Cintura e índice de masa corporal: los mejores predictores antropométricos en la reducción y progresión de la agregación de factores de riesgo cardiometabólicos

Resumo

El objetivo de este estudio fue determinar el impacto de la variación de distintas mediciones antropométricas en la evolución del síndrome metabólico (SM). El estudio fue prospectivo en 178 sujetos que asistieron a un programa de salud cardiovascular entre el año 2013 y 2016. Se recolectaron datos demográficos, historia médica, factores de riesgo cardiovascular, y se midió perfil lipídico, glicemia de ayuno, presión arterial y medidas antropométricas (IMC, perímetro de cintura y cadera y % de grasa corporal). Se consideró la agregación de 2 o más componentes de síndrome metabólico (SM), excluyendo cintura y se determinó la probabilidad de reversión del SM, considerándose como la reducción desde 2 o más componentes a 1 o ninguno. El tiempo de seguimiento promedio fue de 2 años. La edad promedio fue de 40 años y 37% eran mujeres. Según los modelos de odds proporcionales, ajustados por edad, sexo y tiempo de seguimiento, aquellos sujetos con 2 o más componentes de SM triplicaron su probabilidad de revertir el SM por cada reducción de 1 Kg/m² de IMC por año (OR IMC = 3,03; 1,74-5,28; p<0,001). En el caso de cintura, esta probabilidad aumentó en 52% por la reducción de 1 cm por año (ORcintura =1,52; 1,28-1,81; p<0,001). Finalmente una reducción de 0,01 en el índice cintura/cadera aumentó en 26% la probabilidad de revertir el SM (ORcintura/cadera =1,26; 1,06-1,491; p<0,01); sin embargo, el % de grasa corporal no tuvo un efecto significativo Los cambios en IMC y circunferencia de cintura serían los parámetros antropométricos más confiables para monitorear la evolución del SM.

The objective of this study was to determine the impact of variation of different anthropometric parameters at follow-up in the evolution of the metabolic syndrome (MetS). Prospective study in 178 subjects who attended a cardiovascular health program between 2013 and 2016. Demographical data, medical history and cardiovascular (CV) risk factors (RFs) were collected. In addition, fasting lipid profile, blood glucose, blood pressure and anthropometrical parameters (BMI, WC, hip, and fat percentage) were measured. To determine the evolution of MetS, the clustering of 2 or more of the MetS components were considered, excluding WC. Odds proportional models adjusted by age, sex and time of follow-up were built to determine the probability of reverting the MetS. MetS reversion was considered as the reduction to 1 or 0 components in subjects with 2 or more. Mean follow-up time was 2 years. Mean age was 40 years old and 37% were women. According to the odds proportional models, subjects tripled their chance of reverting MetS for each 1 kg/m² of BMI reduction (ORBMI=3.03; 1.74-5.28; p<0.001). For WC, the chance of reverting MetS increased 52% for each reduction of 1 cm of waist (ORwaist =1.52; 1.28-1.81; p<0.001). A reduction of 0.01 in the waist to hip ratio increased in 26% the chance of reverting MetS (ORwaist/hip=1.26; 1.06-1.491; p<0.01); however, fat percentage did not have a significant effect on the evolution of the MetS. BMI and WC are the most reliable anthropometrical parameters for monitoring the evolution of MetS aggregation in the out-patient clinical setting.