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<journal-title><![CDATA[Revista Venezolana de Endocrinología y Metabolismo]]></journal-title>
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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Parámetros antropométricos: capacidad predictiva y utilidad como pruebas diagnósticas de resistencia insulínica en adolescentes]]></article-title>
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<institution><![CDATA[,Universidad Centroccidental Lisandro Alvarado (UCLA) Decanato de Ciencias de la Salud Unidad de Investigación en Salud Pública]]></institution>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Objective: To determine the capacity of the body mass index (BMI), waist to height ratio (WHtR) and abdominal circumference (AC) to predict insulin resistance (IR) according to the measurement site of the AC, and determine the effectiveness of such indicators to distinguish between healthy subjects and subjects with IR. Methods: In 31 institutions of secondary and university education at the Iribarren Municipality, Lara State, Venezuela, 798 adolescents of both sexes (404 men) between 15 and 19 years of age were enrolled. Adolescents signed informed consent. Socioeconomic stratum, weight, height and AC were evaluated in three anatomical sites: above the iliac crests, midpoint and below the costal margin. We calculated BMI and WHtR for each site. Basal insulin was determined and Homeostasis Model Assessment Insulin Resistance (HOMA-IR) was calculated. Non-parametric tests, logistic regression and receiver operating characteristic (ROC) curves were performed. Results: It was demonstrated that IR is a function of WHtR, AC and BMI, being this association stronger with WHtR. The predictive capacity of WHtR was better in the upper and middle segments of the abdomen. As diagnostic tests, all had equal efficacy to distinguish between healthy subjects and subjects with IR, however, in adolescents allow to classify a greater number of healthy subjects. Conclusion: All anthropometric parameters are effective, but in adolescents, they identify a greater number of healthy subjects. It is proposed to unify AC measurement site, immediately below the costal ridge or midpoint of the abdomen, because they are the sites most likely to predict IR.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[ <p style="text-align: center; line-height: normal"><font face="Verdana"><b> <span style="color: black">Parámetros antropométricos: capacidad predictiva y  utilidad como pruebas diagnósticas de resistencia insulínica en adolescentes</span></b></font></p>     <p style="text-align: center; line-height: normal"> <font face="Verdana" size="2"><b><span style="color: black">Adaucio Ramón  Morales, Lourdes Mariela Montilva.</span></b></font></p>     <p style="text-align: justify"><font face="Verdana" size="2"><span class="A6"> Unidad de Investigación en Salud Pública, Decanato de Ciencias de la Salud,  Universidad Centroccidental “Lisandro Alvarado” (UCLA). Barquisimeto, Estado  Lara, Venezuela.</span></font></p>     <p style="text-align: justify"><font face="Verdana"><b> <span style="color: black"><font size="2">Dirigir correspondencia a: </font> </span></b><span style="color: black"><font size="2">Adaucio Morales. <b>Email: </b> <a style="color: blue; text-decoration: underline; text-underline: single" href="mailto:adauciom@ucla.edu.ve"> adauciom@ucla.edu.ve</a> / </font> <a style="color: blue; text-decoration: underline; text-underline: single" href="mailto:adaucioucla@gmail.com"> <font size="2">adaucioucla@gmail.com</font></a></span></font></p>     <p style="text-align: justify; line-height: normal"> <font face="Verdana" size="2"><b><span style="color: black">RESUMEN</span></b></font></p>     <p style="text-align: justify; line-height: normal"><font face="Verdana"> <span class="A3"><b><span style="font-size: 10.0pt">Objetivo: </span></b> <span style="font-size: 10.0pt">Determinar la capacidad del índice de masa  corporal (IMC), índice circunferencia abdominal/talla (ICAT) y circunferencia  abdominal (CA) para predecir resistencia insulínica (RI) según sitio de medición  de la CA y determinar su eficacia para discernir entre sujetos sanos y sujetos  con RI.</span></span></font></p>     <p style="text-align: justify; line-height: normal"><font face="Verdana"> <span class="A3"><b><span style="font-size: 10.0pt">Métodos: </span></b> <span style="font-size: 10.0pt">Se estudiaron 798 adolescentes de ambos sexos  (404 hombres), entre 15 y 19 años de edad, de 31 instituciones de educación  media, diversificada y educación universitaria del Municipio Iribarren, Estado  Lara, Venezuela. Los jóvenes firmaron el consentimiento informado. Se evaluó  estrato socioeconómico, peso, talla y CA, éste último en tres sitios anatómicos:  encima de crestas ilíacas, punto medio y debajo de reborde costal. Se calculó  IMC e ICAT, para cada sitio de CA. Se determinó insulina basal y se calculó  Homeostasis Model Assessment Insulin Resistance (HOMA-IR). Se realizaron pruebas  no paramétricas, regresión logística y curvas receiver operating characteristic  (ROC).</span></span></font></p>     <p style="text-align: justify; line-height: normal"><font face="Verdana"> <span class="A3"><b><span style="font-size: 10.0pt">Resultados: </span></b> <span style="font-size: 10.0pt">Se demostró que la RI es una función del ICAT,  CA e IMC, siendo esta asociación más fuerte con el ICAT. La capacidad predictiva  del ICAT fue mejor en segmento superior y medio del abdomen. Como pruebas  diagnósticas, todas presentaron igual eficacia para discernir entre sujetos  sanos y sujetos con RI, no obstante, en adolescentes permiten clasificar un  mayor número de sujetos sanos.</span></span></font></p>     <p style="text-align: justify; line-height: normal"><font face="Verdana"> <span class="A3"><b><span style="font-size: 10.0pt">Conclusión: </span></b> <span style="font-size: 10.0pt">Todos los parámetros antropométricos son  eficaces, pero en adolescentes identifican un mayor número de sujetos sanos. Se  propone unificar sitio de medición de la CA, inmediatamente debajo del reborde  costal o punto medio del abdomen, por ser los sitios con mayor probabilidad de  predecir RI.</span></span></font></p>     <p style="text-align: justify; line-height: normal"><font face="Verdana"> <span class="A3"><b><span style="font-size: 10.0pt">Palabras clave: </span></b> <span style="font-size: 10.0pt">Parámetros antropométricos; prueba diagnóstica;  predicción; resistencia insulínica; adolescente.</span></span></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p style="text-align: center; line-height: normal"> <font face="Verdana" size="2"><b><span lang="EN-US" style="color: black"> Anthropometric parameters: predictive capacity and utility as diagnostic tests  of insulin resistance in adolescents</span></b></font></p>     <p style="text-align: justify; line-height: normal"> <font face="Verdana" size="2"><b><span lang="EN-US" style="color: black"> ABSTRACT</span></b></font></p>     <p style="text-align: justify; line-height: normal"><font face="Verdana"> <span class="A3"><b><span lang="EN-US" style="font-size: 10.0pt">Objective: </span></b><span lang="EN-US" style="font-size: 10.0pt">To determine the  capacity of the body mass index (BMI), waist to height ratio (WHtR) and  abdominal circumference (AC) to predict insulin resistance (IR) according to the  measurement site of the AC, and determine the effectiveness of such indicators  to distinguish between healthy subjects and subjects with IR.</span></span></font></p>     <p style="text-align: justify; line-height: normal"><font face="Verdana"> <span class="A3"><b><span lang="EN-US" style="font-size: 10.0pt">Methods: </span> </b><span lang="EN-US" style="font-size: 10.0pt">In 31 institutions of secondary  and university education at the Iribarren Municipality, Lara State, Venezuela,  798 adolescents of both sexes (404 men) between 15 and 19 years of age were  enrolled. Adolescents signed informed consent. Socioeconomic stratum, weight,  height and AC were evaluated in three anatomical sites: above the iliac crests,  midpoint and below the costal margin. We calculated BMI and WHtR for each site.  Basal insulin was determined and Homeostasis Model Assessment Insulin Resistance  (HOMA-IR) was calculated. Non-parametric tests, logistic regression and receiver  operating characteristic (ROC) curves were performed.</span></span></font></p>     <p style="text-align: justify; line-height: normal"><font face="Verdana"> <span class="A3"><b><span lang="EN-US" style="font-size: 10.0pt">Results: </span> </b><span lang="EN-US" style="font-size: 10.0pt">It was demonstrated that IR is  a function of WHtR, AC and BMI, being this association stronger with WHtR. The  predictive capacity of WHtR was better in the upper and middle segments of the  abdomen. As diagnostic tests, all had equal efficacy to distinguish between  healthy subjects and subjects with IR, however, in adolescents allow to classify  a greater number of healthy subjects.</span></span></font></p>     <p style="text-align: justify; line-height: normal"><font face="Verdana"> <span class="A3"><b><span lang="EN-US" style="font-size: 10.0pt">Conclusion: </span></b><span lang="EN-US" style="font-size: 10.0pt">All anthropometric  parameters are effective, but in adolescents, they identify a greater number of  healthy subjects. It is proposed to unify AC measurement site, immediately below  the costal ridge or midpoint of the abdomen, because they are the sites most  likely to predict IR.</span></span></font></p>     <p style="text-align: justify"><font face="Verdana"><span class="A3"><b> <span lang="EN-US" style="font-size: 10.0pt">Keywords: </span></b> <span lang="EN-US" style="font-size: 10.0pt">Anthropometric parameters;  diagnostic test; prediction; insulin resistance; adolescent.</span></span></font></p>     <p style="text-align: justify"><font face="Verdana"><b> <span style="color: black"><font size="2">Articulo recibido en: </font></span> </b><span style="color: black"><font size="2">Marzo 2017<b>. Aceptado para  publicación en: </b>Julio 2017.</font></span></font></p>     <p style="text-align: justify; text-autospace: none"> <font face="Verdana" size="2"><b><span style="color: black">INTRODUCCIÓN</span></b></font></p>     <p style="text-align: justify; text-autospace: none"><font face="Verdana"> <span style="color: black"><font size="2">En el 2012 fallecieron 1,5 millones de  personas por exceso de azúcar en sangre y más de 80% de estas muertes se  registraron en países de ingresos bajos y medios. Para el año 2014, 422 millones  de adultos en todo el mundo tenían diabetes mellitus tipo 2 (DMT2), siendo la  prevalencia mundial de la enfermedad de 8,5%<sup>1</sup>. Una de las maneras de controlar  esta pandemia pudiera ser a través del diagnóstico precoz de la prediabetes,  estado caracterizado por glucemia alterada en ayunas (GAA) o intolerancia a los  hidratos de carbono (IHC), condiciones que pueden ser asintomáticas, aparecen  alrededor de 5 años antes del diagnóstico de la DMT2 y pueden ser combatidas con  la práctica de actividad física y una alimentación sana y balanceada<sup>2</sup>. Asimismo,  el diagnóstico precoz de alteraciones en la secreción de insulina y en la  sensibilidad de los tejidos a la insulina puede ser otra medida importante en la  prevención de la DMT2. Estas condiciones se presentan muy precozmente en la  historia natural de la enfermedad, alrededor de cinco años antes de la aparición  del estado prediabético, por tal motivo, su detección precoz y la instauración  de medidas terapéuticas apropiadas pudieran detener más tempranamente la  evolución natural de la DMT2, la cual está causando estragos en la población  mundial<sup>3</sup>. </font></span></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p style="text-align: justify; text-autospace: none"><font face="Verdana"> <span style="color: black"><font size="2">Por su parte, la GAA parece ser  causada primariamente por una disfunción secretoria de insulina seguida de un  descenso en la sensibilidad insulínica hepática. En contraste, el desarrollo de  IHC parece estar asociado a un descenso en la sensibilidad músculo-esquelética a  la insulina seguida de un declive progresivo de la función de las células &#946;, lo  que indica una pérdida de la función compensatoria de las células &#946; del  pancreas<sup>3-5</sup>. </font></span></font></p>     <p style="text-align:justify;line-height:normal"><font face="Verdana" size="2"> <span style="color: black">Ahora bien, si el inicio de las alteraciones  insulínicas ocurre precozmente, es de esperar que éstas ocurran desde temprana  edad. En tal sentido, la adolescencia sería una etapa crucial para buscar y  detectar la presencia de dichas alteraciones, sobre todo en jóvenes con exceso  de peso u obesidad abdominal. Sin embargo, el elevado costo de la prueba de  insulina plasmática, hace imperativo la búsqueda de alternativas de detección de  estas alteraciones que abaraten los costos. Es así como todos los esfuerzos de  esta investigación están dirigidos a determinar la capacidad del índice de masa  corporal (IMC), del índice circunferencia abdominal/talla (ICAT) y de la  circunferencia abdominal (CA) para predecir resistencia insulínica (RI), según  el sitio de medición de la CA, y determinar la eficacia de tales indicadores  antropométricos para discernir entre sujetos sanos y sujetos con RI. </span> </font></p>     <p style="text-align: justify; text-autospace: none"> <font face="Verdana" size="2"><b><span style="color: black">MATERIALES Y MÉTODOS </span></b></font></p>     <p style="text-align: justify; text-autospace: none"><font face="Verdana"><b> <span style="color: black"><font size="2">Sujetos: </font></span></b> <span style="color: black"><font size="2">Se realizó una investigación  descriptiva de corte transversal para evaluar pruebas diagnósticas<sup>6</sup>, entre Mayo  de 2011 y Diciembre de 2012. El número de sujetos a estudiar fue calculado con  el interés de obtener un intervalo de confianza al 95% (IC95%) estrecho,  alrededor de la razón de verosimilitud. En tal sentido, el tamaño de la muestra  quedó establecido en 798 adolescentes (404 hombres y 394 mujeres) con edades  comprendidas entre 15 y 19 años inscritos en instituciones urbanas de educación  media, diversificada y en instituciones de educación universitaria del Municipio Iribarren, estado Lara, Venezuela. Los jóvenes fueron seleccionados de 31  instituciones educativas, número calculado siguiendo lineamientos de un muestreo  aleatorio estratificado según el nivel académico impartido por cada institución<sup>7</sup>.  Partiendo de la existencia de 115 establecimientos de educación  media-diversificada y 10 de educación universitaria, se seleccionaron 28  instituciones del primer grupo y 3 del segundo grupo. Finalmente, la selección  de los 798 adolescentes fue no probabilística y voluntaria. </font></span> </font></p>     <p style="text-align: justify; text-autospace: none"><font face="Verdana"> <span style="color: black"><font size="2">Los criterios de inclusión fueron:  adolescentes entre 15 y 19 años de edad, de ambos sexos, pertenecientes a todos  los estratos socioeconómicos según Graffar modificado por Méndez Castellano<sup>8</sup>. Se  consideraron los siguientes criterios de exclusión: presencia de distensión  abdominal por exceso de gases, acumulación de líquido en el abdomen (ascitis),  tumores intra-abdominales, escoliosis severa o deformante, además de la  presencia de embarazo. Igualmente, se excluyeron aquellos adolescentes con  enfermedades, tales como: diabetes mellitus tipo 1 y 2, enfermedad de Cushing,  hipotiroidismo, síndrome nefrótico, uremia y colestasis. Asimismo, se excluyeron  aquellos jóvenes en tratamientos con corticosteroides, estrógenos o píldoras  anticonceptivas y esteroides anabólicos. Un consentimiento informado fue  firmado, en el caso de los menores de edad, por el voluntario y su representante  legal y, en el caso de los mayores de edad, por el joven solamente. El proyecto  fue revisado y aprobado por el Comité de Bioética del Hospital Universitario de  Pediatría “Dr. Agustín Zubillaga” ubicado en Barquisimeto, Estado Lara,  Venezuela. </font></span></font></p>     <p style="text-align: justify; text-autospace: none"><font face="Verdana"><b> <span style="color: black"><font size="2">Procedimiento: </font></span></b> <span style="color: black"><font size="2">Se realizaron las medidas de  parámetros antropométricos, tales como: talla, peso y CA, según técnicas  descritas por FUNDACREDESA<sup>9</sup>. La CA fue medida en tres sitios anatómicos: a)  inmediatamente por encima de las crestas ilíacas, la cual fue denominada CA1; b)  en el punto medio entre las últimas costillas y las crestas ilíacas (CA2) y c)  inmediatamente por debajo de las costillas (CA3). Se calculó el IMC mediante la  fórmula: peso/talla<sup>2</sup>, resultado expresado en kg/m<sup>2</sup>. El ICAT fue calculado  dividiendo CA (cm) entre talla (cm), en los tres sitios de medición de la CA:  ICAT1, ICAT2 e ICAT3, respectivamente. Para la recolección de las medidas se  contó con el apoyo de dos asistentes de investigación, quienes fueron sometidas  a un proceso de estandarización en conjunto con los investigadores responsables  del proyecto. </font></span></font></p>     <p style="text-align:justify"><font face="Verdana"><span style="color: black"> <font size="2">La glucosa sérica fue medida por el método enzimático  colorimétrico y la insulina basal por el método de quimioluminiscencia (Architect  Sistem Insulin. Abbott Laboratories, IL60064 USA). El coeficiente de variación  total del ensayo es &lt; 7%. Para determinar RI, se calculó el HOMA-IR mediante la  siguiente fórmula: [Glucemia basal (mmol/L) x Insulinemia basal (mU/mL)] / 22,5.  Donde valores mayores de 2,5 indicaron RI<sup>10,11</sup>. Aunque en la  adolescencia se considera que el punto de corte debe ser 3,16, cabe resaltar que  los valores de este indicador descienden cuando los jóvenes alcanzan su  maduración sexual completa (Estadio 5 de Tanner), lo cual ocurre, generalmente,  a partir de los 15 años de edad<sup>12</sup>, por tal motivo y considerando que  la edad de los sujetos en estudio osciló entre 15 y 19 años, se tomó la decisión  de considerar 2,5 como punto de corte para definir la RI, valor aplicado en  adultos.</font></span></font></p>     <p style="text-align: justify; text-autospace: none"><font face="Verdana"><b> <span style="color: black"><font size="2">Análisis Estadístico: </font></span> </b><span style="color: black"><font size="2">El análisis estadístico se llevó a  cabo mediante el software SPSS versión 21 y el MedCalc versión 12.4.0.0. Se  aplicó a todas las variables la prueba de normalidad Kolmogorov- Smirnov. Se  calcularon medianas e intervalos intercuartilares (P25-P75). Para comparar  medianas se aplicó la U de Mann Whitney. Se desarrollaron modelos de regresión  logística y curvas ROC. Se calculó el área bajo la curva (ABC), el cual traduce  la probabilidad del parámetro antropométrico de clasificar correctamente un par  de individuos, sano y enfermo, seleccionados al azar. Se consideró como un nivel  aceptable de discriminación valores de 0,70 o más, con un intervalo de confianza  que no incluyera el valor de 0,5<sup>13,14</sup>. </font></span></font></p>     <p style="text-align: justify; text-autospace: none"> <font face="Verdana" size="2"><span style="color: black">Para seleccionar los  puntos de corte de los parámetros antropométricos se consideraron tres aspectos:  a) la prevalencia de la enfermedad, en este caso de la RI. Si la prevalencia es  menor de 50%, es más probable que el test sea normal, por tanto, más útil para  clasificar sujetos sanos. Si la prevalencia es mayor de 50%, es más probable que  el test sea anormal, entonces, más útil para clasificar sujetos enfermos; b) si  clasifican mejor sujetos sanos, se recomienda seleccionar puntos de corte con  elevada especificidad, sacrificando la sensibilidad. Si clasifican mejor sujetos  enfermos, se deben seleccionar puntos de corte con elevada sensibilidad,  sacrificando la especificidad; c) el costo para la salud de los falsos positivos  y falsos negativos. En este caso, resultados falsos negativos pueden ser más  costosos que la contraparte, ya que la no identificación de pacientes con  verdadera RI puede impedir el tratamiento de dicha alteración, </span></font> </p>     <p style="text-align: justify; text-autospace: none"><font face="Verdana"> <span style="color: black"><font size="2">generando un elevado riesgo de DMT2 y  enfermedades cardiovasculares, mientras que resultados falsos positivos pueden  llevar a tratamiento farmacológico innecesario, sin embargo, este riesgo  ocurriría después del fracaso de medidas no farmacológicas como el ejercicio y  la alimentación saludable, lo cual sería una práctica tardía que se podría  evadir<sup>13,14</sup>. Junto a los puntos de corte se identificaron su sensibilidad,  especificidad y valores predictivos. La sensibilidad es la proporción de  enfermos con resultados positivos en el test; la especificidad es la proporción  de sujetos sanos con resultados negativos en la prueba. El valor predictivo  positivo es la probabilidad de que una persona con resultado positivo presente  la enfermedad y el valor predictivo negativo es la probabilidad de que una  persona con resultado negativo no presente la enfermedad<sup>13,14</sup>. </font> </span></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p style="text-align: justify; text-autospace: none"> <font face="Verdana" size="2"><b><span style="color: black">RESULTADOS </span> </b></font></p>     <p style="text-align: justify; text-autospace: none"> <font face="Verdana" size="2"><span style="color: black">El promedio de edad fue  17 ± 1,4 años. La muestra se distribuyó equitativamente en ambos sexos y en  todos los grupos etarios. Los adolescentes quedaron distribuidos, en todos los  estratos socioeconómicos, en porcentajes muy similares para ambos sexos. De  acuerdo a la prueba de Kolmogorov-Smirnov, ninguna de las variables estudiadas  tuvo distribución normal. La prevalencia de RI en los adolescentes fue de 20,9%  (datos no mostrados).</span></font></p>     <p style="text-align: justify; text-autospace: none"> <font face="Verdana" size="2"><span style="color: black">En la <a href="#tab1">Tabla I</a> se  comparan las medianas de cada uno de los parámetros antropométricos según el  sexo y el diagnóstico de RI, encontrándose medianas superiores para todas las  variables antropométricas (con significancia estadística) en el grupo de jóvenes  resistentes a la insulina, tanto en hombres como en mujeres.</span></font></p>     <p style="text-align: center; text-autospace: none"> <a name="tab1"> <img border="0" src="/img/fbpe/rvdem/v15n3/art04tab1.gif" width="574" height="470"></a></p>     
<p style="text-align: justify; text-autospace: none"><font face="Verdana"> <span style="color: black"><font size="2">En la <a href="#tab2">Tabla II</a> se muestran las  características de los modelos de regresión logística para cada indicador  antropométrico. Todos los modelos mostraron adecuada bondad de ajuste y mejor  capacidad para clasificar correctamente adolescentes sanos que jóvenes con RI.  Los modelos propuestos para el ICAT explican entre 17 y 19% de la varianza de la  RI, mientras que los modelos de la CA explican entre 21 y 22% y el modelo del  IMC el 21% de la varianza (R2 de Negelkerke). En el bloque 1, de todos los  modelos se observó una mejora significativa en la predicción de la RI con  respecto al bloque 0 (prueba ROA). Los modelos para el ICAT2 e ICAT3 demostraron  una mayor asociación con la RI (Odd Ratio=4,88 y 4,94, respectivamente) en  comparación con el ICAT1 (Odd Ratio = 4,38). Esto quiere decir que por cada  incremento de 0,1 unidades del ICAT2 o del ICAT3, la probabilidad de presentar  RI es de aproximadamente 5 veces, mientras que por cada incremento de 0,1  unidades del ICAT1 la probabilidad de RI es de aproximadamente 4 veces.</font></span></font></p>     <p style="text-align: center; text-autospace: none"><a name="tab2"> <img border="0" src="/img/fbpe/rvdem/v15n3/art04tab2.gif" width="577" height="510"></a></p>     
<p style="text-align:justify;line-height:normal"><font face="Verdana" size="2"> <span style="color: black">En estos modelos, la variable sexo no tuvo  coeficientes de Wald significativos, por tanto fue excluida de los mismos. En  los modelos de la CA e IMC, la variable sexo presentó coeficiente de Wald  significativo por tanto fue incluida en la ecuación final de los mismos. Estos  parámetros antropométricos (CA e IMC) demostraron la misma fuerza de asociación  con la RI, aunque la probabilidad de este trastorno metabólico fue inferior a la  demostrada por el ICAT, en todos los sitios anatómicos de medición de la CA (ver  <a href="#tab2">Tabla II</a>). </span></font></p>     <p style="text-align:justify;line-height:normal"><font face="Verdana" size="2"> <span style="color: black">Al evaluar la capacidad de cada uno de los parámetros  antropométricos para discernir entre un sujeto sano y otro con RI, se encontró  que el ABC alcanzó un valor satisfactorio, mayor de 0,70 (con significancia  estadística) en todos los casos, sin diferencias entre IMC, ICAT y CA en  cualquier nivel de medición de la CA y en cualquier sexo (ver <a href="#tab3">Tablas III y IV</a>).  Debido a que la prevalencia de la RI fue menor de 50%, se puede afirmar que la  prueba clasifica mejor sujetos sanos. En tal sentido, la selección de los puntos  de corte se hizo considerando una elevada especificidad, sacrificando la  sensibilidad. En otras palabras, evitando al máximo los falsos negativos.</span></font></p>     <p style="text-align:center;line-height:normal"><a name="tab3"> <img border="0" src="/img/fbpe/rvdem/v15n3/art04tab3.gif" width="562" height="308"></a></p>     
<p style="text-align:center;line-height:normal"><a name="tab4"> <img border="0" src="/img/fbpe/rvdem/v15n3/art04tab4.gif" width="579" height="397"></a></p>     
]]></body>
<body><![CDATA[<p style="text-align:justify"><font face="Verdana" size="2"> <span style="color: black">En la <a href="#tab3">Tabla III</a> se muestran los puntos de corte  seleccionados para ICAT e IMC con la respectiva sensibilidad, especificidad y  valores predictivos. Tales puntos de corte fueron: ICAT1 &#8804; 0,52; ICAT2 &#8804; 0,48;  ICAT3 &#8804; 0,46 e IMC &#8804; 25. Los puntos de corte de la CA variaron según el sexo. En  hombres fueron los siguientes: CA1 &#8804; 87,0; CA2 &#8804; 83,5 y CA3 &#8804; 82,0. En Mujeres:  CA1 &#8804; 85,0; CA2 &#8804; 79,0 y CA3 &#8804; 74,7 (ver <a href="#tab4">Tabla IV</a>). Para el ICAT y el IMC los  puntos de corte no variaron según el sexo (datos no mostrados).</span></font></p>     <p style="text-align: justify; text-autospace: none"> <font face="Verdana" size="2"><b><span style="color: black">DISCUSIÓN </span> </b></font></p>     <p style="text-align: justify; text-autospace: none"><font face="Verdana"> <span style="color: black"><font size="2">Se encontró que, en ambos sexos, los  sujetos con RI tienen medianas superiores en todos los parámetros  antropométricos con respecto a los jóvenes sin RI. Resultados similares han sido  reportados por otros autores, quienes corroboran que la RI está íntimamente  asociada a la acumulación de grasa en el abdomen, independientemente del  sexo<sup>15-17</sup>. Estos hallazgos sugieren que los parámetros antropométricos evaluados  pueden predecir la existencia de RI. Ahora bien, ¿Cuál de ellos predice mejor la  RI? </font></span></font></p>     <p style="text-align:justify;line-height:normal"><font face="Verdana"> <span style="color: black"><font size="2">Según los modelos de regresión  logística, el ICAT, independientemente del sexo, predijo mejor la RI en  comparación con la CA y el IMC. Con respecto al mecanismo patogénico que  explique este hallazgo, se conoce que el acúmulo de grasa abdominal está  asociada a un riesgo de RI, en ambos sexos. Dicho riesgo ha sido establecido  según la estatura del sujeto. En tal sentido, personas con idéntica CA pero  diferentes estaturas tienen riesgos distintos para hiperglucemia, hipertensión  arterial e hígado graso<sup>18</sup>. En otras palabras, existe una correlación inversa  entre la estatura y el riesgo cardiometabólico generado por la grasa  abdominal<sup>19</sup>. Es por esta razón que surge el ICAT como un parámetro para medir la  adiposidad central, sin diferencias en su aplicabilidad entre hombres y mujeres<sup>20</sup>. </font></span></font></p>     <p style="text-align: justify; text-autospace: none"> <font face="Verdana" size="2"><span style="color: black">Los ICAT calculados en  la parte superior y media del abdomen (ICAT2 e ICAT3) demostraron una </span> </font><font face="Verdana"><span style="color: black"><font size="2">aparente  mejor capacidad predictiva en comparación con el ICAT1, calculado en la parte  baja del abdomen. Con respecto al mecanismo patogénico que pudiera explicar este  segundo hallazgo, se presenta lo siguiente: se ha descrito que la grasa glúteo –  femoral y la masa muscular tienen un efecto protector contra la RI, mientras que  el acúmulo de grasa abdominal está asociada a un riesgo de RI, en ambos sexos.  Se sabe que esta asociación se incrementa cuando la misma es evaluada en cortes  imagenológicos ubicados entre T12 y L2. También se ha reportado que el mayor  riesgo cardiometabólico se presenta cuando la grasa visceral se ubica entre 4 a  15 centímetros por encima de L4 - L5<sup>21-23</sup>. De acuerdo con estos hallazgos,  parece claro que la mejor capacidad predictiva de RI demostrada por el ICAT en  los segmentos superior y medio del abdomen, con respecto al segmento inferior  del mismo, está asociada con la ubicación de una mayor cantidad de grasa  visceral metabólicamente activa entre los epiplones y el mesenterio, es decir,  entre T12 y L4. En contra de estas diferencias en la ubicación anatómica del  riesgo de RI, se podría considerar un metaanálisis, el cual reportó que el sitio  de medida de la CA no influye en la asociación entre la CA y la mortalidad por  DMT2, enfermedad cardiovascular o todas las causas de mortalidad. Sin embargo,  se puede afirmar que dicho estudio no es comparable con el presente, ya que el  primero no consideró el ICAT como medida antropométrica, con sus  particularidades ya descritas, y los desenlaces son distintos en ambos  estudios<sup>24</sup>. </font></span></font></p>     <p style="text-align: justify; text-autospace: none"><font face="Verdana"> <span style="color: black"><font size="2">Al evaluar cada uno de los parámetros  antropométricos como pruebas diagnósticas para discernir entre un adolescente  sano y otro con RI, todos mostraron una eficacia aceptable, superior al 70%, sin  diferencias entre ICAT, CA e IMC, resultados similares han sido reportados para  discernir otros factores de riesgo cardio-metabólicos<sup>25,26</sup>. Dado que la prevalencia de RI fue menor de 50%, tal eficacia fue mayor para identificar  adolescentes sanos, condición que fue independiente de la capacidad para  predecir RI de cada uno de ellos. </font></span></font></p>     <p style="text-align: justify; text-autospace: none"> <font face="Verdana" size="2"><span style="color: black">Sobre este asunto, vale  la pena aclarar que la predicción de la RI es un fenómeno con un mecanismo  patogénico que ya fue explicado, mientras que la evaluación de una prueba  diagnóstica es un proceso técnico basado en la sensibilidad, especificidad y  valores predictivos que arroje la prueba, independientemente del proceso  biológico involucrado en la predicción del fenómeno en cuestión. La selección de  los puntos de corte se basó en tres factores: 1) el costo para la salud que  tiene sobre los adolescentes un diagnóstico errado (falsos positivos o falsos  negativos); 2) la prevalencia de la enfermedad y 3) la sensibilidad y  especificidad de dichos puntos. En este orden de ideas, dado que la prevalencia  de la RI fue menor de 50%, se pudo concluir que los parámetros antropométricos  evaluados identifican con mayor eficacia sujetos sanos, por tanto son más útiles  para descartar RI que para identificarla. En tal sentido, los puntos de corte  seleccionados representan el límite por debajo del cual existe una elevada  certeza de la inexistencia de RI. Mientras que valores por encima de los puntos  de corte seleccionados permiten identificar personas con sospecha de tener RI  pero, por su baja sensibilidad, el nivel de certeza es bajo. En otras palabras,  en jóvenes entre 15 y 19 años de edad, las pruebas evaluadas son útiles para el  cribado a nivel poblacional de sujetos con probabilidades de presentar RI pero  requieren de otras pruebas para confirmar dicha sospecha. </span></font></p>     <p style="text-align: justify; text-autospace: none"><font face="Verdana"> <span style="color: black"><font size="2">Por otro lado, es bien conocido que el  punto de corte recomendado internacionalmente para el ICAT es 0,50 para  cualquier edad, sexo, grupo étnico, independientemente del sitio de medición de  la CA<sup>27</sup>, sin embargo, los puntos de corte seleccionados en este estudio no  coincidieron exactamente con ese valor (0,52 para ICAT1, 0,48 para ICAT2 y 0,46  para ICAT3). Aunque, por aproximación matemática, estos puntos pudieran llevarse  a 0,50, tal procedimiento no es recomendable para el ICAT2 y ICAT3, ya que un  importante número de sujetos con valores de 0,47, 0,48 y 0,49 serían  considerados como normales teniendo, posiblemente, un riesgo de RI. Aunque esto  no ocurre para el ICAT1, no es conveniente una aproximación a 0,50 de los puntos  de corte menores a dicho valor. </font></span></font></p>     <p style="text-align: justify; text-autospace: none"><font face="Verdana"> <span style="color: black"><font size="2">Por otro lado, se observó que los  puntos de corte de ICAT o CA variaron según el sitio de medición de la CA,  siendo mayor en el segmento inferior del abdomen, donde la circunferencia es  mayor. En el segmento medio, el punto de corte tuvo un valor intermedio y en el  segmento superior un valor menor. Estas diferencias fueron demostradas también  por otros autores, quienes sugirieron, además, que las comparaciones entre  diferentes investigaciones, solamente son válidas cuando se usa el mismo lugar  anatómico para medir la CA, el cual tiene su propio valor de referencia<sup>28,29</sup>. </font></span></font></p>     <p style="text-align:justify;line-height:normal"><font face="Verdana" size="2"> <span style="color: black">Otro asunto a resaltar es que, aunque los puntos de  corte de los ICAT son distintos según el sitio anatómico de medición de la CA,  los mismos son similares para ambos sexos, lo cual se ha dicho que representa  una ventaja desde el punto de vista práctico. Por otro lado, los puntos de corte  de la CA son también distintos según el sitio anatómico de medición de la CA,  pero diferentes según el sexo, esto último debido a diferencias en la  composición corporal entre hombres y mujeres y debido a que la CA no es  corregida por la estatura. </span></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p style="text-align:justify;line-height:normal"><font face="Verdana" size="2"> <span style="color: black">Las principales debilidades de este estudio fueron:  1) el carácter transversal del diseño, 2) el pequeño tamaño de la muestra de  jóvenes con RI y 3) el bajo porcentaje de explicación de la varianza, lo que  sugiere la participación de otros factores en la predicción de la RI, los cuales  deberían ser identificados en futuras investigaciones. </span></font></p>     <p style="text-align:justify;line-height:normal"><font face="Verdana" size="2"> <span style="color: black">A pesar de lo anterior, las regresiones logísticas  permitieron modelar la RI como una función del ICAT, la CA y el IMC. No  obstante, la fuerza de asociación de la RI con el ICAT parece ser mayor en  comparación con la CA y el IMC. Por otro lado, según el sitio de medición de la  CA, la predicción fue mejor en los segmentos superior y medio del abdomen. Ahora  bien, como pruebas diagnósticas, todos los parámetros antropométricos  presentaron igual eficacia para discernir entre sujetos sanos y sujetos con RI,  no obstante, en adolescentes permiten clasificar un mayor número de sujetos  sanos. </span></font></p>     <p style="text-align:justify;line-height:normal"><font face="Verdana" size="2"> <span style="color: black">Desde el punto de vista de la salud pública, estos  hallazgos podrían tener una gran importancia para unificar el sitio de medición  de la CA, proponiéndose inmediatamente debajo del reborde costal o en el punto  medio del abdomen, por tratarse de los sitios con mayor probabilidad de predecir  RI. Igualmente, desde el punto de vista de la práctica clínica, se corrobora la  gran utilidad del ICAT sobre la CA y el IMC para predecir la presencia de RI. </span></font></p>     <p style="text-align:justify;line-height:normal"><b> <font size="2" face="Verdana">AGRADECIMIENTOS</font></b><font face="Verdana" size="2"><span class="A7"> </span></font></p>     <p style="text-align:justify;line-height:normal"><font face="Verdana" size="2"> <span style="color: black">Sirva la presente sección para agradecer a las  siguientes personas: Licenciadas en Bioanálisis Elena Tirado y Ana Lucía  Castrillo del Laboratorio Clínico Bacteriológico Tirado-Castrillo de  Barquisimeto, Estado Lara, por su apoyo en el procesamiento de las muestras de  sangre para la determinación de glucemia e insulina; a la Licenciada en  enfermería Ycnan Torrealba por su participación en la toma de dichas muestras. A  todas las instituciones educativas que participaron en el estudio por su apoyo  logístico. A las siguientes instituciones por el apoyo financiero prestado:  Consejo de Desarrollo Científico, Humanístico y Tecnológico de la Universidad  Centroccidental “Lisandro Alvarado” ubicada en Barquisimeto - Venezuela;  Fundación Seguros Caracas; Laboratorio Abbott de Venezuela y Miguel S. Cordero,  CA.</span></font></p>     <p style="text-align:justify;line-height:normal"><font face="Verdana" size="2"> <span style="color: black">El proyecto de esta investigación fue registrado en  el Consejo de Desarrollo Científico, Humanístico y Tecnológico de la Universidad  Centroccidental “Lisandro Alvarado”, bajo el código 006-RCS- 2015.</span></font></p>     <p style="line-height:normal" align="justify"><b><font size="2" face="Verdana">CONFLICTO DE INTERESES</font></b></p>     <p style="text-align:justify;line-height:normal"><font face="Verdana" size="2"> <span style="color: black">Los autores declaran no tener ningún conflicto de  intereses.</span></font></p>     <p align="justify"><b><font size="2" face="Verdana">REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS</font></b></p>     <!-- ref --><p style="text-align:justify;line-height:normal"><font face="Verdana"> <span class="A16"><font size="2">1. </font></span><span style="color: black"> <font size="2">Organización Mundial de la Salud. Informe Mundial sobre la  Diabetes. 2016. [Consultado el 14/09/2016] Disponible desde: <a href="http://www.who.int/diabetes/global-report/es/"> http://www.who.int/diabetes/global-report/es/</a></font></span></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=3092504&pid=S1690-3110201700030000400001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p style="text-align:justify;line-height:normal"><font face="Verdana"> <span class="A16"><span lang="EN-US"><font size="2">2. </font></span></span> <span lang="EN-US" style="color: black"><font size="2">Jarrett RJ. Duration of  non-insulin-dependient diabetes and development of retinopathy: analysis of  possible risk factors. Diabet Med 1986;3:261-263.</font></span></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=3092505&pid=S1690-3110201700030000400002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p style="text-align:justify;line-height:normal"><font face="Verdana"> <span class="A16"><span lang="EN-US"><font size="2">3. </font></span></span> <span lang="EN-US" style="color: black"><font size="2">Færch K, Vaag A, Holst JJ,  Hansen T, Jørgensen T, Borch-Johnsen K. Natural history of insulin sensitivity  and insulin secretion in the progression from normal glucose tolerance to  impaired fasting glycemia and impaired glucose tolerance: The Inter99 Study.  Diabetes Care 2009;32:439-444.</font></span></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=3092506&pid=S1690-3110201700030000400003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p style="text-align:justify;line-height:normal"><font face="Verdana"> <span class="A16"><span lang="EN-US"><font size="2">4. </font></span></span> <span lang="EN-US" style="color: black"><font size="2">Abdul–Ghani MA,  Jenkinson CP, Richardson DK, Tripathy D, De Fronzo RA. Insulin secretion and  action in subjects with impaired fasting glucose and impaired glucose tolerance. </font></span><span style="color: black"><font size="2">Results from the  Veterans Administration Genetic Epidemiology Study. Diabetes 2006;55:1430-1435.</font></span></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=3092507&pid=S1690-3110201700030000400004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p style="text-align:justify"><font face="Verdana"><span class="A16"> <span lang="FR"><font size="2">5. </font></span></span> <span lang="FR" style="color: black"><font size="2">Abdul–Ghani MA, Jenkinson  CP, De Fronzo RA. </font></span><span lang="EN-US" style="color: black"> <font size="2">Contributions of </font></span><span style="color: black"> <font size="2">&#946;</font></span><span lang="EN-US" style="color: black"><font size="2">  – Cell dysfunction and insulin resistance to the pathogenesis of impaired  glucose tolerance and impaired fasting glucose. </font></span> <span style="color: black"><font size="2">Diabetes Care 2006;29:1130-1139.</font></span></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=3092508&pid=S1690-3110201700030000400005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p style="text-align:justify;line-height:normal"><font face="Verdana"> <span class="A16"><font size="2">6. </font></span><span style="color: black"> <font size="2">Argimon Pallás JM, Jiménez Villa J. Métodos de investigación  clínica y epidemiológica. 2da edición. Barcelona, España: Ediciones Harcourt,  SA. 2000.</font></span></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=3092509&pid=S1690-3110201700030000400006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p style="text-align:justify;line-height:normal"><font face="Verdana"> <span class="A16"><font size="2">7. </font></span><span style="color: black"> <font size="2">Scheaffer R, Mendenhall W, Ott L. Elementos del muestreo. México:  Grupo Editorial Iberoamérica S.A. de C.V. 1987.</font></span></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=3092510&pid=S1690-3110201700030000400007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p style="text-align:justify;line-height:normal"><font face="Verdana"> <span class="A16"><font size="2">8. </font></span><span style="color: black"> <font size="2">Méndez Castellano H, Méndez MC de. Estratificación social y  biología humana. Arch Venez Puericultura Pediatr 1986;49:93-104.</font></span></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=3092511&pid=S1690-3110201700030000400008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p style="text-align:justify;line-height:normal"><font face="Verdana"> <span class="A16"><font size="2">9. </font></span><span style="color: black"> <font size="2">FUNDACREDESA. Crecimiento, maduración física, estado nutricional  y variables clínicas de la población venezolana: Manual de procedimientos.  Material Mimeografiado. 2010.</font></span></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=3092512&pid=S1690-3110201700030000400009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p style="text-align:justify;line-height:normal"><font face="Verdana"> <span class="A16"><font size="2">10. </font></span><span style="color: black"> <font size="2">Souki-Rincón A, Cano Ponce C, García Camacho D, Mengual E,  González C, Torres D, León L, Chávez Z, Molero E, Almao L, Angarita L, Sánchez  L, Hernández M, Amell A. Variaciones por edad y sexo en el HOMA IR en los  niveles de insulina y glucosa séricas en niños y adolescentes de  Maracaibo-Estado Zulia. Archivos Venezolanos de Farmacología y Terapéutica  2007;26:135-141.</font></span></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=3092513&pid=S1690-3110201700030000400010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p style="text-align:justify;line-height:normal"><font face="Verdana"> <span class="A16"><font size="2">11. </font></span><span style="color: black"> <font size="2">Matthews DR, Hosker JP, Rudenski AS, Naylor BA, Treacher DF,  Turner RC. Homeostasis model assessment: insulin resistance and &#946; – cell  function from fasting plasma glucose and insulin concentrations in man.  Diabetología 1985;28:412-419.</font></span></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=3092514&pid=S1690-3110201700030000400011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p style="text-align:justify;line-height:normal"><font face="Verdana"> <span class="A16"><font size="2">12. </font></span><span style="color: black"> <font size="2">Ball GD, Huang TT, Gower BA, Cruz ML, Shaibi GQ, Weigensberg MJ,  Goran MI. </font></span><span lang="EN-US" style="color: black"><font size="2"> Longitudinal changes in insulin sensitivity, insulin secretion, and beta-cell  function during puberty. 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Las curvas  ROC en la evaluación de las pruebas diagnósticas. Med Clin (Barc)  1995;104:661-670.</font></span></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=3092517&pid=S1690-3110201700030000400014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p style="text-align:justify;line-height:normal"><font face="Verdana"> <span class="A16"><font size="2">15. </font></span><span style="color: black"> <font size="2">Gómez-García A, Nieto-Alcantar E, Gómez-Alonso C, Figueroa-Nuñez  B, Álvarez-Aguilar C. Parámetros antropométricos como predictores de resistencia  a la insulina en adultos con sobrepeso y obesidad. 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Doi: 10.1371/journal.  pone.0125238.</font></span></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=3092520&pid=S1690-3110201700030000400017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p style="text-align:justify;line-height:normal"><font face="Verdana"> <span class="A16"><span lang="EN-US"><font size="2">18. </font></span></span> <span lang="EN-US" style="color: black"><font size="2">Hsieh SD, Yoshinaga H. Do  people with similar waist circumference share similar health risks irrespective  of height? Tohoku J Exp Med 1999;188:55-60.</font></span></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=3092521&pid=S1690-3110201700030000400018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p style="text-align:justify;line-height:normal"><font face="Verdana"> <span class="A16"><span lang="EN-US"><font size="2">19. </font></span></span> <span lang="EN-US" style="color: black"><font size="2">Ashwell M, Gunn P, Gibson  S. Waist-to-height ratio is better screening tool than waist circumference and  BMI for adult cardiometabolic risk factors: systematic review and meta-analysis.  Obes Rev 2012;13:275-86.</font></span></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=3092522&pid=S1690-3110201700030000400019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p style="text-align:justify;line-height:normal"><font face="Verdana"> <span class="A16"><span lang="EN-US"><font size="2">20. </font></span></span> <span lang="EN-US" style="color: black"><font size="2">Parikh RM, Joshi SR,  Menon PS, Shah NS. Index of central obesity – A novel parameter. Medical  Hypotheses 2007;68:1272-1275.</font></span></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=3092523&pid=S1690-3110201700030000400020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p style="text-align:justify;line-height:normal"><font face="Verdana"> <span class="A16"><span lang="EN-US"><font size="2">21. </font></span></span> <span lang="EN-US" style="color: black"><font size="2">Kuk JL, Church TS, Blair  SN, Ross R. Does measurement site for visceral and abdominal subcutaneous  adipose tissue alter associations with the metabolic syndrome? </font></span> <span style="color: black"><font size="2">Diabetes Care 2006;29:679-684.</font></span></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=3092524&pid=S1690-3110201700030000400021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p style="text-align:justify;line-height:normal"><font face="Verdana"> <span class="A16"><font size="2">22. </font></span><span style="color: black"> <font size="2">Carr DB, Utzschneider KM, Hull RL, Kodama K, Retzlaff BM,  Brunzell JD, Shofer JB, Fish BE, Knopp RH, Kahn SE. </font></span> <span lang="EN-US" style="color: black"><font size="2">Intra-abdominal fat is a  major determinant of the National Cholesterol Education Program Adult Treatment  Panel III criteria for the metabolic syndrome. Diabetes 2004;53:2087-2094.</font></span></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=3092525&pid=S1690-3110201700030000400022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p style="text-align:justify;line-height:normal"><font face="Verdana"> <span class="A16"><span lang="EN-US"><font size="2">23. </font></span></span> <span lang="EN-US" style="color: black"><font size="2">Shen W, Punyanitya M,  Chen J, Gallagher D, Albu J, Pi–Sunyer X, Lewis CE, Grundfeld C, Heymsfield  SB, Heshka S. Visceral adipose tissue: relationships between single slice areas  at different locations and obesity– related health risks. Int J Obes (Lond)  2007;31:763- 769.</font></span></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=3092526&pid=S1690-3110201700030000400023&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p style="text-align:justify;line-height:normal"><font face="Verdana"> <span class="A16"><span lang="EN-US"><font size="2">24. </font></span></span> <span lang="EN-US" style="color: black"><font size="2">Ross R, Berentzen T,  Bradshaw AJ, Janssen I, Kahn HS, Katzmarzyk PT, Kuk JL, Seidell JC, Snijder MB,  Sørensen TI, Després JP. Does the relationship between waist circumference,  morbidity and mortality depend on measurement protocol for waist circumference?  Obes Rev 2008;9:312-325.</font></span></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=3092527&pid=S1690-3110201700030000400024&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p style="text-align:justify;line-height:normal"><font face="Verdana"> <span class="A16"><span lang="EN-US"><font size="2">25. </font></span></span> <span lang="EN-US" style="color: black"><font size="2">Choi D.H, Hur Y-I, Kang  J-H, Kim K, Cho YG, Hong S-M and Cho EB. Usefulness of the waist  circumference-to-height ratio in screening for obesity and metabolic syndrome  among Korean children and adolescents: Korea National Health and Nutrition  Examination Survey, 2010 – 2014. Nutrients 2017;9:256. doi:10.3390/ nu9030256.</font></span></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=3092528&pid=S1690-3110201700030000400025&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p style="text-align:justify;line-height:normal"><font face="Verdana"> <span class="A16"><span lang="EN-US"><font size="2">26. </font></span></span> <span lang="EN-US" style="color: black"><font size="2">Zhao M, Bovet P, Ma C, Xi  B. Performance of different adiposity measures for predicting cardiovascular  risk in adolescents. </font></span><span style="color: black"><font size="2">Sci  Rep 2017;7:43686. doi: 10.1038/ srep43686.</font></span></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=3092529&pid=S1690-3110201700030000400026&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p style="text-align:justify"><font face="Verdana"><span class="A16"> <span lang="EN-US"><font size="2">27. </font></span></span> <span lang="EN-US" style="color: black"><font size="2">Browning LM, Hsieh SD and  Ashwell M. A systematic review of waist–to–height ratio as a screening tool for  the prediction of cardiovascular disease and diabetes: 0.5 could be a suitable  global boundary value. </font></span><span style="color: black"><font size="2"> Nutr Res Rev 2010;23:247-269.</font></span></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=3092530&pid=S1690-3110201700030000400027&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p style="text-align:justify;line-height:normal"><font face="Verdana"> <span class="A16"><font size="2">28. </font></span><span style="color: black"> <font size="2">Wang J, Thornton JC, Bari S, Williamson B, Gallagher D,  Heymsfield SB, Horlick M, Kotler D, Laferrère B, Mayer L, Pi-Sunyer FX, Pierson  RN Jr. </font></span><span lang="EN-US" style="color: black"><font size="2"> Comparisons of waist circumferences measured at 4 sites. Am J Clin Nutr  2003;77:379-384.</font></span></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=3092531&pid=S1690-3110201700030000400028&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p style="text-align:justify"><font face="Verdana"><span class="A16"> <font size="2">29. </font></span><span style="color: black"><font size="2"> Morales A, Balza M, González M, Piña M, Zeman P, García D. Primeras curvas de  percentiles de la circunferencia de cintura en un grupo de adolescentes del  estado Lara, Venezuela. Medicina Interna 2010;26:174- 181.</font></span></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=3092532&pid=S1690-3110201700030000400029&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> ]]></body>
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