Comparación del índice cintura / estatura y el índice de masa corporal en la determinación del síndrome metabólico en adolescentes
63
0
0
Texto completo
(2) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. na. MIEMBROS DEL JURADO. PRESIDENTE: Dr. Oscar Panta Guardado. ici. VOCAL: Dr. Segundo Alfaro Ríos. Bi b. lio. te c. a. de. M. ed. SECRETARIO: Dr. José Chacón Nacarino. 2 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(3) ed. ici. na. Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. M. ASESOR. Bi b. lio. te c. a. de. Dr. JUAN JOSÉ VELA ACOSTA. 3 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(4) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. DEDICATORIA. A mis queridos padres Juan y Alicia porque son. M. ed. ici. na. mis modelos a seguir como profesionales y personas.. de. A mi hermana Lisseth por enseñarme con su ejemplo. Bi b. lio. te c. a. el triunfo que se consigue con el verdadero esfuerzo.. A mi esposo Luis por su amor, compresión y apoyo incondicional.. 4 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(5) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. AGRADECIMIENTO. A Dios, por darme una familia maravillosa,. Al Dr. Juan José Vela Acosta, por sus buenos consejos y apoyo durante mis 3 años de postgrado.. Bi b. lio. te c. a. de. M. ed. ici. na. y las herramientas necesarias para alcanzar mis metas.. 5 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(6) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. CONTENIDO RESUMEN ABSTRACT INTRODUCCIÓN. 1. II.. OBJETIVOS. 7. III.. MATERIAL Y MÉTODOS. na. I.. ed. III.2 POBLACIÓN Y MUESTRA. ici. III.1 DISEÑO DE ESTUDIO. M. III.3 DEFINICIÓN OPERACIONAL DE VARIABL ES. de. III.4 PROCESO DE CAPTACIÓN DE INFORMACI ÓN. a. III.5 ANÁLISIS ESTADÍSTICO. 8 8 8 10. 11. 12 13. IV.. RESULTADOS. 14. V.. DISCUSIÓN. CONCLUSION. 22. lio. te c. III.6 ASPECTOS ÉTICOS. 18. VII.. RECOMENDACIONES. 23. VIII.. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS. 24. Bi b. VI.. ANEXOS. 6 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(7) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. RESUMEN En niños, la obesidad general y visceral se asocia con mayor riesgo cardiometabólico. El aumento en la prevalencia del síndrome metabólico (SM) en niños y adolescentes empeora el riesgo cardiovascular. Necesitamos contar con nuevos marcadores que. na. permitan predecir el SM en niños. Objetivo: Determinar que el Índice Cintura / Estatura (ICE) es mejor predictor de la. ici. aparición del Síndrome metabólico que el Índice de Masa Corporal (IMC) en. ed. pacientes de 10 a 17 años 11 meses y 29 días, atendidos en Consultorios Externos de Pediatría del Hospital “Víctor Lazarte Echegaray “en el periodo Diciembre 2012 –. M. Mayo 2014.. de. Método: Estudio transversal analítico en 358 pacientes. Se determinó el peso, talla, circunferencia de cintura, presión arterial, perfil lipídico y glicemia. El SM se definió. a. en la presencia del CC > percentil 90 y ≥ 2 criterios de ALAD. El SM se modeló en. te c. función del ICE y percentil de IMC con tablas de frecuencia simples y de doble entrada con sus respectivas frecuencias absolutas y relativas. Además, se estimaron. lio. medidas diagnósticas de sensibilidad y especificidad, valores predictivos y el índice. Bi b. de validez para realizar la comparación de la predicción del síndrome metabólico entre ambas técnicas antropométricas, con un nivel de significancia del 5 %. Resultados: La prevalencia del SM fue de 9.497%. El promedio de IMC de 25.86 ± 3.66 y de ICE 0.53 ± 0.06. El SM se presentó en mayor porcentaje en el sexo femenino (55.9%) y en los obesos (73.52%). Para IMC sensibilidad: 73.53% y la especificidad: 46.3% y para ICE sensibilidad: 100% y especificidad: 34.88%. El índice de validez de IMC y ICE fue 48.88% y 41.06% respectivamente. 7 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(8) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. Conclusiones: Se concluye que el ICE no es mejor predictor para el Síndrome Metabólico que el IMC. Palabras clave: Síndrome metabólico, Índice de masa corporal, Índice cintura-. Bi b. lio. te c. a. de. M. ed. ici. na. estatura, obesidad.. 8 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(9) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. ABSTRACT: Backgraund: Among children both general and visceral obesity are associated with increased cardiometabolic risk. The increasing prevalence of the metabolic syndrome (MS) in children and adolescents increases cardiovascular risk. Studies of new. na. clinical markers which can easily and accurately predict MS in children and. ici. adolescents are needed.. ed. Aim: To determinate waist to height ratio (WHR) as predictor of MS in relation rather than the Body Mass Index (BMI) in children from 10 year old to 17th 11 month 29. de. December 2012 to May 2014.. M. days of age in the Pediatric consult in the Victor Lazarte Echegaray´s Hospital since. Method: cross-sectional study in 358 patients. Weight, height, waist circumference,. a. blood pressure, lipid profile and blood glucose was determined. The SM is in the. te c. presence of CC> 90th percentile and ≥ 2 ALAD´s criteria. The SM is modeled as a function of BMI percentile and ICE with simple frequency tables and duplicate. lio. entries with their absolute and relative frequencies. In addition, diagnostic measures. Bi b. of sensitivity and specificity, and predictive values were estimated validity index for comparison of the prediction of the metabolic syndrome among both anthropometric techniques, with a significance level of 5%.. Results: The prevalence of MS was 9.5%. The average BMI of 25.86 ± 3.66 and 0.53 ± 0.06 ICE. The SM was presented at a higher rate in females (55.88%) and obese children (73.52%).The IMC´s sensitivity was 73.53%, specificity 46.3% and ICE´s. 9 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(10) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. sensitivity was 100% and specificity 34.88%. The BMI´s validity index was 48.88% and ICE´s was 41.06%. Conclusions: We conclude that ICE is not better predictor for the Metabolic. na. Syndrome than the BMI.. Bi b. lio. te c. a. de. M. ed. ici. Keywords: Metabolic syndrome, body mass index, waist-height index, obesity.. 10 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(11) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. I.. INTRODUCCIÓN. La epidemia mundial de la obesidad en niños y adolescentes en las últimas décadas es responsable de la aparición de trastornos en la población pediátrica, como el Síndrome Metabólico (SM), que principalmente correspondían a los adultos. El SM. na. fue descrito por primera vez por Gerald Reaven, y se define como "una relación entre la resistencia a la insulina, hipertensión, dislipidemia, intolerancia a la glucosa y otras. ici. anormalidades metabólicas asociadas con un mayor riesgo de enfermedades. ed. cardiovasculares y ateroescleróticas en adultos."1,2 La agrupación de los factores de riesgo es cada vez más reconocido en los niños y adolescentes con la creciente. M. prevalencia de la obesidad.3-6 Un factor clave en la patogénesis del SM es la. de. resistencia a la insulina; un fenómeno que ocurre principalmente en los sujetos obesos con una resistencia general al efecto de insulina sólo en hidratos de carbono y en el. a. metabolismo de los lípidos.7. te c. A pesar de las nuevas dificultades en la inclusión de la definición del SM de los adultos a los niños,8 éste se define comúnmente como la coocurrencia de tres o más. lio. de las siguientes características: obesidad abdominal(circunferencia de cintura >. Bi b. percentil 90 específico de la edad), dislipidemia (aumento de triglicéridos y disminución de lipoproteína de alta densidad o HDL), hipertensión y alteraciones del metabolismo de la glucosa, tales como intolerancia a la glucosa (IGT) y la diabetes tipo 2 (DM2).3,9-13 Es por ello que en el año 2007 se formalizó un consenso por la International Diabetes Federation (IDF) que define el SM para la población de 10 a 16 años8. Como resultado de ello se determinó un valor único de corte categórico para los 1 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(12) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. triglicéridos, colesterol HDL, presión arterial. y glucosa, siendo la excepción la. circunferencia de la cintura (CC) que se define por la población y las definiciones específicas de cada país, cómo los son: Canadá14, Italia15, Reino Unido16 y Estados Unidos17, países que cuentan con sus propios percentiles. La Asociación. na. Latinoamericana de Diabetes (ALAD) define criterios de SM, similares a los de IDF, para la población de 6 a 18 años. Tiene la ventaja que en países con escasos recursos. ici. destinados al Sistema de Salud, como es el caso de la mayoría de los países. ed. latinoamericanos, estos criterios pueden optimizar los recursos para ser utilizados en quiénes no se cuentan con percentiles establecidos como es el caso de nuestro país.18. M. El estudio de Goodman y col13 ha mostrado cómo los cambios en las definiciones del. de. SM influyen dramáticamente en las diferentes prevalencias, que van desde 15% a 50% según la definición utilizada. Goodman examinó las tasas de prevalencia en el. a. estudio comparando los criterios de la National Cholesterol Education Program / ATP. te c. III y la Organización Mundial de la Salud (OMS) e informó las tasas generales de prevalencia de 4% y 8%, respectivamente. En el mismo estudio, la prevalencia de SM. lio. en pacientes obesos aumentó sustancialmente a 20% y 39%, respectivamente.. Bi b. Mediante el uso de criterios ATP III modificados, de Ferranti y col12 encontraron en el National Health And Nutrition Examination Survey 1988-2004 (NHANES) una. prevalencia global del 9% en una muestra de adolescentes en Estados Unidos y también mostró distribuciones raciales similares a los adultos. De igual forma se debe tener en cuenta las diferencias conocidas de resistencia a la insulina entre los diferentes grupos étnicos, por ejemplo los adolescentes afroamericanos e hispanos son más resistentes a la insulina que los caucásicos. 19-23 2. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(13) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. Según ALAD18 la prevalencia de SM en adolescentes obesos oscila entre el 30 y el 50 %. Burrows y col23 encontraron la prevalencia de 45,6 y 26,8% usando los criterios d e De Ferranti12 y Cook9 respectivamente. En Chile, Eyzaguirre y col24 encontraron un a prevalencia de 28.7% en una población de 12 a 19 años con obesidad y de 6.8% con. na. sobrepeso. Asímismo en el Perú, Pajuelo y col25 en el 2007 estudiaron 195 adolescent es entre los 10 a 19 años y en 8,8% de la muestra se identificó SM. Los pacientes. ici. obesos presentaron mayor prevalencia de SM que los que tuvieron sobrepeso (22,9%. ed. y 3%, respectivamente) y el género masculino (24,1%) más prevalente que el. M. femenino (2,9%).. de. En la actualidad, los criterios de medición de obesidad más aceptados y utilizados en la práctica clínica en la población de 2 a 19 años se basan en la obtención del Índice. a. de Masa Corporal (IMC). La Organización Mundial de Salud (OMS) en el 2007 26,27. te c. publicó los valores referenciales para IMC según sexo y edades comprendidas entre 5 y 19 años, considerando Sobrepeso a un valor de IMC : >+ 1DS( o > percentil 85) y. lio. Obesidad a un valor de IMC : >+ 2DS (o > percentil 95).. Bi b. El IMC es un factor predictivo de los factores de riesgo de Enfermedad Arterial Coronaria (EAC) en adolescentes.28 Usando los puntos de corte del IMC se ha determinado que la obesidad se ha asociado fuertemente con la prevalencia del SM, sin embargo también puede presentarse en pacientes con sobrepeso.3,29 Es por ello que la obesidad de por sí no es un marcador suficiente para identificar a los adolescentes en situación de riesgo para el SM y en consecuencia para la EAC. La distribución de la grasa juega un papel importante en la influencia de la aparición de 3 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(14) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. complicaciones metabólicas consecuentes a la obesidad. La acumulación de grasa visceral, de hecho, está fuertemente asociada con el SM en la adolescencia30 y la EAC posteriormente.31. na. La CC ha sido reconocida como la mejor medida antropométrica predictora clínicamente de la acumulación de grasa visceral. 32 El incremento de la CC no sólo. ici. refleja el incremento de la grasa visceral, sino que también representa un aumento de. ed. la grasa subcutánea.33,34 La CC es un predictor independiente de la resistencia a la insulina en los jóvenes, y se asocia con la hipertensión y la dislipidemia. 35,36 Por estas. M. razones, se ha sugerido a la CC como una medida más fiable para predecir el SM que. de. el IMC solo. Los resultados de Janssen y col, sugieren que el uso de la combinación de CC y el IMC proporcionó más información sobre los riesgos para la salud que por. a. sí solo el IMC. Por ejemplo, los adolescentes con sobrepeso y con CC elevada serían. te c. 2 veces más propensos a tener efectos adversos y niveles altos de insulina en comparación con los que tenían tenían sobrepeso y menor CC30.. lio. Cómo se mencionó anteriormente, existen países 14-17 en donde se han determinado. Bi b. puntos de corte propios para la CC a partir de los cuáles se produce un aumento de la prevalencia de los factores de riesgo de EAC. Esta medida no se utiliza comúnmente en los adolescentes, probablemente porque ninguna organización ha aprobado un punto de corte definitivo para percentiles de CC para la población general. Hasta el momento la ALAD18 brinda una alternativa a los países sudamericanos que no cuentan con percentiles propios y sugieren su uso, puesto que muestra valores. 4 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(15) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. correspondientes al percentil 90 para una población mexicano – americana, modificando los valores de Fernandez17 (anexo 1).. La medida del Índice Cintura/Estatura (ICE) viene a ser la relación que existe entre. na. la medida de la CC y la estatura.37 También puede reflejar con precisión el tejido adiposo visceral y el riesgo cardiometabólico en la salud de los jóvenes, pero las. ici. diferencias en la composición corporal entre los diferentes grupos de edades y razas. ed. hacen que sea difícil definir puntos de corte universales.38 Últimos estudios sugieren que el ICE ayuda a superar los debates sobre el uso del IMC con respecto a los. M. valores límite para la evaluación de riesgos en diferentes poblaciones. Ashwell38. de. revela que el ICE es más barato y más fácil de medir y calcular que el IMC. Un valor límite de ICE = 0,5 indica un mayor riesgo para los hombres y las mujeres y para las. a. personas de diferentes grupos étnicos. El ICE puede usarse con los mismos valores. te c. límite para los adolescentes y adultos. La comunicación de mensajes sobre el riesgo para la salud puede ser mucho más simple si el mismo índice antropométrico y el. lio. mismo mensaje de salud pública puedan ser utilizados durante la adolescencia, en la. Bi b. vida adulta, y en todo el mundo.39. Numerosos parámetros antropométricos han sido utilizados para predecir el riesgo de SM. Varios estudios, en adultos y en adolescentes, han mostrado un aumento en la prevalencia de SM y sus componentes a medida que se incrementa el IMC. Trabajos epidemiológicos realizados en adultos han evaluado y validado la CC como un importante predictor, no sólo de factores de riesgo. 40-42 La medición de IMC y CC en 5. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(16) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. adolescentes requiere comparar con percentiles según sexo y edad, lo que acarrea tiempos considerables.43-45Se ha planteado, entonces, que medidas antropométricas que incorporen la medición de la cintura y la talla, como lo hace el ICE, tendría una mayor capacidad para predecir factores de riesgo relacionados con el SM en. na. adolescentes y adultos; además no requiere comparación en percentiles, siendo rápido. ici. y fácil de calcular en la práctica diaria. 38,39,44-46. ed. Debido a todos estos hallazgos y la falta de datos actuales en nuestra localidad se pretendió investigar la medida antropométrica que nos permita determinar fácilmente. M. al SM en la consulta externa de Pediatría para identificar aquella población en riesgo.. de. Es por ello que se planteó el siguiente problema:. a. ENUNCIADO DEL PROBLEMA:. te c. ¿Es el Índice Cintura / Estatura mejor predictor del Síndrome Metabólico que el Índice de Masa Corporal en pacientes de 10 a 17 años 11 meses y 29 días atendidos. lio. en Consultorios Externos de Pediatría del Hospital “Víctor Lazarte Echegaray “en el. Bi b. periodo Diciembre 2012 – Mayo 2014?. HIPÓTESIS:. El Índice Cintura / Estatura es mejor predictor del Síndrome Metabólico que el Índice de Masa Corporal en pacientes de 10 a 17 años 11 meses y 29 días atendidos en Consultorios Externos de Pediatría del Hospital “Víctor Lazarte Echegaray “en el periodo Diciembre 2012 – Mayo 2014. 6 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(17) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. II. OBJETIVOS II.1 OBJETIVO GENERAL: Determinar si el Índice Cintura / Estatura. es mejor predictor del Síndrome. Metabólico que el Índice de Masa Corporal en pacientes de 10 a 17 años 11 meses y. ici. Echegaray “en el periodo Diciembre 2012 – Mayo 2014.. na. 29 días atendidos en Consultorios Externos de Pediatría del Hospital “Víctor Lazarte. ed. II.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS:. M. Determinar la frecuencia de Síndrome Metabólico a través del Índice Cintura /. de. Estatura.. Determinar la frecuencia de pacientes con Síndrome Metabólico a través del. te c. a. Índice de Masa Corporal.. Comparar la frecuencia del Síndrome Metabólico a través del Índice Cintura /. lio. Estatura y el Índice de masa corporal.. Bi b. Determinar la prevalencia del Síndrome Metabólico.. 7 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(18) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. III. MATERIAL Y MÉTODO III.1 Diseño del estudio: Es un estudio transversal y analítico.. na. III.2 Población y muestra:. ici. Población:. ed. Estuvo conformada por todos los pacientes de 10 a 17 años 11 meses y 29 días que fueron atendidos en la Consulta Externa del Servicio de Pediatría del. M. Hospital “Víctor Lazarte Echegaray”, durante el periodo Diciembre 2012 –. de. Mayo 2014. Muestra:. a. La muestra estuvo constituida por 358 pacientes y se determinó en base al. te c. estudio de Portilla y col47 (anexo 2). Selección:. lio. Se seleccionó a todos los pacientes entre 10 a 17 años 11 meses y 29 días a. Bi b. quiénes se les diagnosticó de Sobrepeso – Obesidad a través del IMC al. momento de la atención en Consultorio Externo de Pediatría del Hospital “Víctor Lazarte Echegaray”, durante el periodo Diciembre 2012 –Mayo 2014.. 8 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(19) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. Criterios de inclusión Edad de 10 a 17 años 11 meses y 29 días. . Ambos sexos. . Diagnóstico nutricional según el IMC de Sobrepeso - Obesidad al. na. . ici. momento de la consulta.. de. diabetes. mellitus,. dislipidemias,. hipertensión,. M. Diagnóstico. ed. Criterios de exclusión. hipertiroidismo e hipotiroidismo previos.. a. alta hospitalaria.. de. Atención en Consultorio Externo de Pediatría como primer control trás el. te c. En uso de tratamiento farmacológico con antibióticos, hipoglucemiantes,. Bi b. lio. antihipertensivos o laxantes en los últimos 3 meses.. 9 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(20) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. Variables del estudio:. VARIABLES. TIPO. ESCALA. Índice cintura / estatura. Cualitativa. nominal. Índice de masa corporal. Cualitativa. nominal. ici. na. Independientes:. ed. Dependiente. Cualitativa. nominal. de. M. Síndrome metabólico. Índice cintura / estatura38,39: relación del perímetro de la cintura (cm). te c. . a. III.3 Definición operacional de variables. /Estatura (cm): ≥ 0.5. Índice Masa Corporal: relación entre. lio. . Peso (Kg) / Estatura (cm)2:. Bi b. Sobrepeso >+ 1DS (entre p 85 y p95) y Obesidad >+ 2DS (o > p95)26. (Anexo 3 y 4). . Síndrome Metabólico: de acuerdo a los criterios establecidos por ALAD18. modificados por la autora, se consideró SM si se determina en el paciente una CC > percentil 90, más la presencia de 2 o más de los siguientes hallazgos: (Anexo 1) Triglicéridos > 150 mg/dL 10 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(21) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. C-HDL < 40 mg/dL Glicemia en ayunas > 100mg/ dL , glicemia a las 2hrs >140 DMT2 manifiesta PAS y PAD ≥ p95 para edad, sexo y talla (Anexo 5 y 6). na. El SM es independiente del diagnóstico nutricional a través del IMC 18. ici. III.4 Proceso de captación de la información. En consulta externa de Pediatría, se tomaron medidas de peso y talla,. ed. mediante balanza de palanca y estadiómetro SECA®, con pies descalzos y. M. vistiendo ropa liviana. Se realizaron tres mediciones, hallando su promedio. En base a estos resultados, se calculó el IMC expresado en percentiles.. de. Aquellos pacientes con resultados de IMC mayor a percentil 95, es decir, diagnóstico nutricional de obesidad, fueron incorporados al estudio, tras. te c. a. obtener el consentimiento informado de sus padres y el asentimiento de los menores y la firma del investigador.. lio. Posteriormente se tomó la medida de la CC. Se identificó el borde inferior de. Bi b. la última costilla y el borde superior de la cresta iliaca, realizando un marcado a la mitad de la distancia, obteniendo la medida de la CC haciendo uso de una cinta métrica no estirable, esperando que el paciente esté en espiración no forzada y en bipedestación. Si el paciente tenía la CC > p90 se dejaba exámenes auxiliares en ayunas de 12 hrs que incluían glicemia, triglicéridos, perfil lipídico.. 11 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(22) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. Calculamos el ICE, dividiendo la cintura entre la estatura, ambas en centímetros, siendo el punto de corte ≥ 0.5.38,39 Se tomó la presión arterial de acuerdo a norma internacional: Task Force 200448, con esfingomanómetro Welch Allyn de mercurio estándar, en 3. na. oportunidades luego de que el paciente permaneciera 5 minutos en reposo.. ici. Consideramos hipertensión a la presión arterial sistólica (PAS) o presión. ed. arterial diastólica (PAD) ≥ pc 95 para sexo, edad y talla. III.5 Análisis estadístico. M. Para analizar la información se construyeron tablas de frecuencia simples y de. de. doble entrada con sus respectivas frecuencias absolutas y relativas. Se estimó la prevalencia del síndrome metabólico en Índice de Masa Corporal e Índice. a. Cintura / Estatura, además, se estimaron medidas diagnósticas de sensibilidad y. te c. especificidad, valores predictivos y el índice de validez para realizar la comparación de la predicción del síndrome metabólico entre ambas técnicas. lio. antropométricas, con un nivel de significancia del 5%. Todos los datos se. Bi b. procesaron en el programa EPIDAT vs 3.1.. 12 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(23) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. III.6 ASPECTOS ÉTICOS: El estudio se efectuó bajo la aprobación del Comité de Ética en Investigación del “Hospital IV Víctor Lazarte Echegaray” y bajo los Estándares Éticos de la Declaración de Helsinki.49 Se solicitó el consentimiento informado a los padres. na. u apoderados en todos los casos, solicitando incluso a los menores su. ici. asentimiento informado. En todo momento se resguardó la privacidad del participante, siendo los autores los únicos con acceso a la información. (Anexo. Bi b. lio. te c. a. de. M. ed. 7 y 8). 13 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(24) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. RESULTADOS. IV.. TABLA Nº 1. na. IMC COMO PREDICTOR DEL SÍNDROME METABÓLICO. SINDROME METABÓLICO Ausente. Total. 25. 174. 199. 150. 159 358. >p 95. 9. p85 y 95. 34. 324. Valor. IC 95%. lio. te c. Características. a. de. Total. ed. Presente. M. ici. IMC. 73.53. 57.23. 89.83. Especificidad (%). 46.3. 40.71. 51.88. Índice de validez (%). 48.88. 43.56. 54.2. Valor predictivo + (%). 12.56. 7.71. 17.42. Valor predictivo - (%). 94.34. 90.43. 98.25. 9.5. 6.32. 12.67. Bi b. Sensibilidad (%). Prevalencia (%). 14 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(25) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. FIGURA 1. lio. te c. a. de. M. ed. ici. na. IMC COMO PREDICTOR DEL SINDROME METABOLICO. Bi b. La Curva de ROC para el IMC muestra un punto de corte con regular sensibilidad (> 70%), pero menos del 50 % de especificidad como prueba diagnóstica.. 15 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(26) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. TABLA Nº 2. ICE COMO PREDICTOR DEL SÍNDROME METABÓLICO. ICE. na. SINDROME METABÓLICO Total. Presente. Ausente. >0.5. 34. 211. <0.5. 0. 113. 113. Total. 34. 324. 358. de. M. ed. ici. 245. IC 95%. 100. 98.53. 100. Especificidad (%). 34.88. 29.53. 40.22. Índice de validez (%). 41.06. 35.83. 46.3. Valor predictivo + (%). 13.88. 9.34. 18.41. Valor predictivo - (%). 100. 99.56. 100. Prevalencia (%). 9.5. 6.32. 12.67. Bi b. lio. te c. Sensibilidad (%). Valor. a. Características. 16 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(27) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. FIGURA 2. a. de. M. ed. ici. na. ICE COMO PREDICTOR DEL SINDROME METABOLICO. Bi b. lio. de 40 %.. te c. En la curva de ROC para ICE la sensibilidad es 100 %, pero la especificidad es menor. 17 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(28) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. V.. DISCUSIÓN. El estudio de Cook y col8 compara la prevalencia de SM pediátrico utilizando cuatro definiciones previamente publicadas y se ha encontrado que la prevalencia del SM pediátrico varió de 2% a 9% en la población general y de 12 % a 44% en niños. na. obesos, dependiendo de las definiciones utilizadas. En Chile la prevalencia es de 8%. ici. en menores de 6 años y 21% en escolares. 24 Según Fallen ycol50,en su estudio realizado en el Instituto Nacional de Salud del niño (INSN) del Perú, en 319. ed. pacientes de 10 a 16 años de edad, atendidos en el periodo 2005-2010 en Consultorio. M. Externo del Servicio de Endocrinología; se encontró SM en 34.2% de acuerdo a los criterios de la ATP III y 27.3% según la IDF; siendo similares a los hallazgos. de. encontrados por Macthy, Daniels y Singh51-53. La prevalencia de SM encontrada en el presente estudio fue 9.5%, coincidiendo con lo reportado por el estudio en el INSN,. te c. a. tomando en cuenta que sus resultados fueron a cinco años. Así mismo, Pajuelo 25 describió una prevalencia de 8.8 %. En nuestra investigación el sexo femenino fue el. lio. que presentó mayor porcentaje de SM, al igual que los hallazgos descritos por autores como Cook, Freedman, Kahn, entre otros.9,39,46,51-55. Bi b. En base al análisis del estado nutricional, se determinó que el 73.5% de los pacientes con SM fueron obesos, sin existir diferencias con respecto al sexo. Es importante resaltar que si bien es cierto que la población obesa tiene mayor riesgo de presentar SM, nuestro estudio determinó que existe un porcentaje de pacientes con sobrepeso que tieneb criterios de SM (26.5%) coincidiendo por ejemplo con Arnaiz54, quien estudió 618 adolescentes en consultorio externo; determinando SM en el 2.1 % de. 18 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(29) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. pacientes eutróficos, 8.6% en pacientes con sobrepeso y 29.9 % en los obesos. En la caso nuestro, ya que por lo general el por porcentaje de la población eutrófica con SM es muy bajo, no sé tomó en cuenta para formar parte del estudio. De igual forma las referencias3-9,18,50-56que evaluán la prevalencia del SM siempre toma en. na. consideración al porcentaje de pacientes con sobrepeso, puesto que desde este estado. ici. nutricional ya aparecen criterios que ponen en riesgo a esta población.. En nuestro trabajo se determinó una sensibilidad y especificidad de 73.53 % y 46.3%. ed. respectivamente para el IMC, con un índice de validez, definido como la proporción El ICE presentó una. M. de individuos clasificados correctamente, de 48.88%.. sensibilidad y valor predictivo negativo del 100%, sin embargo, la especificidad fue. de. de 34.88%, y el índice de validez fue tan solo 41.1% como predictor del SM con la aparición de 2 criterios. Esto nos demuestra que tanto el ICE y el IMC por su alta. a. sensibilidad nos ayudaría en el tamizaje de niños en los que pretendemos investigar la. te c. presencia o no del SM en la atención diaria de la consulta pediátrica, sin embargo, no. lio. son útiles para emitir un diagnóstico con certeza, debido a su baja especificidad, ya. Bi b. que puede generar muchos falsos positivos.. Estos resultados no concuerdan con lo encontrado por Arnaíz54 y Freedman39, quiénes obtuvieron valores altos de sensibilidad y especificidad para un ICE de 0.55 (71,6% y 70,2% respectivamente). De igual forma, un metaanálisis publicado en el 2009, mostró que las medidas de obesidad central y especialmente el ICE, superaron al IMC en la detección de factores de riesgo cardiovascular y diabetes, tanto en hombres. 19 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(30) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. como en mujeres36. Autores como McCarthy, Ashwell, Savva y Kahn destacan el uso de un punto de corte único de 0.5 para el ICE en adolescentes, y que su incremento se correlaciona con el aumento de factores de riesgo cardiovasculares y metabólicos adversos, independientemente de la edad y el sexo o el origen étnico.. 51,38,45,46. La. na. probable razón por la que no coinciden los resultados es porque a comparación de estos estudios, nosotros no contamos con percentiles propios para la CC (que forma. ici. parte de la definición del SM) y poblaciones estudiadas utilizaron sus propios puntos. ed. de corte. De igual forma fueron de diferente raza a la nuestra (caucásica, asiática e hindú). Cheng y col menciona que la raza influye en la determinación del SM ya que. M. demuestra que los asiáticos tienen diferente distribución grasa que los caucásicos aún. chinos, filipinos y blancos.57. de. teniendo el mismo IMC; la prevalencia de hipertensión arterial es diferente entre. a. No se encontraron otros trabajos en Sudamérica (donde compartimos similitudes en. te c. raza) que usen a los criterios de ALAD para su definición de SM y así poder. lio. comparar poblaciones bajo los mismos estándares, ya que en los trabajos que se encontró mayor validez del ICE. 51,38,45,46. usaron criterios de Cook9 y de Ferranti12. Bi b. quiénes considera otros parámetros en su definición de SM. Nuestros hallazgos del ICE como mal predictor de SM respecto del IMC, resultaron tener similitudes con los hallazgos de Ferreira y col55, quiénes en su estudio realizado en Brasil, encontraron que el IMC, CC y el Porcentaje de Grasa fueron las únicas medidas antropométricas que se consideraron predictoras del SM, reportando para el ICE una sensibilidad y especificidad muy bajas (46.2% y 41.9 %). Así mismo,. 20 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(31) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. Matshal y col56, en su estudio realizado en Sudáfrica, reportaron que el valor del ICE de 0.5 no es seguro para el hallazgo de screening de riesgo cardiovascular y que se debería tomar en cuenta la raza y el género para determinar un punto de corte adecuado. De igual forma debido a que encontró diferentes valores para un ICE de. na. 0.46 (Sensibilidad de 50% y Especificidad de 69.5 %) en mujeres y 0.45 (Sensibilidad de 69.3% y Especificidad de 67.7 %) concluyen que no puede atribuirse. ed. ici. un punto de corte estándar para toda la población como refieren otras referencias.38,39. M. Por el otro lado, el uso del IMC para evaluar los riesgos de obesidad y de salud ha sido objeto de críticas en varias publicaciones científicas58-60, debido a su incapacidad. de. para distinguir la distribución de la grasa. Sin embargo, en otras referencias como las de Willet y Yusuf61,62, el IMC ha demostrado una fuerte asociación entre el alto. te c. a. porcentaje de grasa corporal y un aumento del riesgo de enfermedades crónicas, tales como hipertensión, dislipidemia, diabetes mellitus, y las enfermedades coronarias. Es. lio. probable que al comparar el IMC, usando criterios de CC que sí han demostrado tener la validez suficiente por el momento en la predicción de SM se hayan potenciado. Bi b. éstos parámetros y hayan mostrado una mejor predicción del mismo en comparación con el ICE a pesar de que se usaron los mismo valores de CC.. 21 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(32) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. VI. . El. CONCLUSION. Índice Cintura / Estatura. no fue mejor predictor del Síndrome. Bi b. lio. te c. a. de. M. ed. ici. na. Metabólico que el Índice de Masa Corporal.. 22 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(33) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. VII.. RECOMENDACIONES. Se sugiere la determinación del ICE en la consulta externa pediátrica, como prueba de. na. tamizaje rápida del SM por su alta sensibilidad, sin embargo, no permite establecer el. ici. diagnóstico con certeza por su baja especificidad, por lo cual, se sugiere que en todo paciente pediátrico con ICE ≥ 0.5, se realicen pruebas complementarias como la. ed. determinación de la Circunferencia de cintura según los percentiles para la edad, la. de. validez; inclusive mayor que el IMC.. M. cual hasta el momento ha demostrado hasta el momento ser la prueba de mayor. Se deben construir percentiles propios de nuestra población a nivel nacional para. a. tener una referencia real de los valores de CC y así poder establecer de mejor manera. te c. los criterios de SM. Así mismo es necesario ampliar éste tipo de estudios en las diferentes provincias de nuestro país debido a la raza mestiza que nos caracteriza,. Bi b. lio. teniendo en cuenta los antecedentes familiares.. 23 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(34) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. VIII. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS. 1. Reaven G. Banting lecture 1988. Role of insulin resistance in human disease. Diabetes 1988;37:1595–607.. na. 2. Ebbeling C, Pawlak D, Ludwig D. Childhood obesity: public-health crisis, common sense cure. Lancet 2002;360 (August (9331):473—82.). Obesity and the Metabolic Syndrome in Children and. ici. 3. Weiss R. et al.. ed. Adolescents. N Engl J Med 2004; 350:2362-74.. 4. Kelishadi R, Gheiratmand R, Ardalan G, Adeli K, Mehdi Gouya M,. M. Mohammad Razaghi E, et al. Association of anthropometric indices with. de. cardiovascular disease risk factors among children and adolescents: CASPIAN study. Int J Cardiol 2007; 117(May (3)):340-8.. a. 5. Maffeis C, Pietrobelli A, Grezzani A, Provera S, Tato L. Waist circumference. te c. and cardiovascular risk factors in prepubertal children. Obes Res 2001; 9(March (3)):179-87.. lio. 6. Li C, Ford E, Mokdad A, Cook S. Recent trends in waist circumference and. Bi b. waist-height ratio among US children and adolescents. Pediatrics 2006; 118 ( November (5):e1390-8.). 7. McGarry J. Banting lecture 2001: Dysregulation of fatty acid metabolism in the etiology of type 2 diabetes. Diabetes 2002;51:7-18. 1.. 8. Zimmet P, Alberti KG, Kaufman F, et al. IDF Consensus Group. The metabolic syndrome in children and adolescents—an IDF consensus report. Pediatr Diabetes 2007;8:299–306. 24 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(35) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. 9. Cook S, Weitzman M, Auinger P, et al. Prevalence of a metabolic syndrome phenotype in adolescents: findings from the third National Health and Nutrition Examination Survey, 1988–1994. Arch Pediatr Adolesc Med 2003;157:821–7.. na. 10. Cruz ML, Weigensberg MJ, Huang TT, et al. The metabolic syndrome in overweight Hispanic youth and the role of insulin sensitivity. J Clin. ici. Endocrinol Metab 2004;89:108–13.. ed. 11. Ford ES, Ajani UA, Mokdad AH, National Health and Nutrition Examination. The metabolic syndrome and concentrations of C-reactive protein among U.S.. M. youth. Diabetes Care 2005;28:878–81.. de. 12. de Ferranti SD, Gauvreau K, Ludwig DS, et al. Prevalence of the metabolic syndrome in American adolescents: findings from the third national health and. a. nutrition examination survey. Circulation 2004;110:2494–7.. te c. 13. Goodman E, Daniels SR, Morrison JA, et al. Contrasting prevalence of and demographic disparities in the World Health Organization and National. lio. Cholesterol Education Program Adult Treatment Panel III definitions of. Bi b. metabolic syndrome among adolescents. J Pediatr 2004;145:445–51.. 14. Katzmarzyk PT. Waist circumference percentiles for Canadian youth 11-18 y of age. Eur J Clin Nutr 2004;58:1011-5.. 15. Zannolli R, Morgese G. Waist percentiles: a simple test for atherogenic disease? Acta Paediatr 1996;85:1368-9.. 25 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(36) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. 16. McCarthy HD, Jarrett KV, Crawley HF. The development of waist circumference percentiles in British children aged 5.0-16.9 y. Eur J Clin Nutr 2001;55:902-7. 17. Fernández JR, Redden DT, Pietrobelli A, et al. Waist circumference. na. percentiles in nationally representative samples of African-American, European-American, and Mexican-American children and adolescents. J. ici. Pediatr 2004;145:439-44.. ed. 18. Rosas J, Torres M, Calzada R, Sinay I, Costa J. Guía ALAD. Diagnóstico, control, prevención y tratamiento del síndrome metabólico en pediatria. Rev. M. ALAD [serie en internet] 2009 [citado 1º de septiembre de 2010]. Disponible. de. en: http://revistaalad.com.ar/website/articulo.asp?id=87 19. Batey LS, Goff DC Jr, Tortolero SR, et al. Summary measures of the insulin. a. resistance syndrome are adverse among Mexican-American versus non-. te c. Hispanic white children: the Corpus Christi Child Heart Study. Circulation 1997; 96: 4319-25.. lio. 20. Arslanian S, Suprasongsin C, Janosky JE. Insulin secretion and sensitivity in. Bi b. black versus white prepubertal healthy children. J Clin Endocrinol Metab 1997; 82:1923-7.. 21. Svec F, Nastasi K, Hilton C, et al. Black-white contrasts in insulin levels during pubertal development. The Bogalusa Heart Study. Diabetes 1992; 41:313-7.. 26 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(37) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. 22. Arslanian S, Suprasongsin C. Differences in the in vivo insulin secretion and sensitivity of healthy black versus white adolescents. J Pediatr 1996; 129:4403. 23. Burrows R, Leiva L, Weistaub G, Ceballos X, Gattas V, Lera L, et al.. na. Síndrome metabólico en niños y adolescentes: asociación con sensibilidad insulínica y con magnitud y distribución de la obesidad. Rev Med Chile 2007:. ici. 135 (2): 174-181.. ed. 24. Eyzaguirre et al. Prevalencia de síndrome metabólico en niños y adolescentes que consultan por obesidad. Rev Med Chile 2011; 139: 732-738.. M. 25. Pajuelo J et al. Síndrome metabólico en adolescentes con sobrepeso y. de. obesidad. An Fac Med. 2007; 68 (2): 143-9. 26. WHO Multicentre Growth Reference Study Group. WHO Child Growth. a. Standard based on length/height, weight, and age. Acta Paediatrica 2006; 450:. te c. 76- 85. Estándares disponibles en http://www.who.int/childgrowth/en/. 27. World Health Organization. Obesity. Preventing and managing the. lio. globalepidemic.. Publication. WHO/NUT/NCD/98.1.1998.. Geneva,. Bi b. Switzerland: World Health Organization; 1998.. 28. National Heart, Lung and Blood Institute. Clinical guidelines on the identification, evaluation, and treatment of overweight and obesity in adults: the evidence report. Obes Res 1998;6:S51–210. 29. Willett K, Jiang R, Lenart E, Spiegelman D, Willett W. Comparison of bioelectrical impedance and BMI in predicting obesity-related medical conditions. Obesity (Silver Spring) 2006;14(3):480—90. 27 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(38) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. 30. Janssen I, Katzmarzyk PT, Srinivasan SR, et al. Combined influence of body mass index and waist circumference on coronary artery disease risk factors among children and adolescents. Pediatrics 2005;115:1623–30 31. Pouliot MC, Despre´s JP, Lemieux S, et al. Waist circumference and. na. abdominal sagittal diameter: best simple anthropometric indexes of abdominal. and women. Am J Cardiol 1994;73:460–8.. ici. visceral adipose tissue accumulation and related cardiovascular risk in men. ed. 32. Maynard L, Wisemandle W, Roche A, Chumlea G, Guo S, Siervogel R. Childhood body composition in relation to body mass index. Pediatrics.. M. 2001;107:344-50. de. 33. Yamborisut U, Sakamoto N, Wimonpeerapattana W, Tontisirin K. Waist circumference and body fat distribution indexes as screening tools for the. a. overweight and obesity in Thai preschool children. Obesity Research &. te c. Clinical Practice. October 2010; 4 (4): 307-14. 34. Daniels S, Khuory P, Morrinson J. Utility of different measures of body fat. lio. distribution in children and adolescent. Am J Epidemiol. 2000;152:1179-84.. Bi b. 35. Spolidoro J et al. Waist circumference in children and adolescents correlate with metabolic syndrome and fat deposits in young adults. Clin Nutr 2013; 32 (1): 93-7.. 36. Klein S, Allison Db, Heymsfield Sb, Kelley De, Leibel Rl, Nonas C, et al. Waist circumference and cardiometabolic risk: a consensus statement from Shaping America’s Health: Association for Weight Management and Obesity Prevention; NAASO, The Obesity Society; the American Society for 28 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(39) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. Nutrition; and the American Diabetes Association. Am J Clin Nutr. 2007; 85: 1197-202. 37. Bailey D, Savory L, Denton S, Davies B, Kerr C. The Hypertriglyceridemic Waist, Waist-to-Height Ratio, and Cardiometabolic Risk. J Pediatr 2012.. na. 38. Ashwell M, Hsieh S. Six reasons why the waist-to-height ratio is rapid and effective global indicator for the health risks of obesity and how its use could. ici. simplify the international public health message on obesity. Int J Food Sci. ed. Nutr 2005;56:303-7. 39. Freedman D, Kahn H, Mei Z, Strawn L, Dietz W, Srinivasan S. Relation of. M. body mass index and waist-to height ratio to cardiovascular risk factors in. de. children and adolescents: the Bogalusa heart study. Am J Clin Nutr 2007;86:33-40.. a. 40. Wang Y, Rimm E, Stampfer M, Willett W, Hu FB. Comparison of abdominal. te c. adiposity and overall obesity in predicting risk of type 2 diabetes among men. Am J Clin Nutr 2005; 81: 555-63.. lio. 41. Katzmarzyk P, Craig C. Independent effects of waist circumference and. Bi b. physical activity on all-cause mortality in Canadian women. Appl Physiol Nutr Metab 2006; 31: 271-6.. 42. Lee C, Huxley R, Wildman R, Woodward M. Indices of abdominal obesity are better discriminators of cardiovascular risk factors than BMI: A meta-analysis. J Clin Epidemiol 2008; 61: 646-53.. 29 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(40) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. 43. Gelber R, Gaziano J, Orav E, Manson J, Buring J, Kurth T. Measures of obesity and cardiovascular risk among men and women. J Am Coll Cardiol 2008; 52: 605-15. 44. Maffeis C, Banzato C, Talamini G. Waist-to-height ratio, a useful index to. na. identify high metabolic risk in overweight children. J Pediatr 2008; 152: 20713.. ici. 45. Savva S, Tornaritis M, Savva M, Kourides Y, Panagi A, Silikiotou N, et al.. ed. Waist circumference and waist-to-height ratio are better predictors of cardiovascular disease risk factors in children than body mass index. Int J. M. Obes Relat Metab Disord 2000; 24: 1453-8.. de. 46. Kahn H, Imperatore G, Cheng Y. A population-based comparison of BMI percentiles and waist-to-height ratio for identifying cardiovascular risk in. a. youth. J Pediatr 2005; 146: 482-8.. te c. 47. Portilla K. Estudio de casos y controles de Obesidad como factor de riesgo de dislipidemia en niños y adolescentes en el Hospital Víctor Lazarte Echegaray. lio. 2000 -2005. (Trabajo de investigación ) Trujillo: Universidad Privada Antenor. Bi b. Orrego; 2008.. 48. National High Blood Pressure Education Program. Working Group on High Blood Pressure in Children and Adolescents. The Fourth report on the Diagnosis, Evaluation, and Treatment of High Blood Pressure in Children and Adolescents. Pediatrics. 2004; 114:555-576. 49. Asociación Médica Mundial (AMM). Declaración de Helsinki. Principios éticos para las investigaciones con seres humanos. 59ª Asamblea General, 30 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(41) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. Seúl, Corea, octubre de 2008 [en línea]. [Fecha de consulta: 20 de mayo de 2011]. Disponible. en: http://www.wma.net/es/30publications/10policies/. b3/index.html 50. Falen J, Rivero L, Rivero A, Rodríguez M, Rodríguez L. Estudio transversal. na. de prevalencia del síndrome metabólico en pacientes obesos de 10 a 16 años atendidos en consultorio externo del servicio de endocrinología del INSN en. ed. Martin de Porres; 2011.. ici. el periodo 2005-2010 (trabajo de investigación). Lima: Universidad San. 51. McCarthy H, Ashwell M. A study of central fatness using waist-to height. M. ratios in UK children and adolescents over two decades supports the simple. de. message -keep your waist circumference to less than half your height. Int J Obes (Lond) 2006;30:988 -92.. a. 52. Daniels SR, Arnett DK, Eckel RH, Gidding SS, Hayman LL, Kumanyika S, et. te c. al. Overweight in children and adolescents: pathophysiology, consequences, prevention, and treatment. Circulation 2005;111:1999e2012. lio. 53. Singh R, Bhansali A, Sialy R, Aggarwal A. Prevalence of metabolic syndrome. Bi b. in adolescents from a north Indian population. Diabet Med 2007;24:195e9. 54. Arnaíz P, et al. Razón cintura estatura como predictor de riesgo cardiometabólico en niños. Rev Chil Cardiol 2010; 29: 281 - 288. 55. Ferreira et al.. Prediction of metabolic syndrome in children. Arq Bras. Cardiol. 2010 56. Matsha TE, Kengne A-P, Yako YY, Hon GM, Hassan MS, et al. (2013) Optimal Waist-to-Height Ratio Values for Cardiometabolic Risk Screening in 31 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(42) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. an Ethnically Diverse Sample of South African Urban and Rural School Boys and Girls. PLoS ONE 8(8): e71133. doi:10.1371/journal.pone.0071133 57. Cheng Ch, Ho Ch, Yang Ch, Huang Yi, Lai Ch, Liaw Young. Waist-to-hip ratio is a better anthropometric index than body mass index for predicting the. na. risk of type 2 diabetes in Taiwanese population. Nutrition Research 30 (2010) 585–593. ici. 58. Allison DB, Zhu SK, Plankey M, Faith MS, Heo M. Differential associations. ed. of body mass index and adiposity with allcause mortality among men in the first and second National Health and Nutrition Examination Surveys. M. (NHANES I and NHANES II) follow-up studies. Int J Obes Relat Metab. de. Disord 2002;26(3):410-6. Mar.. 59. Zhu S, Heo M, Plankey M, Faith MS, Allison DB. Associations of body mass. a. index and anthropometric indicators of fat mass and fat free mass with all-. te c. cause mortality among women in the first and second National Health and Nutrition. Examination. Surveys. follow-up. studies.. Ann. Epidemiol. lio. 2003;13(4):286-93. Apr.. Bi b. 60. Going SB, Lohman TG, Cussler EC, Williams DP, Morrison JA, Horn PS. Percent body fat and chronic disease risk factors in U.S. children and youth. Am J Prev Med 2011;41(4 (Suppl. 2)):S77-86.). 61. Willett K, Jiang R, Lenart E, Spiegelman D, Willett W. Comparison of bioelectrical impedance and BMI in predicting obesity-related medical conditions. Obesity (Silver Spring) 2006;14(3):480—90. [10] Sharma AM,. 32 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(43) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. Chetty VT. Obesity, hypertension and insulin resistance. Acta Diabetol 2005;42(Suppl. 1):S3—8. [11] 62. Yusuf S, Hawken S, Ounpuu S, et al. Effect of potentially modifiable risk factors associated with myocardial infarction in 52 countries (the. Bi b. lio. te c. a. de. M. ed. ici. na. INTERHEART study): case—control study. Lancet 2004;364(9438):937—52. 33 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(44) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. IX.. ANEXOS DE LA TESIS. Bi b. lio. te c. a. de. M. ed. ici. na. ANEXO 1. 34 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(45) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. ANEXO 2: CALCULO DEL TAMAÑO MUESTRAL. El tamaño muestral se calculó de acuerdo a los hallazgos de un estudio previo. (1.96)2 (0.37)(0.63) = 358 (0.05)2. M. Donde:. ed. 𝑛=. 2 𝑍∝/2 × 𝑃 × (1 − 𝑃) 𝐸2. ici. 𝑛=. na. realizado por Portilla 47 en el año 2008 en el Hospital IV Víctor Lazarte Echegaray.. a. P=0.37. de. 2 𝑍∝/2 : 1.96 para un = 0.05. te c. Q= 0.63. Bi b. lio. E= 0.05 error de tolerancia. 35 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(46) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. ANEXO 3:. Bi b. lio. te c. a. de. M. ed. ici. na. Índice de Masa Corporal para mujeres 5 – 19 años (OMS). 36 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(47) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. ANEXO 3:. Bi b. lio. te c. a. de. M. ed. ici. na. Índice de Masa Corporal para varones 5 – 19 años (OMS). 37 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(48) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. ANEXO 5: Cuarto Reporte de Diagnóstico, Evaluación y Tratamiento de. Bi b. lio. te c. a. de. M. ed. ici. na. Hipertensión en niños y adolescentes. 38 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(49) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. ANEXO 6: Cuarto Reporte de Diagnóstico, Evaluación y Tratamiento de. Bi b. lio. te c. a. de. M. ed. ici. na. Hipertensión en niñas y adolescentes. 39 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(50) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. ANEXO 7: CONSENTIMIENTO INFORMADO. El Sobrepeso y la Obesidad son cada vez más frecuentes en los niños y adolescentes; y son considerados factores de riesgo de Síndrome Metabólico, estado donde existe. na. alto riesgo de complicaciones cardiovascular. Este estudio busca comparar medidas. ici. antropométricas, para determinar si son útiles para predecir el Síndrome Metabólico. Para ello se está llevando a cabo la investigación titulada: “Comparación del Índice. ed. Cintura / Estatura y el Índice de Masa Corporal en la determinación del Síndrome Metabólico en Adolescentes”; en la que se registrará de manera anónima. M. las mediciones de peso, talla, circunferencia abdominal, presión arterial y los valores de laboratorio de triglicéridos, colesterol HDL y glicemia en ayunas, de los pacientes. de. seleccionados.. La presente investigación nos permitirá determinar el parámetro antropométrico que. a. mejor predice la presencia del Síndrome Metabólico en los adolescentes, para. te c. recomendar su determinación en la evaluación clínica de todos los pacientes que. lio. acuden a consulta ambulatoria de Pediatría. Habiendo leído el presente documento y habiendo sido respondidas todas mis. Bi b. preguntas, firmo libremente la autorización para la participación de mi hijo / apoderado en la presente investigación:. Nombre:……………………………………………………………………………… DNI:…………………………… FIRMA: INVESTIGADOR:………………………………. Fecha:. 40 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(51) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. ANEXO 8:. Ficha de Recolección de Datos Datos básicos: Código:. . Historia clínica:. . Edad:. . Antecedentes familiares: DM…………………,. ici. na. . Obesidad:………………….. ed. Dislipidemia:…………………IMA………………Hipotiroidismo……. M. ……. Examen físico: Peso:. . Talla:. . Circunferencia de cintura:. . Presión arterial:. a. IMC: ICE:. lio. . te c. . de. . Laboratorio:. Triglicéridos:. . Colesterol HDL:. . Glicemia en ayunas:. Bi b. . 41 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(52) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. na. ANEXO 9:. Peso (kilogramos). 13.10. ± 2.30. ed. Desviación. 65.63. ± 14.68. de. Edad (años). Promedio. M. Características. ici. TABLA Nº 3. Características generales de los pacientes evaluados.. ± 0.12. 1.59. Bi b. lio. te c. a. Talla (metros). 42 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(53) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. na. TABLA Nº 4. Masculino. 163. 195. (45.5). (54.5 ). 358 (100). Bi b. lio. te c. a. de. Total. ed. Femenino. Muestra %. M. Sexo. ici. DISTRIBUCIÓN DE LA MUESTRA SEGÚN SEXO.. 43 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(54) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. na. TABLA Nº 5. M. ed. SEGÚN SEXO. ici. DETERMINACION DEL ÍNDICE CINTURA / ESTATURA. ICE < 0.5. a. ≥0.5. de. Femenino. Masculino. 46. 67. 117. 128. 163. 195. lio. te c. Total. Sexo. Bi b. El promedio del valor del ICE fue 0.53 ± 0.06.. 44 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(55) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. na. TABLA Nº 6. M. ed. SEGÚN SEXO. ici. DETERMINACION DEL ÍNDICE DE MASA CORPORAL. IMC > p 85. a. > p 95. de. Femenino. Masculino. 85. 74. 78. 121. 163. 195. lio. te c. Total. Sexo. Bi b. El promedio del valor del IMC fue 25.86 ± 3.66.. 45 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(56) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. na. TABLA Nº 7. M. ed. SEGÚN SEXO. ici. DETERMINACIÓN DEL SINDROME METABÓLICO. SINDROME METABÓLICO. SEXO Femenino. NO. 19. 144. 15. 180. 34. 324. lio. te c. Total. a. Masculino. de. SÍ. Bi b. Se determinó que el 9.5% de los pacientes presentaron Síndrome Metabólico.. 46 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(57) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. na. TABLA Nº 8. ici. DETERMINACIÓN DEL SÍNDROME METABÓLICO. M. ed. SEGÚN IMC Y SEXO. Femenino. IMC > percentil 95. 7. 12. 2. 13. 9. 25. lio. te c. Total. a. Masculino. IMC > percentil 85. de. SEXO. Bi b. El 73.5% de los pacientes con SM presentaron un IMC > p95.. 47 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
(58) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. na. TABLA Nº 9. ici. DETERMINACIÓN DEL SÍNDROME METABÓLICO. M. ed. SEGÚN ICE Y SEXO. SEXO. 0. 19. 0. 15. 0. 34. lio. te c. Total. a. Masculino. ICE ≥0.5. de. Femenino. ICE < 0.5. Bi b. El 100 % de los pacientes con SM tuvieron ICE ≥ 0.5. 48 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.
Documento similar