ABSTRACT
Introducción: La obesidad constituye una de las principales enfermedades no declarables que afectan fundamentalmente a niños y adolescentes. Métodos: Con el objetivo de desarrollar un instrumento predictor para identificar adolescentes con alto riesgo de desarrollar obesidad, se efectuó un estudio prospectivo de cohortes en el Policlínico "Manuel González Díaz", Municipio Bahía Honda, durante el periodo 2013-2014. Se llevó a cabo en tres etapas: en la primera, se efectuó la captación de 1,800 adolescentes entre 10 y 19 años que formaron parte del estudio, se identificó la prevalencia y se describieron las características más relevantes de la obesidad (IMC > percentil 97 según edad y sexo); la segunda etapa posibilitó el diagnóstico de los factores que incrementaban la probabilidad de ocurrencia de obesidad; en la tercera, se elaboró y validó un instrumento predictor de obesidad a partir de los resultados de las etapas iniciales. Resultados: Al aplicar el instrumento en la muestra A, para su elaboración y validación interna, se obtuvo una sensibilidad del 77.78% y una especificidad del 86.11%. El ABC ROC fue de 0.86. Para la muestra B, la sensibilidad fue del 79.63% y la especificidad del 92.13% para la validación externa. El VPP fue de 83.5% y el VPN de 90.05%. Conclusiones: El instrumento permite predecir el riesgo de desarrollo de obesidad en adolescentes con una sensibilidad aceptable y alta especificidad. Su aplicación rutinaria sería interesante en consultas de puericultura.
Background: Obesity is one of the principal non declarable diseases affecting children and adolescents. Methods: With the objective of developing a predictive instrument to identify high-risk adolescents with obesity, a cohort prospective study was carried out at the Policlinic "Manuel González Díaz", Bahía Honda City from 2013-2014. It was developed in three stages. In the first stage, 1800 adolescents from 10-19 years of age were included. The prevalence was identified and the most relevant characteristics of obesity were described (defined as body mass index >97th percentile according to age and sex). In the second stage we identified the possibility of the diagnosis of factors that increase the probability of obesity. The third stage elaborated and validated an obesity predictor instrument from the results of the initial stages. Results: To apply the instrument to sample A for internal elaboration and validation, sensitivity was 77.78% and specificity was 86.11%. Area under the curve (AUC) receiver operating characteristic (ROC) was 0.86, whereas for sample B the sensitivity was 79.63% and specificity was 92.13%. Positive predictive value (PPV) was 83.5% and negative predictive value (NPV) was 90.05%. Conclusions: The instrument allows predicting the risk for developing obesity in adolescents with acceptable sensitivity and high specificity. Its routine application will be interesting in pediatric health consultations.