Pontos de corte de indicadores antropométricos para hipertensão e hiperglicemia em adultos argentinos

um estudo transversal a partir de 4ª ENFR

Autores

  • Martín Gustavo Farinola Laboratorio de Actividad y Aptitud Física "Lic. Pedro P. Giorno", ISEF Nº2 “Federico F. Dickens”, Ministerio de Educación, CABA.
  • Magalí Sganga Centro de Estudios Biomédicos, Básicos, Aplicados y Desarrollo (CEBBAD), Universidad Maimónides.

DOI:

https://doi.org/10.31053/1853.0605.v79.n3.37313

Palavras-chave:

antropometria, glicemia, pressão arterial, Argentina

Resumo

Introdução: Circunferência da cintura (CC), relação cintura/estatura (RCE), índice de massa corporal (IMC) elevados estão associados ao aumento do risco cardiometabólico. O objetivo foi identificar pontos de corte antropométricos que permitam discriminar indivíduos com risco aumentado de apresentar hipertensão arterial e glicemia em adultos argentinos. Métodos: Foram utilizados os resultados da 4ª ENFR Argentina. Indivíduos de 18 a 65 anos que tiveram pressão arterial, glicemia e antropometria medidas diretamente foram incluídos (n=4254 e 1683 indivíduos de ambos os sexos para hipertensão e glicemia, respectivamente). A área sob a curva ROC foi calculada. O melhor ponto de corte foi aquele com a menor diferença entre sensibilidade e especificidade. O odds ratio ajustado (ORa) foi calculado para cada ponto. Resultados: Nos homens, os pontos de corte para pressão arterial elevada foram CC=91,5 cm (ORa = 3,55; IC 95%=2,97-4,24), RCE=0,541 (ORa =3,12; IC 95%=2,61-3,73) e IMC=27,0 kg/m2 (ORa =3,04; IC95%=2,55-3,63); e para glicemia alta CC=94,5 cm (ORa=2,46; IC 95%=1,64-3,70), ICT=0,559 (ORa =2,35; IC 95%=1,55-3,55) e IMC=28,6 kg/m2 (ORa= 3,23; IC95%=2,14-4,88). Nas mulheres, para pressão arterial elevada, CC=88,5 cm (ORa =3,57; 95% CI=2,84-4,41), RCE=0,542 (ORa =3,45; 95% CI=2,79-4,27) e IMC=26,7 kg/m2 (ORa =3,25; IC95%=2,64-4,02); e para glicemia elevada CC=93,5 cm (ORa =4,28; 95% CI=2,72-6,75), ICT=0,573 (ORa =3,61; 95% CI=2,31-5,66) e IMC=27,8 kg/m2 (ORa = 3,14 ; IC95%=2,03-4,87). Conclusão: Adultos argentinos que possuem CC medida na pele e que estão acima dos pontos de corte aqui identificados, têm risco significativamente maior de apresentar hipertensão e hiperglicemia.

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Biografia do Autor

  • Martín Gustavo Farinola, Laboratorio de Actividad y Aptitud Física "Lic. Pedro P. Giorno", ISEF Nº2 “Federico F. Dickens”, Ministerio de Educación, CABA.

    Licenciado en Actividad Física y Deporte. Magíster en Metodología de la Investigación Científica. Doctor en Epistemología e Historia de la Ciencia.

    Director del Laboratorio de Actividad y Aptitud Física “Lic. Pedro P. Giorno”, ISEF Nº2 “Federico F. Dickens”, Ministerio de Educación, CABA.

    Docente-investigador (Categoría 3 en Medicina, Odontología y Ciencias de la Salud) del Departamento de Humanidades y Ciencias Sociales, Universidad Nacional de La Matanza.

    Docente de la cátedra de Actividad Física y Salud, Facultad de Actividad Física y Deporte, Universidad de Flores.

  • Magalí Sganga, Centro de Estudios Biomédicos, Básicos, Aplicados y Desarrollo (CEBBAD), Universidad Maimónides.

    Beca doctoral en el Centro de Estudios Biomédicos, Básicos, Aplicados y Desarrollo (CEBBAD), Universidad Maimónides.

    Coordinadora del Laboratorio de Actividad y Aptitud Física “Lic. Pedro P. Giorno”, ISEF Nº2 “Federico F. Dickens”, Ministerio de Educación, CABA.

    Docente en el Departamento de Ciencias de la Salud, Universidad Nacional de La Matanza.

Referências

1. Physical status: the use and interpretation of anthropometry. Report of a WHO Expert Committee. World Health Organ Tech Rep Ser. 1995;854:1-452

2. Piqueras P, Ballester A, Durá-Gil JV, Martinez-Hervas S, Redón J, Real JT. Anthropometric Indicators as a Tool for Diagnosis of Obesity and Other Health Risk Factors: A Literature Review. Front Psychol. 2021 Jul 9;12:631179. doi: 10.3389/fpsyg.2021.631179.

3. Głuszek S, Ciesla E, Głuszek-Osuch M, Kozieł D, Kiebzak W, Wypchło Ł, Suliga E. Anthropometric indices and cut-off points in the diagnosis of metabolic disorders. PLoS One. 2020 Jun 22;15(6):e0235121. doi: 10.1371/journal.pone.0235121.

4. Diabetes Canada Clinical Practice Guidelines Expert Committee, Punthakee Z, Goldenberg R, Katz P. Definition, Classification and Diagnosis of Diabetes, Prediabetes and Metabolic Syndrome. Can J Diabetes. 2018 Apr;42 Suppl 1:S10-S15. doi: 10.1016/j.jcjd.2017.10.003.

5. Rosas Guzmán J, González Chávez A, Aschner P, Bastarrachea R. Consenso Latinoamericano de la Asociación Latinoamericana de Diabetes (ALAD). Epidemiología, diagnóstico, control, prevención y tratamiento del síndrome metabólico en adultos. Revista de la ALAD, Asociación Latinoamericana de Diabetes. 2010;18(1):25-44.

6. Ashwell M, Gunn P, Gibson S. Waist-to-height ratio is a better screening tool than waist circumference and BMI for adult cardiometabolic risk factors: systematic review and meta-analysis. Obes Rev. 2012 Mar;13(3):275-86. doi: 10.1111/j.1467-789X.2011.00952.x.

7. Corbatón Anchuelo A, Martínez-Larrad MT, Serrano-García I, Fernández Pérez C, Serrano-Ríos M. Body fat anthropometric indexes: Which of those identify better high cardiovascular risk subjects? A comparative study in Spanish population. PLoS One. 2019 May 23;14(5):e0216877. doi: 10.1371/journal.pone.0216877.

8. Schneider HJ, Glaesmer H, Klotsche J, Böhler S, Lehnert H, Zeiher AM, März W, Pittrow D, Stalla GK, Wittchen HU; DETECT Study Group. Accuracy of anthropometric indicators of obesity to predict cardiovascular risk. J Clin Endocrinol Metab. 2007 Feb;92(2):589-94. doi: 10.1210/jc.2006-0254.

9. Farinola MG, Rodríguez Papini H. Utilización de la circunferencia de cintura como indicador del riesgo de padecer enfermedades asociadas al exceso de grasa intraabdominal. Rev. Soc. Argent. Diabetes. 2004;38(4):226–31.

10. World Health Organization. Waist circumference and waist–hip ratio: report of a WHO expert consultation, 8–11 December 2008. Geneva: World Health Organization; 2011 Disponible en: https://www.who.int/publications/i/item/9789241501491.

11. Lear SA, James PT, Ko GT, Kumanyika S. Appropriateness of waist circumference and waist-to-hip ratio cutoffs for different ethnic groups. Eur J Clin Nutr. 2010 Jan;64(1):42-61. doi: 10.1038/ejcn.2009.70.

12. Ross R, Neeland IJ, Yamashita S, Shai I, Seidell J, Magni P, Santos RD, Arsenault B, Cuevas A, Hu FB, Griffin BA, Zambon A, Barter P, Fruchart JC, Eckel RH, Matsuzawa Y, Després JP. Waist circumference as a vital sign in clinical practice: a Consensus Statement from the IAS and ICCR Working Group on Visceral Obesity. Nat Rev Endocrinol. 2020 Mar;16(3):177-189. doi: 10.1038/s41574-019-0310-7.

13. Aschner P, Buendía R, Brajkovich I, Gonzalez A, Figueredo R, Juarez XE, Uriza F, Gomez AM, Ponte CI. Determination of the cutoff point for waist circumference that establishes the presence of abdominal obesity in Latin American men and women. Diabetes Res Clin Pract. 2011 Aug;93(2):243-247. doi: 10.1016/j.diabres.2011.05.002.

14. Sánchez-Castillo CP, Velázquez-Monroy O, Berber A, Lara-Esqueda A, Tapia-Conyer R, James WP; Encuesta Nacional de Salud (ENSA) 2000 Working Group. Anthropometric cutoff points for predicting chronic diseases in the Mexican National Health Survey 2000. Obes Res. 2003 Mar;11(3):442-51. doi: 10.1038/oby.2003.60.

15. Souza APA, Rodrigues PRM, Muraro AP, Moreira NF, Sichieri R, Pereira RA, Ferreira MG. Cut-off points of anthropometric markers associated with hypertension in the Brazilian population: National Health Survey, 2013. Public Health Nutr. 2019 Aug;22(12):2147-2154. doi: 10.1017/S1368980019000533.

16. Hernández-Vásquez A, Azañedo D, Vargas-Fernández R, Aparco JP, Chaparro RM, Santero M. Cut-off points of anthropometric markers associated with hypertension and diabetes in Peru: Demographic and Health Survey 2018. Public Health Nutr. 2020 Oct 16:1-11. doi: 10.1017/S1368980020004036.

17. Petermann-Rocha F, Martínez-Sanguinetti MA, Ho FK, Celis-Morales C, Pizarro A; ELHOC Research Group. Optimal cut-off points for waist circumference in the definition of metabolic syndrome in Chile. Public Health Nutr. 2020 Nov;23(16):2898-2903. doi: 10.1017/S1368980020001469.

18. González-Rivas JP, Mechanick JI, Iglesias-Fortes R, De-Oliveira-Gomes D, Silva J, Valencia J, Figueroa E, Duran M, Ugel E, Infante-García MM, Marulanda MI, Nieto-Martínez R. Optimal waist circumference cutoff values to predict cardiometabolic alterations in a Venezuela national representative sample. The EVESCAM study. Arch Cardiol Mex. 2020 Dec 23;91(3):272–80. doi: 10.24875/ACM.20000165.

19. Han TS, van Leer EM, Seidell JC, Lean ME. Waist circumference action levels in the identification of cardiovascular risk factors: prevalence study in a random sample. BMJ. 1995 Nov 25;311(7017):1401-5. doi: 10.1136/bmj.311.7017.1401.

20. Han TS, van Leer EM, Seidell JC, Lean ME. Waist circumference as a screening tool for cardiovascular risk factors: evaluation of receiver operating characteristics (ROC). Obes Res. 1996 Nov;4(6):533-47. doi: 10.1002/j.1550-8528.1996.tb00267.x.

21. Ministerio de Salud (Argentina). Guía de práctica clínica nacional sobre diagnóstico y tratamiento de la obesidad. Ministerio de Salud (Argentina); 2017 Disponible en: https://bancos.salud.gob.ar/recurso/guia-de-practica-clinica-nacional-sobre-diagnostico-y-tratamiento-de-la-obesidad

22. Instituto Nacional de Estadística y Censos de la República Argentina. [Internet]. Bases de datos. Encuestas de salud Sin fecha [cited 2021 Dec 10]. Disponible en: https://www.indec.gob.ar/indec/web/Institucional-Indec-BasesDeDatos-2

23. Instituto Nacional de Estadística y Censos. 4° Encuesta Nacional de Factores de Riesgo. Resultados definitivos. Ciudad Autónoma de Buenos Aires: INDEC; Presidencia de la Nación. Ministerio de Hacienda. Ministerio de Salud y Desarrollo social; 2019. Disponible en: https://www.indec.gob.ar/ftp/cuadros/publicaciones/enfr_2018_resultados_definitivos.pdf

24. Instituto Nacional de Estadística y Censos. 4° Encuesta Nacional de Factores de Riesgo. Manual de uso de la base de datos usuario. Ciudad Autónoma de Buenos Aires: INDEC; Presidencia de la Nación. Ministerio de Hacienda; 2019. Disponible en: https://www.indec.gob.ar/ftp/cuadros/menusuperior/enfr/manual_base_usuario_enfr2018.pdf

25. Resolución 1480 / 2011. Guía para investigaciones con seres humanos – Aprobación. Buenos Aires. Ministerio de Salud (Argentina). Fecha de sanción 2011. Disponible en: https://www.argentina.gob.ar/normativa/nacional/resoluci%C3%B3n-1480-2011-187206.

26. Melo F. Area under the ROC Curve. In: Dubitzky W, Wolkenhauer O, Cho KH, Yokota H. (eds). Encyclopedia of Systems Biology. 2013. Springer, New York. doi: 10.1007/978-1-4419-9863-7_209

27. Darbandi M, Pasdar Y, Moradi S, Mohamed HJJ, Hamzeh B, Salimi Y. Discriminatory Capacity of Anthropometric Indices for Cardiovascular Disease in Adults: A Systematic Review and Meta-Analysis. Prev Chronic Dis. 2020 Oct 22;17:E131. doi: 10.5888/pcd17.200112.

28. National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES). Anthropometry procedures manual. Centers for Disease Control and Prevention; 2017. Disponible en: https://www.cdc.gov/nchs/data/nhanes/nhanes_07_08/manual_an.pdf

Publicado

2022-09-16

Edição

Seção

Artículos Originales

Como Citar

1.
Farinola MG, Sganga M. Pontos de corte de indicadores antropométricos para hipertensão e hiperglicemia em adultos argentinos: um estudo transversal a partir de 4ª ENFR. Rev Fac Cien Med Univ Nac Cordoba [Internet]. 16º de setembro de 2022 [citado 23º de novembro de 2024];79(3):260-6. Disponível em: https://revistas.unc.edu.ar/index.php/med/article/view/37313

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