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Rev Nutr 43-1

33 Prevalencia de factores de riesgo cardiovascular en trabajadores de la Universidad Austral de Chile se desarrolló en dos etapas; primero se estratificó por sector laboral y posteriormente se aplicó un muestreo aleatorio. Recolección de la información Se realizó durante agosto y septiembre de 2012, previa firma de consentimiento informado. Se extrajo sangre en ayunas (≥8 horas), se tomaron medidas antropométricas, se midió la presión arterial y se aplicó un cuestionario previamente validado en población chilena (10), que consideró antecedentes sociodemográficos, médicos y estilos de vida. Este estudio fue aprobado por el Comité de Ética de la UACh. Variables de estudio Las variables sociodemográficas consideraron edad, sexo, estado civil, nivel educacional, ingreso económico familiar. La ocupación fue catalogada según clasificación internacional (14). El estado nutricional se diagnosticó usando el índice de masa corporal (IMC), con la fórmula: peso/talla2 (kg/ m2). Para determinar el peso y la talla se utilizó una balanza calibrada a 0,1 kg con cartabón adosado graduado a 0,2 cm (Detecto®, USA). Se consideró “exceso de peso”: IMC ≥ 25 kg/m2; “sobrepeso”: IMC: 25–29,9 kg/m2 y “obesidad”: IMC ≥30 kg/m2 (15). Para diagnosticar obesidad abdominal, se midió la circunferencia de cintura (CC), utilizando una cinta métrica flexible, considerando los puntos de corte: CC ≥102 cm (hombres) y CC ≥88 cm (mujeres) (10,15). La presión arterial (PA) se midió con un esfigmomanómetro digital OMRON® (HEM-710 INT), según protocolo establecido (10). Se consideró “PA elevada” a PA sistólica (PAS) ≥120 mmHg ó PA diastólica (PAD) ≥80 mmHg y un estado de “hipertensión arterial” (HTA) a PAS ≥140 mmHg ó PAD ≥90 mmHg y a funcionarios que reportaron tratamiento farmacológico de HTA (10). Se consideró “glicemia elevada” a glicemia en ayunas ≥100 mg/dL y “diabetes mellitus” a glicemia en ayunas ≥126 mg/dL o autorreporte de diagnóstico médico de diabetes (10). Para el diagnóstico de dislipidemia se midió en plasma: colesterol total (CT), triglicéridos (TG) y colesterol HDL (cHDL). El colesterol LDL (cLDL) se estimó utilizando la fórmula de Friedewald (16), cuando los niveles de TG fueron inferiores a 400 mg/dl. Se consideró valores elevados de CT ≥240 mg/ dL, cLDL ≥160 mg/dL, TG ≥150 mg/dL y valores disminuidos de cHDL <40 mg/dL (hombres) y <50 mg/dL (mujeres) (10). El síndrome metabólico (SM) se diagnosticó según el criterio NCEP ATP III actualizado 2005 (10,17). La actividad física (AF) se evaluó con el Cuestionario Mundial de Actividad Física (GPAQ v.2) obteniéndose información en tres dimensiones: trabajo, transporte y tiempo libre. Se consideró sujetos con AF insuficiente GPAQ, aquellos que practicaban menos de 150 min de AF moderada a la semana ó menos de 20 min de AF intensa, al menos tres veces a la semana (10,18,19). Para evaluar tabaquismo, se consideró “fumador actual” al participante que señaló fumar; distinguiéndose al “fumador diario”, el que fuma al menos un cigarrillo al día y “fumador ocasional”, menos de un cigarrillo al día (10). Análisis estadistico Los resultados son presentados como media (desviación estándar) para variables continuas, y como prevalencia para variables categóricas. La distribución normal de variables continuas fue analizada con el test de Anderson-Darling. Las diferencias en variables continuas entre sexos, fueron determinadas con la prueba t-student para muestras no pareadas. Para evaluar la relación de los FRCV con edad y sexo, se utilizó General Linear Models (GLM) para variables continuas. Si la interacción entre sexo y grupos de edad, no fue significativa, entonces se realizó análisis de tendencia (trend) para grupos etarios, ajustados por sexo, utilizándose análisis de regresión lineal. Para determinar si la relación entre edad y prevalencia de FRCV difieren según sexo, se utilizó Generalized Linear Model (GLMs) para variables categóricas, donde sexo y tertiles de edad fueron incluidos en el modelo estadístico como interacción “sexo*tertiles de edad”. Si la interacción entre sexo y grupos etarios no fue significativa, se realizó análisis de tendencia para variables categóricas ajustado por sexo, utilizándose GLMs. La estimación del riesgo (odds ratio) de desarrollar FRCV según grupos etarios, se calculó con regresión logística. Primero se verificó la existencia de una interacción entre sexo y grupos etarios; si estas interacciones no fueron significativas se realizó análisis sin estratificación según sexo. Los modelos estadísticos fueron ajustados por sexo y nivel educacional. Los valores de significancia fueron aceptados p≤0,05. Todos los análisis se realizaron con Stata 12. RESULTADOS La muestra quedó conformada por 258 funcionarios entre 22 y 64 años de edad (55,4% hombres). La caracterización sociodemográfica se muestra en la tabla 1. El efecto de la edad en variables antropométricas y metabólicas, no difiere significativamente entre hombres y mujeres. No se encontró interacción significativa entre sexo y tertiles de edad. Al analizar las variables por sexo y ajustar los modelos por edad y nivel educacional, las mujeres presentan niveles significativamente menores que los hombres para peso corporal, talla, IMC, CC, PAS, PAD, glicemia, TG, y mayores para cHDL. Los análisis de tendencia ajustados por sexo y nivel educacional, son significativos para PAS, PAD, CT y cLDL que incrementan con la edad, en cambio, la talla disminuye (tabla 2). Al analizar las prevalencias de los principales FRCV según sexo y tertiles de edad, no se observan interacciones significativas. La prevalencia de exceso de peso, obesidad abdominal, TG elevados, glicemia elevada, cLDL elevado y actividad física insuficiente, fueron significativamente diferentes entre sexo. Al analizar las prevalencias de FRCV según tertiles de edad, se observó una tendencia significativa al incremento para CT elevado, cLDL elevado, glicemia elevada, diabetes, HTA y SM. Esta tendencia fue independiente del sexo y del nivel educacional (tabla 3). Los análisis de regresión logística no muestran interacciones significativas entre tertiles de edad y sexo para ninguno de los FRCV (tabla 4); por lo tanto, el análisis no se estratificó por sexo. Al comparar los sexos, se encontró que las mujeres tienen menor riesgo de exceso de peso, glicemia elevada y TG elevados, pero mayor riesgo de obesidad abdominal y actividad física insuficiente en comparación a los hombres. A mayor edad se incrementa significativamente el riesgo de tener obesidad abdominal, CT elevado, cLDL elevado, glicemia elevada, PA elevada, HTA y SM (tabla 4). En relación al grado de conocimiento acerca de sus FRCV en la población estudiada, se encontró que 53,7% de los funcionarios con CT elevado, 38,5% con HTA y 30,0% con diabetes, desconocían que presentaban estos FRCV (datos no mostrados).


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