Predecir alteraciones clínico–metabólicas mediante el índice circunferencia abdominal-talla depende del sitio de medición.
Palabras clave:
Índice circunferencia abdominal – talla, predicción, hipertensión, dislipidemias, hiperglucemia.Resumen
El objetivo fue determinar la capacidad del índice circunferencia abdominal – talla para predecir dos o más alteraciones clínico-metabólicas, según sitio de medición de circunferencia abdominal. Se hizo un estudio observacional analítico transversal. Se estudiaron 800 adolescentes de ambos sexos (405 hombres), entre 15 y 19 años de edad, inscritos en 31 instituciones de educación media – diversificada y educación universitaria del Municipio Iribarren – Lara - Venezuela. Los jóvenes firmaron consentimiento informado. Se evaluó nivel socioeconómico, hábitos alimentarios, actividad física, talla y circunferencia abdominal en tres sitios anatómicos: encima de crestas ilíacas, punto medio y debajo del reborde costal. Se calculó la índice circunferencia abdominal – talla para cada sitio. Se evaluó presión arterial, perfil lipídico y glucemia. Se realizaron análisis estadísticos bivariados y regresión logística. Como resultado se logró modelar la probabilidad de dos o más alteraciones clínico – metabólicas como una función del índice circunferencia abdominal – talla, tanto debajo del reborde costal como en crestas ilíacas, sin embargo, el grado de asociación varió según el sitio anatómico, siendo mayor la probabilidad de dos o más alteraciones clínico – metabólicas en el primero. Tal probabilidad fue directamente proporcional al índice circunferencia abdominal – talla y mayor en hombres. Se concluye que la grasa abdominal superior predijo mejor dos o más alteraciones clínico – metabólicas en comparación con la grasa inferior del abdomen. Con esto podría unificarse el sitio anatómico de medición de la circunferencia abdominal, inmediatamente por debajo del reborde costal, para identificar adolescentes con mayor probabilidad de presentar dichas alteraciones, como factores de riesgo cardiovascular.
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Citas
2. Organización Mundial de la Salud. Enfermedades cardiovasculares [Sitio Web] 2017 [citado el 24 de Junio de 2019]. Disponible desde: http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs317/es/
3. Bryce – Moncloa A, Alegría Valdivia E, San Martín – San Martín MG. Obesidad y riesgo de enfermedad cardiovascular. An Fac Med 2017; 78: 202 – 206.
4. Neeland IJ, Poirier P, Després JP. The cardiovascular and metabolic heterogeneity of obesity: clinical challenges and implications for management. Circulation 2018; 137: 1391 – 1406.
5. Sam S. Differential effect of subcutaneous abdominal and visceral adipose tissue on cardiometabolic risk. Horm Mol Biol Clin Investig [revista en línea] 2018 [citado el 19 de enero de 2020]; 33. Disponible desde: https://www.degruyter.com/view/j/hmbci.2018.33.issue-1/hmbci-2018-0014/hmbci-2018-0014.xml
6. Shah AS, Dolan LM, Gao Z, Kimball TR and Urbina EM. Clustering of risk factors: a simple method of detecting cardiovascular disease in youth. Pediatrics 2011; 127: e312 – 18.
7. Chung IH, Park S, Park MJ, Yoo EG. Waist – to – height ratio as an index for cardiometabolic risk in adolescents: results from the 1998 – 2008 KNHANES. Yonsei Med J 2016; 57: 658 – 63.
8. Sarre – Álvarez D, Cabrera Jardines R, Rodríguez Weber F, Díaz – Greene E. Enfermedad cardiovascular aterosclerótica. Revisión de las escalas de riesgo y edad cardiovascular. Med Int Mex 2018; 34: 910 – 923.
9. McMahan CA, Gidding SS, Malcom GT, Tracy RE, Strong JP and Mcgill HC. Pathobiological determinants of atherosclerosis in jouth risk scores are associated with early and advanced atherosclerosis. Pediatrics 2006; 118: 1447 – 55.
10. Cárdenas – Villareal VM, López Alvarenga JC, Bastarrachea RA, Rizo – Baeza MM y Cortés – Castell E. Prevalencia del síndrome metabólico y sus componentes en adolescentes de la Ciudad de Monterrey, Nuevo León. Arch Cardiol Mex 2010; 80: 19 – 26.
11. Yoo E-G, Waist – to – height ratio as a screening tool for obesity and cardiometabolic risk. Korean J Pediatr 2016; 59: 425 – 31.
12. Aguilar – Morales I, Colin – Ramirez E, Rivera – Mancía S, Vallejo M and Vasquez – Antona C. Performance of Waist – to – height ratio, waist circumference, and body mass index in discriminating cardio-metabolic risk factors in a sample of school – aged Mexican Children. Nutrients [revista en línea] 2018 [citado el 28 de julio de 2019]; 10. Disponible desde: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6316407/
13. Aristizábal JC, Estrada – Restrepo A and Barona J. Waist – to – height ratio may be an alternative tool to the body mass index for identifying Colombian adolescents with cardiometabolic risk factors. Nutr Hosp 2019; 36: 96 – 102.
14. Wang J, Thornton JC, Bari S, Willianson B, Gallagher D, Heymsfield SB, et al. Comparisons of waist circumferences measured at 4 sites. Am J Clin Nutr 2003; 77: 379 – 84.
15. Méndez Castellano H y Méndez MC. Estratificación social y biología humana. Arch Venez Pueri Pediatr 1986; 49: 93 – 104.
16. Morales A, Montilva M, Gómez N, Cordero M. Adaptación transcultural de la escala de evaluación de conductas alimentarias en adolescentes: “Adolescent Food Habits Checklist”. An Venez Nutr 2012; 25: 25 – 33.
17. Craig CL, Marshall AL, Sjöström M, Bauman AE, Booth ML, Ainsworth BE, et al. International physical activity questionnaire: 12 – country reliability and validity. Med Sci Sports Exerc 2003; 35: 1381 – 95.
18. FUNDACREDESA. Crecimiento, maduración física, estado nutricional y variables clínicas de la población venezolana: Manual de Procedimientos. Material Mimeografiado. 2010.
19. Li C, Ford ES, Mokdad AH, Cook S. Recent trends in waist circumference and waist-height ratio among US children and adolescents. Pediatrics 2006; 118:1390 – 98.
20. Rodríguez Morales AJ, Sanz R, Mendoza J, Gollo O, Vera Y, Vasquez E, et al. Adaptación de los puntos de corte del IV task force para la clasificación de la presión arterial en niños, niñas y adolescentes venezolanos. Acta científica estudiantil 2009; 7: 136 – 49.
21. Chobanian AV, Bakris GL, Black HR, Cushman WC, Green LA, Izzo JL, et al. The Seventh Report of the Joint National Committee on Prevention, Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Pressure. The JNC 7 Report. JAMA 2003; 289: 2560 – 72.
22. Friedewald WT, Levy RI, Fredrickson DS. Estimation of the concentration of low - density lipoprotein cholesterol in plasma, without use of the preparative ultracentrifuge. Clin Chem 1972; 18: 499 – 502.
23. Blood cholesterol levels in children and adolescents. I. Rationale for attention to cholesterol levels in Children and adolescents. Pediatrics 1992a; 89: 528 – 36.
24. American Diabetes Association. Classification and diagnosis of diabetes: Standards of medical care in diabetes - 2018. Diabetes Care 2018; 41: S13 – S27.
25. Ross R, Berentzen T, Bradshaw AJ, Janssen I, Kahn HS, Katzmarzyk PT, et al. Does the relationship between waist circumference, morbidity and mortality depend on measurement protocol for waist circumference. Obes Rev 2008; 9: 312 – 25.
26. Kuk JL, Church TS, Blair SN, Ross R. Does measurement site for visceral and abdominal subcutaneous adipose tissue alter associations with the metabolic syndrome. Diabetes Care 2006; 29: 679 – 84.
27. Shen W, Punyanitya M, Chen J, Gallagher D, Albu J, Pi – Sunyer X, et al. Visceral adipose tissue: relationships between single slice areas at different locations and obesity – related health risks. Int J Obes (Lond) 2007; 31: 763 – 69.
28. Shen W, Punyanitya M, Wang Z, Gallagher D, St – Onge MP, Albu J, et al. Visceral adipose tissue: relations between single-slice areas and total volume. Am J Clin Nutr 2004; 80: 271 – 78.
29. Nielsen S, Guo Z, Johnson CM, Hensrud DD and Jensen MD. Splanchnic lipolysis in human obesity. J Clin Invest 2004; 113: 1582 – 88.
30. Kotronen A and Yki – Järvinen H. Fatty liver: a novel component of the metabolic syndrome. Arterioscler Tromb Vasc Biol 2008; 28: 27 – 38.
31. Hsieh SD and Yoshinaga H. Do people with similar waist circumference share similar health risks irrespective of height? Tohoku J Exp Med 1999; 188: 55 – 60.
32. Laclaustra M, Corella D and Ordovas JM. Metabolic syndrome pathophysiology: the role of adipose tissue. Nutr Metab Cardiovasc Dis 2007; 17: 125 – 39.
33. Tojo R, Leis R. Alteraciones del metabolismo de los lípidos, las lipoproteínas y las apolipoproteínas. En Pombo M (Editor). Tratado de endocrinología pediátrica. 3era Edición. Madrid: McGraw–Hill – Interamericana de España, SAU. 2002.
34. Browning LM, Hsieh SD and Ashwell M. A systematic review of waist – to – height ratio as a screening tool for the prediction of cardiovascular disease and diabetes: 0.5 could be a suitable global boundary value. Nutr Res Rev 2010; 23: 247 – 269.
35. Granfeldt Molina G, Ibarra Pezo J, Mosso Corral C, Muñoz Reyes S, Sáez Carrillo K, Zapata Fuentes D. Capacidad predictiva de los indices antropométricos en la detección de síndrome metabólico en adultos chilenos. Archiv Latinoam Nutr 2015; 65: 152 – 157.
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