Desempeño de índices antropométricos como instrumentos de cribado para la diabetes autoinformada en la población brasileña

estudio transversal

Autores/as

  • Maria Luiza Moreira de Souza Universidade Federal de Minas Gerais - UFMG, Escola de Enfermagem – EE, Programa de Pós-Graduação em Enfermagem. Belo Horizonte, MG - Brasil. https://orcid.org/0000-0002-0150-3449
  • Luís Tonaco TONACO Universidade Federal de Minas Gerais – UFMG, Escola de Enfermagem – EE, Departamento de Enfermagem Materno Infantil e Saúde Pública. Belo Horizonte, MG - Brasil. https://orcid.org/0000-0001-9660-2900
  • FABIANA ROCHA Universidade Federal de Campina Grande – UFCG, Escola Técnica de Saúde de Cajazeiras - ETSC. Cajazeiras, PB - Brasil. https://orcid.org/0000-0003-3183-6663
  • Gustavo Velasquez-Melendez Universidade Federal de Minas Gerais – UFMG, Escola de Enfermagem – EE, Departamento de Enfermagem Materno Infantil e Saúde Pública. Belo Horizonte, MG - Brasil. https://orcid.org/0000-0001-2181-4888
  • Mariana Felisbino-Mendes Universidade Federal de Minas Gerais – UFMG, Escola de Enfermagem – EE, Departamento de Enfermagem Materno Infantil e Saúde Pública. Belo Horizonte, MG - Brasil https://orcid.org/0000-0001-5321-5708

DOI:

https://doi.org/10.35699/reme.v28i1.45714

Palabras clave:

Diabetes Mellitus, Antropometria, Antropometría, Programas de Detección Diagnóstica, Autoinforme, Estudios Transversales

Resumen

Objetivo: evaluar la capacidad diagnóstica de los índices antropométricos para el cribado de la diabetes autoinformada en la población brasileña. Métodos: estudio transversal realizado con brasileños ≥18 años participantes de la Encuesta Nacional de Salud a los que se les tomaron las medidas antropométricas, siendo considerados diabéticos aquellos individuos que reportaron diagnóstico previo de la enfermedad o uso de insulina/hipoglucemiantes orales. Los índices antropométricos evaluados fueron los siguientes: Circunferencia de la Cintura (CC), IMC, Relación Cintura–Estatura (RCE) y Body Shape Index (ABSI). El desempeño diagnóstico según sexo y edad fue evaluado por la curva ROC (Receiver Operator Characteristic). Resultados: los puntos de corte de cada medida mostraron poca variación con la edad, siendo que el IMC en el sexo masculino varió de 26,71 a 29,84; la CC de 91,97 a 98,40; la RCE de 0,55 a 0,60; y el ABSI de 0,23 a 0,14. En el sexo femenino, el IMC varió de 26,31 a 27,65; la CC de 90 a 93,59; la RCE de 0,58 a 0,60; y el ABSI de 0,12 a 0,13. La RCE presentó mejor desempeño en ambos sexos y en todas las edades, excepto en hombres mayores de 60 años. Conclusión: los índices antropométricos con mejor desempeño diagnóstico para la diabetes autoinformada fueron la CC y la RCE.

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Citas

Safiri S, Karamzad N, Kaufman JS, Bell AW, Nejadghaderi SA, Sullman MJM, et al. Prevalence, Deaths and Disability-Adjusted-Life-Years (DALYs) Due to Type 2 Diabetes and Its Attributable Risk Factors in 204 Countries and Territories, 1990-2019: Results From the Global Burden of Disease Study 2019. Front Endocrinol (Lausanne). 2022 Feb 25;13:838027. doi: 10.3389/fendo.2022.838027. PMID: 35282442; PMCID: PMC8915203. Disponível em: <https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8915203/>. Acesso em 08 dez 2022

INSTITUTE FOR HEALTH METRICS AND EVALUATION (IHME). GBD Compare Data Visualization. Seattle: IHME, 2019. Disponível em: <https://vizhub.healthdata.org/gbd-compare/>. Acesso em 08 dez 2022.

International Diabetes Federation. IDF Diabetes Atlas, 10th edn. Brussels, Belgium: 2021. Disponível em: <https://diabetesatlas.org/idfawp/resource-files/2021/07/IDF_Atlas_10th_Edition_2021.pdf> Acesso em 08 dez2022.

Malta, D. C., Duncan, B. B., Schmidt, M. I., Machado, Í. E., Silva, A. G. D., Bernal, R. T. I., ... & Szwarcwald, C. L. (2019). Prevalência de diabetes mellitus determinada pela hemoglobina glicada na população adulta brasileira, Pesquisa Nacional de Saúde. Revista Brasileira de Epidemiologia, 22, E190006-SUPL. Disponível em: <https://www.scielo.br/j/rbepid/a/qQttB6XwmqzJYgcZKfpMV7L/?lang=pt>; Acesso em 25 maio 2022.

Reis, R. C. P. D., Duncan, B. B., Malta, D. C., Iser, B. P. M., & Schmidt, M. I. (2022). Evolução do diabetes mellitus no Brasil: dados de prevalência da Pesquisa Nacional de Saúde de 2013 e 2019. Cadernos de Saúde Pública, 38.Disponível em: <http://cadernos.ensp.fiocruz.br/static//arquivo/1678-4464-csp-38-s1- e00149321.pdf> Acesso em 25 maio 2022.

Figueiredo, B. Q., Brito, A. C. V. S., Miranda, B. R. C., de Melo Lima, I. C., de Sousa, I. G., Sousa, L. G. V, et al (2021). Complicações crônicas decorrentes do Diabetes mellitus: uma revisão narrativa de literatura. Research, Society and Development, 10(14), e96101421794-e96101421794 Disponível em:<https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/21794/19404> Acesso em 25 maio 2022.

Muzy, J., Campos, M. R., Emmerick, I., Silva, R. S. D., & Schramm, J. M. D. A. (2021). Prevalência de diabetes mellitus e suas complicações e caracterização das lacunas na atenção à saúde a partir da triangulação de pesquisas. Cadernos de Saúde Pública, 37. Disponível em: <https://www.scielo.br/j/csp/a/B9Fhg54pjQ677YVx9g3mHwL/?format=html#> Acesso em 25 maio 2022.

Bommer, C., Sagalova, V., Heesemann, E., Manne-Goehler, J., Atun, R., Bärnighausen, T., ... & Vollmer, S. (2018). Global economic burden of diabetes in adults: projections from 2015 to 2030. Diabetes care, 41(5), 963-970. Disponível em: <https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29475843/> Acesso em 25 maio 2022.

Santos, E.C.B. et al . Políticas públicas e direitos dos usuários do Sistema Único de Saúde com diabetes mellitus. Revista brasileira de enfermagem. Disponível em <https://www.scielo.br/j/reben/a/r3xYx8ZYVq8Jh5VDMCBz6kC/?format=pdf&lang=pt>. Acesso em 25 maio 2022.

BRASIL. Ministério da Saúde. Caderno de Atenção Básica. Estratégias para o cuidado da pessoa com doença cronica: diabetes mellitus. DF 2013. Disponível em <https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/estrategias_cuidado_pessoa_diabetes_mellitus_cab36.pdf. Acesso em 25 maio 2022.

Rocha, N. P. D., Siqueira-Catania, A., Barros, C. R., Pires, M. M., Folchetti, L. D., & Ferreira, S. R. G. (2010). Análise de diferentes medidas antropométricas na identificação de síndrome metabólica, com ou sem alteração do metabolismo glicídico. Arquivos Brasileiros de Endocrinologia & Metabologia, 54, 636-643. Disponível em: <https://www.scielo.br/j/abem/a/VC8xMsnnShVJKZQ58tsTc5c/?lang=pt&format=pdf> Acesso em 25 maio 2022.

Nascimento RG, Santos ZLN, Cardoso RO. Desempenho de indicadores abdominal e risco cardiovascular de idoso atendido na rede básica de saúde do município de Belém – PA. Rev Bras Ciênc Envelhec Hum. 2014;11(2):119-30. Disponível em: <http://seer.upf.br/index.php/rbceh/article/view/3404>;. Acesso em 25 maio 2022.

Grant, J. F., Chittleborough, C. R., Shi, Z., & Taylor, A. W. (2017). The association between A Body Shape Index and mortality: Results from an Australian cohort. PLoS One, 12(7), e0181244. Disponível em <https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0181244> Acesso em 25 maio 2022.

Fontanelli M.D.M; Teixeira J.A.; Sales C. H, et al. Validation of self-reported diabetes in a representative sample of São Paulo city. Rev Saúde Pública 2017; 51: 20. Disponível em: <https://doi.org/10.1590/S1518- 8787.2017051006378>. Acesso em 30 maio 2022

Instituto Brasileiro de Geografia e Pesquisa (IBGE): Laboratório de avaliação nutricional de populações. Pesquisa Nacional de Saúde -PNS 2013: Manuel de antropometria. Disponível em: <https://biblioteca.ibge.gov.br/visualizacao/instrumentos_de_coleta/doc3426.pdf>. Acesso em: 27 de agosto 2022.

Mbanya, V. N., Kengne, A. P., Mbanya, J. C., & Akhtar, H. (2015). Body mass index, waist circumference, hip circumference, waist–hip-ratio and waist–height-ratio: Which is the better discriminator of prevalent screen-detected diabetes in a Cameroonian population?. Diabetes research and clinical practice, 108(1), 23-Body mass index, waist circumference, hip circumference, waist–hip-ratio and waist–height-ratio: Which is the better discriminator of prevalent screen-detected diabetes in a Cameroonian population?. Disponível em:<https://www.diabetesresearchclinicalpractice.com/article/S0168-8227(15)00052-2/fulltext>Acesso em 07 set 2022.

Ashwell, M., Gunn, P., & Gibson, S. (2012). Waist‐to‐height ratio is a better screening tool than waist circumference and BMI for adult cardiometabolic risk factors: systematic review and meta‐analysis. Obesity reviews, 13(3), 275-286.Disponível em: <https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/22106927/> Acesso em 07 set 2022.

Lee, C. M. Y., Huxley, R. R., Wildman, R. P., & Woodward, M. (2008). Indices of abdominal obesity are better discriminators of cardiovascular risk factors than BMI: a meta-analysis. Journal of clinical epidemiology, 61(7), 646-653. Disponível em:<https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0895435607003228?casa_token=VuevCKGMzGMAAAAA:d5Np9xm8Te2wyzkOqeZbpLdTFtW2XIq16z4qCkR5mOm2YJWtwwXbATdasCXMos4cCdA0Z2t8HjTH>Acesso em 07 set 2022.

Wang J, Thornton JC, Bari S, Williamson B, Gallagher D, Heymsfield SB, et al. Comparisons of waist circumferences measured at 4 sites. Am J Clin Nutr. 2003; 77 (2): 379-84. Disponível em:<https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12540397/>. Acesso em 27 agosto 2022.

Menezes, Tarciana Nobre de et al. Obesidade abdominal: revisão crítica das técnicas de aferição e dos pontos de corte de indicadores antropométricos adotados no Brasil. Ciência & Saúde Coletiva [online]. 2014, v. 19, n. 06 [Acessado 30 Novembro 2022], pp. 1741-1754. Disponível em: <https://doi.org/10.1590/1413-81232014196.15012013>. ISSN 1678-4561. https://doi.org/10.1590/1413-81232014196.15012013.

Vasques, A. C., Rosado, L., Rosado, G., Ribeiro, R. D. C., Franceschini, S., & Geloneze, B. (2010). Indicadores antropométricos de resistencia a la insulina. Arquivos Brasileiros de Cardiologia, 95, e14-e23. Disponível em: <https://www.scielo.br/j/abc/a/CdhY8QYY7zcKNb9G9BFHpCc/?lang=es&format=html>. Acesso em 27 ago 2022

World Health Organization. Obesity: preventing and managing the global epidemic. Geneva: World Health Organization; 1998. (WHO Technical Report Series 894). Disponível em:<https://apps.who.int/iris/handle/10665/42330>. Acesso em 07 set 2022.

Ashwell, M. (2011). Charts based on body mass index and waist-to-height ratio to assess the health risks ofobesity: a review. The open obesity Journal, 3(1).Disponível em:<https://benthamopen.com/contents/pdf/TOOBESJ/TOOBESJ-3-78.pdf>

Corrêa, M. M., Tomasi, E., Thumé, E., Oliveira, E. R. A. D., & Facchini, L. A. (2017). Razão cintura-estatura como marcador antropométrico de excesso de peso em idosos brasileiros. Cadernos de Saúde Pública, 33.Disponível em: <https://www.scielo.br/j/csp/a/8KsqytPxKjBTrbMxtnPZ4QK/?lang=pt&format=html>

Tonaco, L.A. Desempenho de índices antropométricos de adiposidade para Diabetes Mellitus na população brasileira. Disponível em: <http://www.enf.ufmg.br/pos/tese_defesas_detalhes.php?aluno=1013> Acesso em 08 dez 2022.

Archivos adicionales

Publicado

2024-04-02

Cómo citar

1.
Souza MLM de, TONACO LT, ROCHA F, Velasquez-Melendez G, Felisbino-Mendes M. Desempeño de índices antropométricos como instrumentos de cribado para la diabetes autoinformada en la población brasileña: estudio transversal. REME Rev Min Enferm. [Internet]. 2 de abril de 2024 [citado 23 de noviembre de 2024];28(1). Disponible en: https://periodicos.ufmg.br/index.php/reme/article/view/45714

Número

Vol. 28 (2024)

Sección

Artigo Original

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