To examine factors associated with abdominal obesity among normal-weight individuals from the Demographic and Health Survey of Peru (2018–2021). Cross-sectional analytical study. The outcome variable was abdominal obesity defined according to JIS criteria. Crude (cPR) and adjusted prevalence ratios (aPR) were estimated for the association between sociodemographic and health-related variables and abdominal obesity using the GLM Poisson distribution with robust variance estimates. A total of 32,109 subjects were included. The prevalence of abdominal obesity was 26.7%. The multivariate analysis showed a statistically significant association between abdominal obesity and female sex (aPR: 11.16; 95% CI 10.43–11.94); categorized age 35 to 59 (aPR: 1.71; 95% CI 1.65–1.78); 60 to 69 (aPR: 1.91; 95% CI 1.81–2.02); and 70 or older(aPR: 1.99; 95% CI 1.87–2.10); survey year 2019 (aPR: 1.22; 95% CI 1.15–1.28); 2020 (aPR: 1.17; 95% CI 1.11–1.24); and 2021 (aPR: 1.12; 95% CI 1.06–1.18); living in Andean region (aPR: 0.91; 95% CI 0.86–0.95); wealth index poor (aPR: 1.26; 95% CI 1.18–1.35); middle (aPR: 1.17; 95% CI 1.08–1.26); rich (aPR: 1.26; 95% CI 1.17–1.36); and richest (aPR: 1.25; 95% CI 1.16–1.36); depressive symptoms (aPR: 0.95; 95% CI 0.92–0.98); history of hypertension (aPR: 1.08; 95% CI 1.03–1.13), type 2 diabetes (aPR: 1.13; 95% CI 1.07–1.20); and fruit intake 3 or more servings/day (aPR: 0.92; 95% CI 0.89–0.96). Female sex, older ages, and low and high income levels increased the prevalence ratio for abdominal obesity, while depressive symptoms, living in the Andean region, and fruit intake of 3 or more servings/day decreased it.
Introducción: Los pacientes con el fenotipo delgado metabólicamente obeso (DMO) pueden presentar el mismo riesgo que los obesos clásicos para desarrollar enfermedades crónicas a largo plazo. No obstante, la prevalencia y los factores que se encuentran asociados este varía de acuerdo con la población estudiada. Objetivo: determinar la prevalencia y los factores se encuentran asociados al fenotipo DMO en el Perú. Métodos: Estudio analítico de corte transversal. Análisis secundario de la base de datos del estudio PERU MIGRANT. Los factores asociados que se consideraron fueron: edad (30-44 años, de 45-59 años, y 60 a más años), sexo, estado socioeconómico, nivel de educación, migración, tabaquismo, consumo de alcohol y nivel actividad física. Resultados: La prevalencia del fenotipo DMO fue de 32,23% (IC95% 27,61-37,10). En el análisis multivariable, el sexo masculino mostró 39% menor probabilidad de presentar el fenotipo DMO (PRa: 0,610; IC95% 0,428-0,869; p=0,006), en comparación con el sexo femenino. Mientras que, pertenecer a los grupos de edad entre 45-59 años y de 60 años a más presentó 110,5% (PRa: 2,105; IC95% 1,484-2,988; p<0,001) y 97,6% (PRa: 1,976; IC95% 1,270-3,075; p=0,003), respectivamente, mayor probabilidad de presentar DMO, en comparación con el grupo de 29-44 años. Conclusiones: El pertenecer al sexo femenino y a los grupos de edad de 45 a 59 y 60 años a más, aumentaron la probabilidad de presentar el fenotipo DMO. Se recomienda la realización de futuros estudios con prospectivos y con un tamaño de muestra mayor para confirmar dichos hallazgos, así como la inclusión de nuevas variables.
Highlights: El ser varón es un factor relevante asociado al no tamizaje de diabetes mellitus tipo 2 (DM2). Un mayor nivel de educación y socioeconómico se asocian positivamente con la posibilidad de realizarse tamizaje para DM2 El fortalecimiento de los servicios de atención primaria es crucial en la prevención primaria de DM2 a través del tamizaje. Introducción: La Diabetes Mellitus tipo 2 es una enfermedad que representa un reto para la salud pública por su tendencia al crecimiento e impacto sobre todo en países en desarrollo. Objetivo: determinar los factores asociados a la no realización del cribado de diabetes mellitus tipo 2 según la encuesta demográfica y de salud familiar del año 2020 (ENDES-2020). Materiales y métodos: Estudio analítico transversal secundario de la ENDES-2020. Resultados: Las variables que mostraron asociación estadísticamente significativa para cribado de DM2 fueron: sexo masculino (PR=1,06, IC95% 1,02–1,10; p<0,001), edad entre 30 a 59 años (0,92; IC95% 0,89–0,95; p<0,001) y 60 años a más (PR=0,72; IC95% 0,65–0,79; p<0,001), educación primaria (PR=0,94, IC 95% 0,92 - 0,99; p<0,020), secundaria (PR=0,93; IC 95% 0,88–0,97; p=0,008) y superior (PR=0,86, IC 95% 0,85–0,94; p<0,001), ser pobre (PR=0,96, IC95% 0,92–0,99; p=0,016), medio (PR=0,93; IC95% 0,88 – 0,96; p=0,001), rico (PR=0,89; IC95% 0,84 – 0,94; p<0,001), muy rico (PR=0,81; IC95% 0,75–0,86; p<0,001), e hipertensión (PR=0,91; IC 95% 0,867–0,969; p=0,002). Discusión: El sexo masculino fue el único factor asociado a la no realización del cribado de diabetes mellitus tipo 2, mientras que, pertenecer a un grupo de edad mayor, tener hipertensión arterial, mayor nivel educativo y socioeconómico aumentó la posibilidad de realizarlo. Conclusión: Es imprescindible reforzar las estrategias de cribado en el primer nivel de atención, mediante la implementación de medidas de prevención. Como citar este artículo: Fiorella Trujillo Minaya, Vera-Ponce Victor Juan, Torres-Malca Jenny Raquel, Zuzunaga-Montoya Fiorella E, Guerra Valencia Jamee, De la Cruz-Vargas Jhony A, Cruz Ausejo Liliana. Factores asociados al cribado de diabetes mellitus en población peruana ¿problema para la salud pública?. Revista Cuidarte. 2023;14(1):e2792. http://dx.doi.org/10.15649/cuidarte.2792
Due to the increase in obesity worldwide, international organizations have promoted the adoption of a healthy lifestyle, as part of which fruit consumption stands out. However, there are controversies regarding the role of fruit consumption in mitigating this disease. The objective of the present study was to analyze the association between fruit intake and body mass index (BMI) and waist circumference (WC) in a representative sample of Peruvians. This is an analytical cross-sectional study. Secondary data analysis was conducted using information from the Demographic and Health Survey of Peru (2019–2021). The outcome variables were BMI and WC. The exploratory variable was fruit intake, which was expressed in three different presentations: portion, salad, and juice. A generalized linear model of the Gaussian family and identity link function were performed to obtain the crude and adjusted beta coefficients. A total of 98,741 subjects were included in the study. Females comprised 54.4% of the sample. In the multivariate analysis, for each serving of fruit intake, the BMI decreased by 0.15 kg/m2 (β = −0.15; 95% CI −0.24 to −0.07), while the WC was reduced by 0.40 cm (β = −0.40; 95% CI −0.52 to −0.27). A negative association between fruit salad intake and WC was found (β = −0.28; 95% CI −0.56 to −0.01). No statistically significant association between fruit salad intake and BMI was found. In the case of fruit juice, for each glass of juice consumed, the BMI increased by 0.27 kg/m2 (β = 0.27; 95% CI 0.14 to 0.40), while the WC increased by 0.40 cm (β = 0.40; 95% CI 0.20 to 0.60). Fruit intake per serving is negatively related to general body adiposity and central fat distribution, while fruit salad intake is negatively related to central distribution adiposity. However, the consumption of fruit in the form of juices is positively associated with a significant increase in BMI and WC.
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