abc Arquivos Brasileiros de Cardiologia Arq. Bras. Cardiol. 0066-782X 1678-4170 Sociedade Brasileira de Cardiologia - SBC São Paulo, SP, Brazil sJGB8KS489VpFbQ3kTbtMmr 00008 S0066-782X2010000400008 S0066-782X(10)09400408 10.1590/S0066-782X2010005000012 Artigos Originais Relação de indicadores antropométricos com fatores de risco para doença cardiovascular Oliveira Mirele Arruda Michelotto de Fagundes Regina Lúcia Martins Moreira Emília Addison Machado Trindade Erasmo Benício Santos de Moraes Carvalho Tales de Florianópolis Santa Catarina Universidade Federal de Santa Catarina Brazil Florianópolis Santa Catarina Universidade do Estado de Santa Catarina Brazil 04 2010 94 4 478 485 14 11 2008 16 07 2008 13 08 2009 This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

FUNDAMENTO: Estudos têm sido realizados para identificar o melhor preditor antropométrico de doenças crônicas em diferentes populações. OBJETIVO: Verificar a relação entre medidas antropométricas e fatores de risco (perfil lipídico e pressão arterial) para doenças cardiovasculares. MÉTODOS: Estudo transversal com 180 homens e 120 mulheres, idade média de 39,6±10,6 anos. Avaliou-se: índice de massa corporal (IMC), circunferência da cintura (CC), percentual de gordura corporal (%GC), relação cintura quadril (RCQ), perfil lipídico, glicemia e pressão arterial. RESULTADOS: IMC, CC e RCQ foram maiores nos homens e %GC nas mulheres (p<0,001). A proporção de casos alterados de RCQ e %GC em relação a LDL-c e CT foi maior no sexo masculino. Indivíduos normais para CC tiveram alteração para LDL-c, CT e HDL-c. Houve correlação entre IMC e CC (homens: r=0,97 e mulheres: r=0,95; p<0,001). Nos homens a melhor correlação (p<0,001) foi entre CC e RCQ (r=0,82) e nas mulheres %GC e CC (r=0,80). Triglicerídeos (TG) teve correlação com RCQ (masculino: r=0,992; feminino: r= 0,95; p<0,001), e com CC (masculino: r=0,82; feminino: r=0,79; p<0,001). Na análise múltipla (Razão de prevalência - RP, Intervalo de Confiança - IC), o IMC esteve associado ao colesterol total (RP=1,9; IC95% 1,01-3,69; p=0,051) no sexo masculino e fracamente associado com TG/HDL-colesterol (RP= 1,8; IC95% 1,01-3,45; p=0,062) no sexo feminino. CONCLUSÃO: O IMC e a RCQ foram os indicadores antropométricos com maior correlação com o perfil lipídico em ambos os sexos. Esses dados suportam a hipótese de que o IMC e a RCQ podem ser considerados como fatores de risco para a doença cardiovascular.

 Doenças cardiovasculares obesidade antropometria fatores de risco 26 03 2010

ARTIGO ORIGINAL

EPIDEMIOLOGIA

Relação de indicadores antropométricos com fatores de risco para doença cardiovascular

Mirele Arruda Michelotto de OliveiraI; Regina Lúcia Martins FagundesI; Emília Addison Machado MoreiraI; Erasmo Benício Santos de Moraes TrindadeI; Tales de CarvalhoII

IUniversidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, SC – Brasil

IIUniversidade do Estado de Santa Catarina/Clínica Cardiosport, Florianópolis, SC – Brasil

Correspondência

RESUMO

FUNDAMENTO: Estudos têm sido realizados para identificar o melhor preditor antropométrico de doenças crônicas em diferentes populações.

OBJETIVO: Verificar a relação entre medidas antropométricas e fatores de risco (perfil lipídico e pressão arterial) para doenças cardiovasculares.

MÉTODOS: Estudo transversal com 180 homens e 120 mulheres, idade média de 39,6±10,6 anos. Avaliou-se: índice de massa corporal (IMC), circunferência da cintura (CC), percentual de gordura corporal (%GC), relação cintura quadril (RCQ), perfil lipídico, glicemia e pressão arterial.

RESULTADOS: IMC, CC e RCQ foram maiores nos homens e %GC nas mulheres (p<0,001). A proporção de casos alterados de RCQ e %GC em relação a LDL-c e CT foi maior no sexo masculino. Indivíduos normais para CC tiveram alteração para LDL-c, CT e HDL-c. Houve correlação entre IMC e CC (homens: r=0,97 e mulheres: r=0,95; p<0,001). Nos homens a melhor correlação (p<0,001) foi entre CC e RCQ (r=0,82) e nas mulheres %GC e CC (r=0,80). Triglicerídeos (TG) teve correlação com RCQ (masculino: r=0,992; feminino: r= 0,95; p<0,001), e com CC (masculino: r=0,82; feminino: r=0,79; p<0,001). Na análise múltipla (Razão de prevalência - RP, Intervalo de Confiança - IC), o IMC esteve associado ao colesterol total (RP=1,9; IC95% 1,01-3,69; p=0,051) no sexo masculino e fracamente associado com TG/HDL-colesterol (RP= 1,8; IC95% 1,01-3,45; p=0,062) no sexo feminino.

CONCLUSÃO: O IMC e a RCQ foram os indicadores antropométricos com maior correlação com o perfil lipídico em ambos os sexos. Esses dados suportam a hipótese de que o IMC e a RCQ podem ser considerados como fatores de risco para a doença cardiovascular.

Palavras-chave: Doenças cardiovasculares, obesidade; antropometria/métodos, fatores de risco.

Introdução

A doença cardiovascular é considerada mundialmente a principal causa de morte e de invalidez. Apesar da queda na proporção de mortes ocorridas por doença cardiovascular, em países desenvolvidos, nas últimas décadas, os índices têm crescido enormemente em países de baixa e média renda1.

Têm-se estabelecido uma relação positiva entre as manifestações cardiovasculares e os fatores genéticos, ambientais e de estilo de vida. Ressaltando-se ainda, o efeito multiplicativo da co-existência desses com os fatores de risco, os quais aumentam exponencialmente o risco da doença arterial coronariana2. A partir do estudo de Framinghan3, identificaram-se os principais fatores de risco para as doenças cardiovasculares, sendo estes: hipertensão arterial, níveis elevados de colesterol e/ou reduzidos de HDL-colesterol, tabagismo, diabetes mellitus e idade.

Além desses, as Diretrizes da World Heart Federation4 destacam outros fatores de risco, que podem aumentar o risco total, tais como: sobrepeso/obesidade, inatividade física, dieta aterogênica, estresse (socioeconômico e psicosocial), história familiar de doença cardiovascular prematura e fatores genéticos e raciais.

A obesidade e mais recentemente o sobrepeso são problemas crescentes em muitos países, incluindo o Brasil, e várias tentativas têm sido feitas para identificar o melhor preditor antropométrico de doenças crônicas em diferentes populações. A adiposidade abdominal tem sido considerada um dos melhores preditores de doenças cardiovasculares. No entanto, embora a técnica de diagnóstico por imagem seja o método mais eficiente, ele é limitado quando usado em estudos epidemiológicos, devido ao seu alto custo e as dificuldades metodológicas. Portanto, marcadores antropométricos, como por exemplo, a circunferência da cintura e a relação cintura-quadril, têm sido amplamente utilizados em estudos epidemiológicos conduzidos na Europa5 e nos Estados Unidos6. Porém, poucos são os estudos que têm explorado a acurácia dessas medidas em países subdesenvolvidos. Além disso, existem controvérsias com relação ao melhor indicador para gordura abdominal7.

Portanto, o objetivo desse estudo foi verificar a relação entre medidas antropométricas e fatores de risco (perfil lipídico e pressão arterial) para doenças cardiovasculares.

Métodos

Estudo transversal, realizado entre agosto e outubro de 2005, em prontuários de indivíduos atendidos em uma Clínica de Prevenção e Reabilitação, com atendimento caracterizado como Sistema de Medicina Suplementar ou Particular, em Florianópolis, Santa Catarina. A amostra estudada (n = 300) foi a partir do total de atendimento (n = 708). Os critérios de inclusão foram: adultos (20-59 anos), de ambos os sexos e que não faziam uso de medicação para hipertensão, diabetes e dislipidemias (sem diagnóstico). Foram excluídos: gestantes (n = 40), lactantes (n = 37), atletas (n = 78) e usuários de medicação (n = 253). As medidas antropométricas e os pontos anatômicos de referência foram coletados segundo Ross e Marfell-Jones8. O peso foi medido com uma balança mecânica tipo plataforma com capacidade para 150 Kg, com escala de 100 g, modelo 110 CH (Welmy Indústria e Comércio Ltda, Santa Bárbara do Oeste, São Paulo, Brasil). Altura foi medida com estadiômetro, Modelo Wood com especificidade de 0,001 m (WCS/CARDIOMED, Curitiba, Paraná, Brasil). O estado nutricional foi classificado pelo índice de massa corporal (IMC) em kg/m2, segundo a Word Health Organization (WHO) em 19989. O percentual de gordura corporal (% GC) foi obtido por meio da fórmula de SIRI, onde [% Gordura = (4,95/ densidade corporal) - 4,5 x 100], a partir da estimativa da densidade corporal determinada pelas equações propostas por Durnin e Wolmersley10. As medidas de pregas triciptal, biciptal, subescapular e suprailíaca foram tomadas com plicômetro, modelo Slimguide. Todos estes instrumentos são da marca Berfer (Francisco Berral de La Rosa, Universidade de Córdoba, Espanha). Foram realizadas três medidas e a média aritmética foi utilizada como valor final. O %GC foi classificado segundo Heyward e Stolarczyk11. A circunferência da cintura foi aferida em centímetros, na borda da crista ilíaca com fita métrica inextensível modelo Gulick, marca Mabbis (CARDIOMED, Curitiba, Paraná). A circunferência do quadril foi aferida em centímetros na área de maior protuberância glútea, em um plano horizontal12. A relação cintura-quadril foi obtida a partir dos valores de circunferência da cintura e do quadril e para a classificação destes foram utilizados os pontos de corte recomendados pela WHO9. A pressão arterial (PA) em mmHg foi obtida com um esfignomanômetro com coluna de mercúrio, modelo Aneroide e marca Wan-Med (CARDIOMED, Curitiba, Paraná). A PA foi aferida três vezes, com intervalo de dois minutos entre cada aferição, registrando-se a média das mesmas, de acordo com as determinações das IV Diretrizes Brasileiras Hipertensão Arterial13. O perfil lipídico foi caracterizado pelos níveis séricos de colesterol total (CT) e triglicerídeos (TG) ambos em mg/dl obtidos pelo método enzimático colorimétrico automatizado14. O colesterol de lipoproteína de alta densidade (HDL-colesterol) em mg/ dl foi determinado pelo método de precipitação seletiva, acoplado à dosagem do método enzimático colorimétrico automatizado14. O colesterol de lipoproteína de baixa densidade (LDL-colesterol) em mg/dl foi obtido pela fórmula de Friedewald14, sendo válida para valores de TG até 400 mg/dl14. A glicemia em mg/dl foi determinada pelo método da hexoquinase15. Os pontos de corte foram utilizados conforme proposto por Grundy e cols.16 e Grund e cols.17.

O estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa com Seres Humanos da Universidade Federal de Santa Catarina (protocolo nº376/05) e está de acordo com a World Medical Association - Declaração de Helsinki18.

As análises foram realizadas utilizando-se os programas SPSS versão 14.0 (SPSS Inc., Chicago, Estados Unidos) e STATA (Stata Corporation, College Station, Estados Unidos). Inicialmente foi apresentada a análise descritiva das variáveis mediante proporções, médias e desvios-padrão. Utilizou-se o teste de T não Pareado para amostras independentes, para comparar os resultados médios das variáveis analisadas. O coeficiente de correlação linear de Person foi utilizado para avaliar o nível de correlação entre as variáveis testadas.

A montagem do modelo logístico foi baseada com a finalidade de observar o quanto as variáveis antropométricas (IMC, CC, RCQ e %GC) podem prever, em termos probabilísticos, a presença do fator de risco dislipidemia. As variáveis antropométricas foram usadas como preditoras e a presença ou não de dislipidemia. Foi categorizada em 0 (ausência) e 1 (presença). As variáveis independentes selecionadas para análise foram: colesterol total (CT), LDL e HDL colesterol, triglicerídeos (TG), pressão arterial sistólica e diastólica (PAS e PAD) e glicemia de jejum.

A associação entre as variáveis antropométricas e as variáveis independentes entre os homens e mulheres foi realizada por meio das razões de prevalência, intervalos de confiança e teste do qui-quadrado e de tendência linear. A análise múltipla foi realizada por meio da regressão de Poisson, apresentando as razões de prevalências e respectivos intervalos de confiança de 95%. As variáveis com p<0,20 na análise bivariada foram selecionadas para entrarem na análise múltipla. O critério de permanência das variáveis no modelo final foi p<0,05.

Resultados

A amostra constituiu-se de 300 pacientes (180 homens e 120 mulheres), com idade média de 39,59 ± 10,6 anos, dos quais 60% eram do sexo masculino. Observa-se na Tabela 1 que houve uma diferença significativa entre os sexos para as variáveis: idade (p < 0,05), IMC (p < 0,01), e % GC, CC, RCQ, HDL-colesterol, TG e TG/ HDLc (p < 0,001).

Na distribuição da amostra pelo percentual de valores alterados das frações lipídicas, pressão arterial e glicemia segundo valores normais e alterados das variáveis antropométricas observa-se que o sexo masculino tem o maior percentual de casos alterados para a CC [n = 59 (32,8%)], RCQ [n = 77 (42,8%)] e % GC [n = 174 (96,7%)]. Para os casos alterados de RCQ e % GC em relação a LCD-colesterol e CT, observa-se maior número de casos no sexo masculino [LCD-c vs RCQ (42,9%) e % GC (100%); CT vs RCQ (47,8%) e % GC (100%)]. A CC dentro da normalidade teve maior número de casos alterados para LDL-colesterol (64,6%), CT (61,1%) e HDL colesterol (71,1%). Os indivíduos com valores alterados para LDL-colesterol e CT estavam todos com o percentual %GC também alterado.

A Tabela 3 mostra a correlação dos indicadores antropométricos entre si, com o perfil lipídico, a glicemia e a pressão arterial, segundo o sexo. A correlação mais evidente foi verificada entre o IMC e a CC tanto para os homens (r = 0,970; p < 0,001) como para as mulheres (r = 0,945; p < 0,001). A correlação entre os indicadores de gordura abdominal, CC e RCQ foi semelhante em ambos os sexos (masculino: r = 0,821; feminino: r = 0,801; p < 0,001). No sexo feminino o %GC correlacionou-se mais intensamente com CC (r = 0,767; p < 0,001) do que no sexo masculino. Na análise entre as variáveis antropométricas e o perfil lipídico, observou-se que a correlação mais evidente se deu entre RCQ e TG [r = 0,992 (masculino) e r = 0,953 (feminino); p < 0,001] e RCQ e TG/ HDL-colesterol [r = 0,875 (masculino) e r = 0,798 (feminino); p < 0,001], seguido da CC e TG [r = 0,817 (masculino) e r = 0,792 (feminino); p < 0,001]. As demais correlações entre os indicadores antropométricos e o perfil lipídico, considerando o CT, LDL-c e HDL-c, embora significativas, foram correlações fracas. Em relação à glicemia, esta não se correlacionou com nenhum dos indicadores antropométricos. Da mesma forma, não houve correlação entre as variáveis antropométricas e os níveis de pressão arterial diastólica. Ao contrário, observou-se correlação significante, porém fraca, entre IMC e CC e os níveis de pressão arterial sistólica, no sexo feminino (Tabela 3).

Nas análises bivariadas encontrou-se, para o sexo masculino, uma relação linear positiva da variável IMC e LDL-colesterol (p = 0,030), CT (p = 0,005). Nas mulheres, também foi observada relação linear positiva com a variável IMC e CT (p = 0,092) e TG (p = 0,036) (Tabela 4). A variável RCQ teve uma relação linear positiva com HDL-colesterol (p = 0,161) no sexo masculino e no feminino a relação foi com a relação TG/HDL-colesterol (p = 0,142). Na análise múltipla, o IMC está associado no sexo masculino ao colesterol total (RP = 1,9; IC95% 1,01 - 3,69; p = 0,051) e para o sexo feminino, observou-se que o IMC pode relacionar-se com TG/ HDL-colesterol (RP = 1,8; IC95% 1,01 - 3,45; p = 0,062) (Tabela 4).

Discussão

Estudos epidemiológicos têm mostrado uma correlação clara entre a obesidade e os fatores de risco cardiovasculares19,20. No diagnóstico do estado nutricional da população estudada, classificado segundo o IMC, foi prevalente o sobrepeso e a obesidade. De modo semelhante ao que ocorreu com o estudo de Ribeiro e cols.21 que estudando uma população adulta de Minas Gerais, quanto ao IMC, observou 41,7% de sobrepeso e 11,1% de obesidade. A Pesquisa Nacional de Saúde e Nutrição - PNSN (1989) mostrou em torno de 40% da população adulta brasileira apresentava algum grau de excesso de peso20.

Ressalta-se, entretanto, que o uso do IMC, como uma medida de classificação do estado nutricional pode ser útil em estudos populacionais, embora pouco refinada em relação à distribuição da gordura corporal. Assim, as medidas como a RCQ e a CC podem dar informação adicional quanto à natureza da obesidade22,23.

Dalton e cols.24, investigando a correlação entre o IMC, a CC e a RCQ e os fatores de risco para doenças cardiovasculares em uma amostra da população adulta australiana, também encontraram diferenças na prevalência de sobrepeso e de obesidade. Esses autores, utilizando o IMC, encontraram 39% dos adultos australianos com sobrepeso e 20,8% com obesidade. Quando foi utilizada a CC, 30,5% dos adultos foram classificados como obesos, enquanto que apenas 15,8% estiveram dentro desta classificação quando esta se baseou na RCQ. Dados adicionais comprovaram que houve diferença entre os sexos para os parâmetros CC e RCQ: a prevalência de sobrepeso foi maior nos homens e a obesidade foi mais significativa nas mulheres.

Na presente investigação observou-se que os homens apresentaram valores ligeiramente mais elevados de LDL-colesterol e de pressão arterial sistólica. A média de valores de HDL-colesterol foi menor entre os homens do que entre as mulheres. Entretanto, o sexo feminino apresentou valores médios de triglicerídeos estatisticamente mais elevados. Os homens, no entanto, apresentaram valores médios de CC e RCQ maiores do que as mulheres, sugerindo um excesso de tecido adiposo intra-abdominal. Estes dados podem ter sido os que contribuíram para as alterações observadas no perfil lipídico. Cercato e cols.20 obtiveram resultados semelhantes estudando uma amostra de 1.213 adultos brasileiros de ambos os sexos, com os homens apresentando valores médios mais elevados de CC e RCQ e valores médios reduzidos de HDL-colesterol.

Velásquez-Meléndez e cols.25 avaliando a capacidade preditiva da CC, em 79 mulheres, observaram que a CC > 80 cm correspondeu a 89,8% de mulheres com IMC > 25 kg/ m2 e CC > 88 cm a 88,5% de mulheres com IMC > 30 kg/ m2. Esses autores mostraram ainda que a obesidade abdominal, definida pela CC > 88 cm, esteve associada significativamente com a hipertensão arterial.

No estudo de Pereira e cols.26, com 3.282 indivíduos adultos, realizado no município do Rio de Janeiro, observou-se que, comparada com outros indicadores de deposição de gordura, a RCQ apresentou menor correlação com o IMC e maior capacidade preditiva de hipertensão, permitindo maior discriminação de indivíduos em risco de doenças crônicas.

Nesta pesquisa, a correlação entre os indicadores antropométricos, mostrou que a CC esteve mais relacionada com o IMC e a RCQ do que com %GC. Este achado sugere que a RCQ seria menos dependente da adiposidade total. Esses resultados foram semelhantes aos observados por outros estudos5,24,27.

Sampaio e cols.28 com o objetivo de avaliar a correlação entre o índice de massa corporal e indicadores antropométricos de distribuição de gordura em adultos e idosos, observaram também uma correlação positiva e forte entre IMC e CC28.

Investigação realizada com uma população adulta no Rio Grande do Sul29 encontrou uma prevalência de inadequações de 5,6% para o colesterol total e de 7% para glicemia maior que 126 mg/dl. Ribeiro e cols.21 observaram valores superiores ao valor de referência para CT (47,2%), e valores inferiores para HDL-colesterol (42,7%) e hipertensão arterial em 37,2% da amostra. A prevalência de hipertensão arterial observada em ambos os sexos, no presente estudo, esteve elevada em relação à estimativa de hipertensão arterial na população brasileira, que é de 15%, segundo o Ministério da Saúde em 200430.

O presente estudo verificou que o sexo masculino tem o maior percentual de casos alterados para a CC, RCQ e %GC. O percentual de casos alterados de RCQ foi maior em número em relação a LCD-colesterol e CT no sexo masculino. O sexo masculino parece estar em pior situação do que as mulheres para doenças cardiovasculares31. Na avaliação do percentual da GC total observou-se que para os casos alterados, quase todos os indivíduos tinham alteração para os indicadores de dislipidemia, pressão arterial e glicemia em ambos os sexos. O percentual de GC gordura foi associado como fator de risco em mulheres diabéticas32.

Na presente investigação a CC não foi preditor para risco de doenças cardiovasculares, pois a maior parte dos indivíduos que tinham a CC normal apresentaram valores alterados para a LDL-colesterol, CT, HDL, glicemia e pressão arterial dados semelhantes observados no estudo de Ross e cols.33. Esses dados suportam a hipótese de que o depósito de quantidades relativamente maiores de gordura intra-abdominal afeta de forma adversa às concentrações de lipídios e de lipoproteínas circulantes.

Um estudo brasileiro avaliando 1.213 adultos na cidade de São Paulo evidenciou que as principais dislipidemias associadas com a obesidade central seriam representadas pelo aumento significativo dos níveis de triglicerídeos e/ou pela diminuição dos teores de HDL-colesterol20. Da mesma forma, Hu e cols.34, estudando uma amostra de Índios Americanos, verificaram que as principais anormalidades lipídicas/ lipoproteicas relacionadas à obesidade foram a diminuição do HDL-colesterol e o aumento dos triglicerídeos, especialmente nos homens. Esses autores observaram também que a adiposidade central esteve mais associada com perfis anormais de lipídios.

No presente estudo foi observado que o CT e o LDL-c estiveram mais correlacionados com o IMC no sexo masculino e com o percentual de gordura no sexo feminino. Ou seja, correlacionaram-se mais significativamente com as medidas de adiposidade total, sugerindo que a gordura corporal total parece ser mais relevante em relação a essas variáveis (CT e LDL-c) do que o depósito de gordura na área central do corpo. Esses achados foram semelhantes aos resultados encontrados por outros pesquisadores7,24.

Nas análises bivariadas os indicadores antropométricos IMC e RCQ foram associados a fatores de risco para doenças cardiovasculares (LDL-colesterol e CT no sexo masculino e TG e TG/ HDL-colesterol no sexo feminino). Na análise conjunta entre a RCQ e os indicadores HDL-colesterol (sexo masculino) e TG/ HDL-colesterol (sexo feminino) verificou-se que a adiposidade visceral pode ser considerada como preditor de risco para doenças cardiovasculares35. Na análise múltipla o IMC foi associado ao CT nos homens. No sexo feminino houve tendência de associação do IMC com o HDL-colesterol. O IMC pode ser considerado fator de risco para doenças cardiovasculares para o sexo masculino e a RCQ tende a ser um preditor para risco de doença cardiovascular para o sexo feminino.

Conclusão

O IMC e a RCQ foram os indicadores antropométricos com maior correlação com o perfil lipídico em ambos os sexos. Esses dados suportam a hipótese de que o IMC e a RCQ podem ser considerados como fatores de risco para a doença cardiovascular.

Limitação do estudo

Por se tratar de uma amostra composta de 300 pacientes. Por ter ocorrido elevada prevalência de normalidade nos homens para o TG (100%).

Potencial Conflito de Interesses

Declaro não haver conflito de interesses pertinentes.

Fontes de Financiamento

O presente estudo não teve fontes de financiamento externas.

Vinculação Acadêmica

Este artigo é parte de dissertação de Mestrado de Mirele Arruda Michelotto de Oliveira pela UFSC e UPESC.

Correspondência:

Regina Lúcia Martins Fagundes

Rua das Amendoeiras 118 - Lagoa da Conceição

88062-290 - Florianópolis, SC - Brasil

E-mail:

remartin@ccs.ufsc.br

Artigo recebido em 16/07/08; revisado recebido em 14/11/08; aceito em 13/08/09.

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BACKGROUND: Studies have been carried out to identify the best anthropometric predictor of chronic diseases in different populations. OBJECTIVE: To verify the relation between anthropometric measures and risk factors (lipid profile and blood pressure) for cardiovascular diseases. METHODS: Transversal study carried out with 180 males and 120 females, with mean age 39.6±10.6 years old. Body mass index (BMI), waist circumference (WC), body fat percentage (%BF), waist-to-hip ratio (WHR), lipid profile, glycemia and blood pressure were the variables assessed. RESULTS: BMI, WC and WHR were higher among males, and %BF were higher among females (p<0.001). The proportion of altered cases of WHR and %BF in relation to LDL-cholesterol and total cholesterol (TC) was higher among males. The individuals considered normal for WC presented alteration in the values of LDL-c, TC and HDL-cholesterol. There was a correlation between BMI and WC (males: r=0.97 and females: r=0.95; p<0.001). Among males, the best correlation (p<0.001) was presented between WC and WHR (r=0.82) and among females, %BF and WC (r=0.80). Triglycerides (TG) presented correlation to WHR (males: r=0.992; females r=0.95; p<0.001), and to WC (males: r=0.82; females r=0.79; p<0.001). In the multiple analysis (Prevalence ratio - PR, Confidence interval - CI), the BMI were associated with total cholesterol (PR=1.9; 95%CI 1.01-3.69; p=0.051) among males and slightly associated with TG/HDL-cholesterol (PR= 1.8; IC95% 1.01-3.45; p=0.062) among females. CONCLUSION: BMI and WHR were the anthropometric indicators with strongest relation to lipid profile in both sex groups. This data support the hypothesis that BMI and WHR may be considered as risk factors for cardiovascular disease.

 Cardiovascular diseases obesity anthropometry risk factors

ORIGINAL ARTICLE

Relation between anthropometric indicators and risk factors for cardiovascular disease

Mirele Arruda Michelotto de OliveiraI; Regina Lúcia Martins FagundesI; Emília Addison Machado MoreiraI; Erasmo Benício Santos de Moraes TrindadeI; Tales de CarvalhoII

IUniversidade Federal de Santa Catarina

IIUniversidade do Estado de Santa Catarina/Clínica Cardiosport, Florianópolis, SC - Brazil

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ABSTRACT

BACKGROUND: Studies have been carried out to identify the best anthropometric predictor of chronic diseases in different populations.

OBJECTIVE: To verify the relation between anthropometric measures and risk factors (lipid profile and blood pressure) for cardiovascular diseases.

METHODS: Transversal study carried out with 180 males and 120 females, with mean age 39.6±10.6 years old. Body mass index (BMI), waist circumference (WC), body fat percentage (%BF), waist-to-hip ratio (WHR), lipid profile, glycemia and blood pressure were the variables assessed.

RESULTS: BMI, WC and WHR were higher among males, and %BF were higher among females (p<0.001). The proportion of altered cases of WHR and %BF in relation to LDL-cholesterol and total cholesterol (TC) was higher among males. The individuals considered normal for WC presented alteration in the values of LDL-c, TC and HDL-cholesterol. There was a correlation between BMI and WC (males: r=0.97 and females: r=0.95; p<0.001). Among males, the best correlation (p<0.001) was presented between WC and WHR (r=0.82) and among females, %BF and WC (r=0.80). Triglycerides (TG) presented correlation to WHR (males: r=0.992; females r=0.95; p<0.001), and to WC (males: r=0.82; females r=0.79; p<0.001). In the multiple analysis (prevalence ratio - PR, confidence interval - CI), the BMI were associated with total cholesterol (PR=1.9; 95%CI 1.01-3.69; p=0.051) among males and slightly associated with TG/HDL-cholesterol (PR=1.8; IC95% 1.01-3.45; p=0.062) among females.

CONCLUSION: BMI and WHR were the anthropometric indicators with strongest relation to lipid profile in both sex groups. This data support the hypothesis that BMI and WHR may be considered as risk factors for cardiovascular disease. (Arq Bras Cardiol 2010; 94(4):451-457)

Key words: Cardiovascular diseases; obesity; anthropometry/methods; risk factors.

Introduction

The cardiovascular disease is widely considered the main death and disability cause around the world. Despite the decrease in the proportion of death occurrences due to cardiovascular disease in developed countries, in the last decades, these indexes have significantly increased in low and medium-income countries1.

A positive relation have been established between cardiovascular manifestations and genetic, environmental and lifestyle factors. The multiplicative effect of the co-existence of these manifestations and the risk factors, which exponentially increase the risk for coronary arterial disease, is emphasized2. With the Framinghan study3, the first risk factors for cardiovascular disease were identified: arterial hypertension, high cholesterol levels or reduced HDL-cholesterol levels, smoking, diabetesmellitus and aging.

Yonder, the guidance from World Heart Federation4 point out other risk factors that may increase the general risk, such as: overweight/obesity, physical inactivity, atherogenic diet, stress (socioeconomic and psychosocial), family history of premature cardiovascular disease and genetic or racial factors.

Obesity and, more recently, overweight are increasing problems in many countries, including Brazil, and many attempts have been made as to identify the best anthropometric predictor of chronic diseases in different populations. Abdominal adiposity has been considered one of the best predictors for cardiovascular diseases. However, although the imaging diagnosis technique is the most effective method, it is limited when employed in epidemiological studies due to its high costs and methodological difficulties. Therefore, anthropometric markers, like waist circumference and waist-to-hip ratio, for example, have been widely used in epidemiological studies carried out in Europe5 an in the United States6. Notwithstanding, there are few studies available that explore the accuracy of such measures in developing countries. Besides, there is controversy with regard to the best indicator of abdominal fat7.

The objective of this paper was to verify the relation between anthropometric measures and risk factors (lipid profile and blood pressure) for cardiovascular disease.

Methods

Transversal study, carried out between August and October 2005, based on medical records of individuals admitted in a Prevention and Rehabilitation clinic, with care characterized as Private or Supplementary Medicine System, in Florianópolis, Santa Catarina, Brazil. The sample studied (n=300) was chosen from the total of admittances (n=708). Inclusion criteria were: adults (20-59 years old) of both sexes and that were not under medication treatment for hypertension, diabetes and dislipidemia (undiagnosed). Exclusion criteria: pregnant (n=40) and nursing (n=37) women, athletes (n=780) and those who were in use of medications (n=253). Anthropometric measures and anatomical reference points were collected according to Ross and Marfell-Jones8. Weight was measured in a mechanical plataform scale with capacity for 150 kg, 100 g scale, model 110 CH (Welmy Indústria e Comércio Ltda., Santa Bárbara do Oeste, São Paulo, Brazil). The height was measured with a stadiometer, model Wood, with specificity of 0.001 m (WCS/CARDIOMED, Curitiba, Paraná, Brazil). Nutritional status was qualified based on body mass index (BMI) in kg/m2, according to the World Health Organization (WHO) in 19989. The body fat percentage (%BF) was obtained by means of the SIRI formula [% Fat = (4.95/ body density) - 4.5 x 100], based on the body density estimative determined by the equations proposed by Durnin and Wolmersley10. The measures of tricipital, biciptal, subescapular and suprailiac cutaneous fold were taken with a plicometer, model Slimguide. All instruments are Berfer (Francisco Berral de La Rosa, Córdoba University, Spain). Three measurements were taken, and the arithmetic mean was used as final value. The %BF was assessed according to Heyward and Stolarczyk11. Waist circumference was expressed in centimeters, in the iliac board with an inextensible measuring stick, model Gulick, Mabbis (CARDIOMED, Curitiba, Paraná, Brazil). The hip circumference was expressed in centimeters in the most protuberant gluteal area in a horizontal plane12. The waist-to-hip ratio was obtained from the values of waist and hip circumferences, and their classification was based on cut points recommended by WHO9. Blood pressure (BP) in mmHg was obtained by means of a sfignomanometer with mercury column; model Aneroide, Wan-Med (CARDIOMED, Curitiba, Paraná, Brazil). Blood Pressure was gauged three times, with a two-minute interval between each gauging, and the mean values were registered according to the determinations of IV Diretrizes Brasileiras de Hipertensão Arterial13. Lipid profile was characterized based on serum levels of total cholesterol (TC) and triglycerides (TG), both in mg/dl, obtained through an automatic colorimetric enzymatic method14. The high-density lipoprotein cholesterol (HDL-cholesterol) (mg/dl) was determined by the selective precipitation method along with the dosage of automatic colorimetric enzymatic method14. The low-density lipoprotein cholesterol (LDL-cholesterol) (mg/dl) was obtained through the Friedewals formula14, validated for values of TG till 400 mg/dl14. Glycemia (mg/dl) was determined by hexokinasis method15. Cutoff points were employed according to Grundy et al16 and Grund et al17.

The study was approved by the Ethics Research Committee of Universidade Federal de Santa Catarina (protocol number 376/05) and is in compliance with the World Medical Association, Declaration of Helsinki18.

The analyses were made by means of SPSS version 14.0 (SPSS Inc., Chicago, United States) and STATA (Stata Corporation, College Station, United States) software. Initially, the descriptive analysis of variables was presented by means of proportions, means and standard deviations. The non-pared t test was used for independent samples as to compare the mean results of the assessed variables. Pearson's coefficient of linear correlation was utilized to assess the level of correlation between the tested variables.

The assembly of the logistic model had the finality of observing how the anthropometric variables (BMI, WC, WHR and %BF) can predict, in probabilistic means, the presence of the risk factor for dislipidemia. The anthropometric variables were used as predictors and indicators of the presence or not of dislipidemia: 0 (absence) and 1 (presence). The independent variables selected for the analysis were: total cholesterol (TC), LDL and HDL-cholesterol, triglycerides (TG), systolic and diastolic blood pressure (SBP and DBP) and fasting glycemia.

The association between the anthropometric variables and independent variables among males and females was carried out by means of prevalence ratios, confidence intervals, chi-square and linear tendency test. The multiple analysis was made by means of Poisson regression, presenting the prevalence ratios and respective 95% confidence intervals. The variables with p<0.20 at the bivariate analysis were included in the multiple analysis. The criteria of variables permanence in the final model was p<0.05.

Results

The sample gathered 300 patients (180 males [60%] and 120 females) with mean age 39.59 ± 10.6 years old. In Table 1 it is observed that there was a significant diffeence between sexes for the following variables: age (p < 0.05), BMI (p < 0.01), and %BF, WC, WHR, HDL-cholesterol, TG and difference (p < 0.001).

In the distribution of the sample by percentage of altered values of lipid fractions, blood pressure and glycemia according to normal and altered values of anthropometric variables, it is observed that males have higher percentage of altered cases for WC [n = 59 (32.8%)], WHR [n = 77 (42.8%)] and %BF [n = 174 (96.7%)].

For the altered cases of WHR and %BF in relation to LDL-cholesterol and TC, we observed a greater number of cases among males [LDL-c versus RCQ (42.9%) and %GC (100%); CT versus RCQ (47.8%) and % GC (100%)]. Normal WC was in greater number of altered cases for LDL-cholesterol (64.6%), TC (61.1%), HDL-cholesterol (71.7%). All individuals who presented altered values for LDL-cholesterol and TC had also %BF altered (Table 2).

Table 3 shows the correlation of anthropometric indicators between each other, to lipid profile, glycemia and blood pressure according to sex. The most evident correlation was verified between BMI and WC for men (r=0.970; p<0.001) as much as for women (r=0.945; p<0.001). The correlation between indicators of abdominal fat, WC and WHR was similar in both sexes (males: r=0.821; females: r=0.801; p<0.001). Among females, %BF was more strongly related to WC (r=0.767; p<0.001) than among men. In the analysis between anthropometric variables and lipid profile, it was observed that the most evident correlation happened between WHR and TG (males: r=0.992; females: r=0.953; p<0.001) and between WHR and TG/HDL-cholesterol (males: r=0.875; females: 0.798; p<0.001), followed by WC and TG (r=0.817; females: r=0.792; p<0.001). The remaining correlations between anthropometric variables and lipid profile, as considering TC, LDL-c and HDL-c, were slight, though significant. Glycemia was not correlated to any anthropometric indicators. Similarly, there was no correlation between anthropometric variables and diastolic blood pressure levels. On the contrary, a significant, but slight, correlation was observed between BMI and WC and the systolic blood pressure levels among females (Table 3).

In the bivariate analysis, for males, a positive linear variable of BMI and LDL-cholesterol was found (p=0.030), TC (p=0.005). Among females, a positive linear relation was also observed between BMI and TV (p=0.092) and TG (p=0.036) (Table 4). The variable WHR also presented a positive linear relation to HDL-cholesterol (p=0.161) among males and, among females, the relation was observed between TG and HDL-cholesterol (p=0.142). In the multivariate analysis, BMI is associated to total cholesterol among males (PR=1.9; 95%CI 1.01-3.69; p=0.051). Among females, we observed that BMI may relate to TG/HDL-cholesterol (PR=1.8; 95%CI 1.01-3.45; p=0.062) (Table 4).

Discussion

Epidemiological studies have showed a clears correlation between obesity and cardiovascular risk factors19,20. In the diagnosis of the nutritional status of the studied population, assorted by BMI, overweight and obesity were prevalent. It was similar to what happened with the studied of Ribeiro et al21 that studied an adult population from Minas Gerais, Brazil, with regard to BMI, and observed 41.7% of overweight and 11.1% of obesity. The National research of Health and Nutrition (PNSN, from the Portuguese Pesquisa Nacional de Saúde e Nutrição) (1989) showed that about 40% of the adult Brazilian population presented overweight in some degree20.

However, it is emphasized that using BMI as classificatory measure of nutritional status may be useful in population studies, yet it is few accurate with regard to body fat distribution. In this manner, the measures like WHR and WC may give additional information concerning obesity nature22,23.

Dalton et al24 investigated the correlation between BMI, WC and WHR to cardiovascular diseases risk factors in an adult Australian population and also found differences in the prevalence of overweight and obesity. These authors, based on BMI, found 39% of Australian adults with overweight and 20.8% with obesity. When WC was utilized, 30.5% of the adults were labeled as obese, while only 15.8% fit this classification when based on WHR. Additional data proved that there were differences between sexes for WC and WHR parameters: the prevalence of overweight was higher among men, and obesity was more significant among women.

In the present investigation, we observed that men presented slight higher values of HDL-c and systolic blood pressure. Mean values for HDL-c were lower among men than among women. However, females presented mean values of triglycerides were statistically more elevated. Males, however, presented higher mean values of WC and WHR than females, which suggests and excess of intra-abdominal adipose tissue. Such data may have contributed with the alterations observed in lipid profile. Cercato et al20 obtained similar results after studying a sample of 1,213 Brazilian adults of both sexes, as men presented higher mean values of WC and WHR and lower mean values of HDL-c.

Velásquez-Meléndez et al25 assessed the predictive capacity of WC in 79 females and observed that WC > 80 cm corresponded to 89.8% of females with BMI > 25 kg/m2 and WC > 88 cm, and 88.5% of females with BMI > 30 kg/m2. These authors showed that abdominal obesity, defined as WC > 88 cm, was significantly associated with arterial hypertension.

In the study of Pereira et al26, carried out with 3,282 adult individuals from Rio de Janeiro, Brazil, it was observed that WHR presented smaller correlation to BMI and higher capacity of predicting hypertension in comparison to other indicators of fat disposal, which allows a better discrimination of individuals with risk for chronic diseases.

In the present research, the correlation between anthropometric indicators showed that WC was more strongly related to BMI and WHR than to %BF. This finding suggests that WHR would be less dependent on total adiposity. Such results were similar to those observed in other studies5,24,27.

Sampaio et al28, with the purpose of assessing the correlation between BMI and anthropometric indicators of fat distribution in adults and old-aged people, also observed a positive and strong correlation between BMI and WC28.

An investigation carried out with a population from Rio Grande do Sul, Brazil29, showed a prevalence of inadequate cases of 5.6% for total cholesterol and 7% for glycemia higher than 126 mg/dl. Ribeiro et al21 observed values superior to the reference value for TC (47.2%), and inferior values for HDL-c (42.7%) and arterial hypertension in 37.2% of the sample. The prevalence of arterial hypertension observed in both sexes in the present study was elevated in comparison to the estimative of arterial hypertension in the Brazilian population, which is of 15%, according to Ministério da Saúde in 200430.

The present study verified that males present a higher percentage of altered cases for WC, WHR and %BF. The percentage of altered cases of WHR was higher in comparison to LDL-c and TC among males, which appear to be in a worse situation in comparison to females with regard to cardiovascular diseases31. In the assessment of the percentage of total BF, it was observed that for the altered cases, almost all individuals presented alteration in the indicators of dislipidemia, blood pressure and glycemia in both sexes. The percentage of BF was associated with risk factors in diabetic women32.

In the present investigation, WC was not a predictor for cardiovascular diseases risk, for the majority of the individuals that presented normal WC showed altered values for LDL-c, TC, HDL, glycemia and blood pressure, similarly to the results observed by Ross et al33. These findings support the hypothesis that the disposal of relatively higher quantities of intra-abdominal fat adversely affects the concentrations of lipid and of circulating lipoproteins.

A Brazilian study that assessed 1,213 adults from São Paulo evidenced that the main dislipidemia associated with central obesity would be represented by the significant increase of triglycerides levels and/or by the decrease of HDL-c levels20. Similarly, Hu et al34 studied a sample of American Indians and verified that the main lipid/lipoprotein abnormalities related to obesity were the decrease of HDL-c and the increase of triglycerides, mainly among men. These authors also observed that central adiposity were more frequently associated with normal lipid profiles.

In the present study, we observed that TC and LDL-c were more frequently correlated to BMI among males and to fat percentage among females. That is, were more significantly correlated to total adiposity measures, which suggests that total body fat may be more relevant in relation to these variables (TC and LDL-c) than to fat disposal in the central portion of the body. These findings were similar to those found by other researchers7,24.

In the bivariate analysis, the anthropometric indicators BMI and WHR were associated with cardiovascular disease risk factors (LDL-c and TC among males and TG and TG/HDL-c among females). In the conjunct analysis of WHR in relation to HDL-c (males) and TG/HDL-c (females), it was verified that visceral adiposity may be considered as a cardiovascular disease risk factor35. In the multiple analysis, BMI was associated to TC among men. Among females, there was a tendency on the association of BMI with HDL-c. BMI may be considered a risk factor for cardiovascular diseases for males, and WHR tends to be a risk predictor of cardiovascular diseases for females.

Conclusion

BMI and WHR were the anthropometric indicators that presented higher correlation to lipid profile in both sexes. These data support the hypothesis that BMI and WHR may be considered as risk factors for cardiovascular disease.

Study limitations

As we dealt with a 300-patient sample, there might have been an elevated prevalence of normality for TG (100%) among men.

Potential Conflict of Interest

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.

Sources of Funding

There were no external funding sources for this study.

Study Association

This article is part of the thesis of master submitted by Mirele Arruda Michelotto de Oliveira, from UFSC and UPESC.

References

Relación de indicadores antropométricos con factores de riesgo para enfermedad cardiovascular

FUNDAMENTO: Se vienen efectuando estudios para identificar el mejor predictor antropométrico de enfermedades crónicas en diferentes poblaciones. OBJETIVO: Verificar la relación entre mediciones antropométricas y factores de riesgo (perfil lipídico y presión arterial) para enfermedades cardiovasculares. MÉTODOS: Estudio transversal con 180 varones y 120 mujeres, edad promedio de 39,6 ± 10,6 años. Se evaluó: índice de masa corporal (IMC), circunferencia de la cintura (CC), porcentaje de grasa corporal (%GC), relación cintura cadera (RCC), perfil lipídico, glucemia y presión arterial. RESULTADOS: IMC, CC y RCC fueron mayores en los varones y %GC en las mujeres (p < 0,001). La proporción de casos alterados de RCC y %GC en cuanto a LDL-c y CT fue mayor en el sexo masculino. Individuos normales para CC tuvieron alteración para LDL-c, CT y HDL-c. Hubo correlación entre IMC y CC (varones: r = 0,97 y mujeres: r = 0,95; p < 0,001). En los hombres la mejor correlación (p < 0,001) fue entre CC y RCC (r = 0,82) y en las mujeres %GC y CC (r = 0,80). Triglicéridos (TG) tuvo correlación con RCC (masculino: r = 0,992; femenino: r = 0,95; p < 0,001), y con CC (masculino: r = 0,82; femenino: r = 0,79; p < 0,001). En el análisis múltiple (razón de prevalencia - RP, intervalo de confianza - IC), el IMC estuvo asociado al colesterol total (RP = 1,9; IC95% 1,01-3,69; p = 0,051) en el sexo masculino y débilmente asociado con TG/HDL-colesterol (RP = 1,8; IC95% 1,01-3,45; p = 0,062) en el sexo femenino. CONCLUSIÓN: El IMC y la RCC fueron los indicadores antropométricos con mayor correlación con el perfil lipídico en ambos los sexos. Estos datos soportan la hipótesis de que el IMC y la RCC pueden ser considerados como factores de riesgo para la enfermedad cardiovascular.

 Enfermedades cardiovasculares obesidad antropometría factores de riesgo

ARTÍCULO ORIGINAL

Mirele Arruda Michelotto de OliveiraI; Regina Lúcia Martins FagundesI; Emília Addison Machado MoreiraI; Erasmo Benício Santos de Moraes TrindadeI; Tales de CarvalhoII

IUniversidad Federal de Santa Catarina

IIUniversidad del Estado de Santa Catarina/Clínica Cardiosport2, Florianópolis, SC - Brasil

Correspondencia

RESUMEN

FUNDAMENTO: Se vienen efectuando estudios para identificar el mejor predictor antropométrico de enfermedades crónicas en diferentes poblaciones.

OBJETIVO: Verificar la relación entre mediciones antropométricas y factores de riesgo (perfil lipídico y presión arterial) para enfermedades cardiovasculares.

MÉTODOS: Estudio transversal con 180 varones y 120 mujeres, edad promedio de 39,6 ± 10,6 años. Se evaluó: índice de masa corporal (IMC), circunferencia de la cintura (CC), porcentaje de grasa corporal (%GC), relación cintura cadera (RCC), perfil lipídico, glucemia y presión arterial.

RESULTADOS: IMC, CC y RCC fueron mayores en los varones y %GC en las mujeres (p < 0,001). La proporción de casos alterados de RCC y %GC en cuanto a LDL-c y CT fue mayor en el sexo masculino. Individuos normales para CC tuvieron alteración para LDL-c, CT y HDL-c. Hubo correlación entre IMC y CC (varones: r = 0,97 y mujeres: r = 0,95; p < 0,001). En los hombres la mejor correlación (p < 0,001) fue entre CC y RCC (r = 0,82) y en las mujeres %GC y CC (r = 0,80). Triglicéridos (TG) tuvo correlación con RCC (masculino: r = 0,992; femenino: r = 0,95; p < 0,001), y con CC (masculino: r = 0,82; femenino: r = 0,79; p < 0,001). En el análisis múltiple (razón de prevalencia - RP, intervalo de confianza - IC), el IMC estuvo asociado al colesterol total (RP = 1,9; IC95% 1,01-3,69; p = 0,051) en el sexo masculino y débilmente asociado con TG/HDL-colesterol (RP = 1,8; IC95% 1,01-3,45; p = 0,062) en el sexo femenino.

CONCLUSIÓN: El IMC y la RCC fueron los indicadores antropométricos con mayor correlación con el perfil lipídico en ambos los sexos. Estos datos soportan la hipótesis de que el IMC y la RCC pueden ser considerados como factores de riesgo para la enfermedad cardiovascular.

Palabras clave: Enfermedades cardiovasculares, obesidad; antropometría/métodos, factores de riesgo.

Introducción

La enfermedad cardiovascular es considerada mundialmente la principal causa de muerte y de invalidez. A pesar de la caída en la proporción de muertes producidas por enfermedad cardiovascular, en países desarrollados, en las últimas décadas, los índices están creciendo enormemente en países de baja y mediana renta1.

Se viene estableciendo una relación positiva entre las manifestaciones cardiovasculares y los factores genéticos, ambientales y de estilo de vida. Todavía hay que destacar, el efecto multiplicativo de la coexistencia de estos con los factores de riesgo, los que aumentan exponencialmente el riesgo de la enfermedad arterial coronaria2. A partir del estudio de Framinghan3, se identificaron los principales factores de riesgo para las enfermedades cardiovasculares, que son los que siguen a continuación: hipertensión arterial, niveles elevados de colesterol y/o reducidos de HDL-colesterol, tabaquismo, diabetes mellitus y edad.

Además de estos, las Directrices de la World Heart Federation4 destacan otros factores de riesgo, que pueden aumentar el riesgo total, tales como: sobrepeso/obesidad, inactividad física, dieta aterogénica, estrés (socioeconómico y psicosocial), historia familiar de enfermedad cardiovascular prematura y factores genéticos y raciales.

La obesidad y más recientemente el sobrepeso son problemas crecientes en muchos países, incluyendo el Brasil, y varias tentativas se vienen realizando para identificar el mejor predictor antropométrico de enfermedades crónicas en diferentes poblaciones. La adiposidad abdominal se viene considerando uno de los mejores predictores de enfermedades cardiovasculares. Sin embargo, aunque la técnica de diagnóstico por imagen es el método más eficiente, él es limitado cuando usado en estudios epidemiológicos, debido a su alto costo y las dificultades metodológicas. Por tanto, marcadores antropométricos, como por ejemplo, la circunferencia de la cintura y la relación cintura-cadera, se viene utilizando ampliamente en estudios epidemiológicos conducidos en Europa5 y en los Estados Unidos6. Sin embargo, pocos son los estudios que vienen explorando la exactitud de estas mediciones en países subdesarrollados. Además de ello, hay controversias con relación al mejor indicador para grasa abdominal7.

Por tanto, el objetivo de este estudio fue Verificar la relación entre mediciones antropométricas y factores de riesgo (perfil lipídico y presión arterial) para enfermedades cardiovasculares.

Métodos

Estudio transversal, realizado entre agosto y octubre de 2005, en prontuarios de individuos atendidos en una Clínica de Prevención y Rehabilitación, con atención caracterizado como Sistema de Medicina Suplementar o Particular, en Florianópolis, Santa Catarina. La muestra estudiada (n = 300) fue a partir del total de atención (n = 708). Los criterios de inclusión fueron: adultos (20-59 años), de ambos sexos y que no estaban bajo medicación para hipertensión, diabetes y dislipidemias (sin diagnóstico). Se excluyó: gestantes (n = 40), lactantes (n = 37), atletas (n = 78) y usuarios de medicación (n = 253). Las mediciones antropométricas y los puntos anatómicos de referencia se recolectaron según Ross y Marfell-Jones8. El peso se midió con una balanza mecánica tipo plataforma con capacidad para 150 kg, con escala de 100 g, modelo 110 CH (Welmy Indústria e Comércio Ltda, Santa Bárbara do Oeste, São Paulo, Brasil). Se midió la altura con estadiómetro, Modelo Wood con especificidad de 0,001 m (WCS/CARDIOMED, Curitiba, Paraná, Brasil). El estado nutricional se clasificó por medio del índice de masa corporal (IMC) en kg/m2, según la Word Health Organization (WHO) en 19989. El porcentaje de grasa corporal (% GC) se obtuvo por medio de la fórmula de SIRI, donde [% grasa = (4,95/ densidad corporal) - 4,5 x 100], a partir de la estimación de la densidad corporal determinada por las ecuaciones propuestas por Durnin y Wolmersley10. Las mediciones de pliegas triciptal, biciptal, subescapular y suprailíaca fueron tomadas con plicómetro, modelo Slimguide. Todos estos instrumentos son de la marca Berfer (Francisco Berral de La Rosa, Universidad de Córdoba, España). Se llevaron a cabo tres mediciones y el promedio aritmético se llevó a cabo como valor final. El %GC se clasificó según Heyward y Stolarczyk11. La circunferencia de la cintura se calculó en centímetros, en el borde de la cresta ilíaca con cinta métrica inextensible modelo Gulick, marca Mabbis (CARDIOMED, Curitiba, Paraná). La circunferencia de la cadera se calculó en centímetros en el área de mayor protuberancia glútea, en un plano horizontal12. La relación cintura-cuadril se obtuvo a partir de los valores de circunferencia de la cintura y del cuadril y para la clasificación de estos se utilizaron los puntos de corte recomendados por la WHO9. La presión arterial (PA) en mmHg se obtuvo con un esfignomanómetro con columna de mercurio, modelo Aneroide y marca Wan-Med (CARDIOMED, Curitiba, Paraná). La PA se calculó tres veces, con intervalo de dos minutos entre cada medición, registrando-se el promedio de las mismas, de acuerdo con las determinaciones de las IV Directrices Brasileñas Hipertensión Arterial13. El perfil lipídico se caracterizó por los niveles séricos de colesterol total (CT) y Triglicéridos (TG) ambos en mg/ dL obtenidos por el método enzimático colorimétrico automatizado14. El colesterol de lipoproteína de alta densidad (HDL-colesterol) en mg/ dL se determinó por el método de precipitación selectiva, acoplado a la dosificación del método enzimático colorimétrico automatizado14. El colesterol de lipoproteína de baja densidad (LDL-colesterol) en mg/dl se obtuvo por la fórmula de Friedewald14, siendo válida para valores de TG hasta 400 mg/dl14. La glucemia en mg/dl fue determinada por el método de la hexoquinase15. Los puntos de corte se utilizaron conforme propuesto por Grundy et al16 y Grund et al17.

El estudio fue aprobado por el Comité de Ética en Investigación con Seres Humanos de la Universidad Federal de Santa Catarina (protocolo nº 376/05) y está de acuerdo con la Word Medical Association - Declaración de Helsinki18.

Los análisis se llevaron a cabo con la utilización de los programas SPSS versión 14.0 (SPSS Inc., Chicago, Estados Unidos) y STATA (Stata Corporation, College Station, Estados Unidos). Inicialmente se presentó el análisis descriptivo de las variables mediante proporciones, promedios y desviaciones estándar. Se utilizó la prueba de T no Pareada para muestras independientes, para comparar los resultados promedios de las variables analizadas. El coeficiente de correlación lineal de Person se utilizó para evaluar el nivel de correlación entre las variables probadas.

El montaje del modelo logístico tomó como base la observación de cuanto las variables antropométricas (IMC, CC, RCC y %GC) pueden prever, en términos probabilísticos, la presencia del factor de riesgo dislipidemia. Las variables antropométricas se utilizaron como predictoras y la presencia o no de dislipidemia. Se categorizó en 0 (ausencia) y 1 (presencia). Las variables independientes seleccionadas para análisis fueron: colesterol total (CT), LDL y HDL colesterol, triglicéridos (TG), presión arterial sistólica y diastólica (PAS y PAD) y glucemia de ayuno.

La asociación entre las variables antropométricas y las variables independientes entre los varones y mujeres se efectuó por medio de las razones de prevalencia, intervalos de confianza y prueba del chi-cuadrado y de tendencia lineal. El análisis múltiple se llevó a cabo por medio de la regresión de Poisson, presentando las razones de prevalencias y respectivos intervalos de confianza del 95%. Las variables con p < 0,20 en el análisis bivariado fueron seleccionados para entrar en análisis múltiple. El criterio de permanencia de las variables en el modelo final fue p < 0,05.

Resultados

La muestra estaba conformada por 300 pacientes (180 varones y 120 mujeres), con edad promedio de 39,59 ± 10,6 años, de los que el 60% eran del sexo masculino. Se observa en la Tabla 1 que hubo una diferencia significativa entre los sexos para las variables: edad (p < 0,05), IMC (p < 0,01), e % GC, CC, RCQ, HDL-colesterol, TG y TG/ HDLc (p < 0,001).

Tabla 2

En la distribución de la muestra por el porcentual de valores alterados de las fracciones lipídicas, presión arterial y glucemia segundo valores normales y alterados de las variables antropométricas se observa que el sexo masculino tiene el mayor porcentaje de casos alterados para la CC [n = 59 (32,8%)], RCQ [n = 77 (42,8%)] y % GC [n = 174 (96,7%)]. Para los casos alterados de RCQ y % GC con relación a LCD-colesterol y CT, se observa un mayor número de casos en el sexo masculino [LCD-c vs RCC (42,9%) y % GC (100%); CT vs RCC (47,8%) y % GC (100%)]. La CC dentro de la normalidad tuvo mayor número de casos alterados para LDL-colesterol (64,6%), CT (61,1%), HDL colesterol (71,1%). Los individuos con valores alterados para LDL-colesterol, CT estaban todos con el porcentual % GC también alterado.

La Tabla 3 muestra la correlación de los indicadores antropométricos entre sí, con el perfil lipídico, la glucemia, la presión arterial, segundo el sexo. La correlación más evidente se verificó entre el IMC y la CC tanto para los hombres (r = 0,970; p < 0,001) como para las mujeres (r = 0,945; p < 0,001). La correlación entre los indicadores de grasa abdominal, CC y RCC fue similar en ambos sexos (masculino: r = 0,821; femenino: r = 0,801; p < 0,001). En el sexo femenino el %GC se correlacionó más intensamente con CC (r = 0,767; p < 0,001) que en el sexo masculino. En el análisis entre las variables antropométricas y el perfil lipídico, se observó que la correlación más evidente se produjo entre RCC y TG [r = 0,992 (masculino) y r = 0,953 (femenino); p < 0,001] y RCC y TG/ HDL-colesterol [r = 0,875 (masculino) y r = 0,798 (femenino); p < 0,001], seguido de la CC y TG [r = 0,817 (masculino) y r = 0,792 (femenino); p < 0,001]. Las demás correlaciones entre los indicadores antropométricos y el perfil lipídico, considerando el CT, LDL-c y HDL-c, aunque significativas, fueron correlaciones débiles. Con relación a la glucemia, esta no se correlacionó con ninguno de los indicadores antropométricos. De la misma forma, no hubo correlación entre las variables antropométricas y los niveles de presión arterial diastólica. Al contrario, se observó correlación significante, pero débil, entre IMC y CC y los niveles de presión arterial sistólica, en el sexo femenino (Tabla 3).

En los análisis bivariados se encontró, para el sexo masculino, una relación lineal positiva de la variable IMC y LDL-colesterol (p = 0,030), CT (p = 0,005). En las mujeres, también se observó relación lineal positiva con la variable IMC y CT (p = 0,092) y TG (p = 0,036) (Tabla 4). La variable RCC tuvo una relación lineal positiva con HDL-colesterol (p = 0,161) en el sexo masculino y en el femenino la relación fue con la relación TG/HDL-colesterol (p = 0,142). En el análisis múltiple, el IMC está asociado en el sexo masculino al colesterol total (RP = 1,9; IC95% 1,01 - 3,69; p = 0,051) y para el sexo femenino, se observó que el IMC se puede relacionar con TG/ HDL-colesterol (RP = 1,8; IC95% 1,01 - 3,45; p = 0,062) (Tabla 4).

Discusión

Estudios epidemiológicos vienen revelando una correlación clara entre la obesidad y los factores de riesgo cardiovasculares19,20. En el diagnóstico del estado nutricional de la población estudiada, clasificado según el IMC, fue prevalente el sobrepeso y la obesidad. De modo semejante a lo que se produjo con el estudio de Ribeiro et al21 que al estudiar una población adulta de Minas Gerais, en cuanto al IMC, observó un 41,7% de sobrepeso y un 11,1% de obesidad. La Investigación Nacional de Salud y Nutrición - PNSN (1989) mostró cerca del 40% de la población adulta brasileña presentaba algún grado de exceso de peso20.

Se destaca, sin embargo, que la utilización del IMC, como una medición de clasificación del estado nutricional puede ser útil en estudios poblacionales, aunque poco refinada en relación con la distribución de la grasa corporal. Así, las mediciones como la RCC y la CC pueden dar información adicional en cuanto a la naturaleza de la obesidad22,23.

Dalton et al24, investigando la correlación entre el IMC, la CC y la RCC y los factores de riesgo para enfermedades cardiovasculares en una muestra de la población adulta australiana, también encontraron diferencia en la prevalencia de sobrepeso y de obesidad. Estos autores, utilizando el IMC, encontraron el 39% de los adultos australianos con sobrepeso y un 20,8% con obesidad. Cuando se utiliza la CC, un 30,5% de los adultos se clasificaron como obesos, mientras que solamente un 15,8% estuvieron dentro de esta clasificación cuando esta se basó en la RCC. Datos adicionales comprobaron que hubo diferencia entre los sexos para los parámetros CC y RCC: la prevalencia de sobrepeso fue mayor en los varones y la obesidad fue más significativa en las mujeres.

En la presente investigación se observó que los varones presentaron valores ligeramente más elevados de LDL-colesterol y de presión arterial sistólica. El promedio de valores de HDL-colesterol fue menor entre los varones que entre las mujeres. Mientras que, el sexo femenino presentó valores promedios de triglicéridos estadísticamente más elevados. Los varones, sin embargo, presentaron valores promedios de CC y RCC mayores que las mujeres, sugiriendo un exceso de tejido adiposo intraabdominal. Estos datos pueden haber sido los que contribuyeron para las alteraciones observadas en el perfil lipídico. Cercato et al20 obtuvieron resultados semejantes estudiando una muestra de 1.213 adultos brasileños de ambos sexos, con los hombres presentando valores promedios más elevados de CC y RCC y valores promedios reducidos de HDL-colesterol.

Velásquez-Meléndez et al25 al evaluar la capacidad predictiva de la CC, en 79 mujeres, observaron que la CC ³ 80 cm correspondió a un 89,8% de mujeres con IMC ³ 25 kg/ m2 y CC ³ 88 cm a un 88,5% de mujeres con IMC ³ 30 kg/ m2. Estos autores revelaron aún que la obesidad abdominal, definida por la CC ³ 88 cm, estuvo asociada significativamente con la hipertensión arterial.

En el estudio de Pereira et al26, con 3.282 individuos adultos, realizado en el municipio del Río de Janeiro, se observó que, comparada con otros indicadores de deposición de grasa, la RCC presentó menor correlación con el IMC y mayor capacidad predictiva de hipertensión, permitiendo mayor discriminación de individuos en riesgo de enfermedades crónicas.

En esta investigación, la correlación entre los indicadores antropométricos, evidenció que la CC estuvo más relacionada con el IMC y la RCC que con el %GC. Este hallazgo sugiere que la RCC sería menos dependiente de la adiposidad total. Estos resultados fueron semejantes a los observados por otros estudios5,24,27.

Sampaio et al28 con el objetivo de evaluar la correlación entre el índice de masa corporal e indicadores antropométricos de distribución de grasa en adultos y adultos mayores, observaron también una correlación positiva y fuerte entre IMC y CC28.

Investigación realizada con una población adulta en el Río Grande del Sur29 encontró una prevalencia de inadecuaciones de un 5,6% para el colesterol total y del 7% para glucemia mayor que 126 mg/dl. Ribeiro et al21 observaron valores superiores al valor de referencia para CT (47,2%), y valores inferiores para HDL-colesterol (42,7%) e hipertensión arterial en el 37,2% de la muestra. La prevalencia de hipertensión arterial observada en ambos sexos, en el presente estudio, estuvo elevada con relación a la estimación de hipertensión arterial en la población brasileña, que es del 15%, según el Ministerio de la Salud en 200430.

El presente estudio se verificó que el sexo masculino tiene el mayor porcentual de casos alterados para la CC, RCC t %GC. El porcentual de casos alterados de RCC fue mayor en número con relación a LCD-colesterol y CT en el sexo masculino. El sexo masculino parece estar en peor situación que las mujeres para enfermedades cardiovasculares31. En la evaluación del porcentual de la GC total se observó que para los casos alterados, casi todos los individuos tenían alteración para los indicadores de dislipidemia, presión arterial y glucemia en ambos sexos. El porcentual de GC grasa se asoció como factor de riesgo en mujeres diabéticas32.

En la presente investigación, la CC no fue predictor para riesgo de enfermedades cardiovasculares, ya que la mayor parte de los individuos que tenían la CC normal presentaron valores alterados para la LDL-colesterol, CT, HDL, glucemia y presión arterial datos semejantes observados en el estudio de Ross et al33. Estos datos soportan la hipótesis de que el depósito de cantidades relativamente mayores de grasa intraabdominal afecta de forma adversa a las concentraciones de lípidos y de lipoproteínas circulantes.

Un estudio brasileño que evaluó a 1.213 adultos en la ciudad de São Paulo evidenció que las principales dislipidemias asociadas a la obesidad central se representarían por el aumento significativo de los niveles de Triglicéridos y/o por la disminución de los tenores de HDL-colesterol20. De igual modo, Hu et al34, al estudiar un amuestra de Indios Norteamericanos, verificaron que las principales anormalidades lipídicas/lipoproteicas relacionadas a la obesidad fueron la disminución del HDL-colesterol y el aumento de los triglicéridos, especialmente en los varones. Estos autores observaron también que la adiposidad central estuvo más asociada a perfiles anormales de lípidos.

En el presente estudio se observó que el CT y el LDL-c estuvieron más correlacionados con el IMC en el sexo masculino y con el porcentaje de grasa en el sexo femenino. Es decir, se correlacionan más significativamente con las mediciones de adiposidad total, sugiriendo que la grasa corporal total parece ser más relevante en relación a estas variables (CT y LDL-c) que el depósito de grasa en el área central del cuerpo. Estos hallazgos fueron semejantes a los observados por otros investigadores7,24.

En los análisis bivariados los indicadores antropométricos IMC y RCQ se asociaron a factores de riesgo para enfermedades cardiovasculares (LDL-colesterol y CT en el sexo masculino y TG y TG/ HDL-colesterol en el sexo femenino). En el análisis conjunto entre la RCC y los indicadores HDL-colesterol (sexo masculino) y TG/ HDL-colesterol (sexo femenino) se verificó que la adiposidad visceral se puede considerar como predictor de riesgo para enfermedades cardiovasculares35. En el análisis múltiple el IMC se asoció al CT en los varones. En el sexo femenino hubo tendencia de asociación del IMC con el HDL-colesterol. El IMC se puede considerar como factor de riesgo para enfermedades cardiovasculares para el sexo masculino y la RCC tiende a ser un predictor para riesgo de enfermedad cardiovascular para el sexo femenino.

Conclusión

El IMC y la RCC fueron los indicadores antropométricos con mayor correlación con el perfil lipídico en ambos los sexos. Estos datos soportan la hipótesis de que el IMC y la RCC pueden ser considerados como factores de riesgo para la enfermedad cardiovascular.

Limitación del estudio

Por tratarse de una muestra compuesta de 300 pacientes. Por haber se producido una elevada prevalencia de normalidad en los varones para el TG (100%).

Potencial Conflicto de Intereses

Declaro no haber conflicto de intereses pertinentes.

Fuentes de Financiación

El presente estudio no tuvo fuentes de financiación externas.

Vinculación Académica

Este artigo forma parte de tesis de Maestría de Mirele Arruda Michelotto de Oliveira, por la UFSC y UPESC.

Referencias