Rev Med UAS
Vol. 12: No. 3. Julio-Septiembre 2022
ISSN 2007-8013
Martha Imelda Maldonado-Cervantes1, Jesús Ramón Castillo-Hernández1,2*, María Guadalupe Martel-Gallegos1, Enrique Maldonado-Cervantes1, Nuria Patiño-Marín2, Minerva García-Rangel1, Lucina Torres-Rodríguez3
* Correspondencia: Dr. Jesús Ramón Castillo-Hernández.
Carretera Rioverde-San Ciro, Km 4, El Carmen, CP.79615, Rioverde, S.L.P. México.
Móvil: 444 1156768. Correo: jesus.castillo@uaslp.mx
DOI http://dx.doi.org/10.28960/revmeduas.2007-8013.v12.n3.003
Texto Completo PDFRecibido 11 de febrero 2022, aceptado 12 de junio 2022
RESUMEN
Objetivo. Evaluar la capacidad de medidas antropométricas para predecir RI, en una cohorte de mujeres jóvenes sin diabetes. --- Material y métodos. Estudio descriptivo, correlacional y cuantitativo de corte transversal. 60 mujeres universitarias de 17 a 20 años, sin diabetes, sin inflamación sistémica fueron estudiadas, todas las participantes firmaron consentimiento informado. Se obtuvieron 9 medidas antropométricas como: índice de masa corporal (IMC), circunferencia de la cintura (CC) y % de grasa corporal (%GC). Se determinaron las concentraciones plasmáticas de glucosa e insulina en ayuno para calcular el HOMA-IR. --- Resultados. El modelo de regresión lineal paso por paso retuvo solo CC como predictor del HOMA-IR; no retuvo al IMC ni al %GC. El modelo tuvo mayor fuerza predictiva entre los grupos de mujeres con sobrepeso/obesidad que en normopeso. Mediante ROC (receiver operating characteristic curve), mostramos que 81.5 cm de CC tuvo la mayor sensibilidad y especificidad, 80.0% y 82.2% respectivamente. --- Conclusiones. CC es una medida antropométrica poderosa y única para predecir RI, sobretodo, en los grupos de sobrepeso y obesidad; se propone como herramienta de escrutinio de RI.
Palabras clave: Antropometría, Obesidad abdominal, Resistencia a la insulina.
ABSTRACT
Objective. To evaluate the capacity of anthropometric measures to predict IR in a cohort of young women without diabetes. --- Material and methods. Descriptive, correlational and quantitative cross-sectional study. 60 university women aged 17 to 20 years, without diabetes or systemic inflammation were studied, all participants signed an informed consent. Nine anthropometric measurements were obtained such as: body mass index (BMI), waist circumference (WC) and% body fat (% BC). Fasting plasma glucose and insulin concentrations were determined to calculate HOMA-IR. --- Results. The successive step linear regression model, retained only WC as a HOMA-IR predictor. Surprisingly, it did not retain BMI or % BF. The model had a greater predictive force among overweight and obese women than those with normal weight. Using ROC (receiver operating characteristic curve) we showed that, 81.5 cm of WC, had the highest sensitivity and specificity, 80.0% and 82.2% respectively. --- Conclusions. WC is a powerful and unique anthropometric measure to predict IR, especially in overweight and obesity groups. We propose that WC be included by primary care physicians as an IR scrutiny tool.
Keywords: Anthropometry, Abdominal obesity, Insulin resistance.
INTRODUCCIÓN
La obesidad es uno de los desafíos más importantes en materia de salud a nivel mundial, tiene serias implicaciones para la salud, la calidad y la esperanza de vida de los individuos. En América, la obesidad se ha incrementado al pasar de 12.9% en 1980 a 28.3% en 2015; y México tiene la tasa de prevalencia más alta en el continente1.
La resistencia a la insulina (RI) asociada a la obesidad, parece ser el mecanismo subyacente de una gran variedad de enfermedades crónicas no transmisibles ECNT, particularmente la relación entre la obesidad, RI y diabetes mellitus tipo 2 (DM2) es muy fuerte2. El riesgo relativo de padecer DM2 es mayor en mujeres con obesidad que en hombres con obesidad comparados con sus contrapartes de peso normal, estas diferencias de sexo pueden ser atribuidas a la distribución de la adiposidad y la masa2.
Por definición, RI es la disminución de la respuesta celular a una concentración dada de insulina, con hiperinsulinemia compensadora. El sobrepeso y la obesidad incrementan la probabilidad de desarrollar RI3 y la pérdida de peso puede revertir la RI. El estándar de oro para evaluar RI es el Clamp Euglicémico-hiperinsulinémico4, aunque es impráctico en la clínica. Un método sustituto es el HOMA-IR (Homeostasis Model Assessment), muy usado para estimar RI en poblaciones, solo requiere de determinaciones de glucosa e insulina plasmáticas en ayunas5. Otra manera práctica, sencilla, de bajo costo, son los métodos basados en la antropometría, aplicables desde el primer nivel de atención médica. El índice de masa corporal (IMC) y la circunferencia de la cintura (CC) han mostrado ser buenos marcadores de RI, sin embargo, estos indicadores de obesidad, aún son pocos claros para predecir RI6,7, porque la relación entre las medidas de obesidad y los marcadores metabólicos pueden variar en función de etnia, estatura y sexo8. El presente estudio tiene como objetivo evaluar la capacidad de las medidas de obesidad para predecir RI en una cohorte de mujeres jóvenes sin DM.
MATERIAL Y MÉTODOS
Este estudio es una investigación descriptiva, correlacional y cuantitativa de corte transversal. El muestreo fue no probabilístico del tipo por conveniencia. Se llevó a cabo en el Centro universitario de promoción y prevención de la salud (CUPPS) de la Universidad Autónoma de San Luis Potosí, bajo el reglamento de la Ley General de Salud en Materia de Investigación de los Estados Unidos Mexicanos. Todos los participantes dieron su consentimiento informado. Incluyó 62 mujeres entre 17 y 20 años sin DM, enfermedad inflamatoria sistémica o tratamiento farmacológico; se eliminó 1 por muestra sanguínea insuficiente y 1 se descartó por embarazo. Finalmente, 60 mujeres fueron estudiadas.
La recolección de datos incluyó:
Análisis estadístico:
En la estadística descriptiva de las variables, se estudiaron las medidas de tendencia central (media y mediana), de dispersión (EE) y los índices de confianza (IC). La normalidad de las variables cuantitativas mediante la prueba de Shapiro-Wilks. En la estadística analítica, se realizaron correlaciones y análisis de regresión lineal múltiple de variables antropométricas para determinar el mayor predictor del HOMA-IR. Mediante curvas ROC (receiver operating characteristic curve) se determinaron los valores con mayor sensibilidad y especificidad para los predictores. La significancia estadística se estableció cuando p<0.05 y un IC del 95%.
RESULTADOS
En general, se observó al grupo de mujeres con peso normal (60%), 26.7% sobrepeso, 8.3% obesidad periférica según la OMS; y 15% obesidad central (CC > 88cm) de acuerdo a los criterios de la National Cholesterol Education Program Adult Treatment Panel III (NCEP-ATP III) (datos no mostrados). Para describir a la cohorte, se formaron 4 grupos por rangos de IMC (< 18.5, 18.5-24.9, 25-27.5, >27.5 kg/m2); se decidió hacer un grupo >27.5/ kg/m2 por dos razones: 1) bajo número de mujeres obesas, para formar un grupo de obesidad, 2) se ha reportado que 27.5 kg/m2 puede definir obesidad en poblaciones similares a la nuestra10. En la comparación de medias entre grupos, glucosa no mostró diferencia estadística, HOMA-IR y los indicadores antropométricos se elevaron significativamente paralelo al aumento de IMC (Cuadro 1). El punto de corte del valor de HOMA-IR para RI en esta cohorte, se estableció en el percentil ≥75: 4.3. Todos los marcadores antropométricos correlacionaron con el HOMA-IR (Cuadro 2), principalmente: CC e ICA que estiman la distribución intra-abdominal, IMC y PC estiman masa corporal y % de GC estima la grasa corporal total (p= 0.001).
Se analizaron las 5 principales variables antropométricas mediante modelos de regresión intro y jerárquico, en todos la CC explicó mejor el HOMA-IR (datos no mostrados). Con este antecedente, se realizó análisis de regresión lineal paso a paso ingresando solo 3 variables: IMC por ser la medida clínica más utilizada, la CC por ser el único predictor que explicó el HOMA-IR en análisis previo, y %GC por tener evidencia de ser un buen predictor de IR en niños y adolescentes11. El modelo solo consideró a la CC como único predictor del HOMA-IR (Cuadro 3).
Se validó la capacidad predictiva de CC sobre el HOMA-IR, se observó que la capacidad predictiva de CC tiende a ser mayor entre los grupos de sobrepeso y obesidad (Cuadro 4 y Figura 1). Mediante las curvas ROC, se determinó que 81.5 cm de CC fue el valor con mayor sensibilidad y especificidad, 80.0% y 82.2% respectivamente (Figura 2).
DISCUSIÓN
En este estudio, se encontró a la CC como la única medida antropométrica que explica la variabilidad del HOMA-IR. Este estudio se realizó en una cohorte de 60 mujeres de 17- 20 años, sanas y sin ningún tratamiento farmacológico.
El estrecho rango de edad de las participantes permitió, una observación más clara de la relación que existe entre las variables antropométricas y la RI, sin que la edad fuera un factor de confusión, como sucede en otros estudios. La edad como un factor independiente que explica la variabilidad de la RI ha sido abordada ampliamente y es controversial, como lo muestra el grupo europeo para el estudio de la resistencia a la insulina (EGIR); que analizó a 1146 hombres y mujeres de entre 18 y 85 años, con tolerancia normal a la glucosa; ellos encontraron que solo en el subgrupo de mujeres delgadas, la acción de insulina ajustada por IMC disminuía significativamente con la edad; aunque ellos argumentan que esta disminución, parece estar asociada a cambios en la composición corporal12. Sin embargo, una desventaja en nuestro estudio, es que las observaciones se circunscriben a esta cohorte, e impide su extrapolación a otros grupos. Además, el tamaño de la cohorte fue pequeño, estudios poblacionales son necesarios para validar los resultados de este estudio. En contraparte, ni la edad, sexo o ejercicio (datos no mostrados), fueron variables de confusión en este estudio.
La relación entre obesidad y muchas ECNT está ampliamente documentada; y que es la RI asociada a obesidad, el vínculo que promueve la fisiopatología de estas enfermedades2,3. Además, la obesidad presente desde la infancia y la adolescencia, es un elemento común en la historia natural de algunas ECNT13. En contrasentido, la pérdida de tejido adiposo mejora el perfil de riesgo para la enfermedad en niños y adolescentes con obesidad14.
Aunque la capacidad de la insulina para mediar sus acciones anabólicas varía sustancialmente en sujetos sanos, por factores como la edad y el nivel de ejercicio, la obesidad y el sobrepeso son los principales factores de riesgo para desarrollar RI. En nuestro estudio confirmamos lo anterior, los valores de HOMA-IR e insulina se incrementaron en función del IMC (Cuadro 1).
Utilizamos el HOMA-IR de Mathews, porque es un procedimiento que correlaciona bien (r=0.87) con el Clamp5, en adolescentes es el método más confiable comparado con otras medidas para estimar la RI15. Y establecimos los valores normales del HOMA-IR para esta cohorte, con el criterio más usado para diagnosticar RI, el percentil ≥75 de la distribución de los valores, resultando de 4.3, este punto de corte fue ligeramente mayor al establecido en 4.0 para una población de niños y adolescentes con obesidad y rango de edad de 4-15 años14, a diferencia de nuestra población con un rango más estrecho de 17-20 años. Aparentemente, el punto de corte del HOMA-IR es mayor en niños y adolescentes que en población adulta, como lo sugieren algunos estudios. Por ejemplo, Keskin M y col, establecen este valor en adolescentes con obesidad en ≥ 3.16; ellos argumentan que, para este grupo de edad, el punto de corte de HOMA-IR debe ser mayor que en adultos15. Por supuesto, esto último debe estudiarse con mayor profundidad. Establecer puntos de corte es necesario, porque existen factores como el envejecimiento, la distribución de la grasa visceral, la actividad física, diferencias étnicas y factores dietéticos que pueden producir variabilidad entre las distintas poblaciones16.
Dada la relación que existe entre adiposidad corporal y RI, resulta extremadamente útil estimar la RI mediante los métodos basados en la antropometría, es una técnica sencilla, de bajo costo, y portátil; según la OMS es un método que está subutilizado en la orientación de las políticas de salud pública y las decisiones clínicas, que puede ayudar a predecir la salud. El IMC ha sido ampliamente usado en el primer nivel de atención en México, como una herramienta de tamizaje en la detección temprana de sujetos de riesgo para ECNT; correlaciona con el HOMA-IR en sujetos sanos y enfermos17 y esta relación se fortalece entre los que muestran alteración metabólica18. Interesantemente, en un estudio con 1298 adolescentes con un promedio de edad de 17 años, se observó que la correlación entre el IMC y el HOMA-IR aumenta en la transición de sobrepeso hacia la obesidad, y notablemente, no cambia de normopeso a sobrepeso11. En nuestro estudio todos los indicadores de obesidad, correlacionaron significativamente con el HOMA-IR, principalmente las medidas de obesidad central, de grasa corporal, y ligeramente menor las de masa corporal (Cuadro 2). Es importante resaltar que aquí, observamos que la correlación de la CC con el HOMA-IR fue sustancialmente mayor comparada con otros estudios7,11,19, esto puede ser resultado del diseño de nuestro estudio, al evaluar la relación de las variables de interés sin influencia de variables no deseadas, como edad, sexo, ejercicio y etnia; sugiere además que, esta relación puede estar subestimada por otros estudios.
El modelo de regresión lineal, mostró que la CC es el único predictor de RI en esta cohorte, excluyó al IMC y %GC (Cuadro 3), adicionalmente, mostramos que la capacidad predictiva de la CC es mayor en valores más altos de IMC y menor en delgados (Cuadro 4 y Figura 1), en apoyo a esto, observaciones similares fueron hechas en una muestra de estudiantes predominantemente hispanos y afroamericanos, de edades entre 14 y 20 años11. Esto es congruente con el concepto prevalente de los últimos años, sobre la importancia de la distribución del tejido adiposo, particularmente la grasa peri-visceral como elemento clave en las alteraciones metabólicas1,20
Mediante curvas ROC, establecimos que valores ≥ 81.5 cm de CC muestran mayor sensibilidad y especificidad para predecir RI (Figura 2); este es un valor menor al establecido por la NCEP-ATPIII de ≥88 cm, como criterio para síndrome metabólico, pero es muy similar a los 80 cm que establece el EGIR para el mismo fin; y mayor al establecido por Gómez y col en ≥ 76.5 cm de CC7. Este valor obtenido, menor que el estándar de 88 cm de CC para mujeres, indica que es muy probable que los estándares actuales de las medidas de obesidad en México, subestimen la significancia clínica y epidemiológica de la obesidad, lo que llevaría al ajuste a la baja de estos puntos de corte como en otras poblaciones similares a la nuestra.1,10
En conclusión, en este estudio con los datos obtenidos mostramos que posiblemente la relación entre la CC y el HOMA-IR puede estar subestimada por variables que encubren el fenómeno como la edad, el ejercicio, la etnia y el sexo. Concluimos que en mujeres jóvenes no diabéticas valores ≥ 81.5 cm CC es una medida antropométrica poderosa y única para predecir RI. Proponemos que la CC sea tomada en cuenta por los médicos del primer nivel de atención como herramienta de escrutinio de RI.
CONFLICTO DE INTERESES
Los autores declaran no tener conflicto de intereses.
REFERENCIAS