INTRODUCCIÓN

La obesidad es una epidemia mundial con alta prevalencia que genera múltiples daños a la salud ¹. En el 2016, la Organización Mundial de la Salud (OMS) reportó más de 650 millones de adultos obesos. Esta cifra indica que la obesidad mundial casi se triplicó desde 1975 ². En Perú la tendencia de la obesidad, según IMC, en mayores de 15 años también es creciente, pues aumentó de 18,3% en el 2013 a 25,8% en el 2021 ^{3 , 4}; además, las enfermedades crónicas no trasmisibles fueron las causas del 70% de las muertes ocurridas en el 2018 ⁵.

Por su parte, los efectos deletéreos de la obesidad han sido ampliamente descritos y abarcan varios tipos de alteraciones, entre ellas hormonales, alimentarias, metabólicas, ortopédicas y psicológicas ^{6 , 7}, que incrementan el riesgo de padecer enfermedades cardiometabólicas ⁸. Más aún, en el actual contexto de pandemia, las personas obesas con diagnóstico de COVID-19 tienen seis veces más riesgo de fallecer comparadas con personas de peso normal ⁹.

Para el diagnóstico de la obesidad, el criterio más usado es el índice de masa corporal (IMC), a pesar de que tiene limitaciones para definir la distribución de la grasa corporal y que debe ser adecuado para la población de baja estura ¹⁰. Si bien la OMS reconoce al IMC como el método más práctico para determinar el exceso de peso ^{11 , 12}, existen otras medidas antropométricas que permiten superar las limitaciones del IMC como el perímetro abdominal (PA) y el índice cintura-talla (ICT) porque consideran no solo la cantidad de tejido adiposo, sino también su localización ¹³. La acumulación excesiva de tejido graso en la región central es un determinante de riesgo más importante que el propio exceso de peso ^{14 , 15}.

Algunos estudios en Perú ^{16 , 17}, usando otros indicadores como PA, han reportado prevalencias superiores a lo estimado según IMC; además, un reciente estudio en población peruana reportó que el ICT es el mejor predictor de hipertensión arterial y diabetes mellitus comparado con el IMC y el PA ¹⁸; sin embargo, hasta la fecha no se ha estudiado la concordancia entre estos tres indicadores antropométricos. Considerando que Perú es uno de los países cuyos pobladores tienen menor estatura ¹⁹. Utilizar solo el IMC para el diagnóstico de obesidad podría subestimar su prevalencia; por lo tanto, el objetivo del presente estudio fue determinar la correlación y concordancia diagnóstica entre el IMC, el PA y el ICT, así como comparar las prevalencias de obesidad aplicando tres criterios diagnósticos en hombres y mujeres peruanas de 18 a 59 años.

MATERIALES Y MÉTODOS

RESULTADOS

Participaron del estudio, 1047 personas, de ellas el 57,6% fueron mujeres, la distribución de grupos según rango de edad osciló de 21,4 a 28,5%; mientras que, para el dominio geográfico predominó Lima Metropolitana con casi el 50% de las observaciones, seguido por Resto urbano (Tabla 1).

En la tabla 2 se muestran las características antropométricas de la población de estudio y se comparan según sexo. Destacan con diferencias significativas en las medias de peso, y talla, con un valor más alto en hombres que en mujeres (71,8 vs. 64,8 kg y 165,2 vs. 152,2 cm, respectivamente); a pesar de ello en las mujeres los promedios de IMC e ICT fueron significativamente mayores que en los varones (27,9 vs. 26,2 y 0,60 vs. 0,55, respectivamente).

Al comparar las prevalencias de obesidad según el IMC, PA e ICT, por sexo, rango de edad y dominio geográfico, los resultados muestran que se encontraron mayores proporciones de obesidad en mujeres, siendo la diferencia significativa en todos los casos (Tabla 3); asimismo en los grupos de mayor edad se observaron las más altas prevalencias de obesidad, lo cual resultó significativo para los tres indicadores antropométricos. La prevalencia total de obesidad según IMC, PA e ICT fue de 26,8, 50,4 y 85,4%, respectivamente, estas proporciones fueron significativamente diferentes entre las tres medidas antropométricas (p < 0,05, prueba Z de proporciones).

Respecto a la concordancia diagnostica entre el IMC y PA se encontró que fue aceptable; aunque según sexo, los hombres mostraron concordancia moderada (0,49), mientras que las mujeres solo alcanzaron concordancia leve (0,16); por su parte la concordancia diagnóstica entre IMC e ICT en todos los casos resulto leve (Tabla 4).

La correlación entre las mediciones estandarizadas de IMC y PA resultó pobre; sin embargo, según sexo en varones se obtuvo una correlación moderada, mientras que en mujeres fue pobre (0,98 y 0,87, respectivamente). En el caso de las mediciones estandarizadas de IMC e ICT también se encontró que fue pobre y según sexo se obtuvieron las mismas diferencias (0,90 en hombres y 0,86 en mujeres). En cuanto a la correlación entre valores normalizados de PA e ICT se observó una correlación moderada; los varones mostraron una correlación pobre (0,89), y las mujeres una correlación moderada (0,92). Respecto a los tres pares de comparaciones a nivel general, la correlación entre PA e ICT resultó más alta que las de IMC vs. ICT e IMC vs. PA (Tabla 5).

La Figura 1 sobre límites de acuerdo de Bland-Altman muestra que los valores estandarizados de PA e IMC en la población total no tiene relación entre la media de PA e IMC y la diferencia entre ambos indicadores; sin embargo, en los hombres la diferencia aumenta conforme las medias de PA e IMC son mayores, mientras que en mujeres el comportamiento es al revés. En cuanto a los valores estandarizados de ICT e IMC solo se aprecia relación en mujeres; así la diferencia disminuye entre indicadores cuando las medias son más altas. Finalmente, al analizar los valores estandarizados de PA e ICT, en varones se encuentra que los valores de ICT aumentan mientras más grandes sean las mediciones en estos indicadores, mientras que las mujeres muestran un comportamiento ligeramente ascendente.

Figura 1 Límites de acuerdo del 95% de Bland-Altman entre los valores normalizados de índice de masa corporal, perímetro abdominal e índice cintura-talla para la población total y según sexo. Perú, 2018. 

DISCUSIÓN

Los resultados del estudio muestran que las correlaciones entre el IMC con PA e ICT fueron pobres, con diferencias entre hombres y mujeres según indicador antropométrico, mientras que la concordancia diagnóstica entre el IMC y el PA fue moderada y del IMC con ICT fue pobre. Respecto a las prevalencias de obesidad fueron significativamente diferentes al aplicar los tres criterios diagnósticos, así según IMC la prevalencia fue de 26,8%, según PA fue de 50,4%, mientras que usando el ICT la prevalencia fue de 85,4%.

Los valores de concordancia encontrados en el presente estudio son ligeramente menores a lo reportado por Villca et al. en Bolivia quienes evaluaron la concordancia entre el IMC, PA e ICT y encontraron un índice de acuerdo de 0,34 entre IMC y PA, mientras que para IMC e ICT el índice fue de 0,28 ²⁵. Una revisión sistemática que evaluó las concordancias y correlaciones, aplicando la correlación de Pearson, entre diversos índices antropométricos, concluyó que existe una fuerte correlación entre el IMC y PA, así como IMC e ICT; en tanto que las concordancias fueron moderadas entre estos indicadores antropométricos ²⁶. Otros estudios que han analizado la relación entre el IMC y varios indicadores antropométricos e incluso técnicas de imagen y bioimpedancia también encontraron resultados similares. Wilmet et al. en Bélgica ²⁷ reportaron entre el IMC y PA una correlación de 0,91 para varones y 0,88 en mujeres (p < 0,05), por su parte Chinedu et al. en Nigeria encontraron una correlación de 0,63 entre IMC y PA en población adulta ²⁸.

En el presente estudio el IMC mostró una concordancia leve o insignificante con el ICT; sin embargo, este último ha sido reconocido como el índice más preciso para detectar precozmente la hipertensión arterial, diabetes mellitus y síndrome metabólico, así como otras enfermedades cardiovasculares ²⁹; esta pobre concordancia del IMC podría reflejar las limitaciones de su uso para la valoración de la adiposidad corporal en población peruana. Se ha cuestionado la aplicabilidad del punto de corte del ICT de 0,5 para diagnosticar obesidad en diferentes edades, sexo y etnias; al respecto la revisión sistemática de Browning et al. que incluye 78 estudios en 14 países encontró que el valor de ICT, que abarca todos los riesgos cardiovasculares y metabólicos, fue de 0,50 en ambos sexos ²²; además, la talla representa la principal variación en los diferentes indicadores antropométricos, la cual es diferente según edad, sexo y etnia. En el caso del ICT, la talla se incluye en la razón, por lo que recogería esta variación y modificaría la interpretación del perímetro abdominal ajustado a la talla del individuo.

Los resultados del estudio también muestran una correlación moderada entre IMC, PA e ICT y concordancia moderada con PA, lo que indicaría que las estimaciones con estos indicadores antropométricos no son intercambiables, más aún cuando se encuentran diferencias entre hombres y mujeres. Las implicancias de estos resultados abarcan aspectos clínicos como la aplicación de índices antropométricos complementarios al IMC para detectar de manera más precoz la población en riesgo de enfermedades no trasmisibles; asimismo, sugieren la necesidad de revisar y determinar los puntos de corte del IMC más sensibles para predecir enfermedades cardiometabólicas. En general, el IMC es el índice antropométrico que más se usa para determinar la obesidad e indirectamente la cantidad de tejido adiposo, a pesar de que no discrimina el tejido magro de la grasa ¹². La literatura reciente sobre el diagnóstico de obesidad recomienda el uso de índices de obesidad abdominal pues valoran la ubicación de la grasa e identifican el exceso de grasa central, dando oportunidad al diagnóstico precoz de enfermedades metabólicas ³⁰. Por tanto, es necesario evaluar el estado nutricional considerando indicadores de obesidad abdominal para mejorar el diagnóstico, identificar precozmente a la población que requiere tratamiento y evaluar con mayor rigurosidad las intervenciones y políticas públicas contra la obesidad.

Otros estudios han estimado las prevalencias de obesidad aplicando los diversos índices antropométricos y reportan prevalencias diferentes; así Booth et al. en Australia, reportaron mayores prevalencias de obesidad cuando se aplican los criterios de PA e ICT comparados con el IMC ³¹; por su parte Myung et al. encontraron prevalencias de obesidad de 3,6%, 26,2% y 43,3% aplicando IMC, PA e ICT, respectivamente ³². Asimismo, un estudio en Perú reportó menores prevalencias de obesidad al usar IMC, mientras que aplicando PA e ICT las cifras fueron entre dos a tres veces más ¹⁸. Estos hallazgos sugieren que la proporción de obesidad aplicando IMC podría estar subestimada en el Perú y que es necesario analizar la especificidad del punto de corte de IMC para la población peruana, así como realizar el diagnóstico de obesidad con indicadores complementarios al IMC.

El estudio presenta algunas limitaciones, entre ellas que no se incluyó un patrón de oro para establecer un diagnóstico certero de obesidad, se utilizan tres técnicas de diagnóstico, pero existen otras más precisas como la absorciometría fotónica por rayos X (DEXA); además los puntos de corte del PA e ICT aún están en discusión en Perú. Otro aspecto que considerar fue que las mediciones entre los tres criterios diagnósticos dan unidades de medida diferentes, lo que dificulta una comparación directa, por ello se optó por estandarizar las variables de IMC, PA e ICT.

En conclusión, el estudio encontró que el IMC tiene correlación moderada con el PA e ICT, con diferencias según sexos; asimismo, la concordancia entre el IMC fue moderada con el PA e insignificante con el ICT, que es el mejor predictor de enfermedades cardiovasculares e hipertensión. Los resultados de la correlación y concordancia sugieren que no son indicadores intercambiables y que es necesario evaluar la suficiencia de emplear solo IMC para el diagnóstico de obesidad en nuestro país. Además, las prevalencias de obesidad en el Perú fueron significativamente diferentes al aplicar cada criterio diagnóstico. Se recomienda el uso de índices antropométricos complementarios al IMC que estimen la obesidad abdominal.