Capacidade preditiva de indicadores de adiposidade sobre o risco cardiometabólico em idosos de Viçosa (MG)

Abstract

A Síndrome Metabólica (SM) é uma condição reconhecida pela ocorrência de múltiplas alterações metabólicas. Estudos têm identificado associações entre indicadores antropométricos e risco cardiometabólico em idosos. No entanto, ainda são escassos estudos que investiguem pontos de corte desses indicadores como preditores de fatores de risco cardiometabólicos e da SM para a população de idosos. Assim, o objetivo do estudo foi avaliar a capacidade preditiva de indicadores antropométricos como preditores da SM em idosos bem como avaliar o desempenho de diferentes pontos de corte do perímetro da cintura (PC) à partir de cinco modelos de risco cardiometabólico. Foi realizado estudo transversal com idosos cadastrados nas Estratégias Saúde da Família (ESFs) de Viçosa- MG. A coleta de dados aconteceu em dois encontros. No primeiro foi coletado informações socioeconomicas dos idosos e foi realizada a avaliação antropométrica. Foi aferido o peso, a estatura, perímetro da cintura (PC) e perímetro do quadril (PQ). Foi calculado o índice de massa corporal (IMC), razão cintura quadril (RCQ), razão cintura estatura (RCE), índice de conicidade (IC) e índice de adiposidade corporal (IAC). No segundo encontro foi realizada a coleta sanguínea, para a avaliação dos parâmetros plasmáticos glicose, HDL e triglicerideos. Foi aferida a pressão arterial de repouso pelo método indireto auscultatório. A SM foi classificada segundo o critério harmonizado (JIS). Inicialmente foi avaliada a capacidade preditiva dos indicadores antropométricos sobre a SM. Posteriormente foram propostos cinco modelos de risco cardiometabólico, a partir da quantificação do número de componentes da SM, com a exclusão do PC, para avaliar a capacidade preditiva do PC sobre alterações metabólicas. Foram geradas curvas ROC (Receiver Operating Characteristic) e seus respectivos intervalos de confiança de 95%.. Valores de sensibilidade (SE), especificidade (ES) e valor preditivo positivo (VPP) e negativo (VPN) foram calculados para cada indicador. O melhor ponto de corte foi o valor correspondente com a maior acurácia. Em relação ao sexo masculino todos os índices apresentaram capacidade preditiva sobre a SM, no entanto o IMC, RCE e RCQ são melhores preditores e equivalentes entre si, apresentam maior área sob a curva ROC (AUC). A capacidade preditiva do PC para os modelos de risco 2 e 5 foi semelhante com maiores áreas sob a curva ROC, pontos de corte equivalentes e maiores valores de SE, ES, VPP e VPN. Os modelos 3 e 4 também mostraram semelhança. Pontos de corte obtidos pelos modelos de risco cardiometabólico 2 a 5 não apresentam grandes discrepâncias entre si. Em relação ao sexo feminino, todos os índices apresentaram capacidade preditiva sobre a SM, porém os melhores preditores foram IMC e RCE, por maior AUC e por serem equivalentes entre si. O PC apresentou melhor capacidade preditiva para os modelos de risco 2 e 5 com AUC semelhantes entre si, com maiores valores de SE, ES, VPP e VPN. A capacidade preditiva do PC para os modelos 1, 3 e 4 foi razoável. Foi evidenciado como melhor ponto de corte o valor de PC > 85 cm. Há evidências de que RCE e IMC são bons preditores de SM em idosos, principalmente entre homens. Os pontos de corte identificados para mulheres são mais altos, portanto, mais específicos, aos propostos para adultos, os identificados para homens são mais baixos, mais sensíveis. Foi identificado pontos de corte mais altos para PC que os propostos para adultos. O incremento fisiológico da distribuição central de gordura com o avanço da idade parece apontar para valores de corte mais altos, úteis para identificar, de fato, alteração metabolic em idosos.

Metabolic syndrome (MS) is an acknowledged condition for the occurrence of multiple metabolic changes. Studies have identified associations between anthropometric indicators and cardiometabolic risk in the elderly. However, there are still few studies that investigate points of cuts of these indicators as predictors of MS for the elderly population. The objective of the study was to evaluate the predictive ability of anthropometric indicators as predictors of MS in the elderly and to assess the performance of different cutoff points for waist circumference starting from five models of cardiometabolic risk. Was conducted cross-sectional study with elderly registered in the Health Strategies of family Viçosa MG. Data collection occurred in two meetings. At first it was collected socioeconomic information of the elderly and was conducted anthropometric assessment. Weight were measured, height, waist circumference (WC) and hip circumference (HC). Body mass index was calculated (BMI), waist-hip ratio (WHR), waist height (WHtR), conicity index (CI) and body adiposity index (BAI). In the second meeting the blood collection was performed for the evaluation of plasma glucose parameters, HDL and triglycerides. The resting blood pressure by auscultatory indirect method was measured. MS was classified according to the harmonized criterion (JIS). First we assessed the predictive ability of anthropometric indicators on the SM. Subsequently were proposed 5 cardiometabolic risk models, from the quantification of the number of MS components, excluding the PC, to assess the predictive ability of the PC on metabolic changes. ROC curves were generated (Receiver Operating Characteristic). Values of sensitivity (SE), specificity (ES) and positive predictive value (VPP) and negative (VPN) were calculated for each indicator. The best cutoff point was the corresponding value with the highest accuracy. We used the 95% confidence interval. Regarding the men all the indices have shown predictive ability, however BMI, WHtR and WHR are better predictors and equivalent to each other, have a higher area under the ROC curve (AUC). The predictive ability of the PC to the risk models 2 and 5 was similar with the largest areas under the ROC curve, equivalent cutoff points and higher SE values, ES, PPV and NPV. Models 3 and 4 also showed similarity. Cutoffs obtained by cardiometabolic risk models 2 - 5 not differ significantly from each other. In relation to women, all the indices have shown predictive ability, but the best predictors were BMI and WHtR, and a greater AUC are equivalent to each other. The PC showed better predictive capacity for risk models 2 and 5 with areas under the ROC curve similar to each other, with higher values SE, ES, PPV and NPV. The predictive ability of the PC for models 1, 3 and 4 was reasonable. It was shown as the best cut point the PC value> 85 cm. There is evidence that WHtR and BMI are good predictors of MS in the elderly, especially between men. It is observed that the cutoff points identified for women are taller, so more specific, the proposed adult, identified for men are lower, more sensitive compared those recommended for adults. In general, noted that the identified cut-off points are taller than those proposed for adults. The physiological increased central adiposity with advancing age seems to indicate higher cutoff values, useful to identify , in fact, cardiometabolic change.