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Universidad Central del EcuadorFacultad de Ciencias Médicas
Consejo de PostgradoPostgrado de Pediatría
Estudio de hábitos de vida relacionado a la presencia deenfermedades metabólicas en niños atendidos en la Unidad de SaludBatán, 2017
Mariella Fernanda Mendoza Mendoza, MD
Autora
Quito, abril 2018
Universidad Central del EcuadorFacultad de Ciencias Médicas
Consejo de PostgradoPostgrado de Pediatría
Estudio de hábitos de vida relacionado a la presencia deenfermedades metabólicas en niños atendidos en la Unidad de SaludBatán, 2017
Memoria de investigación presentada como requisito para optar poreltítulo de Especialista en Pediatría
Mariella Fernanda Mendoza Mendoza, MD
Fabricio González-Andrade, MD, PhD
Director y asesor metodológico
Quito, abril 2018
I
© Derechos de autor
Yo,Mariella Fernanda Mendoza Mendozaen calidad de autora del trabajo de
investigación: Estudio de hábitos de vida relacionado a la presencia de
enfermedades metabólicas en niños atendidos en la Unidad de Salud Batán,
2017, autorizo/autorizamos a la Universidad Central del Ecuador a hacer uso
de todos los contenidos que me/nos pertenecen o parte de los que contiene
esta obra, con fines estrictamente académicos o de investigación.
Los derechos que como autor(es) me/nos corresponden, con excepción de la
presente autorización, seguirán vigentes a mi/nuestro favor, de conformidad
con lo establecido en los artículos 5, 6, 8; 19 y demás pertinentes de la Ley
de Propiedad Intelectual y su Reglamento.
También, autorizo a la Universidad Central del Ecuador a realizar la
digitalización y publicación de este trabajo de investigación en el repositorio
virtual, de conformidad a lo dispuesto en el Art. 144 de la Ley Orgánica de
Educación Superior.
-----------------------------------------------------
Mariella Fernanda Mendoza Mendoza
C.C. 1309959631
Email: [email protected]
Celular: 0982214662
II
Aprobación del Trabajo de Titulación
En mi carácter de Asesor de Tesis y Asesor metodológico del trabajo de
grado presentado por Mariella Fernanda Mendoza Mendoza, para optar por
el título de especialista en Pediatría, cuyo título es “Estudio de hábitos devida relacionado a la presencia de enfermedades metabólicas en niñosatendidos en la Unidad de Salud Batán, 2017”, considero que dicho
trabajo reúne los requisitos y méritos suficientes para continuar con el
proceso de titulación determinado por la Universidad Central del Ecuador.
En la ciudad de Quito a los 24 días del mes de abril de 2018.
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Fabricio González-Andrade, MD, PhD
Cd. Nº……………………….
III
Certificado aprobación protocolo
IV
Dedicatoria
A Dios quien me dioesa verdadera fe y motivación en mi vida, y quien
siempre colabora y nos demuestra que la vida es un bello mundo de sueños.
A mi mami, Mabel Mendoza, quien nunca desmaya en apoyarme y quien fue
la precursora de mi inicio en esta noble profesión.
A mi esposo, Miguel Ordoñez por apoyarme en este inicio de Postgrado y
que ha sido mi hombro de apoyo para culminar esta especialización por su
paciencia y reemplazar mis tareas maternas con nuestra hija.
A mi hija Mariellita la que estando en mi vientre acompañó mi cansancio en
mis turnos, me has enseñado a levantarme y a darme las fuerzas necesarias
para luchar por cada objetivo propuesto. Tu mi niña valiente que a pesar de
mi ausencia has ido creciendo linda y a pesar de la distancia siempre eres y
serás mi amor eterno, mi fuerza y razón para mejorar cada día como madre y
profesional.
V
Agradecimientos
A Dios mi más profundo e imperecedero agradecimiento quien permite que
hoy plasme en letras el esfuerzo y sacrificio de mis estudios.
A la Universidad Central del Ecuador, entre ellos a su Rector Dr. Fernando
Sempértegui, y sus Vicerrectores Dr. Nelson Rodríguez y Washington
Benítez.
A la Facultad de Ciencias Médicas, a su Decano Dr. Ramiro López,
SubdecanaMsc. Mariana Mena y Dr. Teodoro Barros, Director del Instituto
Superior del Postgrado, al Dr. Ramiro Estrella, Coordinador del Postgrado de
Pediatría; por brindarme la oportunidad de seguir preparándome como
Pediatra con la experticia para servir a los Niños del País.
A todos los docentes por su alegría y transparencia con que me entregaron
sus sabias enseñanzas.
A nuestros Compañeros, fue un camino difícil de recorrer, en donde aún
recuerdo los momentos más tristes y alegres, momentos que solo son
entendidos por todos nosotros.
A todos los profesionales de los hospitales de Quito: Hospital Pediátrico Baca
Ortiz, Hospital San Francisco de Quito IESS, Hospital Maternidad Isidro
Ayora, Hospital Carlos Andrade Marín, Hospital del Día de la UCE, por sus
excelentes enseñanzas y apoyo.
Agradezco también a mi asesor de tesis Fabricio González-Andrade, MD,
PhD, por apoyarme con sus conocimientos científicosen la Investigación,
para la culminación de mi tesis y obtener al fin mi titulación profesional.
En el Centro de Salud el Batán, un agradecimiento especial a la Dra.: Andrea
Porlatanza, Dra. Marcela Ramón, Dra. Daniela Lozano y Lic. Valeria
Cumbagin.
¡Hoy este esfuerzo es para todos quienes creyeron en nosotros!
“Grande es el arte de comenzar, pero mayor es el arte de concluir”
VI
ÍNDICE GENERAL© Derechos de autor IAprobación del Trabajo de Titulación IICertificado aprobación protocolo IIIDedicatoria IVAgradecimientos VÍNDICE GENERAL VIÍndice de tablas VIIIResumen IXABSTRACT XCAPÍTULO I 11. FORMULACIÓN DEL PROBLEMA 11.1 Introducción 11.2 Planteamiento y descripción del problema 41.3 Pregunta clínica PICO 51.4 Pregunta de investigación 6CAPÍTULO II 72. JUSTIFICACIÓN DEL ESTUDIO 7CAPÍTULO III 84. HIPÓTESIS, OBJETIVO GENERAL Y ESPECÍFICOS 84.1 Hipótesis 84.2 Objetivo general 84.3 Objetivos específicos 8CAPÍTULO IV 103. MARCO REFERENCIAL 102.1 Síndrome metabólico 10
2.2 Índice metabólico pediátrico 112.3 Enfermedades pediátricas endocrinas, metabólicas y proteómica 122.4 Ineficiencia mitocondrial en bebés nacidos con sobrepeso 132.5 Síndrome de ovario poliquístico 142.6 Obesidad y trastornos neurológicos 152.7 Prevención de la obesidad 162.8 Estado social de los padres y actividad física diaria de los niños 172.9 Apnea obstructiva del sueño 18
CAPÍTULO V 195. SUJETOS Y MÉTODOS 195.1 Diseño de la investigación 195.2 Población, universo y muestra 195.3 Criterios de inclusión 205.4 Criterio de exclusión 205.5 Criterios de eliminación 205.6 Métodos específicos 215.7 Criterios Éticos 215.8 Recolección, análisis y valoración de datos 21CAPÍTULO VI 22
VII
6 RESULTADOS 226.1 Análisis univariado: descripción de variables 226.2 Análisis bivariado 25
6.2.1 Índices de correlaciones entre perfil lipídico, antropometría, hábitos de vida yedad 256.2.2Distribución de la relación entre sexo, edad y diagnóstico de obesidad ysobrepeso con las principales variables nominales 276.2.3Distribución de la relación entre el diagnóstico de obesidad y sobrepeso(variable endógena), con las variables exógenas perfil lipídico, antropometría,hábitos de vida y demografía. 31
CAPÍTULO VII 32DISCUSIÓN 327.1 Sobre la Distribución demográfica y hábitos de vida 327.2 Sobre los hallazgos más importantes de laboratorio, antropometría y hábitosde vida 427.3 Sobre los índices de correlación entre las principales variables 447.4 Sobre la distribución de la relación entre sexo, edad y diagnóstico deobesidad y sobrepeso con las principales variables nominales 577.5 Sobre la relación entre el diagnóstico de obesidad y sobrepeso (variableendógena), con las variables exógenas 66CAPÍTULO VIII 708 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 708.1 Conclusiones 708.2 Recomendaciones 71Correlación científica y metodológica 73REFERENCIAS 76ANEXOS 83Anexo1:Hoja de recolección de información 83Anexo 2: Curriculum Vitae de la Autora 85
VIII
Índice de tablas
Tabla 1. Distribución de sexo, grupos de edad, actividad física minutos, dieta
de la familia, videojuegos y horas de sueño 22
Tabla 2. Distribución de los hallazgos más importantes relacionados con:
edad, glicemia, colesterol, HDL, LDL, triglicéridos, peso, talla, IMC, actividad
física minutos y horas de sueño. 23
Tabla 3. Distribución de los índices de correlación entre perfil lipídico,
antropometría, hábitos de vida y edad 35
Tabla 4. Relación entre sexo, edad y diagnóstico de obesidad…….….. 27
Tabla 5. Distribución de la relación entre el diagnóstico de obesidad y
sobrepeso (variable endógena), con las variables exógenas, perfil lipídico,
antropometría, hábitos de vida y demografía 31
Tabla 6. Correlación científica y metodológica 73
IX
Universidad Central del EcuadorFacultad de Ciencias Médicas
Postgrado de Pediatría
Estudio de hábitos de vida relacionado a la presencia de enfermedadesmetabólicas en niños atendidos en la Unidad de Salud Batán, 2017
Autora:Mariella Fernanda Mendoza Mendoza, MDDirector tesis y asesor metodológico: Fabricio González-Andrade, MD, PhD.
Fecha:marzo2018
ResumenJustificación del estudio:En la ciudad de Quito existe una nutricióninadecuada durante el periodo prenatal, la lactancia y la infancia, seguida deuna exposición a alimentos ricos en calorías, grasas, sales, azúcares ypobres en micronutrientes, en la pobre ingesta de frutas y verduras. Existepoblación pediátrica en riesgo que aún no han tenido la oportunidad depresenciar cambios y evitar complicaciones posteriores como enfermedadesmetabólicas. Objetivo:establecer la descripción, relación y correlación de lasvariables demográficas, antropométricas, perfiles lipídico y hábitos de vida,en los niños menores de 12 años, diagnosticados con enfermedadesmetabólicas, que asisten a la consulta externa pediátrica del Centro de Saluddel Batán en Quito.Métodos:observacional, epidemiológico, analítico,transversal de dos cohortes. Resultados: En el presente estudio se obtuvoqueel predominio del sexo se atribuye a los varones 56% del estudio, elpredominio en el preescolar y escolar 85%, se atribuye a la edadconsiderada dentro de la investigación menores de 12 años, predomina elejercicio físico menos de una hora63%, mayor dedicación a otras actividadesrelacionadas con la televisión, celulares, computadora, tables,videojuegos20%.Conclusiones:Se concluye que existe correlación, entre lasprincipales variables demográficas, antropométricas, perfil lípido y hábitos devida, de igual manera, existe relación entre videojuegos con la edadpreescolar y escolares y adolescentes, todos presentan significanciaestadística.En el perfil demográfico encontrado, con predominio de niños, preescolares yescolares de entre dos y nueve años, dentro de los hábitos predominaquemantienen conductas sedentarias orientadas a los videojuegos; y todosson mestizos nacieron y residen en Quito.
Palabras clave: DEMOGRAFÍA, ANTROPOMETRÍA, PERFIL LIPÍDICO,OBESIDAD, SOBREPESO, SÍNDROME METABÓLICO
X
Study of life habits related to the appearance of metabolic diseases inchildren treated at Batán Health Center, 2017
Author: Mariella Fernanda Mendoza Mendoza, MDThesis Director / Methodology Advisor: Fabricio González-Andrade, MD,
PhD.Date: April 2018
ABSTRACTRationale for the study: In the city of Quito there is inadequate nutritionduring the prenatal period, breastfeeding and childhood, followed byexposure to foods rich in calories, fats, salts, sugars and poor micronutrients,in poor fruit intake and vegetables. There are pediatric population at risk whohave not yet had the opportunity to witness changes and avoid latercomplications such as metabolic diseases. Objective: establish thedescription, relationship and correlation of the demographic, anthropometric,lipid profiles and life habits, in children under 12 years, diagnosed withmetabolic diseases, attending the pediatric outpatient clinic of the BatánHealth Center in QuitoMethods: observational, epidemiological, analytical, cross-sectional of twocohorts.Results:In the present study it was obtained that the predominance of sex isattributed to males 56% of the study, the predominance in preschool andschool 85%, is attributed to the age considered within the research under 12years, physical exercise predominates less than one hour 63%, greaterdedication to other activities related to television, cell phones, computer,tables, video games 20%.Conclusions: It is concluded that there is acorrelation between the main demographic variables, anthropometric, lipidprofile and life habits, in the same way, there is a relationship between videogames with preschool age and school and adolescents, all have statisticalsignificance.In the demographic profile found, with predominance of children,preschoolers and schoolchildren between two and nine years old, within thehabits predominates that they maintain sedentary behaviors oriented to videogames; and all are mestizos born and reside in Quito.
Keywords: DEMOGRAPHY/ ANTHROPOMETRY/ LIPID PROFILE/OBESITY/ OVERWEIGHT/ METABOLIC SYNDROME.
1
CAPÍTULO I
1. FORMULACIÓN DEL PROBLEMA
1.1 Introducción
El síndrome metabólico sigue siendo la descripción más utilizada y
ampliamente aceptada del grupo de factores de riesgo cardiovascular
relacionados metabólicamente, que también predicen un alto riesgo de
desarrollar diabetes, varios grupos de expertos han intentado desarrollar una
definición unificadora, las definiciones más ampliamente aceptadas han sido
producidas por la Organización Mundial de la Salud (OMS), el Grupo
Europeo para el Estudio de la Resistencia a laInsulina(EGIR) y el Panel
Nacional de Tratamiento del Programa de Educación sobre el Tercer Adulto
(NCEP ATP III), los grupos están de acuerdo en los componentes principales
del síndrome metabólico: obesidad, resistencia a la insulina, dislipidemia e
hipertensión; sin embargo, proporcionan diferentes criterios clínicos para
identificar a dicho grupo; a diferencia de las otras dos definiciones, la
definición de ATP III no requiere obligatoriamente una regulación de la
glucosa o una resistencia a la insulina modificadas como un componente
esencial; además, los niveles establecidos para cada componente y la
combinación de componentes necesarios para diagnosticar el síndrome
metabólico son ligeramente diferentes en estas tres recomendaciones1.
En lo relacionado a factores demográficos y hábitos de vida, se observa
que la prevalencia de sobrepeso y obesidad, está relacionado con el
estatus socioeconómico infantil y primaria en niño, mediante la utilización de
las curvas de referencia del índice de masa corporal para la edad de la
Organización Mundial de la Salud,hay evidencias de que existe alguna
2
relación con las comidas en casa, en muchos casos con predominio de
consumo de bebidas dulces, y también hábitos a través de medios pasivos
para viajar a la escuela y no hacer deporte en la escuela2, los patrones
dietéticos ricos en grasas, azúcares, falta de fibras dietéticas, vitaminas y
minerales, falta de ejercicio físico, se han asociado con el aumento de la
prevalencia de la obesidad3, un factor de riesgo modificable para los
adolescentes es la obesidad, el estilo de vida sedentario y la inmovilización
prolongada son factores de riesgo protrombóticos venosos potencialmente
mortales en un contexto de obesidad, sedentarismo y / o inmovilización y uso
prolongados de videojuegos4, los niños constituyen uno de los mayores
grupos de consumidores de tecnología(computadora, tablet, videojuegos,
teléfono celular y televisión), vinculadas con las horas de sueño y conductas
desatentivas5, los medios en los dormitorios influyen en el riesgo de la
obesidad y la adicción a los videojuegos,los niños están expuestos a
violencia, el contenido violento incrementa las creencias normativas sobre la
agresión, lo que aumenta la agresión física6.
En cuanto a la antropometría, perfil lipídico y hábitos de vida; empleando
el índice de masa corporal IMC como la medida de adiposidad y el puntaje
basado en el valor Z de circunferencia de la cintura para síndrome
metabólico, se puede predecir la enfermedad futura, mediante un análisis
factorial confirmatorio por sexo y etnia7,la hiperlipoproteinemia tipo V
(hipertrigliceridemia), es una afección rara que representa aproximadamente
el 5% de los casos en pediatría, con riesgo de pancreatitis aguda8.
Se espera encontrar correlaciones entre el perfil lipídico y actividad física,
antropometría, horas de sueño y edad; así como las relaciones ente edad,
sexo, obesidad y sobrepeso; los niños con dislipidemias inducidas por el
estilo de vida a menudo presentan anomalías complejas de los lípidos, los
niños con hipercolesterolemia familiar tienen hipercolesterolemia aislada9,se
3
sabe que laobesidad metabólicamente sana y la obesidad metabólicamente
insalubrese diferencian por la presencia de factores de riesgo
cardiometabólico y resistencia a la insulina 10, también se han realizado
intervenciones del estilo de vida multidisciplinaria para tratar a niños y
adolescentes con sobrepeso / obesidad, reducción significativa en el peso
corporal, IMC, circunferencia de la cintura, masa grasa e índicebasado en la
medición de la relación cintura-altura y una mejora de la masa libre de grasay
rendimiento físico11, se ha estudiado la distribución de incrementos de 1 año
de IMC (kg/m2) y IMC estandarizado(SDS) que se resumen en percentiles;
las diferencias según sexo, edad, estatura, peso, IMC inicial y el estado del
peso en el IMC y en los incrementos del IMC SDS12,se ha observado que
mientras algunos niños obesos son metabólicamente saludables, algunos
tienen problemas de salud adicionales, como hipertensión, dislipidemia,
resistencia a la insulina y hepatosteatosis, que aumentan la mortalidad y la
morbilidad relacionada con enfermedades cardiovasculares durante la edad
adulta13, también se ha investigado que la glucosa alterada en ayunas, está
relacionada con sobrepeso y obesidad, con riesgo de dislipidemia e
hipertensión 14, de igual manera los videojuegos en la edad preescolar y
escolarescontribuyen a la obesidad y dislipidemia, así como se le atribuye a
la prediabetes la presencia de una morbilidad significativa en niños con
obesidad15,investigaciones revelan que laobesidad es un trastorno
multifactorial con evidencia que respalda el papel del factor genético en su
etiología16, sin embargo, actividad física y la dieta son comportamientos de
salud modificables importantes que contribuyen al riesgo de obesidadsobre
todo al relacionarse la ingesta dietética entre las madres y los niños 17.
La prevención de la obesidad en los niños representa una de las
principales preocupaciones en la atención primaria; para convertirse en un
adolescente y adulto saludable, el niño debe seguir un estilo de vida
saludable en todos los aspectos: nutricional, conductual, físico y
4
recreativo18,la educación materna y la mayor frecuencia de comer con la
familia predijeron el cumplimiento del patrón tradicional que favorece al niño;
la adhesión al patrón de comida rápida y dulces tiene una asociación positiva
con la edad del niño y negativa con el sexo femenino y la educación
materna19.
1.2 Planteamiento y descripción del problema
Una de la las razones más importante por las que se decidió escoger
este tema es para realizar un estudio si los niños efectúan o no los hábitos
de vida ya que están directamente relacionado con las enfermedades
metabólicas; laOrganización Mundial de la Salud (OMS) refiere que entre 3 y
5 millones de niños menores de 5 años mueren por año en el mundo por
causas asociadas a la desnutrición; además desde hace más de diez años ,
ha declarado a la obesidad como la epidemia del siglo XXI y afirma que tanto
el sobrepeso y la obesidad son la quinta causa de muerte en el mundo; estos
factores de riesgo de enfermedades crónicas no trasmisibles, afectan a 42
millones de niños menores de 5 años a nivel mundial, principalmente de
países en desarrollo.
Una correcta y adecuada alimentación debe ser fomentada en los
primeros años de vida del ser humano, razón por la cual, en la etapa infantil,
los padres de familia se constituyen en el elemento primordial para infundir
adecuados hábitos alimenticios en sus hijos, ya que es en el hogar donde se
orienta a los niños con respecto a qué y cómo deben alimentarse; por este
motivo es indispensable y sumamente significativo el rol que juegan los
padres en la etapa infantil de sus hijos; las enfermedades no transmisibles o
crónicas no se pueden combatir de manera eficaz sin intervenir sobre los
determinantes sociales de la salud, en los que influyen a su vezmúltiples
factores del propio individuo y de su entorno, que afectan a la adquisiciónde
5
hábitos alimentarios y de estilos de vida (actividad física, ejercicio físico,
conductassedentarias, sueño, hábitos higiénicos).
Solo una tercera parte de los adolescentes europeos alcanzan las
recomendaciones de 60 minutos diarios de actividad física moderada-
vigorosa. Además, un 80% de estos adolescentes superan la recomendación
a nivel mundial de la Academia Americana de Pediatría de no dedicar a las
actividades sedentarias más de 2 horas al día, dedicando una media de 4
horas diarias al tiempo invertido en ver televisión, jugar a videojuegos o
navegar por Internet; estas conductas sedentarias se asocian a un mayor
consumo de alimentos superfluos, como las bebidas azucaradas (refrescos)
y los aperitivos, y a una reducción de la ingesta de fruta; en cuanto a los
hábitos de descanso de la población infantil, de promedio un 85% de los
escolares duermen entre 9 y 10 horas diarias. Una duración insuficiente de
sueño (inferior a 8 horas) se ha asociado a una peor calidad de alimentación
en adolescentes europeos y a un exceso ponderal, así como mayores
conductas sedentarias como tiempo dedicado a ver la televisión; respecto a
las cuestiones relacionadas con la higiene personal, según la última
encuesta sobre salud bucodental en España, el 26% de los niños/as
menores de 4 años tienen caries y respecto a los más mayores, el 47% de
los niños/as de 12 años tienen caries, cifra que aumenta al 60% cuando se
alcanzan los 15 años de edad.
1.3 Pregunta clínica PICO
P: Pacientes pediátricos menores de 12 añosde ambos sexos de todas las
etnias nacidos y residentes en Ecuador efectúan o no hábitos de vida ya que
está relacionado directamente a enfermedades metabólicas.
I: Se aplicará la hoja de recolección de datos.
C: Comparar los hábitos de vida si efectúan o no los niños menores de 12
años que están relacionado a enfermedades metabólicas.
6
O: Los hábitos de vida efectuados ayudan a disminuir las enfermedades
metabólicas
1.4 Pregunta de investigación
¿Los pacientes pediátricos menores de 12 años de ambos sexos de todas
las etnias nacidos y residentes en Ecuador efectúan o no hábitos de vida
adecuados, relacionados directamente a enfermedades metabólicas, en
comparación con aquellos que no lo hacen?.
7
CAPÍTULO II
2. JUSTIFICACIÓN DEL ESTUDIO
En la ciudad de Quito existe una nutrición inadecuada durante el
periodo prenatal, la lactancia y la infancia, seguida de una exposición a
alimentos ricos en calorías, grasas, sales, azúcares y pobres en
micronutrientes, en la pobre ingesta de frutas y verduras, está sometida por
lo general a un determinado tipo de publicidad que genera malos hábitos
alimentarios, nuevas creencias y mitos erróneos que inciden negativamente
en el comportamiento de la madre en cuanto a su alimentación y la tendencia
a la disminución en los controles médicos a medida que el niño va
creciendo.
Por lo que la Organización Mundial de la Salud (OMS) ha calificado a
la obesidad infantil como la epidemia del siglo XXI y es uno de los problemas
de salud actuales que afecta a niños de todo el mundo sin importar su etnia o
clase social además que conlleva a enfermedades cardiacas , por eso es
necesario realizar un estudio de los hábitos de vida si son efectuados por los
niños ya que este problema está directamente relacionado a que se generen
enfermedades metabólicas, se investigara en niños menores de 12 años que
acuden a la consulta externa de la Unidad de Salud del Batan en Quito,
aunque en el MSP se cuenta con normas de nutrición para prevenir el
sobrepeso y obesidad en los niños, cada vez por la situación socioeconómica
en las familias y al desconocimiento del valor nutritivo de los alimentos, el
sedentarismo y el uso de celulares en niños, videojuegos y muchas horas en
la televisión , existe población pediátrica en riesgo que aún no han tenido la
oportunidad de presenciar cambios y evitar complicaciones posteriores como
enfermedades metabólicas.
8
CAPÍTULO III
4. HIPÓTESIS, OBJETIVO GENERAL Y ESPECÍFICOS
4.1 Hipótesis
Los pacientes pediátricos menores de 12 años de ambos sexos de
todas las etnias nacidos y residentes en Ecuador efectúan o no
hábitos de vida adecuados,relacionados directamente a enfermedades
metabólicas, en comparación con aquellos que no lo hacen.
4.2 Objetivo general
Establecer la descripción, relación y correlación de las variables
demográficas, antropométricas, perfiles lipídico y hábitos de vida, en
los niños menores de 12 años, diagnosticados con enfermedades
metabólicas, que asisten a la consulta externa pediátrica del Centro de
Salud del Batán en Quito.
4.3 Objetivos específicos
1. Identificar y describir las variables demográficas, antropométricas,
perfil lipídico, hábitos de vida, en los niños menores de 12 años,
diagnosticados con enfermedades metabólicas, que asisten a la
consulta externa pediátrica del Centro de Salud del Batán en Quito.
2. Determinar la relación y correlación de la demografía antropometría,
perfil lipídico y hábitos de vida en los niños menores de 12 años,
diagnosticados con enfermedades metabólicas, que asisten a la
consulta externa pediátrica del Centro de Salud del Batán en Quito.
9
3. Determinar la asociación entre obesidad, sobrepeso, con la
antropometría, en los niños menores de 12 años, diagnosticados con
enfermedades metabólicas, que asisten a la consulta externa
pediátrica del Centro de Salud del Batán en Quito.
10
CAPÍTULO IV
3. MARCO REFERENCIAL
2.1 Síndrome metabólico
La definición de la OMS se basa en el supuesto de que la resistencia a
la insulina es uno de los principales contribuyentes subyacentes al síndrome
metabólico, por lo tanto, requiere resistencia a la insulina (glucosa alterada,
intolerancia a la glucosa o diabetes) también deben estar presentes junto con
dos o más de los siguientes: glucosa en ayunas, presión arterial, triglicéridos,
colesterol de lipoproteína de alta densidad (HDL), obesidad,
microalbuminuria; la circunferencia de la cintura es un índice crudo pero
relevante de la cantidad absoluta de grasa abdominal y se ha encontrado
que se correlaciona mejor con los depósitos de grasa visceral medidos por
tomografía computarizada; el Grupo Europeo para el Estudio de la
Resistencia a la Insulina (EGIR) propuso para sujetos no diabéticos, para
estudios epidemiológicos, el uso de niveles de insulina en ayunas para
estimar la resistencia a la insulina y la alteración de la glucosa en ayunas
(IFG) como un sustituto de intolerancia a la glucosa; mas dos de los
siguientes: hipertensión, triglicéridos (TG), colesterol de lipoproteína de alta
densidad (HDL), medidas y puntos de corte alterados para la obesidad
central en función de la circunferencia de la cintura1.
Panel de Tratamiento de Adulto III (ATP III) establecen que el
síndrome metabólico se puede diagnosticar cuando una persona tiene tres o
más de cinco componentes: obesidad central, un nivel elevado de TG, un
nivel reducido de colesterol HDL, presión arterial elevada y una
concentración elevada de glucosa en ayunas; incluye la circunferencia de la
cintura como la medida de la obesidad; la Asociación Estadounidense de
11
Endocrinología Clínica (AACE) publicó una posición sobre el síndrome de
resistencia a la insulina, se enumeran varios factores: TG elevados,
colesterol HDL reducido, presión arterial elevada y glucosa en ayunas y
poscarga elevadas; también se enumeran factores adicionales que aumentan
la probabilidad de que el síndrome esté presente, como la obesidad y la
hipertensión; no proporciona una definición específica del síndrome y permite
que el diagnóstico se base en el juicio clínico1.
El síndrome metabólico según el estudio de Angooraniet al, se ha
definido de acuerdo con el tratamiento de adultos según los Criterios del
Panel III (ATP III) modificados para los grupo de edad de pediátrica, se
consideraron a los participantes que tenían al menos tres de los siguientes
criterios que se clasificaron como síndrome metabólico: concentración de
triglicéridos (TG ) de 150 mg/dL o mayor; concentración de HDL-Cde 40
mg/dL o menos; concentración de glucosa en ayunas de 100 mg/dLomayor;
obesidad abdominal: relación cintura-altura> 0.5; yya sea SBP o DBP mayor
que el percentil 90 para la edad,sexo y altura; el índice TyG se calculó de la
siguiente manera: índice TyG=Ln [triglicérido (mg/dL) × glucosa en
ayunas(mg / dL) / 2] 20,21.
2.2 Índice metabólico pediátrico
El índice de adiposidad visceral (VAI) es un modelo matemático
asociado con el riesgo cardiometabólico en adultos, se propone un modelo
VAI pediátrico que utiliza rangos pediátricos, se ajustó aún más el VAI
pediátrico propuesto por edad, para crear un nuevo índice metabólico
pediátrico (PMI) y evaluar la correlación del PMI con los índices de
resistencia a la insulina y las enzimas hepáticas; para el efecto, se analizó un
diseño de corte transversal con datos de 396 niños (de 5 a 17 años) con un
modelo lineal generalizado para encontrar los coeficientes de triglicéridos,
12
colesterol de lipoproteínas de alta densidad y cociente de índice de masa
corporal de la circunferencia de la cintura; el modelo se construyó de acuerdo
con el sexo, edad y el PMI designado; se realizó un análisis de validación
cruzada y se utilizó una curva de característica operativa del receptor para
determinar los puntos de corte; los resultaron evidenciaron una correlación
moderada significativa entre el PMI y la evaluación del modelo homeostático
de la resistencia a la insulina (HOMA-IR) (r = 0,452; p = 0,003), Matsuda (r =
-0,366; p = 0,019), alaninaaminotransferasa (r = 0,315; P = 0,045) y γ-
glutamiltransferasa (r = 0,397; p = 0,010); un puntaje de PMI> 1,7 se
consideró como riesgo; se concluye que el PMI se correlaciona con HOMA-
IR, Matsuda y las enzimas hepáticas; por tanto, podría ser útil para identificar
a los niños en riesgo de enfermedades cardiometabólicas22.
2.3 Enfermedades pediátricas endocrinas, metabólicas y proteómica
Los principios de medicina predictiva, preventiva y personalizada
(PPPM) dictan la necesidad de reconocer la susceptibilidad individual a la
enfermedad de manera oportuna y de ofrecer intervenciones y tratamientos
preventivos específicos; la proteómica es una ciencia impulsada por la
tecnología de vanguardia que busca ampliar nuestra comprensión de los
mecanismos fisiopatológicos que subyacen a la enfermedad, pero también
identificar biomarcadores predictivos, diagnósticos y terapéuticos precisos,
que eventualmente promoverán la implementación de PPPM; la
proteómicaestá basada en espectrometría de masas en los diversos campos
de la endocrinología pediátrica, incluidos los errores congénitos del
metabolismo, diabetes tipo 1, enfermedad suprarrenal, síndrome metabólico
y enfermedad tiroidea, que van desde el cribado neonatal hasta el
reconocimiento precoz de poblaciones específicas en riesgo para
manifestaciones de la enfermedad o complicaciones en la vida adulta y para
controlar la progresión de la enfermedad y la respuesta al tratamiento.
13
La proteómica es una tecnología que busca ampliar la comprensión de
los mecanismos fisiopatológicos que subyacen a la enfermedad, pero
también identificar biomarcadores predictivos, diagnósticos y terapéuticos
precisos que eventualmente conducirán a un enfoque exitoso, focalizado y
centrado en el paciente, enfoque individualizado de cada paciente, según lo
dictado por los principios de medicina predictiva, preventiva y
personalizada23.
2.4 Ineficiencia mitocondrial en bebés nacidos con sobrepeso
Actualmente, entre el 20 y el 35% de las mujeres embarazadas son
obesas, lo que representa un riesgo importante para la madre y el feto; se
postula que un entorno nutricional materno-fetal anormal conduce a una
programación metabólica adversa, lo que resulta en un metabolismo de
sustrato alterado en la descendencia y predispone a los riesgos de obesidad
y diabetes más adelante en la vida; los datos indican que los ovocitos de
animales con sobrepeso tienen mitocondrias anormales; presumimos que la
obesidad materna se asocia con la función mitocondrial alterada en la
descendencia neonatal sana 24.
El sobrepeso y obesidad (índice de masa corporal , (IMC) ≥ 25 kg/m2 ,
n = 14) y delgadamente (IMC<25 kg/m2,n=8),las mujeres embarazadas
afroamericanas portadoras de fetos masculinos fueron reclutadas dela
Clínica Obstétrica del Hospital Judío Barnes; los datos maternos e infantiles
se extrajeron de los registros médicos; los bebés se sometieron a pruebas de
composición corporal en los primeros días de vida; la piel de circuncisión se
recogió para el aislamiento de fibroblastos; las células de fibroblastos se
evaluaron para determinar la función mitocondrial, la expresión génica
metabólica, la absorción de nutrientes y el estrés oxidativo; los resultados
14
revelaron que los fibroblastos cutáneos de los bebés nacidos de madres con
sobrepeso tuvieron una respiración mitocondrial significativamente mayor sin
un aumento concurrente en la producción de ATP, lo que indica ineficiencia
mitocondrial; estos fibroblastos tenían niveles más altos de especies
reactivas de oxígeno y evidencia de estrés oxidativo; la evaluación de la
expresión génica en fibroblastos descendientes reveló la expresión alterada
de múltiples genes implicados en el metabolismo de los ácidos grasos, la
glucosa y la respiración mitocondrial en los bebés de madres con sobrepeso;
se concluye que el estudio demuestra la función mitocondrial alterada y el
estrés oxidativo en fibroblastos de piel de bebés nacidos de madres con
sobrepeso24.
2.5 Síndrome de ovario poliquístico
El síndrome de ovario poliquístico (SOP) es una enfermedad
compleja; dependiendo de los criterios utilizados, la prevalencia de PCOS
varía de 6 a 20%; es necesario excluir enfermedades que conducen al
exceso de andrógenos; la participación de factores genéticos y ambientales
se considera en la etiología del desarrollo de PCOS; la tasa más alta de
incidencia de PCOS se evalúa en niñas que nacieron SGA y desarrollaron
adrenarquia prematura más adelante en la vida; el índice de andrógenos
libres (FAI) se considera el marcador más sensible de hiperandrogenamia en
PCOS aunque resistente a la insulina, hormona antimulleriana ( AMH), y la
deficiencia de vitamina D puede intensificar disturbios en el metabolismo25.
Los criterios de ultrasonido utilizados en pacientes adolescentes
prefieren la estimación del volumen ovárico o la relación entre el estroma
ovárico y el ovario total, en lugar del número de folículos ováricos; el PCOS
está conectado con diferentes trastornos metabólicos; el defecto posterior a
la unión en la transducción de señales es responsable de la resistencia a la
15
insulina; este defecto es el resultado de una actividad alterada del receptor
de quinasa; por otra parte, el tejido adiposo de las mujeres PCOS difiere
sustancialmente del tejido de los demás de acuerdo con la morfología y la
función; los adipocitos producen cantidades más bajas de adiponectina, que
es un agente sensibilizaste a la insulina25.
La dislipidemia con triglicéridos altos y bajas concentraciones de
colesterol de lipoproteínas de alta densidad se observa con frecuencia; los
factores de riesgocardio metabólico, la resistencia a la insulina y la disfunción
endotelial acompañan al PCOS desde el principio; el estrés oxidativo juega
un papel como un enlace entre la inflamación sistémica y la disfunción de las
células endoteliales y la acción anormal de las células tecales; los esfuerzos
de tratamiento en PCOS dependen de los principales problemas del
paciente; la modificación de la dieta y el estilo de vida es el consejo más
importante recomendado para cada mujer independientemente de su edad y
peso25.
2.6 Obesidad y trastornos neurológicos
La obesidad se considera una de las principales preocupaciones de
salud pública en todo el mundo entre los niños, adolescentes y adultos; hay
disponibles varias intervenciones terapéuticas, preventivas y dietéticas;
además de los cambios en el estilo de vida y las intervenciones médicas, se
han logrado importantes hitos en las últimas décadas en el desarrollo de
varios alimentos funcionales y regímenes dietéticos para reducir esta
amenaza; al ser un fenómeno multifactorial y estar relacionado con un
aumento de la masa grasa que afecta negativamente a la salud, la obesidad
se ha asociado con el desarrollo de otras comorbilidades; un gran cuerpo de
investigación y sólida evidencia científica identifica la obesidadcomo un
16
importante factor de riesgo para el inicio y la progresión de varios trastornos
neurológicos26.
La dislipidemia inducida por la obesidad, la disfunción metabólica y la
inflamación son atribuibles al desarrollo de una variedad de efectos sobre el
sistema nervioso central (SNC); la evidencia sugiere que las enfermedades
neurológicas como la enfermedad de Parkinson y la enfermedad de
Alzheimer podrían ser iniciadas por varios cambios metabólicos, relacionados
con el daño en el SNC, causados por la obesidad; estos cambios
metabólicos podrían alterar la plasticidad sináptica de las neuronas y
conducir a la muerte neuronal, afectando la fisiología normal del SNC; la
intervención dietética en combinación con el ejercicio puede afectar los
eventos moleculares implicados en el metabolismo energético y la plasticidad
sináptica y se consideran una estrategia no invasiva eficaz para contrarrestar
los trastornos cognitivos y neurológicos26.
2.7 Prevención de la obesidad
La obesidad infantil ha sido reconocida como una pandemia global, las
estrategias preventivas han demostrado ser la intervención de salud pública
más efectiva para frenar esta pandemia; se ha descubierto que un enfoque
multicomponente que implica la modificación de la dieta y la defensa de un
estilo de vida saludable que incluya actividad física regular, minimizar el
tiempo frente a la pantalla y las intervenciones conductuales, resulta
beneficioso para prevenir la obesidad; el enfoque de ciclo de vidase ha
recomendado, donde las intervenciones preventivas se remontan a la
nutrición y el estilo de vida materno, fetal y de la primera infancia; la
participación de la familia, la escuela y la comunidad es importante para los
resultados a largo plazo, por lo que es la participación del gobierno en el
desarrollo de políticas que ayudan a crear un entorno y oportunidades para
17
una dieta saludable y actividad física; el manejo de la obesidad infantil es un
desafío e implica seguir un programa estructurado de reducción de peso
individualizado para cada niño, junto con la adopción de una dieta saludable
y un estilo de vida; los medicamentos contra la obesidad tienen un papel
limitado en los años de la niñez y no se recomiendan en niños más
pequeños; la cirugía bariátrica está reservada para adolescentes mayores
con obesidad mórbida, pero sus datos de seguridad a largo plazo son
limitados en este grupo de edad27.
2.8 Estado social de los padres y actividad física diaria de los niños
La actividad física es un factor relevante para la salud, particularmente
en las sociedades prósperas donde el sobrepeso y la obesidad son cada vez
más frecuentes, incluso entre los niños; comprender el desarrollo de los
patrones de actividad física en la infancia es, por lo tanto, un tema importante
para la promoción de la salud; siguiendo la teoría de la socialización, este
estudio describe y explica las diferencias en la medida objetivamente
moderada a vigorosa actividad física (MVPA) en una muestra social y
étnicamente mixta de 6 a 11 años de edad, de los niñosen Alemania; los
niveles de MVPA se midieron objetivamente con acelerómetros en el
transcurso de seis días consecutivos (de miércoles a lunes); las actitudes y
prácticas de los padres, así como el estado socioeconómico de la familia
(SES) fueron evaluados por los padres a través de cuestionarios; los
resultados indican que los niveles de MVPA de los niños varían según el
sexo, pero no con la edad y el origen étnico; además, el SES parental, el
apoyo de los padres para las actividades deportivas del niño, las propias
actividades deportivas de los padres y la creencia de los padres en las
capacidades deportivas para fomentar el desarrollo de la personalidad, la
construcción del carácter y la integración social predicen significativamente el
nivel MVPA de los niños; se concluye que las intervenciones para promover
18
MVPA entre los niños necesitan tomar en cuenta interacciones familiares,
estilos de vida y debe dirigirse a las familias en áreas socioeconómicamente
desfavorecidas28.
2.9 Apnea obstructiva del sueño
La apnea obstructiva del sueño (AOS) es una comorbilidad de la obesidad
común caracterizada por episodios hipóxicos recurrentes durante el sueño y
la somnolencia diurna; en la infancia, la AOS se asocia con resistencia a la
insulina, un perfil lipídico más aterogénico, síndrome de ovario poliquístico
(PCOS) e hipertensión; sin embargo, la contribución independiente de la
AOS al aumento del riesgo cardiometabólico(RMC), independientemente del
exceso de adiposidad, aún no está clara; estudios retrospectivos y de casos
y controles identificaron asociaciones positivas de marcadores de resistencia
a la insulina (insulina en ayunas y HOMA-IR) con AOS moderada y grave en
jóvenes; por el contrario, un gran análisis de cohorte de más de 500 niños
con AOS mostró que la resistencia a la insulina y la dislipidemia se asociaron
fuertemente con un aumento del IMC y no se relacionaron con la presencia o
ausencia de AOS; también faltan datos longitudinales, pero el sobrepeso en
la juventud era un factor de riesgo prominente para la OSA en adultos de
mediana edad; aunque no hay pruebas suficientes para determinar la
causalidad, los datos respaldan la fuerte asociación entre aumento del riesgo
cardiometabólico(CMR), OSA, obesidad y resaltar la necesidad de ensayos
de intervención aleatorizados bien diseñados de OSA en jóvenes con y sin
obesidad y aumento de CMR29.
19
CAPÍTULO V
5. SUJETOS Y MÉTODOS
5.1 Diseño de la investigación
Observacional, epidemiológico,analítico, transversal de dos cohortes
5.2 Población, universo y muestra
La población corresponde a los pacientes que acudieronalaconsulta
externa pediátrica delCentro de Salud del Batán en Quito, ubicado enel
Distrito Metropolitano de Quito.
El universo corresponde a niños y niñas menores de 12
años,diagnosticados con enfermedades metabólicas, que asistieron a la
Consulta externa pediátrica delCentro de Salud del Batán en Quito en el año
2017, fueron 420 niños
La muestra (n= 200)niños y niñas menores de 12 años, diagnosticados
con enfermedades metabólicas, que asistieron a la Consulta externa
pediátrica del Centro de Salud del Batán en Quito.
El cálculo de la muestra se realizó con los siguientes datos (*)
(*) En donde:
Z= para un nivel de confianza del 95%, la constante es 1,96.
p= es la probabilidad de ocurrencia, en la investigación es igual a 0,5.
q= 1-p: 0,5
N= tamaño de la población universo 420
e= error muestral se fijó en el 5%
20
n=1,962x0, 5x0, 5x420/ ((0,05)2x419)+1,962(0,5x0,5)
n=200
Asignación de la muestra, niños y niñas menores de 12 años,
diagnosticados con enfermedades metabólicas, que asistieron a la Consulta
externa pediátrica del Centro de Salud del Batán en Quito, debido a la poca
cantidad de pacientes que se obtuvieron en el tamaño muestral, la muestra
minina es 200 pacientes, según los criterios de inclusión, exclusión y
eliminación.
5.3 Criterios de inclusión
1 Niños y niñas de cualquier grupo étnico menores de 12 años
2 Niños y niñas que efectúen o no hábitos de vida
3 Niños y niñas diagnosticados con enfermedades metabólicas
5.4 Criterio de exclusión
1 Niños y niñas de cualquier grupo étnicomayores de 12 años
2 Niños y niñas que realicen estimulación temprana
3 Niñas en periodo de gestación
5.5 Criterios de eliminación
1 Historias clínicas incompletas
2 Pacientes que hayan fallecidos
3 Abandono del estudio
21
5.6 Métodos específicos
Se aplicó el formulario de recolección de datos
5.7 Criterios Éticos
En la presente investigación serespetó el principio de autonomía, por
tanto, el familiar del paciente otorgó el consentimiento informado, los padres
o su representante, estuvieron de acuerdo en proporcionar la información y
conocieron sus derechos y responsabilidades previas la correspondiente
explicación.
Respecto de la bondad ética y sobre todo confidencialidad se aseguró
la protección de la identidad de las personas que participaron como
informantes de la investigación.
En lo que se refiere al manejo de riesgos, vinculado con los principios
de no maleficencia y beneficencia establecidos para hacer investigación con
seres humanos, el estudio no tuvo riesgos potenciales y se explicó los
beneficios que el estudio aporta en futuras aplicaciones.
5.8 Recolección, análisis y valoración de datos
Todos los datos fueron almacenados en una base de datos de Excel para
luego ser analizados con el software SPSS versión 22; se utilizó estadística
descriptiva e inferencial apropiada para el análisis.
22
CAPÍTULO VI
6 RESULTADOS
6.1 Análisis univariado: descripción de variables
Tabla 1. Distribución de sexo, grupos de edad, actividad física minutos,dietade la familia, videojuegos y horas de sueño, en Centro de Salud El Batán-IESS, 2017.
Sexo n % X2 p< 0,05 IC95%
Masculino 112 56 0,445 0,505 (0,455-1,472)Femenino 88 44Grupos de edad 1,922 0,166 (0,791-3,802)
Preescolar yescolar (2-9)
170 85
Adolescente (10-11) 30 15Actividad físicaminutos
3,076 0,079 (0,937-3,081)
≤ 60 Minutos 126 63> 60 Minutos 74 37Dieta de la familia 1,292 0,256 (0,330-41,65)
Comida en casa 197 98,5Comida en casa yrápidas
3 1,5
Videojuegos 40 20 1,070 0,301 (0,715-2,943)
Horas de sueño 2,774 0,096 (0,126-1,218)
6-8 horas 179 89,510 horas 21 10,5n=muestraFuente: Historias clínicas del sistema AS400y encuesta por entrevistaElaboración: Dra. Mariela Mendoza
En el estudio realizado a los niños atendidos en la Unidad de Salud
del Batán, se analizó 112 pacientes de sexo masculino (56%), 88 niñas
23
(44%); 170 fueron preescolares y escolares de entre 2 y 9 años (85%), 30 de
ellos en la adolescencia (15%); en relación a la actividad física 126 realizan
ejercicio hasta 1 hora (63%), y 74 de ellos realizan más de 1 hora (37%); en
cuanto a la dieta en la familia, 197 comen en la casa (98,5%), mientras que 3
alterna entre la casa y comidas rápidas fuera de casa (1,5%); en lo
relacionado a las conductas sedentarias orientadas a los videojuegos, 40
niños (20%) lo practican;no se encontró significancia estadística en ninguna
de estas variables en relación con el diagnóstico de obesidad y sobrepeso;
mientras que los 200 niños (100%), nacieron y son residentes en Quito,
pertenecen a la etnia mestiza, mantienen conductas sedentarias de mirar la
televisión y chatear en el celular. Ver tabla 1.
Tabla 2. Distribución de los hallazgos más importantes relacionados con:edad, glicemia, colesterol, HDL, LDL, triglicéridos, peso, talla, IMC, actividadfísica minutos y horas de sueño, en Centro de Salud El Batán-IESS, 2017.
Estadísticos n Me Errorestándar
Md Mo S S2 Rango Mín Máx Percentiles25 50 75
Edad 200 7,6 0,1 8,0 8 2 3,2 8 3 11 6 8 9Glicemia 129 88,8 0,7 90 87 8 58 48 56 104 84 90 95Colesterol 116 169 2,9 164 152 31 985 169 97 266 148 164 191HDL 87 46,9 1,1 46 29 11 112 49 29 78 39 46 54LDL 87 103 3 97 134 28 804 135 49 184 84 97 118Triglicéridos 115 107 5,2 91 87 55 3053 285 36 321 68 91 125Peso 200 35,8 0,7 34 30 10 96 51 17 68 29 34 42Talla 200 127 0,8 128 123 11 129 56 98 154 120 128 135IMC 200 21,6 0,2 21 19 2,8 8 19,7 15 35 20 21 23Actividadfísica min
200 83,9 2,5 60,0 60 35 1235 142 8 150 60 60 120
Horas desueño
200 8,2 0,0 8,0 8 0,6 0,4 4 6 10 8 8 8
n: muestra; Me: media; Md: mediana; Mo: moda; S: desviación estándar; S2: varianzaFuente: Historias clínicas del sistema AS400y encuesta por entrevistaElaboración: Dra. Mariela Mendoza
La media de edad es de 7,6± 2 años, la edad mínima es de 3 años, la
máxima de 11 años, el P25 es de 6 años, P50 de 8 años, P75 9 años; la
24
media de glicemia es de 88,8 ± 8 mg/dl, el valor mínimo de 56 mg/dl, el
máximo de 104 mg/dl, el P25 de 84 mg/dl, el P50 de 90 mg/dl, y el P75 95
mg/dl; la media del colesterol es de 169±31 mg/dl, el valor mínimo 97 mg/dl,
el valor máximo 266 mg/dl, el P25 es de 148 mg/dl, el P50 es de 164 mg/dl y
el P75 es de 191 mg/dl; la media del colesterol HDL es de 46,9 ±11 mg/dl, el
valor mínimo de 29 mg/dl, el valor máximo de 78 mg/dl, el P25 es de 39
mg/dl, el P50 es de 46 mg/dl, P75 es de 54 mg/dl; la media del colesterol
LDL es de 103 ±28 mg/dl, el valor mínimo es de 49 mg/dl, el máximo es de
184 mg/dl, el P25 es de 84 mg/dl, el P50 es de 97 mg /dl, el P75 es de 118
mg/dl; la media de los triglicéridos es de 107±55 mg/dl, el valor mínimo es de
36 mg/dl y el máximo de 321 mg/dl, el P25 es de 68 mg/dl, el P50 es de 91
mg/dl, el P75 es de 125 mg/dl.
En relación a las medidas antropométricas, la media del peso es de
35,8±10 kilos, el peso mínimo es de 17 kilos, el máximo de 68 kilos, el P25
de 29 kilos, el P50 de 34 kilos, el P75 de 42 kilos; la media de la talla es de
127± 11 centímetros, la estatura mínima es de 98 centímetros, la máxima es
de 154 centímetros, el P25 es de 120 centímetros, el P50 es de 128
centímetros, el P75 es de 135 centímetros; la media del IMC es de 21,6 ±2,8
Kg/m2, el mínimo del IMC es de 15 Kg/m2,el máximo es de35 Kg/m2, el P25
es de 20 Kg/m2, el P50 es de 21 Kg/m2 , el P75 es de 23 Kg/m2; en lo
relacionado alos hábitos de vida, la media de la actividad física es de 83,9
±35 minutos, el tiempo mínimo dedicado al ejercicio es de 8 minutos, el
máximo es de 150 minutos, el P25 y P50 es de 60 minutos, el P75 es de 120
minutos; la media de las horas de sueño es de 8,2±0,06 horas, el número
mínimo de horas de sueño es de 6 horas, el máximo de 10 horas, el P25,
P50 y el P75 de 8 horas.Ver tabla 2.
25
6.2 Análisis bivariado6.2.1 Índices de correlaciones entre perfil lipídico, antropometría,hábitos de vida y edad
Tabla 3. Distribución de índices de correlaciónentreperfil lipídico,antropometría, hábitos de vida y edad, Centro de Salud El Batán-IESS, 2017.
Correlaciones no paramétricas: Rho de SpearmanCorrelaciones N Coef. correlación p<0,05
Actividad física en minutos con:Triglicéridos 87 0,272 0,011HDL 115 -0,223 0,017Colesterol con:HDL 87 0,317 0,003LDL 87 0,878 0,000Edad con:Glicemia 129 0,245 0,005Horas de sueño 200 -0,218 0,002IMC 200 0,556 0,000Peso 200 0,783 0,000Talla 200 0,841 0,000Triglicéridos 115 0,245 0,008Glicemia con:Horas de sueño 129 -0,190 0,031HDL con:Triglicéridos 87 -0,455 0,000Horas de sueño con:Peso 200 -0,189 0,007Talla 200 -0,214 0,002IMC con:Peso 200 0,870 0,000Talla 200 0,666 0,000Triglicéridos 115 0,204 0,029Peso con:Talla 200 0,934 0,000Triglicéridos 115 0,236 0,011Talla con:Triglicéridos 115 0,260 0,005Fuente: Historias clínicas del sistema AS400y encuesta por entrevistaElaboración: Dra. Mariela Mendoza
26
Se evidencia que existe correlación positiva, baja entre la actividad
física con los triglicéridos del (27,2 %), con el colesterol HDL es negativa del
(22,3%), también es baja, existe significancia estadística en estas dos
correlaciones, p< 0,05; en la correlación del colesterol total con el colesterol
HDL es positiva, baja (31,7%), con el colesterol LDL es positiva, alta (87,8%),
existe significancia estadística en estas dos correlaciones, p< 0,05; en la
correlación de la edad con la glicemia es positiva, baja (24,5%), con horas
de sueño es negativa, baja (21,8%), con el IMC es positiva, moderada
(55,6%), con el peso es positiva, buena (78,3%), con la talla es positiva, alta
(84,1%), con los triglicéridos es positiva, baja (24,5%), existe significancia
estadística en estas seis correlaciones, p< 0,05.
En la correlación dela glicemia con las horas de sueño, es negativa,
muy baja (19%), existe significancia estadística en esta correlación, p< 0,05;
en la correlación del colesterol HDL con los triglicéridos es negativa,
moderada (45,5%), existe significancia estadística en esta correlación, p<
0,05; en la correlación de las horas de sueño con el peso, es negativa, muy
baja (18,9%), con la talla es negativa, baja (21,4%), existe significancia
estadística en estas dos correlaciones, p< 0,05; en la correlación del IMC,
con el peso, es positiva, alta (87%), con la talla es positiva, es buena
(66,6%), con los triglicéridos, es positiva, es baja (20,4%), existe significancia
estadística en estas tres correlaciones, p< 0,05; en la correlación del peso
con la talla es positiva, alta (93,4%), con los triglicéridos es positiva, baja
(23,6%), existe significancia estadística en estas dos correlaciones, p< 0,05;
en la correlación de la talla con los triglicéridos, es positiva, baja (26%),
existe significancia estadística en esta correlación, p< 0,05.Ver tabla 3.
27
6.2.2Distribución de la relación entre sexo, edad y diagnóstico deobesidad y sobrepeso con las principales variables nominales
Tabla 4. Distribución de la relación entre sexo, edad y diagnóstico deobesidad y sobrepeso con las principales variables nominales, en el Centrode Salud El Batán-IESS, 2017.
SexoActividad física minutos Masculino Femenino Total X2 p<0,05 IC95%
n % N % n %≤ 60 Minutos 67 53,2 59 46,8 126 100 1,103 0,294 (0,408-1,311)> 60 Minutos 45 60,8 29 39,2 74 100Total 112 56 88 44 200 100Horas de sueño6-8 Horas 102 57 77 43 179 100 0,669 0,413 (0,588-3,605)10 horas 10 47,6 11 52,4 21 100Total 112 56 88 44 200 100DiagnósticoObesidad 70 54,3 59 45,7 129 100 0,445 0,505 (0,455-1,472)Sobrepeso 42 59,2 29 40,8 71 100Total 112 56 88 44 200 100
Grupo de edadActividad física minutos Preescolar y
escolar (2-9)Adolescente
(10-11)Total X2 p<0,05 IC95%
n % N % n %≤ 60 Minutos 109 86,5 17 13,5 126 100 0,607 0,436 (0,621-3,002)> 60 Minutos 61 82,4 13 17,6 74 100Total 170 85 30 15,0 200 100Videojuegos Preescolar y
escolar (2-9)Adolescente(10-11)
Total X2 p<0,05 IC95%
SI 20 50 20 50 40 100 48,04 0,000 (0,0273-0,162)NO 150 93,8 10 6,3 160 100Total 170 85 30 15 200 100Diagnóstico Preescolar y
escolar (2-9)Adolescente
(10-11)Total X2 p<0,05 IC95%
Obesidad 113 87,6 16 12,4 129 100 1,922 0,166 (0,791-3,802)Sobrepeso 57 80,3 14 19,7 71 100Total 170 85 30 15 200 100
DiagnósticoEdad Obesidad Sobrepeso Total X2 p<0,05 IC95%Preescolar y escolar (2-9) 113 66,5 57 33,5 170 100 1,922 0,166 (0,791-3,802)Adolescente (10-11) 16 53,3 14 46,7 30 100Total 129 64,5 71 35,5 200 100Actividad física minutos Obesidad Sobrepeso Total X2 p<0,05 IC95%≤ 60 Minutos 87 69 39 31,0 126 100 3,076 0,079 (0,937-3,081)> 60 Minutos 42 56,8 32 43,2 74 100Total 129 64,5 71 35,5 200 100
28
Videojuegos Obesidad Sobrepeso Total X2 p<0,05 IC95%SI 23 57,5 17 42,5 40 100 1,07 0,300 (0,339-1,398)NO 106 66,3 54 33,8 160 100Total 129 64,5 71 35,5 200 100Horas de sueño Obesidad Sobrepeso Total X2 p<0,05 IC95%6-8 horas 112 62,6 67 37,4 179 100 2,774 0,096 (0,126-1,218)10 horas 17 81 4 19 21 100Total 129 64,5 71 35,5 200 100Dieta de la familia Obesidad Sobrepeso Total X2 p<0,05 IC95%Comida en casa 128 65 69 35 197 100 1,292 0,256 (0,330-41,65)Comida en casa y rápidasfuera del hogar
1 33,3 2 66,7 3 100
Total 129 64,5 71 35,5 200 100Fuente: Historias clínicas del sistema AS400y encuesta por entrevistaElaboración: Dra. Mariela Mendoza
En la relación de actividad física en minutos por sexo, se desprende
que, de 126 pacientes, realizan actividad física hasta 60 minutos, 67 varones
(53,2%) y 59 niñas (46,8%); mientras que de 74 pacientes, realizan actividad
física más 60 minutos, 45 son varones (60,8%) y 29 niñas (39,2%); no se
encontró significancia estadística, p > 0,05; en la relación con horas de sueño
por sexo, se observa que, de 179 pacientes, duermen de 6 a 8 horas, 102
varones (57%) y 77 niñas (43%); mientras que de 21 pacientes, duermen 10
horas, 10 varones (47,6%) y 11 niñas (52,4%); no se encontró significancia
estadística, p > 0,05; en la relación con el diagnóstico de obesidad y
sobrepeso por sexo, se observa que, de 129 pacientes, presentan obesidad,
70 varones (54,3%) y 59 niñas (45,7%); mientras que de 71 pacientes, se
encuentran en sobrepeso, 42 varones (59,2%) y 29 niñas (40,8%); no se
encontró significancia estadística, p > 0,05.
En la relación de actividad física en minutos por edad dicotomizada
como preescolar y escolar (2-9 años) y adolescente (10-11 años), se
desprende que, de 126 pacientes, realizan actividad física hasta 60 minutos,
109 preescolares y escolares (86,5%) y 17 adolescente (13,5%); mientras
que, de 74 pacientes, realizan actividad física más 60 minutos 61
preescolares y escolares (82,4%) y 13 adolescentes (17,6%); no se encontró
29
significancia estadística, p > 0,05;en la relación entre videojuego con la edad,
se desprende que, de 40 pacientes, que participan en juegos de video, 20
son preescolares y escolares (50%) y 20 adolescentes (50%); mientras que,
de 160 pacientes que no participan en juegos de video, 150 son preescolares
y escolares (93,8%) y 10 adolescentes (6,3%); se encontró significancia
estadística, p<0,05 (p=0,000); en la relación al diagnóstico de obesidad y
sobrepeso, por la edad, se desprende que, de 129 pacientes, que presentan
obesidad, 113son preescolares y escolares (87,6%) y 16 adolescentes
(12,4%); mientras que, de 71pacientescon sobrepeso, 57son preescolares y
escolares (80,3%) y 14 adolescentes (19,7%); no se encontró significancia
estadística, p > 0,05.
En la relación edad dicotomizada como preescolar y escolar (2-9
años) y adolescente (10-11 años), con el diagnóstico de obesidad y
sobrepeso, se desprende que, de 170 pacientes preescolares y escolares,
113 presentan obesidad (66,5%) y 57 presentan sobrepeso (33,5%);
mientras que, de 30 pacientes adolescentes, 16 presentan obesidad (53,3%)
y 14 sobrepeso (46,7%); no se encontró significancia estadística, p > 0,05; en
la relación de actividad física minutos, con el diagnóstico de obesidad y
sobrepeso, se desprende que, de 126 pacientes, que realizan actividad física
hasta 60 minutos, 87 presentan obesidad (69%) y 39 se encuentran en
sobrepeso (31%); mientras que, de 74 pacientes, que realizan actividad física
por más de 60 minutos, 42 presentan obesidad (56,8%) y 32 sobrepeso
(43,2%); no se encontró significancia estadística, p > 0,05.
En la relación a los videojuegos, con el diagnóstico de obesidad y
sobrepeso, se desprende que, de 40 pacientes, que participan en
videojuegos, 23 presentan obesidad (57,5%) y 17 se encuentran en
sobrepeso (42,5%); mientras que, de 160 pacientes, que no participan en
videojuegos, 106 presentan obesidad (66,3%) y 54 sobrepeso (33,8%); no se
30
encontró significancia estadística, p > 0,05; en la relación entre horas de
sueño, con el diagnóstico de obesidad y sobrepeso, se desprende que, de
179 pacientes, que duermen de 6 a 8 horas, 112 presentan obesidad (62,6%)
y 67 se encuentran en sobrepeso (37,4%); mientras que, de 21 pacientes,
que duermen de 10 horas, 17 presentan obesidad (81%) y 4 sobrepeso
(19%); no se encontró significancia estadística, p > 0,05; en la relación entre
la dieta de la familia, con el diagnóstico de obesidad y sobrepeso, se
desprende que, de 197 pacientes, que comen en casa, 128 presentan
obesidad (65%) y 69 se encuentran en sobrepeso (35%); mientras que, de 3
pacientes, que consumen comida rápida fuera y también dentro de casa, 1
presenta obesidad (33,3%) y 2 sobrepeso (66,7%); no se encontró
significancia estadística, p > 0,05.Ver tabla 4.
31
6.2.3Distribución de la relación entre el diagnóstico de obesidad ysobrepeso (variable endógena), con las variables exógenas perfillipídico, antropometría, hábitos de vida y demografía.
Tabla 5.Distribución de larelaciónentreel diagnóstico de obesidad ysobrepeso (variable endógena), con las variables exógenas, perfil lipídico,antropometría, hábitos de vida y demografía, en Centro de Salud El Batán-IESS, 2017.
Las variables no están en la ecuaciónDiagnóstico de obesidad y sobrepeso, con: X2 p<0,05
Sexo 0,495 0,482Edad 0,009 0,925Glicemia 0,572 0,449Colesterol total 1,726 0,189HDL 3,627 0,057LDL 2,968 0,085Triglicéridos 0,528 0,467Peso 20,872 0,000Talla 5,850 0,016IMC 31,419 0,000Actividad física en minutos 1,479 0,224Horas de sueño 1,448 0,229Conductas sedentarias: videojuegos 0,060 0,807Estadísticos globales 54,213 0,000Fuente: Historias clínicas del sistema AS400y encuesta por entrevistaElaboración: Dra. Mariela Mendoza
Mediante regresión logística se realiza la relación entre diagnóstico de
obesidad y sobrepeso (variable endógena), con las variables exógenas:
sexo, edad, glicemia, colesterol total, colesterol HDL, colesterol LDL,
triglicéridos, peso, talla, IMC, actividad física en minutos, horas de sueño y
conductas sedentarias de videojuegos; solo se obtuvo significancia
estadística con peso, talla, IMC, p<0,05 (p=0,000, p=0,016, p=0,000
respectivamente); por tanto las tres variables están relacionadas con la
obesidad y sobrepeso.Ver tabla 5.
32
CAPÍTULO VII
DISCUSIÓN
7.1 Sobre la Distribución demográfica y hábitos de vida
En el presente estudio se obtuvo 56% de niños, 44 % de niñas; el
grupo edad preescolar y escolar fue del 85%, adolescentes 15%; en lo
relacionado a la actividad física el 63% realizaba hasta 60 minutos, mientras
que el 37% lo hacía más de 60 minutos; la comida en casa fue del 98%,
dentro y fuera de casa 1,5%; participación en videojuegos 20%; de 6 a 8
horas 89,5%, 10 horas 10,5%; el predominio del sexo se atribuye a los
varones del estudio, el predominio en el preescolar y escolar se atribuye a la
edad considerada dentro de la investigación menores de 12 años, predomina
el ejercicio físico menos de una hora, mayor dedicación a otras actividades
relacionadas con la televisión, celulares, videojuegos, computadora, tables.
Predomina la costumbre de comer en casa, probablemente la
condición socioeconómica y aspectos socioculturales, coadyuvan para este
fenómeno; sin embargo si hay un pequeño porcentaje que mantiene un
participación mixta, dentro y fuera de casa; según la evaluación de la
Secretaria de Salud del MDMQ, al referirse a los estilos de vida, menciona
que la inactividad física y baja actividad física global es del 38,6%,en la
población de 18 a 59 años, mediante el Proyecto de Salud al Paso, la
actividad física en una muestra (n=281.316), se encontró, sedentarios 69,2%,
activos 28,5%, vigoroso 2,3%30; según la Encuesta Nacional de Salud y
Nutrición la proporción de hombres con niveles medianos o de alta actividad
física es significativamente más alta que la de las mujeres (64,9% vs. 46,2%),
la proporción de mujeres inactivas es significativamente más alta que la de
los hombres (17,1% vs. 12,1%)31.
33
Choukem2 et al., determino la prevalencia de sobrepeso / obesidad y
evaluó su asociación con el estatus socioeconómico infantil y primaria en
niños de Camerún urbano; se incluyeron 1343 niños de alto riesgo (nivel
socioeconómico medio-alto HSES, n =673) y bajo riesgo (nivel
socioeconómico bajoLSES, n = 670); se recogieron datos demográficos de
padre / hijo, y se midieron los parámetros antropométricos de los niños
utilizando métodos validados; se utilizaron las curvas de referencia del índice
de masa corporal para la edad de la OMS; la prevalencia de sobrepeso /
obesidad fue del 12,5% (13,2% en las niñas, 11,8% en los niños); el riesgo
de sobrepeso / obesidad fue de 2,40 (IC 95% 1,70-3,40) más alto en niños
con nivel socioeconómico medio-alto (HSES) en comparación con nivel
socioeconómico bajo (LSES) después del ajuste por edad y sexo; sin
embargo, esta asociación se atenuó a 1,18 (IC 95%: 0,59- 2,35) una vez que
se realizó el ajuste para un rango de posibles factores de confusión; se
concluye que el sobrepeso / la obesidad es relativamente común en los niños
del África subsahariana y la prevalencia se asocia con HSES; sin embargo,
esta asociación se atribuyeal consumo de bebidas dulces, medios pasivos
para viajar a la escuela y no hacer deporte en la escuela2.
Pioltine3 refiere que la obesidad infantil, importante problema de salud
pública, tiene un impacto directo en la calidad de vida de niños y
adolescentes, así como en su riesgo futuro de desarrollar enfermedades
crónicas; los patrones dietéticos ricos en grasas, azúcares, falta de fibras
dietéticas, vitaminas y minerales, falta de ejercicio físico, se han asociado
con el aumento de la prevalencia de la obesidad; el gusto es reconocido
como un importante predictor de elecciones de alimentos, y los polimorfismos
en los genes relacionados con el sabor pueden explicar la variabilidad de las
preferencias de sabor y la ingesta de alimentos; se evaluó la influencia de los
polimorfismos del gen receptor de sabor dulce TAS1R2 sobre la dieta y el
34
perfil metabólico en niños y adolescentes obesos, en 513 niños y
adolescentes obesos y 135 niños de peso normal3.
El estudio molecular para los polimorfismos de un solo nucleótido
(SNP) rs9701796 y rs35874116 de TAS1R2 , y la ingesta dietética, los
parámetros antropométricos (peso, altura, circunferencia de la cintura,
relación cintura-altura) y el perfil metabólico (incluido el ayuno se analizaron
los niveles de glucosa, insulina, triglicéridos, lipoproteínas de alta densidad
(HDL) -colesterol y leptina); la variante rs9701796 se asoció con una mayor
relación cintura-altura, así como con una mayor ingesta de chocolate en
polvo en los niños obesos; la variante rs35874116 se asoció con una menor
ingesta de fibra dietética; concluye que no hubo relación entre los genotipos
y el riesgo de obesidad; a los adolescentes obesos portadores del alelo
serina de SNP rs9701796 en TAS1R2 se le atribuye una mayor relación
cintura-altura y consumo de chocolate en polvo; mientras que a los que
portaban el alelo valina de SNP rs35874116 en TAS1R2 se les atribuye la
menor ingesta de fibra dietética3.
Kohorst4 et al., refiere que las tasas de tromboembolismo venoso han
aumentado en la población adolescente en las últimas dos décadas,
probablemente debido a diagnósticos avanzados, uso aumentado de
catéteres venosos centrales, condiciones médicas crónicas, obesidad y uso
de anticonceptivos orales; de estos factores, un factor de riesgo modificable
para los adolescentes es la obesidad; el estilo de vida sedentario y la
inmovilización prolongada son factores de riesgo protrombóticos adicionales
que a menudo se asocian con la obesidad; con el tiempo de pantalla cada
vez mayor, el comportamiento sedentario ha aumentado en consecuencia,
especialmente entre los jugadores; se analizó cuatro casos de adolescentes
que desarrollaron eventos tromboembólicos venosos potencialmente
35
mortales en un contexto de obesidad, sedentarismo y/o inmovilización, y uso
prolongadosde videojuegos4.
Ertaş41 et al., refiere que la obesidad infantil y sus complicaciones son
serios problemas de salud y los cambios en la dieta / estilo de vida pueden
ser beneficiosos para la prevención de enfermedades, en una muestra de
164 niños con sobrepeso u obesidad (87 varones, 77 mujeres) entre 9 y 13
años; se realizó el índicede estilo de vida saludable (HLD) de acuerdo con
las directrices dietéticas para Turquía (TR) (HLD-TR) y un retiro dietético de
24 horas y se calculó la razón de adecuación media (MAR); se tomaron
medidas antropométricas y la composición corporal de los niños; se
evaluaron los factores de riesgo del síndrome metabólico y la resistencia a la
insulina; los resultados revelan la media de edad de los niños y niñas fue de
11,2 ± 1,49 y 11,0 ± 1,40 años, respectivamente41.
La mayoría de los niños eran obesos en ambos sexos; no hubo
diferencias estadísticamente significativas en los puntajes HLD-TR entre los
géneros; a medida que las puntuaciones del índice aumentaron, se observó
una disminución en el consumo de energía y un aumento en el MAR; se
observó correlaciones negativas entre las puntuaciones del índice y la masa
corporal, la circunferencia de la cintura y la masa de grasa corporal; además,
un aumento de una unidad en la puntuación del índice disminuye el riesgo de
resistencia a la insulina en 0,91 veces después de los ajustes por edad y
sexo (OR: 0,91; IC955:0,85-0,97); concluye que el índice HLD-TR es una
herramienta válida que puede dar una idea sobre la calidad de la dieta en
niños obesos; el aumento en el cumplimiento de las recomendaciones de
cambios en la dieta / estilo de vida, se atribuye la disminución en los
indicadores de obesidad y síndrome metabólico 32.
Fuller6 et al., refiere que los niños constituyen uno de los mayores
grupos de consumidores de tecnología; el sueño es fundamental para un
36
funcionamiento óptimo durante la infancia, incluida la salud y el
comportamiento; se exploró el uso electrónico a la hora de acostarse y su
impacto en 3 consecuencias para la salud: cantidad y calidad del sueño, falta
de atención e índice de masa corporal; los padres de 234 niños, de 8 a 17
años de edad, fueron encuestados para cuantificar horas de uso de la
tecnología (computadora, videojuegos, teléfono celular y televisión), horas de
sueño y conductas desatentadas; el uso de cualquier dispositivo a la hora de
acostarse se asoció con un uso incrementado estadísticamente significativo
de múltiples formas de tecnología a la hora de acostarse y su uso en la mitad
de la noche, lo que reduce la cantidad y la calidad del sueño; se encontró
poca asociación entre el uso de la tecnología y la falta de atención; se
encontró una asociación estadísticamente significativa entre el uso de la
tecnología a la hora de dormir y el índice de masa corporal elevado; por tanto
el índice de masa corporal elevado en el presente caso, se atribuye al uso de
la tecnología a la hora de dormir, situación que alerta a los profesionales de
la salud, ya que deben analizar el impacto de la tecnología a la hora de
acostarse en los niños y adolescentes para prevenir los efectos nocivos de la
sobreexposición5.
Zoellner33 et al., evaluó la influencia del estado de alfabetización de la
salud de los padres (HL) en los resultados del niño relacionados con el peso;
no se encontraron diferencias significativas en las puntuaciones de HL entre
los padres que inscribieron a su hijo en el estudio y los que no; de los 94
padres inscriptos, el 34% tenía un HL bajo, el 49% tenía un ingreso familiar
anual de menos de $ 25,000 y el 39% tenía educación secundaria o menos;
de los 101 niños inscritos , el 60% eran negros y la edad media fue de 9,8
(desviación estándar, 1,3) años; los hijos de padres con alfabetización de la
salud de los padres bajo y alto asistieron y las tasas de retención fueron
similares33.
37
Del mismo modo, el estado alfabetización de la salud de los padres no
influyó significativamente en las mejoras en los resultados de efectividad
(Índice de masa corporal infantil [IMC] Z, IMC de los padres, conductas de la
dieta y actividad física, calidad de vida), con la excepción del tiempo del niño
en la pantalla de videojuego / computadora; la alfabetización de salud de los
padres bajo disminuyó y la alfabetización de la salud de los padres alto
aumentó el tiempo de pantalla (coeficiente = 0,52, error estándar, 0,11, P
<0,001), concluye que al incorporar las características de diseño que
atendieron las necesidades de alfabetización de la salud de los padres,
participaron los hijos de padres con bajaalfabetización de salud y se
beneficiaron de un programa de tratamiento de la obesidad infantil basado en
la familia similar al de los hijos de padres con altaalfabetización de la salud;
por tanto se atribuye que el conocimiento adquirido por los padres con baja
alfabetización en salud beneficio a los hijos con obesidad infantil 33.
Gentile6 et al., refiere que los medios de comunicación tienen
numerosos efectos en los niños , que van desde influir en el rendimiento
escolar hasta una agresión reducida; lo que no sabemos; varios
investigadores han sugerido que los medios de habitación pueden influir en
los resultados al desplazar otras actividades (la hipótesis del
desplazamiento) o al cambiar el contenido de los medios consumidos (la
hipótesis del contenido), rara vez se han probado directamente; este estudio
probó ambas hipótesis usando varios resultados que están asociados con los
medios del dormitorio y algunos de los mecanismos de mediación
subyacentes; las hipótesis fueron probadas usando 3 muestras longitudinales
de diferentes métodos, edad, duración y país6.
Los resultados indican que los niñosquienes tienen los medios en el
dormitorio probablemente vean grandes cantidades de tiempo en la pantalla
que desplazaron actividades importantes, como leer y dormir, lo que mediaba
38
resultados negativos posteriores, como el bajo rendimiento escolar; los
medios de los dormitorios también influyen en el riesgo de la obesidad y la
adicción a los videojuegos; los niños con medios en la habitación también es
probable que estén expuestos a más violencia; el contenido violento
incrementó las creencias normativas sobre la agresión, lo que aumentó la
agresión física y brindó apoyo a la hipótesis del contenido; este estudio
explica que los medios pueden tener efectos no solo por lo que muestran,
sino también por lo que los niños no están expuestos; por lo tanto, se
atribuye a los medios en la habitación como un factor de riesgo sólido para
varios aspectos del desarrollo del niño6.
Dube34 et al., refiere que se ha demostrado que la corta duración del
sueño y la mala calidad del sueño están asociadas con la obesidad infantil;
se ha sugerido que los dispositivos electrónicos de entretenimiento y
comunicación (EECD), incluidos televisores, computadoras, tabletas,
videojuegos y teléfonos celulares, interfieren con el sueño en niños y
jóvenes; sedeterminó cómo la duración del sueño, calidad del sueño,
eficiencia del sueño y el estado del peso están influenciados por (a) acceso a
dispositivos electrónicos de entretenimiento y comunicación en dormitorios
de niños, (b) uso de dispositivos electrónicos de entretenimiento y
comunicación durante la hora anterior al sueño , y (c) actividades de
relajación específicamente durante la hora anterior al sueño34.
Los resultados revelaron que la duración del sueño fue más corta de
10,8 min (teléfono celular), 10,2 min (computadora) y 7,8 min (TV) para
aquellos con acceso a dormitorio y utilizaron estos dispositivos electrónicos
de entretenimiento y comunicación durante la hora anterior al sueño en
comparación con ningún acceso y sin uso; la buena calidad del sueño se vio
dificultada por el acceso al dormitorio y el uso de todos los dispositivos
electrónicos de entretenimiento y comunicación investigados durante la hora
39
anterior al sueño, particularmente entre usuarios de teléfonos celulares (OR
= 0,64, IC 95%: 0,58-0,71) y computadoras (OR = 0,72, IC 95% : 0,65-0,80);
el acceso y el uso frecuente de un televisor (54%), teléfono celular (52%),
tableta (51%) y videojuegos (51%) disminuyeron la eficiencia del sueño34.
Las probabilidades de obesidad se duplicaron por el acceso al
dormitorio y el uso de un televisor y una computadora durante la hora
anterior al sueño; niñosque rara vez leía un libro impreso en el dormitorio
durante la hora anterior al sueño, tenía una duración del sueño más corta y
una peor calidad del sueño y eficiencia del sueño en comparación con sus
compañeros; tener acceso a un dispositivo electrónico de entretenimiento y
comunicación en el dormitorio se asoció con un aumento de la obesidad a
pesar de la lectura frecuente durante la hora anterior al sueño; se concluye
que la duración del sueño, la calidad del sueño, la eficiencia del sueño y el
peso son mejores entre los niños que no tienen dispositivos electrónicos de
entretenimiento y comunicación en el dormitorio y frecuentemente leen un
libro durante la hora anterior al sueño, en comparación con aquellos que
usan dispositivos electrónicos de entretenimiento y comunicación durante
esta hora34.
La educación de los límites del uso de dispositivos electrónicos de
entretenimiento y comunicación por los padres puede mejorar los resultados
del sueño; estos hallazgos atribuyen al uso de los dispositivos electrónicos
de entretenimiento y comunicación dispositivos electrónicos de
entretenimiento y comunicación, incluidos televisores, computadoras,
tabletas, videojuegos y teléfonos celulares, que interfieren con el sueño en
niños y jóvenes; esta información es relevante para la promoción de la salud
y pueden dar lugar a recomendaciones en políticas nacionales al respecto34.
40
Hilpert35et al., investigó las diferencias socioeconómicas y / o
culturales, relacionados con el sobrepeso; analizo la influencia de las
variables del estado de peso en los niños, habilidades motrices y el estilo de
vida entre 997 estudiantes de primer grado (53,2% hombres); la mediana de
edad fue 6,9 años; 7,3% eran obesos, 8,8% tenían sobrepeso; los niños con
bajo nivel socioeconómico (SES) tenían más probabilidades de ser obesos (p
= 0,029);bajo nivel socioeconómico (p ˂ 0,001), antecedentes de migración
(p = 0,001) y bajos niveles de actividad deportiva (p = 0,007) contribuyeron
más a un mayor consumo de televisión; la migración de fondo (p = 0,003) y el
sexo masculino (p <0,001) fueron los factores más fuertes para predecir un
mayor consumo de computadoras / videojuegos35.
Los niños con mayor nivel socioeconómico (p = 0,02), menor IMC (p =
0,035) y hombres (p = 0,001) obtuvieron mejores resultados en las pruebas
motoras; concluye que los niños con bajo nivel socioeconómico y migración
tenían más probabilidades de presentar patrones de comportamiento de
salud desfavorables, puntuaciones de IMC más altas y habilidades motrices
más deficientes; las intervenciones deben integrar estrategias de motivación
y focalización y considerar las diferencias culturales y educativas para
abordar estos grupos vulnerables; en resumen atribuye a las diferencias
socioeconómicas y / o culturales, como factores de riesgo relacionados con
el sobrepeso35.
Mack36 et al., realizó una búsqueda sistemática de literatura para
evaluar las posibilidades y limitaciones de los videojuegos para combatir y
prevenir la obesidad infantil, esta búsqueda incluyó estudios con videos o
juegos de computadora dirigidos a la nutrición, la actividad física y la
obesidad para niños entre 7 y 15 años de edad; el estudio distinguió entre los
juegos que tenían como objetivo (a) mejorar el conocimiento sobre nutrición,
hábitos alimenticios y ejercicio; (b) aumentar la actividad física; o (c)
41
combinar ambos enfoques; en general, los juegos fueron bien aceptados, en
un nivel cualitativo, la mayoría de los estudios informaron efectos positivos
sobre los resultados relacionados con la obesidad (mejora de los parámetros
relacionados con el peso, la actividad física o el comportamiento /
conocimiento dietético); sin embargo, los efectos observados fueron
pequeños; los juegos no abordaron aspectos psicosociales; el estudio explica
que el uso exclusivo de videojuegos para controlar el peso no ofrece
resultados satisfactorios; los videojuegos como un componente adicional
guiado de los programas de prevención y tratamiento tienen el potencial de
aumentar el cumplimiento y así mejorar los resultados del tratamiento 36.
Chen37 et al., refiere que la prevalencia de sobrepeso y obesidad fue
del 22% para los niños, el 7% para las madres y el 82% para los padres; los
niños pasaron un promedio de 1,2 h (72 min) participando en actividades
físicas y 0,76 h (46 min) en tiempo sedentario, incluyendo ver televisión o
jugar juegos de computadora y video por día; los factores asociados con el
índice de masa corporal más alto de un niño incluyen creencias maternas
sobre la susceptibilidad del niño a la obesidad, su propia susceptibilidad a la
obesidad, la edad más avanzada de un niño y la exposición a estímulos
alimentarios menos saludables en el hogar; atribuye a los comportamientos
de salud de la madre que pueden influir en los comportamientos de salud de
su hijo y son un modelo crucial para la familia y los niños, la prevención de la
obesidad infantil debe incluir a las madres y centrarse en construir un entorno
hogareño saludable para la familia; finalmente, comprender los factores
asociados con la obesidad infantil puede ayudar a los investigadores y
médicos a desarrollar programas y políticas culturalmente sensibles y
basados en la evidencia para reducir esta epidemia mundial37.
Perng38 et al., identificó los metabolitos asociados con el riesgo
metabólico, según el sexo, en adolescentes mexicanos de 8 a 14 años, el
42
perfil metabolómico se realizó en suero y los metabolitos asociados con una
puntuación Z de riesgo de síndrome metabólico; de 938 características
identificadas en el análisis metabolómico, 7 compuestos nombrados (de 27
metabolitos identificados) se asociaron con el puntaje Z de riesgo de
síndrome metabólico, y 3 compuestos nombrados (de 14 identificados) se
asociaron con la puntuación Z de riesgo de síndrome metabólico en niños;
en las niñas, el diacilglicerol (DG) 16: 0/16: 0, 1,3-dielaidina, mioinositol y el
urato se correspondieron con una puntuación Z de riesgo de síndrome
metabólico mayor, mientras que la N-acetilglicina, la timina y el ácido
dodecendioico se asociaron con un menor riesgo de síndrome metabólico;
por ejemplo, cada incremento de puntuación Z en DG 16: 0/16: 0
correspondía con 0.60 (95% CI: 0.47-0.74) unidades más altas depuntuación
Z de riesgo de síndrome metabólico; en los niños, se encontraron
asociaciones positivas de DG 16: 0/16: 0, tirosina y 5'-metiltioadenosina con
puntuación Z de riesgo de síndrome metabólico; se atribuye a los
metabolitos en las rutas del metabolismo de los lípidos, aminoácidos y
carbohidratos que están asociados con el riesgo metabólico en las niñas; los
compuestos en las rutas de los lípidos y el ADN se corresponden con el
riesgo metabólico en los niños 38.
7.2 Sobre los hallazgos más importantes de laboratorio,antropometría y hábitos de vida
En el presente estudio, la media de las variables estudiadas fueron:
edad 7,6± 2 años, glicemia 88,8 ± 8 mg/dl, colesterol 169±31 mg/dl,
colesterol HDL 46,9 ±11 mg/dl, colesterol LDL 103 ±28 mg/dl, triglicéridos
107±55 mg/dl; en la antropometría la media fue: peso 35,8±10 kilos, talla
127± 11 centímetros; IMC 21,6 ±2,8 Kg/m2; en los hábitos de vida, la media
fue: actividad física 83,9 ±35 minutos, horas de sueño 8,2±0,06 horas; en el
caso de la edad se explica por qué constituyen menores de 12 años, en
43
términos generales la glicemia media en normal con un pico máximo elevado,
pero dentro de los limites; el colesterol total tiene un pico máximo que supera
los valores normales (266mg/dl), es decir se aprecia hipercolesterolemia en
estos niños; el colesterol HDL, pero hay un valor mínimo bien bajo de
(29mg/dl ), el colesterol LDL tiene un pico de (184 mg/dl), es decir la
hipercolesterolemia, se atribuye al colesterol malo; en los triglicéridos hay un
pico máximo de (321mg/dl), por tanto también se atribuye a los triglicéridos la
hipergliceridemia importante; en lo relacionado a los hábitos de vida, la
actividad física media es importante; las horas de sueño mínima es de 6
horas y la media de 8,2 horas, por tanto predomina todavía en su mayoría un
sueño reparador, pese a que el niño necesita más horas de sueño.
Mărginean8 et al., define la hipertrigliceridemia como un nivel de
triglicéridos superior a 150 mg / dl.; presentael caso de una adolescente de
15 años y 6 meses, con síntomas de: dolor abdominal intenso
predominantemente en el cuadrante izquierdo lateral, náuseas, vómitos y
falta de hecesdurante 2 días; laboratorio revelo leucocitosis con neutrofilia,
trombocitopenia, alto nivel de amilasa sérica y triglicéridos, y un aumento de
biomarcadores inflamatorios; las investigaciones de imagen mostraron ascitis
e íleo paralítico; los efectos secundarios de los fármacos hipolipidémicos
afectan la función hepática y conducen a la rabdomiólisis; la
hiperlipoproteinemia tipo V (hipertrigliceridemia), es una afección rara que
representa aproximadamente el 5% de los casos; con riesgo de pancreatitis
aguda; el pronóstico de la hipertrigliceridemiaen pediatría se le atribuye los
efectos negativos del tratamiento hipolipidémico a largo plazo8.
Gurka7 et al., evaluó el puntaje basado en el valor Z de severidad del
síndrome metabólico empleando índice de masa corporal (IMC) como su
medida de adiposidad (MetS-Z-IMC) y el puntaje basado en el valor Z de
circunferencia de la cintura para síndrome metabólico, en la predicción de
44
enfermedad futura; realizó un análisis factorial confirmatorio por sexo y etnia;
se validó el puntaje y se comparó con puntaje basado en el valor Z de
circunferencia de la cintura para síndrome metabólico para evaluar las
correlaciones con la futura enfermedad coronaria (CHD) y diabetes mellitus
tipo 2 (DM2); los factores de carga, que representan la contribución relativa
de cada componente al factor síndrome metabólico latente, fueron menores
para el IMC que para el circunferencia de la cintura WC en la formulación de
los dos puntajes respectivos (MetS-Z-IMC y MetS-Z-WC); sin embargo,
MetS-Z-IMC y MetS-Z-WC exhibieron relaciones de riesgo similares hacia la
enfermedad en el futuro; para cada uno, el aumento de la unidad de
desviación estándar en MetS-Z-IMC, la tasa de riesgo| para enfermedad
coronaria (CHD) fue (or:1,76 (IC 95%: 1,65-1,88) y tasa de riesgo para
diabetes mellitus tipo 2 (DM2) fue (OR:3,39; IC95%:3,16-3,63) (ambos p <
0,0001)7.
No hubo diferencias significativas entre las puntuaciones MetS-Z-WC
y MetS-Z-IMC en sus asociaciones con enfermedad coronaria (CHD) y
diabetes mellitus tipo 2 (DM2) futuros; un puntaje Z de severidad del
síndrome metabólico que utilizo el IMC como su medida de adiposidad opero
de manera similar a un puntaje basado en circunferencia de la cintura WC
para predecir futura enfermedad coronaria y diabetes mellitus tipo 2,
sugiriendo una similitud general en el riesgo basado en síndrome metabólico
según lo estimado por ambas medidas de adiposidad; esto explica la utilidad
clínica potencial de MetS-Z-IMC en la evaluación y seguimiento del riesgo
relacionado con síndrome metabólico a lo largo del tiempo7.
7.3 Sobrelos índices de correlación entre las principales variables
En el presente estudio, existe correlación entre la actividad física con:
triglicéridos, HDL; colesterol con: HDL, LDL; edad con: glicemia, horas de
45
sueño, IMC, peso, talla, triglicéridos; glicemia con horas de sueño; HDL con
triglicéridos; horas de sueño con: peso, talla; IMC con: peso, talla,
triglicéridos; peso con: talla, triglicéridos; correlación talla con: triglicéridos,
todos presentan significancia estadística; es decir las variables cuantitativas
de perfil lipídico se correlacionan con la actividad física; la edad y horas de
sueño con las más importantes del perfil lipídico, glucosa y antropometría.
Dhuper39 et al., estudió las diferencias étnicas en los perfiles de lípidos
en niños y adolescentes; el peso normal se definió como un IMC menor que
el percentil 85; el sobrepeso se definió como un IMC entre el percentil 85 y el
percentil 95; la obesidad de clase 1 se definió como un IMC mayor que el
percentil 95 hasta el 120% del percentil 95; un IMC entre 120% y 140% del
percentil 95 se definió como obesidad de clase 2; la clase 3 se definió como
un IMC superior al 140% del percentil 95; los resultados primarios fueron el
colesterol total medio, los triglicéridos, las lipoproteínas de baja densidad y
los niveles de lipoproteínas de alta densidad (HDL); la muestra incluyó a
14.481 negros no hispanos (NHB) (N = 4710), blancos no hispanos (N =
4910) y mexicanos americanos (N = 4861); en todas las categorías de IMC,
el grupo de negros no hispanos tenía los triglicéridos medios
significativamente más bajos y niveles de HDL medios más altos (p <0,0001);
se encontraron variaciones étnicas en los perfiles de lípidos en jóvenes
severamente obesos; estos hallazgos explican la menor prevalencia del
síndrome metabólico en jóvenes con NHB. Las pautas étnicas específicas
son necesarias para una mejor identificación de aquellos en riesgo en todos
los niveles de obesidad.39.
Hoffmann40 et al., evaluó objetivamente la actividad física de los niños
(PA) durante 6 días utilizando un dispositivo multisensorial (Actiheart®;
CamNtech, Cambridge, Reino Unido); los niveles de actividad se
categorizaron sobre la base del gasto de energía (MET) en actividad física
46
sedentaria, ligero actividad física (LPA), y actividad física moderada a
vigorosa (MVPA); tiempo sedentario se evaluó para 231 niños (7,1±0,6 años,
hombres: 45,9%) y se analizaron para grupos independientes; los factores
examinados (educación de los padres, ingreso familiar y antecedentes
migratorios) se evaluaron mediante el cuestionario de los padres; el peso, la
estatura y el sexo de los niños se recopilaron en las escuelas; el peso se
calculó sobre la base de los percentiles de IMC; en promedio, los niños
pasaron 3,5 ± 1,5 h. al día siendo sedentarios, excluyendo las horas de
sueño; significativamente mayor tiempo sedentario se encontró en las niñas (
t = -4,6, p <0,01), en los niños con antecedentes de migración ( t = -6,9, p
<0,01), en el fin de semana ( t= -2,8; p<0,01), y entre niños inactivos ( t = 6,8;
p <0,01)40.
Además, se identificaron correlaciones significativas con
tiempo sedentario en esta muestra para actividad física moderada a vigorosa
(MVPA) (B= -0,99; [-1,09;-0,88], p <0,01), ligero actividad física (LPA) (B = -
0,89; [-0,97; -0,82], p <0,01), antecedentes de migración (B= -17,64; [5,24;
30,04], p <0,01), sexo (B= -13,48; [-25,94; -1,01], p<0,05) e ingreso familiar
(B= -4,80; [-9,07;-0,53], p <0,05); se atribuyen posibles grupos de riesgo
identificados, que constituyen las niñas y niños con antecedentes migratorios
y los niños inactivos; un mayor ingreso se asoció con menos
tiempo sedentario ; en general, la desviación estándar fue mayor durante el
fin de semana; además, como la actividad física se correlacionó
negativamente con tiempo sedentario , estas actividades pueden
reemplazarse entre sí40.
Ertaş41 et al., refiere que la obesidad infantil y sus complicaciones es
un problema de salud y los cambios en la dieta / estilo de vida pueden ser
beneficiosos para la prevención de enfermedades; el estudio se realizó en
164 niños con sobrepeso u obesidad (87 varones, 77 mujeres) con edades
47
comprendidas entre 9 y 13 años; para todos los participantes, se realizó el
índice HLD-TR y un retiro dietético de 24 horas y se calculó la razón de
adecuación media (MAR); se tomaron medidas antropométricas y la
composición corporal de los niños; se evaluaron los factores de riesgo del
síndrome metabólico y la resistencia a la insulina; la edad media de los niños
y niñas fue de 11,2 ± 1,49 y 11,0 ± 1,40 años, respectivamente; la mayoría
de los niños eran obesos en ambos sexos; no hubo diferencias
estadísticamente significativas en los puntajes del índice de estilo de vida
saludable de Turquía HLD-TR entre los géneros 41.
A medida que las puntuaciones del índice aumentaron, se observó
una disminución en el consumo de energía y un aumento en la relación de
adecuación media (MAR); se observaron correlaciones negativas entre las
puntuaciones del índice y la masa corporal, la circunferencia de la cintura y la
masa de grasa corporal; además, un aumento de una unidad en la
puntuación del índice disminuye el riesgo de resistencia a la insulina en 0,91
veces después de los ajustes por edad y sexo (OR: 0,91; IC95%:0,85-0,97);
el índice de estilo de vida saludable de Turquía(HLD-TR) es una herramienta
válida que puede dar una idea sobre la calidad de la dieta en niños obesos,
además, con el aumento en el cumplimiento de las recomendaciones de
cambios en la dieta / estilo de vida, los indicadores de obesidad y síndrome
metabólico disminuyeron41.
Channanath42 et al., refiere que la "hipótesis del acelerador" predice la
aparición temprana de diabetes tipo 1 (D T1) en niños más pesados; en un
estudio de cohorte incluyó 474 niños kuwaitíes de etnia árabe diagnosticados
con DT1 de 6 a 18 años; los puntajes Z del IMC ajustado por edad y sexo se
calcularon comparando el IMC medido al momento del diagnóstico con los
datos de referencia de la población pediátrica kuwaití registrados durante un
período de tiempo comparable; el puntaje Z del IMC se consideró
48
inversamente asociado con la edad de inicio (r, -0,28, valor de p <0,001); los
niños con puntaje Z de IMC> 0 (es decir, IMC> promedio nacional) mostraron
una correlación más fuerte (r, -0,38; valor p <0,001) que aquellos con puntaje
Z de IMC <0 (r, -0,19; valor p < 0.001); el primer grupo mostró una edad de
inicio de la enfermedad significativamente más baja que el último grupo (9,6
± 2,4 frente a 10,5 ± 2,7, valor de p <0,001); lacorrelación inversa observada
fue consistente con el observado en niños anglosajones, europeos centrales,
caucásicos y blancos; mientras que es inconsistente con lo visto en los niños
de la India, neozelandeses y, australianos42.
Zabarsky43 et al., comparó el agrupamiento de factores de riesgo
cardiovascular (CVRFC) en jóvenes con obesidad severa con aquellos con
menores grados de obesidad; la cohorte derivada de clínica de obesidad
infantil en los grados de obesidad (clase I, II y III) y se agregó una categoría
"clase IV" que corresponde a>160% del percentil 95 del índice de masa
corporal (IMC) para edad y sexo; en un análisis de corte transversal, se
investigó la presencia de CVRFC en 2244 participantes; en 621 que fueron
seguidos longitudinalmente, se investigó los determinantes del punto final
CVRFC; la obesidad de clase IV se asoció con un mayor riesgo de CVRFC
en comparación con el sobrepeso (OR = 17,26, p <0,001) con una magnitud
similar a la obesidad de clase III (OR = 17,26, p <0,001); los niños varones
tenían un mayor riesgo de presencia de CVRFC (OR = 1,57, P =0,03) en
comparación con las niñas; la adiponectina (OR = 0,90, P <0,001) y los
niveles de leptina (OR = 0,98, P =0,008) fueron protectores,
independientemente del grado de obesidad; la obesidad basal de clase IV se
asoció con un mayor riesgo en comparación con el sobrepeso de tener
CVRFC en el seguimiento (OR = 5,76, p = 0,001), en un grado similar a la
obesidad de clase III (OR = 5,36, p = 0,001). Los cambios en el grado de
obesidad fueron predictores significativos de CVRFC en el seguimiento (OR
= 1,04, p <0,01 por cambio de IMC); el riesgo metabólico asociado con la
49
obesidad en la infancia se explica antes de alcanzar la obesidad clase IV; un
enfoque de estratificación de riesgo individualizado en niños con obesidad
severa debe basarse en la presencia de complicaciones en lugar de límites
simples de IMC43.
Heshmat44 et al., evaluó 3843 estudiantes (52.3% niños) con una edad
promedio de 12.45 años; la media para predecir el síndrome metabólico
aumentó de acuerdo con la elevación del número de componentes del
síndrome metabólico; el punto de corte general para predecir el síndrome
metabólico fue 1,76 total en pediatría (sensibilidad 93% y especificidad 82%);
el área bajo la curva ROC fue del 94%; los valores para niños y niñas fueron
1,79 y 2,72, respectivamente; el punto de corte general para predecir el
síndrome metabólico, explica con gran precisión la predicción pediátrica con
el síndrome metabólico en todos los grupos de género y edad, y parece ser
un índice válido en niños y adolescentes44.
Pacheco45 et al., examinó la obesidad de inicio temprano como un
factor de riesgo para el riesgo de síndrome metabólico en la adolescencia; se
investigó una cohorte de participantes chilenos (N = 673) seguida desde la
infancia, se evaluó a los 5 años y en la adolescencia (media 16,8 años); la
adiposidad se midió en ambos puntos de tiempo; la presión sanguínea y las
muestras de sangre en ayunas se evaluaron solo en la adolescencia; la
obesidad de inicio temprano se definió como un puntaje Z de la Organización
Mundial de la Salud de 2 desviaciones estándar (DE) o más para el índice de
masa corporal (IMC) a los 5 años; 18% de los participantes tenían obesidad
de inicio temprano, y el 50% de ellos permanecieron obesos en la
adolescencia; el puntaje promedio de riesgo de síndrome metabólico en la
adolescencia fue significativamente más alto entre aquellos con obesidad de
inicio temprano que entre aquellos sin (1,0, SD; 0,8 versus 0,2, SD; 0,8 [P
<.001]); en el modelo multivariable, la obesidad de inicio temprano contribuyó
50
independientemente a un puntaje de riesgo de síndrome metabólico más alto
en la adolescencia (β = 0.27, P <0,001), controlando el estado de obesidad
en la adolescencia y el sexo , y explicó el 39% de la varianza en el riesgo de
síndrome metabólico; la obesidad de inicio temprano, tan temprana como los
5 años se le atribuye un mayor riesgo de síndrome metabólico45.
Negash46 et al., entre 1559 participantes, encontró que la prevalencia
general de sobrepeso / obesidad fue del 22,9%; ser una niña (OR: 2,51; IC
95%: 1,92-3,29) o afroamericano (OR:1,35,; IC 95%: 1,04 -0,75) se asoció
con mayores probabilidades de tener sobrepeso u obesidad; las
consecuencias de salud identificadas entre los estudiantes con sobrepeso /
obesos difirieron entre los grupos étnicos; los estudiantes con sobrepeso /
obesos de color (ascendencia mixta) tenían más probabilidades de tener
hipertensión (OR:3.27; IC 95%: 1,18-9,08), hipertrigliceridemia (OR:1,94; IC
95%: 0,99-3,78) y bajo colesterol de lipoproteínas de alta densidad (HDL-C)
(OR:3,65;IC 95%: 2,33-5,72) , los estudiantes afroamericanos con
sobrepeso / obesos tenían mayores probabilidades de hipertensión (OR:3,62;
IC 95%: 1,31-10,04) y bajo HDL-C (OR:1,56; IC 95%:1,01-2,40) y con
sobrepeso / obesidad; los estudiantes blancos tenían tendencia a HDL-C
bajo (OR: 5,04,IC 95%:1,35-18,80); el sobrepeso / la obesidad es frecuente
entre los estudiantes se atribuye al sexo (mujeres) o etnia (afroamericanos)
el aumento de las probabilidades; el sobrepeso / obesidad también se asocia
con perfil de riesgo cardiometabólico adverso que agrava el problema y
sugiere peores resultados cardiovasculares en la edad adulta a futuro46.
Christensen9 et al, refiere que las personas con hipercolesterolemia
familiar (HF) tienen niveles elevados de colesterol de lipoproteínas de baja
densidad (LDL-C), aterosclerosis acelerada y enfermedad cardiovascular
prematura; mientras que los niños con dislipidemias inducidas por el estilo de
vida a menudo presentan anomalías complejas de los lípidos, los niños con
51
HF tienen hipercolesterolemia aislada; los resultados revelan que tanto los
niños con HF tratados con estatinas (n = 17) como no tratados con estatinas
(n = 30) tenían niveles más altos de lipoproteínas y lípidos que contienen
ApoBaterógenos y fracciones de lípidos en las subclases de lipoproteínas, en
comparación con los niños sanos (n = 57); los niños con HF mostraron
alteraciones en la concentración de partículas de HDL y el contenido de
lípidos, en comparación con los niños sanos; curiosamente, las pequeñas
partículas de HDL se caracterizaron por un mayor contenido de ésteres de
colesterilo y niveles más bajos de colesterol libre y fosfolípidos9.
Además, los ácidos grasos plasmáticos fueron más altos en los niños
con FH no tratados con estatinas, particularmente el ácido linoleico;
finalmente, el acetoacetato y el acetato fueron más bajos en los niños con HF
en comparación con niños sanos; concluye que a la hipercolesterolemia en
los niños se le atribuye las diversas repercusiones metabólicas y es más
compleja de lo que se creía anteriormente; en particular, la
hipercolesterolemia en los niños con HF no solo fue paralela al aumento de
las lipoproteínas que contienen ApoBaterogénicas y las fracciones de lípidos,
sino también a las alteraciones en las subfracciones de HDL que sugieren
una alteración del transporte de colesterol inverso 9.
Yoon10 et al., refiere que la obesidad metabólicamente sana (MHO) y
la obesidad metabólicamente insalubre (MUO) se diferencian por la
presencia de factores de riesgo cardiometabólico (CMRF) y resistencia a la
insulina (IR); el estudio incluyó 530 sujetos coreanos obesos, entre 10 y 19
años; se clasificaron en grupos MHO y MUO de acuerdo con la presencia de
CMRF (MHO (CMRF) / MUO (CMRF)) y el grado de resistencia a la insulina
IR (MHO (IR) / MUO (IR); se compararon los factores demográficos,
antropométricos, cardiometabólico y estilo de vida entre los grupos; el
análisis de regresión logística y el análisis de la curva característica operativa
52
del receptor se realizaron para identificar los factores que predijeron MHO; la
prevalencia de MHO (CMRF) y MHO (IR) en jóvenes coreanos obesos fue
36,8% (n=197) y 68,8% (n=356), respectivamente; los perfiles de CMRF
fueron significativamente menos favorables en los niños con MUO; la
actividad física más prolongada y más vigorosa y la menor ingesta de
proteínas se asociaron con el fenotipo MHO (CMRF); los mejores predictores
de MHO (CMRF) y MHO (IR) fueron la circunferencia de la cintura (OR: 0,82;
IC95%, 0,77-0,88, P <0,001) y la desviación estándar del índice de masa
corporal (IMC) puntuación (OR, 0,24; IC 95%, 0,15-0,39; P <0,001),
respectivamente; la prevalencia de MHO difería según cómo se definiera;
para manejar adecuadamente la obesidad en la juventud, el enfoque para las
personas con MHO y MUO debe personalizarse ya que lsa variaciones se
atribuyen a las características clínicas10.
Ranucci11 et al., examino los efectos de la intervención de estilo de
vida multidisciplinaria para tratar a niños y adolescentes con sobrepeso /
obesidad; el resultado principal fue el riesgo cardiometabólicobasado en la
medición de la relación cintura-altura (WHTR); los resultados secundarios
fueron (a) cambios en la composición corporal; (b) adherencia a una dieta
mediterránea; y (c) rendimiento físico; se involucró a 74 niños o adolescentes
con sobrepeso u obesidad; la intervención fue multidisciplinaria, incluyendo
nutrición, ejercicio y aspectos psicológicos basados en un enfoque familiar;
durante seis meses para niños y tres meses para adolescentes; antes y
después de la intervención, las medidas antropométricas (altura, peso
corporal, índice de masa corporal o IMC, circunferencia de la cintura y
composición corporal), índice de riesgo cardiometabólico (relación cintura-
altura o WHTR) y hábitos de nutrición de los participantes y sus familias se
evaluaron; además, se realizó un conjunto de pruebas de aptitud motora
funcional para evaluar las medidas de rendimiento físico, los resultados,
después de la intervención, tanto los niños como los adolescentes mostraron
53
una reducción significativa en el peso corporal, IMC, circunferencia de la
cintura, masa grasa e índice WHTR y una mejora de la masa libre de grasa,
adherencia a la dieta mediterránea y rendimiento físico, se atribuye que un
enfoque multidisciplinario basado en la familia es eficaz a corto plazo para
mejorar el estado de salud, los hábitos de nutrición y el rendimiento físico en
niños y adolescentes11.
Wylie-Rosett47 et al., en un entorno de atención primaria pediátrica,
mediante el puntaje Z del índice de masa corporal promedio disminuyó en
ambos brazos (P <0.01) sin diferencia significativa entre el cuidado estándar
solo (0,12 kg [SE: 0,03]) y el programa cuidado estándar + mejorado (0,15 kg
[SE: 0,03]) brazo (P = 0,15); comparado con el programa Cuidado estándar
solo, el programa cuidado estándar + mejorado dio como resultado mejoras
significativamente mayores en el colesterol total (P = 0,05), colesterol de
lipoproteínas de baja densidad (P = 0,04), aspartatoaminotransferasa (P =
0,02) y concentraciones de alaninetransaminase ( P = 0,03); concluye que
los entornos de atención primaria de red de seguridad pueden proporcionar
servicios eficaces de control de peso pediátrico; la consejería conductual
dirigida basada en la familia ayuda a los niños con sobrepeso u obesidad a
lograr un índice de masa corporal modesto del índice de mejoría de la escala
Z; el desarrollo de un programa de intervención de estilo de vida saludable
más intensivo se le atribuye la mejora en algunos parámetros metabólicos47.
Brannsether12 et al., refiere que la detección temprana del aumento de
peso anormal en la infancia puede ser importante para fines preventivos; se
analizó los incrementos de 1 año del índice de masa corporal (IMC) y el IMC
estandarizado (IMC SDS) en la infancia y exploro el cambio condicional en el
IMC SDS como un método alternativo para evaluar los cambios de 1 año en
el IMC; la distribución de incrementos de 1 año de IMC (kg/m2) y BMI SDS se
resumen por percentiles; las diferencias según sexo, edad, estatura, peso,
54
IMC inicial y el estado del peso en el IMC y en los incrementos del IMC SDS
se evaluó con regresión lineal múltiple; el cambio condicional en el IMC SDS
se basó en la correlación entre las mediciones anuales de IMC convertidas
en SDS; los resultados evidenciaron los incrementos del IMC, que
dependieron significativamente del sexo, estatura, peso y IMC inicial; los
cambios en el IMC SDS dependieron significativamente solo de la SDS inicial
del IMC; la distribución del cambio condicional en el IMC SDS utilizando un
modelo de dos correlaciones fue casi normal (media = 0,11, SD = 1,02, n =
1167), con 3,2% (2,3-4,4%) de las observaciones por debajo de -2 SD y 2,8
% (2,0-4,0%) por encima de +2 SD; concluye que el cambio condicional en el
IMC SDS explica la detección de grandes cambios inesperados en el IMC
SDS12.
Oliosa et al., evaluó si los indicadores del índice de masa corporal del
estado de peso y relación cintura-altura son similares al porcentaje de grasa
corporal para identificar a los niños obesos y adolescentes con perfil lipídico
desfavorable; en 840 niños y adolescentes (6-18 años); se clasificaron como
no obesos (<P 95 ) u obesos (≥P 95 ) de acuerdo con el porcentaje de grasa
corporal e indicadores de estado de peso, índice de masa corporal y relación
cintura-altura; el porcentaje de grasa corporal se obtuvo por impedancia
bioeléctricamultifrecuencia; la asociación lineal entre la obesidad y el
aumento de las fracciones lipídicas fue evaluada por ANCOVA; las curvas de
distribución normal del colesterol no HDL se diseñaron para obesos y no
obesos; la proporción de individuos obesos con niveles elevados de
colesterol no HDL en todos los indicadores, se calculó el puntaje Z48.
En los resultados, los niños obesos presentaron un mayor colesterol
no HDL en comparación con los no obesos, clasificados por índice de masa
corporal (107 ± 28 vs. 94 ± 25mg / dL, p = 0,001), relación cintura-altura (115
± 29 vs. 94 ± 25mg / dL, p <0,001) y porcentaje de grasa corporal (119 ± 33
55
vs. 94 ± 24mg / dL, p <0,001); de forma diferente, las niñas obesas
presentaron un colesterol no HDL más alto en comparación con las personas
no obesas solo según la clasificación de porcentaje de grasa corporal (118 ±
24 vs. 96 ± 26 mg / dL, p = 0,001); se observó un gran cambio hacia la
derecha en la curva de distribución de colesterol no HDL entre las niñas
obesas en comparación con las no obesas solo cuando el porcentaje de
grasa corporal se utilizó para discriminar entre obesos y no obesos; al
porcentaje de grasa corporal, se le atribuye la propiedad de identificar mejor
los indicadores de peso para los niños y adolescentes con perfil lipídico
desfavorable, principalmente entre las niñas48.
Elmaogullari13 et al., refiere que mientras algunos niños obesos son
metabólicamente saludables (MHO), algunos tienen problemas de salud
adicionales, como hipertensión, dislipidemia, resistencia a la insulina y
hepatosteatosis, que aumentan la mortalidad y la morbilidad relacionada con
enfermedades cardiovasculares (ECV) durante la edad adulta; estos niños
son metabólicamente obesos (no saludables) MUO los niños; en una
muestra de 1085 pacientes con edades comprendidas entre 6 y 18 años, con
un IMC de edad y sexo que excedía el percentil 95, se incluyeron en el
estudio (media de 11,1 ± 2,9 años, 57,6% mujeres, 59,7% de pubertad); los
pacientes sin dislipidemia, resistencia a la insulina, hepatosteatosis o
hipertensión se consideraron como MHO; la dislipemia se definió como un
nivel de colesterol total superior a 200 mg / dL, triglicérido superior a 150 mg /
dL, LDL superior a 130 mg / dL o HDL inferior a 40 mg / dL13.
La resistencia a la insulina se calculó utilizando el modelo de
evaluación de la homeostasis para el índice de resistencia a la insulina
(HOMA-IR); la hepatoesteatosis se evaluó con ultrasonido abdominal; la
duración de la obesidad, la actividad física y los hábitos nutricionales, el
tiempo frente a la pantalla y la obesidad parental fueron cuestionados; se
56
realizó pruebas de función tiroidea y hepática; los resultados revelaron 642
casos (59,2%) fueron MUO; la edad avanzada, el sexo masculino, el
aumento del índice de masa corporal estandarizado (IMC-SDS) y el estilo de
vida sedentario se asociaron con MUO; el consumo excesivo de comida
chatarra se asoció con MUO particularmente entre los pacientes obesos
prepúberes; concluye que los factores más importantes que afectan la salud
metabólica en la obesidad se les atribuye a la edad y el IMC; los efectos
positivos de un estilo de vida activo y hábitos alimenticios saludables son
prominentes en el período prepuberal y estos explican que los hábitos se
deben formar lo más temprano en la vida13.
Kloppenborg14 et al., en una muestra 2154 niños y adolescentes (979
niños) con sobrepeso u obesidad (media 12 años) y 1824 (728 niños) con
peso normal (media 12 años) se midió las concentraciones antropométricas,
presión arterial, pubertad y ayuno de glucosa, insulina, hemoglobina
glucosilada (HbA1c) y lípidos; se encontró, que alrededor del 14,1% de los
participantes con sobrepeso u obesidad exhibieron glucosa alterada en
ayunas (IFG) según la Asociación Americana de Diabetes (ADA) y 3,5% de
acuerdo con la definición de la Organización Mundial de la Salud (OMS);
entre las personas con peso normal, las prevalencias correspondientes
fueron 4,3% y 0,3%; la glucosa alterada en ayunas (IFG) se asoció con una
presión arterial sistólica más alta, concentraciones más altas de HbA1c,
insulina, péptido C (P <0,0001) y triglicéridos (P =0,03),el modelo informático
actualizado de evaluación del modelo de homeostasis (HOMA2), se usó para
calcular HOMA2-B, que es una medida sustitutiva de la función de la célula β
a partir de glucosa en plasma en ayunas péptido C y HOMA2-IS, que es un
sustituto de la sensibilidad a la insulina basado enalteración de la glucosa en
ayunas e insulina en suero; y, menor HOMA2-IS y HOMA2-B (P <0,0001)
independientemente de sexo, edad, pubertad, relación cintura-altura y grado
de obesidad14.
57
Además, la glucosa alterada en ayunas (IFG) se asoció con un mayor
riesgo de hipertensión (OR = 1,66 [IC 95%: 1,21- 2,28], p = 0,002) y
dislipidemia (OR = 1,90 [IC 95%: 1,38;-2,56], p <0,0001 ) en comparación
con el grupo sin la glucosa alterada en ayunas (IFG) independiente de la
edad, el sexo y la pubertad; concluye que la prevalencia de glucosa alterada
en ayunas (IFG), al aplicar el criterio de la Asociación Americana de Diabetes
(ADA) comparado con el criterio de la OMS, fue 4 veces mayor en individuos
con sobrepeso y obesidad y 14 veces mayor en individuos con peso normal
en esta muestra de estudio de niños y adolescentes; a la glucosa alterada en
ayunas (IFG), se le atribuye el mayor riesgo de hipertensión y dislipidemia
en comparación con sus pares normoglucémicos, independientemente de la
definición aplicada14.
7.4 Sobrela distribución de la relación entre sexo, edad y diagnósticode obesidad y sobrepeso con las principales variables nominales
En el presente estudio se encontró relación estadísticamente
significativa entre videojuegos con la edad preescolar y escolares, además
de los adolescentes, p< 0,05; pues se atribuye a que los videojuegos
actualmente llaman la atención a niños y adolescentes, sobre todo si
disponen de la computadora o Tablet en el dormitorio, sin control de los
padres, o si estos son permisivos; lo cual contribuye a la obesidad y
consecuentemente a la dislipidemia; en el resto de relaciones no se encontró
significancia estadística.
Al-Khalifah15 et al., incluyó una cohorte de 270 niños , con una edad
media de 11,6 ± 2,7 años y un puntaje Z de IMC 3,1; la prevalencia inicial de
pre-diabetes, basada en glucosa elevada en 2 horas en OGTT o HbA1c, fue
58
de 100/270 (37%); entre los niños con prediabetes al inicio del estudio, 53
(53%) continuaron teniendo antecedentes de diabetes en los siguientes 2
años, 15 (15%) fueron euglucémicos al año y tenían prediabetes a los 2
años, 20 (20%) se volvieron euglucémicos y permanecieron así; el cambio en
el índice Z de IMC predijo el estado de desglicemia a los 2 años; entre los
euglucémicos al inicio del estudio, la incidencia de prediabetes fue de 14
(8,2%) después de 1 año, 20 (12,8%) a los 2 años; los predictores de la
prediabetes incidente fueron el puntaje Z del IMC basal; razón de riesgo (HR)
1,72, CI 95% (1,08- 2,74) y basal de HbA1c HR 1,26, IC 95% (1,02-1,56)
cuando se controla por edad, antecedentes familiares de diabetes y sexo;
concluye que se atribuye a la prediabetes la presencia de una morbilidad
significativa en niños con obesidad, por lo tanto las intervenciones de estilo
de vida basadas en la familia podrían retrasar la progresión de la pre-
diabetes15.
Perng49 et al., estudio las asociaciones de dos patrones de metabolitos
relacionados con la obesidad con cambios en los biomarcadores metabólicos
durante la adolescencia temprana; mediante regresión lineal multivariable se
examinó las asociaciones de aminoácidos de cadena ramificada (BCAA) y
los patrones de las hormonas androgénicas con cambios en la glucemia
(glucosa en ayunas, insulina, evaluación del modelo homeostático de
resistencia a la insulina), adipocinas (leptina, adiponectina), inflamación
(proteína C-reactiva, interleucina-6), perfil lipídico y presión arterial durante 5
años de seguimiento entre 213 niños, de 6 a 10 años al inicio del estudio; las
covariables incluyeron edad basal, estado puberal, nivel de biomarcador y
percentil de IMC, y edad en el seguimiento; también se consideró las
interacciones con el sexo y el percentil de IMC basal49.
La mediana de edad al inicio del estudio fue de 7,7 años; 48,8% eran
niños; en los modelos ajustados, cada 1 unidad del patrón de aminoácidos
59
de cadena ramificada (BCAA) correspondió con una disminución de 4,82 (IC
95%: 0,92 - 8,71) mg / dL en la glucosa en ayunas en los niños; en las niñas,
el patrón de BCAA se asoció con un aumento en los triglicéridos (4,17 [0,03 -
8,32] mg / dL); el patrón de andrógenos se asoció con una disminución de la
leptina (-2.35 [-4.34 a -0.35] ng / dL) y una mayor proteína C reactiva (0,28
[0,03 a 0,54] mg / dL) en las niñas; estas relaciones no difirieron por el
percentil IMC inicial; concluye que los patrones de metabolitos de BCAA y
hormona androgénica se atribuyen a los cambios en los parámetros
metabólicos de una manera específica con el sexo durante la adolescencia
temprana49.
Eldosouky16 et al., refiere que la obesidad es un trastorno multifactorial
con evidencia que respalda el papel del factor genético en su etiología;
evalúa la relación entre la leptina G2548A (rs7799039) y los receptores de
leptina (genotipo Gln223Arg (rs1137101) y su nivel de leptina y el riesgo de
obesidad infantil; el estudio caso-control se realizó en 168 niños obesos y
obesas saudita y 126 no obesos como control; se midió los niveles de
insulina, leptina, glucosa en sangre y perfil de lípidos en ayunas, se
evaluaron el HOMA-IR y el IMC; la genotipificación de las variantes del gen
de la leptina y el receptor de leptina se realizó mediante el método de PCR
en tiempo real; el alelo de rs1137101 fue significativamente más alto en
niños con sobrepeso y obesidadque los controles; mostró una asociación
significativa con el riesgo de obesidad OR 7,1 [IC95%: 3,4-14,8] y OR 2,8
[IC95%: 2,0 – 4,1], respectivamente16.
El nivel de leptina fue significativamente mayor en pacientes que en
los controles (p < 0,000 *) con los genotipos GG y AG que tenían el nivel
más alto de leptina en comparación con otro genotipo en el grupo obeso; en
cuanto al genotipo rs7799039 AA, mostró un nivel significativamente más alto
de leptina que otros genotipos en el mismo grupo con una diferencia no
60
significativa en la distribución de genotipos entre obesos y controles; la
variante rs1137101 del receptor de leptina y el nivel de leptina en ayunas se
correlacionan con el sobrepeso y la obesidad en niños sauditas; el genotipo
GG de los receptores de leptina rs1137101 y los niveles de leptina sérica
más altos se atribuyen como factores de riesgo para la obesidad infantil 16.
O'Connor17 et al., refiere que la actividad física y la dieta son
comportamientos de salud modificables importantes que contribuyen al
riesgo de obesidad; examino las diferencias en la concurrencia de
actividades y la ingesta dietética entre las madres y los niños, muestra de
175 madres y sus hijos de 8 a 12 años; los participantes completaron 8 días
de evaluaciones ecológicas de evaluación momentánea, informando si las
siguientes actividades se habían producido durante las últimas 2 horas:
actividad de pantalla sedentaria, actividad física e ingesta de alimentos
saludables (frutas y verduras) y poco saludables (comida rápida, papas fritas,
panes / dulces y refrescos / bebidas energéticas); los modelos de regresión
logística multinivel estimaron las probabilidades ajustadas de consumir
ingesta dietética saludable y no saludable para madres y niños durante
períodos que informan actividad física (frente a ninguna actividad física) o
actividad de pantalla sedentaria (frente a la actividad de pantalla no
sedentaria)17.
Las pruebas post hoc compararon las estimaciones para las madres
frente a los niños; los resultados revelan, que los niños fueron
significativamente más propensos que sus madres a consumir alimentos no
saludables durante ventanas de 2 horas que incluyeron actividad física (OR [
niños ] 1,85, IC 95% 1,47 a 2,31; OR [madres] 0,83, IC 95% 0,58 a 1,20; P
<0,05), pero no actividad de pantalla sedentaria (P = 0,067); además, los
niños y sus madres no difirieron en su probabilidad de consumir alimentos
saludables durante las ventanas de 2 horas con actividad de pantalla
61
sedentaria (P = 0,497) o actividad física (P = 0,170); concluye los resultados
explican que el consumo de alimentos no saludables puede ser más
probable que ocurra en un intervalo de 2 horas, incluida la actividad física en
niños, en comparación con la de sus madres17.
Puia18 at al., refiere que la prevención de la obesidad en los niños
representa una de las principales preocupaciones en la atención primaria;
para convertirse en un adolescente y adulto saludable, el niño debe seguir un
estilo de vida saludable en todos los aspectos: nutricional, conductual, físico
y recreativo; se realizó una consulta familiar, que consistió en un cuestionario
sobre actividad física, dieta y uso de dispositivos electrónicos; participaron 98
niños de 5 a 15 años, se midió peso, estatura, circunferencia de cintura,
circunferencia de muñeca, grosor del tejido subescapular y se calculó el
índice de masa corporal; el análisis de la relación entre los datos
antropométricos mostró una diferencia significativa entre niñas y niños solo
con respecto a la circunferencia de la muñeca; los grupos que realizan
actividades cotidianas en el hogar tienen un peso significativamente mayor,
índice de masa corporal, circunferencia abdominal y de muñeca18.
La participación en clases de educación física en la escuela se asoció
significativamente solo con la circunferencia de la muñeca; el cambio
frecuente de la opción para el deporte extracurricular mostró una diferencia
significativa en el peso, la circunferencia de la cintura y la muñeca a favor del
grupo que practicaba muchos deportes; la dieta de comida rápida y el tipo de
hábitos alimenticios de la familia (comida casera, precocinada u ordenada)
mostraron diferencias entre las medianas de los índices antropométricos con
valores más altos para aquellos que comen con mayor frecuencia comida
rápida o comida ordenada; tanto las niñas como los niños, en presencia de
un estilo de vida poco saludable (falta de actividad física recreativa y
62
educativa, hábitos alimentarios, tiempo inapropiado frente a una pantalla)
que se explica en los índices de adiposidad desfavorables18.
Nasreddine19 et al., estudio los patrones de la dieta entre los niños en
edad preescolar en el Líbano y evaluó su asociación con el sobrepeso y la
obesidad, mediante una encuesta nacional entre niños de 2 a 5 años (n =
525), se recogieron variables sociodemográficas, dietéticas, estilo de vida y
antropométricas; el sobrepeso / obesidad se definió con base en los criterios
de la Organización Mundial de la Salud 2006 (puntaje Z de IMC por edad >
+2); se identificaron dos patrones, "comida rápida y dulces" y "libaneses
tradicionales"; el patrón de "FastFood and Sweets" se caracterizó por un
mayor consumo de bebidas endulzadas, comidas rápidas, bocadillos salados
y dulces; el "libanés tradicional" fue impulsado por una mayor ingesta de
cereales, productos lácteos, frutas y verduras; los niños pertenecientes al
tercer tercil de los puntajes del patrón tradicional tenían probabilidades
significativamente menores de sobrepeso / obesidad, en comparación con el
primer tercil (OR: 0,33, IC 95%: 0,11-0,97); la educación materna más alta y
la mayor frecuencia de comer con la familia predijeron el cumplimiento del
patrón tradicional, mientras que la presencia de un ayudante doméstico fue
un determinante negativo; la adhesión al patrón de comida rápida y dulces se
asoció positivamente con la edad del niño y se asoció negativamente con el
sexo femenino y la educación materna; se atribuye al patrón "tradicional
libanés" la asociación con un menor riesgo de sobrepeso preescolar19.
Bajamal50 et al., en Arabia Saudita, aproximadamente el 14,8% de las
niñas y adolescentes menores de 20 años son obesas, en comparación con
solo el 9,4% de los niños y adolescentes varones; un factor de riesgo
relacionado con la alta prevalencia de obesidad, es la actividad física
inadecuada (AP); solo el 25% de las adolescentes cumplen con la
recomendación de 60 minutos de actividad física moderada a vigorosa por
63
día; se examinó las relaciones entre las actividad física y las variables
cognitivas y afectivas autoinformadas, incluye las barreras percibidas para la
actividad física, la autoeficacia, el disfrute, el apoyo social y el compromiso
con actividad física; de 405 mujeres adolescentes con promedio de 15,4
años participaron en el estudio, de las cuales el 25,3% tenían sobrepeso u
obesidad; el nivel promedio de actividad física medido mediante el
Cuestionario de Actividad Física para Adolescentes fue de 2,1 (DE = 0,66),
que es bajo; el modelo no apoyó la relación indirecta de las barreras
percibidas a través del compromiso o la relación directa entre disfrute y
actividad física; el 25,4% de la varianza en actividad física fue explicada; este
estudio explica que las adolescentes sauditas necesitan intervenciones para
aumentar su actividad física; los hallazgos sugieren que abordar las barreras
percibidas para la actividad física y enfocarse en la autoeficacia de la
actividad física, el disfrute de actividad física y el apoyo social para actividad
física para mejorar el compromiso con actividad física puede ser un enfoque
fructífero en las intervenciones para aumentar la actividad física entre las
adolescentes saudíes50.
Turel51 et al., estudio las asociaciones entre los atributos del uso de
videojuegos y la obesidad, se empleó encuestas entre padres e hijos (t1) y
actividad física objetiva y medidas fisiológicas (t2) de 125 niños /
adolescentes (edad promedio = 13,06, 9-17 años) que reproducen video
juegos; los resultados del estudio son los siguientes: (a) la duración
autorreportada del juego de video en la ventana de 4 horas antes de
acostarse se relaciona con una mayor adiposidad abdominal (relación
cintura-altura) y esta asociación puede estar mediada por una reducción
calidad del sueño (medida con el índice de calidad del sueño de Pittsburgh);
y (b) la duración media de la sesión de videojuego autorreportada se asocia
con una mayor adiposidad abdominal y esta asociación puede estar mediada
por un mayor consumo de bebidas dulces autoinformado mientras se juegan
64
videojuegos y se reduce la calidad del sueño; la duración del videojuego en
la ventana de 4 horas antes de acostarse, duración típica de la sesión de
videojuego, el consumo de bebidas dulces mientras se juegan videojuegos y
la mala calidad del sueño tienen asociaciones aversivas con la adiposidad
abdominal51.
Chou52 et al., investigó los factores que influyen en el IMC en los niños
de escuelas primarias, incluidos los niveles de actividad física,
comportamientos sedentarios, los hábitos alimenticios y la percepción de la
forma del cuerpo en los IMC de los niños de escuela primariadel sur de
Taiwán; se utilizó un diseño de corte transversal, y los participantes
consistieron en 3251 estudiantes de quinto grado (1628 niños, 50,1%, 1623
niñas, 49,9%); los valores de IMC promedio para niños y niñas fueron de
19,69 y 18,70 (kg/cm) respectivamente; se observó asociaciones
estadísticamente significativas entre el IMC y sexo, 31-60 min de niveles
diarios de actividades físicas vigorosas o moderadas, el tiempo que se pasa
mirando la televisión, el tiempo dedicado a los videojuegos o la computadora
y la ingesta de carne o salsa de carne con arroz ( p <0,001); la forma del
cuerpo percibido también afectó al índice de masa corporal de la escuela los
niños; los resultados de este estudio permiten a las instituciones educativas
en Taiwán entender los factores que afectan el IMC a los niños de la escuela
y usa esta información como base para futuras políticas de peso corporal
saludable; en resumen, se atribuye al sexo, actividades físicas, tiempo que
mira la televisión, tiempo dedicado a los videojuegos o la computadora y la
ingesta de carne o salsa de carne con arroz y forma del cuerpo percibido,
constituyen factores que afectan el IMC a los niños de la escuela52.
Moradi53 et al., refiere que el tiempo de pantalla (ST), que incluye mirar
televisión y jugar juegos electrónicos, es la principal causa de una creciente
epidemia de obesidad; evaluó el tiempo de pantalla y su asociación con la
65
actividad física, el sobrepeso y el estado socioeconómico (SES) en niños de
10 a 12 años de edad; en base a los resultados obtenidos, el 47.28% (IC
95%: 45,33-49,24) de los participantes pasaron más de dos horas al día en
televisión y videos y juegos electrónicos jugando; las personas que pasan
más tiempo en actividades de tiempo de pantalla, independientemente de
sus actividades físicas, son más susceptibles al sobrepeso y la obesidad (p =
0,002); las personas en los grupos socioeconómicos más altos pasaron más
tiempo viendo televisión, video y juegos electrónicos (p = 0,001); hubo una
relación directa entre el área residencial y tiempo de pantalla (P = 0,052);
eltiempo de pantalla en el hombre resultó ser mayor (p = 0,033); además, el
tiempo de pantalla también fue menor en los niños en edad escolar cuyas
madres tenían una mayor educación (p = 0,56); este estudio, explica la
necesidad aumentar el nivel de educación y el conocimiento en las madres y
diseñar intervenciones consistentes con los niños, el género y la ubicación
residencial para reducir el tiempo de pantalla y los resultados asociados en
los niños53.
Domingues-Montanari54 refiere que en los últimos años, el tiempo de
pantalla se ha convertido en un concepto más complicado, con una variedad
en constante expansión de dispositivos de medios electrónicos disponibles
en todo el mundo; la televisión sigue siendo el tipo predominante de actividad
basada en pantallas entre los niños; sin embargo, el uso de computadoras,
los videojuegos y la propiedad de dispositivos, como tabletas y teléfonos
inteligentes, se están produciendo desde una edad cada vez más joven; el
tiempo de pantalla, en particular, la visualización de televisión, se ha
asociado negativamente con el desarrollo de habilidades físicas y cognitivas,
y está asociado positivamente con la obesidad, problemas para dormir,
depresión y ansiedad; en resumen se atribuye la obesidad, los problemas
para dormir, depresión y ansiedad, a la televisión, computadoras,
videojuegos, tabletas y teléfonos inteligentes54.
66
7.5 Sobre la relación entre el diagnóstico de obesidad y sobrepeso(variable endógena), con las variables exógenas
En el presente estudio, mediante análisis de regresión logística
binaria, se encontró relación entre diagnóstico de obesidad y sobrepeso
(variable endógena), con las variables exógenas: peso, talla, IMC, se
identificó significancia estadística, p<0,05 (p=0,000, p=0,016, p=0,000
respectivamente); por tanto, las tres variables están relacionadas con la
obesidad y sobrepeso; esto se atribuye probablemente a factores de riesgo
como al sedentarismo, tiempo dedicado a la televisión, videojuegos,
computadora, tablet, teléfono celular; así como hábitos alimenticos de
acuerdo a criterios socioculturales y socioeconómicos de la familia, con poco
o escasa actividad física.
Simonato55 et al., refiere que ver la televisión se asocia con los
indicadores de estilo de vida en la adolescencia, en Quebec (Canadá); el
niño de 13 años autoinforma hábitos de estilo de vida, que experimentaron
una regresión lineal en la televigilancia informada por los padres a la edad de
2 años, mientras se ajustaba a posibles factores de confusión; los niños
vieron en promedio 1 hora y 46 min de televisión por día (SD = 1h13m) con
un mínimo de ninguna exposición y un máximo diario de 9 hy 26 min;
curiosamente, el 69.5% de los niños vieron> 1 h por día de televisión; más de
una cuarta parte nuestra muestra (30%) observó> 2 h por día; a los 13 años,
los participantes informaron ver televisión, jugar videojuegos y estar en el
computadora por un promedio de 2 h y 45 min por día (SD = 1h19m) cada 1h
13m aumento en ver televisión/ día, se asoció prospectivamente con un
riesgo aumentado de 8,2% de hábitos poco saludables de alimentos (no
estandarizada b = 0,05, IC 95%, 0,02 a 0,07), 10,1% de disminución en
comer el desayuno en días laborables (no estandarizada b = - IC 95%, -0,09
a -0,04), aumento de 13,3% en el IMC (no estandarizada b = 0,38; 0,06 IC
67
95%, 0,26 a 0,50), 4,7% de disminución en el compromiso del estudiante (no
estandarizada b = -0,07; IC 95%, -0.14 a -0.004), y un aumento de 5,8% en
el tiempo de pantalla concurrente (no estandarizado b = 0.06, IC 95%, 0.02 a
0.11)55.
Las simulaciones post hoc de incumplimiento de las recomendaciones
de AAP respaldan su implementación; se explica que ver televisión
excesivaen la niñez temprana se asoció prospectivamente con una salud
menos óptima y disposiciones conductuales auto invertidas; los hábitos de
estilo de vida no solo afectan el riesgo metabólico sino que también pueden
influir en los resultados de éxito personales; estas relaciones independientes,
observadas más de una década después, sugieren que la necesidad de una
mejor conciencia de los padres sobre la forma en que los niños invierten sus
horas de vigilia limitadas podría afectar sus trayectorias de curso de la vida a
largo plazo55.
Ferro56 et al., realizó un estudio retrospectivo de pacientes entre 6 y 18
años; los pacientes se clasificaron en peso normal (IMC <85); sobrepeso
(IMC ≥ 85 y<95); obesidad (IMC ≥ 95); mediante análisis logístico múltiple
seestimó los factores de riesgo asociados con el IMC y exploro la asociación
entre el diagnóstico de lesión y el IMC; los factores predictivos asociados con
la obesidad y el sobrepeso fueron la edad escolar (p <0,001), el sexo
masculino (p <0,001) y el número de visitas por año ( obesidad: p <0,001 y
sobrepeso: p <0,05); los niños obesos tenían menos riesgo de lesión que el
peso normal (p <0,05); en el subconjunto de lesiones, las fracturas en la
edad escolar tenían más probabilidades de ocurrir en la obesidad (p <0,01);
las fracturas dislocadas (p <0,01) y las fracturas en las extremidades
inferiores tuvieron más probabilidades de ocurrir en la obesidad y el
sobrepeso (p <0,05); concluye que los niños en edad escolar que se
presentan a departamento de emergencia tienen más riesgo de exceso de
68
peso corporal que los adolescentes y tienen un mayor riesgo de fractura si
son obesos y tienen sobrepeso; esto tiene una clara implicación para apoyar
los esfuerzos para reducir la obesidad en la infancia; el departamento de
emergencia puede representar un escenario crucial para la identificación
temprana de estos niños y de las comorbilidades relacionadas con un IMC ≥
85, y para una derivación oportuna de estos niños, especialmente si están en
edad escolar56.
Nielsen57 et al, estudio las asociaciones entre la desviación estándar
del IMC, la composición corporal y las concentraciones plasmáticas de
lípidos en ayunas al inicio y durante el tratamiento de la obesidad infantil; 876
niños y adolescentes (498 niñas) con sobrepeso / obesidad , mediana de
11,2 años (rango 1,6-21,7), y mediana la desviación estándar del IMC 2,8
(rango 1,3-5,7) se inscribieron en un programa de tratamiento ambulatorio
multidisciplinario y seguidos durante una mediana de 1,8 años (rango 0,4-
7,4); se evaluó la altura y el peso, la composición corporal medida mediante
absorciometría de rayos X de energía dual y las concentraciones de lípidos
en plasma en ayunas al inicio del estudio y en el seguimiento; las
concentraciones de lípidos (colesterol total (TC), lipoproteína de baja
densidad (LDL), lipoproteína de alta densidad (HDL), no HDL y triglicéridos
(TG) en 469 individuos (264 niñas); se realizó regresiones lineales para
investigar las asociaciones entre la desviación estándar del IMC, los índices
de composición corporal y las concentraciones de lípidos57.
Al inicio del estudio, la desviación estándar del IMC se asoció
negativamente con las concentraciones de HDL (p = 6,7 * 10-4) y
positivamente con TG (p = 9,7 * 10-6); las reducciones en la desviación
estándar del IMC, se asociaron con reducciones en el porcentaje de grasa
corporal total (p <2 * 10-16) y porcentaje de grasa corporal troncal (p <2 * 10-
16); además, las reducciones en la desviación estándar del IMC, se
69
asociaron con mejoras en las concentraciones de TC, LDL, HDL, no HDL,
relación LDL / HDL y TG (todos p <0,0001); los cambios en el porcentaje de
grasa corporal parecían mediar en los cambios en las concentraciones
plasmáticas de TC, LDL y no HDL, pero se no podía explicar por sí solos los
cambios en HDL, relación LDL / HDL o TG; entre 81 individuos con
concentraciones de lípidos disponibles, que aumentaron su índice de masa
corporal (IMC), el 61% mejoró su composición corporal y el 80% mejoró sus
concentraciones de lípidos; concluye que las reducciones en el grado de
obesidad durante el tratamiento multidisciplinario de la obesidad infantil se
acompañan de mejoras en la composición corporal y las concentraciones
plasmáticas de lípidos en ayunas; incluso en individuos que aumentan su
desviación estándar del IMC, la composición corporal y las concentraciones
de lípidos pueden mejorar57.
Chandrasekhar58 et al., incluyo 50 niños obesos (5-17 años) y 50 niños
aparentemente no obesos sanos (IMC>P95 y P5 al P95, respectivamente)
usando tablas de crecimiento del CDC; la insulina, resistencia a la insulina,
triglicéridos, ácido úrico, fibrinógeno, malondialdehído, capacidad reductora
férrica del plasma y óxido nítrico fueron significativamente mayores (P
<0,001) en niños obesos; el IMC mostró una correlación positiva significativa
con la insulina r = 0,519, P <0,001; resistencia a la insulina r = 0,479, P
<0,001; ácido úrico r = 0,289, P = 0,005; fibrinógeno r = 0,461, P <0,001; y
óxido nítrico r = 0,235, P = 0,012; concluye, que la obesidad pediátrica se
asocia con dislipidemia, estrés oxidativo, resistencia a la insulina y disfunción
endotelial, a los cuales se les atribuye como factores de riesgo
cardiovascular y componentes del síndrome metabólico; estos niños deben
ser objeto de modificaciones en el estilo de vida y la dieta58.
70
CAPÍTULO VIII
8 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
8.1 Conclusiones
Primera
Se concluye que existe correlación, entre las principales variables
demográficas, antropométricas, perfil lípido y hábitos de vida, todos
presentan significancia estadística; de igual manera, existe relación entre
videojuegos con la edad preescolar y escolares, además de los
adolescentes, presentan significancia estadística.
Segunda
Se concluye, que en el perfil demográfico encontrado, con predominio de
hombres, preescolares y escolares de entre dos y nueve años, dentro de los
hábitos predomina actividad física hasta una hora y comen en casa,
conductas sedentarias orientadas a los videojuegos; todos nacieron y residen
en Quito, mestizos, mantienen conductas sedentarias de mirar televisión y
chatear en el celular; con una media de perfil lipídico en rangos y media de
antropometría normal; media actividad física 83,9 ±35 min
Tercera
Se concluye que, existe correlación, entre actividad física con: triglicéridos,
HDL; colesterol con: HDL, LDL; edad con: glicemia, horas de sueño, IMC,
peso, talla, triglicéridos; glicemia con horas de sueño; HDL con triglicéridos;
71
horas de sueño con: peso, talla; IMC con: peso, talla, triglicéridos; peso con:
talla, triglicéridos; correlación talla con: triglicéridos, todos presentan
significancia estadística; además, existe relación entre videojuegos con la
edad preescolar y escolares, y también de los adolescentes, presentan
significancia estadística.
Cuarta
Existe asociación entre la obesidad y sobrepeso, con las variables de
antropometría: peso, talla, e índice de masa corporal (IMC).
8.2 Recomendaciones
Primera
Se recomienda ampliar y profundizar el estudio de correlación y relación de
la demografía antropometría, perfil lipídico y hábitos de vida, con otras
características y antecedentes, en centros hospitalarios de diferentes niveles
de complejidad, así como establecimientos escolares públicos y privados.
Segunda
Se recomienda ampliar el estudio en otros centros de diferente complejidad y
de especialidad, dentro de la ciudad de Quito y en otras ciudades.
Tercera
Se recomienda profundizar el estudio de correlación y relación de la
demografía antropometría, perfiles lipídico y hábitos de vida en centros
72
hospitalarios de diferentes niveles de complejidad, así como establecimientos
escolares públicos y privados.
Cuarta
Se recomienda en la relación obesidad, sobrepeso y antropometría,
vincularlos con otras variables como anorexia, bulimia, depresión, ansiedad.
73
Correlación científica y metodológica
A continuación, se detalla la tabla de correlación científica y metodológica
(ver tabla 6)
Tabla 6. Correlación científica y metodológica
Objetivogeneral
Resultado Conclusión Recomendación
Establecer ladescripción,relación ycorrelación de lasvariablesdemográficas,antropométricas,perfil lipídico yhábitos de vida, enel estudio
Existe correlación, entre actividad físicacon:triglicéridos,HDL; colesterol con: HDL,LDL; edad con: glicemia, horas de sueño,IMC, peso, talla, triglicéridos; glicemia conhoras de sueño; HDL con triglicéridos;horas de sueño con: peso, talla; IMC con:peso, talla, triglicéridos; peso con: talla,triglicéridos; correlación talla con:triglicéridos, todos presentan significanciaestadística, todos p< 0,05; también, existerelación entre videojuegos con la edadpreescolar y escolares, además de losadolescentes, p< 0,05.
Se concluye que existecorrelación, entre lasprincipales variablesdemográficas,antropométricas, perfillípido y hábitos de vida,todos presentansignificanciaestadística; de igualmanera, existe relaciónentre videojuegos conla edad preescolar yescolares, además delos adolescentes,presentan significanciaestadística.
Se recomiendaampliar yprofundizar elestudio decorrelación yrelación de lademografíaantropometría,perfil lipídico yhábitos de vida,con otrascaracterísticas yantecedentes, encentroshospitalarios dediferentesniveles decomplejidad, asícomoestablecimientosescolarespúblicos yprivados.
Objetivo 1Identificar ydescribir lasvariablesdemográficas,antropométricas,perfil lipídico,hábitos de vida,en el estudio
Sexo masculino (56%), niñas (44%);preescolares y escolares de entre 2 y 9años (85%), adolescentes (15%);actividad física, hasta 1 hora (63%), y másde 1 hora (37%); dieta en la familia,comen en casa (98,5%), alternan casa ycomidas rápidas (1,5%); conductassedentarias orientadas a los videojuegos,(20%) lo practican, p> 0,05; el (100%),nacieron y residen en Quito, mestizos,mantienen conductas sedentarias de mirarla televisión y chatear en el celular.Edad media 7,6± 2 años, glicemia media88,8 ± 8 mg/dl, colesterol medio 169±31mg/dl, media colesterol HDL 46,9 ±11mg/dl, media colesterol LDL 103 ±28mg/dl, media triglicéridos 107±55 mg/dl;antropometría, peso medio 35,8±10 kilos,
Se concluye, que en elperfil demográficoencontrado, conpredominio dehombres, preescolaresy escolares de entre 2 y9 años, dentro de loshábitos predominaactividad física hasta 1hora y comen en casa,conductas sedentariasorientadas a losvideojuegos; todosnacieron y residen enQuito, mestizos,mantienen conductassedentarias de mirartelevisión y chatear en
Se recomiendaampliar elestudio en otroscentros dediferentecomplejidad y deespecialidad,dentro de laciudad de Quitoy en otrasciudades.
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media talla 127± 11 cm, media IMC 21,6±2,8 Kg/m2; hábitos de vida, mediaactividad física 83,9 ±35 min., media desueño 8,2±0,06 horas.
el celular; media deperfil lipídico en rangosymedia deantropometría normal;media actividad física83,9 ±35 min
Objetivo 2Determinar larelación ycorrelación de lademografíaantropometría,perfil lipídico yhábitos de vidaen el estudio
Existe correlación positiva, baja entreactividad física con: triglicéridos (27,2 %),colesterol HDL, negativa (22,3%), baja, p<0,05; correlación del colesterol total con:HDL, positiva, baja (31,7%), LDL positiva,alta (87,8%), p< 0,05; correlación edadcon:glicemia, positiva, baja (24,5%), conhoras de sueño, negativa, baja (21,8%),con IMC, positiva, moderada (55,6%), conpeso positiva, buena (78,3%), con talla,positiva, alta (84,1%), con triglicéridos,positiva, baja (24,5%), p< 0,05;correlación glicemia con horas de sueño,negativa, muy baja (19%), p< 0,05;correlación HDL con triglicéridos,negativa, moderada (45,5%), p< 0,05;correlación horas de sueño con: peso,negativa, muy baja (18,9%), con talla,negativa, baja (21,4%), p< 0,05;correlación del IMC con: peso, positiva,alta (87%), con talla, positiva, buena(66,6%), con triglicéridos, positiva, baja(20,4%), p< 0,05; correlación del pesocon: talla positiva, alta (93,4%), contriglicéridos, positiva, baja (23,6%), p<0,05; correlación talla con: triglicéridos,positiva, baja (26%), p< 0,05.En la relación de actividad física enminutos por sexo, realizan actividad física,60 min., varones (53,2%) y niñas(46,8%); realizan actividad física más 60min., varones (60,8%) yniñas (39,2%); p >0,05; relación horas de sueño por sexo,duermen de 6h a 8h, varones (57%) yniñas (43%); duermen 10 horas, varones(47,6%) y niñas (52,4%); p > 0,05;obesidad y sobrepeso por sexo, presentanobesidad, varones (54,3%) y niñas(45,7%); sobrepeso, varones (59,2%)yniñas (40,8%); p > 0,05.actividad física por edad, preescolar yescolar (2-9 años) y adolescente (10-11años), realizan actividad física hasta 60min., preescolares y escolares (86,5%) y
Se concluye que existecorrelación, entreactividad físicacon:triglicéridos,HDL;colesterol con: HDL,LDL; edad con:glicemia, horas desueño, IMC, peso, talla,triglicéridos; glicemiacon horas de sueño;HDL con triglicéridos;horas de sueño con:peso, talla; IMC con:peso, talla, triglicéridos;peso con: talla,triglicéridos; correlacióntalla con: triglicéridos,todos presentansignificanciaestadística.Se concluye que existerelación entrevideojuegos con laedad preescolar yescolares, además delos adolescentes,presentan significanciaestadística.
Se recomiendaprofundizar elestudio decorrelación yrelación de lademografíaantropometría,perfiles lipídico yhábitos de vidaen centroshospitalarios dediferentesniveles decomplejidad, asícomoestablecimientosescolarespúblicos yprivados.
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adolescentes (13,5%); realizan actividadfísica más 60 min. preescolares yescolares (82,4%) y adolescentes(17,6%); p > 0,05; videojuego con la edad,preescolares y escolares (50%) yadolescentes (50%); p<0,05 (p=0,000);relación obesidad y sobrepeso, por edad,presentan obesidad, preescolares yescolares (87,6%) y adolescentes(12,4%); sobrepeso, preescolares yescolares (80,3%) y adolescentes(19,7%); p > 0,05.Relación edad, preescolares y escolares,obesidad (66,5%) y sobrepeso (33,5%);adolescentes, obesidad (53,3%) ysobrepeso (46,7%); p > 0,05; relación aactividad física, 60 min., obesidad (69%) ysobrepeso (31%); actividad física > 60min., obesidad (56,8%)ysobrepeso(43,2%); p > 0,05; relación videojuegos,obesidad (57,5%) y sobrepeso (42,5%), p> 0,05; relación pacientes que duermende 6 a 8 h., obesidad (62,6%) y sobrepeso(37,4%); pacientes, duermen de 10 h.,obesidad (81%) y sobrepeso (19%), p >0,05; relación comen en casa, obesidad(65%) y sobrepeso (35%); comida rápidafuera y dentro de casa, obesidad (33,3%)y sobrepeso (66,7%); p > 0,05.
Objetivo 3Determinar laasociación entreobesidad,sobrepeso, conlaantropometría,en el estudio.
Se encontró relación entre diagnóstico deobesidad y sobrepeso (variableendógena), con las variables exógenas:peso, talla, IMC, p<0,05 (p=0,000,p=0,016, p=0,000 respectivamente); portanto, las tres variables estánrelacionadas con la obesidad ysobrepeso.
Existe asociación entreobesidad y sobrepeso,con peso, talla, IMC.
Se recomiendaen la relaciónobesidad,sobrepeso yantropometría,vincularlos conotras variablescomo anorexia,bulimia,depresión,ansiedad, etc.
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ANEXOS
Anexo1:Hoja de recolección de información
Bloque 1. Datos generalesCódigo
Fecha
N° de historia clínicaDiagnóstico de ingresoLugar de atenciónNombre de quien llena el formulario
Bloque 2. Datos demográficos (marque con una x)
Edad (añoscumplidos)Sexo Masculino FemeninoEtnia Mestizo Nativo
AmerindiosAfroecuatoriano Otro
Lugar denacimiento
Ciudad Provincia
Lugar deresidencia
Ciudad Provincia
Bloque 3. Parámetros antropométricos
Antropometría Grupo 1 Grupo 2Anormal Normal
PesoTallaIMC
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Bloque 5. Laboratorio
LaboratorioGrupo 1 Grupo 2Anormal Normal
GlicemiaColesterol totalHDLLDL
Triglicéridos
Bloque 6. Hábitos de vida
Hábitos de vidaGrupo 1 Grupo 2Anormal Normal
Actividad física:- 1-2 horas- >2 horas
Dieta de la familia:- Comidas en familia
- Comidas rápidas fuera del hogar
Conductassedentarias:
-Ver televisión-Videojuegos-Chatear en celular
Horas de sueño:- 4 horas- 8 horas- >8 horas
Bloque 4. Signos vitales
Signos vitales Grupo 1 Grupo 2Anormal Normal
Presión arterialTemperaturaFrecuencia respiratoriaFrecuencia cardiaca
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Anexo 2: Curriculum Vitae de la Autora
Mariella Fernanda Mendoza MendozaCorreo: [email protected]
Celular: 0982214662
La doctora Mariella Mendoza es una médico que ha dedicado los primerosaños de su carrera al pacientepediátrico y adulto desde 2007 ensu Medicatura rural y luego comoresidente asistencial lo que hapermitido adquirir ampliosconocimientos y experiencia endiferentes hospitales del País.En el 2013 fue ganadora de laBeca para el Postgrado dePediatría de la UCE, el mismo queinicio en el 2014 su postgrado
siendo este el Hospital Pediátrico Baca Ortiz, en los siguientes años pasó arotaciones en los Hospitales de la Maternidad Isidro Ayora, Hospital SanFrancisco de Quito , Hospital del Día de la UCE, Hospital Carlos AndradeMarín y finalmente volvió culminar su postgrado en el Hospital PediátricoBaca Ortiz en el 2017 , adquiriendo muchos conocimientos tanto en eltratamiento de infecciones pediátricas y neonatal , asistencia respiratoriapediátrica y neonatal, cuidados críticos y postoperatorios en pacientespediátricos y neonatales, atenciones en consulta externa y emergenciapediátrica.Educación2014-2017 Egresada de la Especialidad de Pediatría de la UniversidadCentral del EcuadorExperiencia ProfesionalMédico de la Clínica Montecristi (Montecristi) 2007Médico Rural del Subcentro Horacio Hidrovo (Manta) 2008-2009Médico Residente del Hospital Shushufindi (Sucumbios) 2009-2010Médico General de la Fundación Casa Paula de Acogida. (El Coca) 2012Médico Residente del Hospital Francisco de Orellana (El Coca) 2012-2013.