Contexto geográfico y poblacional La provincia Holguín cuenta con una población estimada de 1 037 770 habitantes, cifra que representa el 9,3 % de la población cubana, repartida en 46 áreas de salud de 14 municipios, ocupa el 8,5 % del territorio de Cuba con una extensión de 9 293 km2. El 17,8 % de la población de la provincia, unas 183 217 personas eran ≥60 años.38 La distribución porcentual de adultos mayores de los municipios seleccionados y el flujograma de muestreo se muestran en la figura 1. Se realizó un estudio transversal con diseño muestral polietápico con muestreo aleatorio simple. Se seleccionaron las 4 unidades de la primera etapa entre los 14 municipios de la provincia Holguín: Holguín, Gibara, Urbano Noris y Banes, que comprenden el 51,3 % de la población total. Las unidades de segunda etapa se escogieron entre las 18 áreas de salud de los municipios seleccionados: un área de salud de cada municipio, excepto del municipio Holguín donde se concentra más del 30 % de la población del territorio muestreado, con 4 áreas de salud, del cual fueron incluidos todas las áreas de salud. Para las unidades de tercera etapa se escogieron 4 consultorios de cada área de salud (que eran 7), para un total de 28 consultorios del médico de la familia. Los pacientes se seleccionaron en los consultorios escogidos. (Figura 1). Al muestreo complejo se fueron incorporando progresivamente las unidades de muestreo durante un periodo que duró desde 2004 al 2013. La muestra final comprendió 2 085 pacientes adultos con edades ≥20 años. El cálculo del número de pacientes se realizó en el Programa para Análisis Epidemiológico de Datos Tabulados (EPIDAT 3,1. Xunta de Galicia, España, OPS, 2006) a través de los criterios de la Organización Mundial de la Salud (OMS) para estudios observacionales: proporción esperada 0,30; nivel de confianza 95 %; precisión 3 % y el efecto de diseño 2,3. Con este muestreo complejo se trató de garantizar una muestra representativa de la población de la provincia y minimizar el sesgo de selección de los pacientes. Se operacionalización las siguientes variables: Las mediciones antropométricas se realizaron por duplicado y se sacó un promedio para determinar los valores. - Glucemia. Método rapiglucotest. American Diabetes Association recomienda los siguientes criterios para el diagnóstico de DM:42 hemoglobina glucosilada (HbA1c) ≥6,5 %, glucemia en ayunas ≥7,0 mmol/l (126 mg/dl), glucemia ≥200 mg/dL (11,1 mmol/L) a las 2 h con una carga oral de glucosa. Si no hay síntomas de hiperglucemia debe repetirse la determinación o glucemia casual ≥11,1 mmol/L (200 mg/dL), solo diagnóstica en pacientes con síntomas clásicos de hiperglucemia o crisis hiperglucémica. La glucosa basal alterada cuando glucemia en ayunas 5,6–5,9 mmol/L (100–125 mg/dl). - Ácido úrico. Método uricacid mono Sl. Se consideró hiperuricemia cuando los valores >428 µmol/L en hombres y >357 µmol/L en mujeres. -Triglicéridos. Reactivo Triglitest para la determinación enzimática de triglicéridos en suero. Hipertrigliceridemia cuando los valores en sangre ≥1,70 mmol/L (150 mg/dL) según recomendaciones de ATPIII.39 - Colesterol total. Reactivo Colestest. Cuando las concentraciones de colesterol sérico >5,2 mmol/L se consideró hipercolesterolemia. - HDL-colesterol. Método homogéneo de C-HDL Inmuno FS. Según ATP III cuando los valores en hombres <1,02 mmol/L (40 mg/dL) y en mujeres <1,29 mmol/L (50 mg/dL) se consideró HDL-colesterol bajo. 39 - LDL-colesterol. Según la fórmula de Friedewald:43 LDL-colesterol = Colesterol total - [triglicéridos/2,1]- HDL-colesterol]. Se consideró LDL-colesterol alto cuando los valores >4,13 mmol/L.
- Índice colesterol/HDL-colesterol. Se dividió el colesterol total entre HDL–colesterol.
- Índice LDL-colesterol/HDL-colesterol. Se dividió LDL-colesterol entre HDL–colesterol.
- Índice aterogénico del plasma. Se calculó como el logaritmo de la relación molar entre la concentración de triglicéridos séricos y HDL–colesterol, según la siguiente fórmula:44
Índice aterogénico del plasma = log (triglicéridos/HDL–colesterol).
No HDL–colesterol se obtuvo con colesterol total menos HDL–colesterol.
Síndrome metabólico (SM). Para el diagnóstico clínico se siguieron los criterios de ATPIII cuando se cumplían tres de los siguientes cinco criterios:39
1- Obesidad abdominal cuando el perímetro de cintura >102 cm en hombres y >88 cm en mujeres.
2- Triglicéridos altos ≥1,70 mmol/L (150 mg/dL).
3- HDL–colesterol bajo: hombres <1,02 mmol/L (40 mg/dL) y mujeres <1,29 mmol/L (50 mg/dL).
]]> 4- Presión arterial elevada ≥130/≥85 mmHg.5- Glucemia en ayunas ≥5,55 mmol/L (100 mg/dL).
Cardiopatía isquémica (CI). Cuando presentaban antecedentes de angina de pecho, infarto agudo de miocardio u otra manifestación de cardiopatía isquémica y signos electrocardiográficos de cardiopatía isquémica, valoradas por un especialista de cardiología.
Hipotiroidismo. Pacientes con diagnóstico clínico de la enfermedad, con valores de TSH >3,5 uUI/ml y valores de T3 <1,4 nmol/l y de T4 <50 nmol/l, según los valores estandarizados para estudios hormonales del Hospital Docente Provincial Vladimir Ilich Lenin.23
Hábito de fumar. Se consideró como variable dicotómica independientemente del número de cigarrillos o tabacos fumados y el tiempo de consumo.
Proteína C reactiva positiva. Método turbidimétrico con valores altos >8 mg/L.
Microalbuminuria. Microalb-Látex por método cualitativo con resultado positivo si se produce una aglutinación, en caso contrario es negativo.
Las variables cuantitativas se expresaron como media ± desviación estándar de la media con sus respectivos intervalos de confianza de 95 % de la media. Para comparar los valores medios se utilizó el análisis de varianza o el test U de Mann-Whitney en dependencia de la bondad de ajuste de los datos a la distribución normal.
Se calcularon Odds Ratio (OR) y sus intervalos de confianza del 95 % (IC95 %) de cada uno de los factores de riesgo en la regresión logística binaria, tomando como variable dependiente adulto mayor (sí o no). Los porcentajes se compararon con ji cuadrado o test exacto de Fisher. El nivel de significación fue de 5 %. Los datos se procesaron en el programa para Análisis Epidemiológico de Datos tabulados (EPIDAT 3,1; Xunta de Galicia, España, OPS, 2006).
Esta investigación se aprobó por el consejo científico y el comité de ética de las investigaciones de la Universidad de Ciencias Médicas de Holguín, Cuba. Los pacientes dieron su consentimiento informado oral y por escrito. Los autores no refieren conflictos de intereses.
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RESULTADOS
La media y desviación estándar de la edad de la muestra total fue de 45,01±11,97 años. Con la excepción del índice cintura/cadera, ácido úrico sérico y HDL–colesterol, existieron diferencias significativas entre los dos grupos de pacientes. (Tabla 1). A continuación aparecen las prevalencias de ECNT y factores de riesgo. (Tabla 2). 
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DISCUSIÓN
Llama la atención en esta investigación la alta prevalencia de ECNT y factores de riesgo asociados en los adultos mayores, lo que coincide con la mayoría de los estudios realizados en otros países,10,11,13,45-55 Cuba20,21,36,56-59 y Holguín.22-25 En general, los estudios sobre prevalencia de ECNT en adultos mayores en la provincia Holguín tienden a ser escasos, con muestras pequeñas y de alcance parcial, lo que limita su validez externa. Las tasas en estudios nacionales son diferentes en la prevalencia global, aunque la mayoría coinciden en un incremento progresivo con el envejecimiento. Las tasas de prevalencia de ECNT también varían en estudios internacionales en dependencia de los criterios utilizados, el tamaño de la muestra, factores genéticos y relacionados con hábitos y estilos de vida. Durante el envejecimiento se producen importantes cambios hormonales y metabólicos que incrementan la frecuencia del SM y sus componentes principales como HTA, intolerancia a la glucosa y DM2, obesidad abdominal, dislipidemia y un estado protrombótico y proinflamatorio que acelera el proceso de aterogénesis y el riesgo de morbilidad y mortalidad cardiovascular. Un rasgo básico del SM es la resistencia a la insulina (RI), donde se produce una hiperinsulinemia compensatoria por una deficiente acción de la insulina sobre sus células diana, que al principio mantiene las concentraciones normales de glucosa en sangre, pero que a largo plazo conlleva a una disfunción de las células β del páncreas y el surgimiento de DM2.45 En esta investigación la prevalencia de diabetes mellitus alcanzó casi el 40 % en adultos mayores, lo que corrobora lo planteado anteriormente. El tejido adiposo excesivo que acompaña al SM favorece el flujo de ácidos grasos desde la grasa visceral al hígado, donde se incrementa la síntesis de triacilglicéridos con dos consecuencias: se produce esteatosis hepática y se libera a la sangre grandes cantidades de lipoproteínas de muy baja densidad (VLDL). El incremento de las VLDL se debe además a la baja actividad de la lipasa de lipoproteína, una enzima endotelial encargada de la depuración plasmática de las VLDL y los quilomicrones (transportan lípidos dietéticos), cuya actividad, dependiente de la insulina, está comprometida durante la RI. La hipertrigliceridemia repercute en otras lipoproteínas porque incrementa el intercambio de triglicéridos y colesterol esterificado entre las VLDL y las lipoproteínas de alta densidad (HDL) por la proteína transferidora de éster de colesterol. Las VLDL ricas en colesterol éster se transforman en lipoproteínas de baja densidad (LDL) pequeñas densas, capaces de infiltrar más fácilmente la íntima arterial y convertirse en células espumosas. Las HDL ricas en triglicéridos son más propensas a su degradación intravascular por la lipasa hepática, lo que reduce la concentración sanguínea de estas lipoproteínas. Por tanto, durante la RI se produce una tríada dislipidémica aterogénica, caracterizada por hipertrigliceridemia, LDL pequeñas densas y HDL disminuidas, lo que aumenta el riesgo cardiovascular de estos pacientes. También se produce hipercolesterolemia por el aumento de las LDL, partículas lipoprotéicas ricas en colesterol. Menos empleados en la investigación son los índices aterogénicos derivados de estas determinaciones lipídicas, por lo que se requieren investigaciones posteriores.
Otro trastorno asociado a la RI es la síntesis excesiva de citocinas proinflamatorias por el tejido adiposo como el factor de necrosis tumoral alfa (TNFα) y la interleucina 6 (IL6), que generan un estado inflamatorio de bajo grado relacionado con ECNT y sus factores de riesgo. La inflamación crónica contribuye a la aterosclerosis y sus secuelas en diferentes órganos y tejidos.
La proteína C reactiva, una proteína de fase aguda sintetizada por el hígado en respuesta a TNF-α e IL-6, se utiliza como marcador del estado inflamatorio conjuntamente con la microalbuminuria, también empleada como indicador de daño renal precoz. Ambas mediciones son relativamente fáciles de determinar en la atención primaria de salud sin grandes costos. De estos marcadores inflamatorios solo la proteína C reactiva incrementó el riesgo en 2,15 veces en los adultos mayores. Un factor que pudo influir en la ausencia de significación de la microalbuminuria es el método cualitativo utilizado, menos preciso que la determinación de proteína C reactiva ultrasensible.
La hiperuricemia se vincula habitualmente con ECNT como la gota, aunque otros autores consideran al ácido úrico sérico como un biomarcador de RI, SM y factores asociados.61
De las mediciones antropométricas, el IMC se utiliza ampliamente para valorar el exceso de peso en personas adultas, a pesar de sus limitaciones para delimitar la grasa de la masa muscular, sobre todo en personas musculosas y adultos mayores; de ahí que se recomienden otras determinaciones como el perímetro de cintura, perímetro de cadera y el índice cintura/cadera, importantes para determinar la obesidad abdominal con un entrenamiento básico y una cinta métrica.62 Otras medidas antropométricas como el índice cintura/estatura se han planteado como alternativa, aunque se requieren más estudios que esclarezcan los aspectos controversiales.
La HTA, un factor de riesgo cardiovascular y una ECNT, se incrementa durante la RI y la obesidad abdominal por varios mecanismos que incluyen activación del sistema nervioso simpático, hiperuricemia y activación del sistema renina-angiotensina-aldosterona, que contribuyen a la retención de sodio-agua, elevación del gasto cardíaco y al aumento de la resistencia vascular periférica.12 Algunos le dan más importancia a la presión del pulso como biomarcador de riesgo, principalmente en adultos mayores, con el fundamento de que este indicador se incrementa cuando se produce pérdida de la elasticidad de las paredes arteriales durante el proceso de envejecimiento.
El hábito de fumar es un importante factor de riesgo de ECNT como la CI y el cáncer, por la gran cantidad de sustancias carcinógenas y protrombóticas que contiene el humo del tabaco. En esta investigación el tabaquismo constituyó un factor de riesgo en adultos mayores, por lo que se deben incrementar las medidas de prevención en este grupo de personas.
La CI, la causa más importante de muerte y morbilidad en el mundo, se relaciona estrechamente con los factores de riesgo que componen el SM y se observa con mayor frecuencia en personas envejecidas. Casi el 25 % de los adultos mayores presentaron CI en esta investigación debido al efecto del envejecimiento sobre la aterosclerosis coronaria, aunque también contribuyen factores de riesgo cardiovascular como dislipidemias y la HTA, más favorecidos en adultos mayores.
El hipotiroidismo es una ECNT más frecuente en mujeres y adultos mayores, sin embargo, en esta investigación no constituyó un factor de riesgo significativo debido probablemente a que se tuvieron en cuenta los diagnósticos que traían los pacientes y no se realizó una pesquisa activa de la enfermedad. Sería recomendable en futuros estudios determinar TSH, T4 y T3 para detectar hipotiroidismo subclínico.
A las variables, tasas de prevalencia de ECNT y factores de riesgo no solo contribuyen los factores ambientales y relacionados con el estilo de vida como hábitos tóxicos, sedentarismo, dietas excesivas en glúcidos y lípidos, exceso de peso corporal, entre otros que pueden cambiar según costumbres y hábitos de vida entre grupos étnicos, sino también factores de carácter genético que predisponen a determinadas enfermedades como DM2 e HTA.13
]]> La compleja interacción ambiente-genes y el largo tiempo transcurrido hasta que aparecen las ECNT pueden introducir variables de confusión, difíciles de cuantificar en estudios transversales, por lo que se necesitan estudios de seguimiento en nuestro medio que demuestren las relaciones causales.Las principales limitaciones de esta investigación, además de las restricciones propias del diseño de estudio transversal y el largo tiempo de muestreo, son la no valoración de ECNT de alta prevalencia como el cáncer y las enfermedades respiratorias, y de factores de riesgo como el sedentarismo y el consumo dietético. Tampoco se pudieron evaluar por cuestiones logísticas mediciones antropométricas como los pliegues cutáneos y a partir de ellos, el porciento de grasa y la masa magra, entre otros. No obstante, este trabajo es una importante contribución a la determinación de la prevalencia de ECNT y sus factores de riesgo en adultos mayores de la provincia Holguín, sobre todo lo relacionado con el SM y la enfermedad cardiovascular, lo que permitiría concentrar los esfuerzos de promoción, prevención, intervención y control en este grupo de alto riesgo.
En resumen, los adultos mayores presentaron mayor deterioro de las mediciones antropométricas y del perfil lipídico que los adultos no mayores, con elevadas tasas de prevalencia de la mayoría de las ECNT estudiadas y sus factores de riesgo asociados.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
1. World Health Organization. Preventing chronic diseases: a vital investment: WHO global report [Internet]. Geneva: World Health Organization; 2005 [citado 23 Oct 2016]. Disponible en: http://www.who.int/chp/chronic_disease_report/en
2. Organización Panamericana de la Salud. Enfermedades no transmisibles en las Américas: Construyamos un futuro más saludable [Internet]. Washington: OPS; 2011 [citado 23 Oct 2016]. Disponible en: http://www.paho.org/col/index.php?option=com_content&view=article&id=1261:enfermedades-no-transmisibles-en-las-americas-construyamos-un-futuro-mas-saludable&Itemid=487
3. Varona P, Bonet M, García R, Chang M, Suárez R; National-Provincial Coordinating Group. Implementation of chronic disease risk factor surveillance in 12 Cuban municipalities. MEDICC [revista en Internet]. 2014 [citado 4 Jul 2016];16(1):[aprox. 5p]. Disponible en: http://www.scielosp.org/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1555-79602014000100010&lng=en
4. Wong RA, Gregg EW, Barceló A, Lee K, Abarca L, Sanabria L, et al. Prevalence of metabolic syndrome in Central America: a cross-sectional population-based study. Rev Panam Salud Pública [revista en Internet]. 2015 [citado 18 Jul 2016];38(3):[aprox. 6p]. Disponible en: http://www.scielosp.org/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1020-49892015000800004&lng=es
]]> 5. Grady PA, Gough LL. El automanejo de las enfermedades crónicas: un método integral de atención. Rev Panam Salud Pública [revista en Internet]. 2015 [citado 18 Jul 2016];37(3):[aprox. 8p]. Disponible en: http://www.scielosp.org/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1020-49892015000300009&lng=es6. Jackson SF, Birn AE, Fawcett SB, Poland B, Schultz JA. Synergy for health equity: integrating health promotion and social determinants of health approaches in and beyond the Americas. Rev Panam Salud Pública [revista en Internet]. 2013 [citado 18 Jul 2016];34(6):[aprox. 7p]. Disponible en: http://www.scielosp.org/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1020-49892013001200015&lng=es
7. Laux TS, Bert PJ, González M, Unruh M, Aragon A, Lacourt CT. Prevalence of obesity, tobacco use, and alcohol consumption by socioeconomic status among six communities in Nicaragua. Rev Panam Salud Pública [revista en Internet]. 2012 [citado 18 Jul 2016];32(3):[aprox. 8p]. Disponible en: http://dx.doi.org/10.1590/S1020-49892012000900007
8. Moura EC, Pacheco LM, Peters LR, Serruya SJ, Guimarães R. Research on chronic noncommunicable diseases in Brazil: meeting the challenges of epidemiologic transition. Rev Panam Salud Pública [revista en Internet]. 2012 [citado 18 Jul 2016];31(3):[aprox. 5p]. Disponible en: http://dx.doi.org/10.1590/S1020-49892012000300009
9. Mayoral JM, Aragonés N, Godoy P, Sierra MJ, Cano R, González F, et al. Chronic diseases as a priority for the public health surveillance system in Spain. Gac Sanit [revista en Internet]. 2016 [citado 24 Mar 2017];30(2):[aprox. 4p]. Disponible en: http://dx.doi.org/10.1016/j.gaceta.2015.12.008
10. Varela L, Chávez H, Tello T, Ortiz P, Gálvez M, Casas P, et al. Perfil clínico, funcional y sociofamiliar del adulto mayor de la comunidad en un distrito de Lima, Perú. Rev Peru Med Exp Salud Pública [revista en Internet]. 2015 [citado 18 Jul 2016];32(4):[aprox. 7p]. Disponible en: http://www.scielosp.org/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1726-46342015000400012&lng=es
11. Acosta LD, Carrizo ED, Peláez E, Torres VR. Condiciones de vida, estado nutricional y estado de salud en adultos mayores, Córdoba, Argentina. Rev bras geriatr gerontol [revista en Internet]. 2015 [citado 18 Jul 2016];18(1):[aprox. 11p]. Disponible en: http://dx.doi.org/10.1590/1809-9823.2015.14058
12. Sánchez A, Muhn MA, Lovera M, Ceballos B, Bonneau G, Pedrozo W, et al. Índices antropométricos predicen riesgo cardiometabólico. Estudio de cohorte prospectivo en una población de empleados de hospitales públicos. Rev Argent Endocrinol Metab [revista en Internet]. 2014 [citado 18 Jul 2016];51(4):[aprox. 6p]. Disponible en: http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1851-30342014000400003&lng=es
13. Li Y, Wang L, Jiang Y, Zhang M, Wang L. Risk factors for noncommunicable chronic diseases in women in China: surveillance efforts. Bull World Health Organ [revista en Internet]. 2013 [citado 18 Jul 2016];91(9):[aprox. 10p]. Disponible en: http://dx.doi.org/10.2471/BLT.13.117549
14. Batista M, Escalona Y. Caracterización del infarto agudo de miocardio en pacientes atendidos en Centro Médico Diagnóstico Integral Ezequiel Zamora de Venezuela. CCM [revista en Internet]. 2015 [citado 7 Feb 2017];19(4):[aprox. 10p]. Disponible en: http://revcocmed.sld.cu/index.php/cocmed/article/view/16
]]> 15. Vega J, Garcés Y, Almaguer LE, Vega Y. Modifiable Risk Factors in Uncontrolled High Blood Pressure Patients of Banjul, Gambia. CCM [revista en Internet]. 2016 [citado 7 Feb 2017];20(3):[aprox. 10p]. Disponible en: http://revcocmed.sld.cu/index.php/cocmed/article/view/224516. Roca AC, Reginald L, Henriette K, Blanco K. Caracterización de pacientes en estado terminal ingresados en Hospital de Seychelles en África. CCM [revista en Internet]. 2016 [citado 7 Feb 2017];20(1):[aprox. 10p]. Disponible en: http://revcocmed.sld.cu/index.php/cocmed/article/view/1548
17. Riley L, Guthold R, Cowan M, Savin S, Bhatti L, Armstrong T, et al. The World Health Organization STEP wise Approach to Noncommunicable Disease Risk-Factor Surveillance: Methods, Challenges, and Opportunities. Am J Public Health. 2016;106(1):74-8
18. Pan B, Chen X, Wu X, Li J, Li J, Li Y, et al. Prevalence of Noncommunicable Diseases and Their Risk Factors in Guangzhou, China. Prev Chronic Dis. 2014;11(1):E49
19. Marimón ER, Orraca O, Casanova MC, Paredes R, Mendoza M. Prevalencia de factores de riesgo de enfermedades no transmisibles. Rev Ciencias Médicas [revista en Internet]. 2013 [citado 18 Jul 2016];17(2):[aprox. 10p]. Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1561-31942013000200002&lng=es
20. Sotolongo O, Rodríguez L. Caracterización clínica del hipotiroidismo en pacientes geriátricos Policlínico Pedro Fonseca. La Lisa, 2011. Rev Haban Cienc Méd [revista en Internet]. 2012 [citado 18 Jul 2016];11(2):[aprox. 6p]. Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1729-519X2012000200012&lng=es
21. García LA, Beatón YB, Couso C. Morbilidad oculta del síndrome metabólico en ancianos con diabetes mellitus de tipo 2. MEDISAN [revista en Internet]. 2013 [citado 27 Ene 2016];17(12):[aprox. 6p]. Disponible en: http://scieloprueba.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1029-30192013001200003&lng=es
22. Mariño AL, Miguel-Soca PE, Ochoa M, Cruz JD, Cruz Y, Rivas M. Caracterización clínica, antropométrica y de laboratorio de mujeres con diabetes mellitus tipo 2. Rev Med Electrón [revista en Internet]. 2012 [citado 27 Feb 2016];34(1):[aprox. 10p]. Disponible en: http://scieloprueba.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1684-18242012000100006&lng=es
23. Sarmiento Y, Miguel-Soca PE, Almaguer A, García LA, Mariño AL, Edwards I. Caracterización del síndrome metabólico en mujeres con hipotiroidismo clínico. AMC [revista en Internet]. 2013 [citado 27 Feb 2016];17(1):[aprox. 13p]. Disponible en: http://scieloprueba.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1025-02552013000100009&lng=es
24. Miguel-Soca PE, Rivas M, Sarmiento Y, Mariño AL, Marrero M, Mosqueda L. Factores de riesgo de enfermedad cardiovascular en mujeres con menopausia. Rev Fed Arg Cardiol [revista en Internet]. 2014 [citado 11 Feb 2016];43(2):[aprox. 6p]. Disponible en: http://www.fac.org.ar/2/revista/14v43n2/art_orig/art_orig04/soca.php
]]> 25. Miguel-Soca PE, Rivas M, Sarmiento Y, Mariño AL, Marrero M, Mosqueda L, et al. Prevalence of Metabolic Syndrome Risk Factors in Adults in Holguín, Cuba (2004–2013). MEDICC Review [revista en Internet]. 2016 [citado 23 Feb 2017];18(1-2):[aprox. 6p]. Disponible en: http://www.medicc.org/mediccreview/index.php?issue=38&id=517&a=vahtml26. Ochoa K, Rivas M, Miguel-Soca PE, Batista A, Leyva Y. Ensayo no aleatorizado: impacto de cambios en la dieta y ejercicios físicos en pacientes adultos con síndrome metabólico. CCM [revista en Internet]. 2015 [citado 27 Ene 2016];19(3):[aprox. 20p]. Disponible en: http://scieloprueba.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1560-43812015000300008&lng=es
27. Miguel-Soca PE, Niño S, Rodríguez M, Almaguer A. Pesquisaje de síndrome metabólico en mujeres obesas. CCM [revista en Internet]. 2004 [citado 11 Feb 2016];8(4):[aprox. 8p]. Disponible en: http://www.cocmed.sld.cu/no84/n84ori5.htm
28. Vega J, Guimará MR, Garcés Y, Vega LA, Rivas M. Predicción de riesgo coronario y cardiovascular global en la atención primaria de salud. CCM [revista en Internet]. 2015 [citado 13 Mar 2016];19(2):[aprox. 9p]. Disponible en: http://scieloprueba.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1560-43812015000200003&lng=es
29. Vega J, Guimará MR, Garcés Y, García Y, Vega LA. Proteína C reactiva de alta sensibilidad y riesgo de enfermedad cardiovascular. CCM [revista en Internet]. 2015 [citado 13 Feb 2016];19(2):[aprox. 11p]. Disponible en: http://scieloprueba.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1560-43812015000200002&lng=es
30. Cruz A, Martínez E, Lara H, Vargas L, Pérez A. Morbilidad y mortalidad en adultos mayores, relacionada con las crisis hipertensivas. CCM [revista en Internet]. 2015 [citado 13 Jul 2016];19(4):[aprox. 11p]. Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1560-43812015000400006&lng=es
31. Hernández M, Miguel-Soca PE, Marrero M, Rodríguez T, Niño S. Caracterización del síndrome metabólico en pacientes adultos con obesidad. MEDISAN [revista en Internet]. 2012 [citado 1 Jul 2016];16(3):[aprox. 7p]. Disponible en: http://scieloprueba.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1029-30192012000300005&lng=es
32. Llorente Y, Miguel-Soca PE, Rivas D, Borrego Y. Factores de riesgo asociados con la aparición de diabetes mellitus tipo 2 en personas adultas. Rev Cubana Endocrinol [revista en Internet]. 2016 [citado 7 Feb 2017];27(2):[aprox. 10p]. Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1561-29532016000200002&lng=es
33. Rivas D, Miguel-Soca PE, Llorente Y, Marrero GM. Comportamiento clínico epidemiológico del síndrome metabólico en pacientes adultos. Rev Cubana Med Gen Integr [revista en Internet]. 2015 [citado 7 Feb 2017];31(3):[aprox. 7p]. Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0864-21252015000300001&lng=e
34. Hernández M, Miguel-Soca PE, Marrero MM, Pérez LM, Peña I, Rivas M. Comportamiento de variables clínicas, antropométricas y de laboratorio en pacientes con síndrome metabólico. Medisur [revista en Internet]. 2011 [citado 7 Feb 2017];9(2):[aprox. 7p]. Disponible en: http://www.medisur.sld.cu/index.php/medisur/article/view/1260
]]> 35. León ML, Benet M, Mass LA, Willians S, González LH, León A. La hiperreactividad cardiovascular como factor predictivo de la hipertensión arterial en la mujer. Medisur [revista en Internet]. 2016 [citado 7 Feb 2017];14(3):[aprox. 10p]. Disponible en: http://www.medisur.sld.cu/index.php/medisur/article/view/309536. Rodríguez T, Muñiz DM. Presencia de enfermedades crónicas no trasmisibles en trabajadores de la salud: un enfoque multidisciplinario. Finlay [revista en Internet]. 2014 [citado 7 Feb 2017];4(3):[aprox. 13p]. Disponible en: http://revfinlay.sld.cu/index.php/finlay/article/view/279
37. Vicente B, Vicente E, Costa M. Estimación del riesgo cardiovascular en pacientes con diabetes tipo 2. Finlay [revista en Internet]. 2015 [citado 7 Feb 2017];5(3):[aprox. 11p]. Disponible en: http://revfinlay.sld.cu/index.php/finlay/article/view/276
38. Ministerio de Salud Pública. Anuario Estadístico de Salud 2013 [Internet]. La Habana: Dirección Nacional de Estadísticas; 2014 [citado 5 May 2017]. Disponible en: http://www.sld.cu/sitios/dne/
39. Grundy SM, Brewer HB, Cleeman JI, Smith SC, Lenfant C; National Heart Lung and Blood Institute, et al. Definition of metabolic syndrome: Report of the National Heart, Lung and Blood Institute/American Heart Association conference on scientific issues related to definition. Arterioscler Thromb Vasc Biol. 2004;24(2):e13-8
40. García AI, Niño LA, González K, Ramírez R. Utilidad del índice de adiposidad corporal como indicador de obesidad y predictor de riesgo cardiovascular en adultos de Bogotá, Colombia. Endocrinol Nutr. 2015;62(3):130-7
41. Comisión Nacional Técnica Asesora del Programa de Hipertensión Arterial. Hipertensión arterial. Guía para la prevención, diagnóstico y tratamiento. La Habana: ECIMED; 2008
42. American Diabetes Association. Standards of Medical Care in Diabetes-2015. Abridged for Primary Care Providers. Clinical Diabetes. 2015;33(2):97-111
43. Friedewald WT, Levy RI, Fredrickson DS. Estimation of the concentration of low-density lipoprotein cholesterol in plasma, without use of the preparative ultracentrifuge. Clin Chem. 1972;18(6):499-502
44. Zhu XW, Deng FY, Lei SF. Meta-analysis of atherogenic index of plasma and other lipid parameters in relation to risk of type 2 diabetes mellitus. Primary Care Diabetes. 2015;9(1):60-7
45. Calandrelli M, Saavedra ME, Trevisán M, Zgaib ME, Parola M, Ferrante D. Relevamiento de factores de riesgo cardiovascular en Bariloche. Rev Argent Cardiol [revista en Internet]. 2011 [citado 18 Jul 2016];79(4):[aprox. 7p]. Disponible en: http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1850-37482011000400007&lng=es
46. González MA, Dennis RJ, Devia JH, Echeverri D, Briceño GD, Gil F, et al. Factores de riesgo cardiovascular y de enfermedades crónicas en población caficultora. Rev salud Pública [revista en Internet]. 2012 [citado 18 Jun 2016];14(3):[aprox. 13p]. Disponible en: http://www.scielosp.org/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0124-00642012000300003&lng=es
47. Barcelo A, Gregg EW, Gerzoff RB, Wong R, Perez E, Ramirez M, et al. Prevalence of diabetes and intermediate hyperglycemia among adults from the first Multinational Study of Noncommunicable Diseases in six Central American countries: the Central America Diabetes Initiative (CAMDI). Diabetes Care. 2012;35(4):738-40
48. Sasson M, Lee M, Jan C, Fontes F, Motta J. Prevalence and associated factors of obesity among Panamanian adults. 1982–2010. PLoSOne. 2014;9(3):1689
49. Wang H, Wang J, Liu MM, Wang D, Liu YQ, Zhao Y, et al. Epidemiology of general obesity, abdominal obesity and related risk factors in urban adults from 33 communities of Northeast China: the CHPSNE study. BMC Public Health. 2012;12(1):967
50. López AM, Aparicio A, Aranceta J, Gil A, González M, Serra L, et al. Overweight and General and Abdominal Obesity in a Representative Sample of Spanish Adults: Findings from the ANIBES Study. Biomed Res Int. 2016; . doi:10.1155/2016/8341487
51. NCD Risk Factor Collaboration (NCD-RisC). Worldwide trends in diabetes since 1980: a pooled analysis of 751 population-based studies with 4.4 million participants. Lancet. 2016;387(10027):1513-30
52. Basu S, King AC. Disability and chronic disease among older adults in India: detecting vulnerable populations through the WHO SAGE Study. Am J Epidemiol. 2013;178(11):1620-8
53. Iser BP, Malta DC, Duncan BB, de Moura L, Vigo A, Schmidt MI. Prevalence, correlates, and description of self-reported diabetes in brazilian capitals –results from a telephone survey. PLoS ONE. 2014;9(9):e108044
54. Burroughs MS, Abdala CV, Silva LC, Ordúñez PO. Usefulness for surveillance of hypertension prevalence studies in Latin America and the Caribbean: the past 10 years. Rev Panam Salud Pública. 2012;32(1):15-21
55. Singh PN, Arthur KN, Orlich MJ, James W, Purty A, Job JS, et al. Global epidemiology of obesity, vegetarian dietary patterns, and noncommunicable disease in Asian Indians. Am J Clin Nutr. 2014;100 Suppl 1:359S-645
56. Díaz G, Bacallao J, Alemañy E. Subpoblaciones con perfiles epidemiológicos y de riesgo singulares en La Habana, Cuba: diabetes, hipertensión y tabaquismo. Rev Panam Salud Pública. 2012;32(1):9-14
57. Vicente B, Vicente E, Cuellar T, Costa M. Cardiopatía isquémica e incapacidad laboral en pacientes atendidos en la consulta de medicina interna de la comisión de peritaje médico. Finlay [revista en Internet]. 2016 [citado 7 Feb 2017];6(1):[aprox. 10p]. Disponible en: http://revfinlay.sld.cu/index.php/finlay/article/view/275
58. Zerquera G, Vicente B, Rivas E, Costa M. Caracterización de los pacientes diabéticos tipo 2 ingresados en el Centro de Atención al Diabético de Cienfuegos. Finlay [revista en Internet]. 2016 [citado 12 Mar 2017];6(4):[aprox. 8p]. Disponible en: http://revfinlay.sld.cu/index.php/finlay/article/view/420
59. Benet M, Morejón AF, Espinosa AD, Landrove OO, Peraza D, Ordúñez PO. Factores de riesgo para enfermedades crónicas en Cienfuegos, Cuba 2010. Resultados preliminares de CARMEN II. Finlay [revista en Internet]. 2017 [citado 6 Jul 2017];7(Especial):[aprox. 3p]. Disponible en: http://revfinlay.sld.cu/index.php/finlay/article/view/503
60. Vidal M, Queiroz A, Martinho KO, Silva F, Danésio J, Bacelar K, et al. Anthropometric indicators of obesity as predictors of cardiovascular risk in the elderly. Nutr Hosp [revista en Internet]. 2015 [citado 7 Feb 2017];31(6):[aprox. 6p]. Disponible en: http://scholar.google.com.cu/scholar?q=Anthropometric indicators of obesity as predictors of cardiovascular risk in the elderly. Nutr Hosp. 2015&btnG=&hl=es&as_sdt=0,5
61. Álvarez M, Triana ME. Comportamiento del ácido úrico en una casuística general y en pacientes con enfermedad vascular periférica. Rev Cubana Angiol Cir Vasc [revista en Internet]. 2015 [citado 7 Feb 2017];16(1):[aprox. 7p]. Disponible en: http://scieloprueba.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1682-00372015000100006&lng=es
62. Martín V, Gómez JB, Antoranz MJ. Medición de la grasa corporal mediante impedancia bioeléctrica, pliegues cutáneos y ecuaciones a partir de medidas antropométricas. Análisis comparativo. Rev Esp Salud Pública [revista en Internet]. 2001 [citado 2 Jul 2013];75(3):[aprox. 15p]. Disponible en: http://scielo.isciii.es/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1135-57272001000300006&lng=es
]]>
Recibido: 15 de febrero de 2017.
Aprobado: 04 de julio de 2017.
Pedro Enrique Miguel Soca. Especialista de II Grado en Bioquímica Clínica. Investigador Auxiliar. MSc. en Medicina Bioenergética y Natural. Profesor Auxiliar. Universidad de Ciencias Médicas Mariana Grajales Coello. Holguín. Correo electrónico: socahlg@infomed.sld.cu
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