Capacidade preditiva de indicadores antropométricos para o rastreamento da dislipidemia em crianças e adolescentes.

(1)

www.jped.com.br

ARTIGO

ORIGINAL

Predictive

capacity

of

anthropometric

indicators

for

dyslipidemia

screening

in

children

and

adolescents

夽

,

夽夽

Teresa

Maria

Bianchini

de

Quadros

a,∗

,

Alex

Pinheiro

Gordia

a

,

Rosane

Carla

Rosendo

da

Silva

b

_e

_Luciana

_Rodrigues

_Silva

c,d,e

a_Universidade_Federal_do_Recôncavo_da_Bahia_(UFRB),_Cruz_das_Almas,_BA,_Brasil b_Universidade_Federal_de_Santa_Catarina_(UFSC),_{Florianópolis,}_SC,_Brasil

c_Departamento_de_Pediatria,_Faculdade_de_Medicina_(FAMED),_Universidade_Federal_da_Bahia_(UFBA),_Salvador,_BA,_Brasil d_Servic¸o_de_{Gastroenterologia}_e_Hepatologia_Pediátrica,_Complexo_Hospitalar_{Universitário}_Professor_Edgard_Santos_(C-HUPES), UniversidadeFederaldaBahia(UFBA),Salvador,BA,Brasil

e_Programa_de_{Pós-Graduac¸ão}_em_Medicina_e_Saúde,_Faculdade_de_Medicina_(FAMED),_Universidade_Federal_da_Bahia_(UFBA), Salvador,BA,Brasil

Recebidoem21demaiode2014;aceitoem19denovembrode2014

KEYWORDS Dyslipidemia; Bodymassindex; Abdominal circumference; Skinfoldthickness; Child;

Adolescent

Abstract

Objective: Toanalyzethepredictivecapacityofanthropometricindicatorsandtheircut-off

valuesfordyslipidemiascreeninginchildrenandadolescents.

Methods: Thiswasacross-sectional studyinvolving1,139children andadolescents, ofboth

sexes, aged6to18years.Bodyweight,height, waistcircumference(WC), andsubscapular

(SSF)andtricepsskinfoldthickness(TSF)weremeasured.Thebodymassindex(BMI)and

waist--to-heightratio(WHtR)werecalculated.Childrenandadolescentsexhibitingatleastoneofthe

followinglipidalterationsweredefinedashavingdyslipidemia:elevatedtotalcholesterol,low

HDL-C,elevatedLDL-C,andhightriglycerideconcentration.Areceiveroperatingcharacteristic

curvewasconstructedandtheareaunderthecurve,sensitivity,andspecificitywerecalculated

fortheparametersanalyzed.

Results: Theprevalenceofdyslipidemiawas62.1%.WHtR,WC,SSF,BMI,andTSF,inthisorder,

presentedthelargestnumberofsignificantaccuracies,rangingfrom0.59to0.78.The

associa-tionsoftheanthropometricindicatorswithdyslipidemiawerestrongeramongadolescentsthan

amongchildren.Significantdifferencesbetweenaccuraciesoftheanthropometricindicators

wereonlyobservedbytheendofadolescence;theaccuracyofWHtRwashigherthanthatof

SSF(p=0.048)forfemales,andtheaccuracyofWCwashigherthanthatofSSF(p=0.029)and

BMI(p=0.012)formales.In general,thecut-offvaluesoftheanthropometricpredictorsof

DOIserefereaoartigo:

http://dx.doi.org/10.1016/j.jped.2014.11.006

夽 _Como_citar_este_artigo:_Quadros_TM,_Gordia_AP,_Silva_RC,_Silva_LR._Predictive_capacity_of_{anthropometric}_indicators_for_dyslipidemia

screeninginchildrenandadolescents.JPediatr(RioJ).2015;91:455---63.

夽夽

EstudorealizadonoCentrodeFormac¸ãodeProfessores,UniversidadeFederaldoRecôncavodaBahia(UFRB),CruzdasAlmas,BA, Brasil.

∗_Autor_para_{correspondência.}

E-mails:[email protected],[email protected](T.M.B.deQuadros).

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dyslipidemiaincreasedwithage,exceptforWHtR.Sensitivityandspecificityvariedsubstantially

betweenanthropometricindicators,rangingfrom75.6-53.5andfrom75.0-50.0,respectively

Conclusions: The anthropometric indicators studied had little utility as screening tools for

dyslipidemia,especiallyinchildren

PALAVRAS-CHAVE Dislipidemia; Índicedemassa corporal; Circunferência abdominal; Dobrascutâneas; Crianc¸a;

Adolescente

Capacidadepreditivadeindicadoresantropométricosparaorastreamento

dadislipidemiaemcrianc¸aseadolescentes

Resumo

Objetivo: Analisaracapacidadepreditivadosindicadoresantropométricoseosseusvaloresde

corteparaatriagemdadislipidemiaemcrianc¸aseadolescentes.

Métodos: Estudo transversalde 1.139crianc¸ase adolescentesdeambos ossexos entre6e

18anos.Pesocorporal,estatura,circunferênciadacintura(CC)epregacutâneasubescapular

(PCSE)e pregacutânea tricipital(PCT) forammedidos.Oíndice demassa corporal(IMC) e

arelac¸ãocintura-estatura(RCE)foramcalculados.Ascrianc¸aseosadolescentesquetinham

pelomenos umadasseguintesalterac¸õeslipídicasforamdefinidoscomotendodislipidemia:

elevadosníveis decolesterol total,HDL-Cbaixo, LDL-Celevado econcentrac¸ãoelevada de

triglicérides.UmacurvaROC(ReceiverOperatingCharacteristics)foiconstruídaeaáreasoba

curva,asensibilidadeeaespecificidadeforamcalculadasparaosparâmetrosanalisados.

Resultados: Aprevalênciadedislipidemiafoide62,1%.RCE,CC,PCSE,IMCePCT,nessaordem,

apresentaramomaiornúmerodeprecisõessignificativasevariaramde0,59-0,78.Asassociac¸ões

dosindicadoresantropométricoscomdislipidemiaforammaisfortesnosadolescentesdoque

nascrianc¸as.Diferenc¸assignificativasentreprecisõesdosindicadoresantropométricossóforam

observadasnofimdaadolescência.AprecisãodaRCEfoimaiordoqueadaPCSE(p=0,048)para

meninaseaprecisãodeCCfoimaiordoqueaPCSE(p=0,029)eIMC(p=0,012)paraosmeninos.

Emgeral,osvaloresdecortedospreditoresantropométricosdedislipidemiaaumentaramcom

aidade,excetoparaRCE.Sensibilidadeeespecificidadevariaramsubstancialmenteentreos

indicadoresantropométricos,de75,6-53,5e75,0-50,0,respectivamente.

Conclusões: Osindicadoresantropométricosestudadosmostrarampoucautilidadecomo

ferra-mentasderastreamentoparadislipidemia,especialmenteemcrianc¸as

reservados.

Introduc

¸ão

Aaterosclerose é umadoenc¸a cardiovascularinflamatória crônicadeetiologiamultifatorialquecausadisfunc¸ão endo-telial na camada íntima das artérias de médio e grande porte.1_A_progressão_das_placas_{aterogênicas}_pode_resultar

emmanifestac¸õesclínicasgraves,comoinfartodo miocár-dioeacidentevascularcerebral,alémdeoutrasmorbidades significativas.1 _A _{aterosclerose}_se _desenvolve_lenta _e

gra-dualmente durantea vida e suas primeirasmanifestac¸ões podemserobservadasnainfânciaeadolescência.2

Evidênciasindicamqueadislipidemiaéumfator deter-minante paraa ocorrência deaterosclerose na populac¸ão pediátrica.2_A_{identificac¸ão}_precoce_da_dislipidemia_é_uma

importanteestratégiaparaaprevenc¸ãoprimáriada ateros-clerose. Entretanto,o diagnóstico de dislipidemiaé feito pormeiodetestesdelaboratóriocomopartedaavaliac¸ão doperfil lipídico. Essas técnicassão invasivas e dispendi-osas e o acesso a elasé limitado.Portanto, é necessário identificar métodos fáceis de usar e de baixo custo para o rastreamento epidemiológico de indivíduos em risco de desenvolverdislipidemia.

Umpersuasivocorpo deevidências indicaque a obesi-dade éumimportantefatorderiscoparaaocorrênciade dislipidemianapopulac¸ãopediátrica.3-6_O_índice_de_massa

corporal (IMC) é o indicador antropométrico mais ampla-menteusadoparaavaliaroestadonutricionaleoriscode desenvolverdoenc¸ascardiometabólicas,incluindo dislipide-mia,emjovensindivíduos.7_Esse_índice_avalia_a_quantidade

total de massa corporal e é, portanto, incapaz de distin-guiraquantidadeeadistribuic¸ãodegorduracorporal.Essa característicapodelimitar a capacidadedoIMC de predi-zera dislipidemia,umavezque adistribuic¸ãodegordura corporal, especialmente o acúmulo de gordura na região abdominal,pareceserumelemento-chavequeéaindamais importante doquea obesidadeparadiferenciar os indiví-duoscomumperfilnormaldeoutroscomumperfillipídico anormal.8

(3)

entanto,empessoasjovens,aquantidadedegordura visce-ralpodenãoacompanharoaumentodeadiposidadetotale subcutâneanasmesmasproporc¸ões.12 _Portanto,_ainda_não

está claro se os indicadores de adiposidade e obesidade abdominalsãomelhorespreditoresdedislipidemiadoqueo IMCnainfânciaeadolescência.

Aidentificaçãodeindicadoresantropométricosque per-mitemorastreamentosimplesdadislipidemiaemdiferentes setoresdesaúdepública(escolas,clínicasdesaúdee hos-pitais)ena atençãoprimáriapodecontribuirtanto paraa prevençãodedoençascardiovascularescomoparareduziras despesasdesaúdepública.Essaferramentapodeser parti-cularmenteútil em paísesde baixa e médiarenda, como oBrasil,ondeoacessoaespecialidadesmédicaseexames laboratoriaisélimitadoedesigual.13_É_um_fato_comum

nes-ses paísesque crianças e adolescentes setornem adultos semnuncateremsidosubmetidosaumaavaliaçãodeperfil lipídico. Portanto,o objetivo do presenteestudo foi ava-liaracapacidadepreditivadosindicadoresantropométricos eestabelecerosmelhoresvaloresdecorteparao rastrea-mentodadislipidemiaemcriançaseadolescentesdaregião NordestedoBrasil.

Métodos

Opresenteestudoépartedeumestudoepidemiológicode base escolar feito em umacidade do Nordeste do Brasil. Apopulac¸ãoestimadaem2012erade34.845habitantes,14

com um índice de desenvolvimento humano de 0,662.15

Apopulac¸ãodoestudoconsistiu em crianc¸ase adolescen-tesemidadeescolardeambosossexosentre6e18anos. Osalunos estavammatriculadosno1◦ _ao ₉◦ _ano_do_ensino

fundamentaleno1◦ _ao₃◦ _ano_do_ensino_médio_de_escolas

públicaseparticularesdacidade.

O tamanhodaamostrarepresentativadoestudo maior foicalculado comumaprevalênciaestimadade50%(para desfechosdiferentes),intervalodeconfianc¸ade95%euma precisão de 3 pontos percentuais de acordo com Luiz & Magnanini.16 _O _tamanho _estimado _da _amostra _foi _de ₉₇₁

criançaseadolescentes;20%dessenúmero(n=194)foram adicionadosparaexplicar possíveisdadosincompletosdos indivíduos ou recusa em participar na coleta de dados. A taxa de perdas devido à recusa ou ausência no dia da coletadedadosfoide2,2%,oquecorrespondeauma amos-trade1.139crianças e adolescentes.Aamostraestudada (n=1139) teve um poder de 90% (␤=10%) e umnível de confiança de95%(␣=5%) paradetectaráreas soba curva ROC(receiveroperatingcharacteristics)de0,58ousuperior comosignificativas.

Osdadosforamcoletadosentreagosto de2011 emaio de2012.Asvariáveissociodemográficasforamobtidaspor meiodeautorrelatoeincluíramidade,sexo,rendafamiliar mensal,númerodepessoasnodomicílio,níveldeeducac¸ão materna, localdeestudo,tipodeescola,e classe socioe-conômica(quefoiestimadacomoCritériodeClassificac¸ão EconômicaBrasil).17

O peso corporal foi medido com uma balanc¸a digital Plenna (Plenna®_, _SP, _Brasil), _com _capacidade _de ₁₅₀_kg,

aproximac¸ãode100g.Aalturafoimedidacomum estadi-ômetroportátilSeca(Seca®_,_SP,_Brasil)_de_0-220_cm,_fixado

à parede, com aproximac¸ão de 0,1cm. As duas variáveis

forammedidascomtécnicaspadrão18 _e_foram_usadas_para

calcularoIMC. Paracaracterizac¸ãodaamostraemtermos dapercentagemdecrianc¸aseadolescentescomexcessode peso(sobrepesoeobesidade),oIMCfoiclassificadocomos valoresdecortepropostosporColeetal.19

A CC foi medida com uma fita métrica inelástica com aproximac¸ãode 0,1cm,de acordo com osprocedimentos recomendadospelaOrganizac¸ãoMundialdaSaúde.20

Esta-turaeCCforamusadasparacalcularoRCE.Aadiposidadefoi avaliadapelamedidadapregacutâneasubescapular(PCSE) epregacutâneatricipital(PCT).Essaspregasforam medi-dascomumpaquímetroCescorf(Cescorf®_,_RS,_Brasil),_com

aproximac¸ãode0,1mm,deacordocomtécnicaspadrão.21

Asmedic¸ões foramobtidasem triplicataporlocalnolado direitodoindividuo.Amédiadastrêsmedidasfoiusadapara aanálise.

Aavaliac¸ãoantropométricafoifeitanapartedamanhã pordoisexaminadores domesmosexoque osalunospara evitarqualquerconstrangimento.Osdoisavaliadores apre-sentaramerros intra-einterobservadoresmenoresdoque 5%e7,5%paraaespessuradaspregascutâneas, respectiva-mente,emenoresdoque1%e1,5%paraasoutrasmedidas, asquaissãoaceitáveis,deacordocomaliteratura.22

Para a avaliac¸ão do perfil lipídico, amostras de san-guevenoso(10mL)foramcoletadasnasescolasnoperíodo damanhã, após umjejumde 12 horas e dieta normal, e foramtransportadas sob refrigerac¸ão para análise. Trigli-cérides, colesterol total e HDL-C foram medidos no soro comumanalisadorautomático debioquímicamodelo A15 (Biosystems® _PR, _Brasil) _e _um _método _enzimático.

LDL--C foi calculado com a equac¸ão de Friedewald, Levy e Fredrickson.23 _Crianc¸as _e _adolescentes _que _apresentavam

pelo menos uma das seguintes alterações lipídicas foram definidoscomo tendodislipidemia:elevaçãodocolesterol total(≥ 170mg/dL), HDL-C baixo (< 45mg/dL), elevação doLDL-C(≥130mg/dL)e alta concentraçãode triglicéri-des(≥130mg/dL),conformeestabelecidopelaIDiretrizde PrevençãodaAterosclerosenaInfânciaeAdolescência.3

Os dados foram analisados com os programas SPSS 15.0 (SPSSfor Windows,versão 15.0, IL, EUA) e MedCalc (MedCalc for Windows, versão 12.5, Software, Oostende, Bélgica).Aanálisedescritivaconsistiunocálculodamédia, mediana,desviopadrão, percentile frequência.Ostestes tdeStudente Anovaparaumfator foramaplicadospara determinar diferenc¸a no IMC, RCE, PCSE, e PCT entreos sexoseentreasidadesdeacordocomo sexo.Diferenc¸as específicasentreasidadesforamavaliadaspelotestepost hocdeTukey(p<0,05).

As diferenc¸as no perfil lipídico entre os sexos foram testadaspelotestetdeStudentoutestedeMann-Whitney e a tendência linear do perfil lipídico de acordo com as quatrofaixasetárias(6-7anos;8-9anos;10-12anos;13-15 anos e 16-18 anos) foi avaliada por Anova para umfator ouotestedeJonckheere-Terpstra(p <0,05).Opoderdos indicadores antropométricos de predizer dislipidemia foi avaliadopelaconstruc¸ãodecurvasROC(receiveroperating characteristics)paracadasexo,divididasemquatrofaixas etárias (6-7anos; 8-9 anos; 10-12 anos; 13-15 anos e 16-18anos).

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Tabela1 Variáveissociodemográficaseprevalênciadeexcessodepesoedislipidemiaentreascrianc¸aseadolescentes

estu-dados.NordestedoBrasil,2011-2012

Variáveis n %(IC95%)

Sexo

Masculino 506 44,4(41,4-46,7)

Feminino 633 55,6(53,0-58,1)

Faixaetária

Crianc¸as(6a9anos) 363 31,9(29,2-34,2)

Adolescentes(10a18anos) 776 68,1(65,2-70,3)

Localdoestudo

Áreaurbana 864 75,9(73,4-77,9)

Árearural 275 24,1(21,5-26,2)

Tipodeescola

Pública 1044 91,7(90,0-93,0)

Privada 95 8,3(6,8-9,7)

Escolaridadematerna

<4anos 264 24,5(21,9-26,7)

4a8anos 389 36,2(33,4-38,7)

>8anos 423 39,3(36,5-41,7)

Rendamensalfamiliara

<1saláriomínimo 614 57,2(54,3-59,7)

≥1saláriomínimo 459 42,8(39,7-45,1)

Classesocioeconômica

AeB(alta) 141 12,4(10,6-14,0)

C(média) 550 48,4(45,3-50,8)

DeE(baixa) 446 39,2(36,2-41,6)

Excessodepeso(excessodepesoeobeso) 181 15,9(13,9-18,1)

Dislipidemia

Colesteroltotalelevado 259 23,1(20,8-25,0)

HDL-Cbaixo 465 41,5(38,6-44,0)

LDL-Celevado 50 4,5(3,2-5,5)

Triglicérideselevados 139 12,4(10,6-14,0)

Osresultadossãomostradoscomofrequênciaabsolutaerelativaeintervalodeconfianc¸ade95%(IC95%). HDL-C,lipoproteínadealtadensidade;LDL-C,lipoproteínadebaixadensidade.

a_Salário_mínimo_durante_o_período_de_estudo:₂₀₁₁₌_US$_325,00;₂₀₁₂₌_US$_371,00.

confianc¸asuperioresa0,50.Adiferenc¸aemprecisãoentre os indicadores antropométricos associados com dislipide-miasfoicalculadadeacordocomHanleyeMcNeil.Osvalores decorteparaosindicadoresantropométricoscomáreas sig-nificantessobacurvaROCforamidentificadoscombaseno equilíbrioentresensibilidadeeespecificidade.

OprotocolodoestudofoiaprovadopeloComitêdeÉtica dauniversidade.Apenasalunosquevoluntariamente aceita-ramparticiparecujospaisouresponsávellegalassinaramo termodeconsentimentolivreeesclarecidoforamincluídos noestudo.

Resultados

Atabela1mostraasvariáveissociodemográficase prevalên-ciade sobrepesoe dislipidemia.Houveumpredomínio do sexofeminino,adolescentes,estudantes de escolas públi-cas urbanas,e alunos com renda familiar mensal inferior a um salário mínimo. Mais de 60% da amostra relataram

escolaridade maternainferior a oitoanos e cerca de 40% pertenciamàsclassessocioeconômicasDeE(baixa).A pre-valênciadeexcessodepeso(sobrepesoeobesidade)e dis-lipidemiafoide15,9%e62,1%,respectivamente.Aanálise individualmostrouumamenorprevalênciadeLDL-Celevado (4,5%)eumamaiorprevalênciadebaixoHDL-C(41,5%).

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Tabela2 Perfillipídicodascrianc¸aseadolescentesestudadosdeacordocomsexoeidade.NordestedoBrasil,2011-2012

n Colesteroltotal(mg/dL)a _HDL-C_(mg/dL)a _LDL-C_(mg/dL)a _{Triglicérides}_(mg/dL)b

Sexo

Masculino 506 146,6(29,3) 47,1(11,4) 82,4(24,0) 77(60,104)

Feminino 633 151,1(30,2) 47,1(10,7) 85,4(25,4) 82(65,111)

pc _0,501 _0,296 _0,336 _0,006

Faixaetária(anos)

6-7 155 155,9(30,1) 50,2(10,8) 88,9(26,4) 80(62,106) 8-9 208 148,9(28,5) 47,8(10,7) 83,7(23,7) 75(60,107) 10-12 314 149,5(31,7) 48,1(11,2) 84,0(25,5) 77(63,105) 13-15 285 157,1(29,7) 45,6(10,5) 82,8(24,9) 85(64,114) 16-18 177 145,9(27,7) 44,4(11,0) 82,5(23,1) 84(65,108)

pd _0,002 _0,001 _0,022 _0,009

Total 1,139 149,1(29,9) 47,1(11,0) 84,1(24,8) 80(63,108)

HDL-C,lipoproteínadealtadensidade;LDL-C,lipoproteínadebaixadensidade. a _Média_(desvio_padrão).

b _Mediana_(percentis_25,_75).

c _Nível_de_{significância}_para_o_colesterol_total,_HDL-C_e_LDL-C_(teste_t_de_Student)_e_{triglicérides}_(teste_de_{Mann-Whitney).} d _Nível_de_{significância}_para_o_colesterol_total,_HDL-C_e_LDL-C_(tendência_linear)_e_{triglicérides}_(teste_de_{Jonckheere-Terpstra).}

As áreassob acurvaROCparaasvariáveis antropomé-tricas como preditores de dislipidemia são apresentadas na tabela 3. Para as meninas, RCE, CC, PCSE e IMC, nessaordem, apresentaram o maiornúmero de precisões

significativas. Para os meninos, a RCE mostrou precisão significativaparaquatrofaixasetárias,seguidadeCCePCSE (trêsgrupos)eIMCePCT(doisgrupos).Diferenc¸as significa-tivasentreprecisõesdosindicadoresantropométricosforam

Tabela3 ÁreassobacurvaROCeintervalodeconfianc¸ade 95%dosindicadoresantropométricosparaorastreamentoda

dislipidemiaemcrianc¸aseadolescentesestudadosdeacordocomafaixaetáriaesexo.NordestedoBrasil,2011-2012

Faixaetária(anos) Indicadoresantropométricos Meninos Meninas

AUC(IC95%) AUC(IC95%)

6-7 IMC(kg/m2₎ _0,61_(0,49-0,72) _0,61_(0,49-0,72)

CC(cm) 0,64(0,52-0,75)a _0,64_(0,52-0,75)a

RCE 0,66(0,55-0,77)a _0,65_(0,53-0,76)a

PCSE(mm) 0,55(0,43-0,66) 0,63(0,51-0,74)a

PCT(mm) 0,56(0,44-0,67) 0,55(0,43-0,66) 8-9 IMC(kg/m2₎ _0,52_(0,42-0,63) _0,57_(0,47-0,66)

CC(cm) 0,52(0,41-0,62) 0,57(0,47-0,66) RCE 0,57(0,46-0,67) 0,58(0,48-0,67) PCSE(mm) 0,49(0,38-0,59) 0,56(0,46-0,65) PCT(mm) 0,50(0,39-0,61) 0,54(0,44-0,64) 10-12 IMC(kg/m2₎ _0,58_(0,49-0,66) _0,57_(0,48-0,65)

CC(cm) 0,57(0,49-0,65) 0,59(0,51-0,67)a

RCE 0,61(0,52-0,68)a _0,59_(0,51-0,67)a

PCSE(mm) 0,62(0,53-0,69)a _0,56_(0,48-0,64)

PCT(mm) 0,60(0,53-0,69)a _0,57_(0,49-0,65)

13-15 IMC(kg/m2₎ _0,65_(0,55-0,74)a _0,54_(0,46-0,62)

CC(cm) 0,64(0,54-0,73)a _0,53_(0,46-0,61)

RCE 0,65(0,55-0,73)a _0,59_(0,51-0,66)a

PCSE(mm) 0,63(0,54-0,72)a _0,54_(0,46-0,62)

PCT(mm) 0,60(0,51-0,70)a _0,54_(0,46-0,61)

16-18 IMC(kg/m2₎ _0,63_(0,50-0,74)a,b _0,70_(0,60-0,78)a

CC(cm) 0,78(0,65-0,87)a,b _0,68_(0,59-0,78)a

RCE 0,68(0,55-0,79)a _0,70_(0,60-0,78)a,c

PCSE(mm) 0,64(0,51-0,75)a,b _0,62_(0,53-0,71)a,c

PCT(mm) 0,62(0,49-0,74) 0,58(0,48-0,67)

AUC,ÁreasobacurvaROC;IC95%,intervalodeconfianc¸ade95%;IMC,índicedemassacorporal;CC,circunferênciadacintura;RCE, Relac¸ãocintura-estatura;PCSE,pregacutâneasubescapular;PCT,pregacutâneatricipital.

a _Área_sob_a_curva_ROC_que_indica_o_poder_{discriminatório}_para_dislipidemia_(limite_inferior_do_intervalo_de_confianc¸a_≥_0,50). b _Diferenc¸a_{significativa}_na_área_sob_a_curva_entre_CC_e_IMC_e_PCSE_(p_<_0,05).

(6)

Tabela4 Valoresdecorte,sensibilidadeeespecificidadedosindicadoresantropométricosparaorastreamentodadislipidemia

emcrianc¸aseadolescentesestudados,deacordocomafaixaetáriaesexo.NordestedoBrasil,2011-2012

Faixaetária

(anos)

Indicador antropométrico

Meninos Meninas

Valorde

corte

Sensibilidade (%)

Especificidade (%)

Valorde

corte

Sensibilidade (%)

Especificidade (%)

6-7 IMC(kg/m2₎ _- _- _- _- _-

-CC(cm) 54,2 62,8 58,8 54,3 62,2 55,2

RCE 0,45 53,5 67,6 0,45 60,0 58,6

PCSE(mm) - - - 5,7 60,0 69,0

PCT(mm) - - -

-8-9 IMC(kg/m2₎ _- _- _- _- _-

-CC(cm) - - -

-RCE - - -

-PCSE(mm) - - -

-PCT(mm) - - -

-10-12 IMC(kg/m2₎ _- _- _- _- _-

-CC(cm) - - - 64,6 57,4 56,7

RCE 0,43 65,6 51,7 0,44 57,4 53,3

PCSE(mm) 5,8 55,9 53,3 - -

-PCT(mm) 8,4 58,1 53,3 - -

-13-15 IMC(kg/m2₎ _18,1 _67,6 _63,4 _- _-

-CC(cm) 68,4 60,6 58,5 - -

-RCE 0,42 64,8 56,1 0,45 58,1 59,3

PCSE(mm) 6,2 62,0 61,0 - -

-PCT(mm) 7,9 56,3 53,7 - -

-16-18 IMC(kg/m2₎ _19,7 _64,4 _50,0 _19,7 _73,7 _61,1

CC(cm) 70,5 75,6 65,0 71,8 65,8 55,6

RCE 0,42 60,0 75,0 0,45 67,1 50,0

PCSE(mm) 7,5 64,4 55,0 11,4 67,1 58,3

PCT(mm) - - -

-IMC,índicedemassacorporal;CC,circunferênciadacintura;RCE,Relac¸ãocintura-estatura;PCSE,pregacutâneasubescapular;PCT, pregacutâneatricipital.

Paraascélulas quecontinham‘‘-’’não havia indicadorantropométricocom umaáreasignificativasob acurva ROCparapredizer dislipidemia.

observadas apenas para a faixa etária de 16-18 anos. No sexofeminino,somenteaprecisãodaRCEfoimaiordoque adaPCSE(p=0,048).Parameninos,somenteaprecisãoda CCfoimaiordoqueadaPCSE(p=0,029)eIMC(p=0,012). Na faixa de 8-9 anos, nenhum dos indicadores antropo-métricos foi um preditor significativo de dislipidemia, independentemente do sexo. Por outro lado, as maiores precisõesforamobservadasnogrupoetáriodos16-18anos. Entreosindicadoresantropométricosidentificadoscomo preditores de dislipidemias, os valores de corte para CC eRCE foramsemelhantesem meninose meninasentre 6-7anos.Paraosgruposetárioscorrespondentesà adolescên-cia(10-12, 13-15 e 16-18 anos), osvalores de cortepara RCE foram maiores para as meninas. Para a faixa de 16-18anos,valoresdecorte semelhantesdeIMC eCC foram obtidosparaambosossexos,enquantovaloresdecortede PCSE foram maiores para as meninas. Em geral, os valo-resdecortedospreditoresantropométricosdedislipidemia aumentaramcomaidade,excetoparaRCE.Asensibilidade e especificidadevariaram substancialmente entreos indi-cadoresantropométricos,de75,6a53,5ede75,0a50,0, respectivamente(tabela4).

Discussão

Evidênciassugeremque osfatoresderisco cardiovascula-respresentesnainfânciaeadolescênciatendemapersistir e seagravar na vidaadulta.2 _Considerando _esse_fato_e _já

queaprevalênciadedislipidemiafoide62,1%nopresente estudo,aidentificaçãodeindicadoresantropométricospara o rastreamentodadislipidemia na populaçãopediátricaé umaestratégia viável eimportante para aprevenção pri-máriadedoençascrônicasquepersistemnavidaadultaem nívelpopulacional.Quesejadenossoconhecimento,esteé oprimeiroestudoepidemiológicodebaseescolar,que ava-liou vários indicadoresantropométricos comoferramentas de rastreamento para dislipidemia em crianças e adoles-centesdeambosossexosdeummunicípionoNordestedo Brasil.

Aprevalênciadealterac¸õesdoperfillipídicoobservadas nopresenteestudo foi semelhanteàrelatadaem estudos nacionais,4,5_que_também_usaram_os_valores_de_corte

reco-mendados pela I Diretriz de Prevenc¸ão da Aterosclerose na Infância e Adolescência3 _para _o _diagnóstico _de

(7)

emoutrosestudos,4,5_baixos_níveis_de_HDL-C_foram_o

resul-tadomaisprevalente.Esseachadopodetersidofavorecido pelopontodecortemaiorparaessalipoproteínaproposto pordiretrizesnacionais,3_em_{comparac¸ão}_com_as_diretrizes

internacionais.7_Embora_existam_{controvérsias}_na_literatura

sobrequais diretrizes devem serusadas,4-6 _escolhemos _as

diretrizes nacionais, uma vez que são umareferência no Brasil parao estabelecimento deestratégias individuaise populacionais para o controle de fatores de risco para a aterosclerosenainfânciaeadolescência.3

Noquedizrespeitoàcomparaçãodosindicadores antro-pométricosdeacordocomsexoefaixaetária,ospresentes resultados mostraram diferenças significativas entre os sexosparatodososindicadoresantropométricos,enquanto osindicadores foramsemelhantes entreas faixasetárias, independentemente dosexo.Portanto,aassociaçãoentre indicadores antropométricos e dislipidemia considerou o sexoeafaixaetária.Deve-seenfatizarqueaestratificação inadequada por sexo e idade pode levar à interpretação errônea dos resultadospor causa das mudançascorporais queocorremduranteasfasesdecrescimentoe desenvolvi-mentofísico.24_No_entanto,_vários_estudos_que_investigaram

o poder dos indicadores antropométricos em prever fato-resderiscocardiovascularemcrianc¸aseadolescentestêm ignoradoessesaspectos.9,10

Os achados demonstraram pouca diferença na capa-cidade dos indicadores antropométricos de identificar criançaseadolescentescomdislipidemia.Aanálisedacurva ROCmostrouqueapenasRCEeCCestavamassociadascom dislipidemiaemcriançasdeambosossexosentre6-7anos, comumaprecisãoligeiramentesuperiorparaRCE(sem signi-ficânciaestatística).Emcontraste,nenhumdosindicadores avaliadosfoicapazdeidentificardislipidemiasemcrianças de8-9 anos.Afalta de umaassociaçãonessafaixaetária podeestar relacionadacomatransiçãodainfânciaparaa adolescência, quandoosníveis delipídiosséricos atingem opico comoresultado dealteraçõeshormonais,enquanto essepiconãonecessariamenteacompanhaasalteraçõesna quantidadedegorduracorporal.25

Em adolescentes,a RCEfoioúnicoindicadorassociado coma dislipidemiaem ambos ossexos paraastrêsfaixas etárias(10-12,13-15e16-18anos).Asassociac¸õesdos indi-cadoresantropométricoscomdislipidemiaforammaisfortes entreosadolescentesdoqueentreascrianc¸as, principal-mentenafaixade16-18anos.Essesachadoscorroboramos dadosdaliteraturae indicamque aantropometriaémais útilparadiscriminardislipidemianofimdaadolescência.26

APCTapresentouopiordesempenhoempredizer dislipi-demia,especialmenteemmeninas.Outrosestudostambém relataramumafracaassociac¸ãoentreessamedidadeprega cutânea e fatores de risco cardiovascular na populac¸ão pediátrica.11,27 _A _PCT _é _uma _medida _de _gordura

corpo-ral periférica,oque podeexplicar,pelo menosem parte, abaixa capacidadediscriminatóriaparadislipidemia.Tem sidodemonstradoqueagorduralocalizadanaregião abdo-minal, especialmente em tecidos não adiposos (gordura ectópica), é umfator determinante de anormalidades do perfillipídico.8_Por_conseguinte,_espera-se_que_os

indicado-res dedistribuic¸ão degordura central tenhamumamaior capacidadepreditivaparaessedesfecho.

RCEeCC,nessaordem,foramosindicadores antropomé-tricosassociadosàdislipidemianomaiornúmerodefaixas

etárias por sexo. Além disso, apenas RCE e CC apresen-taramsignificativamente maiorprecisão do que osoutros indicadores (RCE>PCSE para meninas e CC>IMC e PCSE parameninos,ambos entre16-18anos).Essesindicadores tambémforampropostosemoutrosestudoscomobons pre-ditores de dislipidemias e fatores de risco cardiovascular agrupadosnapopulac¸ãopediátrica.9,10,28

No entanto, a CC não leva em conta as variações resultantes do processo de crescimento/desenvolvimento físico quando as proporções e formas corporais mudam durante períodos diferentes e a velocidades diferentes. Essasmudanças variam entre asdiferentes faixas etárias pediátricas.24 _Por _outro _lado, _a _RCE _tem _algumas

vanta-gensquedevemsermencionadas:1) sãonecessárias duas medidas antropométricas simples, de baixo custo e não invasivas,queproporcionamumindicadorpromissorde dis-lipidemiaem indivíduosjovens; 2)é umindicador preciso deacumulaçãoedistribuiçãodegorduracorporalcentral, considerando-seamudançadeestaturaqueocorredurante o crescimento e desenvolvimento físico; e 3) não requer referênciasde populações específicas e nãotem unidade demensuração.Noentanto,ospresentesresultados mostra-rampoucaprecisãodesseindicadorparaamaioriadasfaixas etáriasestudadas.Portanto,apesardafácilinclusãodaRCE emavaliaçõesderotinaemcuidadosdesaúdeprimáriosem escolase unidadesdesaúdedafamília,suautilidadepara orastreamentodadislipidemiaprecisadeumainvestigação maisprofunda.

Osvaloresdecortepropostosnopresenteestudoforam menores do que os relatados em estudos que envolve-ramamostrasdepaísesdealtarenda,independentemente do indicador antropométrico, sexo ou faixa etária.24,29,30

Na verdade, o uso de valores de corte estabelecidos em paísesdesenvolvidos parao rastreamento dadislipidemia em crianças e adolescentes de populações em desenvol-vimento não parece ser adequado, uma vez que essa abordagempoderesultaremumgrandenúmerode resulta-dosfalso-negativos,subestimandoaprevalênciadadoença. Além disso, os critérios menos sensíveis podematrasar a implantaçãode programasdeprevenção e tratamento de dislipidemianainfânciaeadolescência.

O presente estudo tem algumas limitações, tais como seu desenho transversal, o que não nos permitiu estabe-lecerrelações decausae efeito, jáque osdadossobrea exposiçãoeodesfechoforamcoletadossimultaneamente. Portanto, mais estudos que acompanhem a evolução dos indicadores antropométricos e o perfil lipídico de jovens ao longo do tempo são necessários para obter-se mais conhecimentosobreesseassunto.Uma faixaetáriaampla foiinvestigada,oque podeinterferirnosresultados.Uma frequênciamenordedislipidemiaéesperada emcrianças. Além disso, alterações no perfil lipídico podem ser mais afetadaspormudanças hormonaisnoinício dapuberdade doque peloacúmulodegordura corporal.25 _Entre _os

ado-lescentes,aquantidadeedistribuiçãodagorduracorporal sãofortementeinfluenciadas pelosexo, como avanço da maturação biológica.12 _Esses _fatores _podem _confundir _a

(8)

natentativademinimizarasinterferênciasde heterogenei-dadedaamostracomosresultados.Entretanto,arelac¸ão entregordurasubcutâneaeectópicapodenãoserlinearem jovens,especialmenteemcrianc¸as,12 _um_fato_que_poderia

limitar o uso de indicadores antropométricos como uma ferramentaderastreamentoparadislipidemia.

Emgeral,aprecisãodosindicadoresantropométricosfoi ruim,comaobservaçãodevaloresmaisexpressivosnos últi-mosanosdaadolescência.RCE,CC,BMI,PCSEePCT,nessa ordem,apresentaramo maiornúmerodeassociaçõescom dislipidemianasfaixasetáriasestudadas.Osvaloresdecorte aquiobservadosforaminferioresaosencontradosem estu-dosfeitosempaísesdesenvolvidos,umachadoquesugerea importânciadecritériosparaaclassificaçãodeindicadores antropométricosespecíficosparaaspopulaçõesdos países derendamédiaebaixa.EmboraRCEmostrasseresultados promissoresnoestudo e tenha vantagensadicionais sobre aCC,suautilidadecomoferramentaderastreamentopara dislipidemiarequerumainvestigaçãomaisdetalhada.

Financiamento

Fundac¸ãodeAmparoàPesquisadoEstadodaBahia(Fapesb).

Conflitos

de

interesse

Osautoresdeclaramnãohaverconflitosdeinteresse.

Agradecimentos

ÀsSecretariasMunicipaisdeEducaçãoeSaúdedeAmargosa, Bahia,Brasil,porpermitiresseestudo.AoDr.DavidS. Freed-mandoCentrodeControleePrevençãodeDoenças,Atlanta, GA,EUA,porsuassugestõessobreomanuscrito.

Referências

1.Sposito AC, Caramelli B, Fonseca FA. IV Brazilian guideline for dyslipidemia and atherosclerosisprevention: Department ofAtherosclerosisofBrazilianSocietyofCardiology. ArqBras Cardiol.2007;88:S2---19.

2.BerensonGS,SrinivasanSR,BaoW,NewmanWP3rd_,_Tracy_RE,

WattigneyWA.Associationbetweenmultiplecardiovascularrisk factorsand atherosclerosisinchildrenandyoungadults.The BogalusaHeartStudy.NEnglJMed.1998;338:1650---6. 3.BackGiulianoIdeC,CaramelliB,PellandaL.Iguidelinesof

pre-ventionofatherosclerosis inchildhoodand adolescence.Arq BrasCardiol.2005;85:S4---36.

4.NobreLN,LamounierJA,FranceschiniSdoC.Sociodemographic, anthropometric and dietary determinants of dyslipidemia in preschoolers.JPediatr(RioJ).2013;89:462---9.

5.Pereira PB,Arruda IK,CavalcantiAM, Diniz AdaS.Lipid pro-file of schoolchildren from Recife, PE. Arq Bras Cardiol. 2010;95:606---13.

6.RibasSA,SilvaLC.Cardiovascularriskandassociatedfactorsin schoolchildreninBelém,ParáState,Brazil.CadSaudePublica. 2014;30:577---86.

7.ExpertPanelonIntegratedGuidelinesforCardiovascularHealth andRiskReductioninChildrenandAdolescents;NationalHeart, Lung,andBloodInstitute.Expertpanelonintegrated guideli-nesforcardiovascularhealthandriskreductioninchildrenand adolescents:summaryreport.Pediatrics.2011;128:S213---56.

8.BastienM,PoirierP,LemieuxI,DesprésJP.Overviewof epide-miologyandcontributionofobesitytocardiovasculardisease. ProgCardiovascDis.2014;56:369---81.

9.KelishadiR,ArdalanG, GheiratmandR.Paediatricmetabolic syndromeandassociatedanthropometricindices:theCaspian Study.ActaPaediatr.2006;95:1625---34.

10.MatshaTE,KengneAP,YakoYY,HonGM,HassanMS,Erasmus RT.Optimal waist-to-height ratio values for cardiometabolic riskscreening inan ethnicallydiverse sample ofSouth Afri-canurbanandruralschoolboysandgirls.PLOSONE.2013;8: e71133.

11.RibeiroRQ,LotufoPA,LamounierJA,OliveiraRG,SoaresJF, Botter DA. Additional cardiovascular risk factors associa-ted with excess weight in children and adolescents: the Belo Horizonte heart study. Arq Bras Cardiol. 2006;86: 408---18.

12.StaianoAE,KatzmarzykPT.Ethnicandsexdifferencesinbody fatandvisceralandsubcutaneousadiposityinchildrenand ado-lescents.IntJObes(Lond).2012;36:1261---9.

13.PaimJ,TravassosC,AlmeidaC,BahiaL,MacinkoJ.The Brazi-lianhealthsystem:history,advances,andchallenges.Lancet. 2011;377:1778---97.

14.BrazilianInstituteofGeographyandStatistics.Population esti-mates 2012. Disponível em: http://www.ibge.gov.br/home/ estatistica/populacao/estimativa2012/default.shtm [acessado 08.06.13].

15.UnitedNationsDevelopmentProgram.MunicipalHuman Deve-lopment Index; 2009. Disponível em: http://www.pnud. org.br/idh/[acessado20.02.13].

16.LuizRR,MagnaniniMM.Alógicadadeterminac¸ãodotamanho daamostraeminvestigac¸õesepidemiológicas.CadSaúdeColet. 2000;8:9---28.

17.BrazilianAssociationofResearchCompanies---ABEP.Criterion standard classification of economic Brazil; 2011. Disponível em: http://www.abep.org/novo/Content.aspx?ContentID=301

[acessado10.04.12].

18.GordonCC,ChumleaWC,RocheAF.Stature,recumbentlength, and weight. In: Lohman TG, Roche AF,Martorell R, editors. Anthropometricstandardizationreferencemanual.Champaign: HumanKinetics;1988.p.3---8.

19.ColeTJ,BellizziMC,FlegalKM,DietzWH.Establishinga stan-dard definition for child overweight and obesity worldwide: internationalsurvey.BMJ.2000;320:1240---3.

20.WorldHealthOrganization(WHO).Measuringobesity: classifi-cationand distributionofanthropometric data.Copenhagen: WHO;1989.NutrUD,EUR/ICP/NUT125.

21.HarrisonGC,BuskirkER, CarterJE. Skinfoldthicknessesand measurementtechnique.In: LohmanTG, RocheAF,Martorell R,editors.Anthropometricstandardizationreferencemanual. Champaign:HumanKinetics;1988.p.55---70.

22.PedersonD,GoreC.Anthropometrymeasurementerror.In: Nor-tonK, OldsT, editors.Anthropometrica:a textbook ofbody measurementforsportsandhealthcourses.Sydney:University ofNewSouthWalesPress;1996.p.77---96.

23.Friedewald WT, Levy RI, Fredrickson DS. Estimation of the concentrationoflow-densitylipoproteincholesterolinplasma, without use of the preparative ultracentrifuge. Clin Chem. 1972;18:499---502.

24.McDowellMA,FryarCD,HirschR,OgdenCL.Anthropometric referencedataforchildrenandadults:U.S.population, 1999-2002.AdvData.2005;361:1---5.

25.Berenson GS, Srinivasan SR, Cresanta JL, Foster TA, Web-ber LS. Dynamic changes of serum lipoproteins in children duringadolescence and sexual maturation.Am JEpidemiol. 1981;113:157---70.

(9)

27.Cuestas Monta˜nés E, Achával Geraud A, Garcés Sardi˜na N, Larraya Bustos C. Waist circumference, dyslipidemia, and hypertension in prepubertal children. Ann Pediatr (Barc). 2007;67:44---50.

28.RosiniN,MachadoMJ,WebsterIZ,MouraSA,CavalcanteLdaS, da Silva EL. Simultaneous prediction of hyperglycemia and dyslipidemiainschool childreninSantaCatarina State, Bra-zilbasedonwaistcircumferencemeasurement.ClinBiochem. 2013;46:1837---41.

29.FreedmanDS,KahnHS,MeiZ.Relationofbodymassindexand waist-to-heightratio tocardiovasculardisease riskfactorsin childrenandadolescents:theBogalusaHeartStudy.AmJClin Nutr.2007;86:33---40.