Evaluar el estado nutricional en adultos mayores de la comunidad, para determinar desnutrición, obesidad y sus riesgos, e identificar los determinantes relacionados con ambas situaciones clínicas.
DiseñoEstudio transversal.
EmplazamientoTres centros de salud de atención primaria (AP) de La Rioja en zonas urbana, semiurbana y rural.
ParticipantesUn total de 409 personas ≥ 65 años demandantes de consulta, con tres abandonos.
IntervencionesValoración nutricional por herramientas de cribado y medidas antropométricas.
Medidas principalesSe utilizó el Mini Nutritional Assessment Short Form (MNA SF®) para determinar la prevalencia de desnutrición y el índice de masa corporal (IMC) para obesidad. Se incluyeron variables sociodemográficas, socioeconómicas, de salud-enfermedad, hábitos de vida, estado metabólico, antropometría. Se realizó una regresión logística binaria para la predicción de variables dependientes dicotómicas.
ResultadosLa prevalencia de desnutrición y su riesgo (RDN) fue del 18,7% y de obesidad y su riesgo del 66,5%. El modelo multivariante para la desnutrición y RDN comprende la polifarmacia, la dislipemia, el sedentarismo, tener patología mental (odds ratio [OR]=3,09; 2,01; 2,12; 1,72, respectivamente). La probabilidad de presentar obesidad se asocia con el riesgo cardiovascular, la edad, el consumo excesivo-moderado de alcohol, la hipertensión y la baja adherencia a la dieta mediterránea (OR=2,73; 4,27; 2,03; 1,97; 1,81, respectivamente).
ConclusionesLos resultados resaltan que la población de estudio presenta un mal estado nutricional, detectándose un RDN, obesidad y sobrepeso. Los predictores identificados relacionados con hábitos de vida, presencia de enfermedades, problemas psicosociales, alteraciones metabólicas, etc. pueden guiar la selección de aquellas personas que se beneficiarían de un cribado para detectar y abordar tempranamente el riesgo de malnutrición.
Evaluate the nutritional status in older adults in the community, to determine malnutrition, obesity and their risks and to identify determinants related to both clinical situations.
DesignCross-sectional study.
Site3 Primary care health centers in La Rioja in urban, semiurban and rural areas.
Participants409 people ≥ 65 years old who came to receive consultation, with 3 abandonments.
InterventionsNutritional assessment by tools screening and anthropometric measurements.
Main measurementThe MNA SF® was used to determine the prevalence of malnutrition and the BMI for obesity. Sociodemographic, socioeconomic, health-disease variables, lifestyle habits, metabolic status, and anthropometric measurements were included. Binary logistic regression was performed to predict dichotomous dependent variables.
ResultsThe prevalence of malnutrition and its risk (DR) were 18.7% and obesity and its risk were 66,5%. The multivariate model for malnutrition and DR includes polypharmacy, dyslipidemia, sedentary lifestyle, and having mental pathology (OR=3.09, 2.01, 2.12, 1.72, respectively). On the other hand, the probability of presenting obesity is associated with cardiovascular risk, age, excessive-moderate alcohol consumption, hypertension and low adherence to the Mediterranean diet (OR=2.73, 4.27, 2.03, 1.97, 1.81 respectively).
ConclusionThis results stand out that the study population has a poor nutritional status, detecting a risk of malnutrition, obesity and overweight. The identified predictors related to lifestyle habits, presence of diseases, psychosocial problems, metabolic alterations, etc. They can guide the selection of those people who would benefit from screening to detect and approach the risk of malnutrition early.
La Organización Mundial de la Salud (OMS) señala a la población anciana como grupo nutricionalmente vulnerable1, su estado puede afectarse por cambios fisiológicos, psicosociales, ambientales asociados al envejecimiento, como el aislamiento, la soledad, la depresión y la falta de ingresos2. El estadio previo a la malnutrición es el riesgo de malnutrición, cuya importancia radica en su detección temprana por una valoración nutricional adecuada, para ser tratado y evitar su progresión3. La Iniciativa de Liderazgo Mundial sobre la Malnutrición (GLIM)4,5, creada para realizar el diagnóstico de malnutrición, utiliza inicialmente un cribado nutricional por una herramienta validada, seguido de criterios diagnósticos fenotípicos y etiológicos4,6,7. Sin embargo, algunos autores6 promueven la combinación de estos criterios con factores de riesgo relacionados con la malnutrición para detectar a personas en riesgo de desnutrición (RDN) de forma temprana6.
El Consenso de la Sociedad Europea de Nutrición Parenteral y Enteral (ESPEN) considera a la malnutrición y la sobrenutrición como trastornos nutricionales7 donde la desnutrición significa malnutrición y la sobrenutrición obesidad y sobrepeso8. La malnutrición, actualmente, está enmascarada por el sobrepeso6, siendo común que personas con sobrenutrición puedan estar malnutridas en situaciones de enfermedad, daño o ingesta de alimentos de escasa calidad8.
A menudo, la desnutrición en mayores no se diagnostica y son pocas las evaluaciones exhaustivas de su prevalencia mundial2. La implementación del cribado se ha centrado principalmente en entornos hospitalarios, descuidando otros ámbitos6. Aunque el beneficio del screening es detectar la población en riesgo7–9, aún no está claro cuál es la herramienta más apropiada6,10,11.
El objetivo principal de este trabajo es valorar el estado nutricional de la población mayor de 65 años en la comunidad mediante un cribado, así como determinar la prevalencia de ambos trastornos nutricionales y su riesgo, e identificar los factores de riesgo relacionados con ambas situaciones clínicas y establecer predictores para identificar a la población en RDN.
La hipótesis es que los predictores identificarán la población que pueda beneficiarse de un cribado nutricional, para así establecer estrategias de intervención anticipadas.
Material y métodosDiseñoSe trata de un estudio transversal.
EmplazamientoTres centros de salud de La Rioja, España, localizados en zonas urbana, semiurbana y rural, en el ámbito de atención primaria (AP) en personas de 65 años o más. Los individuos de la muestra se seleccionaron de forma tal que se pudiera excluir un posible sesgo de selección, como la tendencia a incluir en el estudio a aquellos sujetos con un mayor riesgo de malnutrición. Se seleccionaron personas de todos los cupos de los centros de salud y de todos los hábitats geográficos para garantizar así la aleatoriedad.
Se utilizó un muestreo aleatorio simple para el cálculo del tamaño muestral, considerando estimaciones de prevalencia de 10% para desnutrición, 23,3% para riesgo nutricional y 36,9% para obesidad, con un intervalo de confianza de 95% (IC 95%), precisión del 3, 4 y 4,5%, respectivamente. Calculándose unas muestras para desnutrición de 403 individuos, 431 para riesgo nutricional y 444 para obesidad, con 409 sujetos como muestra final con tres abandonos, quedando 406 participantes, que acudían como usuarios a los centros de salud y que previamente habían aceptado su participación, firmando un consentimiento informado, aprobado previamente por comité de ética. Se recogieron datos durante cuatro meses y se instruyó para ello al personal sanitario. Para las medidas antropométricas, se emplearon los recursos de cada centro.
Se excluyeron a los pacientes institucionalizados y subsidiarios de atención sanitaria por el servicio de AP, aquellos con diagnóstico de demencia y deterioro cognitivo moderado-grave y aquellos atendidos únicamente en su domicilio, por la dificultad de las mediciones antropométricas.
Evaluación nutricionalSe realizó con el Mini Nutritional Assesment Short Form (MNA-Sf®) para determinar la prevalencia de desnutrición (DN) y RDN7,8,12,13, herramienta4 con mayor puntuación14 y recomendada por la ESPEN7,15 que incluye, además del índice de masa corporal (IMC), la circunferencia de la pantorrilla (CP), considerándose el valor <31 como RDN9,10. Consta de seis ítems, con puntuación máxima de 14 puntos, clasificándose en estado nutricional normal (12-14 puntos), RDN (8-11) y desnutrición (0-7)13,16.
Para medir la obesidad se utilizó el IMC como parámetro de elección17 e indicador de adiposidad corporal en la población adulta recomendado por la Sociedad Española para el estudio de la Obesidad (SEEDO); se empleó la clasificación de la OMS modificada por la Sociedad Española de Geriatría y Gerontología (SEGG) y la Sociedad Española de Nutrición Parenteral y Enteral (SENPE) que considera normopeso un IMC entre 22-26,9kg/m211,15,18; obesidad, valores de IMC ≥ 30kg/m2; sobrepeso, entre 27 y 29,9kg/m2; peso insuficiente entre 18,5 y 21,9kg/m2 y desnutrición valores inferiores a 18,5kg/m210,18, aunque actualmente es criterio de desnutrición un IMC <22 kg/m2,4,7,14. Para clasificar la obesidad se recurrió a los criterios de la OMS y la SEEDO19–21. Se midió el perímetro de cintura (P Cint.) y cadera (P Cad.) para calcular el índice cintura cadera (ICC), que determina la distribución de la grasa abdominal y su correlación con el riesgo cardiovascular (RCV), con valores delimitadores del riesgo> 1,00 en varones y> 0,85 en mujeres19.
Se recogieron las características sociodemográficas: sexo (hombre/mujer), edad distribuida por intervalos (65-74 años, 75-84 años, ≥ 85) y el hábitat (urbano, semiurbano, rural) según la localización de los centros de salud participantes y el tamaño poblacional22. En cuanto a las características socioeconómicas, estas fueron: nivel de estudios, ingresos económicos23, convivencia familiar, tipo de conviviente, presencia de cuidador. Los hábitos de vida fueron: consumo de tabaco, clasificándolo como fumador, exfumador y no fumador; consumo de alcohol catalogado como excesivo, moderado, ocasional y no consumo; actividad física, como activo y sedentario. Los hábitos alimentarios se valoraron por el cuestionario validado de Adherencia a la Dieta Mediterránea (MEDAS-14)24,25, considerando una puntuación ≥ 9 como un buen nivel de adherencia y <9 como baja adherencia.
Estado de salud-enfermedadSe recogió en la historia clínica de los últimos cinco años, registrando el número de patologías crónicas y consumo de fármacos, comorbilidad (definida como la presencia de ≥ 2 enfermedades crónicas) y polifarmacia (tomar más de tres medicamentos), además de la presencia de hipertensión (HTA), diabetes mellitus (DM) y dislipemia (DLP), así como de patología mental.
Estado metabólicoSe recogieron seis variables analíticas: albúmina, número de leucocitos y niveles de colesterol total, cuyos valores se utilizarán para clasificar los distintos grados de desnutrición y un perfil lipídico (colesterol total, light density lipoprotein [LDL], high density lipoprotein [HDL], triglicéridos) cuyos niveles analíticos se relacionarán con ambos estados clínicos (Anexo 1).
Análisis estadísticoSe utilizó el software SPSS 25. Para el análisis descriptivo de las variables cualitativas se emplearon tablas de frecuencias y porcentajes y el cruce por tablas de contingencia. Las variables cuantitativas se describieron mediante herramientas habituales de centralidad y de variabilidad y fueron exploradas por medio de gráficos Q-Q normal, índices de asimetría y curtosis, y el test de Kolmogórov-Smirnov para verificar su normalidad. Para el contraste entre las medias de grupos independientes entre sí se utilizaron los test t de Student y análisis de la varianza (ANOVA) de un factor, cuando las variables fueron normales, y el test X2 para el cruce entre dos variables categóricas. Se calculó el tamaño del efecto expresado en R2 (escala: 0-1), para ser comparado entre distintos tipos de datos en las variables y entre distintos tipos de test estadísticos. Al comparar las medias, R2 se calculó desde el valor «d» de Cohen y para las variables categóricas, desde el coeficiente V de Cramer. Para la predicción de las variables dependientes dicotómicas, se empleó la regresión logística binaria en forma univariante y multivariante. Considerándose significación cuando p <0,05 (n.c. 5% habitual) y alta significación cuando p <0,01 (n.c. 1%). Se puede considerar casi significación, o tendencia hacia ella, cuando p <0,10 (< 10%).
ResultadosSe incluyeron 406 personas entre 65 y 86 años (76,4±6,8), mediana 76 (IC 95%: 75,7-77,0). El 13,3% tenía 85 años o más. El 55,4% fueron mujeres, porcentaje que aumenta a partir de los 75 años. La distribución por hábitat fue equilibrada (36,2% urbanos, 34,2% rurales y 29,6% semiurbanos).
La descripción de la muestra aparece en la tabla 1. En la valoración nutricional según el IMC, el 27,6% presenta sobrepeso y 38,9% ya tiene obesidad. Utilizando el MNA-SF® el 18% presenta RDN y el 0,7%, estaba desnutrido. Con la medición de la CP, el 10,3% está en RDN.
Análisis descriptivo de variables clínicas, estado de salud-enfermedad, hábitos de vida, variables socioeconómicas, estado metabólico y estado funcional
| Variable/categoría | Descriptivos | |
|---|---|---|
| Variables clínicas | ||
| Estado nutricional por IMC | ||
| Normopeso | 128 | 31,5% |
| Peso insuficiente | 8 | 0,2% |
| Sobrepeso/riesgo obesidad | 112 | 27,6% |
| Obesidad | 158 | 38,9% |
| Grado I | 126 | 0,31% |
| Grado II | 26 | 6,4% |
| Grado III/mórbida | 6 | 1,5% |
| No obesidad ni riesgo | 136 | 33,5% |
| Obesidad y en riesgo de obesidad | 270 | 66,5% |
| Test MNA-SF | ||
| Media (± DE) | 12,75(± 1,57) | |
| Rango (Mdn) | 7-14 (13) | |
| Estado Nutricional por MNA-SF | ||
| Normal | 330 | 81,3% |
| Riesgo de desnutrición | 73 | 18,0% |
| Desnutrición | 3 | 0,7% |
| Riesgo de desnutrición por circunferencia de pantorrilla | ||
| Riesgo de desnutrición CP < 31 | 42 | 10,3% |
| Sin riesgo de desnutrición CP > 31 | 364 | 89,7% |
| Variables Estado de Salud-Enf. | ||
| N.° patologías crónicas | ||
| Media (± DE) | 3,77 (± 1,70) | |
| Rango (Mdn) | 0-9 (4) | |
| Comorbilidad si (> 2 patologías crónicas) | 312 | 76,8% |
| Hipertensión | 285 | 70,2% |
| Diabetes mellitus | 111 | 27,3% |
| Dislipemia | 195 | 48,0% |
| N.° de Fármacos | ||
| Media (± DE) | 5,70 (± 3,25) | |
| Rango (Mdn) | 0-17 (5) | |
| Polifarmacia si (> 3 fármacos) | 294 | 72,4% |
| Patología mental No | 272 | 67% |
| Depresión | 52 | 12,8% |
| Ansiedad | 27 | 6,7% |
| Ansiedad/depresión | 44 | 10,8% |
| Otras | 11 | 2,7% |
| Riesgo cardiovascular por índice cintura cadera (ICC) | 245 | 60,3% |
| Variables hábitos de vida | ||
| Tabaco | ||
| Fumador | 27 | 6,7% |
| Exfumador | 128 | 31,5% |
| No fumador | 251 | 61,8% |
| Alcohol | ||
| Consumo excesivo | 24 | 5,9% |
| Consumo moderado | 116 | 28,6% |
| Consumo ocasional | 111 | 27,3% |
| No consumo | 155 | 38,2% |
| Actividad física | ||
| Activo | 343 | 84,5% |
| Sedentario | 63 | 15,5% |
| Adherencia a dieta medit. (MEDAS 14) | ||
| Buena | 242 | 59,6% |
| Baja | 164 | 40,4% |
| Variable/categoría | Descriptivos | |
|---|---|---|
| Variables socioeconómicas | ||
| Nivel de Estudios | ||
| Sin estudios | 57 | 14% |
| Estudios primarios | 293 | 72,2% |
| Estudios secundarios | 43 | 10,6% |
| Estudios universitarios | 13 | 3,2% |
| Ingresos económicos | ||
| Ingresos suficientes | 348 | 85,7% |
| Insuficientes | 58 | 14,3% |
| Convivencia familiar | ||
| Vive solo | 90 | 22,2% |
| Vive acompañado | 316 | 77,8% |
| Tipo de convivencia | ||
| Pareja | 268 | 66% |
| Viudo | 56 | 13,8% |
| Familiar | 45 | 11,1% |
| Divorciado | 6 | 1,5% |
| Soltero | 26 | 6,4% |
| No familiar | 3 | 0,7% |
| Tipo de cuidador | ||
| Cuidador SÍ | 64 | 15,8% |
| Externo joven | 58 | 14,3% |
| Externo mayor | 1 | 0,2% |
| interno joven | 5 | 1,2% |
| Cuidador NO | 342 | 84,2% |
| Variable estado metabólico | ||
| Albumina | ||
| Media (± DE) | 4,39 (± 0,34) | |
| Rango (Mdn) | 2,80-6,60 (4,40) | |
| Sin déficit (≥ 3,50) | 338 | 83,3% |
| Desnutrición leve (3,00-3,49) | 4 | 1,0% |
| Desnutrición moderada (2,50-2,99) | 1 | 0,2% |
| No consta | 63 | 15,5% |
| Triglicéridos | ||
| Media (± DE) | 113,56 (± 53,66) | |
| Rango (Mdn) | 44-459 (98) | |
| Nivel óptimo (0-99) | 205 | 50,5% |
| Sobre-nivel óptimo (100-129) | 73 | 18,0% |
| Nivel alto (≥ 130) | 121 | 29,8% |
| No consta | 7 | 1,7% |
| Colesterol total | ||
| Media (± DE) | 181,9 (± 37,75) | |
| Rango (Mdn) | 84-395 (180) | |
| Nivel alto (≥ 240) | 21 | 5,2% |
| Sobre-nivel (200-239) | 102 | 25,1% |
| Óptimo/sin déficit (180-199) | 83 | 20,4% |
| Subóptimo/desnutrición leve (140-179) | 142 | 35,0% |
| Desnutrición moderada (100-139) | 50 | 12,3% |
| Desnutrición severa (< 100) | 2 | 0,5% |
| No consta | 6 | 1,5% |
| HDL | ||
| Media (± DE) | 56,82 (± 14,85) | |
| Rango (Mdn) | 27-117 (55) | |
| Subóptimo (0-39) | 41 | 10,1% |
| Óptimo (40-60) | 224 | 55,2% |
| Beneficioso (> 60) | 132 | 32,5% |
| No consta | 9 | 2,2% |
| LDL | ||
| Media (± DE) | 102,46 (± 33,04) | |
| Rango (Mdn) | 31-308 (100,5) | |
| Optimo (0-99) | 190 | 46,8% |
| Sobre-nivel (100-129) | 132 | 32,5% |
| Nivel alto (≥ 130) | 75 | 18,5% |
| No consta | 9 | 2,2% |
| Linfocitos | ||
| Media (± DE) | 2.255,6 (± 719,6) | |
| Rango (Mdn) | 600-4.900 (2.200) | |
| Sin déficit (≥ 1.600) | 346 | 85,2% |
| Desnutrición leve (1.200-1.599) | 42 | 10,3% |
| Desnutrición moderada (800-1.199) | 11 | 2,7% |
| Desnutrición severa (≤ 799) | 1 | 0,2% |
| No consta | 6 | 1,5% |
| Variable/categoría | Descriptivos | |
|---|---|---|
| Variable Estado funcional | ||
| Tiempo de velocidad de la marcha (seg.) | ||
| Media (± DE) | 5,27 (± 2,22) | |
| Rango (Mdn) | 2,3-28 (4,8) | |
| Test de velocidad marcha (SPPB) | ||
| Media (± DE) | 0,85 (± 0,25) | |
| Rango (Mdn) | 0,14-1,74 (0,83) | |
| Fragilidad/discapacidad según VM | ||
| Discapacitado (limitación severa) | 30 | 7,4% |
| Frágil (limitación moderada) | 184 | 45,3% |
| Pré-fragil (limitación leve) | 100 | 24,6% |
| No frágil (sin limitación) | 92 | 22,7% |
| Dependencia (Barthel) | ||
| Media (± DE) | 97,6 (± 5,44) | |
| Rango (Mdn) | 65-100 (100) | |
| Independiente | 406 | 100% |
| Calidad de Vida Relacionada con la Salud (EQ-5D) | ||
| Media (± DE) | 68,95 (± 17,65) | |
| Rango (Mdn) | 10-100 (70) | |
| Mala salud | 26 | 6,4% |
| Salud regular | 145 | 35,7% |
| Buena Salud | 168 | 41.4% |
| Muy buena salud | 67 | 16.5% |
CP: circunferencia de la pantorrilla; DE: desviación estándar; IMC: índice de masa corporal; HDL: Hight density lipoprotein; LDL: Light density lipoprotein; Mdn: mediana; MNA-SF: Mini Nutritional Assesment Short Form; VM:.
La evaluación antropométrica mostró que casi todas las variables se distribuían normalmente (Anexo 2). Se encontraron diferencias significativas según el sexo, la edad y el hábitat en las medias antropométricas. Las mujeres presentan valores medios más bajos en peso, talla y P Cint. (p <0,001). Los mayores de 85 años tenían valores más bajos de peso, talla y perímetro de la pantorrilla (p <0,001) y el entorno urbano presentaba un mayor perímetro de la pantorrilla (p <0,001) (tabla 2).
Análisis inferencial. Diferencias en las variables de las características antropométricas en función del sexo, intervalos de edad y hábitat (n=406 personas a partir de los 65 años, de La Rioja)
| Variable | Media (desviación estándar) | ANOVA de 1 f.e.f. | |||
|---|---|---|---|---|---|
| Hombre (n=181) | Mujer (n=225) | Valor F | Valor p | Tamaño del efecto R2 | |
| Peso (kg) | 78,67 (12,49) | 68,60 (11,07) | 8,61** | 0,000 | 0,155 |
| Talla (cm) | 164,46 (6,23) | 152,98 (5,92) | 18,98** | 0,000 | 0,471 |
| IMC (kg/cm2) | 29,06 (4,21) | 29,31 (4,45) | 0,5NS | 0,568 | 0,001 |
| Pantorrilla (cm) | 35,23 (3,45) | 34,69 (3,52) | 1,5NS | 0,117 | 0,006 |
| Cintura (cm) | 103,42 (11,51) | 95,30 (11,36) | 7,12** | 0,000 | 0,111 |
| Cadera (cm) | 105,00 (8,02) | 107,88 (10,05) | 3,13** | 0,002 | 0,024 |
| Índice CINT/CAD | 0,98 (0,07) | 0,88 (0,08) | 12,86** | 0,000 | 0,29 |
| Variable | Media (desviación estándar) | ANOVA de 1 f.e.f. | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 65-74 años (n=172) | 75-84 años (n=180) | ≥ 85 años (n=54) | Valor F | Valor p | Tamaño del efecto R2 | |
| Peso (kg) | 76,22 (12,84) | 72,11 (12,17) | 66,3 (11,21) | 14,13** | 0,000 | 0,066 |
| Talla (cm) | 160,47 (8,38) | 156,83 (7,53) | 154,79 (8,75) | 14,18** | 0,000 | 0,066 |
| IMC (kg/cm2) | 29,58 (4,42) | 29,31 (4,42) | 27,61 (3,48) | 4,43 * | 0,013 | 0,021 |
| Pantorrilla (cm) | 35,66 (3,52) | 34,61 (3,31) | 33,65 (3,56) | 8,47** | 0,000 | 0,04 |
| Cintura (cm) | 99,54 (12,54) | 99,36 (11,52) | 95,44 (12,24) | 2,6NS | 0,075 | 0,013 |
| Cadera (cm) | 109,97 (9,85) | 107,04 (9,06) | 103,90 (7,90) | 2,6NS | 0,072 | 0,013 |
| Índice CINT/CAD | 0,93 (0,09) | 0,93 (0,09) | 0,9 (0,11) | 0,3NS | 0,715 | 0,002 |
| Variable | Media (desviación estándar) | ANOVA de 1 f.e.f. | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Urbano | Semiurbano | Rural | Valor F | Valor p | Tamaño del efecto R2 | |
| (n=147) | (n=120) | (n=139) | ||||
| Peso (kg) | 73,32 (12,26) | 74,29 (12,83) | 71,81(13,12) | 1,2NS | 0,285 | 0,006 |
| Talla (cm) | 158,28 (8,13) | 159,43 (7,70) | 156,76 (8,88) | 3,40 * | 0,034 | 0,017 |
| IMC (kg/cm2) | 29,24 (4,25) | 29,18 (4,46) | 29,16 (4,37) | 0,0NS | 0,987 | 0,000 |
| Pantorrilla (cm) | 35,71 (3,16) | 33,95 (4,04) | 34,95 (3,11) | 8,74** | 0,000 | 0,042 |
| Cintura (cm) | 98,57 (12,59) | 99,16 (12,06) | 99,07(11,69) | 0,1NS | 0,908 | 0,000 |
| Cadera (cm) | 106,49 (8,40) | 107,1 (11,03) | 106,19 (8,60) | 0,3NS | 0,682 | 0,002 |
| Índice CINT/CAD | 0,93 (0,10) | 0,93 (0,10) | 0,93 (0,08) | 0,2NS | 0,784 | 0,001 |
ANOVA: análisis de la varianza; CINT/CAD: cintura/cadera; IMC: índice de masa corporal; f.e.f.: N.S.: no significativo.
La tabla 3 presenta el análisis descriptivo de todas las variables según sexo, edad y hábitat e identificamos diferencias significativas en las mujeres que manifestaban más patología mental, DLP, niveles óptimos de HDL, menor consumo de alcohol, viven más solas (p <0,001) y presentan más viudedad (p <0,01). Los hombres consumen más tabaco y presentan valores subóptimos de colesterol (p <0,001). Los mayores de 85 años necesitan más cuidadores, tienen menos estudios y más viudedad (p <0,001), conviven más con familiares y presentan déficit de linfocitos (p <0,01). En el ámbito rural tienen menos ingresos económicos (p <0,001), hay más solteros (p <0,01) y más déficit de linfocitos (p=0,000). El grupo menor de 75 años presenta menos comorbilidad (p <0,001) y polifarmacia (p <0,01) y en el hábitat semiurbano se consume menos alcohol (p <0,001) y tabaco (p <0,01) hay menos DLP, comorbilidad, aunque menor adherencia a la dieta mediterránea y más población sin estudios (p <0,001). Únicamente se reveló una relación del estado nutricional con el CP, siendo los mayores de 85 años (p <0,05) y el medio semiurbano (p <0,01) con más RDN (tabla 4).
Análisis descriptivo. Estado nutricional, hábitos de vida, estado de salud, calidad de vida, estado funcional, estado metabólico y variables socioeconómicas, en función del sexo, edad y hábitat, n=406 personas a partir de los 65 años, de La Rioja
| n=406 | Hombre n = 181 (44,6%) | Mujer n = 225 (55,4%) | 65-74 años n = 172 (42,4%) | 75-85 años n = 180 (44,3%) | ≥ 85 años n = 54 (13,3%) | Urbano n = 147 (36,2%) | Semiurbano n = 120 (29,6%) | Rural n=139 (34,2%) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Estado Nutricional IMC | ||||||||
| Obesidad | 39,2% | 38,7% | 41,3% | 40,6% | 25,9% | 36,7% | 39,2% | 41,0% |
| Sobrepeso/ riesgo obesidad | 29,3% | 26,2% | 28,5% | 25,65% | 31,5% | 33,3% | 24,2% | 24,5% |
| Normo peso | 28,2% | 34,2% | 29,7% | 31,7% | 37,0% | 29,3% | 36,0% | 30,9% |
| Peso insuficiente/riesgo Desnutrición | 3,3% | 0,9% | 0,6% | 2,2% | 5,6% | 0,7% | 1,7% | 3,6% |
| Estado nutricional MNA | ||||||||
| Normal | 83,4% | 79,6% | 83,1% | 78,9% | 83,3% | 80,3% | 87,5% | 77,0% |
| Riesgo de desnutrición | 15,5% | 20,0% | 16,3% | 20,0% | 16,7% | 18,4% | 12,5% | 22,3% |
| Desnutrición | 1,1% | 0,4% | 0,6% | 1,1% | --- | 1,4% | --- | 0,7% |
| Circunf. Pantorrilla | ||||||||
| Riesgo de desnutrición < 31 | 8,8% | 11,6% | 7,0% | 11,1% | 18,5% | 6,1% | 17,5% | 8,6% |
| Riesgo cardiovascular (por ICC) | ||||||||
| NO RCV | 53,6% | 28,4% | 41,9% | 37,8% | 38,9% | 39,5% | 42,5% | 37,4% |
| SÍ RCV | 46,4% | 71,6% | 58,1% | 62,2% | 61,1% | 60,5% | 57,5% | 62,6% |
| Consumo de tabaco | ||||||||
| Fumador | 9,4% | 4,4% | 10,5% | 4,4% | 1,9% | 11,6% | 2,5% | 5,0% |
| Exfumador | 59,7% | 8,9% | 39,0% | 27,8% | 20,4% | 36,4% | 24,2% | 33,8% |
| No fumador | 30,9% | 86,7% | 50,6% | 67,8% | 77,8% | 53,1% | 73,3% | 61,2% |
| Consumo de alcohol | ||||||||
| Excesivo | 12,7% | 0,4% | 8,1% | 3,3% | 7,4% | 2,7% | 5,0% | 10,1% |
| Moderado | 44,2% | 16,0% | 33,7% | 24,4% | 25,9% | 38,1% | 18,3% | 27,3% |
| Ocasional | 29,3% | 25,8% | 27,3% | 28,9% | 22,2% | 29,9% | 29,2% | 23,0% |
| No consumo | 13,8% | 57,8% | 30,8% | 43,3% | 44,4% | 29,3% | 47,5% | 39,6% |
| Actividad física | ||||||||
| Activo | 89,0% | 80,9% | 89,0% | 81,1% | 81,5% | 82,3% | 87,5% | 84,2% |
| Sedentario | 11,0% | 19,1% | 11,0% | 18,9% | 18,5% | 17,7% | 12,5% | 15,8% |
| Adherencia DM | ||||||||
| Buena | 63,0% | 59,6% | 63,4% | 59,4% | 48,1% | 70,7% | 43,3% | 61,9% |
| Baja | 37,0% | 43,1% | 36,6% | 40,6% | 51,9% | 29,3% | 56,7% | 38,1% |
| Comorbilidad (≥ 2 patologías Crónicas) | ||||||||
| NO | 26,0% | 20,9% | 32,0% | 16,7% | 16,7% | 20,4% | 36,7% | 14,4% |
| SÍ | 74,0% | 79,1% | 68,0% | 83,3% | 83,3% | 79,6% | 63,3% | 85,6% |
| Hipertensión | 72,4% | 68,4% | 66,3% | 73,3% | 72,2% | 69,4% | 74,2% | 67,6% |
| Diabetes mellitus | 32,0% | 23,6% | 29,7% | 23,3% | 33,3% | 26,5% | 25,0% | 30,2% |
| Dislipemia | 45,3% | 50,2% | 49,4% | 50,0% | 37,0% | 51,7% | 30,8% | 59,0% |
| Polifarmacia (> 3 fármacos) | ||||||||
| NO | 31,5% | 24,4% | 36,6% | 20,0% | 24,1% | 32,0% | 30,8% | 20,1% |
| SÍ | 68,5% | 75,6% | 63,4% | 80,0% | 75,9% | 68,0% | 69,2% | 79,9% |
| Patología mental | ||||||||
| NO | 82,9% | 54,2% | 70,9% | 62,2% | 70,4% | 67,3% | 68,3% | 65,5% |
| SÍ | 17,1% | 45,8% | 29,1% | 37,8% | 29,6% | 32,7% | 31,7% | 34,5% |
| Calidad de vida relacionada con la salud | ||||||||
| Mala salud | 2,8% | 9,3% | 3,5% | 8,9% | 7,4% | 2,0% | 12,5% | 5,8% |
| Salud Regular | 33,7% | 37,3% | 32,6% | 37,8% | 38,9% | 28,6% | 52,5% | 28,8% |
| Buena salud | 47,0% | 36,9% | 36,9% | 46,5% | 37,2% | 42,9% | 25,8% | 53,2% |
| Muy buena salud | 16,6% | 16,4% | 16,4% | 17,4% | 16,1% | 26,5% | 9,2% | 12,2% |
| Fragilidad (velocidad de la marcha 4 m) | ||||||||
| Discapacidad/lim. severa | 5% | 9,3% | 0,6% | 7,2% | 29,6% | 4,8% | 5,0% | 12,2% |
| Frágil/lim. moderada | 38,1% | 51,1% | 28,5% | 58,9% | 53,7% | 44,2% | 28,3% | 61,2% |
| Prefrágil/lim. leve | 26,0% | 23,6% | 33,7% | 19,4% | 13,0% | 25,2% | 30,8% | 18,7% |
| No frágil/sin limitación | 30,9% | 16,0% | 37,2% | 14,4% | 3,7% | 25,9% | 35,8% | 7,9% |
| Estado funcional (Barthel) Independiente | 100% | 100% | 100% | 100% | 100% | 100% | 100% | 100% |
| Albúmina | ||||||||
| Sin déficit | 96,8% | 100% | 99,3% | 98,0% | 98,0% | 985% | 100% | 97,7% |
| Con déficit | 3,2% | 0,0% | 0,7% | 2,0% | 2,0% | 1,5% | 0,0% | 2,3% |
| Triglicéridos | ||||||||
| Óptimo | 57,2% | 46,6% | 47,9% | 54,2% | 52,8% | 50,0% | 46,5% | 56,8% |
| Sobre-nivel | 42,8% | 53,4% | 52,1% | 45,8% | 47,2% | 50,0% | 53,5% | 43,2% |
| Colesterol total | ||||||||
| Óptimo | 17,2% | 23,6% | 24,7% | 18,6% | 15,1% | 24,0% | 21,7% | 16,5% |
| Subóptimo | 61,1% | 38,2% | 41,2% | 56,5% | 45,3% | 42,5% | 48,7% | 54,7% |
| Sobre-nivel | 21,7% | 38,2% | 34,1% | 24,9% | 39,6% | 33,6% | 29,6% | 28,8% |
| HDL | ||||||||
| Óptimo | 84,4% | 94,0% | 91,0% | 88,7% | 88,7% | 92,4% | 88,6% | 87,8% |
| Subóptimo | 15,6% | 6,0% | 9,0% | 11,3% | 11,3% | 7,6% | 11,4% | 12,2% |
| LDL | ||||||||
| Óptimo | 53,9% | 42,9% | 41,3% | 55,9% | 41,5% | 45,8% | 43,9% | 53,2% |
| Sobre-nivel | 46,1% | 57,1% | 58,7% | 44,1% | 58,5% | 54,2% | 56,1% | 46,8% |
| Linfocitos | ||||||||
| Sin déficit | 86,7% | 86,3% | 92,3% | 83,7% | 77,4% | 89,0% | 94,0% | 77.7% |
| Con déficit | 13,3% | 13,7% | 7,7% | 16,3% | 22,6% | 11,0% | 6,0% | 22.3% |
| Nivel de estudios | ||||||||
| Sin estudios | 12,7% | 15,1% | 5,8% | 17,8% | 27,8% | 4,8% | 28,3% | 11,5% |
| Estudios primarios | 72,9% | 71,6% | 75,0% | 72,2% | 63,0% | 69,4% | 66,7% | 79,9% |
| Estudios secundarios | 9,4% | 11,6% | 14,0% | 7,8% | 9,3% | 19,0% | 5,0% | 6,5% |
| Estudios universitarios | 5,0% | 1,8% | 5,2% | 2,2% | --- | 6,8% | --- | 2,2% |
| Ingresos económicos | ||||||||
| Ingresos suficientes | 84,5% | 86,7% | 88,4% | 84,4% | 81,5% | 89,9% | 94,2% | 74.1% |
| Insuficientes | 15,5% | 13,3% | 11,6% | 15,6% | 18,5% | 10,2% | 5,8% | 25,9% |
| Convivencia familiar | ||||||||
| Vive solo | 14,4% | 28,4% | 17,4% | 25,0% | 27,8% | 21,8% | 20,8% | 23.7% |
| Vive acompañado | 85,6% | 71,6% | 82,6% | 75,0% | 72,2% | 78,2% | 79,2% | 76.3% |
| Tipo de convivencia | ||||||||
| Pareja | 75,7% | 58,2% | 76,2% | 63,3% | 42,6% | 63,9% | 71,7% | 63.3% |
| Viudo | 3,9% | 21,8% | 8,7% | 16,1% | 22,2% | 10,9% | 17,5% | 13.7% |
| Familiar | 8,8% | 12,9% | 5,8% | 11,1% | 27,8% | 12,9% | 7,5% | 12,2% |
| Divorciado | 1,1% | 1,8% | 1,7% | 0,6% | 3,7% | 4,1% | 0,0% | 0,0% |
| Soltero | 8,8% | 4,4% | 7,0% | 7,2% | 1,9% | 6,8% | 1,7% | 10.1% |
| No familiar | 1,1% | 0,4% | 0,6% | 0,6% | 1,9% | 1,4% | 0,0% | 0.7% |
| Cuidador SÍ | 14,4% | 16,9% | 4,1% | 19,4% | 40,7% | 15,6% | 10,8% | 20.1% |
| Externo joven | 1,2% | 16,0% | 3,5% | 17,2% | 38,9% | 12,9% | 10,8% | 18.7% |
| Externo mayor | --- | 0,4% | 0,6% | --- | --- | 0,7% | --- | --- |
| Interno joven | 2,2% | 0,4% | --- | 2,2% | 1,9% | 2,0% | --- | --- |
| Cuidador NO | 85,6% | 83,1% | 95,9% | 80,6% | 59,3% | 84,4% | 89,2% | 79,9% |
DM: diabetes mellitus; IMC: índice de masa corporal; ICC: índice cintura cadera; HDL: Hight density lipoprotein; LDL: Light density lipoprotein; MNA: Mini Nutritional Assessment; RCV: riesgo cardiovascular.
Análisis inferencial. Diferencias en las variables clínicas, estado de salud, hábitos de vida, estado metabólico y características socioeconómicas, en función de sexo, intervalos de edad y hábitat (n=406 personas ≥ 65 años, de La Rioja)
| Variable | Sexo (H/M) | Intervalos edad 65-74/ 75-84/≥ 85 | Hábitat urbano/semiurbano/rural | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Test de X2 | Test de X2 | Test de X2 | |||||||
| Valor X2 | Valor p | Tamaño Efecto R2 | Valor X2 | Valor p | Tamaño Efecto R2 | Valor X2 | Valor p | Tamaño Efecto R2 | |
| VARIABLES CLÍNICAS | |||||||||
| IMC – estado nutricional | 4,51NS | 0,212 | 0,010 | 9,31NS | 0,157 | 0,011 | 6,98 NS | 0,323 | 0,008 |
| Peso insuficiente | |||||||||
| Normopeso | |||||||||
| Sobrepeso | |||||||||
| Obesidad | |||||||||
| IMC - obesidad | 0,96 NS | 0,810 | 0,002 | 7,31 NS | 0,293 | 0,009 | 2,14 NS | 0,907 | 0,000 |
| Grado I | |||||||||
| Grado II | |||||||||
| Grado III | |||||||||
| No obesidad | |||||||||
| Obesidad o en riesgo | 0,59 NS | 0,442 | 0,002 | 2,84 NS | 0,242 | 0,007 | 1,45 NS | 0,485 | 0,004 |
| Ni obesidad ni riesgo | |||||||||
| MNA –SF | 1,92 NS | 0,382 | 0,005 | 1,76 NS | 0,780 | 0,002 | 6,02 NS | 0,197 | 0,007 |
| Estado Nutricional Normal | |||||||||
| Riesgo de desnutrición | |||||||||
| Desnutrición | |||||||||
| CIRCUNF. PANTORRILLA | 0,80 NS | 0,372 | 0,002 | 6,11 * | 0,047 | 0,015 | 9,89** | 0,007 | 0,024 |
| Riesgo de desnutrición | |||||||||
| ESTADO DE SALUD | |||||||||
| Comorbilidad | 1,45 NS | 0,228 | 0,004 | 13,06** | 0,001 | 0,032 | 18,94** | 0,000 | 0,047 |
| Hipertensión | 0,74 NS | 0,389 | 0,002 | 2,21 NS | 0,331 | 0,005 | 1,39 NS | 0,499 | 0,003 |
| Diabetes Mellitus | 3,64 NS | 0,056 | 0,010 | 2,89 NS | 0,235 | 0,007 | 0,96 NS | 0,619 | 0,002 |
| Dislipemia | 0,97 NS | 0,324 | 0,002 | 3,03 NS | 0,220 | 0,009 | 21,70** | 0,000 | 0,053 |
| Polifarmacia | 2,49 NS | 0,114 | 0,006 | 12,56** | 0,002 | 0,031 | 5,90 NS | 0,052 | 0,015 |
| Patología mental | 37,24** | 0,000 | 0,092 | 3,34 NS | 0,189 | 0,008 | 0,25 NS | 0,882 | 0,001 |
| Riesgo cardiovascular | 26,51** | 0,000 | 0,066 | 0,63 NS | 0,731 | 0,002 | 0,70 NS | 0,704 | 0,002 |
| HÁBITOS DE VIDA | |||||||||
| Tabaco | 136,12** | 0,000 | 0,335 | 19,67** | 0,001 | 0,024 | 16,38** | 0,003 | 0,020 |
| Fumador | |||||||||
| Exfumador | |||||||||
| No fumador | |||||||||
| Alcohol | 104,67** | 0,000 | 0,258 | 11,40 NS | 0,077 | 0,014 | 23,24** | 0,001 | 0,029 |
| Consumo excesivo | |||||||||
| Consumo moderado | |||||||||
| Consumo ocasional | |||||||||
| No consumo | |||||||||
| SEDENTARISMO | 4,97 * | 0,026 | 0,012 | 4,55 NS | 0,103 | 0,011 | 1,37 NS | 0,504 | 0,003 |
| ADHERENCIA D. MEDIT. | 1,55 NS | 0,214 | 0,004 | 3,96 NS | 0,138 | 0,008 | 21,07** | 0,000 | 0,052 |
| Buena | |||||||||
| Baja | |||||||||
| ESTADO METABÓLICO | |||||||||
| Albúmina | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Sin déficit | |||||||||
| Con déficit | |||||||||
| Triglicéridos | 4,48 * | 0,034 | 0,011 | 1,43 NS | 0,489 | 0,004 | 2,86 NS | 0,240 | 0,010 |
| Óptimo | |||||||||
| Sobre-nivel | |||||||||
| Colesterol total | 21,48** | 0,000 | 0,054 | 10,79 * | 0,029 | 0,013 | 4,76 NS | 0,313 | 0,006 |
| Óptimo | |||||||||
| Subóptimo | |||||||||
| Sobre-nivel | |||||||||
| HDL | 9,72** | 0,000 | 0,024 | 0,56 NS | 0,563 | 0,002 | 1,81 NS | 0,405 | 0,005 |
| Óptimo | |||||||||
| Subóptimo | |||||||||
| LDL | 4,80 * | 0,028 | 0,012 | 8,34 * | 0,015 | 0,021 | 2,58 NS | 0,275 | 0,006 |
| Óptimo | |||||||||
| Sobre-nivel | |||||||||
| Linfocitos | 0,02 NS | 0,898 | 0,000 | 9,86** | 0,007 | 0,025 | 15,51** | 0,000 | 0,039 |
| Sin déficit | |||||||||
| Con déficit | |||||||||
| CARACTERÍSTICAS | |||||||||
| SOCIOECONÓMICAS | |||||||||
| Nivel de estudios | 4,08 NS | 0,253 | 0,010 | 25,92** | 0,000 | 0,032 | 54,87** | 0,000 | 0,068 |
| Sin estudios | |||||||||
| Est. Primarios | |||||||||
| Est. Secundarios | |||||||||
| Est. Universitarios | |||||||||
| Ingresos económicos | 0,37 NS | 0,541 | 0,009 | 2,02 NS | 0,364 | 0,004 | 24,31** | 0,000 | 0,060 |
| Suficientes | |||||||||
| Insuficientes | |||||||||
| Convivencia familiar | 11,52** | 0,001 | 0,028 | 4,05NS | 0,132 | 0,010 | 0,34NS | 0,845 | 0,009 |
| Vive solo | |||||||||
| Vive acompañado | |||||||||
| Tipo convivencia | 33,40** | 0,000 | 0,082 | 40,54** | 0,000 | 0,050 | 29,09** | 0,004 | 0,036 |
| Pareja | |||||||||
| Viudo | |||||||||
| Familiar | |||||||||
| Divorciado | |||||||||
| Soltero | |||||||||
| No familiar | |||||||||
| CUIDADOR | 0,48NS | 0,488 | 0,009 | 44,92** | 0,000 | 0,111 | 4,21NS | 0,122 | 0,010 |
| Sí tiene | |||||||||
| No tiene | |||||||||
IMC: índice de masa corporal; HDL: Hight density lipoprotein; LDL: Light density lipoprotein; MNA-SF: Mini Nutritional Assesment Short Form; NS: no significativo.
En el análisis univariante (tabla 5), se identificaron varios factores predictores de desnutrición y obesidad.
Regresión logística univariante. Predictores significativos (p <0,05) o cercanos (p <0,20) sobre la desnutrición y su riesgo según MNA y la obesidad y su riesgo según IMC (n=406 personas a partir de los 65 años, de La Rioja)
| Factores predictores | Desnutrición o en Riesgo (18,7%) | Regresión logística univariante | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Wald | Valor p | B | R2 | OR | IC 95% de OR | |||
| Polifarmacia | Sí | 23,5% | 13,59** | 0,000 1,53 | 0,073 | 4,60 | 2,04/ 10,35 | |
| No | 6,3% | 1 | 1 | |||||
| Dislipemia | Sí | 25,6% | 11,38** | 0,001 | 0,90 | ,047 | 2,45 | 1,46 / 4,13 |
| No | 12,3% | 1 | ||||||
| Patol. Mental | Sí | 27,6% | 10,09** | 0,001 | 0,82 | 0,039 | 2,28 | 1,37 / 3,79 |
| No | 14,3% | 1 | ||||||
| Sedentarismo | Sí | 33,3% | 9,95** | 0,002 0,96 | 0,037 | 2,62 | 1,44/ 4,76 | |
| No | 16,0% | 1 | ||||||
| Cuidador | Sí tiene | 28,1% | 4,31* | 0,038 | 0,65 | 0,016 | 1,92 | 1,04 / 3,54 |
| No tiene | 17,0% | 1 | ||||||
| Diabetes M. | Sí | 25,2% | 4,19* | 0,041 | 0,55 | 0,019 | 1,74 | 1,02 / 2,94 |
| No | 16,3% | 1 | ||||||
| Comorbilidad | Sí | 20,8% | 3,84* | 0,049 | 0,69 | 0,017 | 1,99 | 1,00 / 3,94 |
| No | 11,7% | 1 | ||||||
| Triglicéridos | Sobre-nivel | 22,2% | 3,78 ? | 0,052 | 0,51 | 0,015 | 1,66 | 0,99 / 2,78 |
| Óptimo | 14,6% | 1 | ||||||
| Convivencia | Solo | 25,6% | 3,60 a | 0,061 | 0,53 | 0,013 | 1,70 | 0,98 / 2,98 |
| Acompañado | 16,8% | 1 | ||||||
| Hábitat | 4,73 ? | 0,094 | 0,020 | |||||
| Rural | 23,0% | 4,67* | 0,031 | 0,74 | 2,09 | 1,07/ 4,09 | ||
| Urbano | 19,7% | 2,47 a | 0,116 | 0,54 | 1,72 | 0,88/ 3,38 | ||
| Semiurbano | 12,5% | 1 | ||||||
| Factores predictores | Obesidad (38,9%) | Regresión logística univariante | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Wald | Valor p | B | R2 | OR | IC 95% de OR | |||
| Riesgo Cardio-V | Sí | 47,3% | 18,00** | 0,000 | 0,94 | 0,062 | 2,55 | 1,65/3,92 |
| No | 26,1% | 1 | ||||||
| Hipertensión | Sí | 43,9% | 9,63** | 0,002 | 0,73 | 0,033 | 2,08 | 1,31/3,31 |
| No | 27,3% | 1 | ||||||
| Triglicéridos | ||||||||
| Sobre-nivel | 44,8% | 5,68* | 0,017 | 0,49 | 0,019 | 1,64 | 1,09/2,46 | |
| Óptimo | 33,2% | 1 | ||||||
| Alcohol | ||||||||
| Excesivo/moderado | 46,4% | 5,04* | 0,025 | 0,48 | 0,017 | 1,61 | 1,06/2,45 | |
| No /ocasional | 35,0% | 1 | ||||||
| Adherencia dieta mediterránea | ||||||||
| Baja | 45,1% | 4,44* | 0,035 | 0,44 | 0,015 | 1,55 | 1,03/ 2,32 | |
| Buena | 34,7% | - | - | - | - | 1 | - | |
| Edad | 65-84 años | 40,9% | 4,30* | 0,038 | 0,68 | 0,015 | 1,98 | 1,04/3,77 |
| ≥ 85 años | 25,9% | 1 | ||||||
| Diabetes M. | Sí | 46,8% | 4,01* | 0,045 | 0,45 | 0,013 | 1,57 | 1,01/2,44 |
| No | 35,9% | 1 | 1 | |||||
| Factores predictores | Obesidad o en riesgo (66,5%) | Regresión logística univariante | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Wald | Valor p | B | R2 | OR | IC 95% de OR | |||
| Riesgo Cardio-V | Sí | 75,9% | 23,85** | 0,000 | 1,06 | 0,081 | 2,89 | 1,89 / 4,24 |
| No | 52,2% | 1 | ||||||
| Hipertensión | Sí | 70,2% | 5,74 * | 0,017 | 0,54 | 0,019 | 1,71 | 1,10 / 2,66 |
| No | 57,9% | 1 | ||||||
| Alcohol | Excesivo/ moderado | 73,6% | 4,75* | 0,029 | 0,50 | 0,017 | 1,65 | 1,05 / 2,59 |
| No/ ocasional | 62,8% | 1 | ||||||
IC: intervalo de confianza; IMC: índice de masa corporal; MNA: Mini Nutritional Assessment; OR: odds ratio.
Para la desnutrición o su riesgo, estos factores son la polifarmacia, la DLP, presentar patología mental y el sedentarismo (odds ratio [OR]=4,60; 2,45; 2,28; 2,62, respectivamente), y para aquellos con menor peso, tener cuidador, presentar diabetes y la presencia de comorbilidad (OR=1,92; 1,74; 1,99). En la obesidad el RCV y la HTA con alta significación estadística (OR=2,55 y 2,08, respectivamente), junto con el sobre nivel de triglicéridos, consumo excesivo-moderado de alcohol, baja adherencia a la dieta mediterránea, tener 65-84 años y la DM (p <0,05) (OR=1,64; 1,61; 1,55; 1,98; 1,57). La obesidad y su riesgo se relacionan con el RCV, la HTA y el consumo excesivo-moderado de alcohol (p <0,05) con OR=2,89; 1,71; 1,65, respectivamente. En el modelo multivariante (tabla 6), estos factores continúan siendo predictores significativos en la desnutrición y la obesidad, excepto el sobre nivel de triglicéridos y la DM. El RCV (p <0,001) y el consumo excesivo-moderado de alcohol (p <0,05) (OR=2,90; 1,75) se asocian al sobrepeso y la obesidad.
Regresión logística multivariante. Modelo múltiple para la desnutrición según MNA y para la Obesidad según IMC (n = 406 personas a partir de los 65 años, de La Rioja)
| Factores incluidos desnutrición y riesgo de desnutrición | B | Wald | Valor p | R2 parcial | R2 acumulado | OR | IC 95% de la OR |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Polifarmacia (sí) | 1,13 | 6,90** | 0,009 | 0,073 | 0,073 | 3,09 | 1,33/7,18 |
| Dislipemia (sí) | 0,70 | 6,42 * | 0,011 | 0,028 | 0,101 | 2,01 | 1,17/3,45 |
| Sedentarismo (sí) | 0,75 | 5,66 * | 0,017 | 0,015 | 0,126 | 2,12 | 1,14/3,94 |
| Patología mental (sí) | 0,54 | 3,98 * | 0,046 | 0,010 | 0,136 | 1,72 | 1,01/2,94 |
| Diabetes Mellitus (sí) | 0,48 | 2,85 a | 0,091 | 0,009 | 0,145 | 1,62 | 0,92/2,84 |
| Factores incluidos obesidad | B | Wald | Valor p | R2 parcial | R2 acumulado | OR | IC 95% de la OR |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Riesgo Cardio-V (sí) | 1,01 | 18,17** | 0,000 | 0,062 | 0,062 | 2,73 | 1,72/4,33 |
| Edad (64-85 años) | 1,45 | 12,86** | 0,000 | 0,027 | 0,133 | 4,27 | 1,93/9,45 |
| Alcohol (excesivo/moderado) | 0,71 | 9,14** | 0,003 | 0,025 | 0,158 | 2,03 | 1,28/3,21 |
| Hipertensión (sí) | 0,68 | 7,22** | 0,007 | 0,020 | 0,178 | 1,97 | 1,20/3,23 |
| Adherencia Dieta M. (baja) | 0,59 | 6,88** | 0,009 | 0,017 | 0,195 | 1,81 | 1,16/2,82 |
| Factores incluidos obesidad y riesgo de obesidad | B | Wald | Valor p | R2 parcial | R2 acumulado | OR | IC 95% de la OR |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Riesgo Cardio-V (sí) | 1,07 | 23,18** | 0,000 | 0,081 | 0,081 | 2,90 | 1,88/4,48 |
| Alcohol (excesivo/moderado) | 0,56 | 5,44* | 0,020 | 0,019 | 0,100 | 1,75 | 0,09/2,79 |
| Hipertensión (sí) | 0,43 | 3,36 a | 0,067 | 0,011 | 0,111 | 1,54 | 0,97/2,43 |
IC: intervalo de confianza; IMC: índice de masa corporal; MNA: Mini Nutritional Assessment; OR: odds ratio.
Nuestros resultados muestran una alta prevalencia de malnutrición en adultos mayores independientes de La Rioja, detectándose desnutrición, obesidad y sobrepeso, evidenciando un complejo problema de salud nutricional en esta población. Los predictores identificados en ambas situaciones clínicas pueden guiar la selección de personas para intervenciones nutricionales preventivas.
Actualmente, la obesidad y el sobrepeso afectan a la mayoría de la población general en varias partes del mundo, con mayor prevalencia en los grupos de edad media y avanzada26, con altos niveles de desnutrición y obesidad en 57 de 129 países27. En la población adulta es más frecuente el estudio de la desnutrición, dejando de lado la malnutrición por exceso. Hasta nuestro conocimiento, y al momento actual, este estudio es el único que ha valorado el estado nutricional de esta población en ambas vertientes en AP y en la comunidad, sin embargo, Crovetto et al.28 realizaron un estudio en individuos institucionalizados y no institucionalizados, con el Mini Nutritional Assessmente Long Form (MNA LF®) y el IMC, mostrando 60,9% de obesidad y sobrepeso y 29,5% de desnutrición y RDN en no institucionalizados. Así, Murawiak et al.29 emplean ambas versiones del MNA obteniendo 29,4% entre desnutrición y su riesgo con el MNA SF® y 32,7% de obesos utilizando el porcentaje de grasa corporal. Ambos reflejan prevalencias más elevadas de DN y su riesgo, aunque la sobrenutrición es menor, posiblemente por la diferencia en el método usado, la edad de los participantes29 y la clasificación del IMC28.
En este sentido, en España, Eroles-Busquet et al.30 y Gómez-Besteiro et al.31 han valorado la desnutrición y su riesgo, reportando una menor prevalencia que nosotros. Por otra parte, Wei et al.32,33, Chang34 y Soysal et al.35 encuentran prevalencias más elevadas, probablemente por tratarse de estudios que valoraban la fragilidad y malnutrición; es decir, la presencia de más comorbilidades; coincidiendo con lo reportado en una revisión sistemática36. Otras investigaciones, como el estudio multicéntrico EXERNET37 y el estudio PREVICTUS38 realizados específicamente para población mayor o el de Pérez-Rodrigo et al. y Aranceta Bartrina et al.39,40, encuentran prevalencias más elevadas que el nuestro, probablemente debido a que la clasificación del IMC no está basada en la recomendación de la SENPE y la SEGG18; aunque Suárez- Gómez et al.41, con prevalencias similares al nuestro, no especifican los parámetros de IMC empleados. Otros estudios foráneos presentan prevalencias bastante inferiores42,43.
La malnutrición está asociada a factores de riesgo44; así, De van der Schueren et al.6 y Bardon et al.45 proponen que es necesario determinar sus predictores para identificar de forma temprana a la población en riesgo4,15,46,47. Nuestro estudio muestra una relación significativa con las variables de tipo salud-enfermedad y los hábitos de vida, similares a otros48,49; sin embargo, no encontramos relación con factores socioeconómicos y demográficos, excepto el tener cuidador30. En otros estudios se incrementaba el RDN por ser mujer50–54, tener mayor edad30,33,50,53–56, bajo nivel educativo y económico54,57, soledad54, soltería45,58 y baja adherencia a la dieta mediterránea58. La obesidad también se relacionó con la presencia de enfermedades, hábitos de vida, factores metabólicos y la edad, coincidiendo con los estudios PREVICTUS38 y ENPE39. No encontramos asociación con el hábitat urbano39,42, ser mujer38,41,59,60, menor nivel económico y educativo37,59-61, que sí mostraban otros.
LimitacionesLa exclusión de la población atendida en domicilio y la falta de unificación en los recursos técnicos y humanos para la medición antropométrica, probablemente sean un sesgo de selección y un error interobservador. La información de las patologías se recogió en la historia clínica informatizada, pudiendo existir un error de codificación. No se han analizado las variables recogidas del estado funcional (fragilidad/discapacidad, dependencia, calidad de vida relacionada con la salud), dado que se sabe la relación existente entre la dependencia y el RDN; son necesarios futuros estudios sobre esta misma población y en este mismo entorno.
El análisis de las medidas antropométricas mostró diferencias significativas según el sexo, la edad y el hábitat, evidenciando la diferencia en la composición corporal y de salud física entre los distintos grupos de edad y género; además se identificaron diferencias significativas en las características, socioeconómicas, de salud y hábitos de vida, por lo que es necesario abordar estos determinantes al diseñar intervenciones para prevenir y tratar la malnutrición en adultos mayores.
Los predictores identificados en este estudio relacionados con los hábitos de vida, la presencia de enfermedades, problemas psicosociales, alteraciones metabólicas, etc., proporcionan una valiosa información para utilizarse en AP, permitiendo una intervención temprana y específica para abordar los problemas de salud nutricional en esta población. Aunque en la actualidad los criterios para el diagnóstico de malnutrición están unificados, aún falta la elaboración de protocolos de intervenciones concretas dirigidos a este colectivo en la comunidad y de aplicación en el ámbito de AP.
ConclusionesLos resultados muestran una alta prevalencia de malnutrición en adultos mayores de La Rioja, detectándose desnutrición, obesidad y sobrepeso. Resulta relevante realizar cribados nutricionales en esta población para detectar a la población de riesgo. Los predictores identificados en ambas situaciones clínicas pueden guiar la selección de personas para intervenciones nutricionales preventivas.
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La población anciana es altamente vulnerable desde el punto de vista nutricional (OMS).
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La ESPEN incluye como trastornos nutricionales tanto a la malnutrición como a la sobrenutrición, y considera malnutrición a la desnutrición y sobrenutrición a la obesidad y el sobrepeso.
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La GLIM utiliza un cribado nutricional, seguido de criterios diagnósticos fenotípicos y etiológicos.
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La malnutrición está asociada a factores de riesgo, se propone identificar los predictores para detectar de forma temprana a la población en riesgo.
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Determina la prevalencia de desnutrición y sobrenutrición en la población mayor que vive en la comunidad.
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Identifica los predictores relacionados con ambos trastornos nutricionales.
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Recomienda utilizar los predictores para identificar a la población que se beneficiaría de un cribado para detectar el riesgo de malnutrición, para implementar intervenciones nutricionales tempranas y prevenir la progresión a malnutrición.
Para la recogida de datos, cada participante fue informado acerca de los objetivos y finalidad del estudio, aceptando su participación a través de la firma de un consentimiento informado, que ha sido aprobado previamente por el Comité ético de investigación Clínica de La Rioja, con número de referencia CEICLAR PI 301. http://www.cibir.es/es/plataformas-tecnologicas-y-servicios/ceiclar. Se han seguido los protocolos establecidos por el Servicio Riojano de Salud para acceder a los datos de las historias clínicas de los participantes con la finalidad de investigar y divulgar para la comunidad científica.
FinanciaciónEl trabajo ha sido parcialmente financiado por la Sociedad Riojana de Medicina Familiar y Comunitaria, a través de la concesión de ayuda a tesis doctorales en la convocatoria del año 2019.
Conflicto de interesesLos autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.
A la Sociedad Riojana de Medicina Familiar y Comunitaria por la concesión de ayuda a tesis doctorales.
Al Servicio Riojano de Salud, Centro de Salud Siete Infantes de Lara, Centro de salud de Santo Domingo de la Calzada, Centro de Salud de Alfaro y Centro de Salud Rincón de Soto, por permitir la recogida de datos de los participantes y la colaboración desinteresada de los médicos y enfermeras de los centros participantes.
A la Universidad de León, por prestar apoyo técnico (biblioteca) para la elaboración de este artículo.
