FUNDAMENTO: Recentemente, uma associação de diferentes fatores de risco foi descrita como a síndrome metabólica. Diferentes definições estão sendo utilizadas para a mesma síndrome. Independente do nome ou da classificação, estabeleceu-se que um agrupamento de fatores de risco cardiovasculares incluindo sobrepeso/obesidade, aumento da pressão arterial e anormalidade lipídicas e glicêmicas está associado com aumento do risco de aterosclerose em adultos. OBJETIVO: O objetivo desse estudo foi correlacionar os percentis do índice de massa corporal com a pressão arterial (PA), índice de resistência à insulina (HOMA-ir) e perfis lipídicos em crianças e adolescentes, os quais caracterizam um perfil pró-aterosclerótico. MÉTODOS: Agrupamentos de fatores de risco cardiovasculares foram avaliados em 118 crianças e adolescentes, divididos de acordo com os quartis do percentil de índice de massa corporal (PIMC): Q1 (n=23) com PIMC <50%, Q2 (n=30) com PIMC entre 50 e 85%, Q3 (n=31) com PIMC entre 85 e 93%, e Q4 (n=34) com PIMC > 93%. Estatisticamente, diferenças significantes não foram observadas para idade (F=2,1; p=0,10); sexo (teste Qui-quadrado=3,0; p=0,38), e etnia (teste do Qui-quadrado = 4,7; p=0,20) entre diferentes quartis. RESULTADOS: Uma diferença estatisticamente significante foi observada para PA sistólica (F=15,4; p<0,0001), PA diastólica (F=9,5; p<0,0001), glicemia (F=9,6; p<0,0001), insulina (F=12.9; p<0.0001), HOMA-ir (F=30,8; p<0,0001), e níveis de triglicérides (F=2,7; p=0,05) entre os diferentes quartis. CONCLUSÃO: O excesso de peso avaliado pelo PIMC foi associado ao aumento de PA, triglicérides, índice HOMA-ir, e HDL - colesterol baixo, o que configura um perfil pró-aterosclerótico em crianças e adolescentes.
ARTIGO ORIGINAL
HIPERTENSÃO ARTERIAL SISTÊMICA
Índice de massa corporal apresenta boa correlação com o perfil pró-aterosclerótico em crianças e adolescentes
IInstituto do Coração (InCor), Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo
IIHospital Escola da Universidade de Sergipe, Sergipe; Brasil
IIIUnidade Cardiotorácica de Sergipe, Sergipe, Brasil
PIMC - percentil do índice de massa corporal
PA – pressão arterial
HDL – lipoproteína de alta densidade
HOMA-ir - Modelo de Avaliação da Homeostase da resistência à insulina
LDL – lipoproteína de baixa densidade
SM – síndrome metabólica
De acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS)1, a obesidade está assumindo proporções epidêmicas em todo o mundo e é considerada uma doença pediátrica crônica, mais perigosa que a desnutrição, pelo fato de estar associada com um grande número de comorbidades. Os problemas associados com a obesidade incluem problemas psicossociais (baixa auto-estima, afetando a capacidade acadêmica e relacionamentos), problemas sociais (preconceito) e culminam na associação de obesidade central, resistência à insulina, hipertensão e dislipidemia, que caracterizam um agrupamento de fatores de risco cardiovasculares, também chamados de síndrome metabólica (SM). A síndrome metabólica está associada com um aumento na probabilidade de doença aterosclerótica, esteato-hepatite e calculose biliar, a qual está presente em indivíduos sedentários com nutrição exagerada e predisposição genética2.
A prevalência dessa situação está aumentando em crianças e adolescentes e o diabetes do tipo 2 está aparecendo nessa população com maior frequência3. Há outras situações clínicas associadas com esse agrupamento de fatores de risco cardiovasculares que requerem atenção: apnéia do sono associada à hipertensão pulmonar, hipertrofia do ventrículo esquerdo, pseudotumor cerebral e distúrbios ortopédicos4. Evidências científicas têm revelado que a hipertensão arterial e a aterosclerose têm início na infância, quando os hábitos relacionados à atividade física e nutrição são formados5.
Este estudo descreve o impacto do excesso de peso, avaliado através do percentil do índice de massa corporal (PIMC) e fornece os resultados dos níveis de PA, índice de resistência à insulina e perfil lipídico em crianças e adolescentes considerados clinicamente normais.
Nossa hipótese é que o aumento no PIMC resulta em uma maior probabilidade de agrupamento de fatores de risco cardiovasculares, independente da idade e das características clínicas.
Este é um estudo clínico controlado (estudo analítico transversal), que correlaciona o percentil do índice de massa corporal (PIMC) com o perfil cardiovascular e bioquímico em uma população de crianças e adolescentes recrutados sequencialmente entre Janeiro e Novembro de 2005 em clínicas cardio-pediátricas, endocrinológicas, centros ambulatoriais e clínicas particulares. Um total de 118 indivíduos foi incluído no estudo. Eles foram divididos em quartis de acordo com o percentil do índice de massa corporal (PIMC): Q1 (n = 23) com PIMC <50%; Q2 (n=30) com PIMC entre 50 e 85%; Q3 (n=31) com PIMC entre 85 e 93%, e finalmente, Q4 (n=34) com PIMC >93%. As características clínicas da população são mostradas na
Todas as medidas antropométricas foram realizadas no início da manhã e os voluntários estavam em jejum: a) O peso foi medido em uma balança digital Tech Line, modelo Tec 10L (Techline Asia, China). Todos os indivíduos usavam roupas leves, estavam descalços e na posição ortostática. b) A altura foi medida através de um estadiômetro fixado na posição vertical. Os indivíduos eram colocados na posição ortostática, descalços, com as pernas juntas e as nádegas e ombros em contato com o eixo vertical do estadiômetro. Os braços eram mantidos próximos ao corpo e a medida era tomada no final da expiração. O peso e a altura foram registrados de acordo com as curvas de Tanner6. c) O Índice de Massa Corporal (IMC) ou Índice Quetelet = peso (kg) dividido pela altura (m2) foi calculado. Como essa é uma população de crianças e adolescentes, o percentil para o IMC foi usado de acordo com o National Center for Health Statistics7 e aplicado para agrupá-los em diferentes quartis.
A pressão arterial (PA) foi medida de acordo com o protocolo recomendado pelo Update on the Task Force Report (1987) on High Blood Pressure in Children and Adolescents: A Working Group Report from the High Blood Pressure Education Program8. Um esfigmomanômetro de mercúrio calibrado, com manguito adequado, foi utilizado para medir a PA. Os indivíduos permaneceram na posição sentada por pelo menos 10 minutos em condições de descanso. A Fase I de Korotkoff foi adotada para definir a pressão arterial sistólica e a Fase V de Korotkoff para pressão arterial diastólica. Houve um intervalo de 2 minutos entre as medidas. Os indivíduos foram instruídos a não ingerir café, chá, anti-inflamatórios não-esteróides, corticosteróides e vasoconstritores nasais por 12 horas antes da medida de pressão arterial. A média de três medidas consecutivas foi utilizada, Para ambos os sexos, a PA foi corrigida de acordo com o percentil da altura.
Para a análise bioquímica, amostras de sangue foram colhidas após um período de jejum de 12 horas. O plasma foi separado e armazenado a -10º C em um freezer. O nível de triglicérides foi determinado pelo método enzimático Trinder-reagente Labtest – colorimétrico (kit comercial). O HDL - colesterol foi determinado através do método COD-ANA Labtest Cat – 60 (kit comercial). A glicemia de jejum foi determinada pelo método colorimétrico enzimático - Glucox 500/glicose oxidase (Selectra II, Brasil). A insulina foi medida pelo método de quimiluminescência, usando um equipamento Immulite 2000 (DPC, EUA). A glicemia de jejum e a insulina foram utilizados para calcular o Índice do Modelo de Avaliação da Homeostase da Resistência à Insulina (HOMA-ir) (glicose mg/dl x insulina
O software SPSS versão 13.0 (SPSS, Chicago, IL) foi utilizado na análise estatística. Dados não-numéricos foram resumidos em proporções, com os respectivos intervalos de confiança de 95%. Os dados numéricos são mostrados em médias e desvios-padrão. Variáveis nominais são mostradas em frequências. A distribuição normal foi testada através do método de Shapiro-Wilkis. A análise de variância (ANOVA) foi utilizada para analisar a variação das variáveis associadas com a síndrome metabólica de acordo com o percentil do índice de massa corporal (PIMC). One-way ANOVA foi utilizada para comparar diferentes quartis do PIMC; Bonferroni (variância igual) e Tamhne (variância diferente) foram usados como pós-testes. A análise de tendência e a avaliação de tendências lineares, cúbicas e quadráticas para diferentes fatores em cada quartil foram medidas pelo método polinomial. O valor de P<0,05 foi adotado como estatisticamente significante.
A população não diferiu em média de idade (F=2,1; p=0,10); distribuição de sexo (teste do Qui-quadrado =3,04; p=0,38), e etnia (teste de Qui-quadrado = 4,7; p=0,20) entre os diferentes quartis (
Houve uma diferença estatisticamente significante em relação à PA sistólica entre os diferentes quartis (F=15,4; p<0,0001): Q4
Em relação ao metabolismo de carboidratos, uma diferença estatisticamente significante foi observada entre os diferentes quartis para a glicemia (F=9,6; p<0,0001); insulina (F=12,9; p<0,0001), e HOMA-ir (F=30,8; p<0,0001). Para a glicemia, uma diferença foi observada entre os quartis: Q4
Uma diferença estatisticamente significante foi observada nos perfis lipídicos entre os quartis Q4
Há vários estudos relacionados a fatores de risco cardiovasculares em adultos. Entretanto, há poucos estudos relacionados ao agrupamento de fatores de risco cardiovasculares em crianças e adolescentes. Entre os estudos que já avaliaram os fatores de risco cardiovasculares associados em crianças e adolescentes, estão o Bogalusa Heart Study10, o Muscatine Study11, e o PDAY12. Esses estudos mostram a associação entre múltiplos fatores de risco e aterosclerose em crianças e jovens adultos. Em nosso estudo, observamos a associação entre o PIMC e um agrupamento de fatores de risco cardiovasculares, tais como aumento da pressão arterial, HDL-colesterol baixo, aumento dos níveis de triglicérides, aumento dos níveis de glicemia e insulina e aumento da resistência à insulina avaliada através do índice HOMA-ir em crianças e adolescentes. Sabe-se que esse agrupamento de fatores de risco cardiovasculares que aparece no início da vida irá persistir e piorar se a prevenção primária não for adotada precocemente. Consequentemente, esse agrupamento de fatores de risco cardiovasculares irá resultar em morbidade e mortalidade cardiovasculares em jovens adultos. A antropometria é considerada um método útil para identificar excesso de peso, pois é um método acessível e aplicável universalmente.
Os índices antropométricos são obtidos a partir de duas ou mais combinações básicas (peso, sexo, idade e altura)1. O IMC é calculado de acordo com o peso e altura e é amplamente utilizado e aceito para identificar indivíduos com sobrepeso e obesos. Mas o uso do IMC para crianças e adolescentes começou após o estudo de Must e cols.13, o qual relatou valores de referencia para percentis de acordo com a idade e o sexo, e estes são atualmente considerados os valores de referencia pela OMS. De acordo com este estudo, indivíduos com percentis de IMC
Atualmente, é importante conhecer não apenas a massa gorda, mas também a distribuição da gordura. Em relação à distribuição da gordura, Fujioka e cols.16 mostraram que a gordura abdominal está associada com um alto risco de morbidade e mortalidade, principalmente devido a doença cardiovascular. Lapidus e cols.17 demonstraram que o aumento da gordura abdominal está associada com aumento dos níveis de insulina no plasma (hiperinsulinemia) e esse aumento é preditivo de hipertensão e dislipidemia futuras. Em outro estudo18, os autores concluíram que a gordura abdominal é um importante preditor de um aumento dos níveis de triglicérides, uma diminuição nos níveis de HDL-colesterol, e um aumento da massa ventricular esquerda em crianças e adolescentes.
Sabe-se que a PA sistólica aumenta progressivamente a partir de 1 ano de idade até a adolescência e que a PA diastólica aumenta após 5 ou 6 anos de idade, proporcionalmente à PA sistólica. Em crianças pequenas, a hipertensão secundária é mais frequente e após os 10 anos de idade, principalmente no adolescente, é a forma primária da hipertensão a mais observada19. Em uma revisão relacionada à hipertensão em crianças obesas20, três possíveis mecanismos foram discutidos: desequilíbrio da função autonômica (hiperatividade do sistema nervoso simpático e/ou desequilíbrio entre o sistema nervoso simpático e o parassimpático); resistência à insulina; e anormalidades na estrutura e função vascular (diminuição da complacência vascular). Possivelmente, a interação entre esses diferentes mecanismos poderia resultar em hipertensão em crianças e adolescentes obesos. Dessa forma, como demonstrado no estudo realizado no Rio de Janeiro, o nível de PA inicial é um marco de agregação familiar de fatores de risco cardiovasculares metabólicos21. Muito embora o presente estudo não tenha utilizado a obesidade central ou, especificamente, a massa gorda para classificar a população de crianças e adolescentes, a PA aumentou progressivamente com o aumento do percentil do IMC, reforçando a importância da relação da obesidade ou aumento do IMC com a hipertensão.
Podemos supor que o aumento da atividade simpática, resistência à insulina e anormalidades vasculares, citadas como mecanismos plausíveis para a hipertensão em indivíduos obesos, está relacionado ao aparecimento de agrupamentos de fatores de risco cardiovasculares, observados na síndrome metabólica. Becque e cols.22 avaliaram a incidência de fatores de risco para doença arterial coronariana em adolescentes obesos e mostraram que 80% apresentavam hipertensão sistólica, hipertensão diastólica ou ambas. Também demonstraram que 97% dessa população apresentava 4 ou mais fatores de risco agrupados (hipertrigliceridemia, HDL-colesterol baixo, hipercolesterolemia e hipertensão). Nossa população de crianças e adolescentes apresentava uma associação significante de aumentos no PIMC com aumento da PA e também com aumento de triglicérides e diminuição do HDL-colesterol.
O HDL-colesterol é um fator de proteção e apresenta uma relação inversa com risco cardiovascular, como demonstrado por Barter e Rye23. Esses autores mostraram um aumento de 2 a 3% no risco cardiovascular para cada 1% de redução nos níveis de HDL-colesterol. Eles também mostraram que o perfil lipídico relacionado com a resistência à insulina é o baixo nível de HDL-colesterol, frequentemente associado com a hipertrigliceridemia, e aumento das partículas de lipoproteína de baixa densidade (consideradas aterogênicas). De acordo com Weiss e cols.24, há uma associação positiva entre a obesidade e a dislipidemia em crianças e adolescentes. Uma prevalência de dislipidemia de até 50% foi encontrada em crianças com PIMC > 99. Neste estudo, os autores usaram o excesso de peso para classificar o perfil lipídico. Um possível mecanismo para explicar essa associação é a ativação da quinase dependente de AMPc que é induzida pelo aumento nos níveis de insulina e leptina e pela redução nos níveis de adiponectina. A adiponectina, isoladamente, aumenta a oxidação dos ácidos graxos e também apresenta uma associação positiva com a sensibilidade à insulina, HDL-colesterol e uma associação negativa com os níveis de triglicérides. Por outro lado, a dislipidemia em bebês pode estar associada com a obesidade na vida adulta, especialmente em indivíduos do sexo feminino. A hiperinsulinemia é indicada como um mecanismo causal comum para anormalidades metabólicas, incluindo hipertrigliceridemia, baixo nível de HDL-colesterol, aumento da PA e diabetes do tipo 2. Sinha e cols.25 encontraram uma alta prevalência de intolerância à glicose em crianças obesas: 25% de 55 crianças obesas entre 4 10 anos de idade e em 21% de 112 adolescentes obesos entre 11 e 18 anos. Em nosso estudo, encontramos uma associação positiva entre o aumento no PIMC e o aumento do índice HOMA-ir, um índice de resistência à insulina que comumente aponta em direção à hiperinsulinemia e, consequentemente, à hipertrigliceridemia, HDL-colesterol baixo e aumento na PA, também encontrados no percentil mais alto de IMC de nossa população.
Limitação do estudo: a população do estudo foi selecionada a partir de indivíduos que vieram à clinica para serem submetidos à um exame de saúde, não sendo necessariamente uma amostra representativa da população geral da mesma faixa etária.
Em conclusão, este estudo caracterizou um perfil pró-aterosclerótico em crianças e adolescentes de acordo com excesso de peso, embora na ausência de sintomas cardiovasculares.
Os autores gostariam de agradecer ao Instituto do Coração (InCor), Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo, e aos Professores José Antonio Franchini Ramires e Eduardo Moacyr Krieger pela sua ajuda no desenvolvimento deste estudo.
- Sabe-se que a gordura abdominal e o estilo de vida sedentário estão relacionados à resistência à insulina.
- Embora os critérios diagnósticos da síndrome metabólica já sejam conhecidos, estes são confusos, mesmo para indivíduos adultos. Os melhores critérios são: circunferência abdominal, IMC, razão quadril/ circunferência abdominal?
- IMC e resistência à insulina estão associados ao aumento do risco de DCV em adolescentes.
- Que seja de nosso conhecimento, nenhum estudo havia analisado as características da síndrome metabólica em crianças e adolescentes, incluindo diferentes medidas antropométricas.
- Nossos dados foram analisados de acordo com os quartis, sugerindo um aumento no numero de características da síndrome metabólica de acordo com o aumento no percentil do IMC.
- Todos os componentes da síndrome metabólica mostraram a mesma tendência de acordo com o aumento nos percentis do IMC, demonstrando uma boa correlação desses componentes com o percentil do IMC.
Declaro não haver conflito de interesses pertinentes.
O presente estudo não teve fontes de financiamento externas.
Este artigo é parte de tese de Doutorado de Geodete Batista Costa pelo Instituto do Coração, Universidade Federal de Sergipe, Unidade Cardiotorácica de Sergipe.
Heno Ferreira Lopes Av. Dr. Enéas de C. Aguiar, 44, Bloco II, 2ª andar, sala 8, Cerqueira César 05403-000, São Paulo, SP, Brasil E-mail:
Artigo recebido 20/08/08; revisado recebido 02/10/08; aceito em 21/10/08.
FUNDAMENTO: Recientemente, una asociación de diferentes factores de riesgo se describió como el síndrome metabólico. Se están utilizando diferentes definiciones para el mismo síndrome. Independientemente del nombre o de la clasificación, se estableció que un agrupamiento de factores de riesgo cardiovascular, incluyendo sobrepeso/obesidad, aumento de la presión arterial y anormalidades lipídicas y glicémicas está asociado al aumento de riesgo de aterosclerosis en adultos. OBJETIVO: El objetivo de este estudio fue correlacionar los percentiles del índice de masa corporal con la presión arterial (PA), índice de resistencia a la insulina (HOMA-ir) y perfiles lipídicos en niños y adolescentes, los cuales caracterizan un perfil proaterosclerótico. MÉTODOS: Se evaluaron agrupamientos de factores de riesgo cardiovascular en 118 niños y adolescentes, divididos de acuerdo con los cuartiles del percentil de índice de masa corporal (PIMC): Q1 (n=23) con PIMC <50%, Q2 (n=30) con PIMC entre 50 y 85%, Q3 (n=31) con PIMC entre 85 y 93%, y Q4 (n=34) con PIMC > 93%. Estadísticamente, no se observaron diferencias significativas para la edad (F=2,1; p=0,10); sexo (test Ji cuadrado=3,0; p=0,38), y origen étnico (test Ji cuadrado = 4,7; p=0,20) entre diferentes cuartiles. RESULTADOS: Una diferencia estadísticamente significativa se observó para PA sistólica (F=15,4; p<0,0001), PA diastólica (F=9,5; p<0,0001), glucemia (F=9,6; p<0,0001), insulina (F=12.9; p<0.0001), HOMA-ir (F=30,8; p<0,0001), y niveles de triglicéridos (F=2,7; p=0,05) entre los diferentes cuartiles. CONCLUSIÓN: El exceso de peso evaluado por el PIMC se asoció al aumento de PA, triglicéridos, índice HOMA-ir, y HDL - colesterol bajo, lo que configura un perfil proaterosclerótico en niños y adolescentes.
IInstituto do Coração (InCor), Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo
IIHospital Escola da Universidade de Sergipe, Sergipe - Brasil
IIIUnidade Cardiotorácica de Sergipe; Sergipe - Brasil
Correspondencia
PIMC - percentil del índice de masa corporal
PA – presión arterial
HDL – lipoproteína de alta densidad
HOMA-ir - Modelo de Evaluación de la Homeostasis de la resistencia a la insulina
LDL – lipoproteína de baja densidad
SM – síndrome metabólico
De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS)1, la obesidad está adquiriendo proporciones epidémicas en todo el mundo y es considerada una enfermedad pediátrica crónica, más peligrosa que la desnutrición, por el hecho de estar asociada a un gran número de cofactores de morbilidad. Los problemas asociados con la obesidad incluyen problemas psicosociales (baja autoestima, afectando la capacidad académica y de relación), problemas sociales (preconcepto) y culminan con la asociación de obesidad central, resistencia a la insulina, hipertensión y dislipidemia, que caracterizan un agrupamiento de factores de riesgo cardiovascular, también llamados síndrome metabólico (SM). El síndrome metabólico está asociado a un aumento en la probabilidad de enfermedad aterosclerótica, esteatohepatitis y calculosis biliar, la cual está presente en individuos sedentarios con nutrición exagerada y predisposición genética2.
La prevalencia de esta situación está aumentando en niños y adolescentes, y la diabetes tipo 2 está apareciendo en esa población con mayor frecuencia3. Hay otras situaciones clínicas asociadas con este agrupamiento de factores de riesgo cardiovascular que exigen atención: apnea del sueño asociada a hipertensión pulmonar, hipertrofia del ventrículo izquierdo, pseudotumor cerebral y disturbios ortopédicos4. Evidencias científicas revelaron que la hipertensión arterial y la aterosclerosis tienen inicio en la infancia, cuando se forman5.
Este estudio describe el impacto del exceso de peso, evaluado mediante el percentil del índice de masa corporal (PIMC) y proporciona los resultados de los niveles de PA, índice de resistencia a la insulina y perfil lipídico en niños y adolescentes considerados clínicamente normales.
Nuestra hipótesis es que el aumento en el PIMC resulta en una mayor probabilidad de agrupamiento de factores de riesgo cardiovascular, independiente de la edad y de las características clínicas.
Este es un estudio clínico controlado (estudio analítico transversal), que correlaciona el percentil del índice de masa corporal (PIMC) con el perfil cardiovascular y bioquímico en una población de niños y adolescentes reclutados secuencialmente entre enero y noviembre de 2005 en clínicas cardiopediátricas, endocrinológicas, centros ambulatorios y clínicas particulares. Se incluyó en el estudio un total de 118 individuos. Éstos se dividieron un cuartiles de acuerdo con el percentil del índice de masa corporal (PIMC): Q1 (n = 23) con PIMC <50%; Q2 (n=30) con PIMC entre 50 y 85%; Q3 (n=31) con PIMC entre 85 y 93%, y finalmente, Q4 (n=34) con PIMC >93%. Las características clínicas de la población se muestran en la
Todas las medidas antropométricas se realizaron al inicio de la mañana y los voluntarios estaban en ayunas: a) El peso se midió en una balanza digital Tech Line, modelo Tec 10L (Techline Asia, China). Todos los individuos usaban ropa ligera, estaban descalzos y en posición ortostática. b) La altura se midió con estadímetro fijado en posición vertical. Los individuos se colocaron en posición ortostática, descalzos, con las piernas juntas y las nalgas y hombros en contacto con el eje vertical del estadímetro. Los brazos se mantuvieron próximos al cuerpo y la medida se tomó al final de la expiración. El peso y la altura se registraron de acuerdo con las curvas de Tanner6. c) Se calculó el Índice de Masa Corporal (IMC) o Índice Quetelet = peso (kg) dividido por el cuadrado de la altura (m2). Como ésta es una población de niños y adolescentes, el percentil para el IMC se usó de acuerdo con el
La presión arterial (PA) se midió de acuerdo con el protocolo recomendado por el Update on the Task Force Report (1987) on
Para el análisis bioquímico, se recogieron muestras de sangre después de un período de ayuno de 12 horas. El plasma fue separado y almacenado a -10°C en un freezer. El nivel de triglicéridos se determinó por el método enzimático Trinder-reactivo Labtest – colorimétrico (kit comercial). El HDL – colesterol se determinó mediante el método COD-ANA Labtest Cat – 60 (kit comercial). La glucemia en ayunas se determinó por el método colorimétrico enzimático - Glucox 500/glucosa oxidasa (Selectra II, Brasil). La insulina se midió por el método de quimioluminiscencia, usando un equipo Immulite 2000 (DPC, EEUU). La glucemia en ayunas y la insulina se utilizaron para calcular el Índice del Modelo de Evaluación de la Homeostasis de la Resistencia a la Insulina (HOMA-ir) (glucosa mg/dl x insulina
En el análisis estadístico se utilizó el software SPSS versión 13.0 (SPSS, Chicago, IL). Datos no numéricos se resumieron en proporciones, con sus respectivos intervalos de confianza del 95%. Los datos numéricos se muestran en promedios y desviaciones estándar. Variables nominales se muestran en frecuencias. La distribución normal se probó mediante el método de Shapiro-Wilkis. El análisis de varianza (ANOVA) se utilizó para analizar la variación de las variables asociadas con el síndrome metabólico de acuerdo con el percentil del índice de masa corporal (PIMC). One-way ANOVA se utilizó para comparar diferentes cuartiles del PIMC; Bonferroni (varianza igual) y Tamhne (varianza diferente) se utilizaron como post tests. El análisis de tendencia y la evaluación de tendencias lineales, cúbicas y cuadráticas para diferentes factores en cada cuartil se midieron por el método polinomial. El valor de P<0,05 se adoptó como estadísticamente significativo.
La población no difirió en el promedio de edades (F=2,1; p=0,10); distribución de sexo (test Ji cuadrado =3,04; p=0,38), y origen étnico (test Ji cuadrado = 4,7; p=0,20) entre los diferentes cuartiles (
Hubo diferencia estadísticamente significativa con relación a la PA sistólica entre los diferentes cuartiles (F=15,4; p<0,0001): Q4 versus Q1 (32,8+4,1; p<0,0001); Q4 versus Q2 (23,0+4,0; p<0,0001); Q3 versus Q1 (13,5+3,9; p=0,002); Q3 versus Q2 (12,2+4,0; p=0,02). No hubo diferencia entre Q1 y Q2 (
Con relación al metabolismo de carbohidratos, se observó una diferencia estadísticamente significativa entre los diferentes cuartiles para la glucemia (F=9,6; p<0,0001); insulina (F=12,9; p<0,0001), y HOMA-ir (F=30,8; p<0,0001). Para la glucemia, se observó una diferencia entre los cuartiles: Q4 versus Q1 (12,2+2,6; p<0,001); Q4 versus Q2 (10,3+2,4; p=0,0002), y Q4 versus Q3 (7,2+2,4; p=0,02) (
Una diferencia estadísticamente significativa se observó para la insulina entre los cuartiles: Q4 versus Q1 (7,4+1,4; p<0,0001); Q4 versus Q2 (6,9+1,4; p<0,0001); Q3 versus Q1 (3,5+1,1; p=0,01), y Q3 versus Q2 (3,0+1,1; p=0,01) (
Una diferencia estadísticamente significativa se observó en los perfiles lipídicos entre los cuartiles Q4 versus Q1 (38,6+13,3; p=0,03) para triglicéridos (F=2,7; p=0,05) (
Hay varios estudios relacionados con factores de riesgo cardiovascular en adultos. No obstante, hay pocos estudios relacionados con el agrupamiento de factores de riesgo cardiovascular en niños y adolescentes. Entre los estudios que ya evaluaron los factores de riesgo cardiovascular asociados en niños y adolescentes, están el Bogalusa Heart Study10, el Muscatine Study11, y el PDAY12. Estos estudios muestran la asociación entre múltiples factores de riesgo y aterosclerosis en niños y jóvenes adultos. En nuestro estudio, observamos la asociación entre el PIMC y un agrupamiento de factores de riesgo cardiovasculares, tales como aumento de la presión arterial, HDL - colesterol bajo, aumento de los niveles de triglicéridos, aumento de los niveles de glucemia e insulina y aumento de la resistencia a la insulina evaluada a través del índice HOMA-ir en niños y adolescentes. Se sabe que este agrupamiento de factores de riesgo cardiovascular que aparece al inicio de la vida persistirá y empeorará si la prevención primaria no se adopta precozmente. En consecuencia, este agrupamiento de factores de riesgo cardiovascular resultará en morbilidad y mortalidad cardiovascular en jóvenes adultos. La antropometría se considera un método útil para identificar exceso de peso, pues es un método accesible y aplicable universalmente.
Los índices antropométricos se obtienen a partir de dos o más combinaciones básicas (peso, sexo, edad y altura)1. El IMC se calcula de acuerdo con el peso y la altura, y es ampliamente utilizado y aceptado para identificar individuos con sobrepeso y obesos. Pero el uso del IMC en niños y adolescentes empezó después del estudio de Must et al.13, el cual relató valores de referencia para percentiles de acuerdo con la edad y el sexto, y éstos son considerados actualmente los valores de referencia por parte de la OMS. De acuerdo con este estudio, individuos con percentiles de IMC
Actualmente, es importante conocer no sólo la masa magra, sino también la distribución de grasa. Con relación a la distribución de grasa, Fujioka et al.16 mostraron que la grasa abdominal está asociada con un alto riesgo de morbilidad y mortalidad, principalmente debido a la enfermedad cardiovascular. Lapidus et al.17 demostraron que el aumento de la grasa abdominal está asociado con aumento de los niveles de insulina en el plasma (hiperinsulinemia) y este aumento es predictivo de hipertensión y dislipidemia futuras. En otro estudio18, los autores concluyeron que la grasa abdominal es un importante predictor de un aumento de los niveles de triglicéridos, una disminución en los niveles de HDL-colesterol, y un aumento de la masa ventricular izquierda en niños y adolescentes.
Se sabe que la PA diastólica aumenta progresivamente a partir de 1 año de edad hasta la adolescencia y que la PA diastólica aumenta después de los 5 ó 6 años de edad, proporcionalmente a la PA sistólica. En niños pequeños, la hipertensión secundaria es más frecuente y después de los 10 años de edad, principalmente en el adolescente, es la forma primaria de la hipertensión la más observada19. En una revisión relacionada con la hipertensión en niños obesos20, se discutieron tres mecanismos posibles: desequilibrio de la función autonómica (hiperactividad del sistema nervioso simpático y/o desequilibrio entre el sistema nerviosos simpático y el parasimpático); resistencia a la insulina; y anormalidades en la estructura y función vascular (disminución de la complacencia vascular). Posiblemente, la interacción entre estos diferentes mecanismos podría resultar en hipertensión en niños y adolescentes obesos. De esta forma, como se demuestra en el estudio realizado en Río de Janeiro, el nivel de PA inicial es un marco de agregación familiar de factores de riesgo cardiovascular metabólicos21. A pesar de que el presente estudio haya utilizado la obesidad central, o específicamente la masa grasa para clasificar la población de niños y adolescentes, la PA aumentó progresivamente con el aumento del percentil del IMC, reforzando la importancia de la relación de la obesidad o aumento del IMC con la hipertensión.
Podemos suponer que el aumento de la actividad simpática, resistencia a insulina y anormalidades vasculares, citadas como mecanismos plausibles para la hipertensión en individuos obesos, está relacionado con la aparición de agrupamientos de factores de riesgo cardiovasculares, observados en el síndrome metabólico. Becque et al.22 evaluaron la incidencia de factores de riesgo para enfermedad arterial coronaria en adolescentes obesos y mostraron que el 80% presentaban hipertensión sistólica, hipertensión diastólica o ambas. También demostraban que el 97% de esta población presentaba 4 o más factores de riesgo agrupados (hipertrigliceridemia, HDL-colesterol bajo, hipercolesterolemia e hipertensión). Nuestra población de niños y adolescentes presentaba una asociación significativa de aumentos en el PIMC con aumento de la PA y también con aumento de triglicéridos y disminución del HDL-colesterol.
El HDL-colesterol es un factor de protección y presenta una relación inversa con el riesgo cardiovascular, como lo demuestra Barter y Rye23. Estos autores mostraron un aumento del 2% al 3% en el riesgo cardiovascular para cada el 1% de reducción en los niveles de HDL-colesterol. Éstos también mostraron que el perfil lipídico relacionado con la resistencia a la insulina es el bajo nivel de HDL-colesterol, frecuentemente asociado a la hipertrigliceridemia, y aumento de las partículas de lipoproteína de baja densidad (consideradas aterogénicas). De acuerdo con Weiss et al.24, hay una asociación positiva entre la obesidad y la dislipidemia en niños y adolescentes. Una prevalencia de dislipidemia de hasta el 50% se encontró en niños con PIMC > 99. En este estudio, los autores usaron el exceso de peso para clasificar el perfil lipídico. Un posible mecanismo para explicar esta asociación es la activación de la quinasa dependiente de AMPc que es inducida por el aumento en los niveles de insulina y leptina, y por la reducción en los niveles de adiponectina. La adiponectina, aisladamente, aumenta la oxidación de los ácidos grasos y también presenta una asociación positiva con la sensibilidad a la insulina, HDL-colesterol y una asociación negativa con los niveles de triglicéridos. Por otro lado, la dislipidemia en bebés puede estar asociada con la obesidad en la vida adulta, especialmente en individuos del sexo femenino. La hiperinsulinemia se indica como un mecanismo causal común para anormalidades metabólicas, incluyendo hipertrigliceridemia, bajo nivel de HDL-colesterol, aumento de la PA y diabetes tipo 2. Sinha et al.25 encontraron una alta prevalencia de intolerancia a la glucosa en niños obesos: un 25% de 55 niños obesos entre 4 y 10 años de edad y en un 21% de 112 adolescentes obesos entre 11 y 18 años. En nuestro estudio, encontramos una asociación positiva entre el aumento en el PIMC y el aumento del índice HOMA-ir, un índice de resistencia a la insulina que comúnmente apunta en dirección a la hiperinsulinemia, y consecuentemente a la hipertrigliceridemia, HDL-colesterol bajo y aumento en la PA, también encontrados en el percentil más alto de IMC de nuestra población.
Limitación del estudio: la población del estudio se seleccionó a partir de individuos que llegaron a la clínica a ser sometidos a un examen de salud, no siendo necesariamente una muestra representativa de la población del mismo intervalo de edades.
En conclusión, este estudio caracterizó un perfil proaterosclerótico en niños y adolescentes de acuerdo con el exceso de peso, aunque en ausencia de síntomas cardiovasculares.
Los autores quisieran agradecer al Instituto do Coração (InCor), a la Facultad de Medicina de la Universidad de São Paulo, y a los Profesores José Antonio Franchini Ramires y Eduardo Moacyr Krieger por su ayuda en el desarrollo de este estudio.
Lo que ya es conocido sobre este tema:
Se sabe que la grasa abdominal y el estilo de vida sedentario están relacionados con la resistencia a la insulina.
Aunque los criterios diagnósticos del síndrome metabólico ya sean conocidos, éstos son confusos, aun para individuos adultos. Los mejores criterios son: ¿circunferencia abdominal, IMC, cociente cadera/circunferencia abdominal? IMC y resistencia a la insulina están asociados al aumento del riesgo de ECV en adolescentes.
Lo que agrega este estudio:
Que sea de nuestro conocimiento, ningún estudio había analizado las características del síndrome metabólico en niños y adolescentes, incluyendo diferentes medidas antropométricas.
Nuestros datos fueron analizados de acuerdo con los cuartiles, sugiriendo un aumento en el número de características del síndrome metabólico de acuerdo con el aumento en el percentil del IMC.
Todos los componentes del síndrome metabólico mostraron la misma deficiencia de acuerdo con el aumento en los percentiles del IMC, demostrando una buena correlación de esos componentes con el percentil del IMC.
Declaro no haber conflicto de intereses pertinentes.
El presente estudio no tuvo fuentes de financiamiento externas.
Este artículo forma parte de la tesis de Doctorado de Geodete Batista Costa del Instituto del Corazón, Universidad Federal de Sergipe, Unidad Cardiotorácica de Sergipe.
BACKGROUND: More recently, the association of different risk factors has been described as the metabolic syndrome. Different definitions are being used for the same syndrome. Regardless of the name or classification, it has been well established that a cardiovascular cluster including overweight/obesity, increased blood pressure, and lipid and glucose abnormalities are associated with an increased risk of atherosclerosis in adults. OBJECTIVE: The aim of this study was to correlate body mass index percentiles with blood pressure, insulin resistance index, and lipid profiles in children and adolescents, which characterize a proatherosclerotic profile. METHODS: Cardiovascular risk factor clusters were evaluated in 118 children and adolescents divided according to body mass index percentile (BMIP) quartiles: Q1 (n=23) with BMIP <50%, Q2 (n=30) with BMIP between 50 and 85%, Q3 (n=31) with BMIP between 85 and 93%, and Q4 (n=34) with the BMIP > 93%. Statistically significant differences were not observed for age (F=2.1; p=0.10); sex (chi-square test=3.0; p=0.38), and ethnicity (chi-square test=4.7; p=0.20) between different quartiles. RESULTS: A statistically significant difference was observed for systolic BP (F=15.4; p<0.0001), diastolic BP (F=9.5; p<0.0001), glycemia (F=9.6; p<0.0001), insulin (F=12.9; p<0.0001), HOMAir (F=30.8; p<0.0001), and triglyceride levels (F=2.7; p=0.05) between the different quartiles. CONCLUSION: Excess weight evaluated by BMIP was associated with increased blood pressure, triglycerides, HOMAir index, and low HDL-cholesterol, a proatherosclerotic profile in children and adolescents.
IInstituto do Coração (InCor), Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo
IIHospital Escola da Universidade de Sergipe, Sergipe, Brasil
IIIUnidade Cardiotorácica de Sergipe; Sergipe, Brasil
Mailing address
BMIP - body mass index percentile
BP – blood pressure
HDL – high-density lipoprotein
HOMA-ir - homeostasis model assessment of insulin resistance
LDL – low-density lipoprotein
MS – metabolic syndrome
According to the World Health Organization1, obesity is assuming epidemic proportions all over the world and is considered a chronic pediatric disease, more dangerous than malnutrition, as it is associated with a large number of comorbidities. The problems associated with obesity include psychosocial problems (low self-esteem, affecting academic ability and relationships), social problems (prejudice), and culminate in the association of central obesity, insulin resistance, hypertension, and dyslipidemia, which characterize a cluster of cardiovascular risk factors also called metabolic syndrome (MS). Metabolic syndrome is associated with an increased chance of atherosclerotic disease, steatohepatitis, gallstones found in sedentary subjects with overnutrition and genetic predisposition2. The prevalence of this situation is increasing in children and adolescents, and type 2 diabetes is appearing in this population more frequently3. There are other clinical situations associated with this cardiovascular risk factor cluster that require attention: sleep apnea related to pulmonary hypertension, left ventricle hypertrophy, brain pseudotumor, and orthopedic disturbances4. Scientific evidence has revealed that high blood pressure and atherosclerosis begin in early childhood, when physical activity and food intake habits start5.
This study describes the impact of excess weight, evaluated by body mass index percentile, and provides the results of blood pressure levels, insulin resistance index, and lipid profile in children and adolescents considered to be clinically normal.
Our hypothesis is that the increase in the body mass index percentile will result in a higher probability of clustering of cardiovascular risk factors, regardless of age and clinical features.
This is a clinical controlled trial (transversal analytic study) that correlates the body mass index percentile (BMIP) with the cardiovascular and biochemical profile in a population of children and adolescents recruited sequentially between January and November 2005 from cardio-pediatric, endocrinology outpatient centers and private offices. A total of 118 subjects was included in the study. They were divided into quartiles according to their body mass index percentile: Q1 (n = 23) with BMIP <50%; Q2 (n=30) with BMIP between 50 and 85%; Q3 (n=31) with BMIP between 85 and 93%, and finally Q4 (n=34) with BMIP >93%. Clinical characteristics of the population are shown in
All the anthropometric measurements were performed early in the morning, and the volunteers were fasting: a) Weight was measured with a digital Tech Line scale, model Tec 10L (Techline Asia, China). All the subjects wore light clothing, were barefoot, and were in an orthostatic position. b) Height was measured in a stadiometer fixed in the vertical position. Subjects were in the orthostatic position, barefoot, with feet together and bottom and shoulders touching the vertical axis of the stadiometer. They kept the arms close to the body, and the measurement was taken at the end of expiration. Weight and height were registered according to Tanner6 curves. c) Body mass index (BMI) or Quetelet index = weight (kg) divided by height (m2) was calculated. Because this was a population of children and adolescents, the BMI percentile was used according to the National Center for Health Statistics7 and applied to divide them into different quartiles.
Blood pressure (BP) was measured according to the protocol recommended by the Update on the Task Force Report (1987) on High Blood Pressure in Children and Adolescents: A Working Group Report from the High Blood Pressure Education Program8. A calibrated mercury sphygmomanometer with appropriate-sized cuff was used. Subjects were in a sitting position for at least 10 minutes in a resting condition. Phase I of Korotkoff was adopted to define the systolic blood pressure and phase V of Korotkoff for diastolic blood pressure. There was a 2-minute interval between the measurements. Subjects were instructed not to take coffee, tea, nonsteroidal anti-inflammatory drugs, corticosteroids, or nasal vasoconstrictors for 12 hours before the blood pressure measurements. The mean of 3 consecutive measures was used. For both sexes, blood pressure was corrected according to height percentile.
For the biochemical evaluation, blood samples were drawn after a 12-hour fasting period. Blood plasma was separated and stored at -10°C in a freezer. Triglycerides were measured using the enzymatic Trinder-reagent Lab test – colorimetric method (commercial kit). HDL-cholesterol was measured with the COD-ANA Labtest Cat – 60 method (commercial kit). Fasting blood glucose was measured by the enzymatic colorimetric - Glucox 500/glucose oxidase (Selectra II, Brazil). Insulin was measured by the chemilumminescence method using an Immulite 2000 machine (DPC, USA). Fasting glucose and insulin were used to calculate the homeostasis model of assessment of insulin resistance (HOMA-ir) (glucose mg/dL x insulin
The SPSS package version 13.0 (SPSS, Chicago, IL) was used for the statistical analysis. Non-numeric data are summarized in proportions, with the respective confidence intervals of 95%. Numeric data are shown as means and standard deviations. Nominal variables are shown as frequencies. The normal distribution was tested by the Shapiro-Wilks test. Analysis of variance (ANOVA) was used to analyze the variation of variables associated with metabolic syndrome according to body mass index percentile. One-way ANOVA was used to compare different quartiles of the body mass index percentile; Bonferroni (equal variance) and Tamhne (different variance) were used as posttests. The trend analysis and evaluation for linear, cubic, and quadratic trends for different factors in each quartile was measured by the polynomial method. P<0.05 was adopted as statistically significant.
The population did not differ regarding mean age (F=2.1; p=0.10); sex distribution (chi-square test=3.04; p=0.38), and ethnicity (chi-square test=4.7; p=0.20) between the different quartiles (
There was a statistically significant difference for systolic BP between different quartiles (F=15.4; p<0.0001): Q4
Regarding carbohydrate metabolism, a statistically significant difference was observed between the different quartiles for glycemia (F=9.6; p<0.0001); insulin (F=12.9; p<0.0001), and HOMA-ir (F=30.8; p<0.0001). For glycemia, a difference was observed between quartiles: Q4
A statistically significant difference was observed for lipid profiles between the quartiles: Q4
An analysis for trends was performed and a linear and significant increase was observed for systolic BP (F=39.3; p<0.0001); diastolic blood pressure (F=24.7; p<0.0001); glycemia (F=26.5; p<0.0001); insulin (F=32.5; p<0.0001); triglycerides (F=7.9; p=0.006), and HDL-cholesterol (F=5.3; p=0.03), between the quartiles. A trend was also observed in the quadratic variation for HOMA-ir (F=6.5; p=0.01), between the quartiles.
There have been several studies related to cardiovascular risk factors in adults. However, few studies have been related to the cluster of cardiovascular risk factors in children and adolescents. Among the studies that have addressed the associated cardiovascular risk factors in children and adolescents are the Bogalusa Heart Study10, the Muscatine Study11, and the PDAY12. These studies have shown the association between multiple risk factors and atherosclerosis in children and young adults. In our study, we observed the association between the body mass index percentile and a cluster of cardiovascular risk factors, such as increased blood pressure, low HDL-cholesterol, increased triglyceride levels, increase in glucose and insulin levels, as well as insulin resistance, evaluated by the HOMA-ir index in children and adolescents. It is well known that this cluster of cardiovascular risk factors that appear early in life will persist and worsen if primary prevention is not precociously adopted. Consequently, this cluster of cardiovascular risk factors will result in cardiovascular morbidity and mortality in young adults.
Anthropometry is considered a useful method to track excess weight, as it is not expensive and is universally applicable. The anthropometric indexes are obtained from 2 or more basic combinations (weight, sex, age, and height)1. Body mass index is calculated according to weight and height and is largely used and accepted to identify overweight and obese subjects. But the use of BMI in children and adolescents started after the study by Must et al13, which reported reference values for percentiles according to age and sex, and those are currently considered as reference values by the World Health Organization. According to this study, subjects with BMI percentiles
Becque et al22 evaluated the incidence of risk factors for coronary artery disease in obese adolescents and showed that 80% had systolic hypertension, diastolic hypertension, or both. They also showed that 97% of this population had 4 or more clustered risk factors (hypertriglyceridemia, low HDL-cholesterol, hypercholesterolemia, and hypertension). Our population of children and adolescents had a significant association of increase in body mass index percentile with increased blood pressure and also with increased triglycerides, and decreased HDL-cholesterol. The HDL-cholesterol is a protective factor and has an inverse relation to cardiovascular risk as shown by Barter and Rye23. These authors showed an increase in 2 to 3% in cardiovascular risk for each 1% reduction in HDL-cholesterol level. They also showed that the lipid profile related to insulin resistance is low HDL-cholesterol, frequently associated with hypertriglyceridemia and increased low-density LDL-cholesterol particles (considered atherogenic). According to Weiss et al24, there is a positive association between obesity and dyslipidemia in children and adolescents. A prevalence of dyslipidemia of up to 50% was found in children with body mass index percentile over 99. In this study, the authors used excess weight to classify the lipid profile. One possible mechanism to explain this association is the activation of AMP-dependent kinase that is induced by the increase in insulin and leptin and the reduction in adiponectin levels. Adiponectin, alone, increases fatty acid oxidation. Adiponectin also has a positive association with insulin sensitivity, HDL-cholesterol, and a negative association with triglyceride levels. On the other hand, dyslipidemia in infants can be associated with obesity in adult life, especially in females. Hyperinsulinemia is indicated as a possible common causal mechanism for metabolic abnormalities, including hypertriglyceridemia, low HDL-cholesterol, increased blood pressure, and type 2 diabetes. Sinha et al25 found a high prevalence of glucose intolerance in obese children: 25% of 55 obese children between 4 and 10 years old and in 21% of 112 obese adolescents between 11 and 18 years old. In our study, we found a positive association between the increase in the body mass index percentile and increase in HOMA-ir, an insulin resistance index that commonly points toward hyperinsulinemia and consequently to hypertriglyceridemia, low HDL-cholesterol, and increased blood pressure, also found in the highest body mass index percentile in our population. Study limitation: the study population was selected among subjects who came to the clinic for medical check-ups and therefore, it is not necessarily a representative sample of the general population of the same age group.
In conclusion, this study characterized a proatherosclerotic profile in children and adolescents according to excess weight, although in the absence of cardiovascular symptoms.
The authors would like to thank the Heart Institute (InCor), University of São Paulo Medical School, Prof. José Antonio Franchini Ramires and Prof. Eduardo Moacyr Krieger for their support in developing this study.
- It is already known that abdominal fat and sedentary lifestyle are related to insulin resistance.
- Although diagnostic criteria for metabolic syndrome are already known, they are unclear even for adults. The best criteria are: Abdominal circumference, BMI, hip/abdominal circumference ratio?
- BMI and insulin resistance are associated with increased CVD risk in adolescents.
- To the best of our knowledge, no study had analyzed the metabolic syndrome features in children and adolescents, including different anthropometric measurements.
- Our data were analyzed according to quartiles, suggesting an increase in the number of metabolic syndrome features according to the increase in BMI percentile.
- All metabolic syndrome components showed the same tendency according to the increase in the BMI percentiles, showing a good correlation between these components and the BMI percentile.
No potential conflict of interest relevant to this article was reported.
There were no external funding sources for this study.
This article is part of the thesis of Doctoral submitted by Geodete Batista Costa, from Instituto do Coração, Universidade Federal de Sergipe, Unidade Cardiotorácica de Sergipe.