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<publisher-name><![CDATA[Instituto Nacional de Salud, Hospital Infantil de México Federico Gómez]]></publisher-name>
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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Estudio piloto para la identificación de indicadores antropométricos asociados a marcadores de riesgo de síndrome metabólico en escolares mexicanos]]></article-title>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Pilot study to identify anthropometric indices associated with metabolic syndrome risk markers in school-aged Mexican children]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Introduction. Obesity increases the risk of hypertension, dyslipidemia, abdominal obesity and high insulin levels. To implement effective screening tools to identify these comorbidities, there is a need to know the anthropometric factors associated with the presence of metabolic syndrome risk markers. Methods. In this pilot study, a complete nutrition evaluation was applied to 188 school-aged children (9-12 years old) from 3 urban public schools in Mexico City. Anthropometric indices (body mass, index, waist circumference and waist-to-height ratio) were associated with metabolic syndrome risk markers. Results and conclusions. Waist circumference is a better predictor of hypertension and hypertriglyceridemia than body mass index. Waist-to height ratio was the most significant predictor for hypertriglyceridemia. Waist circumference accounts for half of blood pressure variation in obese children.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="4">Art&iacute;culo original</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="4"><b>Estudio piloto para la identificaci&oacute;n de indicadores antropom&eacute;tricos asociados a marcadores de riesgo de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico en escolares mexicanos</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="3"><b>Pilot study to identify anthropometric indices associated with metabolic syndrome risk markers in school&#45;aged Mexican children</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><b>Margie Balas&#45;Nakash<sup>1</sup>, Ang&eacute;lica Villanueva&#45;Quintana<sup>1</sup>, Sofia Tawil&#45;Dayan<sup>1</sup>, Esther Schiffman&#45;Selechnik<sup>1</sup>, Araceli Suverza&#45;Fern&aacute;ndez<sup>2</sup>, Felipe Vadillo&#45;Ortega<sup>1,2</sup>, Otilia Perichart&#45;Perera<sup>1</sup></b></font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i><sup>1</sup>Direcci&oacute;n de Investigaci&oacute;n, Instituto Nacional de Perinatolog&iacute;a Isidro Espinosa de los Reyes;</i></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i><sup>2</sup>Departamento de Salud, Universidad Iberoamericana, plantel Sta. Fe, M&eacute;xico,</i> D. F., <i>M&eacute;xico.</i></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Solicitud de sobretiros</b>:    <br> 	M. en C. Otilia Perichart Perera,    <br> 	Nutrici&oacute;n Cl&iacute;nica&#45;Direcci&oacute;n de Investigaci&oacute;n,    <br> 	Instituto Nacional de Perinatolog&iacute;a Isidro Espinosa de los Reyes,    <br> 	Montes Urales 800, Lomas de Virreyes,    <br> 	C. P. 11000, M&eacute;xico, D. F., M&eacute;xico.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Fecha de recepci&oacute;n: 18&#45;01&#45;2008.    ]]></body>
<body><![CDATA[<br> 	Fecha de aprobaci&oacute;n: 18&#45;02&#45;2008.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Resumen</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>Introducci&oacute;n.</i> La obesidad aumenta el riesgo de presentar hipertensi&oacute;n arterial, hiperinsulinemia, obesidad abdominal e hipertriacilgliceridemia en todos los estratos etarios. Debido a la necesidad de crear herramientas de tamizaje para detectar oportunamente estas comorbilidades, es necesario conocer cu&aacute;les son los indicadores antropom&eacute;tricos que se asocian con marcadores de riesgo de desarrollo de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>M&eacute;todos.</i> Estudio piloto en donde se realiz&oacute; una evaluaci&oacute;n antropom&eacute;trica (&iacute;ndice de masa corporal &#91;IMC&#93;, circunferencia de cintura, &iacute;ndice circunferencia de cintura/estatura) y su asociaci&oacute;n con marcadores de riesgo de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico en 188 escolares de la Ciudad de M&eacute;xico (9&#45;12 a&ntilde;os de edad).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>Resultados y conclusiones.</i> La medici&oacute;n de la circunferencia de cintura demostr&oacute; ser un mejor indicador de riesgo de hipertensi&oacute;n e hipertriacilgliceridemia con respecto al IMC; el &iacute;ndice circunferencia cintura/estatura fue el mejor predictor de la hipertriacilgliceridemia. En escolares con obesidad, la circunferencia de cintura explica la mitad de la variabilidad de la presi&oacute;n arterial.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Palabras clave:</b> Escolares; s&iacute;ndrome metab&oacute;lico, marcadores de riesgo; circunferencia de cintura; &iacute;ndice de masa corporal; &iacute;ndice circunferencia de cintura/estatura.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Abstract</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>Introduction.</i> Obesity increases the risk of hypertension, dyslipidemia, abdominal obesity and high insulin levels. To implement effective screening tools to identify these comorbidities, there is a need to know the anthropometric factors associated with the presence of metabolic syndrome risk markers.</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>Methods.</i> In this pilot study, a complete nutrition evaluation was applied to 188 school&#45;aged children (9&#45;12 years old) from 3 urban public schools in Mexico City. Anthropometric indices (body mass, index, waist circumference and waist&#45;to&#45;height ratio) were associated with metabolic syndrome risk markers.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>Results and conclusions.</i> Waist circumference is a better predictor of hypertension and hypertriglyceridemia than body mass index. Waist&#45;to height ratio was the most significant predictor for hypertriglyceridemia. Waist circumference accounts for half of blood pressure variation in obese children.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Key words:</b> School&#45;aged children; cardiovascular risk factors; waist circumference; body mass index; waist&#45;to&#45;height ratio.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Introducci&oacute;n</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La obesidad infantil es un problema emergente de salud p&uacute;blica en M&eacute;xico, cuya prevalencia en escolares ha aumentado dram&aacute;ticamente durante los &uacute;ltimos a&ntilde;os, desde 18.6%, cifra de 1999, hasta 26% en 2006.<sup>1</sup> Sin embargo, en ni&ntilde;os de zonas urbanas de la Ciudad de M&eacute;xico, se ha detectado una prevalencia de 45%.<sup>2</sup></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los riesgos asociados a la obesidad en la infancia incluyen muchas de las comorbilidades que han sido descritas en el adulto, incluyendo el conglomerado de factores de riesgo cardiovascular, como hipertensi&oacute;n arterial, hiperinsulinemia, hipertria&#45;cilgliceridemia, hiperglucemia y dislipidemia, ligados al s&iacute;ndrome metab&oacute;lico.<sup>3,5</sup> En una publicaci&oacute;n previa, analizamos una poblaci&oacute;n de escolares de la Ciudad de M&eacute;xico y demostramos que la obesidad aumenta el riesgo de presentar factores del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico, incluyendo hipertensi&oacute;n arterial, hiperinsulinemia, obesidad abdominal e hipertriacilgliceridemia.<sup>2</sup></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Debido a la importancia de crear herramientas de tamizaje para detectar oportunamente estas comorbilidades en escolares, es necesario conocer cu&aacute;les son los factores que determinan la aparici&oacute;n de marcadores de riesgo de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico. Los indicadores antropom&eacute;tricos sencillos, como el &iacute;ndice de masa corporal (IMC), la circunferencia de cintura y la relaci&oacute;n circunferencia de cintura/estatura, ajustados por edad y sexo, pueden predecir la presencia de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico.<sup>6,9</sup> Incluso se ha visto que la circunferencia de cintura correlaciona a&uacute;n mejor con indicadores del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico, en comparaci&oacute;n con el porcentaje de grasa corporal o el IMC.<sup>10,</sup><sup>11</sup></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Algunos estudios recientes han propuesto puntos de corte de circunferencia de cintura para predecir riesgo cardiovascular en ni&ntilde;os;<sup>12</sup> sin embargo, en M&eacute;xico no existe este tipo de estudios. Un solo estudio report&oacute; los valores percentilares de la circunferencia de cintura en una muestra amplia de ni&ntilde;os mexicanos, proponiendo puntos de corte de circunferencia de cintura para predecir sobrepeso y obesidad, por edad y sexo, sin predicci&oacute;n de riesgo cardiovascular o riesgo de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico.<sup>13</sup></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Las diferencias observadas en l&iacute;pidos sangu&iacute;neos, glucosa, insulina y presi&oacute;n arterial en ni&ntilde;os, dependen de factores como la edad, el g&eacute;nero, la maduraci&oacute;n sexual, el peso y la grasa corporal, los antecedentes familiares, la actividad f&iacute;sica, el sedentarismo y la dieta, entre otros.<sup>14,19</sup> En ni&ntilde;os mexicanos no existen estudios espec&iacute;ficos que eval&uacute;en la relaci&oacute;n entre estos factores de riesgo con la presencia de marcadores de riesgo de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico.</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>M&eacute;todos</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&Eacute;ste es un estudio piloto en donde se realiz&oacute; una evaluaci&oacute;n del estado de nutrici&oacute;n completa en un grupo de escolares (n =188) de tres escuelas primarias p&uacute;blicas de la Ciudad de M&eacute;xico. Se incluyeron escolares de cuarto a sexto grado de primaria (9&#45;12 a&ntilde;os de edad). Se obtuvo una carta de consentimiento de los padres y de los escolares que aceptaron participar.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La evaluaci&oacute;n antropom&eacute;trica incluy&oacute; la medici&oacute;n del peso (b&aacute;scula digital Tanita 1631), estatura (estad&iacute;metro port&aacute;til SECA 1013522) y la circunferencia de cintura (cinta de fibra de vidrio, SECA 200). Se calcul&oacute; el IMC y se clasific&oacute; a los escolares utilizando las curvas del Centro de Salud y Enfermedades de Estados Unidos (CDC&#45;NCHS) por edad y sexo,<sup>20</sup> en donde un IMC igual o mayor de 85 percentil indica sobrepeso y un IMC igual o mayor de 95 percentil indica obesidad. Se utilizaron m&eacute;todos estandarizados (coeficientes de variaci&oacute;n &lt;2%), siguiendo la t&eacute;cnica aceptada de Lohman,<sup>21</sup> excepto por la medici&oacute;n de la circunferencia de cintura, en donde se utilizaron los lineamientos de los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos de Norteam&eacute;rica.<sup>22</sup> El riesgo de obesidad abdominal fue definido como una circunferencia de cintura igual o mayor de 90 percentil por edad y sexo.<sup>23</sup> Tambi&eacute;n se calcul&oacute; el &iacute;ndice circunferencia de cintura (cm)/estatura(cm), considerando el mismo nivel de riesgo (mayor o igual 90 percentil por edad y sexo).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La presi&oacute;n arterial se midi&oacute; por duplicado con un esfingoman&oacute;metro de mercurio (Tycos CE0050) de acuerdo a la t&eacute;cnica descrita por la Asociaci&oacute;n Americana del Coraz&oacute;n.<sup>24</sup> Se consider&oacute; prehipertensi&oacute;n cuando la presi&oacute;n arterial por sexo y estatura/edad fue igual o mayor de 90 percentil, hipertensi&oacute;n I igual o mayor de 95 percentil e hipertensi&oacute;n II igual o mayor de 99 percentil + 5 mm Hg de acuerdo a las tablas propuestas por los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos de Norteam&eacute;rica (NIH).<sup>25</sup> La variaci&oacute;n intra e interobservador fue menor de 1% para las mediciones antropom&eacute;tricas y menor de 5% para la presi&oacute;n arterial.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Enfermeras pedi&aacute;tricas tomaron una muestra de sangre venosa en ayuno (5 mL) y se realiz&oacute; la cuantificaci&oacute;n de las concentraciones plasm&aacute;ticas de glucosa (m&eacute;todo de glucosa oxidasa), colesterol total (m&eacute;todo TRINDER),<sup>26</sup> colesterol&#45;HDL (m&eacute;todo de magnesio y sulfato de dextrano), colesterol&#45;LDL (f&oacute;rmula de Friedwald)<sup>27</sup> y triacilglic&eacute;ridos (m&eacute;todo TRINDER), utilizando un analizador autom&aacute;tico (Lory 2000) (coeficientes de variaci&oacute;n menor de 2%). Las concentraciones de insulina se cuantificaron por ELISA (DSL.10.1600) y se calcul&oacute; el &iacute;ndice de modelo de evaluaci&oacute;n de homeostasis (HOMA), y el &iacute;ndice glucosa/insulina (FGIR)<sup>28,29</sup>para evaluar la resistencia a la insulina. Los niveles de riesgo considerados para las variables bioqu&iacute;micas fueron: hiperglucemia igual o mayor de 110 mg/dL, hipercolesterolemia igual o mayor de 200 mg/dL, hipertrigliceridemia igual o mayor de 75 percentil para edad y sexo, colesterol&#45;HDL bajo igual o menor de 25 percentil para edad y sexo, colesterol&#45;LDL alto igual o mayor de 130 mg/dL, &iacute;ndice HOMA igual o mayor de 75 percentil para edad y sexo y FGIR menor de 7.<sup>4,30</sup></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Tambi&eacute;n se les realiz&oacute; una evaluaci&oacute;n diet&eacute;tica por medio de dos recordatorios de 24 horas de pasos m&uacute;ltiples. El promedio de los dos recordatorios (un d&iacute;a entre semana y un d&iacute;a en el fin de semana) fue analizado con el programa de an&aacute;lisis nutrimental <i>Food Processor</i> (versi&oacute;n 8.0), que incluye algunos alimentos mexicanos. Adem&aacute;s se agregaron algunos otros alimentos por medio de las Tablas de Valor Nutritivo de los Alimentos Mexicanos.<sup>31</sup></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para conocer el nivel de actividad f&iacute;sica, se les pregunt&oacute; a los escolares si realizaban alg&uacute;n tipo de actividad, la duraci&oacute;n (horas al d&iacute;a) y la frecuencia (veces por semana). Tambi&eacute;n se les pregunt&oacute; el tipo y la frecuencia de actividades sedentarias como horas de televisi&oacute;n, uso de videojuegos o computadora.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para evaluar el riesgo de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico se clasific&oacute; a los escolares de acuerdo a criterios adaptados del <i>Bogalusa Heart Study</i> y el <i>National Cholesterol Education Program</i> (NCEP&#45;ATPIII) para ni&ntilde;os.<sup>6,32</sup> El s&iacute;ndrome metab&oacute;lico se defini&oacute; como la presencia de tres o m&aacute;s de los siguientes criterios alterados: glucosa, presi&oacute;n arterial sist&oacute;lica, triacilglic&eacute;ridos, colesterol HDL e insulina.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Se realiz&oacute; estad&iacute;stica descriptiva, regresi&oacute;n lineal univariada y multivariada (m&eacute;todo de sucesi&oacute;n de pasos) utilizando el programa de an&aacute;lisis estad&iacute;stico SPSS (versi&oacute;n 14.0). En los modelos de regresi&oacute;n lineal se ajust&oacute; por edad, sexo, horas a la semana de actividad f&iacute;sica, horas a la semana de televisi&oacute;n, videojuegos o computadora, energ&iacute;a consumida y porcentaje de l&iacute;pidos de la dieta. Las variables consideradas como independientes fueron los indicadores antropom&eacute;tricos (IMC, circunferencia de cintura, &iacute;ndice circunferencia de cintura/estatura) y los marcadores de riesgo de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico (variables dependientes) incluyeron: presi&oacute;n arterial sist&oacute;lica, triacilglic&eacute;ridos, colesterol total, colesterol HDL, colesterol LDL, glucosa, insulina y el &iacute;ndice HOMA.</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Resultados</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">De los 188 escolares evaluados, 90 eran ni&ntilde;as (47.9%) y 98 ni&ntilde;os (52.1%). De acuerdo al IMC, 0.5% present&oacute; bajo peso, 43.1% peso normal, 29.3% sobrepeso y 27.1% obesidad. Se encontr&oacute; que 11.2% de los escolares present&oacute; una circunferencia de cintura mayor al 90 percentil (para su edad y sexo).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Al evaluar la presi&oacute;n arterial se encontr&oacute; que 17% de los escolares presentaba prehipertensi&oacute;n, 7.4% hipertensi&oacute;n I y 1.6% hipertensi&oacute;n II. De todos los escolares, 8.1% present&oacute; hiperglucemia, 20% hipercolesterolemia, 24.5% hipertriacilgliceridemia, 25.4% concentraciones bajas de colesterol HDL, 27.2% concentraciones elevadas de colesterol LDL y 21.6% hiperinsulinemia. La prevalencia de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico fue de 4.8% (<a href="#c1">Cuadro 1</a>).</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><a name="c1"></a></font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/bmim/v65n2/a4c1.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">De acuerdo a la clasificaci&oacute;n del IMC, los ni&ntilde;os con sobrepeso y obesidad presentaron una circunferencia de cintura, un &iacute;ndice circunferencia de cintura/talla y presi&oacute;n arterial mayor que los ni&ntilde;os con peso normal; tambi&eacute;n presentaron concentraciones m&aacute;s elevadas de triacilglic&eacute;ridos e insulina, y una mayor alteraci&oacute;n en los indicadores de resistencia a la insulina (<a href="/img/revistas/bmim/v65n2/a4c2.jpg" target="_blank">Cuadro 2</a>).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">De igual forma, los ni&ntilde;os con obesidad abdominal (circunferencia cintura &gt;90 percentil) presentaron un mayor IMC, &iacute;ndice circunferencia de cintura/talla, presi&oacute;n arterial y mayores concentraciones de triacilglic&eacute;ridos e insulina y una mayor alteraci&oacute;n en los indicadores de resistencia a la insulina que los ni&ntilde;os con una circunferencia de cintura normal (<a href="/img/revistas/bmim/v65n2/a4c3.jpg" target="_blank">Cuadro 3</a>).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Aquellos escolares con obesidad (IMC mayor o igual 95 percentil) tuvieron m&aacute;s riesgo de presentar hipercolesterolemia (raz&oacute;n de momios &#91;RM&#93; = 2.51, intervalo de confianza al 95% &#91;IC95%&#93; 1.05&#45;6.00, P =0.034), hiperinsulinemia (RM =2.54, IC95% 1.05&#45;6.18, P =0.043) y mayor riesgo de hipertensi&oacute;n arterial (RM =6.05, IC95% 2.23&#45;16.40, P <i>=</i>0.000)<i>.</i> Los escolares con obesidad abdominal (circunferencia de cintura mayor o igual 90 percentil) tambi&eacute;n presentaron mayor riesgo de hipercolesterolemia (RM =2.86, IC95% 1.08&#45;7.54, P =0.028), hipertriacilgliceridemia (RM =3.32, IC95% 1.07&#45;10.31, P =0.034), hiperinsulinemia (RM =3.59, IC95% 1.36&#45;9.49, P =0.017) y mayor riesgo de hipertensi&oacute;n arterial (RM =5.92, IC95% 2.03&#45;17.25, P <i>=0.000).</i> Aquellos escolares con un &iacute;ndice elevado de circunferencia cintura/estatura presentaron un mayor riesgo de hipercolesterolemia (RM =4.00, IC95% 1.51&#45;10.56, P =0.006), hiperinsulinemia (RM =3.59, IC95% 1.36&#45;9.49, P =0.017) e hipertensi&oacute;n arterial (RM =6.42, IC95% 2.18&#45;18.88, P <i>=0.000).</i></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Al realizar el an&aacute;lisis de regresi&oacute;n lineal univariada, se encontr&oacute; una asociaci&oacute;n significativa entre la circunferencia de cintura y el IMC con la presi&oacute;n sist&oacute;lica (r<sup>2</sup> =0.262, r<sup>2</sup> =0.228, respectivamente) (P =0.000), y con los triacilglic&eacute;ridos (r<sup>2</sup>= 0.203, r<sup>2</sup>= 0.157, respectivamente) (P <i>=</i>0.000) (<a href="/img/revistas/bmim/v65n2/a4c4.jpg" target="_blank">Cuadro 4</a>).</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">El an&aacute;lisis de regresi&oacute;n lineal m&uacute;ltiple ajustando por edad, sexo, horas reportadas de actividad f&iacute;sica a la semana, horas reportadas de actividades sedentarias a la semana, consumo de energ&iacute;a (Kcal/d&iacute;a) y consumo de l&iacute;pidos (%), demostr&oacute; que la edad y el IMC son factores predictivos de la presi&oacute;n arterial sist&oacute;lica (r<sup>2</sup> =0.259, P &lt;0.001). Al incluir la circunferencia de cintura al modelo, los factores que predijeron significativamente la presi&oacute;n arterial, fueron la edad y la circunferencia de cintura, elimin&aacute;ndose la asociaci&oacute;n con el IMC (r<sup>2</sup> =0.286, P&lt;0.01).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El IMC predijo las concentraciones de triacilglic&eacute;ridos al ajustar por edad y por las mismas variables del modelo anterior (r<sup>2</sup> =0.228, P =0.000). Sin embargo, al incluir la circunferencia de cintura, &eacute;sta fue la &uacute;nica variable que predijo las concentraciones de triacilglic&eacute;ridos (r<sup>2</sup> =0.258, P =0.009). Al incluir el &iacute;ndice circunferencia de cintura/estatura, ni el IMC ni la circunferencia de cintura se asociaron significativamente con la concentraci&oacute;n de triacilglic&eacute;ridos (r<sup>2</sup> =0.279, P =0.000). La inclusi&oacute;n de cada una de las otras variables no modific&oacute; la variabilidad de la presi&oacute;n arterial sist&oacute;lica o de los triacilglic&eacute;ridos. En ninguno de los modelos propuestos existi&oacute; interacci&oacute;n de variables independientes (colinealidad &lt;0.70) (<a href="/img/revistas/bmim/v65n2/a4c4.jpg" target="_blank">Cuadro 4</a>).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Se realiz&oacute; un nuevo modelo para evaluar las asociaciones solamente en escolares que presentaron obesidad. Se encontr&oacute; una relaci&oacute;n significativa entre el IMC y la presi&oacute;n sist&oacute;lica (r<sup>2</sup> =0.185, P =0.001), y la circunferencia de cintura con la presi&oacute;n sist&oacute;lica (r<sup>2</sup> =0.282, P =0.000). En el modelo multivariado, encontramos que en escolares obesos, ajustando por las mismas variables, el IMC fue la variable que m&aacute;s explic&oacute; la presi&oacute;n arterial sist&oacute;lica (r<sup>2</sup> =0.414, P =0.002). Al incluir la variable de circunferencia de cintura, el efecto del IMC desapareci&oacute; y este modelo explic&oacute; la variabilidad en 51.0% (P <i>=0.000).</i> El &iacute;ndice circunferencia de cintura/estatura no fue significativo en este modelo. El IMC mostr&oacute; ser la variable m&aacute;s predictiva de los triacilglie&aacute;ridos (r<sup>2</sup> =0.123, P =0.007). Ni la circunferencia de cintura ni el &iacute;ndice circunferencia de cintura/estatura mostraron asociaci&oacute;n con los triacilglic&eacute;ridos. En este modelo tampoco se encontr&oacute; interacci&oacute;n entre las variables independientes (<a href="/img/revistas/bmim/v65n2/a4c5.jpg" target="_blank">Cuadro 5</a>).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En el modelo multivariado no se encontraron asociaciones entre los indicadores antropom&eacute;tricos y las concentraciones de colesterol total, colesterol HDL, colesterol LDL, glucosa ni insulina.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Ninguno de los indicadores antropom&eacute;tricos mostr&oacute; una asociaci&oacute;n con la presencia o ausencia de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Discusi&oacute;n</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En este estudio, al igual que en otros realizados en ni&ntilde;os y adolescentes mexicanos, se encontr&oacute; una alta prevalencia de dislipidemia, hipertriacilgliceridemia e hipertensi&oacute;n arterial.<sup>2,33</sup> Conforme a lo esperado, los escolares con obesidad y obesidad abdominal, presentaron cifras significativamente mayores de hipercolesterolemia, hipertriacilgliceridemia, hiperinsulinemia e hipertensi&oacute;n arterial, en comparaci&oacute;n con los escolares con IMC normal, coincidiendo con otros estudios realizados en ni&ntilde;os.<sup>2,34,36</sup></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los indicadores antropom&eacute;tricos que de manera independiente se asociaron con la presi&oacute;n arterial sist&oacute;lica fueron el IMC y la circunferencia de cintura, los cuales explicaron el efecto en 26.2 y 22.8% respectivamente; estos dos indicadores antropom&eacute;tricos tambi&eacute;n se asociaron con la concentraci&oacute;n de triacilglic&eacute;ridos (20.3 y 15.7% respectivamente). En los dos casos, la circunferencia de cintura predijo mejor estas variables en comparaci&oacute;n con el IMC. Estas asociaciones se han reportado en otros estudios en ni&ntilde;os, donde se ha encontrado que el poder explicativo oscila entre 7.9 y 28% para la presi&oacute;n arterial y de 19 a 64% para los triacilglic&eacute;ridos. Estas diferencias tan grandes en el poder explicativo de estas variables se pueden entender en la heterogeneidad de las poblaciones estudiadas; por ejemplo, en las edades de los ni&ntilde;os y adolescentes.<sup>12,35,37</sup></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">De manera independiente a la edad, sexo, IMC, horas a la semana de actividad f&iacute;sica, de televisi&oacute;n, videojuegos o computadora, energ&iacute;a consumida y porcentaje de l&iacute;pidos de la dieta, la circunferencia de cintura predijo la presi&oacute;n arterial y a la concentraci&oacute;n de los triacilglic&eacute;ridos, sin existir interacci&oacute;n entre las variables. En otro estudio en ni&ntilde;os y adolescentes, se encontr&oacute; que la fuerza de predicci&oacute;n de la presi&oacute;n arterial sist&oacute;lica por la circunferencia de cintura fue mayor a la encontrada en nuestro estudio (15%), pero en ese mismo trabajo la fuerza de predicci&oacute;n de la circunferencia de cintura fue similar a la que encontramos para la concentraci&oacute;n de triacilglic&eacute;ridos (3%).<sup>11</sup> Nuestra conclusi&oacute;n preliminar es que la circunferencia de cintura en ni&ntilde;os escolares nos permite detectar, mejor que el IMC, la hipertensi&oacute;n arterial y la hipertriacilgliceridemia.</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">El &iacute;ndice circunferencia de cintura/estatura fue el &uacute;nico indicador que predijo de manera significativa las cifras de los triacilglic&eacute;ridos ajustado para todas las variables concurrentes posibles. Este dato concuerda con otro estudio realizado en ni&ntilde;os, que encontr&oacute; cifras casi id&eacute;nticas.<sup>37</sup> A pesar de que existen pocos estudios que eval&uacute;an la asociaci&oacute;n entre el &iacute;ndice circunferencia de cintura/estatura y variables de riesgo cardiovascular en ni&ntilde;os, se ha demostrado que este &iacute;ndice es superior para predecir la presencia de factores del riesgo cardiovascular (colesterol total, presi&oacute;n arterial, triacilglic&eacute;ridos, colesterol LDL y colesterol HDL) en comparaci&oacute;n con el IMC, la circunferencia de cintura o el porcentaje de grasa corporal.<sup>37,40</sup></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En los escolares con obesidad, la medici&oacute;n de la circunferencia de cintura correlaciona de manera significativa con la presi&oacute;n arterial. Adem&aacute;s, contrario a lo esperado, el IMC explic&oacute; mejor los cambios en la concentraci&oacute;n de triacilglic&eacute;ridos, en comparaci&oacute;n con la circunferencia de cintura y el &iacute;ndice circunferencia de cintura/estatura. Esto puede deberse a que en pacientes obesos, la medici&oacute;n de la circunferencia de cintura se complica, lo que puede aumentar el error, debilitando la asociaci&oacute;n. Se sabe que en estos pacientes, la circunferencia de cintura no tiene un mayor poder predictivo que el IMC, ya que el riesgo dado por esta variable, ya es significativo.<sup>22</sup></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">No se encontraron asociaciones entre los indicadores antropom&eacute;tricos y el colesterol total, colesterol LDL, colesterol HDL, glucosa ni insulina, probablemente por un tama&ntilde;o de muestra insuficiente. Un estudio realizado en ni&ntilde;os encontr&oacute; s&oacute;lo asociaciones entre el IMC con la presi&oacute;n arterial y los triglic&eacute;ridos, al igual que en este estudio.<sup>38</sup> Pudiera ser que la alteraci&oacute;n de estas dos variables sea detectada con mayor facilidad por indicadores antropom&eacute;tricos de obesidad.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">A pesar de que otros estudios han encontrado que el IMC y la circunferencia de cintura predicen el s&iacute;ndrome metab&oacute;lico en escolares, en este estudio no se observ&oacute; esa relaci&oacute;n.<sup>9</sup> Se debe considerar que la definici&oacute;n del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico no es internacional y los criterios utilizados cambian. Debido a que &eacute;ste es un estudio piloto, por el tama&ntilde;o de muestra, la prevalencia de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico no permite detectar suficientes casos con alteraciones.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">A pesar de que &eacute;ste es un estudio piloto, transversal, que no nos permite hacer inferencias causales, nuestros datos concuerdan con otros estudios en que la medici&oacute;n de la circunferencia de cintura demostr&oacute; ser un mejor indicador de riesgo de hipertensi&oacute;n e hipertriacilgliceridemia con respecto al IMC.<sup>41</sup> El &iacute;ndice circunferencia de cintura/estatura explic&oacute; mejor la variabilidad en los triacilglic&eacute;ridos que la circunferencia de cintura y que el IMC; por lo que la influencia del IMC sobre los factores de riesgo cardiovascular, parece estar mediado por la obesidad central.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Actualmente, la Fundaci&oacute;n Internacional de Diabetes (IDF) ha presentado una nueva definici&oacute;n para la identificaci&oacute;n de ni&ntilde;os y adolescentes con un riesgo aumentado de desarrollar diabetes y enfermedades cardiovasculares durante la etapa adulta, utilizando la circunferencia de cintura.<sup>42</sup></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Podemos concluir que la medici&oacute;n de la circunferencia de cintura y el &iacute;ndice circunferencia de cintura/estatura debe ser utilizada en estudios m&aacute;s grandes en M&eacute;xico y evaluar de manera correcta su utilidad para detectar oportunamente la presencia de algunos marcadores de riesgo de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico en ni&ntilde;os escolares, incluyendo la presi&oacute;n arterial elevada y dislipidemias. En escolares con obesidad, la circunferencia de cintura parece ser la medici&oacute;n m&aacute;s relevante para detectar la hipertensi&oacute;n arterial. Es necesario que se establezcan puntos de corte para ni&ntilde;os mexicanos con peso normal, sobrepeso y obesidad, para detectar el riesgo y ofrecer estrategias de tratamiento oportuno. En la pr&aacute;ctica cl&iacute;nica estas mediciones sencillas debieran ser utilizadas.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Referencias</b></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">1. Olaiz G, Rivera J, Shamah T, Rojas R, Villalpando S, Hern&aacute;ndez M, et al. Encuesta Nacional de Salud y Nutrici&oacute;n 2006. Cuernavaca, M&eacute;xico: Instituto Nacional de Salud P&uacute;blica; 2006.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495820&pid=S1665-1146200800020000400001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">2. Perichat&#45;Perera O, Balas&#45;Nakash M, Schiffman&#45;Selechnik E, Barbato&#45;Dosal A, Vadillo&#45;Ortega F. Obesity increases metabolic syndrome risk factors in school&#45;age children from an urban school in Mexico City. J Am Diet Assoc. 2007; 107: 81&#45;91.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495822&pid=S1665-1146200800020000400002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">3. Freedman D, Dietz W, Srinivasan S, Berenson G. The relation of overweight to cardiovascular risk factors among children and adolescents: The Bogalusa Heart study. Pediatrics. 1999; 103: 1175&#45;82.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495824&pid=S1665-1146200800020000400003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">4. Weiss R, Dziura J, Burgert T, Tamborlane W, Taksali S, Yeckel C, et al. Obesity and the metabolic syndrome in children and adolescents. N Engl J Med. 2004; 350: 2362&#45;75.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495826&pid=S1665-1146200800020000400004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">5. Rodr&iacute;guez&#45;Moran M, Salazar&#45;V&aacute;zquez B, Violante R, Guerrero&#45;Romero F. Metabolic syndrome among children and adolescents aged 10&#45;18 years. Diabetes Care. 2004; 27: 2516&#45;7.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495828&pid=S1665-1146200800020000400005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">6. Katzmarzyk P, Srivivasan S, Chen W, Malina R, Bouchard C, Berenson G. Body mass index, waist circumference, and clustering of cardiovascular disease risk factors in a biracial sample of children and adolescents. Pediatrics. 2004; 114: 198&#45;205.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495830&pid=S1665-1146200800020000400006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">7. Moreno L, Pineda I, Rodr&iacute;guez G, Fleta J, Sarria A, Bueno M. Waist circumference for the screening of the metabolic syndrome in children. Acta Pediatr. 2002; 91:1307&#45;12.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495832&pid=S1665-1146200800020000400007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">8. Ng V, Kong A, Choi K, Ozaki R, Wong G, So W, et al. BMI and waist circumference in predicting cardiovascular risk factor clustering in Chinese adolescents. Obesity. 2007; 15: 494&#45;503.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495834&pid=S1665-1146200800020000400008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">9. Hirschler V, Maccallini G, Calcagno M, Aranda C, Jadzinsky M. Waist circumference identifies primary school children with metabolic syndrome abnormalities. Diabetes Technol Ther. 2007; 9: 149&#45;57.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495836&pid=S1665-1146200800020000400009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">10. Shen W, Punyanitya M, Chen J, Gallagher D, Albu J, Pi&#45;Sunyer X, et al. Waist circumference correlates with metabolic syndrome indicators betterthan percentage fat. Obesity. 2006; 14: 727&#45;36.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495838&pid=S1665-1146200800020000400010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">11. Lee S, Bacha F, Arslanian S. Waist circumference, blood pressure, and lipid components of the metabolic syndrome. J Pediatr. 2006; 149: 809&#45;16.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495840&pid=S1665-1146200800020000400011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">12. Maffeis C, Pietrobelli A, Grezzani A, Provera S, Tato L. Waist circumference and cardiovascular risk factors in prepubertal children. Obes Res. 2001; 9: 179&#45;87.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495842&pid=S1665-1146200800020000400012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">13. G&oacute;mez&#45;D&iacute;az R, Mart&iacute;nez&#45;Hern&aacute;ndez A, Aguilar&#45;Salinas C, Violante R, Alarc&oacute;n M, Villarruel M, et al. Percentile distribution of the waist circumference among Mexican pre&#45;adolescents of a primary school in Mexico City. Diabetes Obes Metab. 2005; 7: 716&#45;21.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495844&pid=S1665-1146200800020000400013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">14. Tong J, Boyko E, Utzschneider KM, McNeely M, Hayashi T, Carr D, et al. Intra&#45;abdominal fat accumulation predicts the development of the metabolic syndrome in non&#45;diabetic Japanese&#45;Americans. Diabetologia. 2007; 50: 1156&#45;60.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495846&pid=S1665-1146200800020000400014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">15. Ondrak K, McMurray R, Bangdiwala S, Harrell J. Influence of aerobic power and percent body fat on cardiovascular disease risk in youth. J Adolesc Health. 2007; 41: 146&#45;52.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495848&pid=S1665-1146200800020000400015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">16. Schutte A, Van Rooyen J, Huisman H, Kruger H, Ridder J. Factor analysis of possible risks for hypertension in a black South African population. J Hum Hypertens. 2003; 17: 339&#45;48.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495850&pid=S1665-1146200800020000400016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">17. Retnakaran R, Zinman B, Connelly P, Harris S, Hanley A. Nontraditional cardiovascular risk factors in pediatric metabolic syndrome. J Pediatr. 2006; 148: 176&#45;82.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495852&pid=S1665-1146200800020000400017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </font></p> 	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">18. Ghosh M. Factor analysis of risk variables associated with metabolic syndrome in Asian Indian adolescents. Am J Hum Biol. 2007; 19: 34&#45;40.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495854&pid=S1665-1146200800020000400018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">19. Li C, Ford E. Is there a single underlying factor for the metabolic syndrome in adolescents? A confirmatory factor analysis. Diabetes Care. 2007; 30: 1556&#45;61.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495856&pid=S1665-1146200800020000400019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">20. Centro Nacional de Estad&iacute;sticas de Salud y el Centro Nacional para la Prevenci&oacute;n de Enfermedades Cr&oacute;nicas y Promoci&oacute;n de Salud. Tablas de percentiles del &iacute;ndice de Masa Corporal por edad y sexo para ni&ntilde;os y ni&ntilde;as de 2 a 20 a&ntilde;os de edad. Estados Unidos; 2000.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495858&pid=S1665-1146200800020000400020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">21. Lohman T. Advances in body composition assessment. Human Kinetics. Champaign IL: Publishers; 1992.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495860&pid=S1665-1146200800020000400021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">22. National Institutes of Health. National Heart, Lung and Blood Institute. Clinical Guidelines on the Identification, Evaluation and Treatment of Overweight and Obesity in Adults. United States: The Evidence Report; 1998.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495862&pid=S1665-1146200800020000400022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">23. Esmaillzadeh A, Mirmiran P, Azizi F. Clustering of metabolic abnormalities in adolescents with the hypertriglyceridemic waist phenotype. Am J Clin Nutr. 2006; 83: 36&#45;46.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495864&pid=S1665-1146200800020000400023&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">24. Pickering T, Hall J, Appel L, Falkner B, Graves J, Hill M, et al. Recommendations for blood pressure measurement in humans and experimental animals. A statement for professionals from the Subcommittee of Professional and Public Education of the American Heart Association Council on high blood pressure research. Hypertension. 2005; 45: 142&#45;61.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495866&pid=S1665-1146200800020000400024&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">25. National High Blood Pressure Education Program Working Group on High Blood Pressure in Children and Adolescents. The fourth report on the diagnosis, evaluation, and treatment of high blood pressure in children and adolescents. Pediatrics. 2004; 114: 555&#45;76.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495868&pid=S1665-1146200800020000400025&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">26. Trinder P. Determination of glucose in blood using glucose oxidase with an alternative oxygen acceptor. Ann Clin Biochem. 1969; 6: 24.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495870&pid=S1665-1146200800020000400026&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">27. Frieldwald W, Levy R, Frederickson D. Estimation of the concentration of low density lipoprotein cholesterol in plasma without use of preparative ultracentrifuge. Clin Chem. 1972; 18: 499&#45;502.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495872&pid=S1665-1146200800020000400027&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">28. Keskin M, Kurtoglu S, Kendirci M, Atabek M, Yazici C. Homeostasis model assessment is more reliable than the fasting glucose/insulin ratio and quantitative insulin sensitivity check index for assessing insulin resistance among obese children and adolescents. Pediatrics. 2005; 115: 500&#45;3.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495874&pid=S1665-1146200800020000400028&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">29. Conwell L, Trost S, Brown W, Batch J. Indexes of insulin resistance and secretion in obese children and adolescents. Diabetes Care. 2004; 27: 314&#45;9.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495876&pid=S1665-1146200800020000400029&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">30. Consensus Statement from the American Heart Association. Dietary recommendations for children and adolescents. A guide for practitioners. Circulation. 2005; 112: 2061&#45;75.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495878&pid=S1665-1146200800020000400030&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">31. Ch&aacute;vez M, Hern&aacute;ndez M, Roldan J. Tabla de uso pr&aacute;ctico del valor nutritivo de los alimentos de mayor consumo en M&eacute;xico. Comisi&oacute;n Nacional de Alimentaci&oacute;n. M&eacute;xico: Instituto Nacional de la Nutrici&oacute;n Salvador Zubir&aacute;n; 1992.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495880&pid=S1665-1146200800020000400031&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">32. Expert Panel on Detection, Evaluation, and Treatment of High Cholesterol in Adults. Executive summary of the third report of the National Cholesterol Education Program (NCEP) Expert Panel on Detection, Evaluation and Treatment of High Cholesterol in Adults (Adult Treatment Panel III). JAMA. 2001; 285: 2486&#45;97.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495882&pid=S1665-1146200800020000400032&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">33. Romero&#45;Velarde E, Campollo&#45;Rivas O, Celis A. Factores de riesgo de dislipidemia en ni&ntilde;os y adolescentes con obesidad. Salud Publica Mex. 2007; 49: 103&#45;8.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495884&pid=S1665-1146200800020000400033&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">34. Garc&eacute;s C, de Oya M. Factores de riesgo cardiovascular en la edad infantil. Resultados globales del estudio de Cuatro Provincias. Rev Esp Cardiol. 2007; 60: 5 17&#45;24.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495886&pid=S1665-1146200800020000400034&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">35. Hirschler V, Aranda C, Calcagno M, Maccalini GJadzinsky M. Can waist circumference indentify children with the metabolic syndrome? Arch Pediatr Adolesc Med. 2005; 159: 740&#45;4.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495888&pid=S1665-1146200800020000400035&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">36. Kahn H, Imperatore G, Cheng Y. A population&#45;based comparison of BMI percentiles and waist&#45;to&#45;height ratio for identifying cardiovascular risk in youth. J Pediatr. 2005; 146: 482&#45;8.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495890&pid=S1665-1146200800020000400036&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">37. Yamamoto&#45;Kimura L, Posadas&#45;Romero C, Posadas&#45;Sanchez R, Zamora&#45;Gonz&aacute;lez J, Cardoso&#45;Salda&ntilde;a G, Mendez&#45;Ramirez I. Prevalence and interrelations of cardiovascular risk factors in urban and rural Mexican adolescents. J Adolesc Health. 2006; 49: 591&#45;8.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495892&pid=S1665-1146200800020000400037&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">38. Savva S, Tornaritis M, Savva M, Kourides Y, Panagi A, Silikiotou N, et al. Waist circumference and waist&#45;to&#45;height ratio are better predictors of cardiovascular disease risk factors in children than body mass index. Int J Obes Relat Metab Disord. 2000; 24: 1453&#45;8.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495894&pid=S1665-1146200800020000400038&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">39. McCarthy H. Body fat measurements in children as predictors for the metabolic syndrome: focus on waist circumference. Proc Nutr Soc. 2006; 65: 385&#45;92.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495896&pid=S1665-1146200800020000400039&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">40. Weili Y, Yao H, Dai J, Cui J, Ge D, Zheng Y, et al. Waist&#45;to&#45;height ratio is an accurate and easier index for evaluating obesity in children and adolescents. Obesity. 2007; 15: 748&#45;52.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495898&pid=S1665-1146200800020000400040&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">41. Freedman D, Serdula M, Srinivasan S, Berenson G. Relation of circumferences and skinfold thicknesses to lipid and insulin concentrations in children and adolescents: the Bogalusa Heart Study. Am J Clin Nutr. 1999; 69: 308&#45;17.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495900&pid=S1665-1146200800020000400041&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">42. Zimmet P, Alberti G, Kaufman F, Tajima N, Silink M, Arslanian S, et al. The metabolic syndrome in children and adolescents. Lancet. 2007; 369: 2059&#45;61.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1495902&pid=S1665-1146200800020000400042&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      ]]></body><back>
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