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ORIGINAL
Relación triglicéridos/colesterol de la lipoproteína de alta densidad como indicador de riesgo cardiometabólico en niños y adolescentes de la ciudad de Mérida, Venezuela
Triglycerides/High density lipoprotein cholesterol ratio as a cardiometabolic risk marker in children and adolescents from Mérida city, Venezuela
Miguel Aguirrea, Yajaira Briceñob, Roald Gómez-Pérezb, Yajaira Zerpab, Nolis Camachoc, Mariela Paolib,
Autor para correspondencia
paolimariela@hotmail.com

Autor para correspondencia.
a Centro de Investigaciones Endocrino-Metabólicas Dr. Félix Gómez, Facultad de Medicina, Universidad del Zulia, Servicio de Endocrinología, Hospital Universitario de Maracaibo, Maracaibo, Estado Zulia, Venezuela
b Unidad de Endocrinología, Instituto Autónomo Hospital Universitario de Los Andes, Universidad de Los Andes, Mérida, Venezuela
c Unidad de Nutrición, Crecimiento y Desarrollo Infantil, Instituto Autónomo Hospital Universitario de Los Andes, Universidad de Los Andes, Mérida, Venezuela
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ya que alrededor del 40&#37; de los pacientes que han presentado un evento coronario presentan valores de cLDL normales<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0290"><span class="elsevierStyleSup">5&#44;6</span></a>&#46;</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un fenotipo de LDL peque&#241;as y densas &#40;patr&#243;n B&#41; se ha relacionado con un riesgo cardiovascular 3 veces mayor que aquel con LDL grandes<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0300"><span class="elsevierStyleSup">7&#44;8</span></a> y se ha asociado significativamente con la llamada dislipidemia aterog&#233;nica&#44; caracterizada por triglic&#233;ridos &#40;TG&#41; elevados y colesterol de la lipoprote&#237;na de alta densidad &#40;cHDL&#41; bajo&#44; que puede explicar del 50 al 67&#37; de la varianza en el tama&#241;o de la LDL<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0310"><span class="elsevierStyleSup">9&#44;10</span></a>&#46; La prevalencia en adultos del denominado patr&#243;n B de LDL corresponde al 31-44&#37; de la poblaci&#243;n general en los Estados Unidos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0320"><span class="elsevierStyleSup">11&#44;12</span></a> y hasta el 34&#37; en Jap&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0330"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a>&#46; En el 2004&#44; Shimabukuro et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0335"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a>&#44; en 586 ni&#241;os japoneses entre 7 y 12 a&#241;os&#44; encontraron que un 10&#44;8&#37; de los ni&#241;os y un 4&#44;4&#37; de las ni&#241;as presentaron LDL peque&#241;as&#44; y los principales determinantes de este patr&#243;n lipoproteico fueron las concentraciones plasm&#225;ticas m&#225;s elevadas de glucosa&#44; insulina y TG&#44; y m&#225;s bajas de cHDL&#46;</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La relaci&#243;n TG&#47;cHDL puede reflejar el balance entre lipoprote&#237;nas aterog&#233;nicas y protectoras y muestra una correlaci&#243;n positiva con la tasa de esterificaci&#243;n de la HDL e inversa con el tama&#241;o de la LDL<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0340"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>&#46; En un estudio cl&#225;sico&#44; McLaughlin et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0345"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a> observaron que la relaci&#243;n TG&#47;cHDL fue el mejor predictor de insulinorresistencia &#40;IR&#41; y del di&#225;metro de las LDL&#44; donde un punto de corte de 3&#44;5 reconoce&#44; con una alta sensibilidad y especificidad&#44; a los individuos con un fenotipo B de LDL y a sujetos con IR&#46;</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En poblaci&#243;n pedi&#225;trica&#44; Hannon et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0350"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a>&#44; en 35 adolescentes con sobrepeso&#44; encontraron que aquellos con un &#237;ndice TG&#47;cHDL &#8805; 3 presentaban una menor sensibilidad a la insulina&#44; determinada por clamp eugluc&#233;mico-hiperinsulin&#233;mico&#44; y mayor grasa visceral que aquellos con un valor menor a este punto de corte&#46; En M&#233;rida&#44; Venezuela&#44; Quijada et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0355"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a>&#44; en un grupo de 67 ni&#241;os en etapa prepuberal&#44; comunicaron que el 69&#37; de los ni&#241;os obesos&#44; el 83&#37; de los que presentaban hipertensi&#243;n y el 95&#37; de aquellos con s&#237;ndrome metab&#243;lico &#40;SM&#41; presentaban una relaci&#243;n TG&#47;cHDL &#8805; 3&#44;5&#46; En un grupo de 884 individuos entre los 6 y 16 a&#241;os predominantemente obesos &#40;61&#37;&#41;&#44; el espesor del tabique interventricular&#44; el espesor relativo de la pared y la masa del ventr&#237;culo izquierdo se incrementaban a medida que aumentaba la relaci&#243;n TG&#47;cHDL&#44; y aquellos que superaban un valor de 2 exhib&#237;an un incremento de 2 a 3 veces el riesgo de presentar concentraciones elevadas de alanina aminotransferasa &#40;ALT&#41; e hipertrofia conc&#233;ntrica del ventr&#237;culo izquierdo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0360"><span class="elsevierStyleSup">19</span></a>&#46;</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En virtud de que los cambios moleculares anteceden a las manifestaciones cl&#237;nicas de la enfermedad&#44; y que muchas de las variables bioqu&#237;micas implicadas en enfermedades como el SM&#44; diabetes mellitus tipo 2 o la ECV presentan variaciones de acuerdo con el grupo &#233;tnico o etario&#44; es importante establecer criterios claros en la edad pedi&#225;trica&#44; que permitan una detecci&#243;n temprana y una intervenci&#243;n preventiva apropiada de ni&#241;os y adolescentes en riesgo&#46; Por ello&#44; el prop&#243;sito de esta investigaci&#243;n fue determinar el comportamiento de la relaci&#243;n TG&#47;cHDL como indicador de riesgo cardiometab&#243;lico&#44; as&#237; como determinar los puntos de corte de esta relaci&#243;n a trav&#233;s de la realizaci&#243;n de curvas operador receptor &#40;COR&#41; en ni&#241;os y adolescentes escolarizados de la ciudad de M&#233;rida&#44; Venezuela&#46;</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Materiales y m&#233;todos</span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Sujetos</span><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se realiz&#243; una investigaci&#243;n de tipo observacional&#44; de corte trasversal y anal&#237;tica&#46; La muestra de sujetos proviene de 2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>bases de datos&#59; en primer lugar&#44; del estudio &#171;Obesidad en escolares de M&#233;rida&#44; Venezuela&#58; asociaci&#243;n con factores de riesgo cardiovascular&#187;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0365"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a>&#44; de Paoli et al&#46;&#44; donde participaron sujetos de 7 a 9 a&#241;os de edad&#59; en segundo lugar&#44; del proyecto denominado &#171;Evaluaci&#243;n del crecimiento&#44; desarrollo y factores de riesgo cardiometab&#243;lico en escolares y adolescentes de M&#233;rida&#44; Venezuela &#40;CREDEFAR&#41;&#187;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0370"><span class="elsevierStyleSup">21&#44;22</span></a>&#44; que se llev&#243; a cabo en el Instituto Aut&#243;nomo Hospital Universitario de Los Andes &#40;IAHULA&#41; desde marzo del 2010 hasta junio del 2011&#44; con la participaci&#243;n de sujetos de 9 a 18 a&#241;os de edad&#46; En ambos estudios se realiz&#243; un tipo de muestreo por estratificaci&#243;n&#44; proporcional&#44; aleatorizado y poliet&#225;pico&#44; que garantiz&#243; la participaci&#243;n adecuada por sexo&#44; por instituci&#243;n p&#250;blica o privada &#40;condici&#243;n socioecon&#243;mica&#41; y por ubicaci&#243;n geogr&#225;fica&#44; obteni&#233;ndose una muestra representativa de 1&#46;292 ni&#241;os y adolescentes entre 7 y 18 a&#241;os de edad&#44; cursantes desde segundo grado de educaci&#243;n b&#225;sica hasta quinto a&#241;o del ciclo diversificado de diferentes Unidades Educativas p&#250;blicas y privadas del Municipio Libertador de la ciudad de M&#233;rida<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0365"><span class="elsevierStyleSup">20-22</span></a>&#46; La ciudad de M&#233;rida es la capital del estado y el Municipio Libertador es el m&#225;s importante en desarrollo econ&#243;mico y densidad de poblaci&#243;n&#58; forma parte del &#193;rea Metropolitana de M&#233;rida&#46; Fueron excluidos del estudio escolares y adolescentes con enfermedades cr&#243;nicas&#44; como cardiopat&#237;as&#44; nefropat&#237;as&#44; enfermedades endocrinol&#243;gicas&#44; inmunol&#243;gicas e infecciosas&#44; as&#237; como individuos bajo medicaci&#243;n que afecte las variables a estudiar&#44; y adolescentes embarazadas&#46; Se cumplieron las normas &#233;ticas contempladas en la Declaraci&#243;n de Helsinki&#46;</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">Procedimiento</span><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se envi&#243; a todos los padres y representantes de los ni&#241;os y adolescentes seleccionados&#44; a trav&#233;s de la direcci&#243;n de las Unidades Educativas participantes&#44; un folleto informativo donde se explicaban las caracter&#237;sticas y los objetivos del estudio&#44; as&#237; como&#44; el consentimiento informado&#46; Los participantes del estudio CREDEFAR<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0370"><span class="elsevierStyleSup">21&#44;22</span></a> fueron citados un d&#237;a espec&#237;fico de la semana&#44; a las 7 a&#46; m&#46;&#44; en ayunas&#44; en el Laboratorio de Hormonas del IAHULA&#44; en compa&#241;&#237;a de su representante&#44; mientras que los menores de 9 a&#241;os&#44; del estudio de Paoli et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0365"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a>&#44; fueron atendidos en las escuelas directamente&#46; Se procedi&#243; a llenar la ficha de recolecci&#243;n de datos dise&#241;ada para esta investigaci&#243;n&#46; Se registraron los datos de identificaci&#243;n personal y familiar&#44; los antecedentes personales patol&#243;gicos&#44; la medicaci&#243;n actual&#44; los antecedentes familiares&#44; especialmente enfermedades de la esfera cardiometab&#243;lica&#46;</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">Variables antropom&#233;tricas y presi&#243;n arterial</span><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se midieron las variables antropom&#233;tricas en ropa interior y descalzo&#44; siguiendo las normas y t&#233;cnicas descritas por la National Health and Nutrition Examination Survey 2000<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0380"><span class="elsevierStyleSup">23</span></a>&#46; Se registr&#243; el peso &#40;en kilogramos&#41; en una b&#225;scula est&#225;ndar calibrada&#59; la talla &#40;en cent&#237;metros&#41; se calcul&#243; por el promedio de 3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>tomas en el estadi&#243;metro de Harpenden&#44; con el sujeto en posici&#243;n firme y la cabeza colocada en el plano de Frankfurt&#46; Se hizo el c&#225;lculo del IMC usando la f&#243;rmula de IMC &#61; peso &#40;kg&#41;&#47;talla<span class="elsevierStyleSup">2</span> &#40;m&#41;&#46; La circunferencia de cintura &#40;CC&#41; se midi&#243; utilizando una cinta m&#233;trica inextensible&#44; en el punto medio entre el reborde costal y la cresta il&#237;aca&#44; en espiraci&#243;n&#46; La presi&#243;n arterial se determin&#243; en posici&#243;n sentada&#44; con un esfigm&#243;grafo de mercurio&#44; con el brazo situado a nivel del coraz&#243;n&#44; con manguito de tama&#241;o apropiado&#59; se utiliz&#243; el m&#233;todo auscultatorio y se registr&#243; como presi&#243;n arterial sist&#243;lica &#40;PAS&#41; la lectura correspondiente al primer ruido de Korotkoff y como presi&#243;n arterial diast&#243;lica &#40;PAD&#41; el punto en que desaparecen los mismos o disminuyen en intensidad&#46;</p></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0090">Variables bioqu&#237;micas</span><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para la determinaci&#243;n de las variables bioqu&#237;micas en el estudio CREDEFAR<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0375"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a> se determinaron la glucemia y la insulina basal&#44; y el lipidograma en ayunas&#46; La determinaci&#243;n de la glucemia&#44; el colesterol total &#40;CT&#41;&#44; el cHDL y los TG se realiz&#243; por m&#233;todos enzim&#225;ticos con reactivos de la casa comercial CIENVAR por medio del autoanalizador HITACHI 911 &#40;Roche Diagnostics&#44; USA&#41;&#46; El cLDL se calcul&#243; mediante la f&#243;rmula de Friedewald&#58; cLDL &#61; CT &#8211; &#40;TG&#47;5 &#43; cHDL&#41;&#46; La concentraci&#243;n de insulina se determin&#243; en 917 participantes a partir de muestra de suero almacenado a &#8211;20<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#176;C con los analizadores Immulite&#47;Immulite 1000&#44; ensayo inmunom&#233;trico quimioluminiscente&#44; de SIEMENS&#44; Diagnostic Products Corporation-DPC &#40;Los &#193;ngeles&#44; California&#41;&#44; con coeficientes de variaci&#243;n interensayo e intraensayo de 6&#44;5 y 5&#44;4&#37;&#44; respectivamente<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0385"><span class="elsevierStyleSup">24</span></a>&#46; Los an&#225;lisis se realizaron en el Laboratorio de Hormonas del IAHULA y&#44; de acuerdo con las posibilidades&#44; se procesaron por duplicado&#46; En el estudio de Paoli et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0365"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a>&#44; las determinaciones de glucemia y perfil lip&#237;dico se realizaron mediante una toma de muestra de sangre capilar que se proces&#243; en el momento utilizando el sistema LDX plus de la casa comercial Cholestech y casete de reactivos&#44; cuya validez se determin&#243; previamente&#44; donde se demostr&#243; alta correlaci&#243;n&#44; as&#237; como adecuada sensibilidad y especificidad con las determinaciones est&#225;ndar del laboratorio<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0390"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a>&#46; Con estos datos se obtuvo la relaci&#243;n TG&#47;cHDL&#59; la resistencia a la insulina se calcul&#243; mediante la f&#243;rmula del Homeostasis Model Assessment &#40;HOMA-IR&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0395"><span class="elsevierStyleSup">26</span></a>&#58; HOMA-IR &#61; insulina en ayuno &#40;&#956;IU&#47;ml&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>glucosa en ayuno &#40;mmol&#47;l&#41;&#47;22&#44;5 y el &#237;ndice de sensibilidad a la insulina Quantitative Insulin-Sensitivity Index &#40;QUICKI&#41;&#44; usando la f&#243;rmula&#58; 1&#47;&#40;&#91;log insulin 0<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>min&#93; &#43; &#91;log glucemia 0<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>min&#93;&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0400"><span class="elsevierStyleSup">27</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0095">Categorizaci&#243;n de las variables</span><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para el estado nutricional se consider&#243; obesidad un IMC por encima del percentil &#40;pc&#41; 97&#44; sobrepeso entre los pc 90 y 97&#44; normopeso entre los pc 10 y 90&#44; y bajo peso un valor inferior al pc 10&#44; seg&#250;n edad y sexo en las curvas para ni&#241;os y adolescentes venezolanos realizadas por FUNDACREDESA<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0405"><span class="elsevierStyleSup">28</span></a>&#46; Se consideraron prep&#250;beres aquellos con un estadio Tanner 1 y p&#250;beres individuos con un estadio Tanner 2 o mayor&#46; Para determinar la dislipidemia se usaron las referencias locales de CREDEFAR obtenidas de la misma poblaci&#243;n ya publicadas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0375"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a>&#44; y se consider&#243; alterado para las variables TG&#44; CT&#44; cLDL y colesterol no HDL &#40;cNoHDL&#41;&#44; un valor mayor al pc 90 por edad y sexo y para cHDL un valor menor al pc 10&#46; Para la determinaci&#243;n de hiperglucemia&#44; se us&#243; el valor de glucemia en ayunas mayor de 100<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mg&#47;dl&#46; Para diagnosticar los valores de insulina y HOMA-IR elevados&#44; se usaron las referencias por encima del pc 95 de CREDEFAR<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0385"><span class="elsevierStyleSup">24</span></a>&#59; esto es&#44; insulina alta en prep&#250;beres igual o mayor de 9<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#956;IU&#47;ml y en p&#250;beres de 12<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#956;IU&#47;ml&#59; HOMA-IR alto&#44; igual o mayor de 2 en prep&#250;beres y de 2&#44;5 en p&#250;beres&#46; Para el diagn&#243;stico de SM se utiliz&#243; la clasificaci&#243;n de la ATP III modificada por Cook et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0410"><span class="elsevierStyleSup">29</span></a> usando como puntos de corte las referencias locales<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0405"><span class="elsevierStyleSup">28&#44;29</span></a>&#44; consider&#225;ndose SM al cumplir al menos 3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>criterios diagn&#243;sticos&#58; CC &#40;cm&#41; &#62; pc 90 &#40;obesidad abdominal&#41;&#44; PAS y PAD &#40;mmHg&#41; &#62; pc 90&#44; TG &#40;mg&#47;dl&#41; &#62; pc 90&#44; cHDL &#40;mg&#47;dl&#41; &#60; pc 10 para edad y sexo&#44; y glucemia en ayunas &#8805; 100<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mg&#47;dl&#46;</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cualquier otra especificaci&#243;n sobre la poblaci&#243;n&#44; la muestra y la metodolog&#237;a se encuentra en los art&#237;culos publicados previamente<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0365"><span class="elsevierStyleSup">20-22&#44;24&#44;30</span></a>&#46; En este estudio&#44; para la categorizaci&#243;n del riesgo cardiometab&#243;lico se consideraron los siguientes factores de riesgo&#58; obesidad&#44; elevaci&#243;n de TG&#44; elevaci&#243;n de cLDL&#44; disminuci&#243;n de cHDL&#44; HTA o pre-HTA e hiperglucemia&#46; Los participantes se clasificaron en sin riesgo&#58; ausencia o presencia de un solo factor de riesgo y en riesgo&#58; presencia de 2 o m&#225;s factores de riesgo&#46;</p></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0100">An&#225;lisis estad&#237;stico</span><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Todos los datos fueron cargados y procesados utilizando el programa SPSS versi&#243;n 20 para Windows&#46; Las variables cualitativas se presentan como frecuencias absolutas y porcentajes y las variables cuantitativas como medias aritm&#233;ticas &#177; desviaci&#243;n est&#225;ndar&#46; La asociaci&#243;n entre variables cualitativas se determin&#243; con la aplicaci&#243;n de la prueba chi cuadrado&#46; La diferencia estad&#237;stica entre las variables cuantitativas se determin&#243; con la prueba t de Student para muestras no pareadas&#46; Para buscar los puntos de corte de la relaci&#243;n TG&#47;cHDL se construyeron las curvas COR&#59; para ello&#44; se dividi&#243; la muestra en prep&#250;beres y p&#250;beres&#44; y estos a su vez se clasificaron en individuos sin riesgo y en riesgo cardiometab&#243;lico&#46; Se consider&#243; un &#225;rea bajo la curva &#40;AUC&#41; &#243;ptima de 1&#44;000&#44; mientras un AUC menor a 0&#44;500 se consider&#243; un test con muy poca validez&#46; Para calcular los puntos de corte &#243;ptimos por grupo puberal a partir de la curva COR se emple&#243; el &#237;ndice de Youden calculado a trav&#233;s de la f&#243;rmula&#58; &#40;J &#61; sensibilidad &#43; especificidad &#8211; 1 &#61; S &#8211; &#91;1-Es&#93;&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0420"><span class="elsevierStyleSup">31</span></a>&#46; Se calcul&#243; el riesgo &#40;odds ratio &#91;OR&#93;&#41; de presentaci&#243;n de los factores de riesgo cardiometab&#243;lico con los puntos de corte obtenidos de la relaci&#243;n TG&#47;cHDL&#46; Se consider&#243; significativo un valor de p &#60; 0&#44;05&#46;</p></span></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0105">Resultados</span><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La muestra total estudiada consisti&#243; en 1&#46;292 ni&#241;os y adolescentes de la ciudad de M&#233;rida&#44; de los cuales un 49&#44;5&#37; &#40;n &#61; 639&#41; fueron del sexo masculino y un 50&#44;5&#37; &#40;n &#61; 653&#41; del femenino&#46; La edad promedio de la poblaci&#243;n fue de 11&#44;70 &#177; 3&#44;30 a&#241;os&#44; con un rango entre los 7 y los 18&#44;9 a&#241;os de edad&#59; el 43&#44;2&#37; &#40;n &#61; 558&#41; eran prep&#250;beres y el 56&#44;8&#37; &#40;n &#61; 734&#41; p&#250;beres&#46; El 70&#44;1&#37; de la poblaci&#243;n estudiada present&#243; normopeso&#44; el 10&#44;8&#37; sobrepeso y el 8&#44;4&#37; obesidad&#46;</p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">figura 1</a> se representa la frecuencia de los factores de riesgo cardiometab&#243;lico que sirvieron para categorizar la muestra de sujetos seg&#250;n el riesgo&#59; hubo dislipidemia en el 28&#44;1&#37; de los participantes&#44; el 11&#44;8&#37; present&#243; TG elevados&#44; el 10&#44;8&#37; cLDL alto y el 10&#44;2&#37; cHDL bajo&#46; El 8&#44;5&#37; present&#243; HTA o pre-HTA&#44; el 8&#44;4&#37; obesidad y el 4&#44;7&#37; hiperglucemia&#46; No se observaron diferencias seg&#250;n el sexo&#46; La frecuencia de otros factores de riesgo cardiometab&#243;lico no usados para la clasificaci&#243;n de riesgo en este grupo de pacientes fueron&#58; obesidad abdominal 10&#44;2&#37;&#44; cNoHDL alto 5&#44;3&#37;&#44; concentraciones elevadas de insulina 2&#44;6&#37;&#44; HOMA-IR elevado 2&#44;8&#37; y SM 2&#44;6&#37;&#46; Las concentraciones de insulina estuvieron disponibles en 917 individuos&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Al comparar los valores antropom&#233;tricos y bioqu&#237;micos de los ni&#241;os y adolescentes seg&#250;n el sexo&#44; no se encontraron diferencias en la edad&#44; el IMC&#44; los valores de TG y cHDL&#44; la relaci&#243;n TG&#47;cHDL&#44; la insulina basal y el &#237;ndice HOMA-IR&#46; Al analizar la poblaci&#243;n seg&#250;n la presencia o no de pubertad en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>&#44; se evidencian diferencias significativas en todos los par&#225;metros estudiados&#44; siendo los valores de IMC&#44; PAS&#44; PAD&#44; TG&#44; relaci&#243;n TG&#47;cHDL&#44; insulina y HOMA-IR superiores en el grupo p&#250;ber&#44; mientras que la glucemia&#44; el CT&#44; el cHDL&#44; el cLDL&#44; el cNoHDL y el QUICKI fueron mayores en el prep&#250;ber&#46; La relaci&#243;n TG&#47;cHDL present&#243; una media de 1&#44;89 en prep&#250;beres vs&#46; 2&#44;20 en p&#250;beres &#40;p &#61; 0&#44;001&#41;&#46; No se encontraron diferencias significativas por sexo en la relaci&#243;n TG&#47;cHDL en cada grupo puberal&#46; Dadas las diferencias por desarrollo puberal&#44; los siguientes resultados se presentan y analizan considerando esta variable&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La muestra se clasific&#243; en individuos en riesgo y sin riesgo cardiometab&#243;lico a partir de la presencia de 2 o m&#225;s factores de riesgo &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>&#41;&#46; De los 1&#46;292 ni&#241;os y adolescentes participantes&#44; el 14&#44;7&#37; &#40;n &#61; 192&#41; presentaba 2 o m&#225;s factores de riesgo&#46; En el grupo prepuberal&#44; el 85&#37; no presentaba riesgo y el 15&#37; estaba en riesgo&#59; en el grupo puberal&#44; el 86&#37; estaba sin riesgo y el 14&#37; en riesgo&#46; No hubo diferencias en la edad ni en la distribuci&#243;n por sexo&#46; Se observa que el IMC&#44; la PA&#44; tanto sist&#243;lica como diast&#243;lica y las variables lip&#237;dicas CT&#44; TG&#44; cLDL y cNoHDL &#40;p &#60; 0&#44;0001&#41; fueron significativamente mayores en los individuos en riesgo&#44; incluyendo la relaci&#243;n TG&#47;cHDL &#40;p &#60; 0&#44;001&#41;&#44; mientras que el cHDL present&#243; concentraciones inferiores &#40;p &#60; 0&#44;001&#41;&#44; tanto en prep&#250;beres como en p&#250;beres&#46; No se encontraron diferencias en las concentraciones de glucemia en el grupo prepuberal pero s&#237; hubo valores m&#225;s altos en el grupo puberal en riesgo &#40;p &#61; 0&#44;04&#41;&#46; Las variables indicativas de resistencia a la insulina como la insulina basal &#40;p &#60; 0&#44;001&#41; y el &#237;ndice HOMA-IR &#40;p &#60; 0&#44;001&#41; fueron superiores y el QUICKI &#40;p &#60; 0&#44;02&#41; inferior en los individuos en riesgo tanto prepuberales como puberales&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A partir de la clasificaci&#243;n de los individuos de acuerdo con el riesgo cardiometab&#243;lico&#44; se procedi&#243; a la determinaci&#243;n del punto de corte para la relaci&#243;n TG&#47;cHDL a trav&#233;s de la realizaci&#243;n de curvas COR y determinaci&#243;n del &#237;ndice de Youden&#46; En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">figura 2</a>&#44; panel superior&#44; puede detallarse la curva COR para el grupo de ni&#241;os prep&#250;beres con un AUC de 0&#44;779 &#40;intervalo de confianza &#91;IC&#93; del 95&#37;&#58; 0&#44;720-0&#44;838&#41;&#44; con una sensibilidad del 73&#44;8&#37; y una especificidad del 70&#44;8&#37; para el punto de corte de TG&#47;cHDL de 1&#44;77 &#40;J &#61; 0&#44;446&#41;&#44; que se podr&#237;a redondear a 1&#44;8&#46; La curva COR para el grupo puberal puede observarse en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">figura 2</a>&#44; panel inferior&#59; el AUC fue de 0&#44;826&#44; con una sensibilidad del 69&#44;8&#37; y una especificidad del 81&#44;4&#37; para el punto de corte de 2&#44;49 &#40;J &#61; 0&#44;512&#41;&#44; que se podr&#237;a redondear a 2&#44;5&#46; El poder de este test para un error alfa de 0&#44;05 y un IC del 95&#37; con esta muestra de sujetos&#44; tanto en prep&#250;beres como p&#250;beres&#44; fue de 1&#44;00 &#40;100&#37;&#41;&#46; Se determin&#243; que el 35&#44;1&#37; &#40;n &#61; 196&#41; de los participantes prep&#250;beres ten&#237;an la relaci&#243;n TG&#47;cHDL igual o mayor de 1&#44;8 y el 25&#44;9&#37; &#40;n &#61; 190&#41; de los p&#250;beres presentaron valores iguales o mayores a 2&#44;5&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El riesgo relativo indirecto &#40;RRi u OR&#41; de tener factores de riesgo si presenta una relaci&#243;n TG&#47;cHDL elevada &#40;tomando como referencia los puntos de corte obtenidos en el an&#225;lisis COR&#41; se presenta en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">tabla 3</a>&#46; En esta muestra de ni&#241;os y adolescentes&#44; el riesgo de que un individuo con una relaci&#243;n TG&#47;cHDL elevada tenga obesidad es 2&#44;76 veces mayor&#44; obesidad abdominal 2&#44;82 veces mayor&#44; cLDL alto 1&#44;8 veces mayor&#44; cNoHDL alto 4&#44;29 veces mayor&#44; concentraciones elevadas de insulina 2&#44;68 veces mayor&#44; &#237;ndice HOMA-IR elevado 2&#44;54 veces mayor y la asociaci&#243;n de 3 o m&#225;s componentes del SM es 24&#44;5 veces mayor&#46; No se encontr&#243; elevaci&#243;n del riesgo de presentar pre-HTA&#47;HTA ni hiperglucemia&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0015"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0110">Discusi&#243;n</span><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hoy en d&#237;a&#44; la presencia de factores de riesgo cardiometab&#243;licos es observada cada vez con mayor frecuencia entre la poblaci&#243;n pedi&#225;trica&#46; De los factores de riesgo analizados en el presente estudio&#44; la dislipidemia constituy&#243; el m&#225;s prevalente&#44; con una frecuencia del 28&#44;1&#37;&#46; La hipertigliceridemia fue la alteraci&#243;n lip&#237;dica m&#225;s frecuente &#40;11&#44;8&#37;&#41; seguida muy de cerca por la hipercolesterolemia y la hipoalfalipoproteinemia&#44; con un 10&#44;8 y un 10&#44;2&#37;&#44; respectivamente&#46;</p><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">An&#225;lisis de estudios prospectivos tanto en pacientes con s&#237;ndrome coronario agudo como con enfermedad coronaria estable han revelado que la hipertrigliceridemia y el cHDL bajo est&#225;n &#237;ntimamente asociados con un alto riesgo cardiovascular&#44; incluso con concentraciones de cLDL en valores &#243;ptimos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0425"><span class="elsevierStyleSup">32&#44;33</span></a>&#46; La relaci&#243;n TG&#47;cHDL ha sido propuesta como un buen indicador de la presencia de riesgo cardiometab&#243;lico&#44; ya que es capaz de identificar individuos con IR y concentraciones de LDL peque&#241;as y densas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0345"><span class="elsevierStyleSup">16&#44;34</span></a>&#44; e incluso&#44; como lo demuestra un reciente estudio de caso control&#44; ser capaz de predecir un primer evento coronario<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0440"><span class="elsevierStyleSup">35</span></a>&#46; Recientemente&#44; Urbina et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0445"><span class="elsevierStyleSup">36</span></a> demostraron que la relaci&#243;n TG&#47;cHDL fue un determinante independiente de la rigidez arterial en un grupo de 893 adolescentes y adultos j&#243;venes &#40;10 a 26 a&#241;os de edad&#41;&#44; e indican que el uso de esta relaci&#243;n puede ayudar a identificar a aquellos j&#243;venes que requieren intervenci&#243;n agresiva temprana para prevenir ECV ateroscler&#243;tica temprana&#46;</p><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el presente estudio no se evidenciaron diferencias significativas por sexo en los TG&#44; cHDL ni en la relaci&#243;n TG&#47;cHDL&#44; similar a un estudio que incluy&#243; a 943 adolescentes entre los 11 y 14 a&#241;os en la ciudad de Buenos Aires y no report&#243; diferencias por sexo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0450"><span class="elsevierStyleSup">37</span></a>&#46; De all&#237; que la mayor&#237;a de los estudios de la relaci&#243;n TG&#47;cHDL realizados en poblaci&#243;n pedi&#225;trica analizan a los individuos en conjunto&#44; sin diferenciarlos por g&#233;nero&#46; Por el contrario&#44; al hacer la comparaci&#243;n de la relaci&#243;n TG&#47;cHDL entre prep&#250;beres y p&#250;beres&#44; se encontraron diferencias significativas&#44; con medias de 1&#44;89 y 2&#44;20&#44; respectivamente&#44; datos similares a los mostrados por Olson et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0455"><span class="elsevierStyleSup">38</span></a> en un grupo de 217 individuos con una relaci&#243;n TG&#47;cHDL de 1&#44;84 para prep&#250;beres y 2&#44;59 para p&#250;beres&#46; Aunque la mayor&#237;a de los autores coinciden en la relevancia del desarrollo puberal en los cambios evidenciados en la sensibilidad a la insulina en poblaci&#243;n pedi&#225;trica y sus repercusiones en el perfil lip&#237;dico&#44; hasta el momento son pocos los trabajos publicados en la literatura m&#233;dica de nuestro pa&#237;s e internacionalmente donde se tomen en consideraci&#243;n los factores de riesgo cardiometab&#243;licos sobre la base del estadio puberal&#46;</p><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el momento de definir un punto de corte para determinado par&#225;metro metab&#243;lico&#44; existe el problema de la generalizaci&#243;n de las variables sin considerar las diferencias &#233;tnicas&#46; Es bien sabido que el antecedente gen&#233;tico desempe&#241;a un papel fundamental en la sensibilidad a la insulina&#44; las medidas antropom&#233;tricas y la partici&#243;n lip&#237;dica&#44; por lo que usar puntos de corte universales para variables metab&#243;licas como la relaci&#243;n TG&#47;cHDL pudiera sobrestimar o subestimar el perfil de riesgo en diferentes poblaciones<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0460"><span class="elsevierStyleSup">39</span></a>&#46; M&#225;s a&#250;n&#44; con el hallazgo en nuestra poblaci&#243;n de bajas concentraciones de cHDL&#44; observaci&#243;n que se ha venido describiendo en la regi&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0375"><span class="elsevierStyleSup">22&#44;30</span></a>&#44; que parece constituir un rasgo fenot&#237;pico de los latinoamericanos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0465"><span class="elsevierStyleSup">40&#44;41</span></a>&#44; y que resalta la necesidad de usar valores de referencia propios de cada localidad para detectar apropiadamente alteraciones lip&#237;dicas como factores de riesgo cardiometab&#243;lico&#46;</p><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Diversas metodolog&#237;as se han propuesto para la determinaci&#243;n del punto de corte que discrimine de mejor manera individuos en riesgo cardiometab&#243;lico a partir del examen de la relaci&#243;n TG&#47;cHDL&#46; Un primer enfoque consiste en dividir los valores de la relaci&#243;n TG&#47;cHDL en terciles o quintiles y evidenciar la correlaci&#243;n de los diversos factores de riesgo con los estratos superiores&#46; En este sentido&#44; Di Bonito et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0360"><span class="elsevierStyleSup">19</span></a> estratificaron en terciles la relaci&#243;n TG&#47;cHDL en una muestra de 884 ni&#241;os y adolescentes entre los 6 y los 16 a&#241;os de edad&#44; reportando que aquellos que se encontraban en el tercil superior &#40;relaci&#243;n TG&#47;cHDL &#8805; 2&#41; incrementaban su riesgo de presentar CC elevada&#44; glucemia alterada en ayunas&#44; presi&#243;n arterial elevada&#44; resistencia a la insulina&#44; as&#237; como&#44; signos precl&#237;nicos de da&#241;o a &#243;rgano blanco&#44; como elevaci&#243;n de la ALT e hipertrofia ventricular izquierda conc&#233;ntrica&#44; en especial en individuos no obesos&#44; por lo que proponen un punto de corte de 2 para la relaci&#243;n TG&#47;cHDL para la identificaci&#243;n de individuos en riesgo&#46; Asimismo&#44; Weiss et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0475"><span class="elsevierStyleSup">42</span></a> realizan un estudio longitudinal a 13 a&#241;os en 770 adolescentes israel&#237;es entre 16-17 a&#241;os que participaron en el Jerusalem Lipid Research Clinic Study&#59; aquellos pacientes que presentaban una relaci&#243;n de TG&#47;cHDL por encima de 2&#44;54 &#40;quintil superior&#41; en los valores basales&#44; presentaron una OR de 7&#44;5 para ubicarse en el cuartil superior de las concentraciones de LDL peque&#241;as y densas en la adultez&#46;</p><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las COR son aplicadas en el campo de la medicina para evaluar pruebas diagn&#243;sticas que permitan discriminar individuos sanos de enfermos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0480"><span class="elsevierStyleSup">43</span></a>&#46; McLaughlin et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0345"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a> fueron de los primeros en usar este tipo de metodolog&#237;a en 449 individuos aparentemente sanos y establecieron un punto de corte de la relaci&#243;n TG&#47;cHDL de 3&#44;5 como predictor de IR y de concentraciones altas de LDL peque&#241;as y densas&#46; Li et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0485"><span class="elsevierStyleSup">44</span></a> determinaron el punto de corte de la relaci&#243;n TG&#47;cHDL para predecir IR en 2&#46;652 individuos de diferentes grupos &#233;tnicos y proponen un punto de corte mayor de 3 en blancos no hisp&#225;nicos y m&#233;xico-americanos&#44; y mayor de 2 para el grupo de negros no hisp&#225;nicos&#46;</p><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En poblaci&#243;n pedi&#225;trica&#44; Giannini et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0490"><span class="elsevierStyleSup">45</span></a> estudiaron el punto de corte de la relaci&#243;n TG&#47;cHDL para predecir IR en un grupo de 1&#46;452 j&#243;venes obesos con diferente etnicidad y determinaron que en individuos blancos&#44; un valor de 2&#44;27 ofrec&#237;a una OR de 6&#44;023 veces m&#225;s riesgo de presentar IR&#44; mientras que en hisp&#225;nicos y en afroamericanos las curvas COR no fueron significativas&#46; Recientemente&#44; Burns et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0495"><span class="elsevierStyleSup">46</span></a>&#44; en 141 j&#243;venes con sobrepeso entre los 9 y 18 a&#241;os&#44; obtuvieron en el an&#225;lisis COR que un punto de corte de 3 en individuos blancos y de 2&#44;5 en negros era el mejor predictor de la concentraci&#243;n de LDL peque&#241;as y densas&#46;</p><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la b&#250;squeda de m&#233;todos de clasificaci&#243;n m&#225;s sencillos que la determinaci&#243;n del patr&#243;n de las part&#237;culas de LDL&#44; la cuantificaci&#243;n de la sensibilidad a la insulina o la evaluaci&#243;n de enfermedad ateroescler&#243;tica subcl&#237;nica&#44; se decidi&#243; clasificar nuestra poblaci&#243;n&#44; desde un punto de vista cl&#237;nico&#44; en individuos con riesgo y sin riesgo cardiometab&#243;lico&#44; tomando como referencia la presencia de 2 o m&#225;s factores de riesgo reconocidos&#44; para la posterior aplicaci&#243;n del an&#225;lisis COR&#46; Se observa que la media de la relaci&#243;n TG&#47;cHDL fue de 1&#44;60 en individuos sin riesgo y 3&#44;50 en individuos con riesgo en el grupo prep&#250;ber&#44; y de 1&#44;87 entre aquellos sin riesgo y 4&#44;18 con riesgo en el grupo de p&#250;beres &#40;p &#60; 0&#44;0001&#41;&#46; Los puntos de corte de la relaci&#243;n TG&#47;cHDL para los grupos de prep&#250;beres y p&#250;beres fueron 1&#44;77 y 2&#44;49&#44; respectivamente&#44; que para simplificar se redondearon a 1&#44;8 en prep&#250;beres y 2&#44;5 en p&#250;beres&#46; Al realizar un an&#225;lisis de la probabilidad de presentar factores de riesgo cardiometab&#243;lico a partir de estos puntos de corte se encuentra que la mayor OR para el SM fue 25&#44;18&#44; lo que puede explicarse por el hecho de que tanto la hipertrigliceridemia como el cHDL bajo son parte de los criterios diagn&#243;sticos de esta entidad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0500"><span class="elsevierStyleSup">47</span></a>&#46; En segundo lugar&#44; de predicci&#243;n de riesgo le sigue la presencia de cNoHDL alto &#40;OR &#61; 4&#44;41&#41;&#44; que estima la concentraci&#243;n de todas las lipoprote&#237;nas conteniendo Apo B como son VLDL&#44; IDL&#44; LDL e incluso Lp&#40;a&#41;&#44; en contraste con el cLDL&#44; el cual no incluye el cVLDL&#46; La relaci&#243;n TG&#47;cHDL&#44; seg&#250;n algunos autores&#44; parece ser un mejor marcador que la estimaci&#243;n del cLDL en el establecimiento del riesgo cardiovascular y la monitorizaci&#243;n del tratamiento&#44; presentando una buena correlaci&#243;n con la concentraci&#243;n de LDL peque&#241;as<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0505"><span class="elsevierStyleSup">48&#44;49</span></a>&#46;</p><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los puntos de corte antes mencionados tambi&#233;n predicen m&#225;s de 2&#44;5 veces el riesgo de presentar elevaci&#243;n de par&#225;metros indicativos de IR&#44; como son el &#237;ndice HOMA-IR y la insulina basal&#46; Esto se explica por la influencia que tiene la insulina en el metabolismo de las part&#237;culas ricas en TG&#59; la lipoprote&#237;na lipasa&#44; la prote&#237;na transferidora de esteres de colesterol&#44; potencialmente la lipasa hep&#225;tica y la prote&#237;na transferidora de fosfol&#237;pidos exhiben en presencia de IR una disminuci&#243;n en el metabolismo de las part&#237;culas ricas en TG&#44; favoreciendo un intercambio de TG desde lipoprote&#237;nas conteniendo Apo B&#44; por &#233;steres de colesterol desde las HDL&#59; esto se traduce en la llamada dislipidemia aterog&#233;nica&#44; la cual presenta concentraciones de TG y LDL patr&#243;n B elevadas&#44; con HDL enriquecidas en TG&#44; las cuales presentan menor actividad en el transporte en reverso del colesterol y mayor aclaramiento a nivel renal<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0515"><span class="elsevierStyleSup">50</span></a>&#46; En esta misma l&#237;nea&#44; y entendiendo que la inflamaci&#243;n del tejido adiposo visceral&#44; el dep&#243;sito ect&#243;pico del tejido adiposo y la disfunci&#243;n del tejido adiposo son los mediadores de la IR en humanos&#44; independientemente de la masa grasa corporal total<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0520"><span class="elsevierStyleSup">51-53</span></a>&#44; se encuentra en nuestro estudio que una relaci&#243;n TG&#47;cHDL elevada predice un riesgo de 2&#44;71 veces m&#225;s probabilidad de presentar obesidad abdominal&#44; un &#237;ndice sustituto de la presencia de tejido adiposo visceral en el organismo&#46;</p><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hasta el momento son pocos los trabajos publicados que posean muestras representativas de las diversas poblaciones donde se haya estudiado la relaci&#243;n TG&#47;cHDL como un predictor de riesgo cardiometab&#243;lico&#44; por tanto&#44; resulta dif&#237;cil comparar nuestros resultados con los de otros autores&#44; sobre todo considerando las diferencias poblacionales&#44; as&#237; como diferencias en la metodolog&#237;a empleada en las diversas investigaciones&#46; No obstante&#44; se proponen los valores de la relaci&#243;n de TG&#47;cHDL de 1&#44;8 y 2&#44;5 para individuos prep&#250;beres y p&#250;beres&#44; respectivamente&#44; como puntos de corte para este par&#225;metro en los ni&#241;os y adolescentes de la ciudad de M&#233;rida&#44; recomend&#225;ndose la realizaci&#243;n de futuras investigaciones donde se examinen estos puntos de corte con la aparici&#243;n de marcadores de aterosclerosis subcl&#237;nica como la determinaci&#243;n del espesor &#237;ntima&#47;media carot&#237;deo y&#44; de ser posible&#44; seguimiento a largo plazo para evidenciar la incidencia de desenlaces en relaci&#243;n con el par&#225;metro estudiado&#46;</p></span><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0115">Conflicto de intereses</span><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran no tener ning&#250;n conflicto de intereses&#46;</p></span><span id="sec0060" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0120">Financiaci&#243;n</span><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se agradece el financiamiento recibido por el Consejo de Desarrollo Cient&#237;fico&#44; Human&#237;stico&#44; Tecnol&#243;gico y del Arte de la Universidad de Los Andes &#40;CDCHTA-ULA&#41; bajo el proyecto M-1013-11-07-AA y ADG M-10&#44; as&#237; como del Fondo Nacional de Ciencia&#44; Tecnolog&#237;a e Innovaci&#243;n &#40;FONACIT&#41; del Ministerio del Poder Popular para Ciencia&#44; Tecnolog&#237;a e Innovaci&#243;n&#44; con el proyecto N&#46;&#176; 2012000970&#46;</p></span></span>"
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                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Prep&#250;beres<br>&#40;n &#61; 558&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Edad &#40;a&#241;os&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">8&#44;6 &#177; 1&#44;3&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">14&#44;0 &#177; 2&#44;3&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Sexo &#40;F&#47;M&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">231 &#40;41&#44;4&#41;&#47;327 &#40;58&#44;6&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">422 &#40;57&#44;5&#41;&#47;312 &#40;42&#44;5&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">IMC &#40;kg&#47;m<span class="elsevierStyleSup">2</span>&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">17&#44;0 &#177; 2&#44;9&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">20&#44;4 &#177; 3&#44;7&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">PAS &#40;mmHg&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">96&#44;0 &#177; 10&#44;5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">100&#44;8 &#177; 12&#44;9&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">PAD &#40;mmHg&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">63&#44;4 &#177; 8&#44;2&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">65&#44;2 &#177; 8&#44;9&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Glucemia &#40;mg&#47;dl&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">87&#44;6 &#177; 8&#44;4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">84&#44;1 &#177; 9&#44;1&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">CT &#40;mg&#47;dl&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">159&#44;8 &#177; 25&#44;9&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">152&#44;8 &#177; 30&#44;5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">TG &#40;mg&#47;dl&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">75&#44;6 &#177; 39&#44;6&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">88&#44;0 &#177; 52&#44;4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">cHDL &#40;mg&#47;dl&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">45&#44;2 &#177; 11&#44;5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">42&#44;9 &#177; 8&#44;8&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">cLDL &#40;mg&#47;dl&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">99&#44;7 &#177; 23&#44;2&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">92&#44;2 &#177; 25&#44;7&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">cNoHDL &#40;mg&#47;dl&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">114&#44;6 &#177; 25&#44;2&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">109&#44;8 &#177; 28&#44;8&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">TG&#47;cHDL&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">1&#44;8 &#177; 1&#44;5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">2&#44;2 &#177; 1&#44;7&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Insulina &#40;&#956;IU&#47;ml&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">3&#44;0 &#177; 2&#44;8&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">3&#44;7 &#177; 3&#44;5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;022&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">HOMA-IR<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;6 &#177; 0&#44;6&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;7 &#177; 0&#44;7&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;042&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">QUICKI<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;4 &#177; 0&#44;0&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;4 &#177; 0&#44;0&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;016&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr></tbody></table>
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                  \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head  " rowspan="2" align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Variables</th><th class="td" title="table-head  " colspan="3" align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Prep&#250;beres &#40;n &#61; 558&#41;</th><th class="td" title="table-head  " colspan="3" align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">P&#250;beres &#40;n &#61; 734&#41;</th></tr><tr title="table-row"><th class="td-with-role" title="table-head ; entry_with_role_rowhead " align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Sin riesgo &#40;n &#61; 474&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">En riesgo &#40;n&#61;84&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Valor p&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Sin riesgo &#40;n &#61; 628&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">En riesgo &#40;n &#61; 106&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Valor p&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Edad &#40;a&#241;os&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">8&#44;3 &#177; 1&#44;3&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">7&#44;9 &#177; 1&#44;1&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">NS&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">13&#44;5 &#177; 2&#44;2&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">13&#44;2 &#177; 2&#44;4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">NS&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Sexo &#40;F&#47;M&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">190 &#40;40&#44;1&#41;&#47;284 &#40;59&#44;9&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">41 &#40;48&#44;8&#41;&#47;43 &#40;51&#44;2&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">NS&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">368 &#40;58&#44;6&#41;&#47;260 &#40;41&#44;4&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">54 &#40;50&#44;9&#41;&#47;52 &#40;49&#44;1&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">NS&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">IMC &#40;kg&#47;m<span class="elsevierStyleSup">2</span>&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">16&#44;7 &#177; 2&#44;5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">18&#44;9 &#177; 4&#44;1&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">19&#44;8 &#177; 3&#44;2&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">24&#44;2 &#177; 4&#44;4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">PAS &#40;mmHg&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">95&#44;1 &#177; 9&#44;8&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">101&#44;1 &#177; 12&#44;3&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">99&#44;8 &#177; 12&#44;4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">106&#44;2 &#177; 14&#44;6&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">PAD &#40;mmHg&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">62&#44;6 &#177; 7&#44;8&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">67&#44;7 &#177; 9&#44;1&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">64&#44;7 &#177; 8&#44;6&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">68&#44;3 &#177; 9&#44;7&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Glucemia &#40;mg&#47;dl&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">87&#44;5 &#177; 8&#44;4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">88&#44;6 &#177; 8&#44;2&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">NS&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">83&#44;9 &#177; 8&#44;9&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">85&#44;8 &#177; 10&#44;3&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;044&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">CT &#40;mg&#47;dl&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">156&#44;1 &#177; 22&#44;6&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">180&#44;9 &#177; 32&#44;7&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">149&#44;0 &#177; 24&#44;6&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">175&#44;0 &#177; 47&#44;6&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">TG &#40;mg&#47;dl&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">69&#44;4 &#177; 30&#44;6&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">110&#44;9 &#177; 60&#44;7&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">78&#44;3 &#177; 34&#44;4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">146&#44;0 &#177; 90&#44;7&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">cHDL &#40;mg&#47;dl&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">46&#44;5 &#177; 10&#44;8&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">37&#44;6 &#177; 12&#44;3&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">43&#44;7 &#177; 8&#44;4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">38&#44;6 &#177; 9&#44;6&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">cLDL &#40;mg&#47;dl&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">95&#44;9 &#177; 20&#44;0&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">121&#44;4 &#177; 28&#44;0&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">89&#44;6 &#177; 20&#44;6&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">107&#44;2 &#177; 42&#44;1&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">cNoHDL &#40;mg&#47;dl&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">109&#44;5 &#177; 21&#44;0&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">143&#44;3 &#177; 27&#44;6&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">105&#44;2 &#177; 22&#44;6&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">136&#44;4 &#177; 43&#44;1&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">TG&#47;cHDL&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">1&#44;6 &#177; 0&#44;8&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">3&#44;5 &#177; 2&#44;9&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">1&#44;8 &#177; 0&#44;9&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">4&#44;1 &#177; 3&#44;5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Insulina &#40;&#956;IU&#47;ml&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0010"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">2&#44;8 &#177; 2&#44;0&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">6&#44;4 &#177; 6&#44;9&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">3&#44;2 &#177; 2&#44;7&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">6&#44;2 &#177; 5&#44;4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">HOMA-IR<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0010"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;5 &#177; 0&#44;4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">1&#44;4 &#177; 1&#44;6&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;6 &#177; 0&#44;5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">1&#44;3 &#177; 1&#44;2&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">QUICKI<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0010"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;4 &#177; 0&#44;0&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;4 &#177; 0&#44;0&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;02&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;4 &#177; 0&#44;0&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;3 &#177; 0&#44;0&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr></tbody></table>
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                  \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Factor de riesgo&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">OR&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Intervalo de confianza del 95&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">p&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Obesidad&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">2&#44;84&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">1&#44;91-4&#44;22&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Obesidad abdominal&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">2&#44;71&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">1&#44;88 -3&#44;90&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">PreHTA-HTA&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">1&#44;43&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;95-2&#44;14&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">NS&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">cLDL alto&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">1&#44;83&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">1&#44;28-2&#44;62&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">cNoHDL alto&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">4&#44;41&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">2&#44;65-7&#44;33&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Hiperglucemia&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">1&#44;15&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#44;54-2&#44;45&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">NS&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">1&#44;35-5&#44;48&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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Información del artículo
ISSN: 25300164
Idioma original: Español
DOI:10.1016/j.endinu.2017.10.010
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