porozendoОстеопороз и остеопатииOsteoporosis and Bone Diseases2072-26802311-0716Endocrinology Research Centre10.14341/osteo12951porozendo-12951Research ArticleОригинальное исследованиеOriginal studyАссоциации костной массы и полигенного риска остеопороза с показателями состояния артериальной стенкиAssociations of bone mass and polygenic risk of osteoporosis with indicators of arterial wall conditionhttps://orcid.org/0000-0002-8164-8946КолчинаМ. А.KolchinaM. A.

Колчина Мария Александровна, м.н.с. отдела профилактики остеопороза и коморбидных состояний  

101990, Москва, Петроверигский переулок, д. 10, стр. 3

Researcher ID: GQB-1132-2022;

Scopus Author ID: 57218699913;

eLibrary SPIN: 7505-3124

Maria A. Kolchina, MD

Moscow

Petroverigsky lane 10, b.3, 101990, Moscow

mariasakovich@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-1763-0725СкрипниковаИ. А.SkripnikovaI. A.

Скрипникова Ирина Анатольевна, д.м.н. 

Москва

Researcher ID: O-4772-2016;

Scopus Author ID: 6602554529;

eLibrary SPIN: 1514-0880;

Irina A. Skripnikova, MD, PhD

Moscow

ISkripnikova@gnicpm.ruhttps://orcid.org/0000-0001-5989-6233МешковА. Н.MeshkovA. N.

Мешков Алексей Николаевич, д.м.н.

Москва

Researcher ID: K-1056-2017;

Scopus Author ID: 7005791146;

eLibrary SPIN: 6340-5187

Alexey N. Meshkov, MD, PhD

Moscow

meshkov@lipidclinic.ruhttps://orcid.org/0000-0001-7036-4756КосматоваО. В.KosmatovaO. V.

Косматова Ольга Владимировна, к.м.н.

Москва

Researcher ID: K-2592-2017;

Scopus Author ID: 57201131523;

eLibrarySPIN: 5320-1904.

Olga V. Kosmatova, MD, PhD

Moscow

ovkosm@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0003-0364-0831НовиковВ. Е.NovikovV. E.

Новиков Валерий Евгеньевич, к.м.н.

Москва

Researcher ID: K-3329-2017;

Scopus Author ID: 7402005343;

eLibrary SPIN: 9994-2964

Valery E. Novikov, MD, PhD

Moscow

venovik@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-8939-0716ИсайкинаО. Ю.IsaykinaO. Yu.

Исайкина Олеся Юрьевна, к.м.н. 

Москва

Scopus Author ID: 57199649500;

eLibrary SPIN: 3053-4099

Olesya Yu. Isaykina, MD, PhD

Moscow

OIsaykina@gnicpm.ruhttps://orcid.org/0000-0003-4765-8021КиселеваА. В.KiselevaA. V.

Киселева Анна Витальевна, к.б.н.

Москва

Researcher ID: J-8709-2017;

Scopus Author ID: 55548077300;

eLibrary SPIN: 5041-5222

Anna V. Kiseleva, PhD

Moscow

sanyutabe@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0002-8395-4146СотниковаЕ. А.SotnikovaE. A.

Сотникова Евгения Андреевна

Москва

Researcher ID: GQI-1668-2022;

Scopus Author ID: 57193010856;

eLibrary SPIN: 1715-5750

Evgeniia A. Sotnikova

Moscow

sotnikova.evgeniya@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0003-0615-4548ВыгодинВ. А.VigodinV. A.

Выгодин Владимир Анатольевич, ст.н.с. лаборатории биостатистики отдела эпидемиологии хроническихнеинфекционных заболеваний

Москва

Scopus Author ID: 6701600219;

eLibrary SPIN: 3004-9731

Vladimir A. Vigodin, Senior Researcher of Laboratory of Biostatistics of Department of Epidemiology of Chronic Non-Communicable Diseases

Moscow

vladimirvygodin@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0001-6985-7131ПокровскаяМ. С.PokrovskayaM. S.

Покровская Мария Сергеевна, к.б.н. 

Москва

Researcher ID: K-6378-2017;

Scopus Author ID: 56394339500;

eLibrary SPIN: 2886-6605

Maria S. Pokrovskaya, PhD

Moscow

mpokrovskaia@list.ruhttps://orcid.org/0000-0001-7036-4756ДрапкинаО. М.DrapkinaO. M.

Драпкина Оксана Михайловна, д.м.н., проф., чл.-корр. РАН, директор

Москва

Researcher ID: K-2592-2017;

ScopusAuthor ID: 57201131523;

eLibrarySPIN: 5320-1904

Oksana M. Drapkina, MD, PhD, Professor, Corresponding Member of the Russian Academy of Sciences, Director

Moscow

ODrapkina@gnicpm.ruФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины» Минздрава РоссииРоссияNational Medical Research Center for Therapy and Preventive MedicineRussian Federation2022241020222522130Copyright © Колчина М.А., Скрипникова И.А., Мешков А.Н., Косматова О.В., Новиков В.Е., Исайкина О.Ю., Киселева А.В., Сотникова Е.А., Выгодин В.А., Покровская М.С., Драпкина О.М., 20222022Колчина М.А., Скрипникова И.А., Мешков А.Н., Косматова О.В., Новиков В.Е., Исайкина О.Ю., Киселева А.В., Сотникова Е.А., Выгодин В.А., Покровская М.С., Драпкина О.М.Kolchina M.A., Skripnikova I.A., Meshkov A.N., Kosmatova O.V., Novikov V.E., Isaykina O.Y., Kiseleva A.V., Sotnikova E.A., Vigodin V.A., Pokrovskaya M.S., Drapkina O.M.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.osteo-endojournals.ru/jour/article/view/12951Обоснование

Обоснование. Выявление генетических факторов, одновременно отвечающих за предрасположенность к развитию сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) и остеопороза (ОП), имеет важное значение для профилактики обоих заболеваний.

Цель

Цель. Целью настоящего исследования является оценка трех шкал генетического риска (ШГР), ранее показавших связь с минеральной плотностью кости (МПК) и риском переломов, а также изучение ассоциаций данных ШГР с патологией сосудистой стенки.

Материалы и методы

Материалы и методы. В одномоментное исследование включены 250 женщин от 45 до 69 лет, наблюдавшихся амбулаторно. Толщина комплекса интима-медиа (КИМ), наличие и количество атеросклеротических бляшек (АСБ) исследовались с помощью дуплексного сканирования. Оценка скорости распространения пульсовой волны (СРПВ), индекса аугментации (ИА) проводилась методом аппланационной тонометрии. Наличие депозитов кальция в коронарных сосудах определялось методом мультиспиральной компьютерной томографии с использованием кальциевого индекса (КИ) Агатстона. МПК позвоночника, шейки бедра и проксимального отдела бедра измерялась с помощью двухэнергетической рентгеновской абсорбциометрии. Маркер костной резорбции С-концевой телопептид коллагена 1 типа (СТх) исследовали методом твердофазного иммуноферментного анализа. Генетическое исследование включало выделение ДНК из образцов цельной крови. Таргетное секвенирование выполнено на секвенаторе Nextseq550 (Illumina, США). Статистический анализ осуществлялся с помощью пакета прикладных программ SAS для Windows, версия 9.0 (SAS Institute Inc., USA).

Результаты

Результаты. Шанс выявления низкой костной массы возрастал более чем в 4 раза при значениях толщины КИМ≥0,9 мм (отношение шансов — ОШ=4,17; 95% доверительный интервал — ДИ 1,2–14,4; р<0,02), в 2,4 раза при наличии АСБ в сонных артериях (ОШ=2,45; 95% ДИ 1,12–4,88; p<0,05), в 6,7 раза при КИ Агатстона ≥100 ед. (ОШ=6,68; 95% ДИ 1,56–28,7; p<0,001), в 1,4 раза (ОШ=1,43; 95% ДИ 0,56–3,68; p<0,438) при СРПВ≥10 м/с, в 1,2 раза (ОШ=1,2; 95% ДИ 0,601–2,43; p<0,60) при повышенном ИА≥27%. По данным многомерного линейного регрессионного анализа (c поправкой на возраст, продолжительность постменопаузы, маркер костной резорбции CTх) была выявлена достоверная ассоциация всех ШГР с МПК во всех участках скелета.

Как в однофакторных, так и многомерных регрессионных моделях с поправкой на несколько ковариант (возраст, общий холестерин, систолическое артериальное давление) была показана достоверная связь ШГР62 с наличием бляшек и ШГР63 — с КИ коронарных артерий.

Заключение

Заключение. Результаты исследования продемонстрировали ассоциацию полигенного генетического риска остеопороза на основе ШГР с МПК и показателями состояния сосудистой стенкой у женщин в пери- и постменопаузальном периодах.

Background

Background: The identification of genetic factors that are simultaneously responsible for the predisposition to the development of cardiovascular diseases (CVD) and osteoporosis (OP) is important for the prevention of both conditions.

Aim

Aim: The aim of this study is to evaluate three genetic risk scales (GRS) that previously showed an association with bone mineral density (BMD) and fracture risk, as well as to study the associations of these GRS with vascular wall pathology.

Materials and methods

Materials and methods: 250 female outpatients (aged 45 to 69) were enrolled into a cross-sectional study. The intima-media thickness (IMT), the presence and number of atherosclerotic plaques (AP) were studied using duplex scanning. Pulse wave velocity (PWV), augmentation index (AI) were measured by applanation tonometry. Coronary vessels calcium deposits were registered by multispiral computed tomography (MSCT) using the Agatston calcium index (CI). The BMD of the spine, hip neck (HN) and proximal hip (PH) was measured using double energy x-ray absorptiometry. Bone resorption marker type-1 collagen C-terminal telopeptide (CTx) was assessed solid-phase enzyme immunoassay. The genetic study included DNA extraction from whole blood samples. Targeted sequencing was performed on the Nextseq550 sequencer (Illumina, USA). Statistical analysis was carried out using the SAS software package for Windows, version 9.0 (SAS Institute Inc., USA).

Results

Results: The chance of detecting low bone mass increased more than 4 times at values of IMT ≥0.9 mm (OR=4.17; 95%CI [1.2–14.4], p<0.02), 2.4 times in the presence of AP in the carotid arteries (OR=2.45; 95%CI [1.12–4.88], p><0.05), by 6.7 times with an Agatstone CI ≥ 100 units (OR=6.68; 95%CI [1.56–28.7], p><0.001), 1.4 times (OR=1.43; 95%CI [0.56–3.68], p><0.438) with a PWV ≥10 m/s, 1.2 times (OR=1.2; 95%CI [0.601–2.43], p><0.60) with increased AI ≥ 27%. According to multivariate linear regression analysis (adjusted for age, duration of postmenopause, marker of bone resorption CTx), a significant association of all GRS with BMD in all parts of the skeleton was revealed. Both univariate and multivariate regression models adjusted for several covariants (age, total cholesterol, systolic blood pressure) showed a reliable association of GRS62 with the presence of plaques and GRS63 — with coronary artery CI. Conclusion: The results of the study demonstrated the association of polygenic genetic risk of GRS-based OP with BMD and vascular wall status indicators in women in the peri and postmenopausal periods.>< 0.02), 2.4 times in the presence of AP in the carotid arteries (OR=2.45; 95%CI [1.12–4.88], p< 0.05), by 6.7 times with an Agatstone CI ≥ 100 units (OR=6.68; 95%CI [1.56–28.7], p< 0.001), 1.4 times (OR=1.43; 95%CI [0.56–3.68], p< 0.438) with a PWV ≥10 m/s, 1.2 times (OR=1.2; 95%CI [0.601–2.43], p<0.60) with increased AI ≥ 27%. According to multivariate linear regression analysis (adjusted for age, duration of postmenopause, marker of bone resorption CTx), a significant association of all GRS with BMD in all parts of the skeleton was revealed. Both univariate and multivariate regression models adjusted for several covariants (age, total cholesterol, systolic blood pressure) showed a reliable association of GRS62 with the presence of plaques and GRS63 — with coronary artery CI.>< 0.60) with increased AI ≥ 27%. According to multivariate linear regression analysis (adjusted for age, duration of postmenopause, marker of bone resorption CTx), a significant association of all GRS with BMD in all parts of the skeleton was revealed. Both univariate and multivariate regression models adjusted for several covariants (age, total cholesterol, systolic blood pressure) showed a reliable association of GRS62 with the presence of plaques and GRS63 — with coronary artery CI.

Conclusion

Conclusion: The results of the study demonstrated the association of polygenic genetic risk of GRS-based OP with BMD and vascular wall status indicators in women in the peri and postmenopausal periods.

остеопорозатеросклерозсосудистая жесткостькальциевый индекс Агатстонаминеральная плотность костишкала генетического рискаosteoporosisatherosclerosisvascular stiffnessAgatstone calcium indexbone mineral densitygenetic risk scaleReferencesЛесняк О.М., Баранова И.А., Белова К.Ю., и др. Остеопороз в Российской Федерации: эпидемиология, медико-социальные и экономические аспекты проблемы (обзор литературы) // Травматология и ортопедия России. — 2018. — Т. 24. — №1. — С. 155-168.Lesnyak OM, Baranova IA, Belova KY, et al. Osteoporosis in Russian Federation: epidemiology, sociomedical and economical aspects (review). Traumatology and Orthopedics of Russia. 2018;24(1):155-68. (In Russ.). doi: https://doi.org/10.21823/2311-2905-2018-24-1-155-168Townsend N, Wilson L, Bhatnagar P, et al. Cardiovascular disease in Europe: epidemiological update 2016. Eur Heart J. 2016;37(42):3232-3245. doi: https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehw334Townsend N, Wilson L, Bhatnagar P, et al. Cardiovascular disease in Europe: epidemiological update 2016. Eur Heart J. 2016;37(42):3232-3245. doi: https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehw334Muniyappa R, Tella SH. Osteoporosis and cardiovascular disease in the elderly. Conn’s Handbook of Models for Human Aging. 2018;4(53):721-733. doi: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-811353-0.00053-1Muniyappa R, Tella SH. Osteoporosis and cardiovascular disease in the elderly. Conn’s Handbook of Models for Human Aging. 2018;4(53):721-733. doi: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-811353-0.00053-1Piepoli MF, Hoes AW, Agewall S, et al. ESC Scientific Document Group. European Guidelines on cardiovascular disease prevention in clinical practice: The Sixth Joint Task Force of the European Society of Cardiology and Other Societies on Cardiovascular Disease Prevention in Clinical Practice (constituted by representatives of 10 societies and by invited experts). Developed with the special contribution of the European Association for Cardiovascular Prevention & Rehabilitation (EACPR). European Heart Journal. 2016;37(29):2315-2381. doi: https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehw106Piepoli MF, Hoes AW, Agewall S, et al. ESC Scientific Document Group. European Guidelines on cardiovascular disease prevention in clinical practice: The Sixth Joint Task Force of the European Society of Cardiology and Other Societies on Cardiovascular Disease Prevention in Clinical Practice (constituted by representatives of 10 societies and by invited experts). Developed with the special contribution of the European Association for Cardiovascular Prevention & Rehabilitation (EACPR). European Heart Journal. 2016;37(29):2315-2381. doi: https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehw106Kanis JA, Johnell O, Oden A, et al. FRAX and the assessment of fracture probability in men and women from the UK. Osteoporos Int. 2008;19(4):385-397. doi: https://doi.org/10.1007/s00198-007-0543-5Kanis JA, Johnell O, Oden A, et al. FRAX and the assessment of fracture probability in men and women from the UK. Osteoporos Int. 2008;19(4):385-397. doi: https://doi.org/10.1007/s00198-007-0543-5Yuan J, Tickner J, Mullin BH, et al. Advanced genetic approaches in discovery and characterization of genes involved with osteoporosis in mouse and human. Front Genet. 2019;10(2):285-293. doi: https://doi.org/10.3389/fgene.2019.00288Yuan J, Tickner J, Mullin BH, et al. Advanced genetic approaches in discovery and characterization of genes involved with osteoporosis in mouse and human. Front Genet. 2019;10(2):285-293. doi: https://doi.org/10.3389/fgene.2019.00288Boudin E, Fijalkowski I, Hendrickx G, Van Hul W. Genetic control of bone mass. Mol Cell Endocrinol. 2016;432(4):3-13. doi: https://doi.org/10.1016/j.mce.2015.12.021Boudin E, Fijalkowski I, Hendrickx G, Van Hul W. Genetic control of bone mass. Mol Cell Endocrinol. 2016;432(4):3-13. doi: https://doi.org/10.1016/j.mce.2015.12.021Миргалиева Р.Я., Хуснутдинова Э.К., Хусайнова Р.И. Генетические основы остеопороза // Медицинская генетика. — 2018. — Т. 17. — №7. — С. 3-10.Mirgaliyeva RY, Khusnutdinova EK, Khusainova RI. Genetic basis of osteoporosis. Medical Genetics. 2018;17(7):3-10. (In Russ.) doi: https://doi.org/10.25557/2073-7998.2018.07.3-10Morris JA, Kemp JP, Youlten SE, et al. An atlas of genetic influences on osteoporosis in humans and mice. Nat. Genet. 2019;51(2):258-266. doi: https://doi.org/10.1038/s41588-018-0302-xMorris JA, Kemp JP, Youlten SE, et al. An atlas of genetic influences on osteoporosis in humans and mice. Nat. Genet. 2019;51(2):258-266. doi: https://doi.org/10.1038/s41588-018-0302-xMedina-Gomez C, Kemp JP, Trajanoska K, et al. Life-course genome-wide association study meta-analysis of total body bmd and assessment of age-specific effects. Am J Hum Genet. 2018;102(1):88-102. doi: https://doi.org/10.1016/j.ajhg.2017.12.005Medina-Gomez C, Kemp JP, Trajanoska K, et al. Life-course genome-wide association study meta-analysis of total body bmd and assessment of age-specific effects. Am J Hum Genet. 2018;102(1):88-102. doi: https://doi.org/10.1016/j.ajhg.2017.12.005Ho-Le TP, Center JR, Eisman JA, et al. Prediction of bone mineral density and fragility fracture by genetic profiling. J Bone Miner Res. 2017;32(2):285-293. doi: https://doi.org/10.1002/jbmr.2998Ho-Le TP, Center JR, Eisman JA, et al. Prediction of bone mineral density and fragility fracture by genetic profiling. J Bone Miner Res. 2017;32(2):285-293. doi: https://doi.org/10.1002/jbmr.2998Forgetta V, Keller-Baruch J, Forest M, et al. Development of a polygenic risk score to improve screening for fracture risk: A genetic risk prediction study. PLoS Med. 2020;17(7):1-19. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1003152Forgetta V, Keller-Baruch J, Forest M, et al. Development of a polygenic risk score to improve screening for fracture risk: A genetic risk prediction study. PLoS Med. 2020;17(7):1-19. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1003152Eriksson J, Evans DS, Nielson CM, et al. Limited clinical utility of a genetic risk score for the prediction of fracture risk in elderly subjects. J Bone Miner Res. 2015;30(1):184-194. doi: https://doi.org/10.1002/jbmr.2314Eriksson J, Evans DS, Nielson CM, et al. Limited clinical utility of a genetic risk score for the prediction of fracture risk in elderly subjects. J Bone Miner Res. 2015;30(1):184-194. doi: https://doi.org/10.1002/jbmr.2314Estrada K, Styrkarsdottir U, Evangelou E, et al. Genome-wide metaanalysis identifies 56 bone mineral density loci and reveals 14 loci associated with risk of fracture. Nat Genet. 2012;44(5):491-501. doi: https://doi.org/10.1038/ng.2249Estrada K, Styrkarsdottir U, Evangelou E, et al. Genome-wide metaanalysis identifies 56 bone mineral density loci and reveals 14 loci associated with risk of fracture. Nat Genet. 2012;44(5):491-501. doi: https://doi.org/10.1038/ng.2249Kim SK. Identification of 613 new loci associated with heel bone mineral density and a polygenic risk score for bone mineral density, osteoporosis and fracture. PLoS One. 2018;13(7):1-20. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0200785Kim SK. Identification of 613 new loci associated with heel bone mineral density and a polygenic risk score for bone mineral density, osteoporosis and fracture. PLoS One. 2018;13(7):1-20. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0200785Нишкумай О.И. Кальцификация сосудов, атеросклероз и остеопороз: существует ли взаимосвязь? // Сердце и сосуды. — 2016. — Т. 53. — №1. — С. 107-112.Nishkumay OI. Calcification of blood vessels, atherosclerosis and osteoporosis: is there a relationship? Serdtse i sosudy. 2016;53(1):107-112. (In Russ.).Алиханова Н.А., Скрипникова И.А., Ткачева О.Н., и др. Ассоциация параметров сосудистой жесткости и субклинического атеросклероза с костной массой у женщин в постменопаузе // Кардиоваскулярная терапия и профилактика. — 2016. — Т. 15. — №2. — С. 51-56.Alikhanova NA, Skripnikova IA, Tkacheva ON, et al. Association of vessel stiffness parameters and subclinical atherosclerosis and mass of bone tissue in postmenopausal women. Cardiovascular Therapy and Prevention. 2016;15(2):51-56. (In Russ.). doi: https://doi.org/10.15829/1728-8800-2016-2-51-56Wang Y, Wang R, Liu Y, et al. Associations between bone mineral density in different measurement locations and coronary artery disease: a cross-sectional study. Arch Osteoporos. 2021;16(1):100. doi: https://doi.org/10.1007/s11657-021-00940-7Wang Y, Wang R, Liu Y, et al. Associations between bone mineral density in different measurement locations and coronary artery disease: a cross-sectional study. Arch Osteoporos. 2021;16(1):100. doi: https://doi.org/10.1007/s11657-021-00940-7Wiegandt YL, Sigvardsen PE, Sørgaard MH, et al. The relationship between volumetric thoracic bone mineral density and coronary calcification in men and women — results from the Copenhagen general population study. Bone. 2019;121(1):116-120. doi: https://doi.org/10.1016/j.bone.2019.01.010Wiegandt YL, Sigvardsen PE, Sørgaard MH, et al. The relationship between volumetric thoracic bone mineral density and coronary calcification in men and women — results from the Copenhagen general population study. Bone. 2019;121(1):116-120. doi: https://doi.org/10.1016/j.bone.2019.01.010Therkildsen J, Winther S, Nissen L, et al. Sex differences in the Association between bone mineral density and coronary artery disease in patients referred for cardiac computed tomography. J Clin Densitom. 2021;24(1):55-66. doi: https://doi.org/10.1016/j.jocd.2019.09.003Therkildsen J, Winther S, Nissen L, et al. Sex differences in the Association between bone mineral density and coronary artery disease in patients referred for cardiac computed tomography. J Clin Densitom. 2021;24(1):55-66. doi: https://doi.org/10.1016/j.jocd.2019.09.003Ahmadi N, Mao SS, Hajsadeghi F, et al. The relation of low levels of bone mineral density with coronary artery calcium and mortality. Osteoporos Int. 2018;29(7):1609-1616. doi: https://doi.org/10.1007/s00198-018-4524-7Ahmadi N, Mao SS, Hajsadeghi F, et al. The relation of low levels of bone mineral density with coronary artery calcium and mortality. Osteoporos Int. 2018;29(7):1609-1616. doi: https://doi.org/10.1007/s00198-018-4524-7Скрипникова И.А., Колчина М.А., Косматова О.В., и др. Оценка доклинических проявлений атеросклероза коронарных и периферических артерий и параметров костной прочности у женщин // Рациональная Фармакотерапия в Кардиологии. — 2020. — Т. 16. — №6. — С. 868-875.Skripnikova IA, Kolchina MA, Kosmatova OV, et al. Assessment of subclinical manifestations of atherosclerosis of coronary and peripheral arteries and bone strength parameters in women. Rational Pharmacotherapy in Cardiology. 2020;16(6):868-875. (In Russ.) doi: https://doi.org/10.20996/1819-6446-2020-11-02Скрипникова И.А., Колчина М.А., Косматова О.В., и др. Ассоциация сердечно-сосудистого риска и риска переломов у женщин без клинических проявлений атеросклероза // Кардиоваскулярная терапия и профилактика. — 2020. — Т. 19. — №6. — С. 2724.Skripnikova IA, Kolchina MA, Kosmatova OV, et al. Association of cardiovascular and fracture risks in women without clinical manifestations of atherosclerosis. Cardiovascular Therapy and Prevention. 2020;19(6):2724. (In Russ.). doi: https://doi.org/10.15829/1728-8800-2020-2724Асланян Н.С., Бланкова З.Н., Виценя М.В., и др. Артериальная жесткость у больных высокого сердечно-сосудистого риска с нарушением минерального обмена костной ткани // Сердце. — 2016. — Т. 15. — №5. — С. 363–368.Aslanyan NS, Blankova ZN, Vitsenya MV, et al. Arterial stiffness in patients at high cardiovascular risk with disturbed bone mineral metabolism. Russian Heart Journal. 2016;15(5):363-368. (In Russ.). doi: https://doi.org/10.18087/RHJ.2016.5.2270Mangiafico RA, Alagona C, Pennisi P, et al. Increased augmentation index and central aortic blood pressure in osteoporotic postmenopausal women. Osteoporos Int. 2008;19(1):49-56. doi: https://doi.org/10.1007/s00198-007-0438-5Mangiafico RA, Alagona C, Pennisi P, et al. Increased augmentation index and central aortic blood pressure in osteoporotic postmenopausal women. Osteoporos Int. 2008;19(1):49-56. doi: https://doi.org/10.1007/s00198-007-0438-5

The authors declare that there are no conflicts of interest present.