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Revista chilena de cardiología
versión On-line ISSN 0718-8560
Rev Chil Cardiol vol.29 no.3 Santiago 2010
http://dx.doi.org/10.4067/S0718-85602010000300001
Rev Chil Cardiol 2010; 29: 281 - 288
Investigación Clínica
Razón cintura estatura como predictor de riesgo cardiometabólico en niños y adolescentes
Waist-Height ratio as a predictor if cardio-metabolic risk in children
Pilar Arnaiz1,2, Mónica Acevedo1, Carlos Díaz3, Rodrigo Bancalari4, Salesa Barja1, Marlene Aglony1, Gabriel Cavada4 y Hernán García1.
1Departamento de Pediatría, Chile
2Departamento de Enfermedades Cardiovasculares Facultad de Medicina. Pontificia Universidad Católica de Chile, Chile.
3Programa de Doctorado, Escuela de Salud Pública Facultad de Medicina. Universidad de Chile, Chile.
4Departamento de Pediatría y Salud Pública Facultad de Medicina Universidad de Los Andes, Chile
Dirección para correspondencia
Resumen: En niños, la obesidad general y visceral se asocian con mayor riesgo cardiometabólico. El aumento en la prevalencia del síndrome metabólico (SM) en niños y adolescentes empeora el riesgo cardiovascular. Necesitamos contar con nuevos marcadores que permitan predecir el SM en niños.
Objetivo: Comparar índice de masa corporal (zIMC) con razón cintura estatura (RCE) como pre-dictores de SM en niños chilenos.
Método: Estudio transversal en 618 escolares, edad 10.8± 1.9 años, 51.6% mujeres, 190 eutróficos, 174 sobrepeso, 254 obesos, estrato socioeconómico medio y medio bajo, área urbana de Santiago. Determinamos peso, talla, circunferencia de cintura, presión arterial, perfil lipídico y glicemia. Diagnóstico de SM basado en la presencia de > 3 criterios de Cook. El SM se modeló en función de RCE y z score IMC , con modelos de regresión logística. Se usaron curvas ROC para comparar RCE y zIMC como predictores de SM. Punto de corte según índice de YOUDEN.
Resultados: La prevalencia de SM fue 15.37 %. Promedio de z IMC + 1.22± 0.90 y de RCE 0.52±0.07. Punto de corte óptimo para SM: RCE 0.55 (sensibilidad 72%, especificidad 70%)yzIMC: 1.76 (sensibilidad 71%, especificidad 74%).
Conclusión: RCE y zIMC predicen igualmente el riesgo cardiometabólico en niños y adolescentes. Dada la mayor facilidad de calcular RCE, la transforma en mejor herramienta definiendo riesgo en este grupo. El punto de corte > 0.55 sería buen predictor de SM en niños y adolescentes.
Abstract:
Background: Among children both general and visceral obesity are associated with increased cardio-metabolic risk. The increasing prevalence of the metabolic syndrome (MS) in children and adolescents increases cardiovascular risk. Studies of new clinical markers which can easily and accurately predict MS in children and adolescents are needed.
Aim: To compare zBMI and waist to height ratio (WHR) as predictors of MS in Chilean children.
Method: We performed a crossectional study of 618 schoolchildren, age 11 ± 2 years, 52 % females, 190 eutrophic, 174 overweight, 254 obese, from middle and low social economic strata from the Santiago urban área. We determined weight, height, waist circumference, blood pressure and fasting lipids and glycemia. MS diagnosis was based on the presence of > 3 Cook criteria. MS was modeled in function of WHR and z score BMI, through logistic regression models. ROC curves were used to compare zBMI and WHR as predictors of MS. The cutoff point by YOUDEN índex was used.
Results: The prevalence of MS was 15%. Mean zBMI was +1.22 ± 0.90 and WHR 0.52 ± 0.07. Cutoff point for MS were: WHR 0,55 (sensitivity 72%, specificity 70%)andzBMI: 1.76 (sensitivity 71%, specificity 74%).
Conclusions: Both WHR and zBMI similarly predicted cardio metabolic risk in children and adolescents. The greater feasibility of calculating WHR makes it a good tool for defining risk in this group. A cutoff point >0.55 might be a good predictor of MS in children and adolescents .
Keywords: waist-to-stature ratio, metabolic syndrome, cardio metabolic risk.
Introducción:
La epidemia de obesidad ha alcanzado una alta prevalencia en niños chilenos, con un 20.8% de obesidad en los escolares de primero básico, al año 20081. El sobrepeso y la obesidad de niños y jóvenes, los que sumados al sedentarismo y a los antecedentes familiares de enfermedad cardiovascular, anticipan una alta prevalencia de síndrome metabólico (SM) en los años venideros, aumentando en ellos el futuro riesgo de diabetes tipo 2 y enfermedad cardiovascular 2,3. Datos reportados en USA hablan de 4% a 9% de SM en población general de adolescentes y 38% a 50% en adolescentes obesos4. En Chile se han reportados cifras similares5,6.
La mayoría de los investigadores actuales se basan en la definición Cook y cois.7 para determinar la presencia de SM en niños y adolescentes. Esta definición considera la presencia de 3 o más de los siguientes componentes: aumento de la circunferencia de cintura, de la presión arterial, de los triglicéridos y la glicemia y disminución del colesterol HDL. Incorpora percentiles específicos de circunferencia de cintura para edad y sexo y presión arterial para edad, sexo y talla (población de referencia norteamericana), junto a valores absolutos de triglicéridos, glicemia y Colesterol HDL.
Numerosos parámetros antropométricos han sido utilizados para predecir el riesgo de SM y diabetes: el índice de masa corporal (IMC) es recomendado por la OMS y otras instituciones para definir obesidad y SM8. Estudios en adultos y niños han mostrado aumento en la prevalencia de SM y en la agregación de factores de riesgo cardiovascular a medida que se incrementa el IMC (NHANES y otros)9-11. La circunferencia de cintura (CC) que representa la obesidad abdominal y que se relaciona a la resistencia a la insulina, ha sido validada en adultos como importante predictor de factores de riesgo cardiovascular y de enfermedades como diabetes tipo 2 y enfermedad coronaria 12,13. También se ha utilizado en niños como predictor de factores de riesgo cardiovascular y SM y asociado a marcadores de daño endotelial 14-17. La razón cintura estatura (RCE), que incorporan la medición de la circunferencia abdominal y la corrige por la estatura, tendría una mayor capacidad para predecir factores de riesgo cardiovascular relacionados con la distribución de la grasa corporal, reemplazando al IMC, tanto en adultos como en niños18-22. Esta razón se utilizó por primera vez en el estudio de Framingham 23. En Chile, un estudio en adultos mostró que RCE es un mejor predictor de mortalidad y de factores de riesgo cardiovascular que IMC 24.
En niños, tanto la medición del IMC como de la CC requiere comparar con tablas de percentiles según sexo y edad, lo que acarrea tiempos considerables, en cambio la RCE es rápida y fácil de calcular en la práctica diaria ya que no requiere comparación con tabla de percentiles. Nuestra hipótesis es probar que RCE tiene mejor capacidad que IMC para determinar la presencia del SM en nuestra cohorte de niños chilenos, para lo cual comparamos ambas mediciones.
Método:
Estudio transversal de 618 escolares de estrato socioeconómico medio bajo y bajo, pertenecientes a colegios municipales subvencionados de distintas comunas del área urbana de Santiago, entre octubre 2005 y diciembre 2006. Los escolares fueron clasificados según índice de Desarrollo Urbano vigente25. Además se invitó a participar en forma voluntaria a niños que consultaron por primera vez por sobrepeso u obesidad en los policlínicos de la Red de Salud UC durante el mismo período de tiempo y que fueran comparables en estrato, edad y sexo. Los criterios de inclusión fueron: edad entre 6 y 16 años, ausencia de trastornos conocidos del metabolismo, infecciones y terapia farmacológica reciente. El adulto responsable firmó un consentimiento informado, aprobado por el Comité de Etica de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Determinamos peso, estatura, CC y medición de presión arterial (PA) por un equipo previamente capacitado de pediatras, enfermera e internos de medicina. Luego se obtuvo una muestra de sangre para lípidos y glicemia, con ayuno de 12 horas.
Evaluación clínica: Se midió peso y talla mediante balanza de palanca y estadiómetro SECA®, con niño descalzo y con ropa liviana, promediándose tres mediciones. Se calculó el índice de masa corporal [IMC= (Peso en kg) / (Talla en m) 2], expresado en percentiles y como puntaje z (z= valor medido - mediana / 1DS). Definimos obesidad: IMC > pc95, sobrepeso: pc85-94, eutrofia: pclO-84, bajo peso <pcl0 (CDC-NCHS, año 2000 26. Se midió CC con cinta métrica inextensible, sobre el borde laterosuperior de la cresta iliaca derecha, al final de una suave espiración, según metodología utilizada por la población americana del NAHNES III y que usamos como referente27. Calculamos la RCE, dividiendo la cintura por la estatura, ambas en centímetros.
Se midió la PA de acuerdo a norma internacional: Task Forcé, 200428, con equipo Dynamap Pro 100, Criticón® en un tercio de los escolares (209) y con esfingomanó-metro de columna marca ALPK2 en los dos tercios restantes (409). Ambos métodos usados son comparables26. Consideramos hipertensión: presión arterial sistólica (PAS) o presión arterial diastólica (PAD) > pc95 para sexo, edad y talla29.
Exámenes de sangre: La glicemia se midió por el método Enzimático (Hexoquinasa) / Hitachi Modular P - Roche, el colesterol Total (CT) por el método Enzimático Colorimétrico (CHOD-PAP) / Hitachi Modular P - Roche, el colesterol HDL (CHDL) por el método Enzimático Colorimétrico Homogéneo / Hitachi Modular P - Roche y los triglicéridos (TG) por el método Enzimático Colorimétrico con blanco-glicerol / Hitachi Modular P -Roche. El colesterol LDL (CLDL) se calculó mediante la fórmula de Friedwald (LDL= (CT-HDL) - (TG/5)).
Definición de Síndrome Metabólico: Recomendación de S. Cook para niños y adolescentes (7), basada en criterios para adultos del ATPIII y que considera la presencia de al menos tres componentes de los siguientes: CC >pc90 del patrón utilizado (27), CHDL <40 mg/dl, TG >110 mg/dl (percentiles 25 y 75 para población general norteamericana respectivamente 30, glicemia >100 mg/ di y PAS o PAD >Pc90 2S
Análisis estadístico: El tamaño muestral se calculó según prevalencias de obesidad y SM descritas, adecuado para encontrar el número necesario de niños con agregación de componentes de SM. Para el análisis descriptivo se utilizó promedio y desviación estándar (DS); para variables continuas, test t de student; para comparaciones de promedios, análisis de varianza (ANOVA) de un factor y para comparación de variables categóricas, el test de independencia de chi2 y test exacto de Fisher. El SM fue modelado en función de RCE y z IMC mediante modelos de regresión logística. La capacidad discriminatoria de este modelo fue evaluada usando áreas bajo la curva ROC, utilizando como punto de corte el índice de YOUDEN (sensibilidad y especificidad del modelo), verificado por Razones de Probabilidades Post Test (LR). La significancia estadística se estableció en 5%, con intervalos de confianza (IC) de 95%. Los datos fueron procesados en STATA versión 10.1.
Resultados:
La edad promedio fue de 10.8 años ± 1.9, 51.6% fueron mujeres.
La edad, las características antropométricas, incluida la RCE y el zIMC y los componentes del SM fueron similares entre niños y niñas, excepto PAS y glicemia. Estas últimas mostraron diferencias significativas (p<0.05) entre ambos sexos pero destacando que ambas estuvieron dentro de rangos normales. El promedio de la RCE fue 0.52 y del zIMC de 1.2, sin diferencias entre niños y niñas. (Tabla 1).
Tabla 1: Características generales de la muestre
Niños (N=299 | Niñas (N=319) | Total (N=618) | ds | |||
Variable | promedio | ds | promedio | ds | promedio | |
Edad (años) | 10.8 | 1.9 | 10.8 | 1.9 | 10.8 | 1.9 |
Estatura (cm) | 146.1 | 12.7 | 146.3 | 11.3 | 146.2 | 12.0 |
CC (cm) | 77.7 | 12.4 | 77.5 | 11.5 | 77.6 | 11.9 |
RCE | 0.50 | 0.1 | 0.53 | 0.1 | 0.52 | 0.1 |
zIMC | 1,2 | 0,9 | 1,2 | 0,9 | 1,2 | 0,9 |
PAS (mmHg) | 108.3 | 11.7* | 104.9 | 11.5* | 106.5 | 11.7 |
PAD (mmHg) | 68.0 | 10.0 | 66.8 | 9.4 | 67.4 | 9.7 |
HDL-C (mg/dl) | 49.3 | 12.6 | 48.9 | 10.8 | 49.1 | 11.7 |
TG (mg/dl | 93.1 | 59.0 | 90.9 | 42.4 | 92.0 | 51.1 |
Glic (mg/dl) | 90.2 | 7.0* | 87.0 | 6.8* | 88.5 | 7.0 |
RCC: circunferencia de cintura; RCE: razón cintura estatura; zIMC: índice de masa corporal z score; PAS:presión arterial sistolica;
PAD: presión arterial diastolica; HDL-C: colesterol de lipoproteínas de alta densidad; TG: trigliceridos; Glic: glicemia. *p<0.05).
Al dividir la muestra según estado nutricional y sexo se aprecia que, tanto en los niños como en las niñas, existe una gradiente dosis-respuesta de los componentes del SM en relación directamente proporcional al estado nutricional (IMC), a excepción de la glicemia en el sexo femenino, manteniendo siempre valores dentro de rangos normales. El HDL-C tiene una relación inversa según el estado nutricional. La RCE y el zIMC aumentan significativamente según estado nutricional (Tabla 2).
La prevalencia de SM en los escolares clasificados como eutróficos, sobrepeso y obesos fue de 2,1%, 8,6% y 29,9% respectivamente (Figura 1). Mediante un análisis de regresión logística se definió el riesgo a presentar SM según el estado nutricional, dejando como referencia la condición de eutrófico. Los niños con sobrepeso aumentan 4.38 (IC 95%: 1.42-13.48) veces el riesgo a presentar SM y los obesos aumentan 18.85 (IC 95%:7.11-55-40) veces a presentarlo.
Figura 1: % de SM según estado nutricional en la población total
Las curvas ROC (Figura 2 y 3) muestran la alta capacidad de discriminación de la RCE y del zIMC para detectar la presencia de SM. Para la RCE (Tabla 4), el punto de corte 0,55 tiene una sensibilidad de 71,6% y una especificidad de 70,2%, con un área bajo la curva ROC de 0.766. Para el zIMC el punto de corte fue de 1,76, con una sensibilidad de 71% y una especificidad de 74% y un área bajo la curva de 0.787. Según las Razones de Probabilidades Post Test (LR), cuando la RCE supera 0.55, la probabilidad de tener SM es de 2.5 y cuando el zIMC supera 1.76 la probabilidad de tener SM es de 2.8.
El riesgo de tener SM de acuerdo a las combinaciones entre estado nutricional y la RCE, según el punto de corte convenido de 0.55 se muestran en la Tabla 5. Al dejar de referencia al grupo eutrófico con una RCE menor a 0.55, se aprecia una gradiente, en la cual el grupo de sobrepeso con RCE mayor a 0.55 alcanza un OR de 9.15 (IC 95%: 2.30-36.35) y el grupo de obesos con RCE mayor a 0.55 alcanza un OR de 22.51 (IC 95%: 7.99-63.42).
Discusión:
Nuestro estudio muestra que RCE es tan buena como zIMC para predecir la presencia de SM en niños y adolescentes urbanos de Santiago, siendo la RCE mucho más sencilla de aplicar en la práctica diaria y puede ser utilizada como un buen marcador de riesgo de SM al lado del niño.
En la población estudiada de 618 niños y niñas, no hubo diferencia significativa entre ambos sexos en cuanto a los parámetros estudiados y en especial a los componentes del SM (Tablas 1 y 2). La prevalencia de SM en los distintos estados nutricionales (Figura 1) son concordantes con las actualmente presentes en la población general de niños chilenos 5(5. El riesgo a presentar SM ya está presente desde la condición de sobrepeso, el que se incrementó 4 veces en relación con los niños eu-tróficos, lo que indica que no debemos esperar la condición de obesidad para intervenirlos. Esto concuerda con lo recientemente publicado por Freedman DS y cois., en el estudio Bogalusa 41, en el cual destacan que en los niños con sobrepeso, la RCE se asocia fuertemente con el nivel de factores de riesgo adverso. Nuestro trabajo le otorga a la RCE una buena sensibilidad y especificidad para definir un punto de corte para la presencia de SM (Tabla 3 y Figuras 2 y 3). Freedman DS y cois. 18, presentan sus valores promedio en niños y niñas de 0.46 0.06 y 0.45 0.06 respectivamente, los que coinciden con los nuestros. Destacan la significativa relación del aumento de la RCE, con la presencia contemporánea de los factores de riesgo cardiovascular en esos niños y adolescente, sin embargo, sugieren estudios longitudinales para examinar si estos puntos de corte en la niñez se asocian con el desarrollo de la enfermedad arteriosclerótica a mediano plazo y con eventos propiamente tales a largo plazo.
CC: circunferencia de cintura; PAS: presión arterial sistólica; PAD: presión arterial diastólica; HDL-C: colesterol de lipoproteínas de alta densidad;
TG: triglicéridos; Glic: glicemia; RCE: razón cintura estatura; zIMC: índice de masa corporal z score. *p<0.05).
Razón de Probabilidades Post Test+
En adultos, utilizando un punto de corte único de la RCE, podría actuar mejor que otras medidas antropométricas para detectar SM, por su habilidad para explicar las consecuencias metabólicas de la obesidad, identificando mejor la obesidad abdominal. Un meta-análisis publicado el 2009, mostró que las medidas de la obesidad central y especialmente la RCE, superó al IMC para detectar factores de riesgo cardiovascular y diabetes, tanto en hombres como en mujeres12. Estudios efectuados en India mostraron la superioridad de la RCE para evaluar individuos con factores de riesgo cardiovascular y diabetes, independiente del sexo, edad y origen étnico31. En el Reino Unido Margaret Ashwell hace una revisión de la evidencia y recomienda el uso de un punto de corte único de 0.5 para hombres y mujeres, independiente de su origen étnico32. En niños y adolescentes, la literatura reciente también destaca el uso de un punto de corte único de 0.5 para la RCE y que su incremento se correlaciona con el aumento de factores de riesgo cardiovasculares y metabólicos adversos, independiente de la edad y el sexo y el origen étnico18-22,33,34. Este punto de corte único no sería apropiado aplicarlo en pre-escolares ya que la RCE varía con el aumento de la edad en este grupo etario 35. Estudios en niños y niñas australianos, chinos, suecos y españoles muestran diferencias por sexo, edad y grupo étnico y ponen en duda el uso de un punto de corte único en individuos en desarrollo y sugieren la necesidad del uso de tablas de percentiles de la RCE para niños y niñas de diferentes edades y en diferentes latitudes 36-39. Y por último, se ha cuestionado el uso de la RCE como predictor estable de diversos riesgos ya que puede no ajustar adecuadamente por la estatura durante algunos períodos del crecimiento en los niños hasta los 14 años. Sugieren que en orden de minimizar la correlación residual con la estatura, el exponente estatura de la RCE debiera ser sexo y edad específico. Esto afectaría la validez del punto de corte universal de 0.5 para la iniciación del riesgo actual. Sugieren futuras investigaciones para ver en qué; medida esta correlación residual afecta la habilidad de la RCE para predecir riesgo en niños40.
Figura 2: Área bajo la curva ROC de la
RCE para detectar la presencia de SM
Figura 3: área bajo la curva ROC
del zIMC para detectar la
presencia de SM
La sensibilidad de usar un punto de corte universal en niños, como una RCE mayor de 0.5 para identificar obesidad abdominal y riesgo cardiovascular no ha sido todavía suficientemente validada. Nuestro trabajo aporta una nueva evidencia del uso de un punto de corte único de la RCE para identificar la presencia de componentes del SM en niños y adolescentes chilenos. Esto es importante ya que las consecuencias del SM que comienza en la infancia, se manifiestan tardíamente y por lo tanto se necesita identificar tempranamente a estos niños para intervenirlos e impedir la progresión de sus perjudiciales efectos hacia la edad adulta. El seguimiento de estos niños se hace más fácil, utilizando esta sencilla herramienta y de esta forma ir continuamente advirtiendo a los padres, durante los controles habituales de salud, de la progresión de la RCE y que, como hemos demostrado en nuestro trabajo, está asociada al aumento del riesgo de SM. El esfuerzo ahora debiera focalizarse en elaborar percentiles locales de la RCE según edad y sexo, normalizando la estatura por la edad y el sexo y relacionarlos con marcadores intermedios de arteriosclerosis, como la dilatación mediada por flujo de la arteria braquial o el índice del grosor íntimo-medial de la carótida De esta forma podríamos definir puntos de corte, en que se expresen los marcadores intermedios y así predecir mejor el riesgo para desarrollar enfermedad cardiovascular en la edad adulta
Referencias:
1. Junaeb.cl. Situación nutricional de los escolares de primero básico. 2008 (citado Enero 2009). Disponible en: http://contacto.med.puc.cl/interconsulta/intercon_marzo_2011/RCE%20rev%20med%20Chil%2010.pdf
2. Gami AS, Witt BJ, Howairi DE, Erran PJ, Gami LA, Somers VK, et al. Metabolic syndrome and risk of incident cardiovascular events and death: a systematic review and meta-analysis of longitudinal studies. JAmColl CaidioL 2007; 49:403-14.
3. Morrison JA, Friedman LA, Wang P, Glueck CJ. Metabolic syndrome in childhood predicts adult metabolic syndrome and type 2 diabetes mellitus 25 to 30 years later. J Pediatr. 2008; 152: 201-6.
4 Weiss R Dziura J, Burgert TS, Tamborlane WV, Taksali Se, Yec-kel CW, et al. Obesity and the metabolic syndrome in children and adolescents. New Engl J Med. 2004; 350: 2362-74
5. Burrows R, Leiva L, Weistaub G, Ceballos X , Gattas V, Lera L, Albala C. Síndrome metabólico en niños y adolescentes: asociación con sensibilidad insuhnica y con magnitud y distribución de la obesidad. Rev Méd Chile. 2007; 135: 174-81.
6. Barja S, Arteaga A, Acosta AM, Hodgson ML Resistencia insulínica y otras expresiones del Síndrome Metabólico en niños obesos chilenos. Rev Med Chile. 2003; 131: 259-268.
7. Cook S, Weitzman M, Auinguer P Nguyen M, Dietz WH. Prevalence of a metabolic syndrome phenotype in adolescents: findings from the third National Health and Nutrition Examination Survey 1988-1994. Arch PediatrAdolesc Med. 2003; 157: 821-7.
8. World Health Qrganization. Obesity: preventing and managing the global epidemia Report of a WHO Consultation on Obesity. Geneva: World Health Organization, 1998.National Institutes of Health, National Heart, Lung, and Blood Institute. Clinical guidelines on the identification, evaluation, and treatment of overweight and obesity in adults-The Evidence Report. Obes Res. 1998; 6: 51S-209S.
9. Ervin RB. Prevalence of Metabolic Syndrome Among Adults 20 Years of Age and Over, by Sex, Age, Race and Ethnicity and Body Mass índex: United States, 2003-2006. Nati Health Stat Report. 2009;13:1-7.
10. Daniels Sr, Morrison J, Sprecher DI, Khouiy P Kimball R. Association of body fat distribution and cardiovascuar risk factors in children and adolescents. Circulation. 1999; 99: 541-545.
11. Garnett SP Baur LA, Sirinivasan S, Lee JW, Cowell CT. Body mass index and waist circumference in midchildhood and adverse cardiovascular disease risk clustering in adolescence. Am J Nutr. 2007; 86: 549-55.
12. Klein S, Allison Db, Heymsfield Sb, Kelley De, Leibel Rl, Nonas C, et al. Waist circumference and cardiometabolic risk a consensus statement from Shaping America's Health: Association for Weight Management and Obesity Prevention; NAASO, The Obesity Society; the American Society for Nutrition; and the American Diabetes Association. AmJClin Nutr. 2007; 85: 1197-202.
13. Lee CM, Huxley RR Wildman RP Woodwairi M. índices of abdominal obesity are better discriminators of cardiovascular risk factors than BMI: a meta-analysis. J Clin Epidemiol. 2008; 61: 646-53.
14 Katzmarzyk PT, Srinivasan SR Chen W, Malina RM, Bouchard C, Berenson GS. Body mass index, waist circumference and clustering of cardiovascular disease risk factors in a biracial sample of children and adolescents. Pediatrics. 2004; 114: el98-205.
15. Moreno La, Pineda I, Rodríguez J, Fleta J, Sarria A, Bueno M. Waist circumference for the screening of the metabolic syndrome in children. Acta Pediatr. 2002; 91: 1307-13012.
16. Giannini C, De GiorgjsT, ScarinciA, Ciampani M, Marcovecchio MI, Chiarelli F et al. Obese related effects of inflammatory markers and insulin resistance on increased carotid intima-media thickness inpre-pubertalchildren.Atherosclerosis. 2008; 197: 448-456.
17. Járvisalo MJ, Jartti L, Nanto-Salonen K, Irjala K, Ronnemaa T, Hartiala JJ, et al. Increased aortic intima media thickness, a marker of preclinical atherosclerosis in high-risk children. Circulation. 2001; 104: 2943-2947
18. Freedman D, Kahn H, Mei Z, Grummer-Strawn L, Dietz W, Strivasan S, et al. Relation of body mass Índex and waist to height ratio to cardiovascular disease risk factors in children and adolescents: the Bogalusa Herat Study. Am J Clin Nutr. 2007; 83:33-40.
19 Maffeis C, Banzato C, Talamini G. Waist-to-Height Ratio, a Useful índex to Identify High Metabolic Risk in Overweight Children. J Pediatr. 2008; 152: 207-13.
20. Kahn HS, Imperatore G, Cheng YJ. A population-based comparison of BMI percentiles and waist-to-height ratio for identifying cardiovascular risk in youth. J Pediatr. 2005; 146:482-8.
21.Savva SC, Tornaritis M, Savva ME, Kourides Y, Panagi A, Sili-kiotou N, et al. Waist circumference and waist-to-height ratio are better predictors of cardiovascular disease risk factors in children than body mass Índex. Int J Obes Relat Metab Disord. 2000; 24: 1453-8.
22. Hará M, Saitou E, Iwata F Okada T, Harada K Waist-to-height ratio is the best predictor of cardiovascular disease risk factors in Japanese schoolchildren. J Atheroscler Thromb. 2002; 9: 127-32.
23. Higgins M, Kannel W, Garrison R, Pinsky J, Stokes J 3rd. Hazards of obesity-the Framingham experience. Acta Med Scand Suppl. 1988; 723: 23-36.
24 Koch E, Díaz C, Romero T, Kirschbaum A, Manriquez L, Paredes M, et al. Razón cintura-estatura como un predictor de mortalidad en población chilena: Un estudio de 8 años de seguimiento en la cohorte del proyecto San Francisco. Rev Chil Cardiol 2007; 26: 145-150.
25. Instituto Nacional de Estadísticas, Chile. Anuarios de Estadísticas Vitales 2006. Santiago. Disponible: http://www.ine.cl/canales/chile_estadistico/demografia_y_vitales/estadisticas_vitales/pdf/anuarios/vitales_completa_2006.pdf
26. CDC.gov. 2000 CDC Growth Charts (citado 24 Enero 2008). Disponible en: http://www.cdc.gov/growthcharts/
27. Fernández J, Redden D, Pietrobelli A, Allison D. Waist circumference percentiles in nationally representative samples of african-american, european-american and mexican-american children and adolescents. J Pediatr. 2004; 145: 439-444.
28. National High Blood Pressure Education Program. Working Group on High Blood Pressure in Children and Adolescents. The Fourth report on the Diagnosis, Evaluation, and Treatment of High Blood Pressure in Children and Adolescents. Pediatrics. 2004; 114:555-576.
29. Lagomarsino E, Saieh C, Aglony M. Actualizaciones en el diagnóstico y tratamiento de la Hipertensión Arterial en Pediatría. Rama de Nefrología, Sociedad Chilena de Pediatría. Rev Chil Pediatr. 2008; 79: 63-81.
30.NCER National Cholesterol Education Program Report of the Expert Panel on Blood Cholesterol Levéis in Children and Adolescents, 1991. Bethesda, Md: National Heart, Lung, and Blood Institute Information Center; 1991.
31.Gabir MM, Hanson RL, Dabelea D, Imperatore G, Roumain J, Bennett PH, et al. The 1997 American Diabetes Association and 1999 World Health Qrganization criteria for hyperglycemia in the diagnosis and prediction of diabetes. Diabetes Care. 2000; 23: 1108-12.
32.Misra A, Vikram NK, Gupta R Pandey RM, Wasir JS, Gupta VR Waist circumference cutoff points and action levéis for Asian In-dians for identification of abdominal obesity Int J Obes (Lond). 2006;30:106-11.
33.Ashwell M Obesity risk importance of the waist-to-height ratio. Nurs Stand. 2009; 23:49-54.
34 McCarthy HD, Ashwell M. A study of central fatness using waist-to-height ratios in UK children and adolescents over two decades supports the simple message-'keep your waist circumference to less than half your height'. Int J Obes (Lond). 2006; 30: 988-92.
35. Weiü Y, He B, Yao H, Dai J, Cui J, Ge D, et al. Waist-to-height ratio is an accurate and easier Índex for evaluating obesity in children and adolescents. Obesity (Silver Spring). 2007; 15:748-52.
36.Roswall J, Bergman S, Almqvist-Tangen G, Alm B, Niklasson A, Nierop A, et al. Population-based waist-to-heigth ratio reference valúes in preschool children. Acta Pediatric. 2009; 98: 1632-36.
37.Nambiar S, Hughes I, Davies PS. Developing waist-to heigth ratio cut-offs to define overweight and obesity in children and adolescents. Public Health Nutr. 2010; 13: 1566-74
38. Xiong F Garnett SP Cowell CT, Biesheuvel C, Zeng Y, Long CL, et al. Waist circumference and waist-to-heigth ratio in Han Chínese children living in Chongquing, south-west China. Public Health Nutr. 2010 Mar 18:1-7.
39.Ortega FB, Ruiz JR Vicente-Rodríguez G, Sjostrom M. Central obesity in 9-and-15 year-old Swedish children from the European Youth Heart Study. Int J Pediatr Obes. 2008; 3: 212-6.
40.Moreno LA, Mesana MI, González-Gross M, Gil CM, Ortega FB, Fleta J, et al. Body fat distribution reference standards in Spanish adolescents: theAVENA Study. Int J Obes (Lond). 2007;31:1798-805.
41. Tybor DJ, Lichtenstein AH, Dallal GE, Must A. Waist-to-height ratio is correlated with height in US children and adolescents aged 2-18years. Int J Pediatr Obes. 2008:3: 148-151.
42.Freedman DS, Dietz WH, Srinivasan SR, Berenson GS. Risk Factors and Adult Body Mass índex Among Overweight Children: The Bogalusa Heart Study. Pediatrics. 2009; 123:750-757.
Recibido 5 de abril 2010/Aceptado 5 de agosto 2010.
Correspondencia: Dra. Pilar Arnaiz G. Departamento de Pediatría y de Enfermedades Cardiovasculares, Pontificia Universidad Católica de Chile, Lira 85, 5 Piso, Santiago, Chile, teléfono: 3543753, Fax: 6384307, Email: parnaiz@med.puc.cl