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En Chile, las enfermedades cardiovasculares (ECV) constituyen la primera causa de mortalidad, dando cuenta de 27% de las defunciones anuales1. En la Encuesta Nacional de Salud (ENS) 2016-2017, 3,3% de la muestra reconoció haber tenido un infarto agudo al miocardio y 2,6% un evento cerebrovascular, lo que representa un incremento significativo respecto a lo reportado en ENS 20102. El factor de riesgo de ECV más estudiado es la dislipidemia y su mecanismo patogénico es la ateroesclerosis, proceso que comienza en la niñez y progresa en forma gradual y silenciosa hasta expresarse en la vida adulta3.
Se ha reportado correlación positiva entre factores de riesgo cardiovascular presentes en la infancia y lesiones vasculares preclínicas, como mayor espesor de la íntima en arterias carótida y femoral en la vida adulta4,5. Dos grandes estudios de cohortes prospectivos encontraron que la concentración sérica de colesterol en la infancia permite predecir el valor de este parámetro en la vida adulta6,7. Por lo tanto, el análisis del perfil lipídico en población infanto-juvenil permitiría identificar e intervenir tempranamente sujetos en riesgo de desarrollar ECV en la vida adulta.
La prevalencia de dislipidemias en población infanto-juvenil es sorprendentemente alta. Un estudio de corte transversal con datos obtenidos del National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) entre los años 1999 y 2006 reportó que 20,6% de los adolescentes de 12 a 19 años presentaban, a lo menos, un parámetro lipídico alterado8. Hallazgos similares se han reportado en Europa9,10, Asia11,12y África13. En Latinoamérica, la prevalencia de dislipidemia infanto-juvenil alcanza valores tan alarmantes como 48,8%14 y 62,1%15. En Chile, Barja y colaboradores16 encontraron que 32% de una muestra de escolares de la ciudad de Santiago presentaba alguna forma clínica de dislipidemia.
Entre los factores asociados con mayor prevalencia de dislipidemia en población infanto-juvenil destacan la obesidad, el síndrome metabólico y determinantes de estos como la inactividad física16-17. El estatus socioeconómico y la ruralidad también están asociados con la presencia de dislipidemia y otros factores de riesgo cardiovascular18-20. En la ENS 2010, La Araucanía, en relación a otras regiones de Chile, presentó una alta prevalencia de trastornos nutricionales por exceso, diabetes mellitus, dislipidemia e hipertensión arterial21. Por otra parte, esta región tiene los peores indicadores socioeconómicos del país, una alta proporción de población rural y aborigen en algunas de sus comunas22,23. La comuna de Carahue, ubicada en la costa de la provincia de Cautín en la Región de La Araucanía, es representativa de este perfil demográfico.
Por lo tanto, el propósito del presente estudio fue establecer la prevalencia de dislipidemia y de riesgo de aterogenicidad en escolares de la comuna de Carahue.
Material y Métodos
Muestra de población
Estudio de corte transversal que incluyó escolares de 4º a 6º año de enseñanza básica de la comuna de Carahue, Región de La Araucanía, entre noviembre 2015 y diciembre 2016. Los participantes del estudio fueron seleccionados mediante muestreo probabilístico aleatorio multinivel según tipo de establecimiento, ubicación geográfica y tamaño de la matrícula.
El protocolo de investigación fue aprobado por el Comité Ético Científico de la Universidad de La Frontera (Folio N° 026/15). Los directores de cada establecimiento firmaron una autorización para evaluar su escuela. Luego, los apoderados o cuidadores de los escolares de cursos seleccionados firmaron un consentimiento informado, para proceder con el asentimiento de los escolares para realizar los procedimientos.
Evaluación clínica, medidas antropométricas y estado nutricional
Se recolectaron datos biodemográficos y se realizó evaluación clínica completa por médico pediatra, incluyendo desarrollo puberal y parámetros antropométricos.
Los participantes fueron clasificados de acuerdo a su desarrollo puberal en estadio de 1 a 5 según Tanner. Para el cálculo del índice de masa corporal (IMC) el peso y talla fueron medidos mediante balanza y estadiómetro. La circunferencia de cintura y de cadera fueron medidas con cinta métrica no extensible a nivel de ombligo y trocánteres, respectivamente, y con estas se calculó el índice cintura/cadera (ICC). Las presiones arteriales sistólica y diastólica (PAS y PAD) fueron medidas con esfigmomanómetro pediátrico, registrándose el promedio de 2 mediciones consecutivas. El estado nutricional se estableció mediante el criterio percentilar del Center for Disease Control (CDC) a través del cálculo del z-score del IMC normalizado por edad y sexo según recomendación de la Norma para la Evaluación Nutricional de Niños, Niñas y Adolescentes de 5 a 19 años de edad del Ministerio de Salud 201624. Brevemente, individuos con IMC z-score entre -1 y +1 (p5 a p85) fueron considerados eutróficos, aquellos con IMC z-score entre +1 y +2 (p85 a p95) fueron considerados con sobrepeso y aquellos con valores mayores que +2 (> p95) fueron considerados obesos. Cuando se detectó una diferencia mayor a 1 año entre la edad cronológica y la edad biológica según su desarrollo puberal, se consideró esta última para el cálculo del IMC z-score. Se definió obesidad abdominal como el tener una circunferencia de cintura mayor que el percentil 90 de acuerdo a edad y sexo según la Norma para la Evaluación Nutricional de Niños, Niñas y Adolescentes de 5 a 19 años de edad del Ministerio de Salud 201624. Los individuos con valores de PAS y PAD superiores al percentil 90 para su edad y sexo, según recomendación del National High Blood Pressure Education Program (NHBPEP), fueron considerados hipertensos25. Finalmente, se consignó la presencia de acantosis nigricans, el perímetro del brazo y cuello. La grasa corporal fue obtenida mediante impedanciometría (Tanita TBF300, Tanita Incorporation of America, Arlington Heights, IL, EUA).
Parámetros bioquímicos, definición de dislipidemia e índices de aterogenicidad
Se obtuvieron muestras de sangre en ayuno de 10 a 12 horas para determinar concentraciones séricas de glucosa, colesterol (CT) y triglicéridos (TG) a través de métodos enzimático-colorimétricos. La concentración de colesterol VLDL (cVLDL) fue calculada como la quinta parte de la concentración de triglicéridos (TG/5), la concentración de colesterol LDL (cLDL) fue calculada mediante la fórmula de Friedewald26 y la concentración de colesterol no-HDL (c-noHDL) fue calculada como la diferencia entre el colesterol total y colesterol HDL (cHDL). La insulinemia fue determinada por quimioluminiscencia. El análisis de los parámetros bioquímicos y hormonales fueron realizadas en equipos Roche-Cobas 311 y 411 (Roche Diagnostics, Basilea, Suiza).
La condición de dislipidemia se estableció por la presencia de al menos un parámetro del perfil lipídico alterado. Fueron utilizados los valores de corte propuestos por el National Cholesterol Education Program (NCEP) y American Academic of Pediatrics para población pediátrica27:
• CT ≥ 200 mg/dL.
• cLDL ≥ 130 mg/dL.
• cHDL < 40 mg/dL.
• c-noHDL ≥ 145 mg/dL.
• TG ≥ 100 mg/dL entre 0-9 años y ≥ 130 mg/dL en mayores de 10 años.
También fueron calculados las razones CT/cHDL, cLDL /cHDL y el índice de aterogenicidad del plasma (IAP), definido como log[TG/cHDL]. Las categorías de riesgo según IAP para población pediátrica fueron definidas como riesgo bajo (IAP < 0,11), riesgo intermedio (IAP 0,11-0,21) y riesgo alto (IAP > 0,21), de acuerdo a Vlavrik y colaboradores28.
Para describir resistencia a la insulina (RI) se calcularon los índices HOMA-IR y QUICKI. La definición de RI se estableció de acuerdo a los criterios propuestos por Barja y colaboradores para población pediátrica chilena29.
Análisis estadístico
Se realizó un análisis descriptivo de los datos. La prueba de Kolmogorov-Smirnov fue usada para evaluar normalidad de variables continuas. Comparaciones entre grupos se realizaron usando pruebas de chi-cuadrado para variables categóricas y de t o ANOVA seguido de Tukey para variables continuas con distribución normal. Variables con distribución no paramétrica fueron comparadas mediante prueba de Mann-Withney o Kruskal-Wallis, seguido de método de Dunn. Un análisis de regresión logística utilizando modelo paso a paso de selección de variables fue usado para evaluar la contribución de variables clínicas y antropométricas para el riesgo de dislipidemias. Para evaluar la asociación entre variables continuas se realizó un análisis de correlación lineal y cálculo del coeficiente de correlación de Pearson. Se consideró una significancia de 5% para los análisis estadísticos.
Resultados
Fueron evaluados 208 escolares (101 varones y 107 mujeres) con edad promedio de 10,4 ± 1,0 años. En la Tabla 1 se resumen las variables clínicas y antropométricas de la muestra de acuerdo al sexo. El 80% de los varones y 61% de las mujeres presentaron trastornos nutricionales por exceso. En el caso de obesidad, los niños presentaron prevalencias mayores que las niñas (40% vs 27%, respectivamente; p = 0,029). También fueron observados valores más altos de IMC z-score y perímetro cervical, así como menor porcentaje de grasa corporal en los varones en comparación a las niñas (p < 0,05).
Tabla 1 Datos demográficos, clínicos y antropométricos de participantes del estudio en el grupo total y según sexo
En la Tabla 2 se presentan los parámetros bioquímicos de la población estudiada de acuerdo al sexo. No se observaron diferencias según sexo, excepto para el índice Quicki que mostró valores disminuidos en el sexo femenino (p = 0,006).
Tabla 2 Parámetros bioquímicos y hormonales de participantes del estudio en el grupo total y de acuerdo al sexo
El 38% de los escolares presentó dislipidemia, sin diferencias por género y estado del desarrollo puberal. La prevalencia de dislipidemia fue significativamente mayor en sujetos con obesidad (54% vs 34% en sobrepeso y 25% en normopeso; p = 0,002) y con obesidad abdominal (61%; p = 0,001) (Tabla 3).
Tabla 3 Prevalencia de dislipidemia en la población de estudio de acuerdo a sexo, desarrollo puberal, estado nutricional y obesidad abdominal
En la Tabla 4 se presenta la prevalencia de alteraciones en parámetros del perfil lipídico según estado nutricional y presencia de obesidad abdominal. Las alteraciones del perfil lipídico asociadas con el estado nutricional y la presencia de obesidad abdominal fueron la elevación de triglicéridos y la disminución de cHDL, mientras que el c-noHDL elevado fue también más prevalente en sujetos con obesidad abdominal. La hiperlipidemia mixta y dislipidemia aterogénica fueron también más prevalentes en sujetos obesos y con obesidad abdominal. Un análisis de regresión múltiple paso a paso mostró que la obesidad abdominal contribuye para dislipidemia y todas sus formas más frecuentes (Tabla 5), siendo que perímetro cervical también se asocia a dislipidemia y la edad con triglicéridos elevado y cHDL bajo.
Tabla 4 Prevalencia de dislipidemia de acuerdo al parámetro del perfil lipídico alterado según estado nutricional y obesidad abdominal
El valor de los índices CT/cHDL, cLDL/cHDL e IAP no varió en relación al género ni al desarrollo puberal, pero sí por el estado nutricional y la presencia de obesidad abdominal (p < 0,001) (Tabla 6).
Tabla 6 Valores de diferentes índices de aterogenicidad según sexo, desarrollo puberal, estado nutricional y obesidad abdominal en la población de estudio
El 54,3% de los sujetos presentaron riesgo elevado de aterogenicidad de acuerdo al IAP. En la Tabla 7 son presentados los parámetros antropométricos y de resistencia a la insulina de acuerdo a categoría de riesgo según valor de IAP. Todos los parámetros antropométricos, así como insulinemia e índices de resistencia a la insulina estuvieron aumentados en el grupo de mayor riesgo (p < 0,001). De la misma forma, individuos con mayor riesgo aterogénico según el IAP mostraron mayor prevalencia de obesidad, obesidad abdominal, RI y acantosis nigricans (p < 0,001) (Figura 1).
Tabla 7 Medidas antropométricas e índices de resistencia a la insulina de acuerdo a categoría de riesgo según el índice de aterogenicidad del plasma (AIP)
Figura 1 Factores de riesgo cardiometabólico de acuerdo a categoría de riesgo según el índice de aterogenicidad del plasma (AIP). Datos son presentados en porcentaje de individuos en cada grupo de acuerdo a categorías de riesgo según el AIP, las cuales fueron definidas como de riesgo bajo (AIP < 0,11), riesgo intermedio (AIP 0,11-0,21) o riesgo alto (AIP > 0,21). Comparaciones de frecuencias fueron realizadas mediante análisis de chi-cuadrado (²). CC < p90: Circunferencia de cintura menor que el 90° percentil, CC > p90: Circunferencia de cintura mayor que el percentil 90.
Como se puede observar en la Figura 2, todos los parámetros antropométricos se correlacionaran positivamente con el IAP. El mismo comportamiento fue observado para insulinemia y el HOMA-IR, mientras que el índice Quicki correlacionó negativamente con el riesgo de aterogenicidad.
Figura 2 Correlacion de IAP con parámetros antropométricos y de resistencia a la insulina. Correlaciones del índice de aterogenicidad del plasma (AIP) con (A) peso corporal; (B) IMC z-score; (C) circunferencia de cintura; (D) perímetro cervical, (E) circunferencia de brazo, (F) grasa corporal, (G) glicemia, (H) insulinemia y (J) HOMA-IR y (I) QUICKI fueron evaluadas a través de Coeficiente de Correlación de Pearson (r). IMC: Índice de masa corporal, HOMA-IR: Homeostatic model assessment-insulin resistance; Quicki: Quantitative Insulin Sensitivity Check Index.
Discusión
En nuestra muestra de escolares de la comuna de Carahue encontramos una prevalencia de 33,1% de obesidad, en tanto que en el estudio de Barja solo 15,3% de la muestra de escolares de la comuna de Puente Alto, Región Metropolitana, estaban en esta categoría nutricional16. De acuerdo a la encuesta CASEN 2013, 41,91% de los habitantes de la comuna de Carahue se encontraba en situación de pobreza por ingresos, en cambio en Puente Alto solo 14,6%, lo que sugiere marcadas diferencias socioeconómicas en las características de población estudiada. Por otro lado, en el censo 2002, 29,02% de la población de Carahue reconoció pertenecer a la etnia Mapuche, cifra que solo llegó a 2,99% en Puente Alto30,31. Dichas diferencias en el nivel socioeconómico y en el origen étnico, así como el aumento sostenido de la obesidad infanto-juvenil en los últimos años, sugieren que las diferencias en relación a las características de la muestra estudiada podrían explicar la alta prevalencia de obesidad observada en nuestra población en relación al estudio previo. Un hallazgo de nuestro estudio fue la mayor proporción de individuos con indicadores nutricionales desfavorables en el sexo masculino, aspecto que lamentablemente no fue analizado en el estudio de Barja ni en otros realizados en Latinoamérica14-16.
El 38% de los escolares tuvo algún tipo de alteración del perfil lipídico, proporción que fue significativamente mayor en sujetos con obesidad respecto de los grupos sobrepeso y normopeso, pero sin diferencias por género y estado del desarrollo puberal. En el estudio de Barja, la frecuencia de dislipidemia clínica fue 32%, siendo también mayor en sujetos obesos16. En ambos estudios la disminución del cHDL y la elevación de TG fueron las alteraciones del perfil lipídico más frecuentes, particularmente en sujetos con obesidad.
El mayor riesgo cardiovascular lo confiere la presencia simultánea de cHDL bajo, cLDL y TG elevados, asociación denominada dislipidemia aterogénica32. En un esfuerzo por lograr un marcador de dislipidemia aterogénica se ha propuesto el IAP, el cual se ha mostrado más promisorio que la medición de otros parámetros lipídicos en la estimación del riesgo de ECV33, probablemente debido al hecho de que existe una fuerte correlación con el tamaño de partículas de lipoproteínas, como el aumento de LDL pequeñas y más densas asociado a un aumento de IAP. En nuestro estudio, 54,3% de los escolares tuvo riesgo elevado de aterogenicidad de acuerdo al IAP, cifra que contrasta con 9,5% comunicado por Vrablik y colaboradores para escolares de la República Checa28. En ambos estudios se demostró una fuerte asociación entre el valor de IAP y el estado nutricional, la diferencia es que la frecuencia de obesidad en escolares de Carahue fue 33,1% y en la República Checa solo 6%. Igualmente, llama la atención la correlación observada entre el IAP y medidas antropométricas, particularmente con la circunferencia de cintura y perímetro cervical, lo cual evidencia la importancia de una evaluación clínica exhaustiva que considere estos parámetros como potenciales indicadores de la presencia de dislipidemia. Sin embargo, se necesita explorar más profundamente este aspecto en otras poblaciones en el país e idealmente con un diseño prospectivo. Finalmente, pudimos establecer una asociación entre indicadores de resistencia a la insulina y riesgo de aterogenicidad. En su conjunto, los resultados obtenidos en torno al análisis de IAP en nuestra población sugieren que el uso de este índice puede ser útil para la caracterización del riesgo cardiometabólico en población infanto-juvenil, como propuesto recientemente en población turca, donde se concluyó que el IAP es superior al uso de otros índices de aterogenicidad y parámetros del perfil lipídico34.
En conclusión, escolares chilenos provenientes de una comuna con altos índices de pobreza y ruralidad mostraron un riesgo de aterogenicidad elevado basado en el uso del IAP, fuertemente vinculado a una alta prevalencia de obesidad. Estos hallazgos probablemente se explican por la asociación entre resistencia a la insulina y dislipidemia aterogénica. Además, se observó que medidas antropométricas simples, como la circunferencia de cintura, cuello y brazo tienen un potencial para ser evaluados como identificadores de riesgo de aterogenicidad elevado.
