Agregação e padrão de combinação dos componentes da síndrome metabólica em uma população rural adulta brasileira
Palavras-chave:
Síndrome x metabólica, Fatores de risco, População rural, Análise por conglomerados, Obesidade abdominalResumo
CONTEXTO E OBJETIVO: A síndrome metabólica é caracterizada pela agregação de fatores de risco cardiovasculares como obesidade, dislipidemia, resistência à insulina, hiperinsulinemia, intolerância à glicose e hipertensão arterial. Este estudo objetivou estimar a probabilidade de agregação e o padrão de combinação de três ou mais componentes da síndrome metabólica em população rural adulta brasileira. TIPO DE ESTUDO E LOCAL: Estudo transversal, conduzido em duas comunidades rurais da região do Vale do Jequitinhonha, Minas Gerais. MÉTODOS: A amostra foi constituída de 534 adultos, de ambos os sexos, dos quais foram aferidas a circunferência da cintura, a pressão arterial e características demográficas, do estilo de vida e bioquímicas. Prevalências da síndrome metabólica e seus componentes foram estimados usando a definição da National Cholesterol Education Program – Adult Treatment Panel III. A equação da distribuição binomial foi utilizada para avaliar a probabilidade de agregação dos componentes da síndrome metabólica. O nível de significância estatística estabelecido foi 5% (P < 0,05). RESULTADOS: Síndrome metabólica foi mais frequente em mulheres (23,3%) que homens (6,5%). A agregação de três ou mais componentes da síndrome metabólica foi maior do que esperada ao acaso. Combinações mais comuns para três componentes da síndrome metabólica foram hipertrigliceridemia + baixos níveis de HDL-c + hipertensão arterial, obesidade abdominal + baixos níveis de HDL-c + hipertensão arterial. Para quatro componentes, obesidade abdominal + hipertrigliceridemia + baixos níveis de HDL-c + hipertensão arterial. CONCLUSÃO: Na população estudada, a prevalência da síndrome metabólica foi alta entre mulheres e houve agregação dos seus componentes acima do esperado que ocorra ao acaso, sugerindo padrão não aleatório de combinação.
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Referências
Cornier MA, Dabelea D, Hernandez TL, et al. The metabolic syndrome. Endocr Rev. 2008;29(7):777-822.
Ford ES. The metabolic syndrome and mortality from cardiovascular disease and all-causes: findings from the National Health and Nutrition Examination Survey II Mortality Study. Atherosclerosis. 2004;173(2):309-14.
Dutra ES, de Carvalho KM, Miyazaki E, Hamann EM, Ito MK. Metabolic syndrome in central Brazil: prevalence and correlates in the adult population. Diabetol Metab Syndr. 2012;4(1):20.
Oliveira EP, Souza MLA, Lima MDA. Prevalência de síndrome metabólica em uma área rural do semi-árido baiano [Prevalence of metabolic syndrome in a semi-arid rural area in Bahia]. Arq Bras Endocrinol Metabol. 2006;50(3):456-65.
Gregory CO, Dai J, Ramirez-Zea M, Stein AD. Occupation is more important than rural or urban residence in explaining the prevalence of metabolic and cardiovascular disease risk in Guatemalan adults. J Nutr. 2007;137(5):1314-9.
Zubair N, Kuzawa CW, McDade TW, Adair LS. Cluster analysis reveals important determinants of cardiometabolic risk patterns in Filipino women. Asia Pac J Clin Nutr. 2012;21(2):271-281.
Kim TN, Kim JM, Won JC, et al. A decision tree-based approach for identifying urban-rural differences in metabolic syndrome risk factors in the adult Korean population. J Endocrinol Invest. 2012;35(9):847-52.
Lawes CM, Vander Hoorn S, Rodgers A, International Society of Hypertension. Global burden of blood-pressure-related disease, 2001. Lancet. 2008;371(9623):1513-8.
Wild S, Roglic G, Green A, Sicree R, King H. Global prevalence of diabetes: estimates for the year 2000 and projections for 2030. Diabetes Care. 2004;27(5):1047-53.
Kahn R, Buse J, Ferrannini E, et al. The metabolic syndrome: time for a critical appraisal: joint statement from the American Diabetes Association and the European Association for the Study of Diabetes. Diabetes Care. 2005;28(9):2289-304.
Reaven GM. The metabolic syndrome: is this diagnosis necessary? Am J Clin Nutr. 2006;83(6):1237-47.
Expert Panel on Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Cholesterol in Adults. Executive Summary of The Third Report of The National Cholesterol Education Program (NCEP) Expert Panel on Detection, Evaluation, And Treatment of High Blood Cholesterol In Adults (Adult Treatment Panel III). JAMA. 2001;285(19):2486-97.
Kuk JL, Ardern CI. Age and sex differences in the clustering of metabolic syndrome factors: association with mortality risk. Diabetes Care. 2010;33(11):2457-61.
Grundy SM, Cleeman JI, Daniels SR, et al. Diagnosis and management of the metabolic syndrome: an American Heart Association/National Heart, Lung, and Blood Institute Scientific Statement. Circulation. 2005;112(17):2735-52.
Pearson TA, Mensah GA, Alexander RW, et al. Markers of inflammation and cardiovascular disease: application to clinical and public health practice: A statement for healthcare professionals from the Centers for Disease Control and Prevention and the American Heart Association. Circulation. 2003;107(3):499-511.
Lohman TG, Roche AF, Martorell R. Anthropometric standardization reference manual. Champaign: Human Kinetics Books; 1988.
Friedewald WT, Levy RI, Fredrickson DS. Estimation of the concentration of low-density lipoprotein cholesterol in plasma, without use of the preparative ultracentrifuge. Clin Chem. 1972;18(6):499-502.
Chobanian AV, Bakris GL, Black HR, et al. The Seventh Report of the Joint National Committee on Prevention, Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Pressure: the JNC 7 report. JAMA. 2003;289(19):2560-72.
Snedecor GW, Cochran WG. Statistical methods. 6th ed. Ames: Iowa State University Press; 1967.
Aekplakorn W, Kessomboon P, Sangthong R, et al. Urban and rural variation in clustering of metabolic syndrome components in the Thai population: results from the fourth National Health Examination Survey 2009. BMC Public Health. 2011;11:854.
Bicalho PG, Hallal PC, Gazzinelli A, Knuth AG, Velásquez-Meléndez
G. Atividade física e fatores associados em adultos de área rural em Minas Gerais, Brasil [Adult physical activity levels and associated factors in rural communities of Minas Gerais State, Brazil]. Rev Saude Publica. 2010;44(5):884-93.
Wilson PW, Kannel WB, Silbershatz H, D’Agostino RB. Clustering of metabolic factors and coronary heart disease. Arch Intern Med. 1999;159(10):1104-09.
Stagnaro S. Epidemiological evidence for the non-random clustering of the components of the metabolic syndrome: multicentre study of the Mediterranean Group for the Study of Diabetes. Eur J Clin Nutr. 2007;61(9):1143-4.
Aizawa Y, Watanabe H, Ramadan MM, et al. Clustering trend of components of metabolic syndrome. Int J Cardiol. 2007;121(1):117-8.
Ramachandran A, Snehalatha C, Latha E, Satyavani K, Vijay V. Clustering of cardiovascular risk factors in urban Asian Indians. Diabetes Care. 1998;21(6):967-71.
Genest J Jr, Cohn JS. Clustering of cardiovascular risk factors: targeting high-risk individuals. Am J Cardiol. 1995;76(2):8A-20A.
Yusuf HR, Giles WH, Croft JB, Anda RF, Casper ML. Impact of multiple risk factor profiles on determining cardiovascular disease risk. Prev Med. 1998;27(1):1-9.
Katakami N, Kaneto H, Matsuhisa M, et al. Clustering of several cardiovascular risk factors affects tissue characteristics of the carotid artery. Atherosclerosis. 2008;198(1):208-13.
Guize L, Thomas F, Pannier B, et al. All-cause mortality associated with specific combinations of the metabolic syndrome according to recent definitions. Diabetes Care. 2007;30(9):2381-7.
Hong Y, Jin X, Mo J, et al. Metabolic syndrome, its preeminent clusters, incident coronary heart disease and all-cause mortality--results of prospective analysis for the Atherosclerosis Risk in Communities study. J Intern Med. 2007;262(1):113-22.
Zaliūnas R, Slapikas R, Babarskiene R, et al. The prevalence of the metabolic syndrome components and their combinations in men and women with acute ischemic syndromes. Medicina (Kaunas). 2008;44(7):521-8.
Chen W, Srinivasan SR, Elkasabany A, Berenson GS. Cardiovascular risk factors clustering features of insulin resistance syndrome (Syndrome X) in a biracial (Black-White) population of children, adolescents, and young adults: the Bogalusa Heart Study. Am J Epidemiol. 1999;150(7):667-74.
Liu J, Zhao D, Wang W, et al. [Incidence risk of cardiovascular diseases associated with specific combinations regarding the metabolic syndrome components]. Zhonghua Liu Xing Bing Xue Za Zhi. 2008;29(7):652-5.
Eckel RH, Grundy SM, Zimmet PZ. The metabolic syndrome. Lancet. 2005;365(9468):1415-28.
Reis DC, Kloos H, King C, et al. Accessibility to and utilisation of schistosomiasis-related health services in a rural area of state of Minas Gerais, Brazil. Mem Inst Oswaldo Cruz. 2010;105(4):587-97.
Silva DA, Felisbino-Mendes MS, Pimenta AM, et al. Distúrbios metabólicos e adiposidade em uma população rural [Metabolic disorders and adiposity in a rural population]. Arq Bras Endocrinol Metabol. 2008;52(3):489-98.
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