com fatores de risco cardiovasculares e piores medidas da função endotelial. Além disso, o VGE não foi associado com CC em modelos multivariados. Nossos resultados geram a hipótese de que VGE elevado pode estar associado com DAC por uma via diferente do CC, que pode estar associada com disfunção endotelial, doença microvascular, e predominância de placas não calcificadas.

 Agradecimentos

Os autores agradecem a equipe e os participantes do ELSA-Brasil por suas importantes contribuições, e ao European Population Imaging Infrastructure (pertencente à Euro-BioImaging) no Erasmus MC ( www.populationimaging.eu ), pela análise quantitativa do volume de gordura epicárdica.

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Vinculação acadêmica

Este artigo é parte de dissertação de mestrado de Karina P. M. P. Martins pela Faculdade de Medicina da Universidade Federal de Minas Gerais.

Fontes de financiamento: O presente estudo não teve fontes de financiamento externas.

 * Material suplementar

Para informação adicional, por favor, clique aqui .

 Original Article Epicardial Fat Volume Is Associated with Endothelial Dysfunction, but not with Coronary Calcification: From the Brazilian Longitudinal Study of Adult Health (ELSA-Brasil) 0000-0002-8313-7429 Martins Karina P. M. P. 1 2 Barreto Sandhi M. 2 3 Bos Daniel 4 5 6 0000-0002-7217-6334 Pedrosa Jesiana 7 Azevedo Douglas R. M. 8 Araújo Larissa Fortunato 9 0000-0003-2914-4406 Foppa Murilo 10 Duncan Bruce B. 10 11 0000-0002-2740-0042 Ribeiro Antonio Luiz P. 1 2 12 0000-0002-7317-1367 Brant Luisa C. C. 1 2 12 Brazil Hospital das Clínicas, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, MG – Brazil Brazil Faculdade de Medicina, Programa de Pós-Graduação, Belo Horizonte, MG – Brazil Brazil Departamento de Medicina Social e Preventiva da Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, MG – Brazil Netherlands Departamento de Epidemiologia, Erasmus MC – Netherlands Netherlands Departamento de Radiologia e Medicina Nuclear, Erasmus MC – Netherlands USA Departamento de Epidemiologia Clínica - Harvard TH Chan School of Public Health, Boston – USA Brazil Departamento de Anatomia e Imagem da Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, MG – Brazil Brazil Departamento de Estatística, Interno, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, MG – Brazil Brazil Secretaria de Saúde Comunitária, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, CE – Brazil Brazil Hospital das Clínicas de Porto Alegre, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS – Brazil Brazil Programa de Pós-Graduação, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS – Brazil Brazil Departamento de Medicina Interna, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, MG – Brazil Mailing Address: Luisa C. C. Brant • Universidade Federal de Minas Gerais - Av. Alfredo Balena, 190. Postal Code 30112-010, Santa Efigênia, Belo Horizonte, MG – Brazil E-mail: luisabrant@gmail.com

Author Contributions

Conception and design of the research: Martins KPMP, Barreto SM, Ribeiro ALP, Brant LCC; Acquisition of data: Martins KPMP, Barreto SM, Bos D, Pedrosa J, Araújo LF, Foppa M, Duncan BB; Analysis and interpretation of the data: Martins KPMP, Barreto SM, Bos D, Pedrosa J, Ribeiro ALP, Brant LCC; Statistical analysis: Azevedo DRM; Obtaining financing: Barreto SM, Duncan BB, Ribeiro ALP; Writing of the manuscript: Martins KPMP, Brant LCC; Critical revision of the manuscript for important intellectual content: Barreto SM, Bos D, Pedrosa J, Azevedo DRM, Araújo LF, Foppa M, Duncan BB, Ribeiro ALP, Brant LCC.

Potential Conflict of Interest

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.

 Abstract Background

The increase in epicardial fat volume (EFV) is related to coronary artery disease (CAD), independent of visceral or subcutaneous fat. The mechanism underlying this association is unclear. Coronary artery calcium (CAC) score and endothelial dysfunction are related to coronary events, but whether EFV is related to these markers needs further clarification.

 Objectives

To evaluate the association between automatically measured EFV, cardiovascular risk factors, CAC, and endothelial function.

 Methods

In 470 participants from the Brazilian Longitudinal Study of Adult Health (ELSA-Brasil) with measures of EFV, CAC score and endothelial function, we performed multivariable models to evaluate the relation between cardiovascular risk factors and EFV (response variable), and between EFV (explanatory variable) and endothelial function variables or CAC score. Two-sided p <0.05 was considered statistically significant.

 Results

Mean age was 55 ± 8 years, 52.3% of patients were men. Mean EFV was 111mL (IQ 86-144), and the prevalence of CAC score=0 was 55%. In the multivariable analyses, increased EFV was related to female sex, older age, waist circumference, and triglycerides (p<0.001 for all). Higher EFV was associated with worse endothelial function: as compared with the first quartile, the odds ratio for basal pulse amplitude were (q2=1.22, 95%CI 1.07-1.40; q3=1.50, 95%CI 1.30-1.74; q4=1.50, 95%CI 1.28-1.79) and for peripheral arterial tonometry ratio were (q2=0.87, 95%CI 0.81-0.95; q3=0.86, 95%CI 0.79-0.94; q4=0.80, 95%CI 0.73-0.89), but not with CAC score>0.

 Conclusion

Higher EFV was associated with impaired endothelial function, but not with CAC. The results suggest that EFV is related to the development of CAD through a pathway different from the CAC pathway, possibly through aggravation of endothelial dysfunction and microvascular disease.

 Atherosclerosis Intra-Abdominal Fat Obesidade Abdominal Introduction

Visceral fat is the most studied ectopic fat deposit, and increased visceral adiposity is related to glucose intolerance, insulin resistance and cardiovascular diseases, independent of body mass index (BMI).1Epicardial fat shares many of the pathophysiological properties of other visceral fat deposits, but with additional potential effects on the coronary inflammatory and atherosclerotic process.2Researchers from “The Framingham Heart Study3 , 4 and the “Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis (MESA)5 , 6 studied the association of epicardial fat volume (EFV) with cardiovascular risk factors and identified that EFV not only correlates with obesity and metabolic disorders, but also with the presence of hypertension and coronary artery disease (CAD). In a systematic review published in 2015, the authors described nine studies that evaluated the capacity of EFV to predict major cardiovascular events. Although the findings are not consistent for all studies, the majority suggest that EFV quantification is significantly associated with clinical outcomes.7

Recent studies have shown that epicardial fat deposits are associated with CAD but not with coronary artery calcium (CAC) score, which evaluates the calcification in coronary arteries and has been shown in large prospective studies to be associated with the risk of future cardiovascular events.8These studies suggested that EFV could be related to other mechanisms of plaque formation different from calcified plaques.9 , 10 Nerlekar et al.11demonstrated, in a meta-analysis published in 2017, the progressive association between the presence of epicardial fat and high-risk atherosclerotic plaques, which are those with high lipid content, little calcification and a thin fibrotic cap.11Another study demonstrated that higher EFV was associated with vulnerability of plaques in the coronary arteries.12

Our objective was to evaluate the association between EFV with cardiovascular risk factors and subclinical markers of atherosclerosis – CAC and microvascular endothelial function, both predictors of cardiovascular events.13 , 14

Methods Participants

Our sample included participants from the Brazilian Longitudinal Study of Adult Health (ELSA-Brasil), which aims to study the determinants of cardiovascular disease and diabetes in 15,105 Brazilian adults. The eligibility criteria included active or retired employees of five universities and one research institute, aged 35 to 74 years, who volunteered to participate. Further details of the study design were published elsewhere.15In the Investigation Center of ELSA-Brasil in Minas Gerais (3,115 participants), endothelial function assessment through peripheral arterial tonometry (PAT), and computed tomography (CT) for CAC evaluation were performed. The PAT exam was introduced partway through the baseline, resulting in 1,535 valid examinations.16Of these, 550 participants were randomly selected for reassessment of PAT on the same day of the CT, and 546 attended. EFV measurements were done in 501 randomly selected participants with valid CT scans and PAT using R Development Core Team software (2020) R. Thirty patients were excluded due to technical problems in the EFV analyses (n=4) and in PAT analyses (n=26) and one patient who had an EFV measurement considered outlier was excluded, leaving a final sample of 470 participants ( Figure 1 ).16ELSA-Brasil was approved by the Research Ethics Committees of the participating institutions and the National Research Ethics Committee (CONEP 976/2006). All participants signed an informed consent form.

Flowchart of Participants. CT: computed tomography; PAT: peripheral arterial tonometry; EFV: epicardial fat volume.

Study protocol

Demographic variables were collected during the study baseline and clinical characteristics in the second visit. Age, sex, self-reported race, schooling, physical activity, obesity, central obesity, smoking, alcohol use, hypertension, diabetes mellitus (DM), dyslipidemia, hypertriglyceridemia, and the Framingham risk score for CAD, 17which estimates the probability of developing a coronary event in 10 years, were used in the analyses. Data collection followed the ELSA-Brasil protocol, whose details can be found elsewhere.18 - 20 Physical activity was evaluated using the International Physical Activity Questionnaire-short form (IPAQ-SF),21in which each type of activity is weighed by its energy requirements defined in MET (metabolic equivalent of task). The physical activity time per week is then converted to MET minutes (MET-min/week). The participant is considered sedentary if the sum of MET-min/week is <600; moderately active if 600-3000 MET-min/week and active if > 3000 MET-min/week. Participants were classified as current smokers or non-smokers and, regarding alcohol use, they were classified as non-users, non-heavy drinkers or heavy (men with consumption ≥210g alcohol/week and women with consumption ≥140g alcohol/week) drinkers. Hypertension was determined by patient report, systolic blood pressure (SBP) ≥ 140 mmHg, diastolic blood pressure (DBP) ≥90 mmHg or use of antihypertensive medications. DM was determined by participant report, use of antidiabetic medication, or fasting glycemia ≥ 126 mg/dL, or glucose level ≥ 200 mg/dL after two hour of oral glucose overload, or glycated hemoglobin ≥ 6.5%. The Framingham risk score for CAD was used as a categorical variable, stratified into low (<10%), intermediate (10-20%) and high (>20%) cardiovascular risk.

 Assessment of EFV

We performed non-contrast enhanced, ECG-triggered cardiac CT scans to assess CAC and EFV, using a 64-slice CT scanner (Lightspeed, General Electric). Images were acquired during respiratory apnea for 8-12 seconds. EFV was quantified using a standardized, validated and fully automated method described by Shahzad et al.22In brief, this method included two phases: (1) heart segmentation, (2) quantification of EFV in mL. The segmentation of the heart was performed using multi-atlas segmentation and registration using the Elastix software described by Klein et al.23For the EFV quantification a window width range of -30 to -200 Hounsfield units was used. A manual calibration was carried out for the present study, using MeVisLab software for manual delimitation of the pericardial sac of 15 participants, as shown in ( Figure 2 ). The results were compared to those obtained by Elastix software and calibrated.

Manual calibration to assess epicardial fat volume in 15 participants of the ELSA-Brasil.

CAC score measures

The images were transferred to a GE ADW 4.5 workstation and to the Imaging Server of the ELSA-Brasil, where CAC score was calculated by the Agatston method by a radiologist with 10 years of experience, blinded for clinical information.

 Endothelial function measures

PAT exam was performed by two certified examiners using the Endo-PAT2000 (Itamar Medical Ltd., Caesarea, Israel) on the same day of the CT.16 , 24 Briefly, the cuff was placed in the participant’s nondominant arm, 2 cm above the cubital fossa, and PAT probes on each index finger. Baseline pulse amplitude (BPA) was measured for five minutes. Arterial flow was interrupted on one side for five minutes by inflating the cuff at suprasystolic pressure. After five minutes, the cuff was deflated to induce reactive hyperemia, and the PAT signal was recorded for another five minutes. The contralateral finger was used to control for systemic changes. Two variables from PAT were used: mean BPA, which reflects the basal vascular tone and is calculated by logarithmically transforming the mean BPA values of both arms, and the PAT ratio, which reflects the response to reactive hyperemia. PAT ratio is the ratio of pulse amplitude 90 to 120 seconds after cuff release to the mean BPA. This result is divided by the corresponding ratio from the control finger and transformed to its natural logarithm.

 Statistical analysis

Categorical variables were expressed as frequencies and percentages, continuous variables as mean ± standard deviation or median and interquartile range, according to the result of the Kolmogorov-Smirnov test. Due to the right-skewed distribution of EFV, the natural logarithm of EFV was used in the analyses in which EFV was the dependent variable (association with cardiovascular risk factors). In analyses in which EFV was the independent variable, quartiles of EFV were constructed (association with subclinical measures of atherosclerosis: CAC score and endothelial function). CAC score was dichotomized at 0 or >0, and endothelial function measurements were analyzed as continuous variables.

Statistical analyses were performed in three steps and through models adapted to the distribution of the response variables: 1- evaluation of the univariable and multivariable association between cardiovascular risk factors and EFV through linear regression; 2- evaluation of the univariable and multivariable association between EFV and CAC score through logistic regression; and 3- evaluation of the univariable and multivariable association between EFV and measures of endothelial function through linear regression.

The variables were considered in four multivariable models determined a priori and retained if they showed association in the univariable analyses with p <0.10, as follows: Model 1, adjusted for sex and age; Model 2: Model 1, plus race, and schooling; Model 3: Model 2 plus physical activity, BMI, waist circumference, and smoking; Model 4: Model 3 plus SBP, antihypertensive use, DM, total cholesterol/HDL, and triglycerides.

BMI and waist circumference were not included simultaneously in models 3 or 4, due to a collinearity with a variance inflation factor (VIF) close to 8. If both were statistically significant, waist circumference was included, because it is a measure of ectopic fat, like EFV. The Framingham risk score for CAD was analyzed separately because it already represents an assessment of CAD risk, incorporating the combined effect of several cardiovascular risk factors.

Two-sided p <0.05 was considered statistically significant. Due to the numbers of variables in the model, Bonferroni correction was performed and a p<0.0038 was considered statistically significant. All analyzes were performed using R Development Core Team software (2020).

 Results

Table 1 shows the characteristics of participants. Mean age was 55 ± 8 years, with 52.3% men. For race, 50.9% were white, 33.0% were mixed and 12.3% were black. A high proportion of sedentary (59.2%) and highly educated participants were observed, the latter reflecting the work of participants (university employees). Mean BMI was 26.9 ± 4.6 kg/m2and median waist circumference was 92 (84-101) cm. Median EFV was 111 (86-144) mL. A CAC=0 was detected in 261 (55.5%) participants. Mean BPA was 6.57 ± 0.62 and mean PAT ratio was 0.42 ± 0.34.

Characteristics of study participants (n = 470)
Characteristcs
Age, y 55 ± 8
Sex, men % 246 (52.3)
Race*, %
Black 58 (12.3)
Brown 239 (50.9)
White 155 (33)
Educational level, %
Incomplete elementary school 10 (2.1)
Complete elementary school 17 (3.6)
High school 87 (18.5)
University degree 356 (75.7)
Physical activity status, %
Sedentary 278 (59.1)
Moderately active 172 (36.6)
Active 20 (4.6)
Smoking, % 34 (7.2)
Excessive drinker, % 48 (10.2)
BMI, kg/m2 26.9 ± 4.7
Waist circunference, cm 91.8 (84.4 – 100.7)
Diabetes mellitus, % 81 (17.2)
Hypertension, % 183 (38.9)
SBP, mmHg 121 ± 16
Hypertension treatment, % 159 (33.8)
Total/HDL cholesterol 3.84 ± 0.96
Tryglicerides, mg/dL 108 (79 – 155)
CAC = 0†, % 261 (55.5)
EFV, mL 111 (86 -144)
BPA 657 ± 0.62
PAT ratio 0.42 + 0.34

* We excluded 13 participants (yellow and indigenous), as they represented a small sample; five participants did not provide the data, and †1 participant did not have data. BMI: body mass index; BPA: baseline pulse; CAC: coronary calcium score; HDL: high density lipoproteins; EFV: epicardial fat volume; BPA: baseline pulse amplitude; PAT: peripheral arterial tonometry; SBP: systolic blood pressure.

Association between cardiovascular risk factors and EFV

The univariable association between cardiovascular risk factors and EFV is shown in Supplementary Table 1 . As the variable EFV was transformed to its natural logarithm, the increase of 0.1 in the coefficient of each explanatory variable indicates a 10.5% increase in EFV. Only smoking, physical activity and schooling were not statistically associated with EFV. Regarding race/skin color, black and mixed individuals showed significantly lower EFV than white individuals. An increase in EFV was observed with the progression of cardiovascular risk assessed by the Framingham Risk Score for CAD ( Supplementary Figure 1 ).

In the multivariable analysis ( Table 2 ), the following covariates remained associated with a higher EFV: male sex, olderfat volume age, waist circumference, and triglycerides. In the final model, black race remained associated with lower EFV.

Linear regression models of the association between cardiovascular risk factors and epicardial fat volume
Variable Model 1 Model 2 Model 3 Model 4
β IC 95% β IC 95% β IC 95% β IC 95%
Age 1.01 (1.01 – 1.02) † 1.01 (1.01 – 1.02) † 1.01 (1.007 – 1.013) † 1.01 (1.01 – 1.02) †
Sex (reference men) 0.76 (0.71 – 0.82) † 0.77 (0.72 – 0.82) † 0.87 (0.82 – 0.93) † 0.87 (0.81 – 0.93) †
Race (reference white)
Black ... ... 0,85 (0.77 – 0.95)* 0.83 (0.76 – 0.91) † 0.85 (0.77 – 0.93) †
Brown ... ... 0.92 (0.86 -0.99)* 0.93 (0.88 – 1.00)* 0.94 (0.88 -1.00)
Waist circuference ... ... ... ... 1.02 (1.01 – 1.02) † 1.02 (1.01 – 1.02) †
Excessive drinker 1.06 (0.97 – 1.17) 1.05 (0.95 – 1.15)
Diabetes Mellitus ... ... ... ... ... ... 0.96 (0.88 – 1.04)
SBP ... ... ... ... ... ... 1.00 (0.996 – 1.001)
Hypertension treatment ... ... ... ... ... ... 0.99 (0.92 – 1.06)
Total/HDL Cholesterol ... ... ... ... ... ... 0.98 (0.95 – 1.02)
Tryglicerides ... ... ... ... ... ... 1.00 (1.000 - 1.001)*

* p<0.05, †p< 0.001. β exponential regression coefficient. CI: confidence interval; SBP: systolic blood pressure; HDL: high density lipoproteins.

Association between EFV and CAC

Regarding the association between EFV and CAC, the crude logistic analysis revealed increased chances of CAC>0 among people in the third and fourth quartiles of EFV. However, these associations lost statistical significance in the multivariable analysis ( Table 3 ) in all the models considered. The univariable analysis of CAC with cardiovascular risk factors is shown in Supplementary Table 2 .

Logistic regression models of the association between quartiles of epicardial fat volume and presence of coronary calcium
Variable OR CI 95% p-value
Model 1 (reference first quartile)
Second quartile 1.07 (0.60 – 1.91) 0.823
Third quartile 1.19 (0.66 – 2.14) 0.565
Fourth quartile 1.72 (0.93 – 3.19) 0.082
Model 2 (reference first quartile)
Second quartile 0.99 (0.54 – 1.80) 0.966
Third quartile 1.03 (0.56 – 1.90) 0.921
Fourth quartile 1.48 (0.79 -2.79) 0.221
Model 3 (reference first quartile)
Second quartile 0.91 (0.50 – 1.68) 0.776
Third quartile 0.78 (0.41 – 1.49) 0.455
Fourth quartile 0.87 (0.41 – 1 .52) 0.709
Model 4 (reference first quartile)
Second quartile 0.94 (0.50 – 1.74) 0.838
Third quartile 0.81 (0.42 – 1.59) 0.547
Fourth quartile 0.88 (0.41 – 1.87) 0.734

OR Odds Ratio CI confidence interval. First quartile (22.8-86.2), Second quartile (86.2-112), Third quartile (112-144), Fourth quartile (144-331). Model 1: sex, age. Model 2: Model 1, plus race and schooling. Model 3: Model 2, plus physical activity level, BMI, waist circumference and smoking. Model 4: Model 3, plus SBP, antihypertensive use, DM, total cholesterol / HDL and triglycerides.

Association between EFV and endothelial function

In the univariable association ( Supplementary Table 3 ), we observed a statistically significant association of all quartiles of EFV with endothelial function measures. We also noticed a dose response gradient for EFV quartiles and measures of endothelial function: the mean BPA was progressively higher and PAT ratio lower – reflecting more impaired endothelial function – in the higher EFV quartiles ( Figure 3 ). In the multivariable analysis, the association remained statistically significant in all models ( Table 4 ).

Endothelial function measures (mean) according to the epicardial fat volume stratified in quartiles. PAT: peripheral arterial tonometry.

Logistic regression models of the association between epicardial fat volume and endothelial function
Variable Basal Pulse Amplitude PAT ratio p-value
OR (CI 95%) p-value OR (CI95%)
Model 1 (reference first quartile)
Second quartile 1.31 (1.14 – 1.49) 0.001 0.86 (0.79 – 0.93) <0.001
Third quartile 1.63 (1.42 – 1.87) < 0.001 0.83 (0.76 – 0.89) <0.001
Fourth quartile 1.62 (1.40 – 1.88) < 0.001 0.77 (0.71 – 0.84) <0.001
Model 2 (reference first quartile)
Second quartile 1.22 (1.07 – 1.40) 0.003 0.87 (0.81 – 0.94) <0.001
Third quartile 1.54 (1.35 – 1.77) < 0.001 0.84 (0.77 – 0.91) <0.001
Fourth quartile 1.54 (1.33 – 1.78) < 0.001 0.79 (0.73 – 0.86) <0.001
Model 3 (reference first quartile)
Second quartile 1.22 (1.06 – 1.39) 0.004 0.88 (0.81 – 0.95) 0.001
Third quartile 1.52 (1.32 – 1.75) < 0.001 0.85 (0.78 – 0.92) <0.001
Fourth quartile 1.49 (1.26 – 1.77) < 0.001 0.80 (0.73 – 0.89) <0.001
Model 4 (reference first quartile)
Second quartile 1.22 (1.07 – 1.40) 0.004 0.87 (0.81 – 0.95) 0.001
Third quartile 1.50 (1.30 – 1.74) < 0.001 0.86 (0.79 – 0.94) <0.001
Fourth quartile 1.50 (1.28 – 1.79) < 0.001 0.80 (0.73 – 0.89) <0.001

OR Odds Ratio CI confidence interval. First quartile (22.8-86.2), Second quartile (86.2-112), Third quartile (112-144), Fourth quartile (144-331). Model 1: sex, age. Model 2: Model 1, plus race and schooling. Model 3: Model 2, plus degree of physical activity, BMI, waist circumference and smoking. Model 4: Model 3, plus SBP, antihypertensive use, DM, total cholesterol / HDL and triglyceride.

Discussion

The present study evaluated EFV by an automated method its association with cardiovascular risk factors and subclinical markers of atherosclerosis – CAC score and endothelial function in 470 participants of the ELSA-Brasil. The main findings of the present study were: 1) Association of EFV with most cardiovascular risk factors. In the multivariable analysis, higher EFV was seen for: male sex, older age, white race, and higher triglycerides and waist circumference; 2) EFV was not associated with the presence of CAC in multivariable models; 3) Increased EFV was associated with endothelial dysfunction in multivariable models, in a dose-response manner. Our findings generate the hypothesis that epicardial fat deposits may be linked to CAD through a distinct pathway from calcified plaques, but rather potentially related to endothelial dysfunction, microvascular disease and possibly predominantly lipidic non-calcified plaques.

First, median EFV was 111 (IQ 86-144) mL, which is comparable to the results observed by Bos et al. (101 mL, IQ 80-130),25and in the Framingham Heart Study (108 ± 40) mL,10suggesting that, although nutritional transition is in a slightly delayed stage in Brazil, comparing to European countries and the US, ectopic fat deposits appear to be present in a similar manner. Bos et al.,25using the same fully automated method described by Shahzad et al.,22evaluated the association between EFV, the presence of calcification in vessel beds and cardiovascular risk factors, in a cross-sectional analysis. The authors observed that an increase in EFV was associated with an increase in the volume of coronary and external carotid artery calcification, but only in men (difference in calcification volume with increase of one standard deviation of EFV: 0.12 [95% CI: 0.04, 0.19] and 0.14 [95% CI: 0.06, 0.22], respectively).25We did not find an association between EFV and CAC score after adjustment for cardiovascular risk factors. The distinct profile of the populations studied may explain the differences, since older and more women were evaluated by Bos et al. Regarding the results, we did not perform an analysis stratified by sex due to our smaller sample size.

In a more recent publication by Lee et al.10from the Framingham Heart Study, the association between EFV and CAC was assessed longitudinally10in 1,732 participants of the Offspring and Third Generation Cohorts (49.6% men, mean age 49.9 years), who were followed for 6.1 years. The study evaluated 1,024 participants with baseline CAC score =0 and 708 participants with baseline CAC score > 0. No association was observed between the increase in EFV and the progression of CAC score after adjustment for BMI, waist circumference and visceral adipose tissue, nor between incident CAC and EFV, what corroborates our findings of no association between higher EFV and CAC after adjusting for clinical variables.10The absence of association reported here was also described in a recent meta-analysis published by Mancio et al.,9which demonstrated that the association between EFV and CAC was not maintained in multivariable models, but higher EFV remained associated with obstructive or significant coronary stenosis, and major adverse cardiovascular events.9The authors hypothesize that EFV is associated with CAD through other mechanisms and forms of presentation that differ from the burden of calcified plaques. Another possible hypothesis is that the mechanism of association between EFV and CAD may express different moments in the natural history of the disease, being earlier as compared to CAC expression.26

In order to better understand the mechanism by which epicardial fat and CAD may be related, we further investigated the association of EFV with microvascular endothelial function.27We found that higher EFV was strongly associated with impaired microvascular function, even in multivariable models. The association between impaired endothelial function and higher EFV has been demonstrated in other studies. However, while all these studies have used flow-mediated dilation (FMD),28 - 32 the method used to evaluate endothelial function in ELSA-MG was PAT. FMD differs from PAT in the vessels in which endothelial function is evaluated: while FMD evaluates it in the brachial artery - a conduit vessel - PAT assesses the microvasculature.14 , 33 , 34 Considering that endothelial dysfunction is a predictor of cardiovascular events,33 , 35 our results support the hypothesis that higher EFV is related to CAD by different pathways from the formation of calcified atherosclerotic plaques, including endothelial dysfunction, microvascular disease, and lipid-rich non calcified plaques. Due to the proximity of epicardial fat to the coronary arteries, the epicardial fat tissues may exert vasocrine effects on the vessels, when inflammatory mediators produced by epicardial fat act on the vessels, leading to endothelial dysfunction.11Given the possibility of our results represent an epiphenomenon, we performed models that tried to minimize this effect by adjusting for confounding variables.

Our study has some limitations. It is a cross-sectional study that precludes inferences about causality. However, this study is included in a cohort study, and the follow-up of participants for major adverse cardiovascular events will be possible in further publications. The sample size did not permit analysis of subgroups stratified by sex or obesity status as it represents a subsample of the large ELSA cohort. Furthermore, only microvascular endothelial function was studied and its evaluation in other arterial beds could complement our findings. However, microvascular endothelial function more strongly correlates with metabolic cardiovascular risk factors14 , 34 – which, in turn, are more closely related to obesity phenotypes – as compared with endothelial function evaluated at conduit vessels.34In addition, we did not use the gold standard method to evaluate endothelial function because it is an invasive method. These limitations are counterbalanced by the strengths of our study: we used an automated method to evaluate EFV, which may facilitate its use on a large scale, and we had a comprehensive cardiovascular profile of the individuals, assessed by standardized methods. In addition, we will be able to longitudinally follow these individuals, which may bring further perspectives of the relation of EFV with CAD. Lastly, we evaluated the relationship between EFV, CAC and endothelial function, in attempt to better understand the association of EFV with the different mechanisms involved in CAD.

 Conclusion

In the present study, higher EFV was associated with cardiovascular risk factors and worse measures of endothelial function. In addition, EFV was not associated with CAC in multivariable models. Taken together, our results generate the hypothesis that higher EFV may be associated with CAD through a different pathway from CAC, potentially related to endothelial dysfunction, microvascular disease and predominance of non-calcified plaques.

 Acknowledgements

The authors thank the staff and participants of ELSA-Brasil for their important contributions. We thank the European Population Imaging Infrastructure (a node of Euro-BioImaging) at Erasmus MC ( www.populationimaging.eu ), for quantitative analysis of the epicardial fat volume.

Study Association

This article is part of the thesis of master submitted by Karina P. M. P. Martins, from Faculdade de Medicina da Universidade Federal

Sources of Funding: There were no external funding sources for this study.

 * Supplemental Materials

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