Questo studio esplora i legami tra disfunzione tiroidea, dislipidemia e altri rischi metabolici tra le persone sottoposte a visite sanitarie.
Articolo di ricerca
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Questo studio esplora i legami tra disfunzione tiroidea, dislipidemia e altri rischi metabolici tra le persone sottoposte a visite sanitarie.
Questo studio mira a indagare le relazioni associative tra disfunzione tiroidea, dislipidemia e altri rischi metabolici tra le persone sottoposte a esami sanitari. Sono stati iscritti 305 individui sottoposti a visite sanitarie di routine (giugno 2023–dicembre 2025). Dopo le esclusioni, nell'analisi finale sono stati inclusi 300 partecipanti. Gli indicatori principali di osservazione includevano gli indici della funzione tiroidea ormone stimolante della tiroide (TSH), triiodotironina libera (FT3) e tiroxina libera (FT4); parametri del profilo lipidico che coprono il colesterolo totale (TC), i trigliceridi (TG), il colesterolo lipoproteico ad alta densità (HDL-C) e il colesterolo lipoproteico a bassa densità (LDL-C); e marcatori metabolici come la glicemia a digiuno (FBG), la circonferenza della vita (WC) e la pressione sanguigna (BP). I partecipanti sono stati raggruppati in coorti eutiroidee, ipertiroidea e ipotiroidea secondo criteri diagnostici standard della tiroide. Sono state effettuate analisi di correlazione di Pearson e regressione logistica multivariata per esaminare le associazioni tra indicatori e fattori di rischio per la disfunzione tiroidea. Dei 300 partecipanti, 224 (74,67%) erano eutiroide, 32 (10,67%) ipertiroidei e 44 (14,66%) ipotiroide. L'ANOVA unidirezionale ha dimostrato che i partecipanti con ipertiroidismo avevano TSH più basso, FT3/FT4 più elevato, riduzione del TC/TG/LDL-C, HDL-C elevato, FBG più elevato, pressione sanguigna diastolica (DBP) più bassa, e lieve aumento della pressione sistolica (SBP) (tutti p < 0,05) rispetto all'eutiroidismo; L'ipotiroidismo mostrava il contrario ( tutte p. < 0,05). L'analisi di correlazione di Pearson ha mostrato che la TSH è positivamente correlata con TC, TG, LDL-C, FBG, WC, SBP e DBP, e negativamente correlata con HDL-C. FT3 e FT4 erano negativamente correlate con TC, TG, LDL-C e positivamente correlate con HDL-C. Entrambi i marcatori hanno avuto correlazioni negative con WC e DBP, con FT4 che ha mostrato una correlazione moderata con WC. La regressione logistica multivariata ha confermato associazioni indipendenti tra dislipidemia e anomalie metaboliche e disfunzione tiroidea nelle popolazioni sottoposte all'esame di salute. La disfunzione tiroidea è strettamente associata a disturbi lipidici e metabolici, e questi indicatori forniscono un prezioso riferimento per lo screening di popolazione delle malattie croniche. Questo studio è stato limitato dal design a sezione trasversale a centro singolo, dalla piccola dimensione del campione e dalla stratificazione insufficiente dei sottotipi di disfunzione tiroidea.
Con l'accelerazione dell'invecchiamento della popolazione in tutta la Cina e con profondi cambiamenti negli stili di vita dei residenti, le malattie croniche non trasmissibili sono emerse come la principale minaccia per la salute pubblica della popolazione esaminata. Tra queste condizioni, l'incidenza di disfunzione tiroidea e dislipidemia è in costante aumento, con la loro comorbidità che diventa un problema sempre più rilevante che grava sulla prevenzione e controllo delle malattie croniche nella popolazione dilivello 1 con esame sanitario. La tiroide, una ghiandola endocrina vitale nel corpo umano, secerne ormoni tiroidei che regolano l'intero processo di metabolismo dei materiali e dell'energia, esercitando effetti regolatori precisi sulla sintesi, la degradazione e il trasporto lipidico. L'ormone tiroide-stimolante (TSH), come indice regolatore principale della funzione tiroidea, vede le fluttuazioni dei suoi livelli influenzare direttamente l'equilibrio secretorio degli ormoni tiroidei, che a loro volta possono scatenare disturbi metabolicisistemici 2. La dislipidemia, caratterizzata principalmente da colesterolo totale (TC) elevato, trigliceridi (TG), colesterolo lipoproteico a bassa densità (LDL-C) e colesterolo lipoproteico ad alta densità ridotto (HDL-C), rappresenta un fattore di rischio centrale per malattie cardiovascolari come l'aterosclerosi e le malattie coronariche, e rappresenta anche una manifestazione esterna chiave dello squilibrio metabolicosistemico 3. Negli ultimi anni, studi hannoconfermato 4,5 che la disfunzione tiroidea e la dislipidemia non esistono isolate; Al contrario, possono interagire attraverso vie metaboliche comuni, formando una complessa rete di disturbi metabolici. Tuttavia, i meccanismi specifici e le relazioni quantitative alla base della loro associazione nella popolazione di esame sanitario rimangono poco chiari.
La disfunzione tiroidea rimane altamente diffusa in tutto il mondo, con caratteristiche notevoli di un'alta incidenza nella popolazione di esame sanitario e un insorgenza insidiosa. Secondo dati recenti dell'indagineepidemiologica 6, la prevalenza complessiva della disfunzione tiroidea nella popolazione adulta sottoposta all'esame di salute in Cina ha superato il 20%. Di questa cifra, l'ipotiroidismo rappresenta circa il 14% e l'ipertiroidismo circa il 10%, con la prevalenza che aumenta con l'età, raggiungendo oltre il 35% nella popolazione anziana di sessant'anni e soprai 7 anni. Nei pazienti con ipotiroidismo, una secrezione insufficiente dell'ormone tiroideo rallenta il metabolismo lipidico, portando a un aumento della sintesi del colesterolo e a una riduzione della decomposizione, che induce facilmente l'ipercolesterolemia. Al contrario, un eccesso di ormone tiroideo nei pazienti con ipertiroidismo accelera la degradazione e l'escrezione lipidica, con il rischio di ridurre i livelli lipidicinel sangue 8,9. Allo stesso tempo, la prevalenza della dislipidemia nella popolazione cinese sottoposta all'esame sanitario ha superato il 40%. Questa condizione è strettamente legata a schemi alimentari malsani, inattività fisica, obesità e altri fattori checontribuiscono 10,11. In particolare, il tasso di comorbidità tra disfunzione tiroidea e dislipidemia è aumentato anno dopo anno. Gli individui con questa comorbidità affrontano un rischio significativamente aumentato di anomalie metaboliche concomitanti come aumento della glicemia e obesità addominale, il che aumenta ulteriormente la loro suscettibilità alle malattie cardiovascolari.
Negli ultimi anni, studiosi nazionali e internazionali hanno condotto numerosi studi sull'associazione tra funzione tiroidea e metabolismo lipidico, ma le loro conclusioni restano controverse e la ricerca mirata sulle popolazioni di screening generale della salute resta scarsa. Alcuni studi hanno indicato12 che i livelli di TSH sono positivamente correlati con i livelli di TC e LDL-C e negativamente correlati con i livelli di HDL-C, e che l'ipotiroidismo agisce come fattore di rischio indipendente per la dislipidemia, mentre l'associazione tra ipertiroidismo e dislipidemia è relativamente debole. Tuttavia, altre ricerche hanno evidenziato che i livelli di TG sono significativamente elevati nei pazienti con ipertiroidismo e positivamente correlati ai livelli di ormoni tiroidei, un fenomeno che potrebbe essere correlato a differenze metaboliche individuali, strutture alimentari e altrifattori 13,14. In termini di rischio metabolico, gli ormoni tiroidei possono regolare il metabolismo della glicemia modulando la sensibilità all'insulina. I pazienti con ipotiroidismo presentano un'incidenza più elevata di resistenza all'insulina, che porta facilmente a un aumento della glicemia a digiuno (FBG), mentre i pazienti con ipertiroidismo possono sperimentare fluttuazioni della glicemia dovute a un metabolismo energeticoaccelerato 15,16. La maggior parte degli studi esistenti, tuttavia, si è concentrata su pazienti ospedalieri, con una rappresentatività limitata del campione. Inoltre, non riescono a incorporare pienamente caratteristiche come l'età e le abitudini di vita della popolazione sottoposta all'esame sanitario, rendendo difficile riflettere la situazione reale delle popolazioni di screening generale17.
Attualmente, la gestione delle malattie croniche nelle comunità cinesi si concentra principalmente sulla cura di una singola malattia, e le strategie di gestione complete per le popolazioni con disfunzione tiroidea e dislipidemia comorbide sono ancora inadeguate, prive di dati precisi e piani di intervento individualizzati. Con l'invecchiamento della popolazione in Cina, fattori come la composizione corporea alterata negli anziani (ad esempio, aumento del grasso viscerale) e l'esposizione a inquinanti ambientali hanno ulteriormente aggravato il rischio di alterazione dell'omeostasi metabolica lipidica e disfunzione tiroidea. Purtroppo, l'attuale sistema di gestione sanitaria non ha ancora tenuto conto di questi fattoriinfluenti 18. Lo screening sanitario, come strumento importante per la diagnosi precoce delle malattie croniche, consente la misurazione simultanea della funzione tiroide, dei lipidi ematici e degli indicatori metabolici, fornendo una solida base campione per la ricerca sull'associazione tra queste condizioni. Analizzando il grado di correlazione tra disfunzione tiroidea e lipidi nel sangue, indicatori metabolici nelle popolazioni di screening sanitario e identificando le correlazioni tra vari indicatori e fattori di rischio indipendenti, questa ricerca può offrire una base scientifica per lo screening precoce, la valutazione del rischio e l'intervento completo della disfunzione tiroidea e della dislipidemia nelle popolazioni con esame sanitario.
Basandosi sui dati dell'esame fisico della popolazione del Navy Qingdao Special Service Recuperation Center, questo studio ha selezionato 300 partecipanti all'esame di salute come soggetti di ricerca, concentrandosi sull'associazione tra disfunzione tiroidea, dislipidemia e anomalie metaboliche. L'obiettivo è colmare la lacuna di ricerca su queste comorbidità a livello di popolazione negli esami sanitari e arricchire la ricerca sulla correlazione tra disfunzione tiroidea e disturbi metabolici, fornendo così evidenze teoriche e pratiche per ottimizzare strategie complete di gestione delle malattie croniche e migliorare lo stato di salute dei residenti sottoposti a visite sanitarie. Nel frattempo, i risultati della ricerca rivolti alle popolazioni di screening sanitario possono aiutare i clinici a identificare con maggiore precisione i gruppi ad alto rischio di disfunzione tiroidea, formulare piani di screening e intervento individualizzati e ridurre l'incidenza di complicanze legate al metabolismo.
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Questo studio è stato condotto in stretta conformità con i principi della Dichiarazione di Helsinki ed è stato approvato dal Centro di Recupero Speciali Militari di Qingdao del Comitato Etico della Marina dell'Esercito Popolare di Liberazione (Numero di Approvazione: QDTLLL2023-024). È stato ottenuto un consenso informato scritto da tutti i partecipanti prima dell'iscrizione.
Reclutamento dei partecipanti e progettazione dello studio
Un totale di 305 residenti che si sono sottoposti a visite sanitarie di routine presso il Navy Qingdao Special Service Recuperation Center tra giugno 2023 e dicembre 2025 sono stati inizialmente iscritti. Dopo lo screening e l'applicazione dei criteri di esclusione, 300 partecipanti sono stati inclusi nell'analisi finale. I partecipanti sono stati suddivisi in gruppi eutiroide, ipertiroideo e ipotiroideo secondo criteri diagnostici standard per la disfunzione tiroidea (Figura 1).
I partecipanti idonei erano residenti permanenti di età compresa tra 18 e 80 anni che avevano risieduto nel centro di recupero per almeno sei mesi. Tutti i partecipanti hanno completato19 esami fisici completi e sono stati raccolti dati clinici e di laboratorio completi. Sono stati esclusi individui con infezione acuta, traumi gravi, stato di recupero postoperatorio o altre condizioni acute potenzialmente influenzanti la tiroide o i sintomi metabolici al momento dell'esame.
I partecipanti sono stati esclusi se presentavano malattie tireoidiche biologiche confermate, inclusi noduli tiroidei (≥1 cm con caratteristiche di imaging maligne), tiroidite o tumoritiroidei 20. Anche i soggetti che avevano ricevuto terapia ormonale sostitutiva tiroidea, farmaci antitiroidei o altri farmaci che influenzavano la funzione tiroidea nei tre mesi precedenti sono stati esclusi. Ulteriori criteri di esclusione includevano diabete mellito, sindrome di Cushing, malattia di Addison, obesità grave (indice di massa corporea [BMI], calcolato come peso (kg)/altezza (m)2, BMI ≥35 kg/m2), cachessia, chirurgia bariatrica o metabolica entro sei mesi, gravi malattie epatiche, renali o biliari, e uso recente di farmaci abbassanti i lipidi, glucocorticoidi, contraccettivi o altri farmaci che influenzano il metabolismo lipidico. Tutte le storie dei farmaci sono state verificate tramite cartelle cliniche piuttosto che tramite auto-segnalazione. Sono state escluse anche le partecipanti con gravi malattie cardiovascolari, disturbi ematologici, infarto miocardico recente o infarto cerebrale, gravidanza, allattamento, interventi chirurgici maggiori, traumi gravi, infezioni acute, consumo cronico di alcol intenso, fumo cronico, disturbi mentali o disfunzioni cognitive17 .
La data dell'esame fisico veniva utilizzata come base, su cui venivano misurati tutti gli indicatori principali presso il Navy Qingdao Special Service Recuperation Center. I dati grezzi riguardanti le caratteristiche generali, la funzione tiroidea, i profili lipidici del sangue e i parametri correlati al metabolismo sono stati estratti in modo sincrono. I dati sono stati inseriti indipendentemente da due ricercatori e verificati incrociatamente per garantire l'accuratezza.
Misure di risultato
Sono stati prelevati campioni di sangue venoso da tutti i partecipanti nelle prime ore del giorno dell'esame medico, dopo il digiuno. Tutti i partecipanti dovevano digiunare durante la notte per 8–12 ore prima del prelievo del sangue, astenersi da alcol, diete ricche di grassi ed esercizio fisico intenso per 24 ore prima del campionamento, e non consumare bevande diverse dall'acqua per almeno 4 ore prima del prelievo. Tutti i campioni di sangue sono stati raccolti centralmente tra le 7:30 e le 9:30 per minimizzare la variazione circadiana. Il sangue venoso periferico (5 mL) è stato raccolto da ciascun partecipante in condizioni standard sterili e inserito in tubi sierici non anticoagulanti. I campioni sono stati lasciati coagulare a temperatura ambiente per 30 minuti, poi centrifugati a 1.500 × g per 10 minuti per separare il siero. I campioni di sier sono stati analizzati entro 2 ore dalla centrifugazione per minimizzare la potenziale variazione analitica.
Tutti i campioni di siero sono stati analizzati per la funzione tiroidea entro 2 ore dalla separazione del siero. I livelli di ormono stimolante della tiroide (TSH), triiodotironina libera (FT3) e tiroxina libera (FT4) sono stati misurati utilizzando un analizzatore automatico di immunoanalisi chemiluminescenza e kit commerciali abbinati. I valori di riferimento adottati in questo studio sono stati i seguenti: TSH, 0,27–4,2 mIU/L; FT3, 3,1–6,8 pmol/L; e FT4, 12,0–22,0 pmol/L. Tutti i test sono stati eseguiti secondo le procedure operative standardizzate del produttore, inclusi avvio dello strumento, calibrazione, controllo qualità e protocolli di carico del campione, per garantire la stabilità e la ripetibilità delle misurazioni.
L'eutiroidismo è stato definito come livelli sierici normali di TSH, FT3 e FT4 in assenza di disfunzione tiroidea clinica, storia di malattie tiroidee o uso di farmaci correlatialla tiroide 21. L'ipertiroidismo è stato classificato in tipi clinici e subclinici. L'ipertiroidismo clinico è stato definito come livelli elevati di FT3 e/o FT4 accompagnati da livelli di TSH soppressi. L'ipertiroidismo subclinico è stato definito come livelli normali di FT3 e FT4 con soppressione isolata del TSH accompagnata da tipiche manifestazioni di ipertiroidismo dopo l'esclusione di disfunzioni tiroidee transitorie.
L'ipotiroidismo è stato classificato in tipi clinici e subclinici. L'ipotiroidismo clinico è stato definito come diminuzione dei livelli di FT3 e/o FT4 accompagnata da livelli elevati di TSH. L'ipotiroidismo subclinico è stato definito come livelli normali di FT3 e FT4 con un'elevazione isolata del TSH dopo l'esclusione di fluttuazioni temporanee del TSH causate da fattori esterni di interferenza.
Tutti i campioni di siero sono stati analizzati per i livelli di lipidi e glucosio entro 2 ore dalla separazione del siero utilizzando un analizzatore biochimico automatizzato e kit di reagenti abbinati. I parametri lipidici nel sangue, inclusi colesterolo totale (TC), trigliceridi (TG), colesterolo lipoproteico ad alta densità (HDL-C) e colesterolo lipoproteico a bassa densità (LDL-C), sono stati misurati secondo i protocolli operativi standard del produttore. Prima dell'analisi del campione venivano eseguite quotidianamente la calibrazione degli strumenti e le procedure di controllo qualità di routine per garantire l'accuratezza e la stabilità delle misurazioni biochimiche. Secondo le Linee guida cinesi per la gestione dei lipidi (edizione 2023)22, un profilo lipidico normale è stato definito come tutti i parametri lipidici rientrati nei rispettivi intervalli di riferimento, mentre la dislipidemia è stata diagnosticata quando uno o più indicatori lipidici superavano i rispettivi intervalli normali.
I livelli di glucosio nel sangue a digiuno (FBG) sono stati determinati utilizzando il metodo dell'esoxinasi con lo stesso analizzatore biochimico automatico e il kit di supporto per il test. Le misurazioni della circonferenza della vita (WC) sono state eseguite da personale medico uniformemente formato utilizzando procedure standardizzate. Ai partecipanti è stato chiesto di stare in piedi dritti con i piedi larghi alle spalle e i muscoli addominali completamente rilassati. La circonferenza della vita è stata misurata a livello orizzontale dell'ombelico utilizzando un metro medico flessibile con una precisione di 0,1 cm. Il nastro era posizionato vicino alla pelle senza comprimere i tessuti sottocutanei. Sono state ottenute due misurazioni indipendenti e la media delle due misurazioni valide è stata registrata per l'analisi. Prima della misurazione della pressione sanguigna, i partecipanti hanno riposato tranquillamente seduti per 5 minuti. La pressione sistolica (SBP) e la pressione diastolica (DBP) sono state misurate sul braccio superiore destro utilizzando uno sfigmomanometro elettronico, mantenendo il braccio al livello del cuore per tutta la procedura. Sono state ottenute tre misurazioni consecutive a intervalli di 1 minuto e la media delle ultime due misurazioni è stata utilizzata per l'analisi statistica.
Secondo le Linee guida cinesi per la chirurgia bariatrica e metabolica (edizione 2024)23, l'anomalia metabolica è stata definita come la presenza di tre o più delle seguenti condizioni: obesità centrale identificata da una circonferenza vitale (WC) elevata, alterazione della regolazione del glucosio, pressione sanguigna (BP) elevata, aumento dei livelli di trigliceridi (TG) e diminuzione dei livelli di colesterolo lipoproteico ad alta densità (HDL-C).
Calcolo della dimensione del campione
Poiché questo studio era retrospettivo nel design, non è stato effettuato alcun calcolo a priori della dimensione del campione. La popolazione finale dello studio era composta da 300 partecipanti che soddisfacevano i criteri predefiniti di inclusione ed esclusione.
L'analisi statistica di potenza post hoc veniva eseguita utilizzando software statistico. Sulla base di uno studio monocentricoprecedentemente pubblicato 24, i livelli di trigliceridi sierici (TG) sono stati riportati come 84,07 ± 3,12 mg/dL nei pazienti con ipertiroidismo e 91,6 ± 9,14 mg/dL nei soggetti di controllo, corrispondenti a una dimensione dell'effetto d di Cohen pari a 0,95. Utilizzando un livello di significanza bilaterale di α = 0,05 e un potere statistico dell'80% (β = 0,20), la dimensione minima richiesta del campione è stata calcolata come 29 partecipanti per gruppo.
Nel presente studio, 224 partecipanti sono stati inclusi nel gruppo eutiroideo, 32 nel gruppo ipertiroideo e 44 partecipanti nel gruppo ipotiroidico, tutti superati il requisito minimo calcolato per il campione. Queste dimensioni del campione garantivano una potenza statistica superiore all'80% per le analisi primarie. Per valutare ulteriormente la robustezza dell'analisi, la dimensione minima rilevabile dell'effetto per TG è stata calcolata come 0,52, inferiore alla dimensione d'effetto osservata di 0,594. Questi risultati indicarono che il presente studio aveva una sensibilità adeguata per rilevare differenze clinicamente rilevanti tra i gruppi.
Analisi statistica
I potenziali fattori di confusione nelle caratteristiche di base sono stati controllati tramite analisi di regressione logistica. La normalità dei dati è stata valutata utilizzando il test di Shapiro–Wilk, e l'omogeneità delle varianze è stata analizzata con il test di Levene. Le variabili continue con distribuzioni normali e varianze omogenee sono state espresse come media ± deviazione standard (SD). I confronti tra i gruppi sono stati effettuati utilizzando l'analisi unidirezionale della varianza (ANOVA), seguita dalla correzione di Bonferroni per confronti multipli. Le variabili non distribuite normalmente sono state espresse come mediana (intervallo interquartile) e analizzate utilizzando il test H di Kruskal–Wallis. Le variabili categoriche sono state presentate come numeri (percentuali) e confrontate utilizzando il test chi-quadrato. Le correlazioni tra indicatori di funzione tiroidea, profili lipidici e parametri metabolici sono state valutate utilizzando analisi di correlazione di ranghi di Pearson o Spearman, se appropriato. Le variabili con p < 0,05 nell'analisi univariata sono state incluse nei modelli di regressione logistica multivariata per identificare fattori di rischio indipendenti per la disfunzione tiroidea. Tutti i test statistici erano a doppio verso, e p. < 0,05 è stato considerato statisticamente significativo.
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Distribuzione della malattia
Tra i 300 partecipanti inclusi nello studio, 76 partecipanti sono stati diagnosticati con disfunzione tiroidea, rappresentando il 25,33% della popolazione totale dello studio. Questo sottogruppo includeva 32 casi di ipertiroidismo (10,67%) e 44 casi di ipotiroidismo (14,67%). Inoltre, la dislipidemia è stata identificata in 120 partecipanti (40,00%), mentre in 130 partecipanti (43,33%) è stata rilevata un'anomalia metabolica (Tabel...
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In questo studio sono stati iscritti in totale 300 residenti sottoposti a esami fisici di routine; Il 74,67% aveva una funzione tiroidea normale, il 10,67% era stato diagnosticato con ipertiroidismo e il 14,66% con ipotiroidismo. Questi dati indicano che la disfunzione tiroidea ha una prevalenza relativamente elevata nella popolazione generale dell'esame sanitario, rendendola una categoria di malattia di rilievo che non può essere trascurata nella prevenzione e nel controllo delle malatt...
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Gli autori dichiarano che non ci sono conflitti di interesse rilevanti per questo manoscritto.
| Nome | Azienda | Numero di catalogo | Commenti |
|---|---|---|---|
| Analizatore biochimico automatico | Roche Diagnostics GmbH | cobas 8000 | Sono stati determinati i profili lipidici inclusi TC, TG, HDL-C, LDL-C e FBG. |
| Analizatore automatico per immunodosaggio a chemiluminescenza | Roche Diagnostics GmbH | cobas 6000 e 601 | Sono stati misurati gli indicatori della funzione tiroidea inclusi TSH, FT3 e FT4. |
| Centrifugatore | Shanghai Anting Scientific Instrument Factory | LXJ-IIB | Centrifuga il campione di sangue per separare il siero. |
| Sfigmomanometro elettronico | A&D Electronics (Shenzhen) Co.,Ltd. | TM-2656VP | Misura la pressione sanguigna. |
| Kit per dosaggio FT3 | Abbott Laboratories | 03P6030 | Misurare FT3 |
| Kit per dosaggio FT4 | Abbott Laboratories | 03P6040 | Misurare FT4 |
| Kit per dosaggio della glucosi | Roche Diagnostics | 04718667190 | Misurare FBG |
| Kit per dosaggio HDL-C | Roche Diagnostics | 04718900190 | Misurare HDL-C |
| Kit per dosaggio LDL-C | Roche Diagnostics | 04718918190 | Misurare LDL-C |
| Nastro medico professionale morbido | Shanghai Yiren Medical Equipment Co., Ltd. | YC-R01 | Misurare WC |
| Software SPSS | IBM | SPSS 27.0 | Analisi statistica |
| Software statistico | Heinrich - Heine - Universität Düsseldorf | G*Power 3.1.9.7 | Calcolo della dimensione del campione |
| Kit per dosaggio TC | Roche Diagnostics | 04718888190 | Misurare TC |
| Kit per dosaggio TG | Roche Diagnostics | 04718896190 | Misurare TG |
| Kit per dosaggio TSH | Abbott Laboratories | 03P6020 | Misurare TSH |
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