Determinar la relación entre índice cintura talla e índice de masa corporal como predictores de riesgo cardiovascular mediante perfil lipídico en adultos entre 20 a 39 años del Ecuador: estudio epidemiológico descriptivo transversal

Abstract

Antecedentes: Las enfermedades cardiovasculares hacen referencia a las afecciones que comprometen el sistema circulatorio, incluyendo las arterias, el corazón y el sistema vascular cerebral, siendo las primeras causas de muerte a nivel mundial, más frecuentes y discapacitantes. Objetivo: Determinar la relación entre ICT e IMC como predictores de riesgo cardiovasculares mediante perfil lipídico en adultos entre 20 a 39 años. Métodos: se realizó un estudio epidemiológico descriptivo transversal, utilizando información de bases secundarias de la Encuesta Nacional de Salud y Nutrición (ENSANUT 2012). Se trabajó con un total de 6,218 personas, en el cual se evaluó mediciones antropométricas (IMC e ICT) y análisis bioquímicos (colesterol total, colesterol LDL, colesterol HDL, triglicéridos). Para el análisis estadístico se utilizó medidas descriptivas, y para identificar correlaciones se utilizó chi cuadrado de Pearson para analizar la significancia entre la relación de las variables y V de Chramer para medir la fuerza de la relación. Adicionalmente, se utilizó regresiones lineales múltiples para evaluar cómo cada uno de los componentes de perfil lipídico se relacionó con IMC e ICT. Background: Cardiovascular diseases refer to conditions that compromise the circulatory system, including the arteries, heart and cerebral vascular system, being the first causes of death worldwide, more frequent and disabling. Objective: To determine the relationship between CTI and BMI as predictors of cardiovascular risk by lipid profile in adults aged 20 to 39 years. Methods: a cross-sectional descriptive epidemiological study was conducted using information from secondary databases of the National Health and Nutrition Survey (ENSANUT 2012). We worked with a total of 6,218 people, in which anthropometric measurements (BMI and CTI) and biochemical analysis (total cholesterol, LDL cholesterol, HDL cholesterol, triglycerides) were evaluated. For the statistical analysis, descriptive measures were used, and to identify correlations, Pearson's chi-square was used to analyze the significance between the relationship of the variables and Chramer's V to measure the strength of the relationship. Additionally, multiple linear regressions were used to evaluate how each of the lipid profile components was related to BMI and CTI.