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Vol. 25. Núm. 3.
Páginas 105-109 (Julio - Agosto 2013)
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Vol. 25. Núm. 3.
Páginas 105-109 (Julio - Agosto 2013)
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DOI: 10.1016/j.arteri.2013.05.007
Índices antropométricos estimadores de la distribución adiposa abdominal y capacidad discriminante para el síndrome metabólico en población española
Anthropometric measures of central abdominal fat and discriminant capacity for metabolic syndrome in a Spanish population
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Diego Bellidoa,??
Autor para correspondencia
, Martín López de la Torreb, José Carreirac, Daniel de Luisd, Virginia Bellidoe, Alfonso Sotoe, Luis M. Luengof, Antonio Hernándezg, Josep Vidalh, Antonio Becerrai, María Ballesterosj
a Endocrinología y Nutrición, Complexo Hospitalario Universitario de Ferrol, Chuf, SERGAS, Ferrol, A Coruña, España
b Endocrinología y Nutrición, Hospital Universitario Virgen de las Nieves, Granada, España
c Centro de Saúde de Fene, Xerencia de Xestión Integrada de Ferrol, SERGAS,, A Coruña, España
d Hospital Río Hortega, Valladolid, España
e Complexo Hospitalario Universitario de A Coruña, A Coruña, España
f Hospital Universitario de Badajoz, Badajoz, España
g Hospital Universitario Dr. Peset, Valencia, España
h Hospital Clínic Universitari, Barcelona, España
i Hospital Ramón y Cajal, Madrid, España
j Hospital de León, León, España
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Tabla 1. Características antropométricas y bioquímicas de la muestra estudiada
Resumen
Introducción

El síndrome metabólico conlleva un aumento del riesgo de aparición de enfermedad cardiovascular y diabetes mellitus. La existencia de un estado de resistencia a la insulina es, probablemente, el mecanismo subyacente a las alteraciones del metabolismo lipídico e hidrocarbonado detectado en estos pacientes, que presentan, como característica antropométrica frecuente, una distribución adiposa de predominio abdominal.

Pacientes y métodos

Se estudia una muestra de 3.316 pacientes (63,40% mujeres y 36,60 varones) de 42,36±14,63años y un índice de masa corporal (IMC) de 32,76±6,81kg/m2; en todos los pacientes se determinaron peso, talla y circunferencia de cintura (CC) según técnicas estandarizadas; se calculó el índice cintura/altura (ICA) mediante 2 indicadores, expresado como cintura en cm dividido por la talla en m2, y como cintura dividido por la talla, ambos en cm. La prevalencia de síndrome metabólico en la muestra fue del 33,70%. Con objeto de valorar la capacidad predictiva de IMC, ICA y CC para la detección de la existencia de SM, se construyeron las curvas operador-receptor (COR) y se calcularon las áreas bajo la curva (ABC) para cada parámetro antropométrico.

Resultados

Se obtuvo un ABC de 0,724 (IC95%: 0,706-0,742), p<0,001 para CC, de 0,709 (IC95%: 0,691-0,728), p<0,001 para ICA, con talla en m2, y de 0,729 (IC95%: 0,711-0,747), p<0,001 para ICA, con talla en cm; el ABC para IMC fue de 0,680 (IC95%: 0,661-0,699), p<0,001.

Conclusiones

Los índices antropométricos que valoran la distribución adiposa abdominal presentan mejor capacidad predictiva para la detección de SM respecto a indicadores de adiposidad total como el IMC.

Palabras clave:
Síndrome metabólico
Circunferencia de cintura
Índice cintura/altura
Antropometría
Índice de masa corporal
Grasa abdominal
Abstract
Introduction

The metabolic syndrome (MS) carries an increased risk of cardiovascular disease and diabetes mellitus. Insulin resistance is probably the mechanism underlying the changes detected in lipid and carbohydrate metabolism in these patients, who have, as a common anthropometric feature, a predominantly increased abdominal fat distribution.

Patients and methods

A total of 3316 patients were studied, of whom 63.40% were female and 36.60 male, with a mean age of 42.36±14.63 years, and a body mass index (BMI) of 32.76±6.81kg/m2. Weight, height and waist circumference (CC) were measured using standard techniques. The waist/height (ICA) was calculated using two indicators, expressed as waist in cm divided by height in m2, and as waist divided by height, both in cm. The prevalence of metabolic syndrome in the sample was 33.70%. In order to assess the predictive ability of BMI, ICA and CC to detect the existence of MS, receiver operating curves (ROC) were constructed and the areas under the curve (AUC) calculated for each anthropometric parameter.

Results

An AUC of 0.724 (95%CI: 0.706 to 0.742), P<.001, was obtained for CC, 0.709 (95%CI: 0.691 to 0.728), P<.001 for ICA with height in m2, and 0.729 (95%CI: 0.711 to 0.747), P<.001 for ICA with height in cm, and for the BMI it was 0.680 (95%CI 0.661-0.699), P<.001.

Conclusions

Anthropometric indices that assess abdominal fat distribution have a better predictive capacity for detecting MS, compared to total adiposity indicators such as BMI.

Keywords:
Metabolic syndrome
Waist circumference
Waist-to-height ratio
Anthropometry
Body mass index
Abdominal fat

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