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1.
Actual. nutr ; 15(1): 3-9, mar. 2014. graf, tab
Artigo em Espanhol | LILACS | ID: lil-771532

RESUMO

El índice cintura/talla (ICT) ha sido incorporado en diferentes investigaciones por presentar buena correlación con los factores de riesgo cardiovascular (RCV).Objetivos:estimar RCV según ICT en mujeres adultas que asistieron a consulta nutricional (Fundación para la Investigación Enfermedades Endocrino Metabólicas e Investigación Clínica Aplicada -FIEEM ICA-, Ciudad de Buenos Aires, Argentina) y asociarlo con factores de riesgo presentes en esta etapa. Metodología:diseño transversal descriptivo en muestra voluntaria de mujeres de 40 a 65 años.Variables dependientes: RCV según ICT (≥0,50);variables independientes: edad (>55 años), etapa biológica (postmenopausia), IMC aumentado (≥ 25,0 Kg/m2), circunferencia de cintura (CC) aumentada (≥80cm), glucemia aumentada > 100mg/dl, perfil lipídico alterado (ColT >200 mg/d, HDL-C <50 mg/dl, LDL-C >100 mg/dl y TG >150 mg/dl), hipertensión arterial (HTA) sistólica/diastólica (≥130/85 mmHg), sedentarismo (ausencia de ejercicio físico por lo menos tres veces por semana, una hora cada vez) y hábito tabáquico. Análisis estadístico: SPSS 15,0 calculando asociación de variables con Chi2 y correlación de Pearson; intervalo de confianza del 95% y criterio de significación p<0,05. Resultados:se estudiaron 316 mujeres, con edad promedio de 53,6 ± 6,5 años; el 64,2% estaba en postmenopausia. El 81,9% presentó CC aumentada, el 72,8% sobrepeso y el 85,4% LDL-C aumentado. El 80,7% presentó RCV según ICT encontrándose asociación estadística con edad (p=0,01), sobrepeso (p=0,000), CC aumentada (p=0,000), aumento del LDL-C (p=0,02) e HTA (p=0,000). El análisis de regresión múltiple entre ICT y las variables independientes mostró correlación significativa para la CC (r=0,73; p=0,000), el IMC (r=0,62; p=0,000) y la edad (r=0,14; p=0,01). Conclusiones:el ICT se asoció con los principales factores de RCV, constituyendo una herramienta simple y práctica para orientar la atención...


The waist–to-height ratio (WHtR) has shown good correlation with cardiovascular risk factors (CVR) in several research.Aims: to estimate CV risk by WHtR and to associate WHtR with each CVR in adult women who attended nutrition consultation at the Foundation for Research on Endocrine Metabolic Disease and Applied Clinical Research (FIEEM-ICA) (Bs. As., Argentina). Methodology:cross-sectional descriptive design in a voluntary sampleof 40 to 65-year-old women. Dependent variable: CRV by WHtR (≥0,50); independent variables: age (> 55 years), biological stage (postmenopausal), increased BMI (≥ 25,0 kg/m2), increased waist circumference (WC) (≥ 80cm), increased glucose > 100mg/dl, altered lipid profile (Colt> 200 mg/dl, HDL-C <50 mg/dl, LDL-C> 100 mg/dl and TG> 150 mg/dl), systolic/diastolic hypertension (≥ 130/85 mmHg), sedentary lifestyle (no physical exercise, at least one hour three times a week) and smoking. Statistical analysis was performed with SPSS 15,0, calculating variables association by Chi2 method and Pearson correlation coefficient, with confidence intervals of 95% and p value <0,05.Results:316 women were included, mean age 53,6 ± 6,5 years. 64,2% were postmenopausal 81,9% increased WC, 72,8% overweight and 85,4% increased LDL-C. 80,7% of the sample showed CVR estimated by WHtR, statistical association was found with age (p=0,01), overweight (p=0,000), increased WC (p=0,000), increased LDL-C (p=0,02) and hypertension (p=0,000). Multiple regression analysis between WHtR and independent variables showed significant positive correlation with CC (r=0,73; p=0,000), BMI (r=0,62; p=0,000), and age(r=0,14; p=0,01). Conclusions:the WHtR was associated with major cardiovascular risk factors, to constitute a simple and practical tool to guide the nutritional care of women with increasing age and abdominovisceral fat distribution.


Assuntos
Humanos , Feminino , Pessoa de Meia-Idade , Doenças Cardiovasculares , Razão Cintura-Estatura
2.
Actual. osteol ; 8(1): 9-18, ene.-abr. 2012. tab, graf
Artigo em Espanhol | LILACS | ID: lil-658651

RESUMO

Objetivos: Estimar la pérdida de talla y su asociación con factores de riesgo para osteoporosis en un grupo de mujeres adultas que asistieron a la consulta nutricional de la Fundación para la Investigación de EnfermedadesEndocrino Metabólicas e InvestigaciónClínica Aplicada (FIEEM-ICA); Buenos Aires 2005-2007. Materiales y métodos: Se llevó a cabo un diseño transversal, prospectivo. Muestra consecutiva de 307 mujeres entre 40 y 65 años de edad. Variable dependiente: Pérdida de talla determinada por diferencia entre talla habitual referida (TH) y talla actual(en cm y categorizada factores en ≤3 cm y >3 cm) y variables independientes consideradas factores de riesgo de osteoporosis (FR): edad (>55 años), etapa biológica (postmenopausia), tabaquismo y sedentarismo (actividad física menos de 3 veces por semana). A su vez en las postmenopáusicas se analizó la pérdida de talla según tipo de menopausia (temprana, natural o quirúrgica) y tiempo transcurrido enmenopausia (≤5 años y >5 años). Se controló la variable terapia de reemplazo hormonal. El análisis estadístico se realizó con SPSS 11.5, con intervalo de confianza del 95%, utilizando diferencia de proporciones y análisis de regresión logística multivariado con valorp<0,05. Resultados: El 94,4% (IC=91,7-97,2) de la muestra perdió ≤3 cm de talla. La pérdida de talla observada fue de 0,57±0,87 cm en las premenopáusicas y de 1,64±1,28 cm en las postmenopáusicas (p=0,000). En el análisis univariado se observó que la edad >55 años (p=0,000), el período postmenopáusico (p=0,02) y el tiempo transcurrido en menopausia (p=0,01) fueron FR que se asociaron con la pérdida de talla. En el modelo finalmultivariado, sólo la edad (OR=3,54, IC=1,4- 8,8; p=0,007) fue el factor predictor independiente de que sucediera una pérdida de talla mayor a 3 cm. No hubo asociación con las demás variables.


Assuntos
Humanos , Adulto , Feminino , Estatura , Índice de Massa Corporal , Doenças Ósseas Metabólicas , Osteoporose , Perimenopausa , Fatores de Risco , Redução de Peso
3.
Actual. osteol ; 6(3): 174-183, sept.-dic. 2010. graf, tab
Artigo em Espanhol | LILACS | ID: lil-614312

RESUMO

Objetivos: Estimar el riesgo de fracturas osteoporóticas mayores (RFO) y fractura de cadera (FRC) según FRAXTM y su asociación con los factores de riesgo individuales contemplados por este método en mujeres adultas argentinas. Metodología: Estudio transversal; muestra consecutiva de 146 mujeres (40-75 años), que asistieron a FIEEM-ICA (Buenos Aires, 2008-2009) como parte del Proyecto UBACyT M441. Variables dependientes: RFO <10%; >10% y RFC ≤3%; >3% según FRAXTM (OMS, Fracture Risk Assessment Tool). Variables independientes: Edad: <60 años; 60-75 años. Sumatoria Factores de Riesgo de Fracturas (FRF): 0-1 FRF; 2 FRF (Antecedentes de fractura personal y de los padres de fracturas, Tabaquismo, Glucocorticoides, Artritis reumatoidea, Alcohol, Osteoporosis secundaria). Análisis con SPSS 15.0; Cociente de probabilidad (OR) con intervalos de confianza 95% (IC) y p<0.05. Resultados: Edad promedio: 60.0±6.3 años; IMC promedio: 27.6±5.0 kg/m2. Tenían peso saludable (IMC<27.3 kg/m2) el 52.7%, sin casos de bajo peso. Mayoritariamente el RFO fue <10% (88.4%; IC: 82.8-93.9) y el FRC ≤3% (90.4%; IC: 85.3-95.5). Las mujeres ≥60 años presentaron significativamente RFO ≥10% (OR: 21.52, IC: 2.77-167.25; p<0.0001) y RFC >3% (OR: 16.58, IC: 2.10-130.49; p:< 0.0001) que las de menor edad. El 84.2% (IC: 77.9-90.5) presentó 0 a 1 FR individuales contemplados en FRAXTM, prevaleciendo el hábito tabáquico: 24.7% (IC: 17.3-31.9), glucocorticoides: 15.8% (IC: 9.5-22.0), fracturas personales previas: 14.4% (IC: 8.3-20.4) y de los padres: 13.7% (IC: 7.8-19.6). Hubo asociación significativa entre RFO y RFC con fracturas personales previas (p<0.0001) y con ingesta de glucocorticoides (p<0.01). Conclusiones: La edad, las fracturas personales previas y los glucocorticoides presentaron asociación significativa con el RFO y RFC.


Assuntos
Humanos , Feminino , Adulto , Dinâmica Populacional , Fraturas do Quadril , Osteoporose , Risco , Fatores de Risco , Algoritmos , Argentina
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