Anthropometric, body composition and biochemical indicators for the prediction of the HOMA-IR index in adult men / Indicadores antropométricos, de composição corporal e bioquímicos para predição do índice HOMA-IR em homens adultos

AUTOR(ES)

Ana Carolina Junqueira Vasques

DATA DE PUBLICAÇÃO

2008

RESUMO

O presente estudo objetivou avaliar a eficácia de indicadores antropométricos e de composição corporal e de indicadores bioquímicos do perfil lipídico plasmático em predizer o índice HOMA-IR em homens. Realizou-se um estudo de delineamento transversal, no qual foram avaliados 138 indivíduos adultos (20 59 anos) saudáveis. A avaliação antropométrica constou da determinação do peso, da estatura, do diâmetro abdominal sagital (DAS) e dos perímetros da cintura (PC), do quadril e da coxa. O PC e o DAS foram aferidos em quatro locais anatômicos distintos. A composição corporal foi avaliada por bioimpedância elétrica. Os nove indicadores antropométricos e de composição corporal estudados foram analisados segundo o tipo de obesidade que se propõe a avaliar: indicadores de obesidade central (PC, DAS, índice de conicidade e relação cintura/estatura), indicadores de obesidade geral (índice de massa corporal e percentual de gordura corporal) e indicadores de distribuição de gordura corporal (relação cintura/quadril, relação cintura/coxa e índice sagital). Os indicadores bioquímicos do perfil lipídico analisados foram o colesterol total (CT), o HDL-C, o LDL-C e os triglicérides (TG). As relações CT/HDL-C e TG/HDL-C foram calculadas. O índice HOMA-IR (Homeostasis Model Assessment Insulin Resistance), indicador de resistência à insulina (RI), foi calculado pela fórmula: HOMA-IR = insulinemia de jejum (U/mL) x glicemia de jejum (mmol/L) / 22,5, sendo considerado para as análises o ponto de corte referente ao percentil 75. A análise estatística constou da análise de correlação intraclasse, da análise de variância com o teste post-hoc de Tukey, do teste de Kruskall-Wallis com o teste post-hoc de Dunns, dos coeficientes de correlação de Spearman e Pearson e da construção de curvas ROC (Receiver Operating Characteristic Curve). Verificou-se elevada reprodutibilidade para todas as medidas do PC e do DAS, com coeficientes de correlação intraclasse variando de 0,986 a 0,999 (p<0,001). O PC aferido na menor cintura e o DAS aferido no maior diâmetro abdominal diferiram dos demais locais. Entre os locais testados, a menor cintura entre o tórax e o quadril, para o DAS, e o ponto médio entre a crista ilíaca e a última costela, para o PC, foram os locais que apresentaram as correlações mais fortes com o HOMA-IR (r = 0,482 e 0,464; p<0,001) e as maiores áreas abaixo das curvas ROC (0,716 0,051 e 0,746 0,049; p<0,001) respectivamente, e, conseqüentemente, apresentaram melhor eficiência em predizer o risco de RI. Entre os nove indicadores de obesidade analisados, o PC e o DAS foram os mais promissores para avaliação do risco de RI. Os valores de 89,3 cm (sensibilidade = 80% e especificidade = 66%) para o PC e de 20,0 cm (sensibilidade = 77,1% e especificidade = 68%) para o DAS foram os pontos de corte que apresentaram maior acurácia para a predição de níveis mais elevados do HOMA-IR. Para os indicadores bioquímicos do perfil lipídico, constatou-se que a RTG/HDL-C foi a que apresentou correlação mais forte (r =0,334; p<0,001) e maior área abaixo da curva ROC (0,724 0,046; p<0,001), resultando em melhor eficácia para a predição do índice HOMA-IR. Sugere-se a utilização desses três indicadores como instrumentos alternativos para a predição de RI na prática clínica. Contudo, ressalta-se a necessidade de maior número de investigações acerca do comportamento desses indicadores na predição de RI em amostras maiores, abrangendo outros extratos da população brasileira, incluindo mulheres, adolescentes e idosos, o que viabilizará a utilização desses indicadores de RI nos screenings populacionais e na prática clínica, de forma padronizada, respeitando as características da nossa população.

ASSUNTO(S)

antropometria insulin resistance obesity resistência à insulina obesidade lipoproteins lipoproteínas antropometry nutricao

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