Riesgo cardiometabólico en población colombiana con perfíl dietario bajo en fibra y ácidos grasos poliinsaturados.

Autores/as

  • Martha Nancy Calderón Ozuna UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA
  • Ginneth Lorena Riaño Ayala Universidad Nacional de Colombia
  • Claudia Lorena Cruz Hernández
  • Haiver Antonio Rodríguez Navarro
  • Julieth Daniela Buell Acosta
  • Luz Helena Aranzalez Ramírez

DOI:

https://doi.org/10.12873/431riano

Palabras clave:

Diabetes mellitus tipo 2, obesidad, índices aterogénicos, índices antropométricos, factores de riesgo y encuesta frecuencia de alimentos

Resumen

Introducción: Los factores de riesgo a enfermedades metabólicas y cardiovasculares pueden pasar desapercibidos en personas aparentemente sanas, consideradas así por tener dentro del rango normal el índice de masa corporal (IMC) y la tensión arterial. Al determinar tempranamente los factores de riesgo a las alteraciones metabólicas puede retrasarse el desarrollo de patologías, como la diabetes mellitus tipo 2 (DM2) y sus complicaciones, que actualmente causan discapacidad y muerte a nivel global.

Objetivo: Evaluar factores de riesgo metabólico y cardiovascular en adultos colombianos aparentemente sanos, entre 40 a 70 años.

Material y métodos: Se seleccionaron voluntarios sin medicación antihipertensiva ni hipoglucemiante, entre otros fármacos A cada participante se le determinó glucosa basal y perfil lipídico completo en suero, las medidas antropométricas y de composición corporal. Se diligenció la escala Finnish Diabetes Risk Score (FINDRISC), una encuesta de frecuencia de alimentos y sociodemográfica.

Resultados: De acuerdo con los criterios de inclusión, 535 voluntarios completaron el protocolo, de ellos el 70% presentó alteración del IMC. En el 57% se detectó riesgo a padecer DM2 en un lapso de 10 años, valorado entre moderado y alto mediante FINDRISC. Se encontró en el 23% hiperglucemia, el 2% en rango de diagnóstico a DM2. Se determinó alguna forma de dislipidemia en el 86% de la población y el 66% presentó riesgo cardiovascular. El análisis nutricional de macronutrientes permitió detectar deficiencia en el consumo de fibra, ácidos grasos monoinsaturados y poliinsaturados.

Conclusiones: Una valoración integral, con implementación de herramientas de fácil acceso y aplicación como el FINDRISC, los índices antropométricos y aterogénicos, logró detectar en una población aparentemente sana, alto riesgo a enfermedad cardiovascular y a DM2. El patrón dietario con características de tipo occidental, puede ser una de las causas en el aumento del porcentaje del factor de riesgo cardiovascular y las alteraciones metabólicas.

Citas

Pico Fonseca SM, Hernández Carrillo M, Muñoz Orozco LC. Spatial description of cardiovascular risk in the elderly population: Case of Cali - Colombia. Nutr Clin y Diet Hosp. 2022;42(2):133–41.

Hajar R. Risk Factors for Coronary Artery Disease: Historical Perspectives. Heart Views. 2017;18(3):109–14.

Lind L. Population-based cardiovascular cohort studies in Uppsala. Upsala Journal of Medical Sciences. 2019 Jan;124(1):16–20.

Pencina M, Navar A, Wojdyla D, Sanchez R, Khan I, Elassal J, et al. Quantifying Importance of Major Risk Factors for Coronary Heart Disease. Circulation. 2019 Mar;139(13):1603–11.

Madden A, Smith S. Body composition and morphological assessment of nutritional status in adults: a review of anthropometric variables. Journal of Human nutrition and dietetics. 2016; 29 (1), 7-25, and (6) 714-732.

Holmes C, Racette S. The Utility of Body Composition Assessment in Nutrition and Clinical Practice: An Overview of Current Methodology. Nutrients. 2021 Jul;13(8).

Hall M. Body Mass Index and Heart Failure Mortality. Journal of the American College of Cardiology: Heart failure Vol. 6. 2018. p. 243–5.

García G, Trujillo A, García V. Diet quality, general health and anthropometric outcomes in a Latin American population: Evidence from the Colombian National Nutritional Survey (ENSIN) 2010. Public Health Nutr. 2021;24(6):1385–92.

World Medical Association Declaration of Helsinki: ethical principles for medical research involving human subjects. JAMA. 2013 Nov;310(20):2191–4.

Bautista L, Herrán O, Pryer J. Development and simulated validation of a food-frequency questionnaire for the Colombian population. Public Health Nutrition. 2005;8(2):181–8.

Friedewald W, Levy R, Fredickson D. Estimation of the Concentration of Low-Density Lipoprotein Cholesterolin Plasma, Without Use of the Preparative Ultracentrifuge. Clin Chem. 2013;53(9):1689–99.

Ross R, Neeland I, Yamashita S, Shai I, Seidell J, Magni P, et al. Waist circumference as a vital sign in clinical practice: a Consensus Statement from the IAS and ICCR Working Group on Visceral Obesity. Nat Rev Endocrinol. 2020 Mar;16(3):177–89.

Ministerio de salud y proteccion social. Guía de práctica clínica para la prevención y seguimiento de dislipidemias en población mayor de 18 años. Inst evaluaciones Tecnol en salud [Internet]. 2014;(27).

Guía de práctica clínica para el diagnóstico, tratamiento y seguimiento de la diabetes mellitus tipo 2 en la población mayor de 18 años. 2015.

Sukkriang N, Chanprasertpinyo W, Wattanapisit A, Punsawad C, Thamrongrat N, Sangpoom S. Correlation of body visceral fat rating with serum lipid profile and fasting blood sugar in obese adults using a noninvasive machine. Heliyon. 2021;7(2).

Fappi A, Mittendorfer B. Different physiological mechanisms underlie an adverse cardiovascular disease risk profile in men and women. Proc Nutr Soc. 2020 May;79(2):210–8.

Baioumi A. Chapter 3 Comparing Measures of Obesity: Waist Circumference, Waist-Hip, and Waist-Height Ratios. Nutrition in the prevention and treatment of abdominal obesity Second Ed. 2019. p. 29–40.

Pulit S, Stoneman C, Morris A, Wood A, Glastonbury C, Tyrrell J, et al. Meta-analysis of genome-wide association studies for body fat distribution in 694.649 individuals of European ancestry. Hum Mol Genet. 2019 Jan;28(1):166–74.

Belalcazar S, Acosta E, Medina J, Salcedo M. Conventional biomarkers for cardiovascular risks and their correlation with the castelli risk index-indices and TG/c-HDL. Archivos Medicina (Manizales) 2020; 20(1):11-22.

García A, Buitrago P, Rodríguez M, Zambrano D. Índices Aterogénicos y Composición Corporal en Cadetes de una Escuela de Formación Militar Colombiana. Sanid Militar. 2020;76(1):13–8.

Institute of Medicine. Dietary Reference Intakes: The Essential Guide to Nutrient Requirements. Washington, DC: The National Academies Press. 2006. https://doi.org/10.17226/11537.

Herrán O, Gamboa E, Zea M. Energy and protein intake in the Colombian population: results of the 2015 ENSIN population survey. J Nutr Sci. 2021;1–10.

Schwingshackl L, Zähringer J, Beyerbach J, Werner S, Heseker H, Koletzko B, et al. Total dietary fat intake, fat quality, and health outcomes: a scoping review of systematic reviews of prospective studies. Annals Nutrition and Metabolism. 2021;77(1):4–15.

Camerotto C, Cupisti A, D’Alessandro C, Muzio F, Gallieni M.

Dietary fiber and gut microbiota in renal diets. Nutrients. 2019;11(9):1–15.

Slavin J. Position of the American Dietetic Association: Health implications of dietary fiber. J Am Diet Assoc. 2008 Oct;108(10): 1716–31.

Guan Z, Yu E, Feng Q. Soluble dietary fiber, one of the most important nutrients for the gut microbiota. Molecules. 2021;26(22): 1–15.

Poznyak A, Grechko A, Poggio P, Myasoedova V, Alfieri V, Orekhov A. The diabetes mellitus–atherosclerosis connection: The role of lipid and glucose metabolism and chronic inflammation. Int J Mol Sci. 2020;21(5):1–13.

The World Health Organization. Malnutrition [Internet]. 2018 y 2021.

Suárez W, Sánchez A. Índice de masa corporal: ventajas y desventajas de su uso en la obesidad. Relación con la fuerza y la actividad física. Nutr Clin Med. 2018;XII(3):128–39.

Ding C, Chan Z, Magkos F.The “metabolically Obese, NormalWeight’ Phenotype.”. Curr Opin Clin Nutr Metab Care. 2016;19(6): 408–17.

Rojas Y, Garzón A, Hernández F, Pacheco B, González D, Campos J, et al. Burden of Disease Attributable to Obesity and Overweight in Colombia. Value Heal Regional Issues. 2019;20(40): 66–72.

Anderson J, Baird P, Davis R, Ferreri S, Knudtson M, Koraym A, et al. Health benefits of dietary fiber. Nutr Rev. 2009;67(4):188–205.

Vilcanqui F, Vílchez C. Fibra dietaria: nuevas definiciones, propiedades funcionales y beneficios para la salud. Revisión. Arch Latinoam Nutr. 2017;67(2):146–56.

Romero M, Vasquez E, Acero G. Estimación de los costos directos de los eventos coronarios en Colombia. Rev Colomb Cardiol. 2018;25(6).

Descargas

Publicado

23-03-2023 — Actualizado el 23-05-2023

Cómo citar

Calderón Ozuna, M. N., Riaño Ayala, G. L., Cruz Hernández, C. L., Rodríguez Navarro, H. A., Buell Acosta, J. D. ., & Aranzalez Ramírez, L. H. . (2023). Riesgo cardiometabólico en población colombiana con perfíl dietario bajo en fibra y ácidos grasos poliinsaturados. Nutrición Clínica Y Dietética Hospitalaria, 43(1). https://doi.org/10.12873/431riano

Número

Sección

Artículos originales

Categorías