Conocer la prevalencia de obesidad en escolares de educación primaria y secundaria, y evaluar la precisión diagnóstica de variables antropométricas para su detección.
DiseñoEstudio transversal. Año 2014.
EmplazamientoÁrea rural de Córdoba.
ParticipantesPoblación estudiantil. Se llevó a cabo un muestreo estratificado por edad, género y centros educativos. Un total de 323 alumnos de 6 a 16 años fueron estudiados, cuyos padres habían firmado el consentimiento informado.
Mediciones principalesSe determinó la prevalencia de obesidad y se recogieron variables predictoras sociodemográficas, antropométricas, de condición física y alimentación. Se realizó una regresión logística binaria determinando los valores de odds ratio (OR) crudas y ajustadas, se confeccionaron curvas ROC y se determinaron valores de corte, calculando la sensibilidad, la especificidad y el índice de Youden.
ResultadosLa prevalencia de sobrepeso y obesidad fue del 26,2 y 22,3%, respectivamente. Solo un 15,2% de los escolares realizó dieta mediterránea óptima. El índice cintura-altura (ICT) fue la variable predictiva con mayor OR ajustada (7,1 [4,3-11,6]) y mayor área bajo la curva (0,954 [0,928-0,979]); a partir de un valor de corte global para discriminar obesidad de 0,507, consiguió una sensibilidad del 90% y una especificidad del 87,2%.
ConclusionesLa alta prevalencia de obesidad, la media-baja adherencia a la dieta mediterránea y la baja condición física hacen de esta población un objetivo prioritario de actuación para la prevención de futuros eventos cardiovasculares. El ICT ha sido el mejor predictor antropométrico de obesidad, recomendándose su uso para el diagnóstico de obesidad en población infantil en detrimento del índice de masa corporal.
To know the prevalence of obesity in primary and secondary school students, and to evaluate the diagnostic accuracy of anthropometric variables for its detection.
DesignCross-sectional study.
LocationRural area of Córdoba. In the year 2014.
ParticipantsStudent population. A stratified sampling was performed according to age, gender and educational centers. A total of 323 students from 6 to 16 years were included in the study, all parents had signed informed consent.
Main measurementsThe prevalence of obesity was determined and sociodemographic, anthropometric, physical condition and dietary predictor variables were collected. A binary logistic regression was performed determining crude and adjusted Odds Ratio (OR) values, ROC curves were obtained and cut-off values were determined, calculating the sensitivity, specificity and Youden index.
ResultsThe prevalence of overweight and obesity was 26.2% and 22.3%, respectively. Only 15.2% of school children had an optimal Mediterranean diet. The waist-height ratio (WtHR) was the predictive variable with the highest adjusted OR 7.1 (4.3-11.6) and the largest area under the curve 0.954 (0.928-0.979), from a global cut-off value to discriminate obesity of 0.507. This gave a sensitivity of 90% and specificity of 87.2%.
ConclusionsThe high prevalence of obesity, the low-medium adherence to the Mediterranean diet and the low physical fitness make this population a priority target for the prevention of future cardiovascular events. The WtHR has been the best anthropometric predictor of obesity, recommending its use for the diagnosis of obesity in children at the expense of body mass index.
La obesidad infantil es un problema complejo, de origen multifactorial, que requiere intervenciones tanto en la persona (en las diferentes etapas de la vida) como en sus familias y en la comunidad; y van dirigidas fundamentalmente a los comportamientos sobre alimentación y actividad física1,2.
La prevalencia mundial de sobrepeso y obesidad infantil combinados ha aumentado en un 47,1% entre 1980 y 20133. En Europa varía entre el 40% del sur y el 10% en el norte4. Se estima en un 12,6% la prevalencia de obesidad en jóvenes españoles con edades comprendidas entre los 8 y 17 años, de los cuales 4 de cada 10 jóvenes tienen exceso de peso5. Esto ha sido corroborado en Andalucía, donde en una muestra representativa de la población de 2 a 16 años se demostró un 9,5% de obesos y un 22,4% con sobrepeso6. Este factor de riesgo cardiovascular (FRCV) aparece asociado a las clases sociales más desfavorecidas y con menos nivel de estudios.
La obesidad se asocia a la aparición de una mayor comorbilidad en la infancia y, su persistencia en la edad adulta, conlleva un mayor riesgo de padecimiento de enfermedades crónicas5. El balance energético entre la actividad física y la ingesta, así como el sedentarismo, son los aspectos más estudiados para explicar la alta incidencia de obesidad infantil7.
La forma más común de determinar si una persona tiene sobrepeso u obesidad es calcular el índice de masa corporal (IMC). Es importante tener en cuenta que la cifra de IMC calculada a veces puede ser inexacta porque no cuantifica la adiposidad corporal total, no distingue entre grasa y músculo, ni predice la distribución de grasa corporal. Por lo tanto, puede sobreestimar la adiposidad en un niño con aumento de la masa muscular, como puede ser el caso de un niño atlético, y subestimar la adiposidad en un niño con masa muscular reducida, como un niño sedentario8. El IMC a su vez no es ideal para caracterizar el cambio de peso en una población obesa9 y si bien esta medida es sensible al cambio en niños de peso normal, es menos sensible en los extremos debido a la reducción de la variabilidad en el extremo superior de la distribución del peso9,10.
La identificación por medio de indicadores antropométricos de la obesidad puede ser una herramienta adecuada para una detección temprana que lleve a su control. La circunferencia de la cintura (CC) y el índice de conicidad (índice C) identifican la grasa localizada en la región central del cuerpo. El índice cintura-talla (ICT), al ajustar el perímetro de cintura a la estatura, se está postulando como una herramienta de utilidad para predecir adiposidad relativa entre los 6 y 14 años11, diagnosticar obesidad visceral y detectar alteraciones metabólicas en la población pediátrica en general12.
El objetivo de nuestro trabajo es conocer la prevalencia de obesidad de escolares en centros educativos de educación primaria y secundaria en la provincia de Córdoba; y evaluar la precisión diagnóstica de variables antropométricas para detectarla.
MetodologíaLugar de realización y marco: comenzamos el estudio de la provincia de Córdoba en la localidad de Pedro Abad, por conveniencia dado que uno de los investigadores trabajaba allí. Se diseñó un estudio transversal. Para ello seleccionamos una muestra aleatoria de niños y adolescentes de educación primaria y secundaria, estratificando por edad, género y centros educativos. Se realizaron 3 charlas informativas en cada uno de los centros educativos en las cuales se explicaron los objetivos y la metodología del trabajo y se resolvió cualquier duda que pudiera surgir; se habilitó un correo electrónico donde poder realizar cualquier consulta posterior.
Tamaño de la muestra mínimo: 301 sujetos, a partir de una prevalencia esperada del 12,6% de obesidad5, un nivel de confianza del 95% y una precisión del 3,75%.
Criterios de inclusión: se incluyeron niños/as y adolescentes de entre 6 y 16 años, que hubieran firmado el consentimiento informado tanto sus padres o representantes legales como el propio alumno y el investigador principal. Criterios de exclusión: niños que quedasen fuera del rango de edad, que no hubieran firmado el consentimiento informado.
La recogida de datos se llevó a cabo entre septiembre y diciembre de 2014.
Variables y medicionesLa variable resultado principal fue la presencia/ausencia de obesidad. Las variables explicativas fueron: antropométricas (peso en kg, altura en cm, IMC, CC en cm, ICT, porcentaje de peso graso [%PG] y peso libre de grasa [%LG]); condición física (Course Navette, salto y abdominales); adherencia a la dieta mediterránea (DM); presencia/ausencia de hipertensión arterial (HTA).
Recogida de datosSe diseñó un cuaderno de recogida de datos donde se incluían todas las variables. Se formó a 2 médicos que nos ayudaron a recoger los datos, para lo cual hicimos una sesión de 3h. Las variables de condición física fueron obtenidas por un especialista en Ciencias de la Actividad Física y el Deporte. Todas las exploraciones se realizaron en el centro educativo.
En cuanto a la recogida de datos antropométricos, se realizaron mediciones estandarizadas de peso, talla, perímetro de cintura y presión arterial.
- a)
El peso, %PG y %LG se obtuvieron a través de un impedanciómetro modelo Omron BF-511®, validado para estudios de investigación; los alumnos estaban vestidos con ropa ligera y descalzos. Este dispositivo además nos proporcionaba el IMC una vez introducidos la edad, la altura y el sexo del alumno. Cada escolar fue clasificado según el grado de obesidad empleando las tablas de Melo Salor13 en función de las desviaciones estándar (DE): sobrepeso (+1 DE); obesidad (+2 DE); obesidad mórbida (+3 DE).
- b)
Para la talla utilizamos un tallímetro portátil, homologado y calibrado modelo Seca 213®; se midió con el sujeto en bipedestación y con la espalda en contacto con el tallímetro. Los pies colocados de forma paralela y los tobillos juntos. La cabeza debe estar colocada según el plano de Frankfort, es decir, de manera que se dibuje una línea horizontal que pase por el conducto auditivo y la parte inferior de la órbita del ojo, y paralela al piso.
- c)
Para la medición del perímetro de cintura se utilizó una cinta métrica inextensible, pasándola por la línea imaginaria que transcurre paralela al suelo y por el punto medio entre el borde inferior de la última costilla y la cresta iliaca; se realizaron 2 medidas de la misma.
La presión arterial fue medida con esfigmomanómetro automático validado para estudios de investigación, modelo Omron M6 comfort®, con manguitos de presión arterial adecuados al perímetro braquial de los pacientes. Se realizaron las mediciones de forma estandarizada. Se define HTA como los niveles de presión arterial sistólica o presión arterial diastólica ≥al percentil 95 (P95) para una determinada edad, sexo y percentil de talla, siendo necesario registrar al menos 3 determinaciones sucesivas por encima del P95. Asimismo, consideramos pre-HTA los niveles de presión arterial sistólica o presión arterial diastólica ≥al percentil 90 (P90), pero inferiores al P95. Para la clasificación como hipertensos de los sujetos de estudio se emplearon las tablas propuestas por la Asociación Española de Pediatría (AEP)14.
Para determinar la condición física se usaron:
- a)
La prueba de Course Navette, que mide la capacidad aeróbica máxima mediante un test de campo indirecto e incremental15.
- b)
Salto con los pies juntos. Para ello el alumno toma impulso con flexión de piernas y balanceo de brazos, saltando hacia delante manteniendo los pies firmes en el lugar que cae. Se realizan 2 intentos, registrando el mejor intento.
- c)
Prueba de abdominales. El alumno debe intentar realizar el mayor número de flexiones; se registra el número de repeticiones bien ejecutadas.
La adherencia a la DM se midió a través del Cuestionario Kidmed16. Incluye 16 preguntas que deben responderse de manera afirmativa/negativa (sí/no). Según la puntuación del cuestionario (0-12 puntos) se obtienen 3 grados de calidad de DM: ≥8 puntos, calidad óptima; 4-7 puntos, necesidad de mejorar la dieta; y ≤3 puntos, dieta de muy baja calidad.
Análisis estadísticoEn el análisis descriptivo, las variables cuantitativas se han representado por su media y DE y las cualitativas por su frecuencia y porcentaje. Se ha utilizado la prueba de contraste t de Student para la comparación de 2 medias y ANOVA para la comparación de 3 o más grupos.
El análisis multivariante por regresión logística contempló modelos de regresión logística ajustados y crudos (OR). Para la modelización, la variable ICT se incluyó transformada logarítmicamente [2/(lnICT)].
La precisión diagnóstica para detectar obesidad se evaluó mediante curvas ROC (acrónimo de receiver operating characteristic, o característica operativa del receptor). Se calcularon la sensibilidad y especificidad, las áreas bajo la curva y los puntos de corte de las principales variables predictoras a través del índice de Youden (mejor sensibilidad y especificidad conjunta).
Los intervalos de confianza y la significación estadística fueron establecidos con una seguridad del 95%.
Se emplearon los programas SPSS versión 22 y Epidat versión 4.2.
Aspectos éticosEl protocolo de investigación respeta los principios de la Declaración de Helsinki, Asociación Médica Mundial, y Convenio del Consejo de Europa, relativo a Derechos Humanos y Biomedicina. Además, fue aprobado por el comité ético de investigación clínica de referencia. La incorporación al estudio requirió la aceptación del menor, el consentimiento informado de su responsable legal y del investigador principal.
Resultados
Participaron un total de 323 alumnos (179 de primaria y 144 de secundaria), de los cuales 189 fueron niños (58,5%). En la tabla 1 se muestran los datos antropométricos generales de los escolares estudiados, donde se puede observar que estos parámetros aumentan conforme lo hace la edad (etapas primaria y secundaria). Resulta significativa la asociación de mayor CC y mayor %LG en niños y mayor %PG en las niñas en la etapa de secundaria.
Descripción de la muestra según variables antropométricas. Etapas: primaria y secundaria
| Total alumnos | ||||
|---|---|---|---|---|
| Variable | TotalN=323 | NiñosN=189 | NiñasN=134 | p |
| Edad, años | 11,4 (2,9) | 11,5 (2,9) | 11,4 (2,9) | 0,9 |
| IMC | 20,4 (4) | 20,5 (3,9) | 20,2 (4,2) | 0,5 |
| CC, cm | 70,5 (10,7) | 71,6 (11,1) | 68,9 (9,9) | <0,05 |
| ICT | 0,48 (0,07) | 0,48 (0,07) | 0,47 (0,06) | 0,25 |
| % PG | 23,9 (8,6) | 22,5 (8,2) | 25,9 (8,7) | <0,001 |
| % LG | 32,9 (4,6) | 34,2 (5,1) | 31,1 (3) | <0,01 |
| Primaria | ||||
|---|---|---|---|---|
| Variable | TotalN=179 | NiñosN=105 | NiñasN=74 | p |
| Edad, años | 9,2 (1,6) | 9,2 (1,6) | 9,2 (1,6) | 0,86 |
| IMC | 19,6 (4) | 19,7 (4,1) | 19,3 (3,99 | 0,5 |
| CC, cm | 68,6 (11,4) | 69,6 (12,2) | 67,1 (10,2) | 0,17 |
| ICT | 0,5 (0,07) | 0,51 (0,07) | 0,49 (0,07) | 0,31 |
| % PG | 24,5 (8,4) | 24,75 (8,4) | 24,1 (8,6) | 0,63 |
| % LG | 30,9 (3,5) | 31,2 (3,9) | 30,5 (3) | 0,21 |
| Secundaria | ||||
|---|---|---|---|---|
| Variable | TotalN=144 | NiñosN=84 | NiñasN=60 | p |
| Edad, años | 14,2 (1,4) | 14,3 (1,4) | 14,2 (1,4) | 0,75 |
| IMC | 21,5 (3,8) | 21,6 (3,5) | 21,4 (4,2) | 0,78 |
| CC, cm | 73,1 (8,9) | 74,5 (8,6) | 71,3 (9) | 0,042 |
| ICT | 0,45 (0,05) | 0,45(0,05) | 0,45(0,05) | 0,55 |
| % PG | 23,4 (8,7) | 19,8 (7,3) | 28,3 (8,2) | <0,001 |
| % LG | 35,5 (4,5) | 38,1 (3,4) | 31,7 (3) | <0,001 |
Datos expresados como media (DE).
%LG: porcentaje peso libre de grasa; %PG: porcentaje peso graso; CC: circunferencia de cintura; ICT: índice cintura-talla; IMC: índice de masa corporal.
Variables predictoras de obesidad. Con respecto a la calificación de los sujetos en función del peso, la prevalencia de obesidad ha sido del 22,3%, la de sobrepeso del 26,2% y la de normopeso del 51,5%. Al analizar los datos en función del sexo, se observa un mayor porcentaje de niñas con normopeso (57%) y de niños con obesidad (27,4%). Hemos encontrado un mayor porcentaje de normopeso en secundaria (61,8%) y una prevalencia superior de obesidad en primaria (31%). Un total de 72 estudiantes presentaron obesidad; de ellos, 45 fueron niños, con una prevalencia del 25,1%, y 27 niñas, con una prevalencia del 21,1%. La comparación mostró un valor de OR cruda=1,3 (p=0,41). La media de edad de los escolares con obesidad fue de 10,2 años (DE=2,5) frente a 11,7 años (DE=3) sin obesidad (p<0,001).
La tabla 2 expone las características de la muestra estudiada, los resultados según las variables explicativas (prevalencias y medias) para los grupos con y sin obesidad, y, finalmente, el análisis de regresión logística cruda y ajustada. Las variables explicativas edad (mayor edad media), HTA, %PG y %LG, presión arterial sistólica y condición física (Course Navette, salto, abdominales) se han asociado significativamente a obesidad en la regresión logística binaria cruda y ajustada. El ICT obtuvo el valor más alto para la OR ajustada=7,1, IC 95% (4,3-11,6).
Resultados de análisis de regresión logística binaria cruda y ajustada para obesidad y variables predictoras
| Obesidad | Obesidad | OR cruda | p | OR ajustadaa | p | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Sí | No | IC 95% | IC 95% | |||
| Edad | 10,2 (2,5) | 11,7 (3) | 0,84 (0,76-0,9) | <0,001 | 0,84 (0,76-0,92) | <0,001 |
| Género | ||||||
| Niñas | 27 (21,1%) | 101 (78,9%) | 1 | |||
| Niños | 45 (25,1%) | 134 (74,9%) | 1,3 (0,7-2,2) | 0,41 | ||
| HTA | ||||||
| No | 54 (18%) | 300 (82%) | 1 | 1 | ||
| Sí | 8 (34,8%) | 15 (65,2%) | 2,6 (1,5-4,6) | <0,001 | 3,5 (1,9-6,5) | <0,001 |
| CC | 82,2 (9) | 67,1 (8,4) | 1,2 (1,1-1,3) | <0,001 | 1,45 (1,3-1,6) | <0,001 |
| ICTb | 0,57 (0,05) | 0,45 (0,04) | 7,1 (4,3-11,6) | <0,001 | 7,1 (4,3-11,6) | <0,001 |
| % PG | 33,9 (4,6) | 21 (7,1) | 1,4 (1,3-1,5) | <0,001 | 1,6 (1,4-1,8) | <0,001 |
| % LG | 30,5 (2,6) | 33,6 (4,8) | 0,84 (0,78-0,9) | <0,001 | 0,8 (0,76-0,88) | <0,001 |
| PAS | 116,3(13,5) | 112,9 (15,3) | 1,1 (0,99-1,03) | 0,087 | 1,06 (1,04-1,09) | <0,001 |
| PAD | 66,7 (10,7) | 64,9 (10,4) | 1,02 (0,99-1,04) | 0,2 | ||
| Adh Diet Medit | 5,8 (2,3) | 5,4 (2,3) | 1,06 (0,9-1,2) | 0,33 | ||
| Navette | 3,1 (1,8) | 5,3 (2,9) | 0,68 (0,59-0,79) | <0,001 | 0,65 (0,56-0,75) | <0,001 |
| Salto | 108,4 (25,6) | 131 (37,1) | 0,98 (0,97-0,99) | <0,001 | 0,98 (0,97-0,99) | <0,001 |
| Abdominales | 11,9 (8) | 17 (8,4) | 0,93 (0,89-0,96) | <0,001 | 0,92 (0,88-0,95) | <0,001 |
%PG: porcentaje peso graso; %LG: porcentaje peso libre de grasa; Adh Diet Medit: Kidmed; CC: circunferencia de cintura; HTA: hipertensión arterial; ICT: índice cintura-talla; OR: odds ratio; PAS: presión arterial sistólica; PAD: presión arterial diastólica.
Pruebas de condición física. Salto: salto de longitud sin impulso; Navette: prueba de Course Navette; Abdominales: prueba de abdominales.
De los obesos, 8 (12,9%) son hipertensos y 54 (87,1%) no hipertensos, con un valor de OR ajustada=3,5 (p<0,001).
A partir de la puntuación obtenida por los participantes en el Kidmed, estos se clasificaron en función de la adherencia a la DM. Para el total de la muestra, los porcentajes de alta (≥8), media (4-7) y baja (≤3) adherencia fueron 15,2, 53,9 y 30,9%, respectivamente. La mayoría de los estudiantes, niñas y niños, tanto en primaria como secundaria, presentaron una adherencia media a la DM, sin encontrar diferencias estadísticas. La adherencia a la DM no se ha asociado significativamente a la obesidad.
Con respecto a las variables que miden la condición física, la puntuación media del test Course Navette para el total de participantes fue 4,7 (DE=2,9). En función del sexo, los niños puntuaron más alto (5,5; DE=3,2) que las niñas (3,7; DE=1,9) (p<0,001), obteniendo en primaria (3,4; DE=2) menor puntuación que en secundaria (6,6; DE=2,9) (p<0,001). El test de salto de longitud sin impulso mostró una puntuación media de 123,7 (DE=36,5), con puntuaciones superiores en los niños (131,9; DE=40,2) respecto a las niñas (112,1; DE=26,6) (p<0,001); y en primaria (106,4; DE=23,5) menor puntuación que en secundaria (151,9; DE=34,2) (p<0,001). La media del test de abdominales para el total de la muestra fue 15,7 (DE=18,6); en función del sexo, los niños puntuaron más alto (17,6; DE=9,1) que las niñas (12,9; DE=6,9) (p<0,001), mostrando en secundaria (22,7; DE=6,9) mayor puntuación que en primaria (10,5; DE=5,5) (p<0,001).
Evaluación de la precisión diagnóstica de variables antropométricas para detectar obesidad en escolares. Para la obesidad, las áreas bajo la curva para el ICT alcanzaron un valor de 0,954 (0,967 en niños y 0,935 en niñas), lo que indica que este índice antropométrico tiene un valor predictivo positivo alto (68,4%) para detectar niños con obesidad (tabla 3 y fig. 1). El punto de corte de ICT que identifica la obesidad ha sido de 0,507 en niños, con una sensibilidad del 93,3% y especificidad del 89,5%; y de 0,501 para las niñas, con valores de sensibilidad y especificidad del 92,6 y 80,2%, respectivamente (tabla 4).
Áreas bajo la curva, error estándar e intervalos de confianza para las principales variables antropométricas que influyen en la obesidad de los escolares
| Área bajo la curva | ||||
|---|---|---|---|---|
| Muestra | ABC | Error estándar | ABCIC 95% | p |
| Total | ||||
| CC | 0,885 | 0,022 | 0,843-0,928 | <0,001 |
| ICT | 0,954 | 0,013 | 0,928-0,979 | <0,001 |
| % PG | 0,933 | 0,014 | 0,907-0,960 | <0,001 |
| % LG | 0,273 | 0,029 | 0,215-0,330 | <0,001 |
| Niños | ||||
| CC | 0,893 | 0,027 | 0,840-0,946 | <0,001 |
| ICT | 0,967 | 0,013 | 0,941-0,992 | <0,001 |
| % PG | 0,975 | 0,009 | 0,956-0,993 | <0,001 |
| % LG | 0,227 | 0,035 | 0,160-0,295 | <0,001 |
| Niñas | ||||
| CC | 0,876 | 0,036 | 0,806-0,946 | <0,001 |
| ICT | 0,935 | 0,026 | 0,884-0,986 | <0,001 |
| % PG | 0,898 | 0,028 | 0,844-0,952 | <0,001 |
| % LG | 0,249 | 0,045 | 0,162-0,336 | <0,001 |
%LG: porcentaje peso libre de grasa; %PG: porcentaje peso graso; ABC: área bajo la curva; CC: circunferencia de cintura; ICT: índice cintura-talla.
Predictores antropométricos de obesidad e indicadores de seguridad y validez en la precisión diagnóstica
| Muestra total | ||||
|---|---|---|---|---|
| Variable | VC | S | E | IJ |
| CC | 72,5 | 87,5% | 75,6% | 0,631 |
| ICT | 0,507 | 90,03% | 87,2% | 0,775 |
| % PG | 27,55 | 91,7% | 82,5% | 0,742 |
| Niños | ||||
|---|---|---|---|---|
| Variable | VC | S | E | IJ |
| CC | 75,75 | 86,7% | 80,5% | 0,67 |
| ICT | 0,507 | 93,3% | 89,5% | 0,828 |
| % PG | 25,7 | 97,8% | 85% | 0,828 |
| Niñas | ||||
|---|---|---|---|---|
| Variable | VC | S | E | IJ |
| CC | 75,75 | 86,7% | 80,5% | 0,67 |
| ICT | 0,501 | 92,6% | 80,2% | 0,728 |
| % PG | 30,25 | 88,9% | 81,2% | 0,701 |
%PG: porcentaje peso graso; ABC: área bajo la curva; CC: circunferencia cintura; E: especificidad; ICT: índice cintura-talla; IJ: índice de Youden (diferencia entre la tasa de verdaderos positivos y la de falsos positivos); S: sensibilidad; VC: valor (punto) de corte.
La prevalencia de sobrepeso en nuestra muestra fue del 26,2% y la de obesidad del 22,3%, mientras que el estudio ENKID17, realizado entre los años 1998-2000, en 3.850 niños españoles de edades comprendidas entre los 2 y 24 años, proporcionó prevalencias para el sobrepeso y la obesidad del 12,4 y 13,9%, respectivamente, a través de tablas de referencia basadas en niños españoles. En el estudio Aladino18 participaron 10.899 niños de 165 centros escolares españoles y de edades comprendidas entre los 6 y 9 años. Según este estudio de 2015, el 23,2% de los niños tenían sobrepeso y el 18,1% eran obesos. Son datos que nos confirman el progresivo aumento de la obesidad infantil. Los datos de prevalencia de obesidad en el estudio Aladino mostraron porcentajes mayores para el grupo de los chicos (20,4% frente al 15,8% en el grupo de las chicas).
En cuanto a la DM, un 30,9% de los escolares estudiados presentaron una adherencia muy baja, un 53,9% un patrón que puede mejorar y un 15,2% una adherencia óptima; datos similares a los presentados por otros autores, que además muestran la existencia de una asociación con los niveles de práctica de actividad física19,20.
Las puntuaciones medias obtenidas en nuestro estudio de las variables que miden la condición física, test Course Navette, salto horizontal y test de abdominales, se encuentran por debajo de los puntos de corte establecidos para los escolares españoles21; en nuestro estudio los adolescentes mostraron también una peor forma física que el resto de adolescentes en todas las pruebas físicas realizadas.
En lo que se refiere al valor predictivo de las variables antropométricas para diagnosticar la obesidad en la edad infantil, el IMC se construye a partir de mediciones sencillas (peso y talla), pero requiere la consulta de valores de referencia (percentiles y edad), por lo cual la CC y el ICT resultan ventajosos por su sencillez y facilidad de cálculo e interpretación.
El ICT muestra estabilidad durante las fases de crecimiento, teniendo variaciones mínimas entre los 6 y 14 años a diferencia del perímetro de cintura, que puede tener modificaciones durante la pubertad22. El área bajo la curva, la sensibilidad y la especificidad son valores teóricos que no varían entre poblaciones23.
Con respecto a la CC, Maffeis et al.24 informan que, independientemente del diagnóstico de la obesidad, con un punto de corte superior a 90cm, se pueden descubrir alteraciones en el perfil lipídico e HTA en escolares; de igual manera, Perichart et al.25 refieren que una CC mayor que 80cm es un indicador de HTA, resistencia a la insulina e hipertrigliceridemia.
El ICT es el mejor predictor, destacando que con un punto de corte de 0,50 se puede diagnosticar obesidad tanto en niños como en niñas y en cualquier estrato de edad, con una sensibilidad del 90% y una especificidad del 87,2%.
El Plan Integral para la prevención de la obesidad infantil en Andalucía26 recoge unas tablas para el diagnóstico de obesidad, estratificadas por sexo e IMC. Sin embargo, este trabajo muestra que solo midiendo la talla y la cintura de los escolares, y sin necesidad de realizar cálculos matemáticos ni usar tablas, se puede diagnosticar obesidad con igual eficacia y seguridad.
Con respecto a la presión arterial nuestra prevalencia es muy elevada, con respecto a la de otros países que rondan desde el 1 al 5%, aunque en algunas áreas geográficas alcancen el 10%27-30. Sabemos que la presión arterial en la infancia puede variar considerablemente entre visitas e incluso durante la misma visita; de hecho, un estudio en adolescentes encontró que solo el 56% de la muestra tuvo la misma etapa HTA en 3 ocasiones diferentes31.
Por otro lado, un estudio realizado en adolescentes con una prevalencia inicial de HTA del 9,4% reportó una disminución al 3,2% luego del tercer control31.
Asimismo, en el Belo Horizonte Study32, la prevalencia inicial del 6,5% cayó al 3,5% con la segunda medición.
Como limitación del estudio cabe señalar que la prevalencia de obesidad obtenida (23,3%) ha sido superior a la esperada para el cálculo del tamaño muestral, lo que ha restado precisión al estudio; dato que será tenido en cuenta en los siguientes estudios que este equipo de investigación sigue desarrollando en población infantil. Por otro lado, las últimas guías sobre diagnóstico de HTA en niños recomiendan la toma de la presión arterial con un esfigmomanómetro aneroide para realizar el diagnóstico de HTA, y no con dispositivos oscilométricos33.
Como conclusiones, señalamos que el ICT es una medida antropométrica fácil de aplicar, que diagnostica obesidad independientemente de la edad, mostrándose como una herramienta que puede ayudar a una detección de esta enfermedad de forma temprana en población escolar.
Nuestros alumnos tienen una pobre adherencia a la DM. El sobrepeso y la obesidad se relacionan con la edad, la presión arterial sistólica, un mayor %PG en mujeres y un mayor %LG en varones, además de una menor condición física. Se hace imprescindible la intervención por parte de las familias, autoridades sanitarias y educativas para controlar el incremento de la obesidad en la edad infantil que podría dar lugar a enfermedad cardiovascular en la edad adulta.
Como futuras líneas de investigación realizaremos el seguimiento de esta cohorte de alumnos a lo largo del tiempo para ver la evolución de sus parámetros antropométricos; por un lado, vamos a volver a realizar varias tomas de presión arterial en diferentes momentos para comprobar el diagnóstico de HTA y, por otro lado, vamos a valorar la relación de los parámetros antropométricos con parámetros sanguíneos para estudiar la prevalencia de síndrome metabólico en esta población.
La prevalencia de la obesidad infantil se considera una de las prioridades de Salud Pública. La identificación por medio de indicadores antropométricos de la obesidad puede ser una herramienta adecuada para una detección temprana que lleve a su control.
Qué aporta este estudioLas variables explicativas edad, HTA, presión arterial sistólica, índice cintura-talla, %PG y %LG, y condición física han mostrado asociación significativa con la obesidad.
La relación entre cintura y altura demostró ser un buen marcador de obesidad en niños con edades entre los 6 y 16 años, lo que lo hace recomendable en el campo de la prevención y la detección temprana de esta enfermedad.
Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.
