Diseño y contexto del estudio

La presente investigación se basa en un diseño observacional y analítico, utilizando datos secundarios provenientes de las Encuestas Demográficas y de Salud Familiar (ENDES) realizadas en Perú. Nuestro análisis abarca un periodo de 6 años, desde 2018 hasta 2023, examinando los datos de las encuestas transversales anuales llevadas a cabo durante ese tiempo.

La ENDES, realizada anualmente por el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI), proporciona datos detallados sobre indicadores demográficos y de salud, incluyendo medidas antropométricas y parámetros cardiovasculares, en muestras representativas de la población peruana.

Población, muestra y criterios de elegibilidad

La población objetivo de este estudio abarca a todos los adultos de 18 años o más que residían en hogares particulares en Perú durante el período 2018-2023. La ENDES emplea una estrategia de muestreo caracterizada por un diseño bietápico, probabilístico de tipo equilibrado, estratificado e independiente. Esta metodología asegura una representatividad adecuada por departamentos y considera la división entre áreas urbanas y rurales.

Para nuestro análisis específico sobre la relación entre las medidas antropométricas y la PP se incluyeron todos los participantes adultos que contaban con datos completos de peso, talla, circunferencia de cintura y mediciones de PAS y PAD.

Con el objetivo de garantizar la validez de los datos y minimizar sesgos potenciales, se aplicaron criterios de exclusión específicos. En primer lugar, se excluyeron del análisis las mujeres embarazadas, debido a los cambios fisiológicos en la presión arterial y la composición corporal asociados con el embarazo. En segundo lugar, para asegurar la fiabilidad de los datos antropométricos y de presión arterial, se eliminaron los casos con valores extremos o implausibles, siguiendo las recomendaciones de la Organización Mundial de la Salud para la vigilancia de factores de riesgo de enfermedades no transmisibles⁸. Específicamente, se excluyeron participantes con un IMC < 10 kg/m² o > 70 kg/m², así como aquellos con una CC < 40 cm o > 150 cm. En cuanto a los parámetros de presión arterial, se eliminaron registros con PAS ≥ 250 mmHg o PAD < 50 mmHg. Estos criterios de exclusión están basados en rangos biológicamente plausibles y son consistentes con las prácticas estándar en estudios epidemiológicos a gran escala.

Adicionalmente, para el análisis de la PP, que es el foco principal de nuestro estudio, se excluyeron los casos en que la PP calculada era < 20 mmHg o > 100 mmHg. Estos valores se consideraron como potencialmente erróneos o indicativos de condiciones cardiovasculares extremas que podrían sesgar los resultados del estudio¹.

Variables del estudio

La variable dependiente principal de este estudio fue la PP, calculada como la diferencia entre la PAS y la PAD⁹. Para el análisis, la PP se categorizó en dos grupos: < 50 mmHg y ≥ 50 mmHg¹⁰.

Las variables independientes principales fueron la CC medida en centímetros y el IMC calculado como el peso en kilogramos dividido por el cuadrado de la altura en metros. Adicionalmente, se analizó la combinación CC-IMC, que se calcula como peso × CC/talla².

Para un análisis más comprehensivo, se incluyeron varias covariables en el estudio. La edad, medida en años cumplidos, y el sexo, categorizado como hombre o mujer, se consideraron por su influencia conocida en los parámetros cardiovasculares. La residencia se categorizó en urbana o rural, reconociendo las diferencias entre estos entornos en cuanto a estilos de vida y acceso a servicios de salud. Para evaluar el impacto socioeconómico en la salud cardiovascular, el índice de riqueza se dividió en cinco categorías: muy pobre, pobre, medio, rico y muy rico. La altitud de residencia, medida en metros sobre el nivel del mar, se incluyó debido a su potencial efecto en la presión arterial y la adaptación cardiovascular.

Para reflejar el impacto del tabaquismo en la salud cardiovascular, el estado de fumador se categorizó en cuatro grupos: nunca ha fumado, exfumador, fumador ocasional y fumador diario. El consumo de alcohol se clasificó en tres categorías: nunca ha tomado o no ha tomado en el último año, consumo en los últimos 30 días pero no en exceso, y consumo en exceso. Este último se definió como el consumo en los últimos 30 días con al menos una ocasión de ingesta de cinco o más bebidas para hombres, o cuatro o más para mujeres, en una sola ocasión.

Procedimientos

La ENDES en el Perú ha modernizado sus métodos de recolección de datos, implementando el uso de tabletas digitales desde 2016. Esta recolección se lleva a cabo siguiendo protocolos estandarizados y validados internacionalmente. Personal capacitado del INEI realiza entrevistas y mediciones en los hogares seleccionados, asegurando la calidad y la consistencia de los datos obtenidos.

Para la medición de la PA, elemento crucial en nuestro estudio de la PP, se utilizan esfigmomanómetros digitales automáticos, los cuales son calibrados regularmente para garantizar su precisión. El procedimiento implica tomar tres mediciones de la presión arterial con el participante en posición sentada, después de un tiempo de reposo de al menos 5 minutos. Para minimizar el «efecto de bata blanca» se utiliza el promedio de las dos últimas mediciones en el análisis, descartando la primera. La PP, nuestra variable dependiente principal, se calcula posteriormente como la diferencia entre la PAS y la PAD promedio.

Las medidas antropométricas, que constituyen nuestras variables independientes principales, se realizan con equipos calibrados diariamente. El peso se determina utilizando básculas electrónicas SECA modelo 874, con una precisión de 0.1 kg, y la altura se mide con estadiómetros portátiles SECA modelo 213, que ofrecen una precisión de 1 mm. Durante estas mediciones, los participantes visten ropa ligera y no usan calzado. Para la medición de la altura se sigue el protocolo de Frankfurt para la posición de la cabeza. La CC, una medida clave en nuestro estudio, se obtiene utilizando una cinta métrica inextensible con precisión de 0.1 cm. Esta medición se realiza en el punto medio entre el borde inferior de la última costilla palpable y la parte superior de la cresta ilíaca, con el participante de pie y después de una exhalación normal.

Para garantizar la precisión de las medidas antropométricas se realizan dos mediciones y se utiliza el promedio. Si se observan discrepancias significativas (más de 0.5 kg en peso o más de 1 cm en altura o CC), se lleva a cabo una tercera medición y se utiliza el promedio de las dos más cercanas. Este enfoque meticuloso asegura la confiabilidad de los datos antropométricos utilizados en nuestro análisis.

La información sobre variables sociodemográficas, económicas y de estilo de vida, incluyendo el consumo de alcohol y el hábito de fumar, se recopila mediante cuestionarios estructurados durante la entrevista.

Finalmente, es importante destacar que todos los participantes proporcionan su consentimiento informado antes de participar en la encuesta. Además, los datos recolectados pasan por un riguroso proceso de control de calidad, que incluye la supervisión directa de una muestra de las mediciones y la repetición de mediciones en una submuestra de participantes.

Análisis estadístico

Inicialmente se realizó un análisis descriptivo de todas las variables del estudio. Para las variables categóricas se calcularon frecuencias y porcentajes, mientras que para las variables numéricas se obtuvieron la media y la desviación estándar (DE). A continuación, se efectuó un análisis descriptivo bivariado para examinar la distribución de las variables en relación con la PP.

Para evaluar la asociación entre las variables de interés se optó por un modelo de regresión de Poisson con varianza robusta. Este enfoque se eligió debido a su capacidad para estimar directamente las razones de prevalencia ajustadas (RPa). El modelo se ajustó por todas las covariables (edad, sexo, residencia, índice de riqueza, altitud, estado de fumador y consumo de alcohol), considerando que cada una de ellas podría actuar como una variable confusora importante en la relación entre las medidas antropométricas y la PP.

Con el objetivo de captar de manera más precisa el efecto de las medidas antropométricas sobre la PP, se empleó una categorización detallada de estas variables. El IMC se categorizó en intervalos de cinco unidades, mientras que la CC se dividió en categorías de 2.5 cm. Adicionalmente, se creó una variable combinada CC-IMC, también categorizada en intervalos de cinco unidades, para explorar el efecto conjunto de estas medidas.

Las RPa calculadas para cada categoría de las medidas antropométricas se presentan gráficamente. Estos gráficos proporcionan una representación visual clara de cómo la asociación entre las medidas antropométricas y la PP varía a lo largo del espectro de valores de IMC, CC y CC-IMC.

Para explorar posibles diferencias en estas asociaciones según las características demográficas clave, se realizaron análisis de sensibilidad estratificados por sexo y edad. Específicamente, se llevaron a cabo análisis separados para hombres y mujeres, así como para participantes menores de 60 años y de 60 años o más. Estos análisis de sensibilidad también se presentan en forma gráfica, permitiendo una comparación visual directa de cómo la relación entre las medidas antropométricas y la PP puede variar entre estos subgrupos poblacionales.

Es importante recabar que todos los análisis se llevaron a cabo considerando que se trataba de un muestreo complejo. Además, se consideró significativo cuando las RPa del intervalo de confianza al 95% no cruzaban la unidad.

Todos los análisis estadísticos se realizaron utilizando el software Stata versión 17.0 (StataCorp, College Station, TX, USA). Los gráficos se generaron utilizando el paquete ggplot2 en R versión 4.0.3 (R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria).

Consideraciones éticas

La presente investigación se fundamenta en un análisis secundario de la información proporcionada por la ENDES, cuyos datos son de dominio público y acceso abierto. El INEI de Perú facilita esta información habiendo eliminado previamente cualquier identificador personal, lo que asegura el completo anonimato de los individuos encuestados. Considerando que este estudio no implicó contacto directo con los participantes y se trabajó exclusivamente con información desprovista de elementos identificatorios, no fue necesario solicitar una evaluación adicional por parte de un comité de ética para proceder con este análisis de datos secundarios.

Sin embargo, es crucial enfatizar que esta investigación se ha llevado a cabo respetando rigurosamente los principios éticos consagrados en la Declaración de Helsinki. El equipo de investigación ha asumido el compromiso de salvaguardar la integridad de la información, utilizándola únicamente para los fines específicos detallados en este estudio. Además, se ha puesto especial cuidado en asegurar que la divulgación de los hallazgos mantenga en todo momento la confidencialidad y el anonimato de los sujetos participantes.

Asociación entre el IMC y la PP elevada

En la figura 1 se muestra una clara asociación positiva entre el IMC y la PP elevada en la población general, con un incremento constante del riesgo a medida que aumenta el IMC. Esta tendencia se mantiene en los subgrupos de edad, pero con diferencias notables. En los adultos menores de 60 años se observa una marcada disparidad entre sexos: las mujeres presentan un aumento más pronunciado del riesgo con el incremento del IMC, alcanzando RPa superiores a 5 en IMC altos, mientras que en los hombres el aumento es más moderado, con RPa que no superan 3. En contraste, para adultos de 60 años o más, aunque la tendencia ascendente persiste, las diferencias entre sexos son menos pronunciadas y el riesgo global es menor en comparación con el grupo más joven, especialmente en IMC elevados. Notablemente, en ambos grupos de edad, el riesgo comienza a aumentar significativamente a partir de un IMC de aproximadamente 25.

Figura 1 Asociación entre el IMC y la PP elevada estratificada por sexo y edad en la población en general (A), en adultos menores de 60 años (B) y en adultos con edad ≥ 60 años (C). 

Asociación entre la CC y la PP elevada

En la figura 2 se revela una asociación entre la CC y el riesgo de la PP elevada en la población general, con un incremento gradual del riesgo a medida que aumenta la CC. Esta tendencia se observa de manera más pronunciada en ciertos subgrupos demográficos. En adultos menores de 60 años se evidencia una marcada disparidad entre sexos: las mujeres muestran un aumento exponencial del riesgo con el incremento de la CC, alcanzando RPa extremadamente altas (más de 30) en los valores más elevados de CC. En contraste, los hombres en este grupo de edad presentan un aumento más moderado y lineal del riesgo, con RPa que no superan 7.

Figura 2 Asociación entre la CC y la PP elevada estratificada por sexo y edad en la población en general (A), en adultos menores de 60 años (B) y en adultos con edad ≥ 60 años (C). 

Para los adultos de 60 años o más, aunque la tendencia ascendente persiste, las diferencias entre sexos son menos pronunciadas y el riesgo global es considerablemente menor en comparación con el grupo más joven. En este grupo etario, tanto los hombres como las mujeres muestran un aumento gradual del riesgo con la CC, pero las RPa se mantienen por debajo de 3 incluso en los valores más altos de CC. Notablemente, en ambos grupos de edad, el riesgo comienza a aumentar significativamente a partir de una CC de aproximadamente 80-85 cm.

Es importante destacar la amplitud de los intervalos de confianza en los valores extremos de CC, especialmente en las mujeres menores de 60 años, lo que indica una mayor incertidumbre en estas estimaciones.

Asociación entre el índice CC-IMC y la PP elevada

En la figura 3, el análisis de regresión del índice CC-IMC muestra una asociación positiva con el riesgo de PP elevada en la población general, con un incremento gradual y constante del riesgo a medida que aumenta el CC-IMC. Esta tendencia se mantiene en los subgrupos de edad, pero con diferencias notables entre sexos y grupos etarios.

Figura 3 Asociación entre el índice CC-IMC y la PP elevada estratificada por sexo y edad en la población en general (A), en adultos menores de 60 años (B) y en adultos con edad ≥ 60 años (C). 

En adultos menores de 60 años se observa una marcada disparidad entre sexos: las mujeres presentan un aumento más pronunciado del riesgo con el incremento del CC-IMC, alcanzando RPa cercanas a 3 en los valores más altos del índice. En contraste, los hombres en este grupo de edad muestran un aumento más moderado y lineal del riesgo, con RP que no superan 1.5 incluso en los valores más altos de CC-IMC.

Para los adultos de 60 años o más, aunque la tendencia ascendente persiste, las diferencias entre sexos son menos pronunciadas. En este grupo etario, tanto los hombres como las mujeres muestran un aumento gradual del riesgo con el CC-IMC, pero las RPa se mantienen generalmente por debajo de 2, incluso en los valores más altos del índice. Notablemente, en este grupo de edad, los intervalos de confianza son más amplios, en especial en los valores extremos del CC-IMC, lo que indica una mayor incertidumbre en estas estimaciones.

Es importante destacar que, en promedio, el riesgo comienza a aumentar de manera significativa a partir de un CC-IMC de aproximadamente 20-25 en ambos grupos de edad.

Hallazgos principales

En este estudio se optó por examinar tres índices antropométricos diferentes "el IMC, la CC y el CC-IMC" para evaluar su relación con el riesgo de PP elevada. Esta elección se basó en la necesidad de comparar medidas ampliamente utilizadas (IMC y CC) con un enfoque más novedoso que las combina (CC-IMC). El IMC, al ser una medida estandarizada de la adiposidad general, ofrece una base de comparación ampliamente reconocida en la literatura médica. La CC, por otro lado, se incluyó por su capacidad para reflejar específicamente la adiposidad abdominal, un factor de riesgo cardiovascular bien establecido. El CC-IMC se incorporó como una medida que podría capturar los beneficios de ambos índices, proporcionando una evaluación más integral de la composición corporal y su impacto en la salud cardiovascular.

Al comparar el desempeño de estos tres indicadores se observaron patrones distintivos. El IMC mostró una asociación positiva con el riesgo de PP elevada, pero con diferencias notables entre grupos de edad y sexo, lo que sugiere una menor consistencia en su capacidad predictiva para diferentes subpoblaciones. La CC, aunque también mostró una fuerte asociación con el riesgo, presentó estimaciones extremadamente altas en algunos subgrupos, en particular en las mujeres jóvenes, con intervalos de confianza muy amplios que indicaban una menor precisión en estas estimaciones. El CC-IMC, en contraste, mostró una asociación más estable y lineal con el riesgo de PP elevada, manteniendo una consistencia notable en los diferentes grupos demográficos.

El CC-IMC emerge como el índice más adecuado para evaluar el riesgo del PP elevada, por varias razones clave. Primero, demostró una asociación más consistente y gradual con el riesgo a través de los diferentes grupos de edad y sexo, lo que sugiere una mayor robustez en su capacidad predictiva. Segundo, los intervalos de confianza más estrechos observados con el CC-IMC indican estimaciones más precisas del riesgo en comparación con los otros marcadores. Tercero, la relación más lineal entre el CC-IMC y el riesgo facilita su interpretación y aplicación en contextos clínicos. Además, al combinar información tanto del IMC como de la CC, el CC-IMC parece ofrecer una evaluación más integral de la composición corporal, capturando aspectos tanto de la adiposidad general como de la distribución específica de la grasa abdominal. Esta combinación de factores hace del CC-IMC una herramienta potencialmente más valiosa para la evaluación del riesgo cardiovascular en la práctica clínica y la investigación epidemiológica.

Comparación con otros estudios

Nuestros hallazgos sobre la superioridad del índice CC-IMC en la predicción del riesgo de PP elevada se alinean con estudios recientes que han explorado medidas combinadas de adiposidad. El índice CC-IMC ha emergido como un marcador prometedor de obesidad y riesgo cardiovascular, demostrando su superioridad frente a otros indicadores antropométricos tradicionales. Aunque su uso es relativamente reciente y la evidencia es aún limitada, los hallazgos iniciales son alentadores. Por ejemplo, Vera-Ponce et al.⁷ encontraron que este marcador exhibía mayores sensibilidad y especificidad en la estimación del porcentaje de grasa corporal en comparación con otros marcadores antropométricos convencionales. Originalmente propuesto para predecir anomalías en la geometría cardiaca, resistencia a la insulina, aumento de la rigidez arterial y dislipidemia⁶, el CC-IMC ha ganado atención por su capacidad para integrar información tanto de la adiposidad general como de la distribución específica de la grasa abdominal. Corroborando nuestros resultados, el trabajo de Moltrer et al.¹¹ también concluyó que este nuevo índice supera a los marcadores tradicionales en la evaluación del riesgo cardiovascular. Estas observaciones subrayan el potencial del CC-IMC como una herramienta más precisa y completa para la evaluación de la obesidad y sus complicaciones asociadas, aunque se requiere más investigación para validar su utilidad en diversos contextos clínicos y poblacionales.

La inestabilidad observada en las estimaciones basadas únicamente en la CC, en particular en las mujeres jóvenes, puede atribuirse a varios factores. Primero, como señalan Sebo et al.¹², la medición de la CC está sujeta a mayor variabilidad interobservador que el IMC. Además, la CC no tiene en cuenta las diferencias en la estatura, lo que puede llevar a interpretaciones erróneas en individuos con estructuras corporales diversas. Esta limitación es especialmente relevante en poblaciones con gran variabilidad étnica y antropométrica, como la peruana.

El IMC, aunque mostró ser algo mejor que la CC en términos de consistencia, aún presenta limitaciones significativas. Diversos estudios, como el de Romero-Corral et al.¹³, han destacado que el IMC tiene una sensibilidad subóptima para detectar el exceso de adiposidad, sobre todo en rangos intermedios. Sin embargo, su relativa estabilidad en comparación con la CC puede atribuirse a su naturaleza estandarizada y a la menor variabilidad en su medición, lo que resulta en estimaciones más robustas en los diferentes subgrupos poblacionales.

La superioridad del CC-IMC sobre el IMC y la CC individualmente en la predicción del riesgo de PP elevada sugiere que este índice podría capturar mejor los mecanismos fisiopatológicos subyacentes. Lee et al.¹⁴ demostraron que la combinación de IMC y CC proporcionaba una evaluación más precisa del porcentaje de grasa corporal que cualquiera de las medidas por separado. Esta integración permite una evaluación más completa del riesgo, capturando los efectos adversos tanto del exceso de peso general como de la acumulación de grasa visceral, ambos factores críticos en la patogénesis de la hipertensión y la rigidez arterial. Czernichow et al.¹⁵ demostraron que tanto el IMC como la CC se asociaban independientemente con la rigidez arterial, un determinante clave de la presión de pulso. Al combinar ambas medidas, el CC-IMC posiblemente integra los efectos de la carga total de adiposidad (reflejada por el IMC) y la distribución específica de la grasa abdominal (indicada por la CC) sobre la función vascular, proporcionando así una evaluación más completa del riesgo cardiovascular.

Adicionalmente, es importante detallar que, en nuestros análisis, observamos diferencias significativas en la asociación entre los marcadores antropométricos y la PP elevada según el sexo y la edad de los participantes. Estas variaciones son cruciales para entender la complejidad de la relación entre la composición corporal y el riesgo cardiovascular en diferentes grupos demográficos.

Para el IMC, notamos una asociación más fuerte con la PP elevada en las mujeres que en los hombres, especialmente en el grupo de menores de 60 años. Este hallazgo está en línea con estudios previos que han reportado diferencias según el sexo en la relación entre obesidad y riesgo cardiovascular¹⁶. La CC mostró una tendencia similar, con un efecto más pronunciado en las mujeres jóvenes, en las que se observaron razones de prevalencia extremadamente altas en los valores más elevados de CC. El índice CC-IMC, aunque demostró ser el marcador más consistente, como ya se ha mencionado, también presentó variaciones según el sexo y la edad. En general, la asociación fue más fuerte en las mujeres que en los hombres, pero las diferencias fueron menos pronunciadas que con el IMC o la CC por separado. Esta menor disparidad entre sexos podría explicar en parte la mayor consistencia del CC-IMC como predictor de PP elevada.

Por otro lado, un hallazgo particularmente notable en nuestro estudio fue la atenuación del efecto de todos los marcadores antropométricos en la población mayor de 60 años. Este fenómeno se observó de manera consistente para los tres marcadores antropométricos, aunque en diferentes grados. La asociación entre estos marcadores y la PP elevada fue considerablemente más débil en este grupo etario en comparación con los adultos más jóvenes.

Varias hipótesis podrían explicar esta atenuación del efecto en los mayores de 60 años. Primero, los cambios fisiológicos asociados con el envejecimiento, como la pérdida de masa muscular y la redistribución de la grasa corporal, podrían alterar la relación entre las medidas antropométricas y el riesgo cardiovascular¹⁷. Segundo, el «efecto del sobreviviente» podría estar en juego, por el cual los individuos que llegan a edades avanzadas con obesidad podrían representar un subgrupo con mayor resistencia a sus efectos adversos¹⁸. Tercero, otros factores de riesgo cardiovascular podrían cobrar mayor importancia relativa en la población de edad avanzada, disminuyendo el impacto relativo de la obesidad¹⁹.

Es importante destacar que, aunque el efecto se atenúa, no desaparece por completo en la población mayor de 60 años. Esto sugiere que las medidas antropométricas, en especial el CC-IMC, siguen siendo relevantes para la evaluación del riesgo cardiovascular en los adultos mayores, aunque su interpretación debe ser más cautelosa y considerarse en el contexto de otros factores de riesgo.

Es así como nuestros resultados, respaldados por la literatura existente sobre otros factores de riesgo cardiovascular, sugieren que el CC-IMC proporciona una evaluación más robusta y precisa del riesgo de PP elevada en comparación con el IMC o la CC por separado. Este índice combinado parece superar las limitaciones individuales de cada medida, ofreciendo una herramienta potencialmente más valiosa para la estratificación del riesgo cardiovascular en la práctica clínica. La capacidad del CC-IMC para integrar información tanto de la adiposidad general como de la distribución de la grasa abdominal puede explicar su aparente superioridad en la predicción del riesgo.

Sin embargo, dada la novedad de este enfoque, en particular en relación con la PP, es crucial interpretar estos resultados con cautela. Se requieren estudios longitudinales adicionales para validar la utilidad predictiva a largo plazo del CC-IMC en diferentes poblaciones y para diversos resultados cardiovasculares, incluyendo específicamente la PP elevada. Además, futuras investigaciones deberían explorar los mecanismos fisiopatológicos subyacentes que vinculan el CC-IMC con la PP y otros marcadores de salud cardiovascular. Esto no solo fortalecería la base teórica para el uso del CC-IMC, sino que también podría abrir nuevas vías para intervenciones preventivas y terapéuticas en el manejo del riesgo cardiovascular.

Importancia del estudio para la salud pública

Este estudio tiene implicaciones significativas para la salud pública, en particular en el ámbito de la prevención y el manejo de las enfermedades cardiovasculares. Al identificar el índice CC-IMC como un predictor más robusto de la PP elevada en comparación con las medidas tradicionales, como el IMC y la CC, nuestro trabajo proporciona una herramienta potencialmente más precisa para la evaluación del riesgo cardiovascular en el ámbito poblacional. Esto es en especial relevante considerando que las enfermedades cardiovasculares siguen siendo una de las principales causas de morbilidad y mortalidad en todo el mundo. La capacidad de identificar con mayor precisión a los individuos en riesgo podría permitir una asignación más eficiente de los recursos de salud pública y una intervención más temprana y efectiva, alineándose con los objetivos globales de reducción de la carga de enfermedades no transmisibles.

Desde la perspectiva de la prevención primaria, los hallazgos de este estudio podrían conducir a una reevaluación de las estrategias actuales de cribado y prevención de riesgos cardiovasculares. La incorporación del CC-IMC en los protocolos de evaluación del riesgo podría mejorar la identificación de individuos que, aunque no clasificados como de alto riesgo según las medidas tradicionales, podrían beneficiarse de intervenciones preventivas tempranas. Esto es particularmente importante en el contexto de la creciente prevalencia global de obesidad y síndrome metabólico. Además, la aparente superioridad del CC-IMC en diferentes grupos demográficos sugiere que podría ser una herramienta más universal y reducir las disparidades en la evaluación del riesgo cardiovascular entre diferentes poblaciones, lo cual es un aspecto crucial en la búsqueda de la equidad en salud.

En la práctica clínica, la adopción del CC-IMC como medida estándar podría tener un impacto significativo en el manejo de los pacientes. Su mayor precisión en la predicción de la PP elevada, un marcador importante de rigidez arterial y riesgo cardiovascular, podría conducir a una mejor estratificación del riesgo y, por lo tanto, a decisiones de tratamiento más informadas y personalizadas. Esto es en especial relevante en el contexto de la medicina preventiva y la atención primaria, donde la detección temprana y la intervención oportuna son cruciales para prevenir complicaciones cardiovasculares a largo plazo. Además, la relativa simplicidad de la determinación del CC-IMC lo hace factible para su implementación en entornos con recursos limitados, potencialmente ampliando el alcance de las evaluaciones de riesgo cardiovascular en diversas poblaciones, incluidas las de países de ingresos bajos y medios donde la carga de enfermedades cardiovasculares está aumentando rápidamente²⁰.

En cuanto a las políticas de salud pública, este estudio podría influir en la formulación de nuevas directrices para la evaluación y el manejo del riesgo cardiovascular. La inclusión del CC-IMC en las recomendaciones de salud pública podría llevar a una revisión de los umbrales de riesgo actuales y a la creación de nuevas estrategias de intervención basadas en este índice. Además, estos hallazgos podrían impulsar futuras investigaciones sobre intervenciones dirigidas no solo a reducir el peso corporal general, sino también a modificar específicamente la distribución de la grasa corporal, dado que el CC-IMC captura ambos aspectos. En última instancia, la adopción generalizada del CC-IMC como herramienta estándar en la evaluación del riesgo cardiovascular podría contribuir a una reducción significativa de la carga de enfermedades cardiovasculares en la población, alineándose con los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la organización de las Naciones Unidas, específicamente el objetivo 3.4 de reducir en un tercio la mortalidad prematura por enfermedades no transmisibles para 2030²¹.

Limitaciones y fortalezas

Este estudio presenta varias fortalezas y limitaciones que deben ser consideradas al interpretar sus resultados. Entre sus fortalezas destaca el uso de una muestra grande y representativa de todo el ámbito nacional, lo que aumenta la validez externa de los hallazgos. Además, la utilización de medidas antropométricas estandarizadas y la consideración de múltiples factores de confusión en los análisis fortalecen la robustez de las conclusiones. La inclusión del índice CC-IMC junto con medidas más tradicionales, como el IMC y la CC, permite una comparación directa de su eficacia en la predicción del riesgo de PP elevada. Sin embargo, el estudio también tiene limitaciones importantes. En primer lugar, su naturaleza transversal impide establecer relaciones causales entre las medidas antropométricas y la PP elevada. Además, aunque se controlaron varios factores de confusión, no se puede descartar la posibilidad de confusión residual por factores no medidos. La generalización de estos resultados a poblaciones con características demográficas y étnicas diferentes debe hacerse con cautela. Finalmente, la falta de datos longitudinales limita nuestra capacidad para evaluar cómo los cambios en las medidas antropométricas a lo largo del tiempo podrían afectar el riesgo de PP elevada. A pesar de estas limitaciones, nuestro estudio proporciona evidencia valiosa sobre la utilidad comparativa de diferentes medidas antropométricas en la evaluación del riesgo cardiovascular, sentando las bases para futuras investigaciones longitudinales y de intervención.