Fatores de risco cardiometabólico em adolescentes em função da localização da gordura corporal

Abstract

O excesso de peso e a obesidade em adolescentes é crescente, período. Assim, é necessário entender como a gordura corporal, dependendo da sua localização, interfere no desenvolvimento de fatores de risco e doenças cardiometabólicas nessa população. Dessa forma, o objetivo deste trabalho foi verificar a associação de fatores de risco cardiometabólico com a localização da gordura corporal em adolescentes. Trata-se de um estudo transversal realizado com dados secundários. Os adolescentes foram divididos de acordo com a situação nutricional: GE – Eutrofia pelo IMC e %GC elevado; e dois de comparação: GC1 – Eutrofia pelo IMC e %GC adequado; GC2 – Excesso de peso pelo IMC e %GC elevado. Foram avaliadas medidas de peso, estatura, perímetros da cintura e quadril, além do percentual de gordura corporal total e regional. Foram calculados o Índice de Massa Corporal, Relação Cintura-Estatura e Relação Cintura-Quadril. Foram avaliados o perfil lipídico, glicemia de jejum, resistência à insulina (HOMA-IR), ácido úrico e a pressão arterial. Além disso, a prática de atividade física também foi avaliada. O projeto foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa com Seres Humanos da Universidade Federal de Viçosa (CEP/UFV) (parecer nº 2.879.661). Para as análises estatísticas foi utilizado o software R versão 4.0.2, adotando nível de significância de 5%. O teste de Kolmogorov-Smirnov verificou a normalidade das variáveis. comparação das variáveis numéricas entre o GE e cada grupo de comparação, separadamente, de acordo com o sexo, foi realizada pelo teste Mann-Whitney. Realizou-se Análise de Componentes Principais para identificar os fatores de risco associados a cada grupo, e regressão logística para avaliar a associação entre os grupos com cada variável. O teste de Mann-Whitney comparou as variáveis quantitativas entre os sexos. Realizou-se regressão linear simples e múltipla, ajustado para idade e atividade física, para prever a alteração em cada fator de risco, a partir das medidas de gordura corporal. A análise de redes foi realizada para avaliar a relação entre as medidas de gordura corporal e os fatores de risco cardiometabólico. A capacidade das localizações de gordura corporal para predizer alterações dos fatores de risco cardiometabólico foi baseada na construção de curvas ROC (Receiver Operating Characteristic). Em relação aos fatores avaliados, o GE se assemelhou mais ao GC2 do que ao GC1, para ambos os sexos. Para as meninas, apenas o %GP foi superior ao %GA para predizer o CT elevado. Já, para os meninos, o %GA foi superior ao %GP, %GT, e %GB para predizer valores aumentados de CT, LDL, TG, PA e HOMA-IR, elevados. O %GG também foi superior ao %GT e ao %GB para predizer valores elevados de CT, LDL, e HOMA-IR. Por fim, o %GT foi superior ao %GP e ao %GB para predizer PA e HOMA-IR elevados. Estes resultados demonstram que a avaliação da gordura corporal pode ser mais eficaz na predição de fatores de risco e de doenças cardiometabólicas, do que o IMC isolado. Ainda, há diferenças na forma como a localização da GC influencia nos fatores de risco cardiometabólico, dependendo do sexo. Palavras-chave: Adolescente. Composição corporal. Índices de adiposidade corporal. Risco cardiometabólico.

Overweight and obesity in teenagers is on the rise, period. Thus, it is necessary to understand how body fat, depending on its location, interferes with the development of risk factors and cardiometabolic diseases in this population. Thus, the objective of this study was to verify the association of cardiometabolic risk factors with the location of body fat in adolescents. This is a cross-sectional study carried out with secondary data. Adolescents were divided according to nutritional situation: EG – Eutrophy by BMI and high %BF; and two for comparison: GC1 – Eutrophy by BMI and %BF appropriate; GC2 – Excess weight due to BMI and high %BF. Measurements of weight, height, waist and hip perimeters, in addition to the percentage of total and regional body fat were evaluated. Body Mass Index, Waist-to-Height Ratio and Waist-to- Hip Ratio were calculated. Lipid profile, fasting glucose, insulin resistance (HOMA-IR), uric acid and blood pressure were evaluated. In addition, the practice of physical activity was also evaluated. The project was approved by the Ethics Committee for Research with Human Beings of the Federal University of Viçosa (CEP/UFV) (Opinion nº 2,879,661). For statistical analyses, the R software version 4.0.2 was used, adopting a significance level of 5%. The Kolmogorov- Smirnov test verified the normality of the variables. comparison of numerical variables between the EG and each comparison group, separately, according to gender, was performed using the Mann-Whitney test. Principal Component Analysis was performed to identify the risk factors associated with each group, and logistic regression was performed to assess the association between groups with each variable. The Mann-Whitney test compared quantitative variables between genders. Simple and multiple linear regression, adjusted for age and physical activity, was performed to predict changes in each risk factor based on body fat measurements. Network analysis was performed to assess the relationship between body fat measurements and cardiometabolic risk factors. The ability of body fat locations to predict changes in cardiometabolic risk factors was based on the construction of ROC (Receiver Operating Characteristic) curves. Regarding the evaluated factors, the EG was more similar to GC2 than to GC1, for both sexes. For girls, only %BF was superior to %FA to predict high TC. On the other hand, for boys, %GA was superior to %BF, %GT, and %GB to predict increased values of TC, LDL, TG, BP and HOMA-IR, elevated. %GG was also superior to %GT and %GB in predicting elevated TC, LDL, and HOMA-IR values. Finally, %GT was superior to %GP and %GB to predict high BP and HOMA-IR. These results demonstrate that the assessment of body fat can be more effective in predicting risk factors and cardiometabolic diseases than BMI alone. Furthermore, there are differences in the way in which the location of the GC influences cardiometabolic risk factors, depending on gender. Keywords: Adolescent. Body composition. Body adiposity indices. Cardiometabolic risk.