INTRODUCCIÓN
El síndrome metabólico (SM) incluye un conjunto de desregulaciones metabólicas, que abarcan la dislipidemia aterogénica, resistencia a la insulina, obesidad central y presión arterial alta.1 Conduce a un mayor riesgo, a largo plazo, de desarrollo de trastornos neurológicos, enfermedades cardiometabólicas y algunos tipos de cáncer.2,3,4,5 También se ha asociado recientemente con un aumento de la hospitalización y la mortalidad por enfermedades infecciosas.6,7
Un estudio realizado en EE. UU.8 estima que, durante el 2018, más de mil millones de personas en el mundo están afectadas por el SM. Una investigación9) llevada a cabo en Perú, en 2021, revela que el 48,6 % de la población estudiada presentaba este síndrome, una cifra superior a la reportada en países vecinos, como Argentina donde mediante una revisión sistemática,10 se muestra que la prevalencia de SM en adultos fue del 28,7 %.
Debido al desafío que el SM representa para la salud pública, especialmente para países en vías de desarrollo, se buscan diferentes formas de obtener un diagnóstico temprano, incluso en ausencia de todos los demás componentes. Para ello, estudios11 proponen el uso de fórmulas a través del peso y la talla, debido la sencilla forma de obtener estas medidas antropométricas. Entre estos, se encuentran el índice de masa corporal (IMC), el índice triponderal (ITP)12 y el nuevo índice de masa corporal (IMCN).13 Sin embargo, enfocado solo en el peso y la talla, aún no está estandarizado qué índice antropométrico se debe utilizar para SM.
El objetivo del presente estudio es determinar el rendimiento diagnóstico de 3 índices antropométricos de peso y talla para síndrome metabólico en trabajadores peruanos.
MÉTODOS
Diseño del estudio
Estudio analítico transversal de prueba diagnóstica. Análisis secundario de los datos obtenidos mediante el registro electrónico en salud de un Policlínico ocupacional ubicado en Lima, Perú.
Población, muestra y criterios de elegibilidad
La base de datos estuvo constituida por la información de los resultados de los exámenes médicos y de laboratorio realizados en trabajadores que realizaron su evaluación ocupacional. La población se conformó por trabajadores de entre 18 a 65 años del Policlínico María Graña de Lima, Perú. Se solicitaron los registros de los trabajadores que habían sido evaluados desde el 2017 hasta febrero del año 2020. Durante ese periodo se evaluó un total de 8 977 sujetos. Se pidió solo las observaciones de las personas que tuvieran en su totalidad las siguientes variables: edad, sexo, ocupación, peso, talla, perímetro de cintura, antecedentes de diabetes mellitus tipo 2, presión arterial sistólica (PAS), presión arterial diastólica (PAD), glucosa en ayunas, triglicéridos y lipoproteína de alta densidad (cHDL). Adicionalmente, se pidió que la base de datos debía excluir gestantes y trabajadores reevaluados, para evitar duplicados. El personal del policlínico entregó una base de datos con un total de 370 sujetos (Fig. 1).
Definición de variables
Variable respuesta: para definir la presencia de SM se utilizaron los criterios de la Asociación Latinoamericana de Diabetes (ALAD).14 Se consideró SM si presentaban al menos 3 de los siguientes componentes:
Obesidad abdominal (perímetro de cintura ≥ 94 cm en hombres y ≥ 88 cm en mujeres).
Hipertrigliceridemia (> 150 mg/dL).
cHDL bajo (< 40 mg/dL en hombres o < 50 mg/dL en mujeres).
Presión arterial elevada (PAS ≥ 130 mmHg o PAD ≥ 85 mmHg).
Alteración en la regulación de la glucosa (glicemia en ayunas ≥ 100 mg/dL o en tratamiento para glicemia elevada).
Variables de exposición: fueron consideradas 3 para probar su rendimiento diagnóstico:
Otras variables: se incluyeron, además:
Recolección de datos y procedimiento
Cada trabajador, al llegar al policlínico para ser evaluado, pasa por un proceso similar que se detalla a continuación. El personal de enfermería realiza la toma de peso con una balanza digital de pie, marca Sohenle con capacidad de 120 kg; la talla, con un tallímetro de madera, móvil; el perímetro de cintura con una cinta métrica flexible, a nivel del punto medio entre el borde inferior de las costillas y la cresta iliaca, pasando por el medio centímetro más cercano al ombligo; y la presión arterial, con un monitor de presión arterial digital marca Omron .
Luego se toma una muestra de sangre, previo aviso de que haya tomado 8 horas de ayuno. Finalmente se evalúa por el médico evaluador ocupacional.
Análisis estadístico
La base de datos fue entregada en formato Excel y los análisis estadísticos se realizaron utilizando el programa STATA versión 17. Los participantes del estudio se estratificaron en grupos con SM y sin SM. Los datos se presentan como frecuencias absolutas y relativas para las variables categóricas y media ± desviación estándar, o mediana más rango intercuartílico, para las variables continuas; según la distribución de normalidad a través del gráfico cuantil - cuantil. Se realizó un análisis con la prueba U de Mann Whitney así como con el ji cuadrado de independencia.
Para evaluar el rendimiento diagnóstico discriminativo se utilizó como método estadístico y gráfico el análisis de curvas característica operativa del receptor (COR) y su respectiva área bajo la curva (AUC por sus siglas en inglés). Se calculó la sensibilidad (Sens), especificidad (Esp), valor predictivo positivo (VPP), negativo (VPN), cociente de verosimilitud positivo (CV+) y negativo (CV-). Para calcular el punto de corte óptimo se utilizó el índice de Youden.
Finalmente, cada índice fue dividido en tertiles y se realizó un análisis de regresión bivariada y multivariable de Poisson con varianza robusta. Las variables incluidas en el modelo multivariable fueron edad, sexo, consumo de cigarrillos, consumo de alcohol y actividad física. La medida de asociación fue la razón de prevalencia (RP) cruda (RPc) y ajustada (RPa), con su respectivo intervalo de confianza al 95 % (IC95 %). Se consideró como estadísticamente significativo si presentaba un valor p< 0,05.
Aspectos éticos
La base de datos se proporcionó mediante codificación, por lo que no se tuvo acceso a ningún nombre o apellido de los sujetos de estudio; se respetó el anonimato y confidencialidad de los participantes. Los riesgos para los participantes fueron mínimos, ya que no se realizó ningún contacto con alguna persona del estudio.
RESULTADOS
Del total de trabajadores seleccionados para el estudio, el 20 % presentó SM; el 46,76 % son mujeres y el 63,51 % operarios. Con respecto a los hábitos nocivos, el 60 % refirió haber tomado alcohol alguna vez, mientras que solo el 5,14 % señaló haber fumado.
En el análisis bivariado, el sexo (p <0,001), la edad (p< 0,001) y los parámetros para SM mostraron asociación estadísticamente significativa (tabla 1).
* Análisis realizado con el ji cuadrado de independencia
** Análisis realizado con la prueba U de Mann Whitney
En relación con el análisis COR y el AUC de los parámetros puestos a prueba para la identificación de SM, la tabla 2 muestra que el IMC tuvo el mayor AUC (0,73) seguido del IMCN (AUC= 0,70), mientras que en el último lugar lo ocupó el IMT (AUC= 0,66). Se encontró que el parámetro con mayor sensibilidad fue el IMC (punto de corte= 26,04; Sens= 78,4 y Esp = 67,9) y el parámetro con mayor especificidad fue el IMCN (punto de corte= 27,85; Sens= 68,9 y Esp= 70,6).
IMC: índice de masa corporal; ITP: índice triponderal; IMCN: nuevo índice de masa corporal; AUC: área bajo la curva, Sens: sensibilidad, Esp: especificidad, VPP: valor predictivo positivo, VPN: valor predictivo negativo, IC95 %: intervalo de confianza al 95 %.
El análisis multivariable encontró que la asociación con SM se incrementó significativamente con el aumento de sus niveles, sobre todo en el tercer tertil en IMC (PRa: 7,893; IC95 % 3,573-17,438; p< 0,001), ITP (PRa: 3,926; IC95 % 2,001-7,704; p< 0,001) y IMCN (PRa: 7,546; IC95 % 3,355-16,975; p< 0,001), en comparación con cada tertil inferior, respectivamente (tabla 3).
DISCUSIÓN
Hallazgos principales
El presente estudio sugiere que el IMC fue el mejor predictor entre todos los otros indicadores investigados tanto en hombres como mujeres, independientemente de la edad. Esta es la primera investigación en el Perú sobre este tema.
Comparación con otros estudios
Los hallazgos son compatibles con múltiples estudios. En un estudio de cohorte israelí, dirigido por Ofer y otros15 se encontró que el IMC proporciona un VPN muy alto para descartar el SM en hombres y mujeres, mayores y menores de 60 años Asimismo, una investigación realizada por Ghachem y otros16 demuestra que el IMC, a pesar de no tener en consideración el sexo, la edad y el origen étnico, es una herramienta clínica válida para predecir la gravedad del SM. En un estudio de Radetti y otros,17 realizado en una población de 1 528 mujeres caucásicas con obesidad, se comparó la precisión de diferentes índices antropométricos en la identificación de SM y demuestran que el IMC posee la especificidad más alta; también reconocen al IMC, por encima del índice de masa grasa, el ITP, la circunferencia de la cintura, entre otros; como una herramienta útil, barata, práctica y fácil de usar, que facilita y agiliza el diagnóstico de este síndrome.
En el presente estudio, el ITP ocupó el segundo lugar como mejor índice diagnóstico. Este resultado difiere de otros estudios, como el realizado por Peterson y otros,18 en el cual el ITP estima los niveles de grasa corporal, con una precisión superior al del IMC. Ramírez-Vélez y otros19 mencionan que en edades tempranas, la utilidad de este marcador también fue superior a su antecesor. Sin embargo, una revisión sistemática llevada a cabo por Sun y otros20 señalan un desempeño inconsistente del ITP en la identificación de los factores de riesgo cardiovascular específicos, que incluyen la hipertensión, resistencia a la insulina, dislipidemia e inflamación, que son los principales componentes del SM, lo cual explica que el ITP posea un rendimiento similar o inferior que el IMC para identificar el SM.
La fórmula del IMCN fue propuesta por Trefethen N13 para corregir posibles errores del IMC convencional, ya que este infravalora la adiposidad de las personas con una estatura menor a 1,69 m y la sobrevalora en personas de mayor estatura; también es incapaz de distinguir entre grasa, músculo y peso esquelético21 y no muestra mejor rendimientos frente al IMC ni al ITP. Este resultado difiere de otros estudios, como el realizado por Bauce22 en el que concluye que esta nueva fórmula es similar al IMC tradicional, al evaluar el sobrepeso y la obesidad.
Existen estudios que sí poseen concordancia con los resultados del presente estudio, como el de Van Haute y otros,23 cuyos resultados muestran que el IMCN posee una especificidad y valor predictivo positivo significativamente más bajo que el IMC tradicional.
Limitaciones
Esta investigación es un estudio transversal, que no permite evaluar causalidad, por lo tanto, cabe la necesidad de realizar estudios prospectivos. Dado que se usó una base de datos secundaria, de un solo lugar, no es representativo de toda la población peruana.
El IMC tuvo el mejor rendimiento diagnóstico para SM. Se recomienda realizar estudios prospectivos para confirmar estos hallazgos.