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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Obesity is a chronic disease, a public health problem, with high morbidity associated to the insulin resistance (IR). Metabolic syndrome (MS), predicts cardiovascular disease and type 2 diabetes, being obesity and IR the main risk factors. HOMA, is a simple validated marker for IR, non invasive and inexpensive. The objective was to estimate IR and its relation with the nutritional status of canarian-venezuelan adults with and without MS. The sample was comprised of 67 adults (20-84 years old), born in canaries islands and their children older than 19 years of age living in Venezuela, 23 with MS and 44 controls. Anthropometric measurements, blood pressure, fasting glucose, HDL-cholesterol, triglycerides and insulin were performed in each individual. Subjects with obesity showed significantly higher values of HOMA (3,63 ± 1,27 vs 2,33 ± 0,52, p<0,001) as well as abdominal circumference, diastolic blood pressure, triglycerides, glucose, insulin and triglycerides/HDLcholesterol, when compared to the eutrophic subjects,. The Chi² test showed a highly significant association (p<0,001) between HOMA and MS. MS subjects had 4.7 times more risk for IR, being this finding statistically significant. To establish the correlation between variables was performed Pearson analysis demonstrating a significant correlation between HOMA and body mass index (BMI), abdominal circumference, triglycerides and triglycerides/ HDL-cholesterol. Obesity showed a high association with insulinresistance. Concluding that obesity, hypertriglyceridemia and high index triglycerides/HDL-cholesterol are high parameters for RI.]]></p></abstract>
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<kwd lng="es"><![CDATA[Resistencia a la insulina]]></kwd>
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</front><body><![CDATA[ <p align="center"><b><font face="Verdana">Insulinorresistencia, obesidad y síndrome metabólico.  Cohorte CDC de Canarias en Venezuela</font></b></p>     <p align="justify"><b><font face="Verdana">  Miguel Viso¹, Zulma Rodríguez<sup>1,2</sup>, Luis Aponte, Ana Barboza¹, Paola Barreto¹,  Merlín Villamizar<sup>1,2</sup>,  Antonio Cabrera de León<sup>5,6</sup>, Yolima Fernández<sup>1,3</sup>, Elissa Galdona<sup>1,2</sup>, Aldo  Reigosa<sup>1,7</sup>, Carlos  Callegari<sup>1,4</sup></font></b></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">1 Centro de Investigaciones Médicas y Biotecnológicas  (CIMBUC). Universidad de Carabobo</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  2 Dpto de Cs Morfológicas y Forenses. Escuela de Cs  Biomédicas y Tecnológicas. Facultad de Cs de la Salud.  Universidad de Carabobo</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  3 Dpto de Investigación y Desarrollo Profesional. Escuela  de Bioanálisis. Facultad de Cs de la Salud. Universidad  de Carabobo.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  4 Department of Medicine. Morsani College Medicine.  Director International Academy of Medicine. University of  South Florida Tampa.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  5 Unidad de Investigación. Hospital Universitario Nuestra  Señora de la Candelaria. Tenerife. España.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  6 Universidad de la Laguna. Tenerife. España.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  7 Dpto Morfofisiopatología. Escuela de Bioanálisis. Facultad  de Cs de la Salud. Universidad de Carabobo.  Correspondencia: Zulma Rodriguez  Email: <a href="mailto:zjrodriguez@uc.edu.ve">zjrodriguez@uc.edu.ve</a></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  <b>RESUMEN</b></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  La obesidad es una enfermedad crónica, problema de salud  pública, con alta morbilidad asociada a resistencia a la insulina (RI).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  El síndromemetabólico (SM) predice enfermedad cardiovascular y  diabetes tipo 2, siendo la obesidad y la RI los principales factores de  riesgo. El HOMA es un indicador validado de RI simple, de bajo costo  y poco invasivo. El objetivo fue determinar RI (HOMA) y su relación  con el estado nutricional, en adultos canario-venezolanos con y sin  diagnóstico de SM. La muestra incluyó 67 personas (20-84 años),  canarios e hijos mayores de 19 años residentes en Venezuela,  23 con SM y 44 controles. Se determinó antropometría, presión  arterial y análisis en ayuno de glucosa, HDL-colesterol, triglicéridos  e insulina. Los obesos, en comparación con los eutróficos,  presentaron valores significativamente superiores de HOMA (3,63  ± 1,27 vs 2,33 ± 0,52, p&lt;0,001) así como de circunferencia de  cintura, presión arterial diastólica, triglicéridos, glucosa, insulina y  del índice triglicéridos/HDL-colesterol. La prueba de Chi² mostró  asociación altamente significativa (p&lt;0,001) entre HOMA y SM.Los sujetos con SM demostraron tener 4,7 veces más riesgo de  tener RI, siendo este hallazgo estadísticamente significativo. Para  establecer la correlación entre las variables el análisis de Pearson  demostró una correlación significativa (p&lt;0,001) entre HOMA y el  índice de masa corporal, circunferencia abdominal, triglicéridos  e Índice Triglicéridos/HDL-colesterol. La obesidad mostró alta  asociación con insulino-resistencia. Concluyendo que la obesidad,  la hipertrigliceridemia y el índice Triglicéridos/HDL-colesterol  elevado son parametros para RI.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  <b>Palabras clave:</b> Resistencia a la insulina, estado nutricional,  obesidad, síndrome metabólico.</font></p>     <p align="center"><font face="Verdana" size="2"><b>  Insulin resistence, obesity and metabolic síndrome.  Cohort CDC Canarian in Venezuela</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  <b>ABSTRACT</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"><b>  Insulin resistence, obesity and metabolic síndrome.  Cohort CDC Canarian in Venezuela</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  Obesity is a chronic disease, a public health problem, with high  morbidity associated to the insulin resistance (IR). Metabolic  syndrome (MS), predicts cardiovascular disease and type 2  diabetes, being obesity and IR the main risk factors. HOMA, is a  simple validated marker for IR, non invasive and inexpensive. The  objective was to estimate IR and its relation with the nutritional status  of canarian-venezuelan adults with and without MS. The sample was  comprised of 67 adults (20-84 years old), born in canaries islands  and their children older than 19 years of age living in Venezuela,  23 with MS and 44 controls. Anthropometric measurements, blood  pressure, fasting glucose, HDL-cholesterol, triglycerides and insulin  were performed in each individual. Subjects with obesity showed  significantly higher values of HOMA (3,63 ± 1,27 vs 2,33 ± 0,52,  p&lt;0,001) as well as abdominal circumference, diastolic blood  pressure, triglycerides, glucose, insulin and triglycerides/HDLcholesterol,  when compared to the eutrophic subjects,. The Chi²  test showed a highly significant association (p&lt;0,001) between  HOMA and MS. MS subjects had 4.7 times more risk for IR, being  this finding statistically significant. To establish the correlation  between variables was performed Pearson analysis demonstrating  a significant correlation between HOMA and body mass index  (BMI), abdominal circumference, triglycerides and triglycerides/  HDL-cholesterol. Obesity showed a high association with insulinresistance.  Concluding that obesity, hypertriglyceridemia and high  index triglycerides/HDL-cholesterol are high parameters for RI. </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  <b>Key words: </b>Insulin-resistance, nutritional status, obesity, metabolic  syndrome</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"><b>Recibido:</b> Abril 2012 <b>Aprobado:</b> Febrero 2013</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  <b>INTRODUCCIÓN</b></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  La obesidad es una enfermedad crónica, que en los  últimos 30 años se ha convertido en un problema de salud  pública (1). Como epidemia, su causa es claramente  medioambiental (estilo de vida sedentario y malnutrición  por exceso [ME]), pero en el ámbito individual su origen es  multifactorial, combinando la predisposición genética con el  estilo de vida (2).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  La ME se asocia con el síndrome metabólico (SM), que se  define como un grupo de factores de riesgo interrelacionados  que promueven el desarrollo de enfermedades  cardiovasculares (ECV) y diabetes tipo 2 (3, 4). Por otra  parte, la ME también está estrechamente relacionada con  la resistencia a la insulina (RI) (4), que es la disminución  de la capacidad de esta hormona para ejercer sus acciones  biológicas en tejidos diana e igualmente promueve ECV y  diabetes tipo 2 (5, 6).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  El índice HOMA (Homeostasis Model Assesment) permite  realizar estimaciones de resistencia insulínica mediante  las concentraciones de glucosa e insulina plasmáticas en  ayuna (7). Se le ha comparado y validado con el método del  clamp euglicémico hiperinsulinémico (8). Por otro lado, en  un estudio realizado en Estados Unidos se demostró que el  SM e índice de sensibilidad a la insulina de Gutt, pero no el  HOMA son predictores independientes de ECV (9).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  En España, aproximadamente el 30% de los adultos de  35 a 74 años de edad presenta obesidad y casi la misma  proporción padece SM, siendo las Islas Canarias una de  sus regiones con mayor prevalencia de ambos procesos.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  En Venezuela, en relación a la ME en adultos, se destaca un  estudio realizado en el occidente del país (estado Zulia), que  encontró que un cuarto de la población mayor de 20 años  presentaba obesidad y un tercio sufría SM (10). Asimismo,  el estudio CARMELA (Cardiovascular Risk Factor Multiple  Evaluation in Latin America), que incluye 7 ciudades de  Latinoamérica, demostró la siguiente prevalencia de  obesidad y SM respectivamente, Ciudad de México (31% y  27%), Barquisimeto (Venezuela) (25% y 26%), Santiago de  Chile (27% y 21%), Bogotá (18% y 20%), Lima (22% y 18%),  Buenos Aires (20% y 17%) y Quito (16% y 14%) (11, 12).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  En una muestra de canarios residentes en Venezuela, se  reportó recientemente una alta prevalencia de factores de  riesgo cardiovascular (obesidad general y abdominal, SM,  dislipidemia y diabetes) (13).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  Existe una estrecha relación entre las Islas Canarias  y Venezuela pues, hasta mediados de los años 70,  aproximadamente 20% de la población canaria había  emigrado a Venezuela, en número estimado de 400.000  (14). Esto dota de especial interés el estudio de problemas  de salud en esta comunidad canario-venezolana, pues  puede servir como referente poblacional tanto para otras  comunidades venezolanas como para comunidades  españolas, particularmente la población de las Islas  Canarias. El objetivo de este estudio fue determinar RI  (HOMA) y su relación con el estado nutricional, en adultos  canario-venezolanos con y sin diagnóstico de SM.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"><b>  MATERIAL Y MÉTODOS</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  El CDC de Canarias en Venezuela (Cáncer, Diabetes y  enfermedad Cardiovascular), producto de un convenio entre  la Universidad de Carabobo (Venezuela) y la Universidad de  La Laguna (Canarias, España), es un estudio epidemiológico  que evalúa factores asociados con las enfermedades  crónicas no transmisibles del adulto en la comunidad  Canaria residente en Venezuela (15).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  Se trató de una investigación de tipo descriptivo,  correlacional de corte transversal y de muestra no  probabilística intencionada. La población estuvo constituida  por adultos con y sin SM, pertenecientes a la cohorte CDC  de Canarias en Venezuela, enrolados durante el año 2009,  quienes fueron contactados a través de fundaciones y clubes  españoles ubicados en los estados Aragua, Carabobo,  Cojedes y Yaracuy.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  Se excluyeron aquellas personas tratadas con ácido  valproico, corticosteroides, agonistas beta-adrenérgicos,  insulina, estrógenos, andrógenos, hormona del crecimiento  y/o tiroxina, así como presencia de diabetes, intolerancia a  la glucosa, cáncer, SIDA, insuficiencia renal, síndrome de  Cushing o patología tiroidea (hipertiroidismo o hipotiroidismo)  y gestantes.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  La muestra quedó conformada por 67 individuos (23  con síndrome metabólico y 44 controles sin síndrome  metabólico), entre 20 y 84 años de edad, nacidos en las  Islas Canarias o al menos con uno de los padres nativo de  las Islas.  El diagnóstico de SM se estableció de acuerdo a la presencia  de 3 o más factores según ATP III (5); sin embargo, para la  circunferencia abdominal se utilizó el punto de corte según  IDF para la población europea (16). El grupo control estuvo  conformado por aquellos individuos que presentaron dos,  uno o ninguno de los criterios para definir SM.</font></p>     <p align="center"><img border="0" src="/img/fbpe/s/v17n1/art05.1.jpg"></p>     
<p align="justify"><font face="Verdana" size="2">    Las personas fueron entrevistadas con un cuestionario  que forma parte del Proyecto de Investigación “CDC de  Canarias en Venezuela”, el cual está disponible en www.  cdcdecanarias.org. Asimismo, a cada individuo se le solicitó  autorización para participar en el estudio mediante la firma  de un “Consentimiento Informado”. El estudio ha sido  autorizado por el comité de ética del Hospital Universitario  Ángel Larralde en Venezuela.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  Evaluación bioquímica: se realizó previo ayuno de doce  horas. Se procedió a la extracción de 10 mL de sangre por  punción venosa el mismo día de la evaluación médica. Cada  muestra se colocó en un tubo de polietileno limpio y seco sin  anticoagulante. Posteriormente se procedió a centrifugar a  3.500 rpm, separando el suero y colocándolo en alícuotas  de 0,5 mL, que luego se congelaron a -80ºC hasta el  momento de determinar la concentración de insulina. La  determinación de glucosa, HDL colesterol y triglicéridos se  realizaron en el mismo día de la extracción de la muestra.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  La glucosa fue evaluada por el método enzimáticocolorimétrico.  Se considera valor de referencia en ayuno:  &lt; 100 mg/dL (17). Se empleó el método enzimático para la  determinación de HDL en suero y se tomaron como valores  de referencia para hombres &#8805; 40 mg/dL y mujeres &#8805; 50 mg/dL  (18). Para determinar los triglicéridos se empleó el método  enzimático colorimétrico, con un valor de referencia: &lt; 150  mg/dL (18). El Índice Triglicéridos/HDL-colesterol se calculó  mediante el cociente de los niveles de triglicéridos entre las  concentraciones de HDL-colesterol. Se consideró alto un  valor mayor o igual a 3 (19). El método empleado para la  determinación de insulina fue el inmunoenzimático (ELISA)  (20). El índice de resistencia a la insulina (HOMA) se calculó  según la fórmula: (insulina &#956;UI/mL x glucosa mmol/L)/22,5,  se consideró insulino-rresistencia: HOMA &#8805; 2,5 (21).  Evaluación médica: se tomó el peso (kg) y la talla (m) (22).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  La presión arterial (mmHg) se tomó en dos oportunidades  con intervalos de cinco minutos (5). Para la determinación de  la circunferencia de cintura expresada en centímetros (cm),  la cinta métrica se colocó en el borde superior de la cresta  iliaca derecha y luego se trasladó alrededor del abdomen,  siguiendo un plano horizontal, hasta el borde superior de  la otra cresta iliaca (4). Luego se calculó el índice de masa  corporal (IMC: Peso (kg) /Talla2 (m2). Los individuos fueron  clasificados de acuerdo a su índice de masa corporal, según  referencias de OMS (23).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  Análisis estadístico: las variables continuas fueron  resumidas mediante su media ± DE y las categóricas a  través de la frecuencia absoluta y relativa. La prueba Chi2  de Pearson se empleó para estudiar la asociación entre  variables categóricas. La prueba t de Student se utilizó para  comparar los promedios entre dos variables. La correlación  entre variables continuas se estimó con el coeficiente  de Pearson. Se consideró estadísticamente significativo  un valor p&lt;0,05. Se estimó el riesgo relativo a través del  odds ratio (OR), con sus respectivos intervalos para 95%  de confianza. Para la realización del análisis estadístico  se utilizó el programa estadístico SPSS versión 12.0 en  español (24).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"><b>  RESULTADOS</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  La muestra estuvo constituida por 67 sujetos de ambos  géneros entre 20 y 84 años. El 58,2% estuvo conformado por  individuos con edades comprendidas entre 20 y 49 años, y  41,8% entre 50 y 84 años, predominando en ambos grupos  el género femenino: 59% vs. 41% en los más jóvenes, y  64,3% vs. 35,7% en los de mayor edad.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  La edad promedio en la muestra correspondió a 48,18  ± 17,16 años. Los valores promedios de los parámetros  antropométricos fueron: 27,71 ± 4,38 kg/m² para el índice  de masa corporal y 95,55 ± 12,57 cm cuando se trató de la  circunferencia de cintura (103,24 ± 11,88 cm en hombres y  90,68 ± 10,48 cm en mujeres), igualmente, la presión arterial  sistólica y diastólica correspondió a 124,75 ± 23,83 mm Hg y  75,96 ± 10,03 mm Hg respectivamente.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  Las concentraciones séricas de las variables bioquímicas,  en ayuno de 12 horas, mostraron los siguientes promedios:  HDL-colesterol 46,27 ± 9,05 mg/dL (41,8 ± 7,23 mg/dl en  hombres y 49,1 ± 9,02 mg/dL en mujeres), triglicéridos  123,88 ± 66,36 mg/dL, glucosa 86,42 ± 7,35 mg/dL e insulina  14,94 ± 4,82 &#956;IU/mL. El HOMA y el índice triglicéridos/HDLcolesterol  mostraron una cifra promedio de 3,20 ± 1,11 y  2,79 ± 1,57 respectivamente.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  Los obesos en comparación con los eutróficos presentaron  valores significativamente superiores de IMC, circunferencia  de cintura, presión arterial diastólica, triglicéridos, glucosa,  insulina, HOMA y del índice triglicéridos/HDL-colesterol.  La presión arterial sistólica y HDL-colesterol no revelaron  diferencias significativas entre los dos grupos (<a href="#t1">Tabla 1</a>).</font></p>     <p align="justify"><a name="t1"></a></p>     <p align="center"><img border="0" src="/img/fbpe/s/v17n1/art05t1.jpg"></p>     
<p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  Un porcentaje importante de la muestra (61,2%) mostró  resistencia a la insulina (HOMA &#8805;2,5).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  De acuerdo al estado nutricional, un valor alto de HOMA  predominó en las personas con sobrepeso (69%) u obesidad  (77,3%), en cambio, la mayor parte de los eutróficos (75%)  fueron insulinosensibles (HOMA &lt;2,5). La prueba de Chi²  reveló una asociación significativa (p&lt;0,01) entre HOMA y  estado nutricional (<a href="#t2">Tabla 2</a>).</font></p>     <p align="justify"><a name="t2"></a></p>     <p align="center"><img border="0" src="/img/fbpe/s/v17n1/art05t2.jpg"></p>     
<p align="justify"><font face="Verdana" size="2">    Aproximadamente la mitad de los sujetos resistentes  a la insulina (53,6%) no presentaron SM, sin embargo,  casi todos los individuos con SM (82,6%) mostraron  insulinorresistencia. La prueba de Chi² señaló una  asociación significativa (p&lt;0,01) entre HOMA y síndrome  metabólico. Los sujetos con SM demostraron tener 4,7  veces más riesgo de tener resistencia a la insulina, siendo  este hallazgo estadísticamente significativo (IC 95%=  1,389-16,243) (<a href="#t3">Tabla 3</a>).</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><a name="t3"></a></p>     <p align="center"><img border="0" src="/img/fbpe/s/v17n1/art05t3.jpg"></p>     
<p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  Las correlaciones de Pearson entre HOMA y las otras  variables, mostraron los siguientes resultados: el índice  de masa corporal, circunferencia de cintura, triglicéridos  e índice triglicéridos/HDL-colesterol manifestaron una alta  significancia (p&lt;0,001). El HOMA no demostró correlación  significativa con la edad, HDL-colesterol y con la presión  arterial (sistólica y diastólica) (<a href="#t4">Tabla 4</a>).</font></p>     <p align="justify"><a name="t4"></a></p>     <p align="center"><img border="0" src="/img/fbpe/s/v17n1/art05t4.jpg"></p>     
<p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  <b>DISCUSION</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  La insulinorresistencia (RI) se relaciona con un incremento  en el riesgo cardiovascular (25), siendo la insulina sérica  una medida indirecta de ésta. Estudios prospectivos  han demostrado asociación entre las concentraciones  de insulina y riesgo cardiovascular (26, 27). Como se ha  referido, HOMA es un indicador de RI sencillo y de bajo  costo, útil para estudios epidemiológicos y además ha sido  validado con la prueba gold estándar (clamp euglicémicohiper-  insulinémico) (28, 29, 30, 31).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  En este estudio se demuestra asociación entre obesidad  y RI. La obesidad es el principal factor de riesgo para el  desarrollo de diabetes tipo 2 y, además, es la principal causa  de morbilidad y mortalidad por enfermedad cardiovascular  (30, 32, 33). En este sentido, resultados similares fueron  encontrados en una investigación en 678 adultos de la  Provincia de Albacete, España, los indicadores de obesidad  (IMC, circunferencia de cintura y diámetro sagital abdominal)  y las alteraciones del perfil lipídico (concentraciones séricas  reducidas de HDL colesterol y elevadas de LDL- colesterol)  se asociaron independientemente con el riesgo de presentar  RI (34).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  Diversos estudios han confirmado que el SM predice la  incidencia de un evento cardiovascular (35, 36, 37), además,  dicho síndrome se asocia con RI (35,38-41). El aumento en  la RI presente en los individuos, estimada por HOMA, se  relaciona con el incremento en el número de componentes  del SM definidos por ATP III (25, 40, 42, 43). La RI juega un  papel clave en la fisiopatología del SM habiéndose postulado  como causa subyacente (40). Sin embargo, los individuos con  SM no necesariamente son insulinorresistentes (25, 38, 42).  En el estudio, la mayoría de los individuos con SM  presentaron insulinorresistencia, demostrándose una  asociación significativa entre HOMA y SM. Igualmente la  Odds ratio reveló que aquellos individuos con SM tienen  4,7 veces más riesgo de tener RI en comparación con los  que no reúnen los criterios para dicho síndrome. La RI es  un componente clave junto a la obesidad, en el desarrollo  del SM. La presencia de RI puede estar determinada  genéticamente, y luego al interactuar con factores externos  que incluyen estilo de vida sedentario y dieta hipercalórica,  conducen al desequilibrio metabólico que permite a futuro  complicaciones cardiovasculares (7, 8, 33, 34).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  Se demostró una baja a mediana correlación significativa  (r = 0,433; p&lt;0,001) de la RI con el perímetro abdominal  y los niveles séricos de triglicéridos. En este sentido,  Cheal en un estudio con el objeto de evaluar la capacidad  de los criterios de ATP III para identificar a los individuos  insulinoresistentes, encontró que aunque existe asociación  significativa entre RI y SM, la presencia de SM por ATP III  no proporciona una sensibilidad adecuada para identificar  sujetos con RI. Además, los componentes individuales de  SM varían en su utilidad diagnostica, considerando que la  obesidad abdominal y la hipertrigliceridemia son los que  mejor se relacionan con la RI (38).</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  El índice triglicéridos/HDL-colesterol (&#8805;3), demostró ser  predictor de RI (19) y está asociado con el riesgo de padecer  infarto del miocardio (45). Un estudio realizado en 2652  adultos no diabéticos, en los Estados Unidos, demostró que  el índice triglicéridos/HDL-colesterol fue un indicador útil de  RI en blancos, afroamericanos y mexicanos; encontrándose  una mayor asociación en los sujetos que no tenían sobrepeso  en comparación con los obesos (46). Al contrario, en una  investigación con 125 individuos de etnia afroamericana, ni  los niveles séricos de triglicéridos ni el índice triglicéridos/  HDL-colesterol mostraron ser un marcador de resistencia  a la insulina al ser comparados con las concentraciones  séricas de insulina, circunferencia de cintura e índice de  masa corporal (46).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  Encontramos una correlación positiva de HOMA con  triglicéridos y con el índice triglicéridos/HDL-colesterol;  que en la muestra estudiada pueden ser considerados  marcadores metabólicos de RI. Ni la presión arterial ni las  concentraciones de HDL-colesterol se correlacionaron con  la resistencia a la insulina, quizás consecutivo al reducido  tamaño de la muestra.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  Constituye el primer estudio sobre resistencia a la insulina  y su relación tanto con el estado nutricional como con el  síndrome metabólico, realizado en adultos pertenecientes a  la comunidad Canaria que vive en Venezuela.  En conclusión, en la muestra estudiada los obesos, en  comparación con los normopeso, mostraron una disminución  significativa de la sensibilidad a la insulina, estimada por  HOMA, así como valores séricos superiores de triglicéridos,  glucosa, insulina e índice triglicéridos/HDL-colesterol.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  La obesidad (general o abdominal), así como la presencia  de hipertrigliceridemia o de un índice triglicéridos/HDLcolesterol  elevado son marcadores para identificar individuos  con resistencia a la insulina. La insulinorresistencia (RI)  mostró una correlación significativa (p=0,000) con el índice  de masa corporal (indicador de obesidad), circunferencia  de cintura (indicador de obesidad central), así como con los  niveles séricos de triglicéridos y con el índice triglicéridos/  HDL-colesterol. El SM incrementa el riesgo de resistencia  a la insulina.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  Agradecimientos. Los autores agradecen al Instituto  Canario de Investigación en Cáncer (ICIC), Universidad La  Laguna, Gobierno de Canarias y al Centro de Desarrollo  Científico y Humanístico de la Universidad de Carabobo  (CDCH-UC), por el financiamiento para la realización de  esta investigación bajo el proyecto Nro. 2008-001.</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. Speakman J. Obesity: the integrated roles of environment  and genetics. J Nutr 2004; 134:2090-2105.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3219908&pid=S1316-7138201300010000500001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  2. Smyth S, Heron A. Diabetes and obesity: the twin epidemics.  Nat Med 2006; 12:75-80.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3219909&pid=S1316-7138201300010000500002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  3. Ford ES, Giles WH, Dietz WH. Prevalence of the metabolic  syndrome among US adults. JAMA 2002; 287: 356-359.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3219910&pid=S1316-7138201300010000500003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  4. Grundy SM, Cleeman JI, Daniels SR, Donato KA, Eckel  RH, Franklin BA, et al. Diagnosis and management of  the metabolic syndrome. An American Heart Association/  National Heart, Lung and Blood Institute Scientific  Statement. Circulation 2005; 112: 2735-2752.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3219911&pid=S1316-7138201300010000500004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  5. National Colesterol Education Program (NCEP) Expert  Panel on Detection, Evaluation, and Treatment of High  Blood Cholesterol in Adults (Adult Treatment Panel  III). Third Report of the National Cholesterol Education  Program (NCEP) Expert Panel on Detection, Evaluation,  and Treatment of High Blood Cholesterol in Adults (Adult  Treatment Panel III) final report. Circulation 2002; 106:3143-  3421.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3219912&pid=S1316-7138201300010000500005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  6. Maldonado Villalón JA, Ocampo Apolonio MA, Cortés  Gallegos NL, Acosta Almanza JC, Chávez Carbajal JF,  Álvarez Aguilar C, et al. Índice de resistencia a la insulina  en mujeres obesas premenopáusicas con dislipidemia  aterogénica y no aterogénica Med Int Mex 2009; 25:191-  196.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3219913&pid=S1316-7138201300010000500006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  7. Matthews DR, Hosker JP, Rudenski AS, Naylor BA,  Treacher DF, Turner RC. Homeostasis model assessment:  insulin resistance and beta-cell function from fasting plasma  glucose and insulin concentrations in man. Diabetología  1985; 28:412-419.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3219914&pid=S1316-7138201300010000500007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  8. Levy J, Manley S, Sutton P, Camps I. Beta-cell function  assessed by the hyperglycaemic clamp: reproducibility  compared with HOMA analysis from fasting values and  factors influencing variability. Diabetes 1995; 44: 89-95.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3219915&pid=S1316-7138201300010000500008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  9. Rutter MK, Meigs JB, Sullivan LM, D’Agostino RB, Wilson  PW. Insulin Resistance, the Metabolic Syndrome, and  Incidente Cardiovascular Events in the Framingham  Offspring Study. Diabetes 2005; 54: 3252-3257.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3219916&pid=S1316-7138201300010000500009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  10. Florez H, Silva E, Fernandez V, Ryder E, Sulbarán T,  Campos G et al. Prevalence and Risk Factors associated  with metabolic syndrome and dyslipidemia in White, Black,  Amerindian and Mixed Hispanics in Zulia State, Venezuela.  Diabetes Res Clin Pract 2005; 69: 63-77.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3219917&pid=S1316-7138201300010000500010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  11. Escobedo J, Schargrodsky H, Champagne B, Silva H,  Boissonnet C, Vinueza R y colaboradores. Prevalence  of the Metabolic Syndrome in Latin America and its  association with sub-clinical carotid atherosclerosis:  the CARMELA cross sectional study. Cardiovascular  Diabetology 2009; 8:52.</font></p>     <!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  12. Schargrodsky H, Hernández-Hernández R, Champagne  BM, Silva H, Vinueza R, Silva Ayçaguer LC y colaboradores.  CARMELA: assessment of cardiovascular risk in seven  Latin American cities. CARMELA Study Investigators. Am  J Med. 2008 Jan;121(1):58-65.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3219919&pid=S1316-7138201300010000500011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  13. Viso M, Rodríguez Z, Loreto N, Fernández Y, Callegari C,  Nicita G, González J, Cabrera de León A, Reigosa A. Riesgo  cardiovascular: valoración inicial de la cohorte CDC de  Canarias en Venezuela. Invest Clin 2011, 52 (4): 323-333.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3219920&pid=S1316-7138201300010000500012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  14. Carnero Lorenzo, F, Nuez Yánez, J, Barroso Ribal, C.  Memoria final del estudio. La emigración isleña en la  formación del tejido socioeconómico y cultural de canarias  y venezuela. Septiembre 2009. Universidad de La Laguna,  Grupo de Investigación en Economía Social de Canarias  (GIESCAN):</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3219921&pid=S1316-7138201300010000500013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  15. CDC de Canarias [citado: Junio, 08 2011] Disponible en:  <a href="http://www.cdcdecanarias.org">http://www.cdcdecanarias.org</a>.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3219922&pid=S1316-7138201300010000500014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  16. International Diabetes Federation. Worldwide definition  of the metabolic syndrome. Available at:  <a href="http://www.idf.org/webdata/docs/IDF_Metasyndrome_definition.pd">http://www.idf.org/webdata/docs/IDF_Metasyndrome_definition.pd</a> .&nbsp;   Accessed August 24, 2005)</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3219923&pid=S1316-7138201300010000500015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  17. Bioclin. Quibasa Química Básica Ltda. Determinación de  glucosa. Brasil; 2007.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3219924&pid=S1316-7138201300010000500016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  18. Wiener Laboratorios S.A.I.C. Riobamba 2944. Director  técnico: Viviana E. Cétola. Bioquímica. Argentina; 2000.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3219925&pid=S1316-7138201300010000500017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  19. McLaughlin T, Abassi F, Cheal K, Chu J, Lamendola C,  Reaven C. Use of the metabolic markers to identify  overweight individuals who are insulin resistant. Ann Intern  Med 2003; 139:802-809.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3219926&pid=S1316-7138201300010000500018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  20. DRG Instruments, GmbH, a Division of DRG International  Inc. Alemania; 2008.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3219927&pid=S1316-7138201300010000500019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  21. Consenso nacional de diabetes tipo 2. Venezuela 2003;  [citado: 15 nov 2009]; disponible en:  <a href="http://www.svem.org.ve/pdf/Consenso.pdf">www.svem.org.ve/pdf/Consenso.pdf</a></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3219928&pid=S1316-7138201300010000500020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  22. López M, Landaeta M. Manual de crecimiento y desarrollo.  Caracas: Sociedad Venezolana de Puericultura y  Pediatría; 2001.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3219929&pid=S1316-7138201300010000500021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  23. World Health Organization. Obesity and overweight.  [citado: Octubre 15 2009] Disponible en:  <a href="http://www.who.int/dietphysicalactivity/publications/facts/obesity/en">http://www.who.int/dietphysicalactivity/publications/facts/obesity/en</a>/</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3219930&pid=S1316-7138201300010000500022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  24. Dawson- Saunders B, Trapp R. Bioestadística médica.  México DF: El manual moderno; 1993.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3219931&pid=S1316-7138201300010000500023&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  25. Saely C, Aczel S, Marte T, Langer P, Guenter H, Drexel  H. The Metabolic Syndrome, Insulin Resistance and  Cardiovascular risk in Diabetic and Nondiabetic Patients.  J Endocrinol Metab 2005; 90:5698-5703.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3219932&pid=S1316-7138201300010000500024&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  26. Wingard DL, Barret-Connor EL, Ferrara A. Is insulin really a a  heart disease risk factor? Diabetes Care 1995; 18:1299-1304.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3219933&pid=S1316-7138201300010000500025&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  27. Nilsson P, Nilsson JA, Hedblad B, Eriksson KF, Berglund  G. Hyperinsulinemia as long-term predictror of death  ischaemic hearth disease in nondiabetic men: the Malmo  Preventive Project. J intern Med 2003; 253: 136-145.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3219934&pid=S1316-7138201300010000500026&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  28. Matthews DR, Hosker JP, Rudenski AS, Naylor BA,  Treacher DF, Turner RC. Homeostasis model assessment:  insulin resistance and beta-cell function from fasting plasma  glucose and insulin concentrations in man. 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Hernández Yero J, Tuero Iglesias A, Vargas González D.  Utilidad del índice HOMA-IR con una sola determinación  de insulinemia para diagnosticar resistencia insulínica. Rev  Cubana de Endocrinol. 2011; 22(2):69-77.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3219938&pid=S1316-7138201300010000500030&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  32. Fernández Regalado R, Arranz Calzado M, Ortega Sam  JA, Hernández Rodríguez J. Resistencia a la insulina y  cambios metabólicos en adultos obesos. 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Onat A, Ceyhan A, Basar O, Erer B, Toprak S, Sansoy V.  Methabolic síndrome: major impact on coronary risk in a  population with low cholesterol levels: a prospective and crosssectional  evaluation. Atherosclerosis 2002; 165:285-292.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3219943&pid=S1316-7138201300010000500035&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  37. Sattar N, Gaw A, Scherbakova O, Ford I, O’Reilly D,  Haffner S, et al. Metabolic syndrome with and without  C-reactive protein as a predictor of coronary heart disease  and diabetes in the West of Scotland Coronary Prevention  Study. 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Gaziano M, Hennekens C, O’Donnell C, Breslow J, Buring  J. Fasting triglycerides, high density lipoprotein, and risk of  myocardial infarction. Circulation 1997; 96:2520-2524.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3219952&pid=S1316-7138201300010000500044&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  46. Li C, Ford E, Meng Y, Mokdad A, Reaven G. Does the  association of the triglyceride to high-density lipoprotein  cholesterol ratio with fasting serum insulin differ by race/  ethnicity? 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