कमर-ऊंचाई अनुपात: हृदय-रोग जोखिम का मानदंड
20 समूहों के मेटा-विश्लेषण (Int J Obesity, 2023): उच्च WHtR सभी कारणों से मृत्यु-दर (HR 1.23; 95% CI 1.04–1.41) और CVD से मृत्यु-दर (HR 1.39; 95% CI 1.18–1.59) से जुड़ा है। NHANES 47 741 प्रतिभागी (Frontiers in Nutrition, 2025): न्यूनतम जोखिम क्षेत्र WHtR 0.48–0.58। नियम 'कमर की परिधि ऊंचाई के आधे से कम' — एक सरल और सुस्थापित मानदंड।
उच्च WHtR (कमर ≥ ऊंचाई का आधा) लगातार CVD और सभी कारणों से मृत्यु के बढ़े हुए जोखिम से जुड़ा है — यह मेटा-विश्लेषणों और बड़े समूह अध्ययनों में सिद्ध हुआ है। इष्टतम जोखिम क्षेत्र WHtR 0.48–0.58 है। BMI के साथ प्रत्यक्ष तुलना समान पूर्वानुमान शक्ति दर्शाती है, लेकिन WHtR का मुख्य लाभ यह है कि यह सामान्य BMI वाले लोगों में उदर-मोटापे को पहचानता है।
केवल BMI पर्याप्त क्यों नहीं है?
बॉडी मास इंडेक्स (BMI) एक सुविधाजनक जनसंख्या-स्तरीय उपकरण है, लेकिन यह वसा और मांसपेशियों के बीच अंतर नहीं करता और शरीर में वसा के वितरण को नहीं दर्शाता। समान BMI वाले दो व्यक्तियों में आंत-वसा (visceral fat) — जो आंतरिक अंगों के आसपास जमा होती है और चयापचय तथा हृदय-रोग जोखिम से सीधे जुड़ी है — की मात्रा में भारी अंतर हो सकता है।
सामान्य BMI के साथ उदर-मोटापा — जिसे 'बाहर से पतला, अंदर से मोटा' (TOFI) फेनोटाइप कहते हैं — अक्सर मानक मानवमिति में छूट जाता है। यहीं WHtR अतिरिक्त जानकारी देता है: यह शरीर की संरचना के सापेक्ष केंद्रीय मोटापे के अनुपात का सीधा आकलन करता है।
कमर-ऊंचाई अनुपात कैसे निकालें?
WHtR = कमर की परिधि (सेमी) ÷ ऊंचाई (सेमी)। यदि कमर 82 सेमी और ऊंचाई 175 सेमी है तो परिणाम 82 / 175 = 0.47 होगा — 0.5 की सीमा से नीचे। कमर की परिधि नाभि के स्तर पर, खड़े होकर, शांत साँस छोड़ने के अंत में, बिना टेप को अधिक कसे मापी जाती है।
0.5 का मान एक सरल नियम देता है: कमर की परिधि ऊंचाई के आधे से कम होनी चाहिए। BMI के विपरीत, यह सीमा लिंग और जातीयता पर निर्भर नहीं है — पुरुषों और महिलाओं के लिए, विभिन्न जनसंख्याओं के लिए समान रूप से लागू होती है।
मेटा-विश्लेषण: WHtR का मृत्यु-दर से संबंध
Abdi Dezfouli et al. (International Journal of Obesity, 2023, PMID 37770574) ने 20 समूह अध्ययनों की व्यवस्थित समीक्षा और मेटा-विश्लेषण किया। उच्च WHtR समूह में निम्न WHtR समूह की तुलना में मृत्यु का जोखिम:
- सभी कारणों से मृत्यु-दर (श्रेणीबद्ध): HR 1.23 (95% CI 1.04–1.41)
- CVD से मृत्यु-दर (श्रेणीबद्ध): HR 1.39 (95% CI 1.18–1.59)
- सभी कारणों से मृत्यु-दर (WHtR में 1 SMD वृद्धि पर): HR 1.16 (95% CI 1.07–1.25)
- CVD से मृत्यु-दर (WHtR में 1 SMD वृद्धि पर): HR 1.19 (95% CI 1.07–1.31)
लेखकों ने निष्कर्ष निकाला कि WHtR को नैदानिक अभ्यास में मृत्यु-दर के पूर्वानुमान के लिए एक सरल उपकरण के रूप में उपयोग किया जा सकता है। एक महत्वपूर्ण सीमा: मेटा-विश्लेषण में विषम अध्ययन शामिल थे और पूर्वानुमान शक्ति के लिए WHtR का BMI से सीधा तुलनात्मक विश्लेषण नहीं किया गया था।
NHANES: अरेखीय संबंध और 0.58 की सीमा
Wang et al. (Frontiers in Nutrition, 2025, PMID 40860487) ने NHANES (1999–2018) के 47 741 वयस्क प्रतिभागियों के डेटा का विश्लेषण किया; मृत्यु-दर को दिसंबर 2019 तक राष्ट्रीय रजिस्ट्री डेटा से ट्रैक किया गया। अनुवर्ती की मध्यिका 9.16 वर्ष थी।
प्रमुख पद्धतिगत नवाचार — प्रतिबंधित घन स्पलाइन विश्लेषण — ने अरेखीय संबंध की पहचान की। जिस बिंदु पर जोखिम तेजी से बढ़ता है वह WHtR 0.58 था। संबंध U-आकार का निकला: अत्यंत कम (< 0.48) और अत्यंत उच्च WHtR दोनों पर मृत्यु-दर बढ़ी हुई थी। न्यूनतम जोखिम क्षेत्र लगभग 0.48–0.58 था।
WHtR ≥ 0.58 पर संदर्भ समूह की तुलना में:
- CVD से मृत्यु-दर: HR 1.36
- मधुमेह से मृत्यु-दर: HR 1.70
- मस्तिष्क-संवहनी रोग से मृत्यु-दर: HR 1.10
लेखकों ने नोट किया कि बहुत बड़े नमूने के कारण 95% CI असामान्य रूप से संकीर्ण थे — यह इस विशेष नमूने में सांख्यिकीय परिशुद्धता का आर्टिफैक्ट है, न कि अन्य जनसंख्याओं पर विश्वसनीयता का संकेत।
क्या WHtR, BMI से बेहतर है?
Patel et al. (PLoS ONE, 2025) ने 94 401 वयस्कों (मध्यिका आयु 67 वर्ष) के समूह पर 21 वर्ष की मध्यिका अनुवर्ती के साथ प्रत्यक्ष तुलना की; 48 323 मृत्युएं दर्ज की गईं। WHtR ≥ 0.55 बनाम WHtR < 0.50 पर मृत्यु का जोखिम:
- महिलाएं: HR 1.23 (95% CI 1.17–1.29)
- पुरुष: HR 1.11 (95% CI 1.06–1.17)
हालांकि, लेखकों ने निष्कर्ष निकाला कि इस वृद्ध समूह में WHtR पूर्वानुमान शक्ति में BMI या कमर की परिधि से महत्वपूर्ण रूप से बेहतर नहीं है। WHtR का लाभ अलग है: Park et al. (Diabetes, Obesity & Metabolism, 2026, PMID 41877357) ने 2 मिलियन से अधिक टाइप 2 मधुमेह के रोगियों का अध्ययन करके दिखाया कि WHtR ≥ 0.5 उन रोगियों में भी बढ़े हुए हृदय-रोग और मृत्यु-दर जोखिम की पहचान करता है जिनमें कमर की परिधि के आधार पर औपचारिक उदर-मोटापा नहीं है। यह वह समूह है जिसे BMI और कमर परिधि के मानक सीमा-मूल्य पहचान नहीं पाते।
- अभी अपनी कमर और ऊंचाई मापें। WHtR = कमर की परिधि (सेमी) ÷ ऊंचाई (सेमी)। यदि परिणाम ≥ 0.5 है — तो यह चयापचय स्वास्थ्य पर अधिक ध्यान देने का संकेत है।
- लक्ष्य सीमा WHtR 0.48–0.58 है। NHANES डेटा (47 741 प्रतिभागी) के अनुसार यह न्यूनतम मृत्यु-दर जोखिम का क्षेत्र है। 0.48 से कम मान भी बढ़े हुए जोखिम से जुड़ा है — संभवतः मांसपेशियों की कमी के कारण।
- सामान्य BMI कम WHtR की गारंटी नहीं देता। यदि सामान्य BMI के साथ कमर की परिधि ऊंचाई के आधे से अधिक है, तो यह उदर-मोटापे का संकेत है जिसे BMI नहीं पकड़ पाता।
- WHtR कम करना आहार और व्यायाम से संभव है। मध्यम कैलोरी घाटा, परिष्कृत कार्बोहाइड्रेट की कमी और प्रतिरोध प्रशिक्षण अकेले एरोबिक व्यायाम की तुलना में आंत-वसा को अधिक प्रभावी ढंग से कम करते हैं।
- WHtR एक स्क्रीनिंग उपकरण है, निदान नहीं। उच्च WHtR पर डॉक्टर से विस्तृत चयापचय स्क्रीनिंग पर चर्चा करना उचित है: लिपिड प्रोफाइल, उपवास रक्त शर्करा, रक्तचाप।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
स्रोत
- Abdi Dezfouli R. et al. «Waist to height ratio as a simple tool for predicting mortality: a systematic review and meta-analysis». International Journal of Obesity. 2023; 47(12): 1286–1301. DOI: 10.1038/s41366-023-01388-0. PMID 37770574. pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37770574
- Wang G. et al. «Association of waist-to-height ratio with all-cause and obesity-related mortality in adults: a prospective cohort study». Frontiers in Nutrition. 2025; 12: 1614347. DOI: 10.3389/fnut.2025.1614347. PMID 40860487. pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12375492
- Patel A.V. et al. «Is waist to height ratio better at assessing cause-specific mortality risk than body mass index or waist circumference? A prospective analysis in a large U.S.-based cohort». PLoS ONE. 2025. DOI: 10.1371/journal.pone.0328760. journals.plos.org/plosone
- Park K.Y. et al. «Waist-to-Height Ratio and the Risk of Cardiovascular Outcomes and Mortality in Type 2 Diabetes With and Without Abdominal Obesity». Diabetes, Obesity & Metabolism. 2026. DOI: 10.1111/dom.70683. PMID 41877357. pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13146193