OBJETIVO: Comparar vários indicadores antropométricos de obesidade e identificar dentre eles qual melhor discrimina o risco coronariano elevado (RCE). MÉTODOS: Estudo de corte transversal, com amostra composta por 968 adultos de 30 a 74 anos de idade, sendo 391 (40,4%) do sexo masculino. Foram construídas diversas curvas Receiver Operating Characteristic (ROC) e comparadas às áreas sob as mesmas entre o índice de conicidade (índice C), índice de massa corporal (IMC), razão circunferência cintura-quadril (RCCQ), circunferência de cintura (CC) e RCE. Verificou-se também a sensibilidade e especificidade para identificar e comparar o melhor ponto de corte entre os diversos indicadores de obesidade para discriminar o RCE. Foi utilizado intervalo de confiança a 95%. RESULTADOS: A maior área sob a curva ROC foi encontrada entre o índice C e RCE, em indivíduos do sexo masculino, 0,80 (0,74-0,85), diferindo significativamente dos demais indicadores de obesidade. Em mulheres, a maior área sob a curva ROC encontrada foi de 0,76 (0,71-0,81), sendo iguais entre índice C, RCCQ e RCE. CONCLUSÃO: Esses resultados demonstram que o índice C e RCCQ são os melhores indicadores de obesidade para discriminar RCE. A CC tem intermediário poder discriminatório e o IMC foi o indicador antropométrico de obesidade menos adequado para discriminar RCE. Estes dados sugerem que os indicadores de obesidade abdominal são melhores para discriminar RCE que os indicadores de obesidade generalizada.
Indicadores antropométricos de obesidade como instrumento de triagem para risco coronariano elevado em adultos na cidade de Salvador – Bahia
Universidade Federal da Bahia - Salvador, BA
O papel da obesidade como fator de risco coronariano é controverso, no entanto, a melhor explicação para a associação entre obesidade e doença cardíaca isquêmica é que esta ocorreria em um subgrupo de obesos, ou seja, nas pessoas que apresentassem adiposidade localizada na região abdominal ou central, mesmo na ausência da obesidade generalizada1.
O acúmulo de gordura na região do abdome vem sendo descrito como o tipo de obesidade que oferece maior risco para a saúde dos indivíduos. A incidência de diabetes, aterosclerose, gota, cálculo urinário e morte cardíaca súbita é elevada em pessoas obesas, porém, um aspecto da adiposidade que desperta a atenção é a distribuição regional da gordura no corpo. Considerando essa perspectiva, relacionou-se a espessura das dobras cutâneas pescoço/região sacra e a proporção gordura-músculos da região bráquio/femural, sendo criado o índice de diferenciação masculina. Através desse índice, classificou-se a gordura em (a) andróide; aquela localizada na região central e mais específica para homens, e (b) ginóide; gordura mais localizada nos quadris e coxas, e mais específica para mulheres2.
Alguns anos após3, a obesidade abdominal foi relacionada com o aumento do risco de infarto do miocárdio, acidente vascular cerebral e morte prematura, encontrando-se forte associação entre essas variáveis. Essas descobertas foram particularmente importantes na medida que, até então, existia associação somente entre índices de obesidade geral e as doenças mencionadas. Contrariando os conceitos da época, o mais alto risco de infarto do miocárdio ou morte prematura foi encontrado em homens com alta quantidade de gordura abdominal, sugerindo que homens, mesmo magros, porém, com gordura corporal concentrada no abdome são aqueles com mais alto risco para desenvolver doenças cardiovasculares.
Pesquisas mais recentes continuam a identificar a gordura abdominal como potente fator de risco coronariano, com a comparação entre os diversos indicadores de obesidade como fator de risco cardiovascular sendo fruto de numerosos estudos4-6.
Nesse estudo, o principal objetivo foi analisar os indicadores antropométricos de obesidade generalizada e abdominal como instrumentos de triagem para discriminar risco coronariano elevado (RCE).
Estudo de corte transversal realizado em Salvador-Bahia, Brasil, em 2000, em subgrupo de participantes do projeto "Monit", desenvolvido pela equipe de doenças crônicas não transmissíveis do ISC-UFBA e financiado pelo Ministério da Saúde do Brasil, que teve como objetivo determinar a prevalência dos fatores de risco cardiovasculares na cidade de Salvador7.
Amostra probabilística por conglomerados de 37 setores censitários do perímetro urbano da cidade de Salvador. Inicialmente, foram realizadas 2.476 entrevistas, havendo 72 recusas (2,9%) e extravio de 107 (4,7%) questionários com protocolo completo. A amostra no projeto original ficou constituída por 2.297 adultos, com idades entre 20 e 74 anos de idade, sendo 1.025 do sexo masculino e 1.272 do sexo feminino. Como o indicador de risco coronariano utilizado no presente estudo foi construído com base em população de 30 a 74 anos, a amostra do projeto original foi reduzida para 1.654 adultos, sendo 711 homens e 943 mulheres. Para o presente estudo foi utilizado um subgrupo deste grupo etário, constituído por pessoas que realizaram todo o protocolo de medidas proposto, totalizando 391 homens e 577 mulheres, com idade entre 30 e 74 anos, o que equivale a 55% de participantes do sexo masculino e 61% do sexo feminino, em relação ao banco de dados original das faixas etárias em contexto.
Todos os participantes da pesquisa foram entrevistados em domicílio para coleta dos dados demográficos e tiveram a pressão arterial sistólica (PAS) e pressão arterial diastólica (PAD) medidas por 6 (seis) vezes; as primeiras, três consecutivamente, 30 minutos após início da entrevista e as 3 seguintes após intervalo de 20 minutos, braço esquerdo, sentados, bexiga vazia, sem terem fumado, tomado café ou álcool nos 30 minutos precedentes às tomadas. A cintura foi medida estando o sujeito com o mínimo de roupa possível, na distância média entre a última costela flutuante e a crista ilíaca, enquanto que o quadril foi medido com a fita métrica passando pelos trocânteres femurais (duas medidas) de cada circunferência. Peso e estatura foram medidos no Centro de Saúde de cada bairro pela própria equipe do estudo (duas medidas). O índice de conicidade (índice C) foi determinado através das medidas de peso, estatura e circunferência da cintura (cc), utilizando-se a equação matemática8:
O índice de massa corporal (IMC) foi determinado pela divisão do peso/estatura. A razão circunferência cintura-quadril (RCCQ) foi determinada pela divisão da circunferência da cintura pela circunferência do quadril. A coleta do sangue para os exames bioquímicos, após 12 horas de jejum, foi realizada no Centro de Saúde de suporte ao projeto. Foram realizadas dosagens de colesterol total (método Trinder enzimático), HDL-C (método Labtest) e glicemia (método Trinder enzimático). As técnicas e métodos para os exames bioquímicos foram padronizados pela Sociedade Brasileira de Patologia Clínica. O projeto foi apresentado ao Comitê de Ética do Conselho Regional de Medicina do Estado da Bahia, sendo aprovado na íntegra. Todos os participantes do estudo ou seus responsáveis assinaram termo de consentimento concordando em participar da pesquisa.
Para medida da tensão arterial foi utilizado tensiômetro eletrônico (OMRON, modelo HEM-705CP). A estatura foi medida com estadiômetro inglês, tipo "Leicesters", acoplado a uma base para medida de estatura em campo, fabricado pela Child Growth Foundation. O peso corporal foi medido em balanças padrão, tipo "banheiro", novas e aferidas no início e periodicamente pelo INMETRO, com certificado próprio, referindo margem de erro de±100 g. Para medida de circunferência de cintura e quadris foi utilizada fita métrica metálica e flexível, marca Starrett, com definição de medida de 0,1 cm.
Foram utilizadas as seguintes variáveis: 1) idade; 2) sexo; 3) estatura; 4) peso; 5) CC; 6) circunferência do quadril; 7) tabagismo; 8) glicemia; 9) colesterol total; 10) HDL-C; 11) PAS e 12) PAD.
Utilizando algumas destas variáveis, foi construído um indicador de risco coronariano para representar em conjunto os fatores de risco cardiovascular analisados simultaneamente.
Para construção do indicador de risco coronariano inicialmente foi utilizado algoritmo elaborado com base na coorte de Framinghan9, cujos autores analisaram dados prospectivos resultantes do acompanhamento, durante 12 anos, de 2.489 homens e 2.856 mulheres com idade de 30 a 74 anos. Com base em casos incidentes de doença arterial coronariana (DAC), usaram o modelo de regressão de Cox e elaboraram tabela de pontuação (algoritmo) com a inclusão da idade, PAS, PAD, colesterol total, HDL-C, tabagismo e diabetes. A pontuação para cada variável pode ser positiva, fator de risco, ou negativa, fator de proteção.
Na determinação dos pontos para a casuística de Salvador, foi utilizado o coeficiente beta dos modelos de análises de regressão de Cox9, com base nas pontuações das próprias variáveis da amostra local. O percentil 80 (80% dos participantes da amostra apresentando pontuação abaixo do valor utilizado para identificar o alto risco coronariano) foi escolhido como ponto de corte para dicotomização da amostra em "risco coronariano elevado/não elevado". Para o sexo masculino o percentil 80 correspondeu a 8 pontos e para o feminino a 10 pontos.
Os pontos de corte para o índice C, RCCQ, CC e IMC foram determinados através das curvas Receiver Operating Characteristic (ROC), freqüentemente utilizadas para determinação de pontos de corte em testes diagnósticos ou de triagem10.
Inicialmente, foi identificada a área total sob a curva ROC entre o índice C, RCCQ, CC, IMC e RCE. Quanto maior área sob a curva ROC, maior o poder discriminatório dos indicadores de obesidade para RCE. Utilizou-se intervalo de confiança (IC) a 95%. O cálculo do IC a 95% determina se a capacidade preditiva dos indicadores de obesidade não é devida ao acaso, não devendo o seu limite inferior ser menor do que 0,5011.
Na seqüência, foram calculadas a sensibilidade e especificidade, além dos pontos de corte para o índice C, RCCQ, CC, IMC e RCE. Valores identificados por intermédio da curva ROC constituem-se em pontos de corte que deverão promover um equilíbrio mais adequado entre sensibilidade e especificidade para o índice C, RCCQ, CC e IMC como discriminadores de RCE.
Os dados foram analisados através do programa estatístico "STATA", versão 7.0.
As características da amostra estão demonstradas na
As áreas sob a curva ROC entre o índice C, IMC, RCCQ, CC e RCE, em pessoas do sexo masculino, podem ser observadas na
Na
Os valores de sensibilidade e especificidade com mais adequado equilíbrio entre si, além dos seus respectivos pontos de cortes, são apresentados para todos os indicadores de obesidade como discriminadores de RCE. Nota-se que, em relação ao sexo masculino, o índice C apresenta-se como o indicador de obesidade com melhores valores de sensibilidade e especificidade para discriminar RCE. Entre as mulheres, a RCCQ apresenta valores discretamente maiores do que o índice C (
Com relação aos pontos de corte para CC identificados no presente estudo, os resultados apresentam divergências com a literatura. Existe proposta para valores de CC acima de 102 cm (homens) e 88 cm (mulheres) como melhores pontos de corte para identificar obesidade e RCE12. Na amostra analisada, a utilização destes valores implicaria uma grande quantidade de pessoas classificadas de forma incorreta, gerando muitos falsos-negativos, já que os pontos de corte identificados nos participantes do estudo foram de 88 cm para homens e 83 cm para mulheres.
Ao ser feita a comparação entre os diversos indicadores de obesidade com RCE, observou-se que o índice C e RCCQ são os seus melhores discriminadores, apesar dos valores de sensibilidade e especificidade encontrados não serem ideais. Existem alguns estudos comparativos entre os diversos indicadores de obesidade como discriminadores de RCE, porém, estudos que incluam o índice C neste tipo de análise não foram localizados na literatura consultada.
Em estudo realizado com 2.728 japoneses de ambos os sexos, os melhores pontos de corte observados pelos autores para IMC, CC e RCCQ, como discriminadores de risco cardiovascular elevado entre homens, foram: 23,5 kg/m², 84 cm e 0,90, enquanto que, entre as mulheres, os melhores pontos de corte foram: 22,5 kg/m, 72 cm e 0,80, respectivamente. Os autores concluíram que os indicadores de adiposidade central discriminam melhor o RCE que os indicadores de obesidade total13.
Nossos resultados apresentam algumas semelhanças com o estudo citado anteriormente, principalmente nos pontos de corte para IMC e RCCQ, entre homens, e RCCQ, entre mulheres. O ponto de corte observado para CC como discriminador de RCE entre mulheres do nosso estudo foi muito maior que o apresentado em japoneses.
Em estudo similar14, realizado com aproximadamente 80.000 chineses, foram identificados os melhores pontos de corte para IMC e CC como discriminadores de RCE. Para o IMC, identificou-se o valor de 24 kg/m² para ambos os sexos, enquanto que para CC identificou-se o valor de 85 cm para homens e 80 cm para mulheres, valores esses muito próximos aos encontrados em Salvador - Brasil.
O poder discriminatório do IMC e CC, como ferramentas de triagem para risco cardiovascular, foi analisado em 5.149 mulheres francesas15, encontrando-se áreas sob a curva ROC similares para ambos os indicadores de obesidade, quando utilizados para discriminar mulheres com pelo menos um fator de risco cardiovascular: 0,71 (0,69-0,73) e 0,76 (0,74-0,78) para IMC e CC, respectivamente. Apesar das áreas sob a curva ROC apresentarem valores aproximados, os autores relataram que a CC tem maior poder discriminatório para classificar RCE que o IMC. Nossos resultados demonstram valores menores nas áreas sob a curva ROC, provavelmente em função do agrupamento dos diversos fatores de risco cardiovascular em um único indicador de risco coronariano. Os mesmos autores encontraram diferentes áreas sob a curva ROC para cada um dos fatores de risco cardiovascular quando analisados isoladamente.
Em estudo, realizado em Taiwan16,para determinar os melhores pontos de corte de diversas variáveis antropométricas como discriminadores de risco cardiovascular, foram analisados 26.359 homens e 29.204 mulheres, encontrando-se os seguintes pontos de corte para discriminar pelo menos um fator de risco cardiovascular: IMC (23,6 e 22,1 kg/m), CC (80,5 e 71,5 cm) e RCCQ (0,85 e 0,76) para homens e mulheres, respectivamente.
Os valores dos nossos pontos de corte foram mais elevados, demonstrando que na população da Taiwan o comportamento das variáveis antropométricas como discriminadores de RCE apresenta características diferentes da nossa população.
Outros estudos foram realizados na perspectiva de identificar pontos de corte e comparar os diversos indicadores de obesidade como discriminadores de fatores de risco cardiovascular analisados individualmente. Na Índia17, identificou-se como pontos de corte para discriminar diabetes os valores de 85 cm para homens e 80 cm para mulheres, para CC, e de 0,88 (homens) e 0,81 (mulheres) para RCCQ.
Em outro trabalho, com objetivo de comparar o índice C e IMC como discriminador de hiperglicemia, em 1.325 adultos na cidade de Salvador-BA, encontrou-se o índice C com maior poder discriminatório do que o IMC, com áreas sob a curva ROC de 0,71 (0,66-0,77) e 0,62 (0,57-0,67), respectivamente18.
Em outro estudo19, usando a mesma população, comparou-se o índice C e IMC como discriminador de hipertensão arterial sistólica, encontrando-se áreas sob a curva ROC sem diferenças estatisticamente significativas, demonstrando que o poder discriminatório para RCE entre índice C e IMC é similar.
Uma das limitações do presente estudo foi à classificação do RCE usando o algoritmo proposto com base na coorte de Framinghan9. Utilizamos este algoritmo aplicando seus valores nos indivíduos participantes da nossa amostra e definimos que o RCE seria identificado por meio da pontuação referente ao percentil 80 na distribuição de percentis da própria população de estudo. Existem controvérsias quanto à pontuação ideal para identificação do RCE em curto prazo. Existem também sugestões20 de que o RCE poderia ser identificado através da pontuação equivalente a 20% do risco absoluto para coronariopatia nos próximos 10 anos, o que equivaleria a 9 pontos para homens e 15 pontos para mulheres, no algoritmo proposto com base na coorte de Framinghan9. No nosso estudo, o RCE foi identificado através do ponto de corte de 8 pontos para homens e 10 pontos para mulheres.
Estudos recentes demonstram que a predição do RCE, em longo prazo, feita através do algoritmo proposto com base na coorte de Framinghan9, pode ser generalizada para outras populações, bem como pode ser utilizada em estudos transversais. A generalização para outras populações deve ser feita após recalibração para diferentes prevalências dos fatores de risco envolvidos na análise21, 22.
Com relação às variáveis utilizadas no algoritmo proposto, o ponto de corte adotado para diabetes foi o valor de 140 mg/dl, enquanto neste estudo o ponto de corte adotado para diabetes foi o valor de 126 mg/dl, considerando as recentes sugestões de diversas associações científicas19, 23, 24.
Diversas outras variáveis podem ser incluídas em modelos preditivos de risco coronariano. História familiar prematura de DAC, apesar de ser fortemente associada a eventos coronarianos, não está disponível nos sujeitos analisados no algoritmo proposto com base na coorte de Framinghan8. O fibrinogênio tem sido associado ao risco cardiovascular23, porém, também não está disponível no estudo citado anteriormente8. Além disso, devido a sua alta variabilidade biológica e ausência de comprovação de que intervenções específicas diminuam o risco cardiovascular, não se recomenda sua determinação rotineira23. Hipertrofia do ventrículo esquerdo, observada por meio do ECG, tem sido usada em algoritmos para predição de DAC, porém, considerando sua alta associação com hipertensão arterial, não foi utilizada no algoritmo citado anteriormente8.
Por outro lado, ao ser feita comparação de diferentes métodos de análise de RCE, sugere-se a incorporação da razão colesterol total/HDL-C nos algoritmos para classificação de RCE25. No nosso estudo, utilizou-se a pontuação do colesterol total separadamente do HDL-C.
De acordo com os resultados encontrados ficam evidências de que os indicadores de obesidade central, principalmente índice C e RCCQ, são melhores para discriminar RCE que indicadores de obesidade generalizada (IMC). A CC tem desempenho razoável, apesar de diversos estudos terem demonstrado que a mesma é um potente discriminador de RCE (dados não confirmados em nossas observações). Estes resultados sugerem que os indicadores de obesidade abdominal são melhores para discriminar RCE que os indicadores de obesidade generalizada. Sugerem-se novos estudos com crianças, adolescentes e adultos de diferentes grupos etários para identificar e comparar o poder discriminatório dos indicadores antropométricos de obesidade e RCE nestes subgrupos específicos.
Francisco José Gondim Pitanga Av. Luiz Tarquínio Pontes, 600 42700-000 - Lauro de Freitas, BA E-mail:
Recebido em 11/05/2004
Aceito em 21/01/2005
OBJECTIVE: To compare some anthropometric indexes of obesity and identify among them which one best discriminates the high coronary risk (HCR). METHODS: A cross-section study, with sample consisting of 968 adults, between 30 and 74 years old, being 391 (40.4%) men. Many Receiver Operating Characteristic (ROC) curves were obtained and compared to areas under them among the conicity index (C index), body mass index (BMI), waist-hip circumference ratio (WHCR), waist circumference (WC) and HCR. The sensitivity and specificity to identify and compare the best cut-off point among the many indexes of obesity to discriminate the HCR were also identified. A confidence interval of 95% was used. RESULTS: The largest area under ROC curve was found between the C index and the HCR, in individuals of male sex, 0.80 (0.74-0.85), significantly differing from the other indexes of obesity. In women, the largest area found under the ROC curve was 0.76 (0.71-0.81), being equal between C, WHCR and HCR indexes. CONCLUSION: Those results show that C and WHCR indexes are the best indexes of obesity to discriminate HCR. WC has intermediate discriminatory power and the BMI was the least suitable anthropometric index of obesity to discriminate HCR. Those data suggest that the indexes of abdominal obesity are better to discriminate HCR than the indexes of general obesity.
Anthropometric indexes of obesity as an instrument of screening for high coronary risk in adults in the city of Salvador – Bahia
Universidade Federal da Bahia - Salvador, BA - Brazil
The role of obesity was coronary risk factor is controversial. However, the best explanation for the association between obesity and ischemic heart disease is that it would occur in a subgroup of obese individuals, which means in people who showed adiposity located in the abdominal or central region, even in the absence of general obesity1.
The accumulation of fat in the abdomen region has been described as the type of obesity that offers the greatest risk for the health of the individuals. The incidence of diabetes, atherosclerosis, gout, urinary calculus and sudden cardiac death is high in some obese individuals. However, an adiposity aspect that draws attention to is the regional distribution of fat in the body. Considering that perspective, the thickness of neck/sacral region skin folds and the fat-muscle proportion of brachio/femoral region were related, which created the masculine differentiation index. Through that index, fat was classified as (a) android; that located in the central region and more specific for men, and (b) gynoid; fat located more in the hips and thighs, and more specific for women2.
Some years later3, abdominal obesity was related to the increase of risk of myocardial infarction, cerebrovascular accident and early death, with a strong association among those variables. Such findings were particularly important to the extent that, by then, there was an association only between general obesity levels and the mentioned diseases. In opposition to the concepts at that time, the highest risk of myocardial infarction or early death was found in men with high quantity of abdominal fat, which suggested that men, even lean, but with body fat concentrated in the abdomen are those with the highest risk to develop cardiovascular diseases.
More recent researches still identify the abdominal fat as a powerful coronary risk factor, with the comparison among the many obesity indexes as cardiovascular risk factor, being the result of many studies4,5,6.
In this study, the main objective was to analyze the anthropometric indexes of general and abdominal obesity as instruments of screening to discriminate high coronary risk (HCR).
A cross-section study performed in Salvador, Bahia, Brazil, in 2000, in a subgroup of participants in "Monit" project, develop by the team of chronic non-transmitted diseases from ISC-UFBA and financed by the Brazilian Health Department, which had as objective to determine the prevalence of cardiovascular risk factors in the city of Salvador7.
A probabilistic sample per conglomerates from 37 census sectors in the urban perimeter in the city of Salvador. Initially 2,476 interviews were carried out, with 72 refusals (2.9%) and loss of 107 (4.7%) questionnaires with complete protocol. The sample in the original project consisted of 2,297 adults, with age between 20 and 74 years old, with 1,025 of male sex and 1,272 of female sex. As the index of coronary risk used in the present study was constructed based on a population between 30 to 74 years old, the sample of the original project was reduced to 1,654 adults, 711 men and 943 women. For the present study, a subgroup from that age group was used, which consisted of people who were submitted to the whole measurement protocol proposed, amounting 391 men and 577 women, with age between 30 and 74 years old, which is equal to 55% of participants of male sex and 615 of female sex, in relation to the original database of the age ranges in context.
All participants in the research were interviewed at home for the collection of demographic data and had the systolic blood pressure (SBP) and diastolic blood pressure (DBP) measured 6 times; the first three in a row, 30 minutes after the beginning of the interview and the 3 next ones after an interval of 20 minutes, left arm, seated, empty bladder, without having smoked, had a coffee or alcohol in the 30 minutes prior to the measurements. The waist was measured with the individual wearing the minimum clothes as possible, in the middle distance between the last floating rib and the iliac crest, whereas the hips were measured with the measuring tape passing on femoral trochanters (two measurements) of each circumference. Weight and height were measured in the Health Center of each neighborhood by the study team itself (two measurements). The conicity index (C index) was determined through the measurements of weight, height and waist circumference (CC), by using the mathematical equation8:
The body mass index (BMI) was determined through the division of weight/height. The waist-hip circumference ratio (WHCR) was determined through the division of the waist circumference by the hip circumference. The blood drawing for the biochemical tests, after 12 hours of feast, was carried out at Health Center for support to the project. Dosages of total cholesterol (enzymatic Trinder method), HDL-C (Labtest method) and glycemia (enzymatic Trinder method) were done. Techniques and methods for biochemical exams were standardized by Sociedade Brasileira de Patologia Clínica – Brazilian Association of Clinical Pathology. The project was submitted to the Comitê de Ética do Conselho Regional de Medicina do Estado da Bahia – Ethics Committee of Medicine Regional Council of the State of Bahia, being fully approved. All participants in the study or their responsible signed a consent term agreeing on participating in the research.
For the measurement of blood pressure an electronic tensiometer (OMRON, model HEM-705CP) was used. Height was measured with an English Leicester-type stadiometer, coupled to a base for field height measurement, manufactured by Child Growth Foundation. Body weight was measured in new bathroom-type, standard scales, gauged at the beginning and periodically by INMETRO, with their own certificate, referring to an error margin of±100 g. For the measurement of waist and hip circumference, a metallic and flexible measurement tape, Starrett brand, with measurement definition of 0.1 cm.
The following variables were used: 1) age; 2) sex; 3) height; 4) weight; 5) CC; 6) hip circumference; 7) smoking; 8) glycemia; 9) total cholesterol; 10) HDL-C; 11) SBP and 12) DBP.
By using some of those variables, a coronary risk index was built to represent altogether the cardiovascular risk factors simultaneously analyzed.
For the construction of coronary risk index initially an algorithm elaborated based on the cohort of Framinghan9 was used, whose authors analyzed prospective data resulting from the follow-up, during 12 years, of 2,489 men and 2,856 women, with age of 30 to 74 years old. Based on incident cases of coronary artery disease (CAD), they used the regression model of Cox and elaborated a point table (algorithm) with the inclusion of age, SBP, DBP, total cholesterol, HDL-C, smoking and diabetes. The points for each variable can be positive, risk factor, or negative, protection factor.
In determining the points for the casuistry of Salvador, the beta coefficient of the models of regression analysis of Cox9 was used, based on the points of the variables themselves from the local sample. Percentile 80 (80% from the participants in the sample showing points lower than the value used to identify the high coronary risk) was chosen as cut-off point for dichotomization of the sample under "high/non-high coronary risk." For male sex the percentile 80 corresponded to 8 points and for the female, 10 points.
Cut-off points for C index, WHCR, WC and BMI were determined through Receiver Operating Characteristic (ROC) curves, frequently used to determine cut-off points in diagnostic or screening tests10.
Initially, the total area under the ROC curve between the C index, WHCR, WC, BMI and HCR was identified. The greater the area under the ROC curve, the greater the discriminatory power of indexes of obesity for HCR was. A confidence interval (CI) of 95% was used. CI at 95% calculation determines if the predictive ability of indexes of obesity is not due to chance, and its lower limit must not be lower than 0.5011.
In the sequence, the sensibility and specificity were calculated, besides the cut-off points for C index, WHCR, WC, BMI and HCR. Values identified through ROC curve consist of cut-off points that must promote a more suitable balance between sensitivity and specificity for C index, WHCR, WC and BMI, as discriminators of HCR.
Data were analyzed through the statistic program "STATA", version 7.0.
The characteristics of the sample are demonstrated on
The areas under the ROC curve between C index, BMI, WHCR, WC and HCR, in people of male sex, can be observed in
In
The values of sensitivity and specificity with more suitable balance among themselves, in addition to their respective cut-off points, are shown for all indexes of obesity as discriminators of HCR. It is noted that, regarding the male sex, C index is shown as the index of obesity with the best values of sensitivity and specificity to discriminate HCR. Among women, WHCR shows values discreetly greater than C index's (
Concerning the cut-off points for WC identified in the present study, the results show divergences with literature. There is a proposal for vales of WC over 102cm (men) and 88cm (women) was better cut-off points to identify obesity and HCR12. In the analyzed sample, the use of such values would imply in a great number of people incorrectly classified, which would generate many false-negative, as the cut-off points identified in the participants in the study were 88cm for men and 83cm for women.
When the comparison among the several indexes of obesity with HCR was made, it was observed that C index and WHCR are its best discriminators, despite the values of sensitivity and specificity found are not the ideal ones. There are some comparative studies among the many indexes of obesity as discriminators of HCR. However, studies that include the C index in this type of analysis were not found in the referred literature.
In study carried out with 2,728 Japanese people of both sexes, the best cut-off points observed by the authors for BMI, WC and WHCR as discriminators of high cardiovascular risk among men were 23.5 kg/m², 84 cm and 0.90, whereas among women the cut-off points were 22.5 kg/m2, 72cm and 0.80, respectively. The authors concluded that the central adiposity indexes discriminate the HCR better than the total obesity indexes13.
Our results showed some similarities with the previously mentioned study, especially in the cut-off points for BMI and WHCR among men, and WHCR among women. The cut-off point observed for WC as a discriminator of HCR among women in our study was much greater than the one shown among Japanese people.
In a similar study14, performed with approximately 80,000 Chinese individuals, the best cut-off points for BMI and WC as discriminators of HCR were identified. For the BMI, the value of 24 kg/m² was identified for both sexes, whereas for WC the value of 85 cm was identified for men and 80 cm for women. Those values were very close to those found in Salvador - Brazil.
The discriminatory power of BMI and WC, as screening tools for cardiovascular risk was analyzed in 5,149 French women15, which found similar areas under ROC curve for both indexes of obesity, when used to discriminate women with at least one cardiovascular risk factor: 0.71 (0.69-0.73) and 0.76 (0.74-0.78) for BMI and WC, respectively. Despite the areas under the ROC curve show approximated values, the authors report that WC has a greater discriminatory power to classify HCR than BMI has. Our results demonstrate lower values in the areas under the ROC curve, probably due to the grouping of many cardiovascular risk factors in a single coronary risk index. The same authors found different areas under the ROC curve for each one of the cardiovascular risk factors when solely analyzed.
In a study carried out in Taiwan16 to determine the best cut-off points of many anthropometric variables as discriminators of cardiovascular risk, 26,359 men and 29,204 women were analyzed. The following cut-off points were found to determine at least one cardiovascular risk factor: BMI (23.6 and 22.1 kg/m), WC (80.5 and 71.5 cm) and WHCR (0.85 and 0.76) for men and women, respectively.
The values of our cut-off points were higher, which demonstrates that in Taiwan's population the behavior of anthropometric variables as discriminators of HCR shows different characteristics from our population's.
Other studies were carried out in the perspective of identifying cut-off points and compare the many indexes of obesity as discriminators of cardiovascular risk factors individually analyzed. In India17, the values of 85 cm for men and 80 cm for women, for WC, and 0.88 (men) and 0.81 (women) for WHCR were identified as cut-off points to discriminate diabetes.
In another work, with the aim of comparing C index and BMI was hyperglycemia discriminators, in 1,325 adults in the city of Salvador-BA, C index was found with a greater discriminatory power than BMI, with areas under the ROC curve of 0.71 (0.66-0.77) and 0.62 (0.57-0.67), respectively18.
In another study19, using the same population, C index and BMI were compared as systolic hypertension, finding areas under ROC curve without statistically significant differences, showing that the discriminatory power for HCR between C index and BMI is similar.
One of the limitations of the present study was the HCR classification using the proposed algorithm based on the cohort of Framinghan9. We used that algorithm by applying its values in the individuals participating in our sample and define that HCR would be identified through points refereeing to the percentile 80 in the percentile distribution of the study population itself. There are controversies concerning the ideal points for identification of HCR in a short term. There are also suggestions20 that the HCR could be identified through the points equivalent to 20% from absolute risk for coronariopathy in the next 10 years, which would be equivalent to 9 points for men and 15 points for women, in the proposed algorithm based on the cohort of Framinghan9. In our study, HCR was identified through the cut-off point of 8 points for men and 10 points for women.
Recent studies have demonstrated that the long-term prediction of HCR, done through the proposed algorithm based on the cohort of Framinghan9, can be generalized for other populations, as well as used in cross-section studies. The generalization for other populations must be done after re-gauging for different prevalences of risk factors involved in the analysis21, 22.
Concerning the variables used in the proposed algorithm, the cut-off point adopted for diabetes was the value of 140mg/dl, whereas in this study the value was 126mg/dl, considering the recent suggestions from many scientific associations23, 19, 24.
Many other variables can be included in predictive models of coronary risk. Early familial history of CAD, despite being strongly associated to coronary events, is not available in the subjects analyzed in the proposed algorithm based on the cohort of Framinghan8. The fibrinogen has been associated to cardiovascular risk23, but it is not also available in the previously mentioned study8. Besides, due to its high biological variability and absence of corroboration that specific interventions decrease the cardiovascular risk, its routine determination is not recommended 23. Left ventricular hypertrophy, observed through ECG, has been used in algorithms for prediction of CAD. However, considering its high association with hypertension, it was not used in the previously mentioned algorithm8.
On the other hand, when the comparison of different analysis methods of HCR was made, the incorporation of total cholesterol/HDL-C ratio in the algorithms for classification of HCR25 is suggested. In our study, the total of points of total cholesterol separately from HDL-C was used.
According to the results found, there were evidences that the central obesity indexes, especially C index and WHCR, are better to discriminate HCR than indexes of general obesity (BMI). WC was a reasonable performance, despite many studies have demonstrated that it is a powerful discriminator of HCR (data were not confirmed in our observations). Those results suggest that abdominal obesity indexes are better to discriminate HCR than the indexes of general obesity. New studies with infants, adolescents and adults from different age groups are suggested to identify and compare the discriminatory power of anthropometric indexes of obesity and HCR in such specific subgroups.
Francisco José Gondim Pitanga Av. Luiz Tarquínio Pontes, 600 42700-000 - Lauro de Freitas, BA - Brazil E-mail:
Received for publishing on 05/11/2004
Accepted on 01/21/2005