ABSTRACT
OBJETIVO: Caracterizar e comparar variáveis clínicas, antropométricas e bioquímico-metabólicas de pacientes com síndrome dos ovários policísticos (SOP), estratificadas segundo o índice de massa corpórea (IMC). MÉTODOS: Estudo transversal com 78 mulheres entre 18 e 45 anos com diagnóstico de SOP, pelos Critérios de Rotterdam. As pacientes foram estratificadas segundo o IMC. As variáveis analisadas foram: idade, estado civil, sedentarismo, irregularidade menstrual, pressão arterial (PA), medidas antropométricas, perfil lipídico, glicemia em jejum e dosagens hormonais. Para comparar as variáveis analisadas entre os diferentes IMC, usou-se a Análise de Variância e o Teste de Kruskal-Wallis. O nível de significância para todos os testes foi de 5%. RESULTADOS: As pacientes apresentaram média de idade de 26,3 anos, sendo 79,5% classificadas como sedentárias e 68% com hiperandrogenismo. A circunferência da cintura, a Razão cintura/quadril, a Razão cintura/estatura e a porcentagem de gordura corporal foram maiores no grupo de obesas. A presença de marcadores de risco cardiovascular (RCV - glicemia de jejum, PA sistólica e diastólica e LDL-colesterol) foi diretamente proporcional ao IMC, enquanto que os níveis de HDL-colesterol e SHBG foram inversamente proporcionais ao IMC. CONCLUSÃO: A presença de marcadores de RCV aumentou proporcionalmente ao IMC, evidenciando que o perfil metabólico das mulheres obesas com SOP é mais desfavorável do que n não obesas.
PURPOSE: To characterize and compare clinical, anthropometric and biochemical-metabolic variables in patients with polycystic ovary syndrome (PCOS), stratified according to body mass index (BMI). METHODS: A cross-sectional study conducted on 78 women aged 18 to 45 years with a clinical diagnosis of PCOS by the Rotterdam criteria. Patients were stratified according to BMI. The variables analyzed were: age, marital status, physical inactivity, menstrual irregularity, blood pressure (BP), anthropometric measurements, lipid profile, fasting glucose, and hormone measurements. To compare the variables between the different BMI values we used analysis of variance and the Kruskal-Wallis test. The level of significance was set at 5% for all tests. RESULTS: The patients had a mean age of 26.3 years, 79.5% of them were sedentary and 68% had hyperandrogenism. Waist circumference, waist/hip ratio, waist/height ratio and percentage of body fat were higher in the obese group. The markers of cardiovascular risk (CVR - fasting glucose, systolic and diastolic BP and LDL-cholesterol) were directly proportional to BMI, whereas HDL-cholesterol and SHBG were inversely related to BMI. CONCLUSION: The presence of markers of CVR factors increased proportionally to BMI, indicating that the metabolic profile of obese women with PCOS is more unfavorable than that of non-obese patients.