medigraphic.com
ISSN 1561-3062 (Digital)

2022, Número 1

<< Anterior Siguiente >>

Revista Cubana de Obstetricia y Ginecología 2022; 48 (1)


Riesgo metabólico al finalizar el primer trimestre del embarazo

Sarasa MNL, Artiles SA, Álvarez-Guerra GE, Cañizares LO, Orozco MC, Martínez AHM

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 27
Paginas:
Archivo PDF: 282.84 Kb.


RESUMEN

Introducción: En Cuba las enfermedades crónicas no transmisibles son responsables en Cuba de un porcentaje elevado de muertes en adultos, realidad que puede afectar también a la mujer en edad reproductiva con riesgo metabólico.
Objetivo: Identificar el riesgo metabólico en gestantes de peso adecuado al finalizar el primer trimestre del embarazo.
Métodos: Se realizó estudio observacional, descriptivo transeccional en un área de salud del municipio Santa Clara, Villa Clara, Cuba del 2016 al 2020, entre gestantes de peso adecuado, aparentemente sanas, en edad reproductiva óptima y con 12 - 14 semanas de amenorrea. Se estratificó la muestra según valores de la circunferencia de la cintura y triglicéridos séricos; se estudiaron indicadores bioquímicos y grasas abdominales medidas por ultrasonografía y se realizó análisis estadístico mediante el software SPSS versión 22. Para la descripción de las variables cuantitativas se mostraron la mediana y el rango intercuartílico (IQR).
Resultados: El riesgo metabólico fue clasificado en cuatro niveles según valores de circunferencia de la cintura y triglicéridos séricos. Las variables c-HDL, colesterol total, grasa subcutánea y grasa visceral mostraron diferencias para los diferentes niveles de riesgo establecidos, con baja capacidad discriminante de las grasas abdominales para el riesgo metabólico.
Conclusiones: Al finalizar el primer trimestre del embarazo, existen evidencias de distintos niveles de riesgo metabólico no identificados, que apoyan la hipótesis de que su estudio según valores combinados de circunferencia de la cintura y triglicéridos séricos, pueden revelar asociaciones con otros indicadores metabólicos y con las grasas abdominales medidas por ultrasonografía.


REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

  1. Dikaiakou E, Vlachopapadopoulou EA, Athanasouli F, Stergiotis S, Kafetzi M, Fotinou A, et al. Metabolic Risk Assessment in Obese Children using Hypertriglyceridemic Waist (HTGW) Phenotype. Can it be a Useful Screening Marker? 58th Annual ESPE; 2019 19-21 Sep; Vienna, Austria: European Society for Pediatric Endocrinology; 2019. [acceso 20/10/2017]. Disponible en: https://abstracts.eurospe.org/hrp/0092/hrp0092p3-126

  2. Sarasa Muñoz NL, Hernández Díaz D, Satorre Ygualada JA. Obesidad y riesgo cardiovascular en la gestante. CorSalud. 2016 [acceso 20/10/2017];8(3):200-2. Disponible en: https://www.medigraphic.com/pdfs/corsalud/cor-2016/cor163k.pdf

  3. Grundy SM, Balady GJ, Criqui MH, Fletcher G, Greenland P, Hiratzka LF, et al. Primary prevention of coronary heart disease: guidance from Framingham: a statement for healthcare professionals from the AHA Task Force on Risk Reduction. Circulation. 1998;97:1876-87. DOI: https://doi.org/10.1161/01.CIR.97.18.1876

  4. Most J, Marlatt KL, Altazan AD, Redman LM. Advances in assessing body composition during pregnancy. European Journal of Clinical Nutrition. 2018;72(5):645-56. DOI: https://doi.org/10.1038/s41430-018-0152-8

  5. Kennedy N, Quinton A, Brown C, Peek MJ, Benzie R, Nanan R. Changes in maternal abdominal subcutaneous fat layers a longitudinal study. Obesity Reserarch and Clinical Practice. 2017;(11):655-64. DOI: https://doi.org/10.1016/j.orcp. 2017.10.003

  6. Pinho CPS, da Silva Diniz A, de Arruda IKG, Leite APDL, Petribú MdMV, Rodrigues IG. Predictive models for estimating visceral fat: The contribution from anthropometric parameters. PloS One. 2017;12(7):1-12. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0178958

  7. Orozco Muñoz C, Sarasa Muñoz NL, Hernández Díaz D, Cañizares Luna O, Álvarez- Guerra González E, Artiles Santana A. Indicadores antropométricos para la caracterización de la adiposidad corporal en gestantes sanas al inicio del embarazo. CorSalud. 2018 [acceso 20/10/2017];10(4):274-85. Disponible en: https://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2078-71702018000400274&lng=es

  8. Da Rocha ALC. Fenótipo cintura hipertrigliceridêmica e risco cardiovascular em adultos de viçosa–MG: um estudo de base populacional: Universidade Federal de Viçosa; 2015. [acceso 20/10/2017]. Disponible en: https://www.locus.ufv.br/handle/123456789/6464

  9. Carr DB, Utzschneider KM, Hull RL, Kodama K, Retzlaff BM, Brunzel JD, et al. Intra-abdominal fat is major determinant of the national cholesterol education program adult treament Panel III criteria for the metabolic syndrome. Diabetes. 2004 [acceso 20/10/2017];53(8):2087-94. Disponible en: https://diabetes.diabetesjournals.org/content/53/8/2087.short

  10. Lima MdCP, Melo ASO, Sena ASS, Barros VdO, Amorim MMR. Metabolic syndrome in pregnancy and postpartum: prevalence and associated factors. Revista da Associação Médica Brasileira. 2019;65(12):1489-95. DOI: http://dx.doi.org/10.1590/1806-9282.65.12.1489

  11. Wolfenden L, Ezzati M, Larijani B, Dietz W. The challenge for global health systems in preventing and managing obesity. Obesity Reviews. 2019;20:185-93. DOI: https://doi.org/10.1111/obr.12872

  12. Friedewald WT, Levy RI, Frederickson DS. Estimation of the concentration of low-density lipoprotein cholesterol in plasma, without use of the preparative ultracentrifuge. Clin Chem. 1972 [acceso 20/10/2017];18(6):499-502. Disponible en: https://academic.oup.com/clinchem/article-abstract/18/6/499/5676160

  13. Gur EB, Ince O, Turan GA, Karadeniz M, Tatar S, Celik E, et al. Ultrasonographic visceral fat thickness in the first trimester can predict metabolic syndrome and gestational diabetes mellitus. Endocrine. 2014;47(2):478-84. DOI: https://doi.org/10.1007/s12020-013-0154-1

  14. Suzuki R, Watanabe S, Y.Hirai. Abdominal wall fat index, estimated by ultrasonography, for assessment of the ratio of visceral fat to subcutaneous fat in the abdomen. American Journal of Medicine. 1993;95(3):309-14.

  15. Manzini JL. Declaración de Helsinki: Principios éticos para la investigación médica sobre sujetos humanos. Acta Bioethica. 2000;6(2):321-34.

  16. World Health Organization. Obesity: preventing and managing the global epidemic. Report of a World Health Organization Consultation. Geneva: World Health Organization, 2000. WHO Obesity Technical Report Series, 2017.

  17. Tian Y-M, Ma N, Jia X-J, Lu Q. The hyper-triglyceridemic waist phenotype is a reliable marker for prediction of accumulation of abdominal visceral fat in Chinese adults. Eating and Weight Disorders-Studies on Anorexia, Bulimia and Obesity. 2019;25:719-26. DOI: https://doi.org/10.1007/s40519-019-00677-w

  18. Yu D, Huang J, Hu D, Chen J, Cao J, Li J. Is an appropriate cutoff of hypertriglyceridemic waist designated for type 2 diabetes among Chinese adults? Clinical Nutrition. 2010;29(2):192-8.

  19. Artiles Santana A, Sarasa Muñoz N L, Machado Díaz B, Álvarez Guerra González E, Cañizares Luna O, Orozco Muñoz C. Adiposidad abdominal determinada por ultrasonido y antropometría en gestantes adolescentes y adultas. Medicent Electrón. 2020 [acceso 20/10/2017];24(1):19-35. Disponible en: http://www.medicentro.sld.cu/index.php/medicentro/article/view/2730

  20. Cruz-Hernández J, Hernández-García P, Lang-Prieto J, Yanes-Quesada M, Iglesias-Marichal I, Márquez-Guillén A. Controversies in Screening and Diagnosis of Gestational Diabetes: Cuba’s Position. MEDICC Review. July 2016 [acceso 20/10/2017];18(3):35-9. Disponible en: https://www.scielosp.org/article/medicc/2016.v18n3/35-39/en/

  21. Márquez Guillén A, Valdés Amador L, Lang Prieto J, Cruz Hernández J, Piloto Padrón M, Iglesias Marichal I, et al. Segundo Consenso Cubano de Diabetes y Embarazo. Rev Cubana Endocrinol. 2018 [acceso 03/04/2017];29(1):1-29. Disponible en: https://www.medigraphic.com/pdfs/revcubend/rce-2018/rce181a.pdf

  22. Lee BJ, Nam J, Kim JY. Predictors of metabolic abnormalities in phenotypes that combined anthropometric indices and triglycerides. BMC Complementary and Alternative Medicine. 2016;16(1):1-12. DOI: https://doi.org/10.1186/s12906-016-1024-1

  23. Mohd L, Isa N, Wan W, Mohamed H. The Prevalence of Metabolic Syndrome According to Various Definitions and Hypertriglyceridemic-Waist in Malaysian Adults. Int J Prev Med. 2011 [acceso 20/10/2017];2(4):229-41. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3237265/

  24. Ortega JLD, Peláez MER. Circunferencia de cintura y su relación con el nivel de glicemia basal en pacientes adultos del Hospital Leoncio Prado, Huamachuco: febrero-marzo 2015. In Crescendo. 2016;7(2):25-34.

  25. Rodríguez MB, Giraldoni AFM, Cañizares YC. Obesidad abdominal, parámetro antropométrico predictivo de alteraciones del metabolismo. Revista Finlay. 2017 [acceso 20/10/2017];7(1):80-9. Disponible en: http://revfinlay.sld.cu/index.php/finlay/article/view/507

  26. Berker D, Koparal S, Işık S, PaşaoğluL, Aydın Y, Erol K, et al. Compatibility of different methods for the measurement of visceral fat in different body mass index strata. Diagn Interv Radiol. 2010;16(2):99-105. DOI: https://doi.org/10.4261/1305-3825.DIR.2749-09

  27. Kim S-H, Chung J-H, Song S-W, Jung WS, Lee Y-A, Kim H-N. Relationship between deep subcutaneous abdominal adipose tissue and metabolic syndrome: a case control study. Diabetology & Metabolic Syndrome. 2016 [acceso 20/10/2017];8(1):1-9. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4751727/pdf/130982016Article127.pdf




2020     |     www.medigraphic.com