Utilización de mediciones antropométricas para predecir resistencia a la insulina / Use of anthropometric measures to predict insulin resistance

Objetivo: La obesidad está estrechamente relacionada con la resistencia a la insulina (RI), pero se valora de forma dispar en las diversas definiciones de síndrome metabólico. El objetivo del estudio fue comprobar la utilidad de distintas mediciones antropométricas para predecir RI y valorar los mejores puntos de corte. Sujetos y método: Estudio transversal sobre población de 40 a 70 años (2.143 habitantes); se obtuvo una muestra aleatoria simple de 305 pacientes no diabéticos. Se recogieron variables sociodemográficas, exploración y analítica habituales más insulinemia. Se consideró RI un índice de HOMA (homeostasis model assessment) $ 2,9. Se practicó una regresión logística por pasos hacia delante para obtener las mejores variables para predecir RI; después se construyó una ecuación logística y se comparó el área bajo la curva ROC (receiver operating characteristic) de ésta y de las distintas variables antropométricas en su capacidad de predicción, y los mejores puntos de corte según el índice de Youden. Resultados: Han entrado en el modelo el índice de masa corporal (IMC) y la razón cintura/cadera 3 100. No han entrado la edad, el sexo, la cintura, la cadera y la superficie corporal. La ecuación logística hallada: p(RI) = 1/1 + exp {­[­14,295] ­ [0,234 3 IMC] ­ [0,07 3 (cintura/cadera 3 100)]} mostró un buen ajuste, y la probabilidad calculada por ella presenta la mayor área en general y para cada sexo, seguida en mujeres por el IMC y en varones por la cintura, pero sin diferencias significativas. Conclusiones: No se ha encontrado diferencias significativas ente IMC, cintura, cadera y un modelo logístico para predecir la RI (AU)

Objective: Obesity is closely related to insulin-resistance (IR) but it is evaluated differently in the diverse definitions of the metabolic syndrome. The objective of this study was to verify the utility of different anthropometric measures to predict IR and to evaluate the best cut-off points. Subjects and method: We performed a cross-sectional study of the general population aged 40 to 70 years old (n = 2,143); a simple random sample of 305 non-diabetic persons was obtained. Sociodemographic data, physical examination and routine biochemical analysis with insulinemia were obtained. IR was defined by a HOMA index (Homeostasis Model Assessment) $ 2.9. To obtain the best variables to predict IR, a forward stepwise logistic regression was performed. Subsequently, a logistic equation was constructed and its predictive capacity was compared with the different anthropometric variables by the area under the ROC (receiver-operating characteristic) curve (AUC). The best cut-off points were established according to the Youden index. Results: Body mass index (BMI) and the waist/hip ratio 3 100 were entered into the model, but age, sex, waist, hip and body surface were not. The logistic equation found: p(RI) = 1/1 + exp{­[­14.295] ­ [0.234 3 IMC] ­ [0.07 3 (waist/hip 3 100)]} showed good adjustment, and the probability calculated on the basis of this equation showed the greatest AUC overall and in both sexes, followed in women by BMI and by waist measurement in men, but without significant differences. Conclusions: No significant differences were found between the BMI, waist or hip measurements and the logistic model to predict IR (AU)

Relación entre la proteína C reactiva ultrasensible y el síndrome metabólico / Association of high-sensitivity C-reactive protein levels and metabolic syndrome in a semi-urban population in Spain

Objetivo. El propósito de este estudio fue describir la relación entre los valores de proteína C reactiva ultrasensible (PCR-us) y el síndrome metabólico (SM) en una población semiurbana española. Materiales y métodos. Se estudiaron los niveles de PCR-us en una muestra aleatoria de una población semiurbana española (358 pacientes de ambos sexos atendidos en el Consultorio de Colloto) de 40 a 75 años, así como los factores clínicos y analíticos precisos para aplicar las definiciones de SM según los criterios de la Organización Mundial de la Salud y del ATP-III (cintura, cadera, índice de masa corporal, glucemia basal, insulinemia basal, índice HOMA, colesterol unido a lipoproteínas de alta densidad, triglicéridos y presión arterial sistólica y diastólica). Resultados. La media de PCR-us en pacientes con SM fue superior, al aplicar cualquiera de las definiciones, que en los individuos sin SM, fue mayor cuanto mayor número de factores definitorios reunían los pacientes y, de forma inversa, la prevalencia de SM era mayor cuanto mayor fue el índice de PCR-us. Conclusiones. Se confirma la idea de que la PCR-us tiene una importante relación con la existencia del SM por cualquiera de sus definiciones. Esta relación sería continua y con una tendencia lineal (AU)

Objective. To describe the association between high-sensitivity C-reactive protein (hsCRP) levels and metabolic syndrome (MS) in a semi-urban population in Spain. Materials and methods. Levels of hsCRP were measured in a random sample of a semi-urban population in Spain (358 patients of both sexes, aged between 40 and 75 years old, attending the medical center of Colloto). The clinical and laboratory factors required for a diagnosis of MS according to the WHO and ATP-III criteria (waist, hip, body mass index, fasting glucose, fasting insulinemia, HOMA index, HDL-C, triglycerides, and systolic and diastolic blood pressure) were also measured. Results. When either of the definitions was used, the mean hsCRP level was higher in patients with MS than in those without MS. The greater the number of distinctive factors in patients, the higher the levels of hsCRP. Equally, the greater the hsCRP level, the greater the prevalence of MS. Conclusions. This study confirms that hsCRP is associated with the presence of MS, irrespective of the definition of MS used. This relationship seems to be continuous and has a linear tendency (AU)