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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Asociación de la proteína C-reactiva ultrasensible con la composición de la dieta en niños escolares mexicanos]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[The high-Sensitivity C-Reactive Protein (hs-CRP) is a cardiovascular risk marker. In healthy Mexican children, there islittle evidence that shows any relationship between serum levels of this marker with diet. The objective of this studywas to associate serum levels of hs-CRP with the diet composition in Mexican school children. The cross-sectional study included 300 seemingly healthy children of 10 to 12 years of age, 53.7% were girls and 46.3% boys.hs-CRP quantification was determined by nephelometry. The diet was quantified with a validated food frequency questionnaire. A descriptive statistical analysis, correlation and multivariate regression models were performed by using the SPSS v18 statistical software. The median of the hs-CRP was 0.3 mg / L (range: 0.3 to 6.8 mg / L). A significant direct correlation was found between serum hs-CRP with protein intake (rho=0.126, p=0.029), total fatty acids (rho = 0.128, p = 0.027) and saturated fatty acids (rho = 0.159, p = 0.006). hs-CRP was associated with the intake of protein (&#946; = 0.203, p = 0.037) by multiple regression analysis, and inversely with whole grains (&#946; = -0.175, p = 0,002). No significant association was found with the rest of the other variables. The serum concentration of hs-CRP was directly associated with the consumption of protein, total and saturated fatty acids and was indirectly proportional with the consumption of whole grains.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[ <p align="center"><font face="Verdana"><b> Asociación de la proteína C-reactiva  ultrasensible con la composición de la  dieta en niños escolares mexicanos.</b></font></p>     <p align="center"><font face="Verdana" size="2"> <b>Association of high sensitivity C-reactive protein  with diet composition in Mexican school children.</b></font></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>     <p align="center"><font face="Verdana" size="2"> María Elena Haro Acosta <sup>1</sup> , Josefina Ruiz-Esparza Cisneros <sup>2</sup> , Raúl Díaz Molina <sup>2</sup> ,  Rafael Iván Ayala Figueroa <sup>2</sup> y Jesús Hernán Delgado Valdéz <sup>1</sup> .</font></p>     <p align="center"><font face="Verdana" size="2"> <sup>1</sup> Instituto Mexicano del Seguro Social, Clínica 31. Mexicali, Baja California,  México. </font></p>     <p align="center"><font face="Verdana" size="2"> <sup>2</sup> Facultad de Medicina Mexicali, Universidad Autónoma de Baja California.  Mexicali, Baja  California, México.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> <b>Resumen. </b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> La proteína C-reactiva ultrasensible (PCR-us) es un marcador de riesgo  cardiovascular. En niños mexicanos sanos hay escasa evidencia que asocie los  niveles séricos  de este marcador con la dieta. El objetivo fue asociar los niveles séricos de  PCR-us con la  composición de la dieta en niños escolares mexicanos. El estudio fue transversal  e incluyó 300  niños aparentemente sanos de 10 a12 años de edad. La cuantificación de PCR-us se  realizó  mediante nefelometría. La dieta se cuantificó con un cuestionario validado de  frecuencia de  consumo alimentos. Mediante el paquete estadístico SPSS v18, se realizaron  pruebas de estadística descriptiva, correlación y modelos de regresión multivariada. El 53,7%  fueron niñas y  el 46,3% niños. La mediana de la PCR-us fue de 0,3 mg/L (rango: 0,3-6,8 mg/L).  Se observó  una correlación directa significativa entre la concentración sérica de la PCR-us  con la ingesta  de proteínas (rho= 0,126, p= 0,029), ácidos grasos totales (rho= 0,128, p=  0,027), ácidos grasos saturados (rho= 0,159, p= 0,006). Mediante el análisis de regresión múltiple  se asoció la  PCR-us con la ingesta de proteínas (&#946;= 0,203, p=0,037) e inversamente con los  granos enteros  (&#946;=-0,175, p= 0,002). Con el resto de las variables no se observó asociación  significativa. La  concentración sérica de la PCR-us se asoció directamente con el consumo de  proteínas, ácidos  grasos totales y saturados e indirectamente con el consumo de granos enteros. </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"><b>Palabras clave: </b> proteína C-reactiva ultrasensible; dieta; niños.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> Autor de Correspondencia: Josefina Ruiz-Esparza Cisneros.Avenida Dr Humberto  Torres S/N, Centro Cívico, Mexicali, B.C.,  México.CP 21000.Tel: +52 686 5571622 ext 123. Correo Electrónico: <a href="mailto:josefinaruizesparza@gmail.com">josefinaruizesparza@gmail.com</a>.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="Verdana" size="2"><b>Abstract.</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> The high-Sensitivity C-Reactive Protein (hs-CRP) is a cardiovascular risk  marker. In healthy Mexican children, there islittle evidence that shows any  relationship between serum levels of this marker with diet. The objective of this studywas to  associate serum  levels of hs-CRP with the diet composition in Mexican school children. The  cross-sectional  study included 300 seemingly healthy children of 10 to 12 years of age, 53.7%  were girls and  46.3% boys.hs-CRP quantification was determined by nephelometry. The diet was  quantified  with a validated food frequency questionnaire. A descriptive statistical  analysis, correlation and  multivariate regression models were performed by using the SPSS v18 statistical  software. The  median of the hs-CRP was 0.3 mg / L (range: 0.3 to 6.8 mg / L). A significant  direct correlation  was found between serum hs-CRP with protein intake (rho=0.126, p=0.029), total  fatty acids  (rho = 0.128, p = 0.027) and saturated fatty acids (rho = 0.159, p = 0.006). hs-CRP  was associated with the intake of protein (&#946; = 0.203, p = 0.037) by multiple regression  analysis, and  inversely with whole grains (&#946; = -0.175, p = 0,002). No significant association  was found with  the rest of the other variables. The serum concentration of hs-CRP was directly  associated with  the consumption of protein, total and saturated fatty acids and was indirectly  proportional with  the consumption of whole grains.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"><b> .Keywords: </b> high sensitivity C-reactive protein; diet; children.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> Recibido: 31-05-2016 Aceptado: 20-10-2016</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> <b>INTRODUCCIÓN</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> La PCR-us se asocia con la obesidad, diabe tes e hipercolesterolemia, entre otras enferme dades en población infantil(1). La concentración  plasmática de esta proteína permanece estable  varios años, por lo que es posible asociarla con  éstas y otras enfermedades crónico degenerati vas(2).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> El aumento de obesidad infantil observado en México, documentado en las Encuestas  Nacionales de Salud desde el año 2000 (ENSA  2000, 2006, 2012) se relaciona con el consumo  elevado de alimentos de alto valor energético y  estilo de vida sedentario(3).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> La obesidad se considera un estado inflama torio subclínico, demostrado por el incremento  de marcadores inflamatorios como la PCR-us,  IL6, entre otros, lo que sugiere que la cuantifica ción de los niveles séricos de la PCR-us puede  ser una herramienta útil en programas de prevención para enfermedades cardiovasculares en  fases tempranas(4).</font></p>     <p align="justify"><a name="t1"></a></p>     <p align="center"><img border="0" src="/img/fbpe/ic/v58n1/art05.4.gif"></p>     
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<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> Para analizar la relación de la dieta y los  nutrientes en la salud y enfermedad se pueden  considerar tanto el estudio de los patrones dietarios, como el índice de alimentación saludable (IAS), por mencionar sólo dos, evitando  la sinergia o interacción de un solo alimento o  nutriente(5). En adultos se sugiere que ciertos  patrones dietarios, además de una deficiente ingesta de nutrientes, pueden influir en el riesgo  de desarrollar inflamación, disfunción endotelial y enfermedades cardiovasculares(6). Holt y col., en un estudio que incluyó 285  adolescentes estadounidenses sanos de 13 a 17  años, encontraron una correlación inversa entre  los niveles séricos de la PCR-us y la ingesta de  frutas (-0,19, 0,004), vitamina C (-0,13, 0,03) y  folatos (-0,18, 0,004) al valorar la dieta median te un cuestionario de frecuencia de consumo de  alimentos (CFCA)(7). Por otro lado, Arya y col. (8) en una población de 359 adolescentes sanos y 312 adultos  jóvenes de la India reportaron que quienes presentaron una ingesta diaria energética superior  al 10%, proveniente de ácidos grasos saturados  (AGS), tuvieron el doble de riesgo de presentar niveles séricos elevados de PCR-us (Odds  Ratios (OR) 2,0 ( 95% IC:0,94 – 4,1)). Otros  autores (9) evidenciaron que alimentos ricos en  colesterol y AGS, actúan como agentes proinflamatorios, sin embargo manifiestan la necesidad  de realizar un mayor número de estudios de intervención para corroborar el efecto individual  de las grasas y micronutrientes con los niveles  de la PCR-us y otros marcadores de inflamación. </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> Cabe mencionar que los estudios efectuados en  niños son escasos. El interés del presente estudio fue conocer los niveles séricos de la PCR-us  y su asociación con la composición de la dieta  en una población de niños escolares mexicanos.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> <b>MATERIALES Y MÉTODOS</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> El estudio realizado fue prospectivo, observacional de corte transversal, e incluyó una  muestra de 300 escolares aparentemente sanos, de ambos géneros, con edades entre 10 y  12 años, e inscritos en escuelas públicas de la  ciudad de Mexicali, Baja California, México.  A los participantes se les realizó una valoración  clínica, antropométrica, bioquímica y dietética. </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> El estudio se apegó a los lineamientos éticos correspondientes en materia de investigación para  la salud. Los padres firmaron el consentimiento  informado una vez que fueron instruidos en relación con el protocolo de la investigación. Se  eliminaron del estudio los participantes que no  finalizaron todos los procedimientos, así como  aquellos que presentaron concentraciones de  PCR-us mayores a 10 mg/L.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> El peso y talla fueron determinados median te una báscula y estadímetro marca SECA®,  con el participante descalzo y con ropa ligera.  El índice de masa corporal (IMC) se calculó mediante el peso en kilogramos dividido entre el  cuadrado de la talla en metros, y posteriormente  se clasificó en las tablas de percentiles para niños y niñas. El IMC se evaluó con el puntaje  Z(10). Para estimar la distribución de la grasa  corporal, se midió la circunferencia de cintu ra mediante una cinta de fibra de vidrio marca  SECA® comparándose con las mediciones en  las tablas correspondientes de valores para niños y niñas de población hispana (10, 11). La  composición corporal se determinó mediante el  método de impedancia bioeléctrica (BIA) utili zando un Analizador Quantum II, Modelo BIA101, RJL System, Detroit, MI, USA)(12).  La concentración sérica de PCR-us se cuantificó a través de un nefelómetro BN II (Dade  Behring, Marburg Gmbh, Alemania) de acuerdo  con las instrucciones del fabricante. El método  tiene un límite de detección de 0,3 mg/L y un  coeficiente de variación de 7,6%.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> La evaluación de la ingesta dietética permi te una aproximación a los hábitos alimentarios  y a la prevalencia del riesgo de deficiencia en  grupos de alimentos de una población. La herramienta utilizada para valorar la dieta fue el  cuestionario de frecuencia de consumo de ali mentos (CFCA) de siete días, que incluyó 63  alimentos(13, 14). Se efectuó un recordatorio de  24 horas a una muestra de 40 niños para adecuar  el instrumento con las golosinas que ellos consumen regularmente.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> Todas las encuestas fueron aplicadas por una persona, previamente capacitada  para evitar sesgos. El material de apoyo utilizado fueron  modelos de plástico del tamaño natural de las  porciones de los alimentos. El contenido de los  nutrientes del CFCA fue estimado con el programa de nutrición ESHA® versión 10,11 (Salem, Oregon, USA).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> En el análisis de la dieta se utilizó el Índice  de Alimentación Saludable (IAS) desarrollado  por el Centro para la Promoción de la Nutrición  del Departamento de Agricultura de los Estados Unidos en 2010, basado en 12 variables, las  cuales fueron establecidas a partir de encuestas  alimentarias. Cada una de estas variables presentó un puntaje que puede fluctuar entre 0 y 20. </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> La suma de los puntajes posibilita la construcción de un indicador con un valor máximo de  100 puntos y la clasificación de la alimentación  en 3 categorías: saludable (mayor de 80 puntos),  necesita cambios (de 50 a 80 puntos) y poco saludable (menor de 50 puntos)(5).  Para el análisis se utilizó estadística descriptiva para las variables cuantitativas y la prueba  de Kolmogorov-Smirnov para determinar normalidad de los datos obtenidos, la variable dependiente PCR-us se transformó en logaritmo  para corregir la asimetría y estabilizar la varianza. La prueba de t para muestras independientes  y U de Mann-Whitney fueron utilizadas para  comparar las características de la ingesta nutricional por género. Asimismo se utilizó el coeficiente de correlación de Spearman para asociar  el log PCR-us con las variables antropométri cas, bioquímicas y de la dieta. Con respecto a la  dieta se calculó el puntaje Z para cada una de las  variables de acuerdo con el IAS. Se utilizaron  varios modelos de regresión múltiple para evaluar la asociación de la PCR-us con la dieta. El  modelo 1, consideró la concentración de PCRus como la variable dependiente y la ingesta de  los carbohidratos, fibra, AGS, AGM, vitaminas:  A, B1, B3, C, D, E y ácido fólico como variables independientes; el modelo 2 consistió en el  modelo 1 más el género y el Z-IMC como variables independientes. Las diferencias estadística mente significativas se consideraron con valores  de p &lt; 0,05. Se utilizó el programa estadístico  SPSS versión 18.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><b><font face="Verdana" size="2"> RESULTADOS</font></b></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> Se incluyeron un total de 300 niños, cuya  distribución por género fue de 53,4% niñas y  46,3% niños, con una edad promedio de 11±1  años. Se observó una mediana de la concentra ción sérica de la PCR-us de 0,3 mg/dL (límites,  0,3-6,8 mg/L). Las características generales de los participantes se presentan en la  <a href="#t1">Tabla I</a>. De acuerdo  con los índices nutricionales derivados del peso  y de la talla, así como del puntaje Z, en promedio, los niños presentaron sobrepeso mientras  que las niñas mostraron su estado nutricional  normal. La concentración de la PCR-us se observó dentro del rango de referencia en la mayoría de los casos, con excepción del percentil 75  de los participantes de ambos géneros.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> Respecto a la distribución del IAS, según los  grupos por estado nutricional, el nivel de dieta  saludable quedó desierto, el 6,67 % de los niños  se ubicaron en el nivel de dieta poco saludable  mientras que el 93,33% en el nivel que sugiere  la necesidad de cambios en su dieta.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> En la <a href="#t2">Tabla II</a>, se describe la ingesta dietaria  de los macronutrientes distribuida de acuerdo  con el estado nutricional. Se puede apreciar que  el 11% de la población presentó desnutrición,  41,6% peso normal, 18,3% sobrepeso y 29%  obesidad. El valor de la mediana de la concentración sérica de PCR-us se encontró dentro del  rango de referencia para cada uno de los grupos  generados según su estado nutricional. Dado  que la prueba utilizada para la cuantificación de  PCR-us tiene una sensibilidad de 0,3 mg/dL dicha concentración fue considerada como el valor  mínimo de la concentración sérica de PCR-us, sin embargo, el valor máximo fue  ascendiendo  entre los grupos de desnutrición, normopeso,  sobrepeso y obesidad respectivamente, observándose una diferencia estadísticamente significativa (p&lt;0,05), así como otros parámetros de  la dieta entre los que destacan los carbohidratos,  proteínas, AGT y AGS, los cuales se asociaron  directa y significativamente (p&lt;0,05) con los niveles de PCR-us. El consumo promedio de proteínas, AGT y AGS fue mayor de acuerdo con  la ingesta diaria recomendada (RDA) (16) para  los grupos clasificados de acuerdo con su estado  nutricional. </font></p>     <p align="justify"><a name="t2"></a></p>     <p align="center"><img border="0" src="/img/fbpe/ic/v58n1/art05.5.gif"></p>     
<p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> La asociación de los niveles de la PCR-us  en el grupo de estudio resultó significativa (p&lt;  0,05) con las siguientes variables antropométricas: peso, perímetro de cintura, IMC y grasa corporal. La asociación de PCR-us con las  variables antropométricas resultó directa con  el Z-IMC (rho=0,201, p&lt; 0,05) y con la grasa  corporal (rho=0,173, p&lt; 0,05), relacionado con  el incremento de adiposidad. Al comparar por  género, se observó que en el grupo de niños se  asoció significativamente la PCR-us con Z-IMC  (rho=0,240, p &lt;0,05) y con la grasa corporal  (rho=0,239, p&lt; 0,05), mientras que en las niñas  no se encontró una asociación significativa con  Z-IMC (rho=0,134, p &gt;0,05) y con la grasa cor poral (rho=0,127, p&gt;0,05).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> En la <a name="Tabla_III">Tabla III</a> se muestra que los valores de  la concentración sérica de PCR-us, ajustada, se  asoció directa y significativamente con la ingesta de proteínas, AGT, AGS y AGM; es decir, a  mayor consumo de estos nutrientes menor concentración sérica de PCR-us.  En relación con la asociación de la concentración sérica de PCR-us con la dieta, se encontró una asociación indirecta y estadísticamente  significativa (p&lt;0,05) entre la PCR-us y la ingesta de granos enteros al utilizar un modelo de  regresión múltiple por pasos y ajustado por género, Z-IMC y energía (Tabla IV).</font></p>     <p align="justify"><a name="t3"></a></p>     <p align="center"><img border="0" src="/img/fbpe/ic/v58n1/art05.6.gif"></p>     
]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><a name="t4"></a></p>     <p align="center"><img border="0" src="/img/fbpe/ic/v58n1/art05.7.gif"></p>     
<p align="justify"><b><font face="Verdana" size="2"> DISCUSIÓN</font></b></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> El presente estudio fue realizado en una población de escolares mexicanos. Se observó una  asociación inversa significativa de los niveles  séricos de la PCR-us con la ingesta de granos  enteros.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> En el presente trabajo, la mediana de la concentración sérica de PCR-us fue de 0,3 mg/L.  Resultados similares han sido reportados por  diversos grupos de investigación, quienes han  desarrollados estudios en niños de edad similar  tanto de EE.UU(15), como en mexicoamerica nos (16) y mexicanos (17), encontrando niveles  de PCR-us de 0,3, 0,14 y 0,9 mg/L respectiva mente. </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> De acuerdo con el IMC, el 47,3% de la población escolar presentó sobrepeso y obesidad,  similar al 45,6% reportado en un estudio reali zado en escolares estadounidenses (15) y superior al 34,4% referido en México (3).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> Los niños que presentaron sobrepeso y  obesidad tuvieron mayores concentraciones de  PCR-us que los de peso normal y desnutridos  (p= 0,024), estos resultados coinciden con reportes tanto en México(17, 18) como en otros  países(15), posiblemente debido a que el tejido  adiposo, principalmente la grasa visceral, es  productor de compuestos que inducen inflama ción, tales como la PCR-us, factor de necrosis  tumoral-&#945; e interleucina-6, por mencionar algunos (19).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> Los niveles de PCR-us se asociaron de manera directa y significativa con los siguientes  indicadores antropométricos de adiposidad:  peso (rho=0,114 p &lt;0,05), circunferencia de  cintura (rho=0,117 p &lt;0,05), Z-IMC (rho=0,201  p &lt;0,05) y con el porcentaje de grasa corporal  (rho=0,173 p &lt;0,05); estos resultados son semejantes a un estudio de 112 niños caucásicos  de origen español, donde se encontró una asociación directa y estadísticamente significativa  de la PCR-us con el peso (r =0,2, p= 0,031), perímetro de cintura (r=0,3, p=  0,01) y Z-IMC  (r=0,37, p= 0,001)(20). </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">Por otro lado, Järvisalo  y col. (21) reportaron datos similares, 0,3 mg/L,  en un estudio realizado en niños de edad similar, de Finlandia, observando una asociación  directa y significativa entre los niveles séricos  de PCR-us con el peso corporal (rho=0,254, p=  0,01), perímetro de cintura (rho=0,279, p= 0,01)  e IMC (rho=0,274, p=0,01) lo que sugiere que la  PCR-us tiene un rol importante en el desarrollo  de arteriosclerosis (21); por otro lado DeBoer y  col. argumentaron que la PC-us puede ayudar  a identificar los riesgos de enfermedades car diovasculares y diabetes tipo 2, en niños y adolescentes para que puedan motivarlos hacia un  cambio en su estilo de vida de inmediato (22). Nuestros hallazgos también coinciden con  lo reportado por Kelishadi y col. (23), quienes  en un estudio realizado en niños y adolescentes  de Irán, mediante un análisis multivariado ajustado por edad y género, encontraron una asociación significativa de la concentración de la  PCR-us con Z-IMC (&#946;= 0,7 p= &lt; 0,05) y la grasa  corporal (&#946;= 0,5 p= &lt; 0,01). Asimismo, explican  la asociación entre el incremento de la PCR-us  con el exceso de adiposidad expresado por el incremento en el perímetro de cintura, el aumento  de grasa corporal y el incremento del IMC en  adultos, sin embargo, existen pocos estudios en  niños en edad escolar (20-22). </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> En relación con la ingesta energética de  la población total, ésta fue superior a la recomendada para este grupo de edad (5), la mayor  discrepancia se presentó en el grupo de niños  con obesidad. Al analizar la distribución de nutrientes con respecto a la recomendación de la  OMS, se observó incrementado el consumo de  proteínas (16-18% vs 10-15%), AGT (38% vs  15-30%) y AGS (11-13% vs &lt; 10%); en cambio,  con base de la recomendación de la OMS, se  identificó una disminución en la ingesta de car bohidratos (45-48% vs 55-65%), AGM (5-6%  vs 10-15%) y AGP (3% vs &lt; 8%). Datos simila res se reportaron en un grupo de niños escolares  australianos, en quienes la ingesta de AGT fue  del 32%, con una ingesta de carbohidratos adecuada y un aporte de proteínas que no cumplió  con lo recomendado(24). Esto concuerda con lo  publicado a partir de un estudio multicéntrico  en adolescentes de Estados Unidos, donde se  encontró un consumo elevado de AGT (32%) y  proteínas (17%) (25).</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> La asociación entre los niveles séricos de  la PCR-us con la ingesta de AGT (p= 0,027) y  AGS (p=0,006) en el presente estudio, fue directa y significativa, además de consistente con  un estudio realizado en niños escolares y adolescentes suecos con sobrepeso (p=0,005)(28);  otros estudios han mencionado que la ingesta  elevada de ácidos grasos está relacionada con  el incremento de compuestos proinflamatorios  que modulan la respuesta inflamatoria subclíni ca(26).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> Las vitaminas A, C, D y E presentaron una  relación inversa con la concentración de la PCRus, sin embargo en esta investigación no fueron  significativas, lo cual coincide con lo reportado  por otros autores quienes encontraron una asociación no significativa entre la ingesta de vita minas A, C y E con los niveles de marcadores  inflamatorios como PCR-us, IL-6 y TNF&#945;, sin  embargo, los niveles de leptina sí mostraron una  asociación con éstos (27). Otros estudios mencionan una disminución de la ingesta de vitami na D en niños con obesidad, relacionada con la  baja ingesta de lácteos e inactividad física(28,  29).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> El análisis multivariado ajustado al género y  Z-IMC, arrojó una relación directa y significativa entre los niveles de PCR-us con la ingesta  de AGT (&#946;= 0,078, p= 0,434) e inversa con la  ingesta de granos enteros (&#946;= -0,174, p= 0,02)  y frutas (&#946;= -0,061, p= 0,295). Estos resultados  son semejantes a lo reportado en un estudio realizado en niños estadounidenses quienes presentaron niveles bajos de PCR-us con una ma-yor ingesta de granos (p &lt;0,001),  vegetales (p=  &lt;0,001) y lácteos (p= 0,047). En el presente estudio la asociación de estos dos últimos alimen tos con el nivel de PCR-us no fue significativa,  quizá por el bajo consumo de estos nutrientes en  este grupo de niños(30). El consumo de granos  enteros se ha asociado con menor riesgo de presentar enfermedades cardiovasculares, diabetes  mellitus tipo 2, obesidad, síndrome metabólico  y algunos tipos de cáncer(31). El puntaje promedio del IAS en el presente estudio fue de 54 ±7,1, lo que significa que  el nivel de ingesta saludable estuvo ausente y  que mayoría de los niños necesitan cambios  en su patrón dietario. Los alimentos más críticos por su bajo consumo correspondieron a  los vegetales, lácteos, AGP y AGM; el aporte  de sodio y el consumo de calorías vacías, se  observó incrementado; los puntajes más altos  del IAS correspondieron a los granos enteros,  frutas enteras y carnes. Esto demuestra que la  población estudiada presentó patrones de ali mentación que necesitan cambios, se refleja con  el predominio del sobrepeso y obesidad. Estos  resultados son consistentes con un estudio realizado en una población chilena donde se evidenció que el 74% necesitó realizar cambios en  su conducta alimentaria, sin embargo y a diferencia de lo encontrado en el presente trabajo,  en esta población chilena el 10% mostró tener  una alimentación saludable(32); por otro lado,  en una investigación multiétnica en EE.UU., los  adolescentes estadounidenses mostraron la necesidad de cambios en su dieta, mientras que los  mexicoamericanos presentaron mejor índice en  la ingesta de frutas, vegetales y sodio en relación  con los caucásicos y los afroamericanos(25). Debido a que el presente trabajo es un estudio transversal, no es posible fundamentar la  relación causa-efecto, por lo que es necesario  realizar estudios longitudinales para investigar  la relación de los marcadores subclínicos con la  dieta en niños de diferentes edades y etnias.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> Es necesario implementar programas eficientes para mejorar la educación en la alimen tación con la finalidad de disminuir la obesidad  infantil y todas las complicaciones que conlle va. Se requieren de más estudios longitudinales  para investigar la relación de los marcadores de  inflamación tanto clínicos como subclínicos con  los patrones dietarios en poblaciones infantiles. En conclusión, los niveles séricos de PCRus de la población escolar estudiada se asociaron con el incremento de adiposidad. De acuer do con el Índice de Alimentación Saludable, la  ingesta dietaria en general requiere de cambios  sobre todo en lo referente a incrementar el consumo de verduras, lácteos y ácidos grasos monoinsaturados, y reducir la ingesta de ácidos  grasos saturadas y de sodio.La concentración  sérica de la PCR-us se asoció directamente con  la ingesta de granos enteros.Este estudio demuestra asociación entre la PCR-us, un biomar cador inflamatorio subclínico, con la obesidad  en una población mexicana de niños escolares.  Sin embargo, hacen falta más estudios que per mitan confirmar dicho hallazgo.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> <b>AGRADECIMIENTOS.</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> Al personal del Instituto Mexicano del Seguro Social, en especial al Químico Farmacobiólogo Hernán quien realizó los análisis clí nicos de laboratorio, así como al personal del  área de Pediatría y Enfermería que colaboraron  en las actividades de campos de este proyecto.  Proyecto financiado por la Universidad Autónoma de Baja California.</font></p>     <p align="justify"><b>REfERENCIAS</b></p>     <!-- ref --><p align="justify"> 1.  ford ES, Giles WH, Myers GL, Rifai  N, Ridker PM, Mannino DM.  C-reactive  protein concentration distribution among  US children and young adults: findings  from the National Health and Nutrition Examination Survey, 1999-2000. Clin  Chem 2003;49(8):1353-1357.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1239322&pid=S0535-5133201700010000500001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p align="justify"> 2.  Pepys MB, Hirschfield GM.  C-reacti ve protein: a critical update. J Clin Invest  2003;111(12):1805-1812.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1239324&pid=S0535-5133201700010000500002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p align="justify"> 3.  Romero-Martinez M, Shamah-Levy T,  franco-Nunez A, Villalpando S, Cuevas-Nasu L, Gutierrez JP, Rivera-Domarco JA.  National Health and Nutrition  Survey 2012: design and coverage. Salud  Publica Mex 2013;55(2):S332-340.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1239326&pid=S0535-5133201700010000500003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p align="justify"> 4.  Pearson TA, Mensah GA, Alexander  RW, Anderson JL, Cannon RO, 3rd,  Criqui M,  fadl YY, fortmann SP, Hong  Y, Myers GL, Rifai N, Smith SC Jr, Taubert K, Tracy RP, Vinicor f; Centers for  Disease Control and Prevention; American Heart Association. Markers of inflammation and cardiovascular disease: applica tion to clinical and public health practice: A  statement for healthcare professionals from  the Centers for Disease Control and Prevention and the American Heart Association. Circulation 2003;107(3):499-511.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1239328&pid=S0535-5133201700010000500004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p align="justify"> 5.  Guenther PM, Kirkpatrick SI, Reedy J,  Krebs-Smith SM, Buckman DW, Dodd  KW, Casavale KO, Carroll RJ.  The Healthy Eating Index-2010 is a valid and relia ble measure of diet quality according to the  2010 Dietary Guidelines for Americans. J  Nutr 2014;144(3):399-407.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1239330&pid=S0535-5133201700010000500005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p align="justify"> 6.  Oude Griep LM, Wang H, Chan Q.  Empirically-derived dietary patterns, diet quality scores, and markers of inflammation  and endothelial dysfunction. Curr Nutr Rep  2013;2(2):97-104.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1239332&pid=S0535-5133201700010000500006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p align="justify"> 7.  Holt EM, Steffen LM, Moran A, Basu S,  Steinberger J, Ross JA, Hong CP, Sinaiko AR.  Fruit and vegetable consumption  and its relation to markers of inflammation  and oxidative stress in adolescents. J Am  Diet Assoc 2009;109(3):414-421.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1239334&pid=S0535-5133201700010000500007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p align="justify"> 8.  Arya S, Isharwal S, Misra A, Pandey  RM, Rastogi K, Vikram NK, Dhingra  V, Chatterjee A, Sharma R, Luthra K.  C-reactive protein and dietary nutrients in  urban Asian Indian adolescents and young  adults. Nutrition 2006;22(9):865-871.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1239336&pid=S0535-5133201700010000500008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p align="justify"> 9.  Shivappa N, Hebert JR, Rietzschel ER,  De Buyzere ML, Langlois M, Debruyne E, Marcos A, Huybrechts I.  Associations between dietary inflammatory index  and inflammatory markers in the Asklepios  Study. Br J Nutr 2015;113(4):665-671.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1239338&pid=S0535-5133201700010000500009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <p align="justify"> 10.  Martinez Costa C, Martínez Rodriguez  L.  Valoración del estado nutricional. en:  Comité de Nutrición de la AEP, ed. Manual  Práctico de Nutrición en Pediatría. 1ª ed.  Madrid: Ergon. 2007. p 31-39.</p>     <p align="justify"> 11.  Aparicio MR, Estrada LA, fernández  C, Hernández R, Ruiz M, Ramos D Valverde E, Angeles E.  Manual de Antropometría. Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición. 2a ed. 2004. pp 1-14.</p>     <!-- ref --><p align="justify"> 12.  McCarthy HD. Measuring growth and  obesity across childhood and adolescence.  Proc Nutr Soc 2014;73(2):210-217.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1239342&pid=S0535-5133201700010000500011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p align="justify"> 13.  Ponce X, Rodriguez-Ramirez S, Mundo-Rosas V, Shamah T, Barquera S,  Gonzalez de Cossio T.  Dietary quality  indices vary with sociodemographic variables and anthropometric status among  Mexican adults: a cross-sectional study.  Results from the 2006 National Health  and Nutrition Survey. Public Health Nutr  2014;17(8):1717-1728.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1239344&pid=S0535-5133201700010000500012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p align="justify"> 14.  Rodriguez-Ramirez S, Mundo-Rosas V,  Shamah-Levy T, Ponce-Martinez X, Jimenez-Aguilar A, Gonzalez-de Cossio T.  Energy and nutrient intake in Mexican adolescents: analysis of the Mexican National  Health and Nutrition Survey 2006. Salud  Publica Mex 2009;51(4):S551-561.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1239346&pid=S0535-5133201700010000500013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p align="justify"> 15.  Skinner AC, Steiner MJ, Henderson fW,  Perrin EM.  Multiple markers of inflammation and weight status: cross-sectional analyses throughout childhood.  Pediatrics  2010;125(4):2009-182.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1239348&pid=S0535-5133201700010000500014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p align="justify"> 16.  Kosova EC, Auinger P, Bremer AA.  The  Relationships between sugar-sweetened  beverage intake and cardiometabolic mar kers in young children. J Acad Nutr Diet  2013;113(2):219-227.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1239350&pid=S0535-5133201700010000500015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p align="justify"> 17.  Balas-Nakash M, Perichart-Perera O,  Benitez-Arciniega A, Tolentino-Dolores M, Mier-Cabrera J, Vadillo-Ortega  f.  Association between adiposity, inflammation and cardiovascular risk factors in  school-aged Mexican children. Gac Med  Mex 2013;149(2):196-203.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1239352&pid=S0535-5133201700010000500016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p align="justify"> 18.  Lopez-Alcaraz f , Del Toro-Equihua  M, Orta-Duarte M,  flores-Ruelas Y,  Sanchez-Ramirez CA.  Higher levels of  C-reactive protein associated with higher  adiposity in mexican schoolchildren. Nutr  Hosp 2014;29(3):531-536.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1239354&pid=S0535-5133201700010000500017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p align="justify"> 19.  de ferranti S, Mozaffarian D.  The per fect storm: obesity, adipocyte dysfunction,  and metabolic consequences. Clin Chem  2008;54(6):945-955.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1239356&pid=S0535-5133201700010000500018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p align="justify"> 20.  Acevedo M, Arnaiz P, Barja S, Bambs C,  Berrios X, Guzman B, Carvajal J, Cassis B, Navarrete C.  Relationship of C-reactive protein to adiposity, cardiovascular  risk factors and subclinical atherosclero sis in healthy children. Rev Esp Cardiol  2007;60(10):1051-1058.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1239358&pid=S0535-5133201700010000500019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p align="justify"> 21.  Järvisalo MJ, Harmoinen A, Hakanen  M, Paakkunainen U, Viikari J, Hartia la J, Lehtimäki T, Simell O, Raitakari  OT.  Elevated serum C-reactive protein levels and early arterial changes in healthy  children. Arterioscler Thromb Vasc Biol  2002;22(8):1323-1328.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1239360&pid=S0535-5133201700010000500020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p align="justify"> 22.  De Boer MD.  Obesity, systemic inflammation, and increased risk for cardiovas cular disease and diabetes among adolescents: a need for screening tools to target interventions. Nutrition 2013;29(2):379386.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1239362&pid=S0535-5133201700010000500021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p align="justify"> 23.  Kelishadi R, Sharifi M, Khosravi A,  Adeli K.  Relationship between C-reac tive protein and atherosclerotic risk factors and oxidative stress markers among  young persons 10-18 years old. Clin Chem  2007;53(3):456-464.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1239364&pid=S0535-5133201700010000500022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p align="justify"> 24.  Elliott SA, Truby H, Lee A, Harper C,  Abbott RA, Davies PS.  Associations of  body mass index and waist circumference  with: energy intake and percentage energy  from macronutrients, in a cohort of Australian children. 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Dietary intakes of fat and antioxidant  vitamins are predictors of subclinical inflammation in overweight Swiss children.  Am J Clin Nutr 2006;84(4):748-755.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1239370&pid=S0535-5133201700010000500025&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p align="justify"> 27.  Kelly RA, Pfeffer JM, Mitch WE, Smith  TW.  Plasma nonesterified fatty acids in the  Dahl rat. Response to salt loading. 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Prevalence  of vitamin D deficiency among overweight and obese US children. Pediatrics  2013;131(1):e152-e161.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1239376&pid=S0535-5133201700010000500028&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p align="justify"> 30.  Qureshi MM, Singer MR, Moore LL.  A cross-sectional study of food group intake and C-reactive protein among chil dren. Nutr Metab 2009;6(40): Oct 12. doi:  10.1186/1743-7075-6-40.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1239378&pid=S0535-5133201700010000500029&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p align="justify"> 31.  O’Neil CE, Nicklas TA, Zanovec M, Cho SS, Kleinman R.  Consumption of whole grains is associated with improved diet  quality and nutrient intake in children and  adolescents: the National Health and Nutrition Examination Survey 1999-2004. Public Health Nutr 2011;14(2):347-355.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1239380&pid=S0535-5133201700010000500030&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p align="justify">32.  Pinheiro AC, Atalah E.  Proposal of a method to assess global quality of diet. 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