Anthropometric indices as predictors of obesity and metabolic risk in adolescents from Loja

Authors

DOI:

https://doi.org/10.17162/rccs.v16i2.2021

Keywords:

Obesity, Overweight, Adolescents, Metabolic diseases, Waist-to-height ratio, Waist-to-hip ratio, Waist circumference

Abstract

Objective: determine anthropometric indices as predictors of obesity and metabolic risk in students of the Bernardo Valdivieso–Loja Millennium Educational Unit. Methodology: Descriptive study, cross-sectional cohort, prospective, quantitative approach, population of 281 adolescents from 14 to 18 years old; by taking anthropometric measurements of height (cm) and weight (kg) to obtain BMI; the ICE by dividing the waist circumference by the height; and waist and hip circumference was calculated to obtain the WHR, determining the risk of metabolic syndrome (MS). Results: according to the BMI, they showed that 80.43% (n=226) have a normal nutritional status, with a greater tendency in women; followed by overweight 11.39% (n=11) higher in men; low weight 4.63% (n=13) predominantly in women; grade I obesity 2.49% (n=7) higher in men; grade II 0.71% (n=2) for both sexes and grade III 0.36% (n=1) higher in women; These nutritional alterations predominated in 16-year-olds, women (n=68) and men (n=49). When determining metabolic risk using ICE, 74.01% (n=208) do not present risk and 25.99% (n=73) have risk, with 13.17% (n=37) being common in women. Regarding CHD, 88.97% (n=250) have no risk, 7.12% (n=20) are at very high risk and 3.91% (n=11) are at high risk, being more common in women with 5.34% (n=15) and 3.56% (n=10) respectively. Based on the CCI, 61.57% (n=173) do not present risk and 38.43% (n=108) present risk, mostly in men 22.06% (n=62). Conclusion: the correlation is verified using Spearman's non-parametric Rho test between obesity and metabolic risk.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Bryce-Moncloa, A. (2017). Obesidad y riesgo de enfermedad cardiovascular. Simponsio de Obesidad, 203.

CDI México. (18 de 07 de 2016). Técnicas de medición para la toma de peso y estatura. Obtenido de https://www.junaeb.cl/wp-content/uploads/2016/07/ANEXO- N%C2%B0-19-T%C3%89CNICAS-DE-MEDICI%C3%93N-PARA-LA-TOMA-DE- PESO-Y-ESTATURA.pdf

Cresp-Barría, M., Caamaño-Navarrete, F., & Ojeda-Nahuelcura, R. (2014). Correlación de variables antropométricas como predictor de salud. Fac-Med, 194.

Espinoza, O., & Brito, L. (2020). Patrones Morfológicos Asociados a Factores de Riesgo Metabólico en Población de Adolescentes Escolarizados. Int. J. Morphol, 38(6), 1645- 1650. Obtenido de http://www.intjmorphol.com/wp- content/uploads/2020/10/art_22_386.pdf

Instituto Nacional de Estadistica y Censos. (2018). Obtenido de https://www.ecuadorencifras.gob.ec/documentos/webinec/Estadisticas_Sociales/ENSANUT/ENSANUT_2018/Principales%20resultados% 20ENSANUT_2018.pdf

Lapo, D., & Quintana, M. (2018). Relación entre el estado nutricional por antropometría y hábitosalimentarios con el rendimiento académico en adolescentes. Revista Archivo Médico de Camagüey, 22(6), 755-774. Obtenido de https://www.redalyc.org/journal/2111/211160053007/html/

López, P., Pradilla, L., Bracho, Y., & Grupo Vilano Bucaramanga. (2011). The role of adipocytes in metabolic syndrome inflammation. Acta Med Colomb, 30, 137-140.

Murillo, M., & Bel, J. (2019). Obesidad y síndrome metabólico. Unidad de Endocrinología Pediátrica. Servicio de Pediatría. Hospital Universitari Germans Triad i Pujol, 1, 285-294. Obtenido de https://www.aeped.es/sites/default/files/documentos/18_obesidad.pdf

Naciones Unidas. (12 de Noviembre de 2019). La obesidad se triplica en América Latina por un mayor consumo de ultraprocesados y comida rápida. Obtenido de https://news.un.org/es/story/2019/11/1465321

OMS. (09 de Junio de 2021). Organizacion Mundial de la Salud. Obtenido de https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/obesity-and- overweight#:~:text=En%20el%20caso%20de%20los,igual%20o%20superior%20a%2 030.

Organizacion Mundial de la Salud. (11 de Octubre de 2017). La obesidad entre los niños y los adolescentes se ha multiplicado por 10 en los cuatro últimos decenios. Obtenido de https://www.who.int/es/news/item/11-10-2017-tenfold-increase-in-childhood-and- adolescent-obesity-in-four-decades-new-study-by-imperial-college-london-and-who

Organización Panamericana de la Salud. (2010). OPS. Obtenido de https://www.paho.org/hq/dmdocuments/2011/Estrategia-y-Plan-de-Accion-Regional- sobre-los-Adolescentes-y-Jovenes.pdf

Ruano, C. M. (2017). Prevalencia de síndrome metabólico y factores de riesgo asociados a jóvenes. Quito: Facultad de Ciencias Médicas de la Universidad Central.

Sociedad Española de nutrición comunitaria. (2015). SENC. Obtenido de https://www.nutricioncomunitaria.org/es/noticia/piramide-de-la-alimentacion- saludable-senc

Valle, J., Abundis, L., Hernández, J., & Flores, S. (2016). Índice cintura-estatura como indicador de riesgo metabólico en niños. Revista Chilena de Pediatría., 87(3), 180-185. https://doi.org/10.1016/j.rchipe.2015.10.011.

Published

2023-12-26

How to Cite

Montoya Jaramillo, V. L. ., & Robles Cuenca, D. A. (2023). Anthropometric indices as predictors of obesity and metabolic risk in adolescents from Loja. Revista Científica De Ciencias De La Salud, 16(2), 52–60. https://doi.org/10.17162/rccs.v16i2.2021