Indicadores de obesidade: capacidade preditiva para síndrome metabólica em adultos quilombolas

Mussi, Ricardo Franklin de Freitas; Petroski, Édio Luiz

doi:10.1590/1413-81232018247.19032017

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“…Entretanto, o desempenho destes indicadores em estudos populacionais variou dependendo de características como idade, etnia e sexo, bem como, dos pontos de corte utilizados e do desfecho analisado. 19,23,34 Situação similar ocorreu em estudos com os indicadores de obesidade geral, 10,[14][15][16] ou seja, componentes genéticos, ambientais e comportamentais de grupos étnicos distintos podem justificar as diferenças de desempenho encontradas, reforçando a necessidade de parâmetros mais apropriados e condizentes para triagem de risco à saúde de cada grupo populacional.…”

Section: Artigo Originalunclassified

“…No entanto, a acurácia do IAC para medir adiposidade tem variado conforme a população estudada [7][8][9] e os resultados do seu desempenho como estratégia de rastreamento de fatores de risco cardiometabólicos ainda são controversos. [10][11][12][13][14][15][16] Os indicadores de distribuição da gordura corporal, como a Circunferência da Cintura (CC), a Razão Cintura-Quadril (RCQ), a Razão Cintura-Estatura (RCEst) e o Índice de Conicidade (índice C) têm demonstrado bons desempenhos como preditores de risco à saúde. 1,2,17 Estudo recente com participantes do ELSA-Brasil demonstrou associação positiva entre CC e RCQ com espessura da camada íntima-média da parede da carótida.…”

Section: Introductionunclassified

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Desempenho Individual e Combinado de Indicadores de Obesidade Geral e Central para Estimar Risco Coronariano em Participantes do ELSA-Brasil

Almeida¹,

Matos²,

Aquino³

2021

Arquivos Brasileiros De Cardiologia

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Fundamento: Indicadores antropométricos são utilizados na prática clínica e em estudos epidemiológicos para rastreamento de fatores de risco à saúde. Objetivo: Avaliar o poder discriminatório individual do Índice de Adiposidade Corporal (IAC), do Índice de Massa Corporal (IMC), da Circunferência da Cintura (CC) e da Razão Cintura-Quadril (RCQ) para identificar risco coronariano e investigar se a combinação de indicadores antropométricos de obesidade geral e central melhora a capacidade preditiva em adultos. Métodos: Avaliou-se 15 092 participantes (54,4% mulheres) com idades entre 35-74 anos na linha de base do ELSA-Brasil. Indivíduos em risco coronariano foram identificados pelo Escore de Risco de Framingham, e divididos em risco muito alto (RMA20%) e risco alto (RA10%). Medidas de acurácia diagnóstica e áreas sob curvas ROC (AUC) foram analisadas. Associações foram testadas por regressão de poisson com variância robusta, conforme sexo e idade. Foi adotada significância estatística de 5%. Resultados: A RCQ apresentou melhor poder discriminatório para RMA20% em todos os grupos, com maior capacidade preditiva nas mulheres (AUC: 0,802; IC 95% : 0,748-0,856 vs 0,657; IC 95% : 0,630-0,683 nas faixas etárias 35-59 anos e AUC: 0,668; IC 95% : 0,621-0,715 vs 0,611; IC 95% : 0,587-0,635 nas faixas etárias 60-74 anos). As combinações IAC+RCQ e IMC+RCQ apresentaram melhor poder preditivo em homens e mulheres, respectivamente. Combinações entre indicadores de obesidade geral e central estiveram mais fortemente associadas com RMA20% e RCA10% em todos os estratos. Conclusões: Indicadores combinados tiveram melhor capacidade preditiva do que um indicador isoladamente, sendo IAC+RCQ e IMC+RCQ melhores estimadores de risco coronariano em homens e mulheres, respectivamente. RCQ teve melhor desempenho individual.

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Section: Artigo Originalunclassified

Section: Introductionunclassified

Desempenho Individual e Combinado de Indicadores de Obesidade Geral e Central para Estimar Risco Coronariano em Participantes do ELSA-Brasil

Almeida¹,

Matos²,

Aquino³

2021

Arquivos Brasileiros De Cardiologia

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“…Ademais, a inserção das mulheres no mercado de trabalho tem impactado negativamente para a adoção de hábitos inadequados no estilo de vida (Lelis, Teixeira, Silva, 2012), um dos fatores que levam ao desenvolvimento de disfunções lipídicas. Development, v. 9, n. 11, e3209119812, 2020 (CC BY 4.0) | ISSN 2525-3409 | DOI: http://dx.doi.org/10.33448/rsd-v9i11.9812 No mesmo sentido, da questão anterior, já foi bastante documentada a associação da obesidade com enfermidades metabólicas (Mussi et al, 2019a;Mussi, Petroski, 2019a). Neste sentido, é importante ressaltar que foi verificada associação bruta entre a dislipidemia em análise com o indicador de excesso de peso, de obesidade geral e da obesidade central.…”

Section: Materiais E Métodosunclassified

Fatores associados a dislipidemia do colesterol da lipoproteína de alta densidade em quilombolas

Santos

Almeida

Santos

et al. 2020

RSD

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O presente estudo teve o objetivo de analisar a prevalência da dislipidemia do colesterol da lipoproteína de alta densidade (HDL-c) e fatores associados em população quilombola baiana. Trata-se de um estudo de base populacional, com 850 adultos de ambos os sexos. A dislipidemia do HDL-c foi determinada para valores <50 mg/dl para mulheres e <40 mg/dl para homens, conforme a atualização da Diretriz Brasileira de Dislipidemias e Prevenção da Aterosclerose. A regressão de Poisson, bruta e ajustada, foi usada para testar as associações. A prevalência da dislipidemia do HDL-c foi de 17,5% (Intervalo de Confiança 95%: 14,9:20,0). Os fatores associados (p<0,05) a dislipidemia foram: a idade, situação conjugal, hipertensão e diabetes. Conclui-se que a dislipidemia do HDL-c é mais prevalente em quilombolas mais velhos, casados, hipertensos e diabéticos.

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“…O Índice de Adiposidade Corporal (IAC) permite a classificação do peso dos sujeitos em três classes: obesidade, peso em excesso e peso saudável [16]. O IAC aliado à CC e ao IMC pode contribuir para a predição de risco cardiometabólico, pois estes três indicadores de forma semelhante e consistente estimam adiposidade e o risco de Doenças Cardiovasculares (DCV) [17].…”

Section: Introductionunclassified

Modelo matemático para prever probabilidade de quilombolas desenvolverem síndrome metabólica com fluxograma de atendimento de saúde

Torres,

Nunes,

Mota

et al. 2023

Sci. Plena

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Desenvolveu-se um modelo matemático utilizando algoritmos de Machine learning para prever probabilidade de quilombolas desenvolverem síndrome metabólica, bem como propor um fluxograma de atendimento de saúde. Este foi um estudo transversal com uso de inteligência artificial. Adotou-se como variável dependente ter ou não síndrome metabólica. Foi realizada a análise bivariada comparando-se as variáveis independentes, os indicadores antropométricos e bioquímicos em relação a presença de síndrome metabólica e as variáveis categóricas que foram avaliadas pelo teste do Qui-quadrado (p <0,05). Utilizou-se o teste de Análise de Variância ou Kruskal-Wallis conforme a tendência de normalidade avaliada pelo teste de Shapiro-Wilk e a ferramenta de análise de dados machine learning, por meio do método de Árvore de Decisão. A árvore de decisão para predição de síndrome metabólica em quilombolas apresentou acurácia de 75%, gerando um gráfico em relação ao processo, ilustrado por meio de fluxograma para orientar a tomada de decisão em relação à saúde e prevenção de síndrome metabólica. O modelo preditivo permitiu identificar os pontos de corte específicos dos indicadores antropométricos mais importantes a serem mensurados no primeiro atendimento de saúde dos quilombolas. A acurácia do modelo preditivo permite a aplicação do fluxograma em outras comunidades quilombolas, apresentando-se como uma ferramenta tecnológica facilitadora para tomada de decisão em saúde.

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Indicadores de obesidade: capacidade preditiva para síndrome metabólica em adultos quilombolas

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Fatores associados a dislipidemia do colesterol da lipoproteína de alta densidade em quilombolas

Modelo matemático para prever probabilidade de quilombolas desenvolverem síndrome metabólica com fluxograma de atendimento de saúde

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