Fatores preditores da mudança do índice TyG em indivíduos com risco cardiometabólico submetidos à intervenção nutricional (PROCARDIO-UFV)

Abstract

A resistência à insulina é importante fator na fisiopatologia da síndrome metabólica que, por sua vez, está associada com a morbimortalidade por doenças cardiovasculares. Entre diversos métodos desenvolvidos para avaliar a RI, o índice triglicerídeo-glicose (TyG) se destaca por ser um método simples, de baixo custo de alta aplicabilidade na prática clínica, uma vez que as concentrações de triglicerídeos e glicose são de baixo custo e rotineiramente realizadas nos serviços de saúde. Assim, objetivo do presente estudo foi identificar os fatores preditores da variação do índice TYG em uma população com risco cardiometabólico após intervenção nutricional. Trata-se de um estudo longitudinal (2012 a 2019) com usuários do Programa de Atenção à Saúde Cardiovascular da Universidade Federal de Viçosa – PROCARDIO-UFV (ReBEC nº RBR-5n4y2g). O índice TyG foi calculado pela fórmula: Ln (triglicerídeos em jejum x glicemia em jejum/2) e a variação consistiu na diferença entre o índice TyG da linha de base (primeira consulta) e após seguimento médio de três meses (delta TyG). As informações sociodemográficas (sexo, idade, renda familiar, estado civil e escolaridade) e comportamentais (tabagismo, nível de atividade física, consumo de bebida alcóolica, horas de sono e consumo alimentar) foram obtidas a partir dos prontuários. Também foram coletados dados antropométricos (peso, estatura, índice de massa corporal e perímetro da cintura) e bioquímicos (colesterol total, triglicerídeos, glicemia e insulina de jejum), além do consumo alimentar. Para avaliação dos fatores preditores da mudança do índice TyG, foi utilizada a regressão linear com abordagem hierarquizada, com variáveis sociodemográficas no primeiro nível hierárquico, comportamentais no segundo, variáveis basais de risco cardiometabólico no terceiro e mudanças nas variáveis de risco cardiometabolico no quarto nível. Participaram desse estudo 101 usuários do PROCARDIO – UFV, sendo em sua maioria mulheres (56,4%, n=57), adultos (78,2%, n=79), com idade média de 44,9 ±16,3 anos. Os valores do índice TyG basal e final foram 8,95±0,55 e 8,72±0,57, respectivamente (p<0,05). Nos modelos de regressão linear (bruta), observou-se associação positiva da variável horas de sono (p< 0,045) no nível 2, TyG basal no nível 3 (p<0,001) e dos deltas de Índice de Massa Corporal (p<0,022) e colesterol total sérico (p<0,002) no nível 4 com o delta TyG. Nos modelos ajustados, encontramos associação positiva da variação do índice TyG com as variáveis horas de sono, índice TyG, e delta CT. No modelo considerando ajuste adicional pelas variáveis sexo e idade, houve associação positiva das variáveis horas de sono (p=0,044), índice TyG basal (p≤ 0,001), delta IMC (0,060) e delta CT (p=0,039) com a variação do TyG após intervenção nutricional. Com base nos achados deste trabalho, conclui-se que a mudança do índice TyG após intervenção nutricional está diretamente associada ao tempo de sono, TyG basal e variações de IMC e CT, podendo ser utilizado como complemento de triagem de indivíduos com risco cardiometabólico. Palavras-chave: Índice Triglicerídeo-Glicose. Resistência à Insulina. Consumo Alimentar. Fatores de Risco.

Insulin resistance is an important factor in the pathophysiology of metabolic syndrome, which, is associated with morbidity and mortality from cardiovascular diseases. Among several methods developed to evaluate IR, the triglyceride-glucose index (TyG) stands out for being a simple, low-cost method that can be used in clinical practice, since triglyceride and glucose concentrations are low cost and routinely performed in health services. Thus, the aim of the present study was to identify the predictors to the variation of the TyG index in a population at cardiometabolic risk after nutritional intervention. A longitudinal analysis study is conducted with users of the Cardiovascular Health Care Program of the Federal University of Viçosa - PROCARDIO-UFV (ReBEC nº RBR-5n4y2g). he TyG index was calculated by the formula: Ln (fasting triglycerides x fasting glycemia/2) and consisted of the calculo of the variation of the TyG index between the baseline (first visit) and after a mean follow-up of 3 months (follow- up visit). Sociodemographic (gender, age, family income, marital status and education) and behavioral information (smoking, physical activity level, alcohol consumption, hours of sleep and food consumption) were obtained from medical records. Anthropometric data (weight, height, body mass index and waist circumference), biochemical parameters (total cholesterol, triglycerides, glycemia and fasting insulin) were also collected. Anthropometric, biochemical, clinical and food intake data evaluated refer to the initial moment and after three months of intervention. To evaluate the predictors of the TyG index change, a hierarchical modeling was performed through linear regressions with explanatory variables grouped into four blocks. The variables that presented p < 0.30, at any level of the theoretical model, were considered significant and began to make up the group of variables of the next level. This procedure was repeated to the final level. This study included 101 users of PROCARDIO - UFV, mostly women (56.4%, n=57), adults (78.2%, n=79), with a mean age of 44.9 ±16,3 years. Baseline and endpoint TyG index were 8.95±0.55 and 8.72±0.57, respectively (p<0.05). In the bivariate linear regression model (crude analysis), sleep time (p< 0.045) at level 2, baseline TyG index variable at level 3 (p=0.000) and delta of Body Mass Index (p=0.022), and delta of total cholesterol at level 4 (p= 0.002) were associated TyG index variation. In multivariate models, we found a positive association of TyG index change with the sleep time, baseline TyG index,in addition to delta CT. In the model using sex and age as adjustment variables, sleep time (p=0.044), baseline TyG index (p=0.000), delta BMI (p=0.060), and delta CT (p=0.039) variables maintained significant association with TyG variation after nutritional intervention. Conclusion: Based on the findings of this study, the variation of TyG index after nutrition intervention is directly related to sleep time, baseline TyG, BMI and total cholesterol, can be used as a screening complement for individuals at cardiometabolic risk. Keywords: Triglyceride-Glucose Index. Insulin Resistance. Food Consumption. Risk Factors.