Síndrome metabólica e seus determinantes em profissionais de saúde do município de Viçosa (MG) - Estudo LATINMETS Brasil

Abstract

O presente estudo teve como objetivo determinar a prevalência de síndrome metabólica (SM) e seus determinantes ambientais e do estado inflamatório em profissionais de saúde. Trata-se de estudo observacional transversal que integra o estudo multicêntrico LATIN America METabolic Syndrome (LATINMETS). A amostra do estudo foi constituída por 226 profissionais de saúde (20-59 anos). Aferiu-se peso, estatura, perímetro da cintura (PC) e perímetro do quadril (PQ). Foram calculados os seguintes índices antropométricos: índice de massa corporal (IMC), relação cintura/quadril (RCQ), relação cintura/estatura (RCE), índice de adiposidade corporal (IAC) e índice de conicidade (ICO). A composição corporal foi avaliada por meio de bioimpedância elétrica tetrapolar horizontal. Os parâmetros bioquímicos analisados foram perfil lipídico, glicemia de jejum, insulina, ácido úrico, proteína C reativa ultrassensível (PCR-us), complemento C3, adiponectina, interleucina- 1β (IL-1β), interleucina-6 (IL-6), interleucina-10 (IL-10) e fator de necrose tumoral-α (TNF-α). A resistência à insulina foi avaliada por meio do índice Homeostasis Model Assessment of Insulin Resistance (HOMA-IR). A análise estatística constituiu-se de teste do qui-quadrado de Pearson, t de Student, Mann-Whitney, análise de variância com teste post-hoc de Tukey, Kruskal- Wallis com teste post-hoc de Dunn ́s, coeficientes de correlação de Pearson e Spearman e construção de curvas ROC (Receiver Operating Characteristic Curve). Dos 226 profissionais de saúde incluídos no estudo, 74,3% eram do sexo feminino, 77,0% graduados e 23,0% estudantes dos dois últimos anos em cursos da área da saúde, com mediana de idade de 27 anos. A prevalência global da SM foi de 4,5%, e aumentou com a idade (20 a 29 anos: 1,3%; 30 a 39 anos: 5,6%; ≥ 40 anos: 26,3%) (p < 0,01). A pré-SM e a SM associaram-se com indicadores de adiposidade, relações colesterol total/HDL-c e LDL-c/HDL-c e complemento C3. Na análise ROC, avaliando-se as áreas abaixo da curva (AUC) de todos os indicadores avaliados, verificou-se que todos os indicadores antropométricos e de composição corporal apresentaram maiores AUC (> 0,930) quando comparados com os biomarcadores metabólicos e inflamatórios. Os biomarcadores adiponectina, IL-1β, IL-6 e IL-10 não se correlacionaram com nenhum componente da SM, após ajuste por sexo (p > 0,05). Dos biomarcadores analisados, apenas PCR-us (r=0,154; p < 0,05) e complemento C3 (r=0,391; p < 0,01) correlacionaram-se com a resistência à insulina. Na análise ROC, verificou-se que a adiponectina apresentou maior valor absoluto (AUC=0,827; IC95%: 0,766-0,877) para predizer a SM, ao passo que o complemento C3 foi o único biomarcador capaz de predizer tanto a SM (AUC=0,815; IC95%: 0,753-0,867) quanto a resistência à insulina (AUC=0,736; IC95%: 0,668-0,797). O estudo LATINMETS Brasil reportou aumento da prevalência de SM com a idade, verificando-se elevada prevalência em indivíduos com idade ≥ 40 anos. Os indicadores antropométricos e de composição corporal avaliados apresentaram maior acurácia do que os biomarcadores metabólicos e inflamatórios, sendo mais promissores para a identificação da SM em profissionais de saúde do sexo feminino. Dentre os biomarcadores inflamatórios avaliados, o complemento C3 foi mais promissor para identificação tanto da SM quanto da resistência à insulina em profissionais de saúde.

The present study aimed to determine the prevalence of metabolic syndrome (MS) and its environmental and inflammatory status determinants in healthcare personnel. It was a cross-sectional observational study that integrates a multicenter study LATIN America METabolic Syndrome (LATINMETS). The study sample consisted of 226 healthcare personnel (20-59 years). It was measured weight, height, waist circumference and hip circumference. The following anthropometric indices were calculated: body mass index (BMI), waist/hip ratio, waist/height ratio, body adiposity index (BAI) and conicity index. Body composition was assessed by tetrapolar bioelectrical impedance. The biochemical parameters assessed were lipid profile, fasting glucose, insulin, uric acid, high-sensitivity C-reactive protein (hs-CRP), complement C3, adiponectin, interleukin-1β (IL-1β), interleukin-6 (IL-6), interleukin-10 (IL-10) and tumor necrosis factor-α (TNF-α). Insulin resistance was assessed by the Homeostasis Model Assessment Index of Insulin Resistance (HOMA-IR). Statistical analysis consisted of the Pearson's chi-squared test, Student's t test, Mann-Whitney, analysis of variance with post-hoc Tukey's test, Kruskal-Wallis with post-hoc Dunn's test, Pearson's and Spearman’s correlation coefficients and ROC curves (Receiver Operating Characteristic Curve). Of the 226 healthcare personnel included in the study, 74.3% were female, 77.0% graduated and 23.0% students in the last two years of courses in health area, with a median age of 27 years. The overall prevalence of MS was 4.5%, and increased with age (20 to 29 years: 1.3%; 30 to 39 years: 5.6%, ≥ 40 years: 26.3%) (p < 0,01). The pre- MS and the MS were associated with measures of adiposity, total cholesterol/HDL-c and LDL-c/HDL-c ratios and complement C3. In ROC analysis, evaluating the areas under the curve (AUC) for all indicators assessed, it was found that all anthropometric and body composition indicators showed higher AUC (> 0.930) when compared with the metabolic and the inflammatory biomarkers. Biomarkers adiponectin, IL-1β, IL-6 and IL-10 were not correlated with any MS component, after adjustment for sex (p > 0.05). Of the biomarkers analyzed, only hs-CRP (r=0.154, p< 0.05) and C3 (r=0.391, p < 0.01) correlated with insulin resistance. In ROC analysis, we found that adiponectin showed higher absolute value (AUC=0.827, 95%CI: 0.766 to 0.877) to predict the MS, while the complement C3 was the only biomarker capable of predicting both the MS (AUC=0.815, 95%CI 0.753-0.867) and the insulin resistance (AUC=0.736, 95%CI 0.668-0.797). The LATINMETS Brazil study reported increased prevalence of MS with age, verifying high prevalence in individuals aged over 40 years. The anthropometric and body composition indicators assessed showed higher accuracy than the metabolic and the inflammatory biomarkers, being most promising for the identification of MS in female healthcare personnel. Among the evaluated inflammatory biomarkers, the complement C3 was the most promising biomarker for identifying both the MS as the insulin resistance in healthcare personnel.