Área bajo curva roc de porcentaje de grasa corporal como estimativo de síndrome metabólico en adultos de barranquilla, colombia

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2017
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Abstract
Introducción: El objetivo del presente trabajo fue determinar la relación entre grasa corporal y Síndrome Metabólico (SM), utilizando curvas ROC, en adultos de una localidad del caribe colombiano. Material y Métodos: Estudio transversal con 552 adultos de 20 a 64 años, con información completa de perfil lipídico, glicemia y mediciones antropométricas: peso, talla, presión arterial, perímetro de cintura y pliegues cutáneos. Se calculó porcentaje de grasa corporal mediante ecuaciones de Siri, Brozeck y Lean y se determinó la presencia de SM mediante 4 consensos: AHA, ATP III, IDF y Armonizado. Para comparar los promedios de grasa corporal según estos se usó T de Student y/o U de Mann Whitney. Se utilizó análisis de curvas ROC para determinar puntos de corte de la grasa corporal para determinar el SM. Resultados: Las medias de grasa corporal fueron mayores en sujetos con SM independientemente del método utilizado (p<0,05). Las áreas bajo curva ROC oscilaron entre 63% y 76,9%, con sensibilidades entre 50% y 85%, y especificidades entre 51% y 78%. Mediante Lean-cintura y el consenso de AHA se obtuvo el valor más alto del área bajo la curva (0,77; punto de corte: 37,1; sensibilidad: 60,8; especificidad: 78,8%) y utilizando Siri y el consenso Armonizado se obtuvo el valor más bajo (0,63; punto de corte: 28,5; sensibilidad: 80%; especificidad: 42,5%). Conclusiones: El análisis de curvas ROC permite identificar la relación entre grasa corporal y síndrome metabólico, y podría emplearse como tamizaje, teniendo en cuenta que los valores de sensibilidad y especificidad dependen de las mediciones antropométricas y las ecuaciones empleadas.
Reference Key
olaciregui2017revistarea Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors Adalgisa Esther Alcocer Olaciregui, Rusvelt Franklin Vargas Moranth, Edgar Navarro Lechuga
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Journal surfaces and interfaces
Year 2017
DOI
10.14306/renhyd.21.4.398
URL
http://renhyd.org/index.php/renhyd/article/view/398
Keywords
nutrition deficiency diseases foods and food supplynutritional diseases

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