RELACIÓN ENTRE INDICADORES ANTROPOMÉTRICOS DE …
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RELACIÓN ENTRE INDICADORES ANTROPOMÉTRICOS DE OBESIDAD Y
COMPONENTES BIOQUÍMICOS DEL SÍNDROME METABÓLICO EN NIÑOS Y
NIÑAS DE CARTAGENA
MARÍA CAMILA BORJA MORALES
MARLY PATRICIA VILLARREAL MENDOZA
YAMELEIDY DEL CARMEN ZAMBRANO TORRES
UNIVERSIDAD DE SAN BUENAVENTURA
SECCIONAL CARTAGENA
FACULTAD DE CIENCIAS DE LA SALUD
PROGRAMA DE FISIOTERAPIA
2015
RELACIÓN ENTRE INDICADORES ANTROPOMÉTRICOS DE OBESIDAD Y
COMPONENTES BIOQUÍMICOS DEL SÍNDROME METABÓLICO EN NIÑOS Y
NIÑAS DE CARTAGENA
MARÍA CAMILA BORJA MORALES
MARLY PATRICIA VILLARREAL MENDOZA
YAMELEIDY DEL CARMEN ZAMBRANO TORRES
TRABAJO DE GRADO PARA OPTAR AL TITULO DE FISIOTERAPEUTAS
DIRECTOR:
Ft. RICARDO ANTONIO AGREDO ZÚÑIGA MSc
UNIVERSIDAD DE SAN BUENAVENTURA
SECCIONAL CARTAGENA
FACULTAD DE CIENCIAS DE LA SALUD
PROGRAMA DE FISIOTERAPIA
2015
AGRADECIMIENTOS
El más eterno agradecimiento a mis padres, el centro de mi vida, por todo lo recibido en
este camino recorrido hasta aquí, por su paciencia, por su entrega y su amor; porque sin
su apoyo y sus consejos no lo hubiera logrado. Agradezco a mis hermanas por creer en
mí y por interesarse en todos mis proyectos. A mis grandes amigas, Caro, Mile, Dale y de
manera especial: Marly y Yamis, las de siempre; por su incondicionalidad, su apoyo, su
firmeza, sus ganas, el esfuerzo y toda la felicidad generada a lo largo del desarrollo de
este proyecto. A María Camila, por su paciencia y su amor, su compañía constante y por
ser voz de aliento para mí. Y de manera especial le agradezco al profesor Ricardo
Agredo, nuestro director y asesor, su paciencia, su entrega y su dedicación en la
realización de este trabajo.
- María Camila Borja Morales
Agradezco principalmente a mi Dios por darme la tenacidad, constancia y paciencia para
realizar este trabajo; a mis padres Maribel Mendoza y Oscar Villarreal por brindarme su
amor y apoyo incondicional, a mis abuelitas por siempre darme una palabra de aliento
cuanto sentía decaer. A mis hermanitas Isabella y Valentina por ser mi motor, mi gran
motivación. A mis amigas Mayi, Yamis, Caro, Dale y Mile; por hacer de esta experiencia la
mejor de todas, sin duda fueron lo más lindo y constante que me dejó la fisioterapia. Y al
profesor Ricardo, de verdad muchísimas gracias por creer en nosotras desde siempre, por
siempre impulsarnos a dar lo mejor de nosotras, y por tenernos tanta paciencia; sin duda
alguna su apoyo fue indispensable para la realización de este trabajo.
- Marly Patricia Villareal Mendoza
Agradezco a Dios por darnos la sabiduría y la paciencia para confrontar este camino, a mi
familia y a Fer por darme la motivación y las ganas de seguir adelante. A mi grupo de
trabajo, María Borja y Marly Villarreal por sus anhelos y esfuerzos por llegar hasta el final,
a mis otras tres amigas por su carisma, gracia y así llegar juntas hasta la meta final. Al
profesor Ricardo por Guiarnos en este proceso académico. Muchas Gracias.
- Yameleidy del C. Zambrano Torres
[4]
TABLA DE CONTENIDO
AGRADECIMIENTOS 3
LISTA DE TABLAS 5
LISTA DE ANEXOS 6
ABREVIATURAS 7
1. RESUMEN 8
2. INTRODUCCIÓN 9
3. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 10
4. JUSTIFICACIÓN 13
5. MARCO REFERENCIAL 15
5.1 MARCO CONTEXTUAL 15
5.2 MARCO CONCEPTUAL 15
5.3 MARCO TEÓRICO 17
5.4 MARCO LEGAL 19
6. OBJETIVOS 21
7. METODOLOGÍA 22
8. RESULTADOS 24
9. DISCUSIÓN 29
10. CONCLUSIÓN 31
11. BIBLIOGRAFÍA 32
PRESUPUESTO 38
CRONOGRAMA DE ACIVIDADES 39
ANEXOS 41
ANEXO 1: FORMATO DE RECOLECCIÓN DE DATOS 41
ANEXO 2: CONSENTIMIENTO INFORMADO 44
[5]
LISTA DE TABLAS
Tabla 1: Características sociodemográficas
Tabla 2: Estadística descriptiva de las variables de estudio
Tabla 3: Tabla de frecuencias
Tabla 4: Correlaciones entre variables de estudio
Tabla 5: Distribución de las variables bioquímicas según indicadores antropométricos.
[6]
LISTA DE ANEXOS
1. ANEXO 1. Formato de recolección de datos.
2. ANEXO 2. Consentimiento informado.
[7]
ABREVIATURAS
SM: Síndrome metabólico.
ECV: Enfermedades cardiovasculares.
FRCM: Factores de riesgo cardiometabólicos.
OMS: Organización mundial de la salud.
WCPT: Confederación mundial de terapia física.
IDF: Federación internacional de diabetes.
PEB: Proyecto educativo bonaventuriano.
ATP-III: Panel de tratamiento para el adulto III.
ENSIN: Encuesta nacional de situación nutricional.
PDSP: Plan decenal de salud pública.
DM 1: Diabetes mellitus tipo 1.
DM 2: Diabetes mellitus tipo 2.
HTA: Hipertensión arterial.
AVC: Accidente cerebrovascular.
CC: Circunferencia de cintura.
ICC: Índice cintura/cadera.
IMC: Índice de masa corporal.
ICT: Índice cintura/talla.
CT-HDL: Colesterol lipoproteínas de alta densidad.
CT-LDL: Colesterol lipoproteínas de baja densidad.
TG: Triglicéridos.
CT: Colesterol total.
ET AL.: Y otros, y colaboradores.
[8]
1. RESUMEN
Objetivo: Examinar la relación entre indicadores antropométricos de obesidad y
componentes del síndrome metabólico en una población pediátrica de Cartagena.
Metodología: Estudio transversal analítico realizado en una población infantil
aparentemente sana de una institución en la ciudad de Cartagena de Indias. Las variables
estudiadas fueron los componentes bioquímicos del Síndrome Metabólico (SM): glicemia,
colesterol, CT-LDL, HDL y triglicéridos; y los indicadores antropométricos de obesidad:
índice de masa corporal (IMC), circunferencia de cintura (CC), índice cintura cadera (ICC)
e índice cintura talla (ICT).
Resultados principales: 150 participantes, 97 varones (65,3%) y 57 mujeres (34,7%), con
una edad media de 8 en los niños y 6,8 en las niñas. El 26,3% de la población de estudio
presentaba obesidad, mientras que el 2,1% (n=32) tenía sobrepeso. El indicador
antropométrico que tuvo una correlación mayor en cuanto a las variables bioquímicas
(HDL, TG y glicemia) fue la CC, mostrando predominancia con los niveles de HDL en
sangre (P=0.001). Sin embargo, las variables bioquímicas tuvieron valores más
estadísticamente significativos en su distribución según el ICT.
Conclusiones: Altos valores de los indicadores de obesidad utilizados en este estudio se
relacionan significativamente con mayores valores en los marcadores de riesgo
cardiometabólico. El ICT fue el indicador con mayor significancia estadística frente a las
cuatro variables bioquímicas estudiadas.
[9]
2. INTRODUCCIÓN
El síndrome metabólico (SM), afecta especialmente a los adultos; sin embargo, estudios
recientes han evidenciado un incremento de su prevalencia en la población infanto-
juvenil.1,2,3,4 Se ha supuesto que la prevalencia de este síndrome -caracterizado por la
presencia simultánea de varios factores de riesgo de origen metabólico-,3 ha aumentado a
nivel mundial en casi todos los grupos etarios debido no sólo al factor genético, elemento
fundamental para su desarrollo, sino también al incremento de los hábitos de vida no
saludables que están llevando rápidamente a la aparición de un sin número de
enfermedades crónicas no transmisibles, entre ellas la obesidad y por consiguiente: el
síndrome metabólico.3
Debido a esto, la preocupación de la comunidad científica al respecto ha ido creciendo, y
el interés de los investigadores en esta área es cada vez mayor. Es por esto que la
obesidad y su relación con el SM, ha sido objeto de estudio de numerosas investigaciones
en los últimos tiempos, especialmente en la población adulta. Asimismo, en la población
infantil el tema está tomando auge recientemente por los altos niveles de prevalencia de
obesidad y sobrepeso en dicha población.1-3 Y los resultados de dichos estudios, han
servido para llenar los vacíos en el conocimiento y plantear estrategias que busquen
mejorar la eficacia en la identificación precoz del riesgo.4,5
Las investigaciones han determinado que existe una estrecha relación entre los
indicadores antropométricos de obesidad y el comportamiento de los componentes del
síndrome metabólico (hiperglicemia, hipertrigliceridemia, hipercolesterolemia, resistencia a
la insulina, hipertensión arterial)1,4,5. Y han propuesto la utilización de dichas herramientas
para medir la composición corporal de los individuos, como la circunferencia de cintura
(CC), el índice de masa corporal (IMC), el índice cintura/cadera (ICC) y el índice
cintura/talla (ICT), y así evaluar la presencia de riesgo cardiometabólico en los mismos.
En este trabajo de investigación se aborda este tema. Está realizado con el fin de
examinar la relación entre los indicadores antropométricos de obesidad y los
componentes bioquímicos del síndrome metabólico en una población de niños y niñas
cartageneros; y nace de la sensibilidad que despierta en nosotras, como futuras
profesionales del área de la salud, este grave problema de salud pública mundial que
estamos viviendo en la actualidad, y que exige por parte de las diferentes organizaciones
un abordaje multidisciplinar comprometido con la prevención y/o un tratamiento oportuno;
por lo que es adecuado pensar en estrategias que se puedan llevar a cabo desde edades
tempranas y así contribuir de manera más global a la prevención, detección y tratamiento
precoz de enfermedades cardiometabólicas que sin duda están relacionadas con una alta
tasa de mortalidad a nivel mundia,2,3 generando así, un impacto en la salud pública
nacional.
[10]
3. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
El síndrome metabólico (SM) está definido como la presencia simultánea de factores de
riesgo lipídicos y no lipídicos de origen metabólico, y cuyos componentes más importantes
son: obesidad abdominal, hipertensión arterial (HTA), dislipidemia e hiperglicemia.1,2,3,4
Este síndrome también tiene un componente genético importante que predispone a la
aparición y desarrollo del mismo, como también puede presentarse cuando hay elevado
consumo de alcohol, tabaquismo y cuando se es sedentario.3,4,5,6,7,8,9
El SM es un trastorno que afecta especialmente a los adultos, pero los hallazgos recientes
han encontrado la presencia del mismo en la población infantil,3-9,10 aunque en estos su
diagnóstico sea más difícil de establecer. En Estados Unidos la prevalencia del síndrome
en niños es de 6,1% para los varones y 2,2% para las niñas. En Chile se estima que la
prevalencia es 4,9%, 10,5% y 24,6%, en niños con peso normal, sobrepeso y obesidad,
respectivamente.9 En México, la prevalencia del síndrome metabólico en la población
infanto-juvenil con obesidad oscila entre el 30% y el 50%.9 En Colombia, los datos más
recientes revelan que la prevalencia, usando la definición de la Federación Internacional
de Diabetes (IDF), es de 1,2% en adolescentes de 10 a 16 años;11 mientras que un
estudio realizado en Medellín, reveló resultados de prevalencia de SM de 6,6% en
adolescentes y 5,1% en niños.4
Los aumentos en la prevalencia de estos factores de riesgo que predisponen al individuo
al desarrollo de eventos cardiometabólicos resultan ser consecuencia de un proceso
multifactorial en el que se ven involucrados factores genéticos, otros de tipo ambiental y
los relacionados con los estilos de vida.1,2,12,13,14 Estos últimos se han vuelto relevantes
pues se ha producido un incremento de los llamados „hábitos modernos‟, en especial del
sedentarismo, la inactividad física y la sobrealimentación, lo cual trae como resultado una
mayor prevalencia de sobrepeso y obesidad a nivel mundial, considerándose este como
uno de los problemas más importantes de salud pública dada su estrecha relación con
alteraciones metabólicas importantes como el síndrome metabólico.15,16,17,18
Diversos estudios han identificado una fuerte relación entre la obesidad y el síndrome
metabólico. La acumulación de grasa especialmente a nivel abdominal, tiene una
correlación positiva con la presencia de hipertrigliceridemia, hiperglicemia e hipertensión,
componentes importantes del Síndrome, 4,7-11 incluso se ha determinado que la obesidad
es el parámetro más constante como criterio diagnostico en las distintas definiciones del
síndrome metabólico del adulto dadas por el III Panel de Tratamiento para el Adulto (ATP-
III), la OMS y la IDF.10
Adicionalmente, estudios previos han revelado que la prevalencia del SM es mayor en los
niños obesos que en los no obesos (32,1% vs 6,4%), y que aquellos que tienen una
circunferencia de cintura elevada, tienen mayor riesgo de desarrollarlo que los que tienen
[11]
una circunferencia de cintura adecuada.9 Burrows et al, encontraron que el riesgo de
desarrollar SM es 17,3 veces mayor en los niños con obesidad abdominal versus aquellos
sin obesidad.19 Lo cual tiene una gran implicación en la salud pública, pues se conoce que
la principal complicación del Síndrome y la Obesidad es el desarrollo de enfermedades
cardiovasculares (ECV).3-9 Los estudios revelan que quien tenga un diagnóstico de SM
podría tener hasta un riesgo 20% mayor de presentar una alteración coronaria en los
siguientes 10 años.4 Y según el Instituto Nacional de Salud y la OMS, las ECV son la
principal causa de muerte en Colombia y en el mundo. Se calcula que en el 2008
murieron por esta causa 17,3 millones de personas, lo cual representa un 30% de todas
las muertes registradas en el mundo;20 7,3 millones de esas muertes se debieron a la
cardiopatía coronaria, y 6,2 millones a los accidentes cerebro vasculares (AVC).21 En
nuestro país en el 2011, se registró la más alta proporción de fallecimientos por ECV
(25,4%).22
Es importante mencionar que cada cuatro segundos ocurre un infarto agudo de miocardio,
y cada cinco, un accidente cerebro vascular y según la OMS, el 80% de estos eventos
son prevenibles.10
Haciendo conciencia de estos datos reportados en investigaciones y considerando que en
la actualidad existen alrededor de 47 millones de niños, entre los 5 y 17 años que
padecen de obesidad a nivel mundial,14,18 y que para el 2025, se espera que esta cifra
alcance los 70 millones;18 ha sido prioritario el desarrollo y la utilización de herramientas
de fácil uso para la detección temprana y masiva de factores de riesgo que se relacionan
con el SM u otras ECV. Entre estas herramientas se encuentran los indicadores
antropométricos de obesidad como son el Índice de Masa Corporal (IMC), la
Circunferencia de Cintura (CC), el Índice Cintura Talla (ICT) y el Índice Cintura Cadera
(ICC). Ya diversos estudios han encontrado la relación que existe entre estos indicadores
y la presencia del SM o el Riesgo de ECV.
Un estudio realizado en Brasil, concluyó que las variables antropométricas IMC y CC
fueron consideradas predictores del SM en niños.23 En México, Nakash et al., encontraron
que los niños con obesidad abdominal (CC > percentil 90) presentaron una mayor presión
arterial (PA) y mayores concentraciones de triglicéridos (TG) e insulina que los niños con
una circunferencia de cintura normal.24
En Colombia son pocos los estudios que se encuentran publicados en la literatura
biomédica donde han buscado la relación del SM y los marcadores antropométricos de
obesidad. En Manizales fue realizado un estudio que determinó que la CC es una medida
antropométrica que predice varias ECV.25 En la investigación realizada por Agudelo et al,
se determinó que el IMC es un referente de los niveles de adiposidad que puede ser
utilizada para realizar el diagnóstico del síndrome en niños. En dicha investigación, se
citaron otros estudios donde determinaron que era preferible usar el IMC que la CC como
indicador de adiposidad central debido a las grandes variaciones interindividuales que se
dan en la población adolescente.4
[12]
No obstante, y según la búsqueda realizada, no encontramos antecedentes de estudios
que hayan llevado a cabo este análisis en nuestra población. Por lo que la pregunta
problema que sustenta este trabajo de investigación es ¿cuál es la relación entre los
indicadores antropométricos de obesidad y los componentes del síndrome metabólico en
niños y niñas de la ciudad de Cartagena?
[13]
4. JUSTIFICACIÓN
En Colombia, y según los datos reportados por la Encuesta Nacional de Situación
Nutricional (ENSIN) realizada en el 2010, se ha identificado un aumento del 2,5% en la
prevalencia de alteraciones como sobrepeso y obesidad en niños durante el último
quinquenio.26 En nuestra región, existen estudios realizados en jóvenes universitarios que
han informado prevalencias considerables de sobrepeso y obesidad (34,2%) e inactividad
física (64,1%).27 En cuanto al síndrome metabólico, no se encuentran reportes de estudios
realizados en niños y adolescentes en la literatura biomédica, sin embargo en adultos se
han encontrado altas prevalencias del SM en hombres y mujeres. En el 2012, Mora
García et al, reveló una prevalencia de SM del 35,1%, en una muestra de 670 adultos en
distintas zonas de la ciudad de Cartagena.28
El panorama social, requiere la implementación de políticas en salud pública dirigidas a la
promoción de la salud y prevención de la enfermedad, tal y como se exponen en el Plan
Decenal de Salud Pública y por ello este trabajo pretende contribuir a la detección
temprana de factores de riesgo de enfermedades cardiovasculares, a través del uso de
herramientas diagnósticas de fácil aplicación, que cuentan con validez científica y son de
bajo costo23 lo que podría aportar a la solución de esta problemática en salud pública. Así
mismo, podemos decir que este proyecto de investigación, va en línea con las
necesidades de la región, sustentadas dentro de las políticas del Plan de Desarrollo del
Distrito de Cartagena, que busca consolidar la promoción y adopción de estilos de vida
saludables, la detección temprana de factores de riesgo cardiovasculares, que incluyen la
identificación e intervención desde la escuela en todas las comunidades, con el fin de
desarrollar hábitos saludables relacionados con la practica regular de actividad física, la
sana alimentación y recreación.26
Por ello, este trabajo podría traer un beneficio directo para los participantes pues los
resultados pueden servir de insumo para la creación de nuevos y efectivos programas de
promoción de estilos de vida saludable en las instituciones educativas donde se favorezca
directamente la modificación de comportamientos en los niños y la adopción de estilos de
vida saludables que perduren en las siguientes etapas de la vida de los participantes,
favoreciendo a mediano y largo plazo un cambio positivo en el perfil epidemiológico de
nuestros niños y futuros adolescentes y adultos.
Como fisioterapeutas, y profesionales de la salud, estamos atendiendo al llamado
realizado por organismos internacionales como la Organización Mundial de la Salud
(OMS)29 y la Confederación Mundial de Terapia física (WCPT)30 a prestar nuestros
servicios oportunamente en la identificación y atención precoz de factores de riesgo
cardiometabólicos que puedan generar a futuro enfermedades crónicas no transmisibles y
afectar la salud de las personas.
[14]
Como futuros fisioterapeutas bonaventurianos, respetamos los lineamientos de la
universidad desde su mirada católica y franciscana del hombre, del mundo y de la ciencia,
contribuyendo con su misión de ser una institución líder en la gestión del conocimiento,
centrada en el desarrollo humano, a través de una investigación que busca impactar
positivamente en la calidad de vida y en el desarrollo humano y social de la comunidad,
cumpliendo con el rigor científico, la búsqueda de la verdad, la actividad creadora, el
análisis serio y objetivo de la realidad, el valor intrínseco de la ciencia y de la
investigación, el examen crítico de los conocimientos y la aplicación de los mismos al
desarrollo y a la solución de las problemáticas de la sociedad, fundamentales para la
Universidad en su quehacer.31
[15]
5. MARCO REFERENCIAL
5.1 MARCO CONTEXTUAL
Este proyecto de investigación se llevó a cabo con niños con edades entre los 6 y los 10
años vinculados al IDER de Bolívar, cuya sede principal se encuentra en el barrio Pie de
la Popa, situado en el noroccidente de la ciudad. El IDER es una entidad responsable de
fomentar, masificar, divulgar, planificar, coordinar, ejecutar y asesorar la práctica del
deporte, la recreación, el aprovechamiento del tiempo libre y la educación física en el
Distrito de Cartagena de Indias; cuya misión se basa en Desarrollar programas, proyectos
y acciones de deportes, recreación y actividad física generando hábitos y estilos de vida
saludables dentro de un ambiente participativo de sana convivencia, en espacios
adecuados y seguros.
5.2 MARCO CONCEPTUAL
A lo largo de este estudio se usan un conjunto de términos o conceptos que son definidos
a continuación para su mayor comprensión.
5.2.1 Riesgo cardiometabolico: Con la investigación de factores de riesgo
cardiometabólico (FRCM) se han identificado conductas que pueden contribuir a la
aparición o disminución de las enfermedades cardiovasculares; los factores de
riesgo cardiometabólico se han clasificado en factores de riesgos principales y
emergentes. La OMS considera como factores de riesgo cardiometabólico
principales y modificables el tabaquismo, el sedentarismo, la dieta pobre en fibras
y rica en colesterol y grasas saturadas, la diabetes mellitus, las dislipidemias y la
hipertensión arterial; como factores emergentes, la proteína C reactiva ultra
sensible y la homocisteína.32
5.2.2 Síndrome: Síndrome es la agrupación de síntomas y/o signos relacionados con un
mecanismo anormal, que conduce al diagnóstico de una enfermedad que afecta el
organismo de una persona.33
5.2.3 Síndrome metabólico: El SM está definido como la presencia simultánea de
factores de riesgo lipídicos y no lipídicos de origen metabólico, y cuyos
componentes más importantes son: obesidad abdominal, hipertensión arterial,
dislipidemias e hiperglicemia.1-4 Es una entidad en la que están asociados varios
factores precursores de enfermedad cardiovascular.34,35,36
[16]
5.2.4 Obesidad: Tanto la obesidad como el sobrepeso son definidos como una
acumulación anormal o excesiva de grasa que puede ser perjudicial para la salud.
Es una enfermedad crónica multifactorial compleja, influida por factores genéticos,
fisiológicos, metabólicos, celulares, moleculares, sociales y culturales, que se
caracteriza por el aumento de tejido adiposo. Es un padecimiento que se
acompaña de una serie de complicaciones y requiere, por ende un control y
tratamiento de por vida. Es determinada a través de indicadores
antropométricos.37,38,39
5.2.5 Dislipidemias: Son un conjunto de enfermedades asintomáticas que tienen la
característica común de tener concentraciones anormales de las lipoproteínas
sanguíneas. La concentración del perfil sérico de lípidos en sus diferentes
fracciones lipoproteícas conllevan un incremento en el riesgo de enfermedad
cardiovascular como principal causa de mortalidad, además de la lesión orgánica
funcional pancreática y por depósito en otros órganos según el nivel de severidad
y cronicidad. Las dislipidemias son el factor de riesgo cardiovascular modificable
más frecuente. Son una causa frecuente de pancreatitis y alguna de ellas se
asocian con una mayor incidencia de diabetes mellitus y enfermedades crónico
degenerativas.40
5.2.6 Hiperglicemia: Es la elevación de los niveles de glicemia en sangre por encima de
los normales; y aparece cuando el organismo no cuenta con la suficiente cantidad
de insulina o cuando el organismo no puede utilizarla adecuadamente.41
5.2.7 Índice de masa corporal: El índice de masa corporal (IMC) es un indicador simple
de la relación entre el peso y la talla que se utiliza frecuentemente para identificar
el sobrepeso y la obesidad en los adultos. Se calcula dividiendo el peso de una
persona en kilos por el cuadrado de su talla en metros (kg/m2).42
5.2.8 Índice cintura talla: Es un indicador de la relación entre la circunferencia de
cintura y la talla que se utiliza para valorar el riesgo cardiovascular. Se determina
dividiendo el perímetro de cintura de una persona por su talla en centímetros. Se
estima que valores superiores a 0,50 cm se asocian con elevadas concentraciones
de triglicéridos, colesterol y glucosa en sangre; así como elevados valores de la
presión arterial tanto en hombres como en mujeres.17
5.2.9 Circunferencia de cintura: Es el indicador antropométrico que refleja la grasa
intraabdominal. Según el Panel de Tratamiento para el Adulto III, es uno de los
parámetros para determinar la presencia de Síndrome metabólico.3 La OMS
sugiere hacer la medición de la circunferencia de cintura en el punto medio entre la
costilla inferior y la cresta ilíaca.
[17]
5.2.10 Índice cintura cadera: Las circunferencias de cintura y de cadera se expresan
como el cociente cintura/cadera. La circunferencia de cintura es un indicador del
tejido adiposo en la cintura y el área abdominal; la circunferencia de cadera es un
indicador del tejido adiposo que está sobre los glúteos y la cadera. Por lo tanto, el
cociente de estos provee un índice de distribución de adiposidad relativa en los
adultos: cuanto más alto sea el cociente mayor será la proporción de adiposidad
abdominal.43
5.3 MARCO TEÓRICO
La obesidad es una enfermedad crónica, compleja y multifactorial. Resulta de un proceso
que suele iniciarse en la infancia y la adolescencia que se establece por un desequilibrio
entre la ingesta y el gasto energético.39,44 Los riesgos vinculados con esta enfermedad en
la infancia incluyen muchas de las comorbilidades que se han descrito en el adulto, entre
ellas el conjunto de factores de riesgo cardiovascular como hipertensión,
hipertrigliceridemia, hiperglucemia y dislipidemia, ligados a la aparición posterior del
síndrome metabólico.1,39,44
La medición de biomarcadores es un importante criterio clínico para identificar los efectos
del aumento de la masa grasa, especialmente la intraabdominal, y se correlacionan con
aumento del riesgo de DM 2.17 En la actualidad el tejido adiposo es considerado un
verdadero órgano endocrino, el cual secreta una serie de proteínas, conocidas como
adipoquinas o citocinas, que presentan una función variada sirviendo de base para
explicar la interrelación entre la obesidad y la DM 2.44 Ellas derivan de los adipocitos o de
los macrófagos infiltrantes, o de ambos, y representa la inflamación del tejido adiposo uno
de los primeros pasos en la cadena de eventos que llevan a la resistencia a la insulina en
personas obesas y/o con sobrepeso.45
Aunque el tejido adiposo visceral aumenta la posibilidad de que los adultos desarrollen
SM, esta relación es más difícil de establecer en nuestra población de estudio debido a
las diferencias hormonales y de maduración de los adolescentes, que tienden a tener
depósitos de grasa visceral menor que los adultos.45
Sin embargo, la grasa visceral se adquiere durante la maduración en proporción al
aumento de la grasa corporal en general, lo que puede sugerir que la acumulación de
grasa visceral es un factor de riesgo tan relevante en la adolescencia como en la edad
adulta.45
La mayoría de las investigaciones realizadas alrededor de este tema, tienden a relacionar
la aparición del SM cuando hay una alteración presente en la composición corporal.4-11 Se
cree que esto pueda deberse a que por un lado, la resistencia a la insulina, que es la
principal característica del Síndrome, tiene una correlación positiva con la acumulación de
[18]
grasa a nivel central,9 y por otro lado, se ha determinado que la obesidad es el parámetro
más constante como criterio diagnóstico en las distintas definiciones del SM del adulto
dadas por el Panel de Tratamiento para el Adulto III (ATP-III), la OMS y la IDF.10
Es así, como se ha ido proponiendo el uso de distintos índices antropométricos como
estrategia diagnóstica de obesidad abdominal. En torno a esto se han realizado diversos
estudios en la población adulta para establecer la relación existente entre indicadores que
evalúan la composición corporal: como la circunferencia de cintura (CC), el índice de
masa corporal (IMC), el índice cintura talla (ICT) y el índice cintura cadera (ICC), y la
presencia de riesgo cardiometabólico.46 También se encontró dicha relación en niños y
adolescentes23,25,46,47
Síndrome metabólico e IMC y CC.
Indicadores antropométricos de adiposidad, como el IMC y la CC han demostrado su
capacidad predictiva de enfermedades cardiovasculares y DM2.48 En el estudio realizado
por Camhi et al., se determinó que la CC puede ser una herramienta más específica y
sensible en comparación con el IMC para medir la adiposidad central y así contribuir en la
identificación de múltiples factores de riesgo elevados para enfermedad cardiovascular y
SM, específicamente en los adolescentes.49 La capacidad tanto de la CC como del IMC
como predictores del SM corrobora la fuerte asociación de la grasa corporal,
principalmente de ubicación abdominal, relacionada a la resistencia a la insulina y a otros
aspectos asociados al SM.49
Por otro lado, en otra investigación realizada en México por Arjona y cols, encontraron
una correlación positiva entre el IMC y ciertos componentes del síndrome metabólico
como son: el colesterol (CT) y C-LDL.50 Mientras que en el estudio realizado por
Gharipour et al.,51 se demostró que la CC tiene una mayor sensibilidad y especificidad
para predecir el síndrome metabólico. Investigaciones realizadas en Brasil, España,
Estados Unidos, Inglaterra e Italia en poblaciones pediátricas, determinaron que la CC
cuenta con una elevada utilidad clínica y epidemiológica en dicha población, debido a que
tiene capacidad predictiva de riesgo cardiovascular y enfermedades metabólicas a
futuro.52
Síndrome metabólico e ICC.
Con relación al ICC, Cabrera et al.,53 determinaron que este indicador fue superior a la CC
en el diagnóstico del SM en la población pediátrica, debido a la fuerte relación con los
componentes bioquímicos del síndrome mostrada en sus resultados. Del mismo modo, los
resultados del estudio de Gonzáles et al.,46 mostraron diferencias significativas para dicho
índice, sobre todo en hombres. Mientras que el estudio de Gharipour et al. mostró que el
ICC y la CC fueron mejores indicadores del SM en mujeres comparado con el IMC, y la
CC y el IMC fueron mejores para discriminar el síndrome en los hombres.51 Sin embargo,
[19]
otros estudios han revelado que el ICC es el indicador que menos capacidad predictiva
tiene de riesgo cardiometabólico.54
Síndrome metabólico e ICT
Otras investigaciones realizadas en adultos chilenos, sugieren que el ICT es de gran
utilidad pues sería mejor predictor de riesgo que el IMC, CC o ICC, debido a que la baja
estatura es un predictor independiente de enfermedad y mortalidad. El ajuste de la CC por
la estatura corporal permitiría capturar mejor el riesgo asociado a la obesidad visceral.55
También Remón et al.,56 realizaron un estudio en 3.868 adultos del Hospital Militar de
Holguín (Cuba) en el que observaron que el ICT tuvo una correlación significativa con
componentes del SM, en especial con la glicemia; demostrando además mayor eficacia
que el IMC a la hora de realizar el diagnóstico del síndrome.
Marrodán et al., realizaron un estudio con niños con edades comprendidas entre los 6 y
14 años de edad, determinando que este indicador (ICT) no varía con la edad, e indicaron
que tiene un alto poder predictivo para identificar los sujetos clasificados con sobrepeso u
obesidad.57
5.4 MARCO LEGAL
Esta investigación está enmarcada y sujeta a un conjunto de resoluciones, leyes y
decretos que la promueven la realización de investigaciones en salud pública para el
mejoramiento de las acciones de prevención de la enfermedad, teniendo en cuenta las
necesidades de la población de estudio.
5.4.1 PLAN DECENAL DEL MINISTERIO DE SALUD 2011-2021: Busca elevar,
promover e implementar como prioridad en las políticas de todos los sectores y
entornos, una agenda intersectorial para la promoción de la salud, el control de las
enfermedades no transmisibles (ENT) y las alteraciones de la salud. Apoyando el
desarrollo de capacidades nacionales y territoriales para la investigación en
materia de promoción de la salud, prevención y control de las ENT. Este proyecto,
se basa en la línea operativa del plan decenal de salud pública PDSP 2011-2021,
específicamente en la línea de gestión del riesgo en salud, cuyas acciones hacen
parte de un enfoque estructurado para manejar la frecuencia y severidad de un
evento a través de una secuencia de actividades que incluye la evaluación del
riesgo y el desarrollo de estrategias para identificarlo, manejarlo y mitigarlo.58
5.4.2 LEY 528 DEL 1999: Por la cual se reglamenta el ejercicio de la profesión de
fisioterapia, se dictan normas en materia de ética profesional y otras disposiciones.
[20]
5.4.2.1 ARTÍCULO 2: Apartado D donde se fundamenta La participación del fisioterapeuta
en cualquier tipo de investigación científica que involucre seres humanos, deberá
ajustarse a los principios metodológicos y éticos que permiten el avance de la
ciencia, sin sacrificar los derechos de la persona.
5.4.2.2 ARTÍCULO 3: Para efectos de la presente ley, se entiende por ejercicio de la
profesión de fisioterapia la actividad desarrollada por los fisioterapeutas en materia
de:
Diseño, ejecución y dirección de investigación científica, disciplinar o
interdisciplinar, destinada a la renovación o construcción de conocimiento que
contribuya a la comprensión de su objeto de estudio y al desarrollo de su
quehacer profesional, desde la perspectiva de las ciencias naturales y sociales;
Diseño, ejecución, dirección y control de programas de intervención
fisioterapéutica para: la promoción de la salud y el bienestar cinético, la
prevención de las deficiencias, limitaciones funcionales, discapacidades y
cambios en la condición física en individuos y comunidades en riesgo, la
recuperación de los sistemas esenciales para el movimiento humano y la
participación en procesos interdisciplinares de habilitación y rehabilitación
integral.
5.4.3 PROYECTO EDUCATIVO BONAVENTURIANO (PEB): Esta investigación se
relaciona con la misión del PEB de la Universidad la cual considera fundamentales
en su acción, la búsqueda constante de la verdad; la actividad creadora; el análisis
serio y objetivo de la realidad; el rigor científico y el valor intrínseco de la ciencia y
de la investigación, el examen crítico de los conocimientos y la aplicación de los
mismos al desarrollo de la comunidad.31
[21]
6. OBJETIVOS
6.1 OBJETIVO GENERAL
Examinar la relación entre indicadores antropométricos de obesidad y componentes del
síndrome metabólico en niños y niñas de Cartagena.
6.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Establecer las características sociodemográficas de la población estudio.
Determinar la relación entre los indicadores antropométricos ICC, ICT, IMC, CC y los
niveles de triglicéridos e sangre.
Establecer la relación entre los indicadores antropométricos ICC, ICT, IMC, CC y los
niveles de glicemia en sangre.
Identificar la relación entre los indicadores antropométricos ICC, ICT, IMC, CC y los
niveles de colesterol en sangre.
[22]
7. METODOLOGÍA
Este proyecto de investigación hace parte de un macroproyecto avalado por convocatoria
interna de la Universidad de San Buenaventura de Cartagena que lleva por título
“Prevalencia del Riesgo Cardiometabólico y Factores Asociados de Niños y Niñas en
Cartagena de Indias”. El responsable e investigador principal es el profesor Ricardo A.
Agredo Zúñiga. El proyecto se encuentra adscrito al Grupo de Investigación Movimiento
Humano y Salud (GIMHUS), Categoría B según Colciencias, dentro de la línea de Salud
Pública.
7.1 Diseño del estudio: Estudio observacional, transversal y analítico.
7.2 Población y muestra: Mediante muestreo probabilístico (error=3%; nivel de
confianza= 95%; valor de p= 0,05), aleatorio simple, se incluyeron 154 niños y niñas
que asisten a una Institución deportiva de la Ciudad de Cartagena.
7.3 Criterios de inclusión: Se incluyeron niños y niñas entre los 6 y 10 años, con historial
libre de ECV o endocrina y que contaron con la autorización y consentimiento de sus
padres o adulto responsable por escrito.
7.4 Criterios de exclusión: Se excluyeron niños y niñas que presentaron: enfermedades
inflamatorias (n=1), procesos infecciosos (n=3), cualquier enfermedad que afecte el
metabolismo de la glucosa o los lípidos, antecedentes de cualquier procedimiento
quirúrgico o trauma mayor 6 meses antes del estudio, alteraciones neurológicas,
psiquiátricas o limitación cognitiva que no les permitiera consentir su participación en
el estudio.
7.5 Variables de estudio: Las determinaciones bioquímicas fueron realizadas por parte
del personal especializado del Laboratorio Clínico de la Universidad de San
Buenaventura Cartagena mediante pruebas enzimáticas colorimétricas para los lípidos
y la glucosa. La muestra sanguínea fue tomada en ayunas. Las mediciones
antropométricas fueron realizadas por personal entrenado de pregrado (estudiantes de
fisioterapia) de la Universidad, bajo la supervisión del investigador principal.
7.5.1 Componentes del SM: Si bien no existe un gold estándar para definir el Síndrome
metabólico en niños y niñas, la descripción de su prevalencia de acuerdo con
algunas definiciones pediátricas propuestas es necesaria en todas las poblaciones
del mundo.11 En este trabajo se tuvo en cuenta la presencia de solo 3
componentes del SM, bajo los siguientes criterios de Riesgo:
Triglicéridos ≥130 /dl.59
[23]
Niveles de glucosa: se tomará en ayunas según las directrices de la
Federación Internacional de Diabetes (≥100 /dL).60
Colesterol: C-HDL <35ml/dl y C-LDL ≥ 130ml/dl.48
7.5.2 Indicadores Antropométricos de Obesidad: El peso corporal se tomó con una
balanza TANITA, la talla y la circunferencia de cintura (CC) se midieron con una
cinta métrica de material no extensible; esta última fue tomada en el punto medio
entre la 12ª costilla y la cresta ilíaca, la circunferencia de cadera (Ccad) y los
pliegues cutáneos se midieron utilizando técnicas e instrumentos estandarizados
en población pediátrica colombiana.48 Con estas mediciones también se calculó el
Índice de Masa Corporal o IMC (kg/m2), el Índice Cintura Cadera o ICC (CC en
cm/Ccad en cm) y el Índice Cintura Talla o ICT (CC en cm/talla en cm). Se
calcularon los indicadores con los siguientes criterios de riesgo. Se consideró
como criterio de riesgo para los indicadores antropométricos IMC, CC, ICC ≥
Percentil 90. Para el ICT se consideró como criterio de riesgo >0.50cm.17
[24]
8. RESULTADOS
En el presente estudio el 65,3% (n=95) de la población era masculina, el 57,9% de los
participantes se consideró mestizo (n=86), seguido de afrodescendiente con un 25,3%
(n=39) y la mayoría de la población era procedente de la ciudad de Cartagena (65,3%,
n=98), pertenecientes predominantemente al estrato 1 (53,7%, n=80). En la tabla 1 se
describen todas las variables sociodemográficas. Según la media de las variables de
estudio, el promedio de edad fue de 6,8 ± 1,4 años en las niñas y 8 ± 1,5 años en los
niños. Se observó que las niñas presentaron mayores valores en las variables de riesgo
cardiometabólico (GLIC, CT, HDL, TG), mientras que los valores de los índices
antropométricos (IMC, CC, ICC), fueron mayores en los niños (Tabla 2). Se encontró
además que el 26,3% (n=40) de la población de estudio se encontraba en un estado de
obesidad, mientras que el 2,1% (n=32) tenía sobrepeso; y alrededor del 53,7% (n=80) de
los niños y niñas presentaban valores de colesterol por encima de los considerados como
normales para su edad. (Tabla 3).
Tabla 1. Características sociodemográficas de la población de estudio (n=150)
GÉNERO PROCEDENCIA
N (%) N (%)
Femenino 53 (34,7%) Cartagena 98 (65,3%)
Masculino 97 (65,3%) Fuera de Cartagena 52 (34,7%)
ETNIA ESTRATO SOCIOECONÓMICO
N (%) N (%)
Afrodescendiente 39 (25,3%) Estrato 1 80 (53,7%)
Indígena 6 (4,2%) Estrato 2 55 (35,8%)
Mestizo 86 (57,9%) Estrato 3 8 (5,3%)
Blanco 11 (7,4%) Estrato 5 3 (2,1%)
Otro 8 (5,3%) Estrato 6 1 (1,1%)
No sabe / No
responde 3 (2,1%)
SEGURIDAD SOCIAL
N (%)
EPS 120 (80,0%)
Medicina Prepagada 8 (5,3%)
Sisben 21 (13,7%)
No tiene 1 (1,1%)
[25]
Tabla 2. Estadística descriptiva de las variables de estudio (n=150)
Tabla 3. Prevalencias de las variables de estudio (n=150)
VARIABLE MEDIA DESV. ESTÁNDAR IC (Límite inferior- Límite superior)
FEMENINO MASCULINO FEMENINO MASCULINO FEMENINO MASCULINO
Edad 6,8485 8,0645 1,43878 1,59786 IC 95%
(6,3383-7,3587) IC 95%
(7,6587-8,4703)
IMC 17,7924 19,2248 4,13410 3,82423 IC 95 %
(16,3265 -19,2583)
IC 95 % (18,2537-20,1960)
CC 56,3182 58,8419 7,51230 8,68822 IC 95 %
(53,6544-58,9819)
IC 95 % (56,6355-
61,0483)
ICC ,8645 ,8950 ,07315 ,08432 IC 95 %
(,8386-,8905) IC 95 %
(,8736-,9164)
ICT ,4712 ,4597 ,05611 ,05008 IC 95 %
(,4513-,4911) IC 95 %
(,4470-,4724)
Glicemia 76,4818 74,4290 8,03786 11,80560 IC 95 %
(73,6317-79,3319)
IC 95 % (71,4310-77,4271)
CT 156,6364 148,9194 23,27528 27,64784 IC 95 %
(148,3833-164,8894)
IC 95 % (141,8981-155,9406)
TG 88,8879 83,6952 48,83158 28,20615 IC 95 %
(71,5730-106,2028)
IC 95 % (76,5321-90,8582)
HDL 43,3030 43,0000 7,01999 8,85401 IC 95%
(40,7515-45,2485)
IC 95 % (71,5730-106,2028)
VARIABLE FRECUENCIA PORCENTAJE IMC
Sobrepeso Obesidad
32 40
21,1% 26,3%
CC
P75 P90
37 35
24,2% 23,2%
ICC
P75 P90
30 37
20%
24,2%
ICT
Menor de 0,50 Mayor de 0,50
112 38
74,7% 25,3%
Glicemia
Normal Hiperglicemia
146 4
96,8% 3,2%
TG
Normal Hipertrigliceridemia
122 28
81,1% 18,9%
HDL
Normal Bajo
76 63
50,5% 41,5%
CT
Normal Hipercolesterolemia
70 80
46,3% 53,7%
[26]
Tabla 4. Correlaciones entre las variables antropométricas y bioquímicas.
GLIC CT HDL TG IMC CC ICT ICC
GLIC
Correlación
de Pearson
1 0,57 ,056 ,114 ,180 ,291** ,231* ,197
Sig.
(bilateral)
0,584 ,591 ,269 0,81 0,004 ,024 0,56
CT
Correlación
de Pearson
0,57 1 -,123 ,208* ,138 ,184 ,200 -,045
Sig.
(bilateral)
,584 ,235 ,043 ,181 ,074 ,052 ,663
HDL
Correlación
de Pearson 0,56 -,123 1 -,291**
-
,275*
*
,347**
-
,264*
*
-,078
Sig.
(bilateral)
,591 ,235 ,004 ,007 ,001 ,010 ,450
TG
Correlación
de Pearson ,114 ,208*
-
,291*
*
1 ,237* ,259* ,167 -,171
Sig.
(bilateral)
,269 ,043 ,004 ,021 0,11 ,105 ,098
IMC
Correlación
de Pearson ,180 ,138
-
,275*
*
,237* 1 ,843** ,714*
* -,095
Sig.
(bilateral)
0,81 ,181 ,007 ,021 ,000 ,000 ,358
CC
Correlación
de Pearson
,291*
* ,184
,347*
* ,259*
,843*
* 1
,705*
* ,077
Sig.
(bilateral)
0,004 ,074 ,001 0,11 ,000 ,000 ,456
ICT
Correlación
de Pearson ,231* ,200
-
,264*
*
,167 ,714*
* ,705** 1 ,262*
Sig.
(bilateral)
,024 ,052 ,010 ,105 ,000 ,000 ,010
ICC
Correlación
de Pearson
,197 -0,45 -,078 -,171 -,095 ,077 ,262* 1
Sig.
(bilateral)
0,56 ,663 ,450 ,098 ,358 ,456 ,010
**. La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral).
*. La correlación es significante al nivel 0,05 (bilateral).
[27]
Por su parte, en la Tabla 4, se presentan las correlaciones entre las variables de estudio,
Se obervó que el IMC tuvo una mayor correlación con los niveles de HDL y TG en sangre;
mientras que el ICC la tuvo con los niveles de glicemia. Por otro lado, el ICT estuvo
relacionado con los niveles de HDL y glicemia. Sin embargo, el indicador antropométrico
que tuvo una correlación mayor en cuanto a las variables bioquímicas (HDL, TG y
glicemia) fue la CC, mostrando predominancia con los niveles de HDL en sangre
(P=0.001).
Tabla 5. Distribución de las variables bioquímicas según indicadores antropométricos.
c
VARIABLE P25 P50 P75 P90 Prueba de
significancia Valor P
Media ± DE
Glicemia 73,76 ± 8,67 74,54 ± 9,02 75,89 ± 9,31 76,49 ± 14,63 Kruskal Wallis P=0,655
CT 147,57 ±
21,69 153,73 ±
26,12 150,09 ±
29,92 155,08 ±
28,64 Kruskal Wallis P=0,678
HDL 45,38 ± 8,39 42,91 ± 9,05 43,85 ± 6,98 40,28 ± 7,82 Kruskal Wallis P=0,096
TG 78,85 ± 31,19 72,99 ± 30,09 87,65 ± 25,75 102,10 ±
48,36 Kruskal Wallis P=0,009
CIRCUNFERENCIA DE CINTURA (CC)
VARIABLE P25 P50 P75 P90 Prueba de
significancia Valor P
Media ± DE
Glicemia 71,64 ± 7,97 73,90 ± 7,68 75,03 ± 9,91 80,63 ± 14,70 Kruskal Wallis P=0,005
CT 147,92 ±
24,97 153,80 ±
25,69 143,65 ±
22,54 161,59 ±
30,18 Kruskal Wallis P=0,102
HDL 47,28 ± 8,76 42,04 ± 8,44 43,65 ± 7,66 39 ± 5,64 Kruskal Wallis P=0,007
TG 74,49 ± 30,18 74,54 ± 22,03 90,90 ± 41,22 104,80 ±43,42 Kruskal Wallis P=0,006
ÍNDICE CINTURA CADERA (ICC)
VARIABLE P25 P50 P75 P90 Prueba de
significancia Valor P
Media ± DE
Glicemia 72,36 ± 12,77 77,28 ± 7,34 73,49 ± 7,84 77,54 ± 12,31 Kruskal Wallis P=0,177
CT 152,60 ±
25,80 149,92 ±
23,86 148,05 ±
34,72 155,13 ±
22,62 Kruskal Wallis P=0,750
HDL 41,60 ± 7,11 48,52 ± 9,45 41,68 ± 6,39 40,21 ± 7,03 Kruskal Wallis P=0,007
TG 97,89 ± 43,58 79,62 ± 27,99 76,10 ± 15,92 84,55 ± 44,66 Kruskal Wallis P=0,184
ÍNDICE CINTURA TALLA (ICT)
VARIABLE <0,50 >0,50 Prueba de
significancia Valor P
Media ± DE
Glicemia 74,1479±8,78733 78,0833±14,71009 Prueba U de
Mann-Whitney P=0,015
CT 148,7042±24,62252 160,1667±29,81926 Prueba U de
Mann-Whitney P=0,049
HDL 44,0000±8,04274 40,4583±8,36129 Prueba U de
Mann-Whitney P=0,029
TG 80,5225 ± 33,86445 100,2208±40,74325 Prueba U de
Mann-Whitney P=0,019
[28]
Finalmente en la tabla 5, se describe la distribución de las variables bioquímicas según los
indicadores antropométricos. Dentro de los hallazgos más importantes se encontró que
los niños y niñas con mayor IMC (P90), presentaron menores niveles de HDL en sangre
en comparación con los niños con IMC normal o bajo (P50;P25), p=0,096. No se
encontraron datos estadísticamente significativos en la relación del IMC con los niveles de
glicemia y CT en sangre.
Por otra parte, los resultados indicaron que quienes tuvieron una CC por encima del P90
presentaron mayores concentraciones de glicemia (p=0,005) y TG en sangre (p=0,006)
versus aquellos que tienen una CC menor o normal.
No se encontraron datos estadísticamente significativos del ICC con los valores de
glicemia, CT y TG en sangre, y el resto de variables bioquímicas se encontraron dentro de
su rango normal. Sin embargo, se puede observar que los participantes que tuvieron un
ICC dentro del P50 tienen mayores niveles de HDL en sangre comparados con los niños
con un ICC en los percentiles 25 y 75 (p=0,007).
Finalmente, el ICT fue la variable antropométrica que presentó mayor significancia
estadística respecto al conjunto de variables bioquímicas. Se encontraron valores
estadísticamente significativos con los niveles de glicemia (p=0,015) en los niños y niñas
que presentaron valores mayores al punto de corte, seguido de los niveles de TG en
sangre (p=0.019). Los participantes que estuvieron por debajo del criterio de riesgo
(<0,50) presentaron mayores niveles de HDL en sangre (p=0,029).
[29]
9. DISCUSIÓN
El objetivo de este estudio fue examinar la relación entre los distintos indicadores
antropométricos de obesidad y los componentes del síndrome metabólico en niños y
niñas. Luego de analizar los resultados, el componente más prevalente fue la
hipercolesterolemia que tuvo un 53,7% de frecuencia en la población de estudio. A su vez,
este factor de riesgo mostró una correlación positiva con el ICT; evidenciándose así que
los participantes que tenían un ICT superior al punto de corte tenían niveles de CT más
elevados (p=0,049). Esta prevalencia no coincide con otros trabajos publicados realizados
en poblaciones infantiles en los que se observa que el componente más prevalente ha
sido la hipertrigliceridemia.61
Los resultados que se obtuvieron de la investigación mostraron que los indicadores de
mayor correlación con las variables bioquímicas del SM fueron la CC y el ICT. La
circunferencia de cintura (CC) fue mayor en los niños en comparación con las niñas;
siendo este dato similar a los resultados arrojados por el estudio de Benjumea et al.25,
donde se encontró que el promedio de la circunferencia de cintura fue significativamente
más alto en los niños entre 4 y 12 años en comparación con el de las niñas. Además,
nuestros resultados indicaron que los niños con la CC por encima del P90 presentaron
mayores concentraciones de glicemia y TG versus aquellos que tienen una CC menor o
normal, coincidiendo con un estudio piloto en escolares mexicanos, donde los niños con
circunferencia de cintura > al percentil 90 presentaron mayores niveles de TG en sangre.24
Este indicador antropométrico ha mostrado una fuerte relación con el porcentaje de grasa
corporal; por esto, algunos profesionales lo reconocen como el mejor predictor de riesgo
en pacientes con SM; y aseguran además, que de forma ideal, la CC debe estar en
menos de la mitad de la talla.45 De manera semejante, otros autores, afirman que la
evaluación antropométrica debe complementarse con el uso de este índice en lugar del
IMC, ya que no es suficiente como indicador de riesgo de alteraciones metabólicas debido
a que no discrimina la masa grasa de la magra en un individuo.25
Por otra parte, en el presente estudio se evidenció que el ICT fue la variable
antropométrica con mayor significancia estadística respecto a los componentes del
síndrome metabólico. Se encontraron mayores valores estadísticamente significativos con
los niveles de glicemia y TG en sangre respecto al resto de variables bioquímicas en los
participantes que presentaron valores por encima del punto de corte; lo cual, está
relacionado con un estudio realizado en escolares mexicanos donde se encontró que el
ICT resultó ser el único indicador que predijo de manera significativa las cifras de TG.62
En adultos también se ha encontrado dicha relación en un estudio realizado por Remon et
al., en 3.868 hombres, donde se observó que el ICT se correlacionó significativamente
con las variables que constituyen el SM.56
[30]
Finalmente, es válido mencionar que la estrecha relación existente entre los índices
antropométricos CC e ICT con los componentes del SM encontrada en esta investigación;
coincide con un estudio realizado en Taiwán donde Chin-Hsiao Tseng et al. concluyeron
que al comparar la CC y el ICT con otros indicadores antropométricos, ambos tienen una
eficacia similar, y son superiores al IMC e ICC para la predicción de hiperglicemia, HTA y
dislipidemias.63
Esta investigación presentó ciertas limitaciones relacionadas con el tipo y diseño de
estudio; debido a que como se trata de un estudio transversal que no permite establecer
una relación de causalidad; lo que dificulta realizar inferencias de los resultados
obtenidos. También el tipo de muestreo resulta una limitación, debido a que fue por
conveniencia y no al azar, lo que puede llevar a la existencia de sesgos. Y por último, el
tamaño de la muestra, debido a que por los limitados recursos no se pudo vincular un
tamaño de muestra mayor y esto podría limitar la generalización de los datos.
Teniendo en cuenta los resultados extraídos de esta investigación, y de la mano de
recomendaciones dadas por otros autores,57,45 se sugiere el ICT podría surgir como un
indicador útil para predecir el riesgo cardiometabólico, constituyendo una herramienta
eficaz y práctica debido a su sencillez, economía y fácil interpretación; que a su vez
podría servir como herramienta de diagnóstico temprano de la obesidad en los niños y
adolescente en la consulta médica y también como herramienta de evaluación de la
efectividad de programas de salud pública que busquen la prevención y el tratamiento de
la obesidad en la población infantil en la Ciudad de Cartagena y en Colombia.
[31]
10. CONCLUSIÓN
Considerando los resultados obtenidos y las limitaciones del presente estudio, concluimos
que los niños y niñas que con valores más altos en los indicadores antropométricos de
obesidad utilizados se relacionan significativamente con mayores valores en los
marcadores de riesgo cardiometabólico. También podemos concluir que la CC y el ICT en
los niños fueron los indicadores antropométricos que guardaron mayor relación con los
valores anormales de las variables bioquímicas que indicarían riesgo de padecer ECV en
etapas posteriores de la vida en esos menores..
[32]
11. BIBLIOGRAFÍA
1 Guijarro AM, Monereo MS, Merino VM, Iglesias BP, Vega PB. Prevalencia de síndrome
metabólico en una población de niños y adolescentes con obesidad. Endocrinol Nutr.
2012;59(3):155-159.
2 Tapia CL. Síndrome metabólico en la infancia. An Pediatr (Barc). 2007;66(2):159-166.
3 Maiz A. El síndrome metabólico y riesgo cardiovascular. Boletín de Escuela de Medicina.
2005;30(1).
4 Agudelo OG, Arias AR. Prevalencia del síndrome metabólico en niños y adolescentes
escolarizados del área urbana de la ciudad de Medellín. IATREIA. 2012;21(3):260-270.
5 Bener A, Yousafzai MT, Darwish S, Al-Hamag AO, Nasralla EA, Abdul-Ghani M. Obesity
index that better predict metabolic syndrome: body mass index, waist circumference, waist hip ratio, or waist height ratio. Journal of Obesity. 2013. 6 Rodríguez PA, Sánchez LM, Martínez VL. Síndrome metabólico. Rev cubana Endocrinol.
2002;13(3)
7 Zimmet P, Alberti G, Kaufman F, Tajima N, Silink M, Arslanian S, et al. El síndrome
metabólico en niños y adolescentes: el consenso de la FID. Diabetes voice.
2007;52(4):29-32.
8 Barrera M, Pinilla A, Cortés E, Mora G, Rodríguez M. Síndrome metabólico: una mirada
interdisciplinaria. Rev Col Cardiol. 2008;15(3).
9 Sinay I, Costa G, De Loredo L, Ramos O, Lúquez H, Da Silva F, et al. Guía ALAD:
Diagnóstico, control, prevención y tratamiento del Síndrome metabólico en pediatría.
ALAD. 2009;27(1):16-31.
10
García GE, De-LLata RM, Kaufer HM, Tusié LM, Calzada LR, Vázquez VV, et al. La
obesidad y el síndrome metabólico como problema de salud pública: Una reflexión. Salud
pública Méx. 2008;50(6).
11
Suárez O, Ramírez V, Mosquera M, Méndez F, Aguilar-de Plata C. Prevalence of
metabolic syndrome in urban Colombian adolescents aged 10-16 years using three
different pediatric definitions. J Trop Pediatr. 2013;59(2):145-149.
12
Palomo A, Giralt M, Ballester H, Ruiz C, León M, Giralt M. Prevalencia de obesidad y de
factores de riesgo cardiovascular en una población de pacientes pediátricos con diabetes
tipo 1. An Pediatr (Barc). 2013;78(6): 382-388.
[33]
13 Wang F, Wu S, Song Y, Tang X, Marshall R, Liang M, et al. Waist circumference, body
mass index and waist to hip ratio for prediction of the metabolic syndrome in Chinese.
Nutrition, Metabolism & Cardiovascular Diseases. 2009;19: 542-547.
14 World Health Organization (WHO). Global Strategy on Diet, Physical Activity and Health:
Childhood overweight and obesity. Disponible en: www.who.int. (Consultado: Junio 2014).
15 Campos I. Factores de riesgo modificables para enfermedad cardiovascular en niños.
An Venz Nutr. 2010;23(2).
16 Martínez GD, Eisenmann JC, Gómez MS, Veses A, Marcos A, Veiga O. Sedentarismo,
adiposidad y factores de riesgo cardiovascular en adolescentes. Revista Esp Cardiol.
2010;63(3):277-85.
17 Muñoz C. J, Pérez S. S, Córdova H. J, Boldo L. X. El índice cintura/talla como indicador
de riesgo para enfermedades crónicas en una muestra de escolares. Salud en Tabasco.
2010;16(2-3):921-927.
18 World Health Organization (WHO). Global Strategy on Diet, Physical Activity and Health:
Facts and figures on childhood obesity. Disponible en: www.who.int. (Consultado:
Septiembre 2014).
19
Burrows AR, Leiva BA, Weistaub G, Ceballos X, Gattas V, Lera L, et al. Síndrome
metabólico en niños y adolescentes: asociación con sensibilidad insulínica y con magnitud
y distribución de la obesidad. Rev Méd Chile. 2007;135:174-181.
20 Global status report on noncommunicable diseases 2010. Geneva, World Health
Organization, 2011.
21 Global atlas on cardiovascular disease prevention and control. Geneva, World Health
Organization, 2011.
22 Boletín observatorio nacional de salud. Enfermedad cardiovascular: Principal causa de
muerte en Colombia. Instituto Nacional de Salud. Boletín No. 1, Diciembre de 2013.
Disponible en: www.ins.gov.co
23
Ferreira PA, Ferreira CB, Brito CJ, Pitanga GF, Moraes CF, Naves LA, et al. Predicción
del síndrome metabólico en niños por indicadores antropométricos. Arq Bras Cardiol
2011;96(2):121-125.
[34]
24
Nakash M, Villanueva QA, Tawil DS, Schiffman SE, Suverza FA, Vadillo OF, et al.
Estudio piloto para la identificación de indicadores antropométricos asociados a
marcadores de riesgo de síndrome metabólico en escolares mexicanos. Bol Med Hosp
Infant Mex 2010;65(2).
25
Benjumea RM, Molina D, Arbeláez P, Agudelo L. Circunferencia de la cintura en niños y
escolares manizaleños de 1 a 16 años. Rev Col Cardiol. 2008;15(1).
26
Colombia. Instituto Colombiano de Bienestar Familiar (ICBF): Encuesta nacional de la
situación nutricional en Colombia 2010 (ENSIN).
27 Hernández Escolar J, Herazo B. Y, Valero MV. The frequency of cardiovascular disease-
associated risk factors in a university student population. Rev Salud Publica.
2010;12(5):852-864.
28 Mora GG, Salguedo MG, Ruíz DM, Ramos CE, Alario BA, Fortich A, et al. Concordancia
entre cinco definiciones de síndrome metabólico. Cartagena, Colombia. Rev. Esp. Salud
Pública 2012;86: 301-311.
29 World Health Organization (WHO). Cardiovascular disease: Regional activities.
Disponible en: www.who.int. (Consultado: Mayo 2015).
30 Asociación Española de Fisioterapia (AEFI). Día mundial de la fisioterapia 2010:
“Movement for health”. Disponible en: http://goo.gl/8K2P6I. (Consultado: Mayo 2015).
31 Colombia. Universidad de San Buenaventura. Proyecto Educativo Bonaventuriano
(PEB). Ed Bonaventuriana. 2010. Disponible en: http://goo.gl/SMk6G3. (Consultado: Mayo
2015).
32 Maldonado VJ, Carranza CC, Ortiz GM, Gómez AC, Cortés GN. Prevalencia de factores
de riesgo cardiometabólico en estudiantes universitarios de la región centro-occidente, en
la Universidad Michoacana de San Nicolás Hidalgo, México. Rev Mex Cardiol.
2013;24(2):77-86.
33 Reverend PH. Una reflexión sobre el concepto de síndrome. Revista de la facultad de
Medicina. 2000;48(4):241-242.
34
Lizarzaburu RJ. Síndrome metabólico: concepto y aplicación práctica. An Fac Med.
2013;74(4):315-320.
35
Parlá SJ, Cabrera RE, Marichal MS, Arranz CC, Domínguez AE, González FP, et al.
Frecuencia y caracterización del síndrome metabólico según criterios de la Federación
[35]
Internacional de Diabetes en familiares de primer grado de personas con diabetes tipo 1.
Rev Cubana Endocrinol. 2011;22(3):196-209.
36
Bel CJ, Murillo VM. Obesidad y síndrome metabólico. Protoc diagn ter pediatr. 2011;1:
228-235.
37
Anderson WJ, Konz E. Obesity and disease management: effects of weight loss on
comorbid conditions. Obes Res. 2001;9(4):326-334.
38
Rodríguez SL. Obesidad: fisiología, etiopatogenia y fisiopatología. Rev cubana
endocrinol. 2003;14(2):230-246.
39
García GE. ¿Qué es la obesidad?. Revista de endocrinología y nutrición. 2004;12(4)88-
90.
40
Servicio de endocrinología. Guías de diagnóstico y tratamiento: Dislipidemias.
Disponible en: http://goo.gl/qQJCBI. (Consultado: Marzo de 2015)
41
International Diabetes Federation (IDF). IDF Diabetes Atlas: ¿Que es la diabetes?.
Disponible en: http://goo.gl/B2tpN6. (Consultado: Marzo 2015)
42 World Health Organization (WHO). Media centre: Obesity and overweight. Disponible
en: www.who.int. (Consultado: Marzo 2015).
43 Montalbán SJ. Índice cintura/cadera, obesidad y estimación de riesgo cardiovascular en
un centro de salud de Málaga. Medicina de Familia. 2001;2(3):208-215.
44 Moreno I. Circunferencia de cintura: una medición importante y útil de riesgo
cardiometabólico. Rev Chil Cardiol. 2010;29:85-7.
45
Hernández RJ, Duchi JN. Índice cintura/talla y su utilidad para detectar riesgo
cardiovascular y metabólico. Rev Cubana Endocrinol. 2015;26(1).
46
González CA, Ureña LJ, Lavielle SM, Amancio CO, Elizondo AS, Hernández HH.
Comparación de índices antropométricos como predictores de riesgo cardiovascular y
metabólico en población aparentemente sana. Rev Mex Cardiol. 2011;22(2):59-67.
47
Arnaiz P, Marín A, Pino Felipe, Barja S, Aglony M, Navarrete C, et al. Índice cintura
estatura y agregación de componentes cardiometabólicos en niños y adolescentes de
Santiago. Rev Méd Chile 2010;138(11):1378-1385.
[36]
48
Suárez OM, Ortega AJ, Ordóñez BJ, Aguilar C. Adiposity markers and cardiovascular
risk in urban Colombian adolescents: Heterogeneity in association patterns. Metabolism
clinical and experimental. 2013;62(7):1000-1007.
49
Camhi SM, Kuo J, Young DR. Identifying adolescent metabolic syndrome using body
mass index and waist circumference. Prev Chronic Dis. 2008;5(4).
50
Arjona VR, Herrera SL, Sumárraga UC, Alcocer GM. Asociación entre el índice de masa
corporal y el perfil de lípidos en niños y adolescentes mexicanos con obesidad: Un
análisis retrospectivo. Boletín Médico del Hospital Infantil de México. 2014;71(2).
51
Gharipour M, Sarrafzadegan N, Sadeghi M, Andalib E, Talaie M, Shafie D, et al.,
Predictors of Metabolic Syndrome in the Iranian Population: Waist Circumference, Body
Mass Index, or Waist to Hip Ratio?. Cholesterol. 2013.
52
Piazza N. La circunferencia de cintura en los niños y adolescentes. Arch argent pediatr.
2005;103(1).
53
Cabrera RE, Bioti Y, Marichal S, Parlá J, Arranz C, Olano R, et al. Índice cintura-cadera
contra perímetro cintura para el diagnóstico del síndrome metabólico en niños y
adolescentes con familiares de primer grado diabéticos tipo 1. Rev Cubana Endocrinol.
2011;22(3):182-95.
54
Wang F, Wu S, Canción Y, Tang X, Marshall R, Liang M, et al. Waist circumference,
body mass index and waist to hip ratio for prediction of the metabolic syndrome in
Chinese. Nutr Metab Cardiovasc Dis. 2009;19(8):542-547.
55
Koch E, Romero T, Manríquez L, Taylor A, Ramón C, Paredes M, et al. Razón cintura-
estatura: Un mejor predictor antropométrico de riesgo cardiovascular y mortalidad en
adultos chilenos. Nomograma diagnóstico utilizado en el Proyecto San Francisco. Rev
Chil Cardiol. 2008;27(1).
56
Remón I, González OC, Arpa CA. El índice cintura-talla como variable de acumulación
de grasa para valorar riesgo cardiovascular. Rev Cubana Med Milit. 2013;42(4):444-450.
57
Marrodán MD, Martínez JR, González M, López N, Cabañas MD, Prado C. Precisión
diagnóstica del índice cintura-talla para la identificación del sobrepeso y de la obesidad
infantil. Medicina Clínica. 2013;140(7):296-301.
[37]
58
Ministerio de salud y protección social de Colombia. Plan decenal de salud pública
(PDSP) 2012-2021: La salud en Colombia la construyes tú. Disponible en:
http://goo.gl/1mP4RF.
59
Kit BK, Carroll MD, Lacher DA, Sorlie PD, DeJesus JM, Ogden C. Trends in serum lipids
among US youths aged 6 to 19 years, 1988–2010. JAMA 2012;308(6):591–600.
60 Gallwitz B. Implications of postprandial glucose and weight control in people with type 2
diabetes: understanding and implementing the International Diabetes Federation
guidelines. Diabetes Care 2009;32(2):322–325.
61 Love-Osborne K, Nadeau K, Sheeder J, Fenton L, Zeitler P. Presence of the metabolic
syndrome in obese adolescents predicts impaired glucose tolerance and non-alcoholic
fatty liver disease. J Adolesc Health. 2008;42(6):543-548. 62
Yamamoto-Kimura L, Posadas-Romero C, Posadas-Sanchez R, Zamora-González J,
Cardoso-Saldaña G, Mendez-Ramirez I. Prevalence and interrelations of cardiovascular
risk factors in urban and rural Mexican adolescents. J Adolesc Health. 2006;49(5):591-
598.
63 Tseng CH, Chong CK, Bai CH, Usted SL, Chiou HY, Su TC, Chen CJ. Optimal
anthropometric factor cutoffs for hyperglycemia, hypertension and dyslipidemia for the
Taiwanese population. Ateroesclerosis. 2010;210(2):585-589.
[38]
PRESUPUESTO
Los equipos, suministros y demás materiales necesarios para la ejecución y cumplimiento de las actividades programadas en el proyecto se llevaron a
cabo con total satisfacción, el presupuesto aprobado (16.000.000) se ejecutó en su totalidad.
REF. ACTIVIDAD % REQUERIDO DEL
PRESUPUESTO
1 Socializar el Estudio a la
Institución Educativa. 0.1%
2 Socializar el Estudio a los
Padres de Familia. 0.1%
3 Encuestas Sociodemográficas, de Antecedentes Personales y
Familiares.
0.85%
4 Pruebas Antropométricas y
Físicas. 20.8%
5 Pruebas Bioquímicas. 65%
6 Análisis estadístico de la
información 0
7 Discusión 0
8 Socializar los resultados del
estudio a la Institución Educativa y padres de familia
0.1%
9 Recomendaciones para la
Institución Educativa y padres de familia.
0
10 Redacción del artículo, revisión crítica del artículo y apropiación
de su versión final. 0
11 Someter el artículo a Revista
Indexada. 2.5%
12 Participación en evento
científico 10.5%
13 Informe final 0
[39]
CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES
Ref ACTIVIDADES OBJETIVO
RELACIONADO
FECHA DE
EJECUCION
(2014-2015)
1 Socializar el Estudio a la
Institución Educativa.
Obtener la aprobación de
la Institución Académica. Nov - Mar
2 Socializar el Estudio a
los Padres de Familia.
Obtener la aprobación de
Padres de familia. Nov - Mar
3
Encuestas
Sociodemográficas, de
Antecedentes
Personales y
Familiares.
Caracterizar Socio
demográficamente la
población de estudio y
verificar el cumplimiento
de los criterios de
selección.
Nov - Mar
4 Pruebas
Antropométricas.
Determinar la
composición corporal de
los menores.
Nov – Mar
5 Pruebas Bioquímicas.
Conocer el perfil de
riesgo metabólico de los
menores.
Nov – Mar
6 Análisis estadístico de
la información.
Analizar los resultados
obtenidos de los
participantes, obtener las
correlaciones planteadas.
Marzo
7 Informe Final.
Entregar el informe de las
actividades realizadas y
los resultados obtenidos
a la Dirección de
Investigaciones.
Abril
[40]
8
Socializar los resultados
del estudio a la
Institución Educativa y
Padres de Familia.
Comunicar
oportunamente los
riesgos encontrados para
su pronta intervención y
contribuir a la apropiación
social del conocimiento.
May – Jun
9
Recomendaciones para
la Institución Educativa
y Padres de Familia.
Proponer un Programa de
Promoción y Prevención
orientado a la mitigación
del Riesgo
Cardiometabólico en los
Niños y Niñas.
Jun – Jul
10
Redacción del artículo,
revisión crítica del
artículo y aprobación de
su versión final.
Contribuir a la producción
científica de la facultad. Abr – Jul
11 Someter el Artículo a
Revista Indexada.
Contribuir a la producción
científica de la facultad. Jul – Ago
12 Participación en Evento
Científico.
Contribuir a la producción
científica de la Facultad y
la apropiación social del
Conocimiento.
Jul – Dic