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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Objective: To identify which of the anthropometric variables for estimating adiposity, are predictors of insulin resistance (IR) in postmenopausal Venezuelan women with overweight. Methods: A sample of 67 apparently healthy postmenopausal women aged between 45 and 65, with one year or more since amenorrhea, and with overweight according to the values of body mass index (BMI), was studied. The following anthropometric measurements were determined: weight, height, waist circumference (WC), hip circumference (HC), left upper arm circumference (LUAC), triceps skinfold (TSF), subscapular (TS) and percentage of body fat (% BF). The body mass index (BMI) and waist/hip index (W/H) were calculated. Serum glucose, insulin and estradiol were determined, and the IR was measured by HOMA (homeostasis model assessment). Results: Almost all women screened (98.5%) presented high values for WC, while about 50% of them showed RI and high values of % BF. Mean values for anthropometric variables and indices evaluated were higher for women with insulin resistance, with significant differences (p <0.05) for BMI, the LUAC, the WC and the W/H. According to ROC curves, the cutoff points for BMI and WC were 25.43 kg/m² and 84 cm respectively, these values predict a 97.4% IR in the women studied. Conclusions: A high percentage of the postmenopausal women studied, showed a central distribution of body fat and insulin resistance. The anthropometric measures with the highest predictive power for IR were BMI and WC.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[   <font face="Verdana">     <p align="center" style="text-align:center"><b> <span style="font-family:Verdana">Variables antropométricas que estiman  adiposidad como predictores de resistencia a la insulina en mujeres  posmenopáusicas con exceso de peso.</span></b></p> </font><font SIZE="2" face="Verdana">     <p align="center"><b>Yubire Barrios<sup>1,2</sup>, Diamela Carías<sup>3</sup>, Armando Sánchez  Jaeger<sup>1</sup>, María Adela Barón<sup>1</sup>, Sonia Curiel<sup>2</sup>, Mariángel Fernández<sup>2</sup>.</b></p> </font><font SIZE="2">     <p align="justify"><font face="Verdana">1 Instituto de Investigaciones en  Nutrición de la Universidad de Carabobo (INVESNUT-UC), </font> <font SIZE="2" face="Verdana">Venezuela.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana">2 Escuela de Bioanálisis-sede Carabobo,  Facultad de Ciencias de la Salud, Universidad de Carabobo, </font> <font SIZE="2" face="Verdana">Venezuela.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana">3 Departamento de Tecnología de Procesos  Biológicos y Bioquímicos, Universidad Simón Bolívar. Caracas, Venezuela.</font></p>     <p align="justify"><font FACE="Verdana" SIZE="2"><b>Dirigir correspondencia a: </b>Profesora Yubire Barrios; <b>Email: </b> <a href="mailto:ybarrios1@gmail.com">ybarrios1@gmail.com</a>.</font></p> <b>     <p ALIGN="JUSTIFY"><font face="Verdana">RESUMEN</font></p>     <p ALIGN="JUSTIFY"><font face="Verdana">Objetivo: </font></b></font> <font FACE="Verdana" SIZE="2">Determinar cuales de las variables o índices  antropométricos que estiman adiposidad, son predictores de resistencia a la  insulina (RI) en mujeres posmenopáusicas venezolanas con exceso de peso. </p> <b>     <p ALIGN="JUSTIFY">Métodos: </b>Se estudiaron 67 mujeres posmenopáusicas  aparentemente sanas con un año de amenorrea o más, con edades comprendidas entre  45 y 65 años, y con exceso de peso (sobrepeso u obesidad), de acuerdo a los  valores del índice de masa corporal (IMC). Se midieron las siguientes variables  antropométricas: peso, talla, circunferencia de cintura (CCi), circunferencia de  cadera (CCa), circunferencia media del brazo izquierdo (CBI), pliegue tricipital  (PTRIC), pliegue subescapular (PSE) y porcentaje de grasa corporal (%GC). Se  calculó el IMC y el índice cintura/cadera (ICC). Se determinaron los niveles  séricos de glucosa, insulina y estradiol, y la RI se midió a través del índice  HOMA (homeostasis model assessment). <b>Resultados: </b>Casi la totalidad de las  mujeres evaluadas (98,5%) presentaron valores elevados para la CCi, mientras que  cerca del 50% de las mismas mostró RI y valores altos para el %GC. Los valores  medios para las variables e índices antropométricos evaluados, fueron mayores en  las mujeres con RI, con diferencias significativas (p&lt;0,05) para el IMC, la CBI,  el CCi y el ICC. Según las Curvas ROC, los puntos de corte para el IMC y la CCi  fueron 25,43 kg/m<sup>2</sup> y 84 cm respectivamente; dichos valores predicen  en un 97,4% la RI en las mujeres estudiadas. <b>Conclusión: </b>Un porcentaje  elevado de las mujeres posmenopáusicas evaluadas, presentaron una distribución  central de la grasa corporal y resistencia a la insulina. El IMC y la CCi fueron  las medidas antropométricas con la más alta capacidad predictiva para RI.</p> <b>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p ALIGN="JUSTIFY">Palabras Clave: </b>Variables antropométricas. resistencia a  la insulina. adiposidad. posmenopausia.</p> </font><font SIZE="2"><b>     <p ALIGN="JUSTIFY"><font face="Verdana">ABSTRACT</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana">Objective: </font></b></font> <font FACE="Verdana" SIZE="2">To identify which of the anthropometric variables  for estimating adiposity, are predictors of insulin resistance (IR) in  postmenopausal Venezuelan women with overweight. <b>Methods: </b>A sample of 67  apparently healthy postmenopausal women aged between 45 and 65, with one year or  more since amenorrhea, and with overweight according to the values of body mass  index (BMI), was studied. The following anthropometric measurements were  determined: weight, height, waist circumference (WC), hip circumference (HC),  left upper arm circumference (LUAC), triceps skinfold (TSF), subscapular (TS)  and percentage of body fat (% BF). The body mass index (BMI) and waist/hip index  (W/H) were calculated. Serum glucose, insulin and estradiol were determined, and  the IR was measured by HOMA (homeostasis model assessment).<b> Results: </b> Almost all women screened (98.5%) presented high values for WC, while about 50%  of them showed RI and high values of % BF. Mean values for anthropometric  variables and indices evaluated were higher for women with insulin resistance,  with significant differences (p &lt;0.05) for BMI, the LUAC, the WC and the W/H.  According to ROC curves, the cutoff points for BMI and WC were 25.43 kg/m<sup>2</sup>  and 84 cm respectively, these values predict a 97.4% IR in the women studied.<b>  Conclusions: </b>A high percentage of the postmenopausal women studied, showed a  central distribution of body fat and insulin resistance. The anthropometric  measures with the highest predictive power for IR were BMI and WC.</p> <b>     <p align="justify">Key words</b>: Anthropometric variables, insulin resistance,  adiposity, postmenopause.</p> <b>     <p align="justify">Articulo recibido en: </b>Septiembre 2012 . <b>Aceptado para  publicación en: </b>Diciembre 2012</p> <b>     <p ALIGN="JUSTIFY">INTRODUCCIÓN</p> </b>     <p ALIGN="JUSTIFY">En la actualidad la obesidad es considerada una pandemia  global y un importante problema de Salud Pública a nivel mundial, debido a su  elevada prevalencia y a las complicaciones metabólicas asociadas, cuyas  consecuencias repercuten en la esperanza de vida<sup>1,2</sup>. Según la  Organización Mundial de la Salud (OMS)<sup>3</sup>, 1500 millones de adultos se  encuentran en sobrepeso y dentro de este grupo más de 200 millones de hombres y  cerca de 300 millones de mujeres presentan obesidad.</p>     <p ALIGN="JUSTIFY">Entre los grupos poblacionales más vulnerables en la edad  adulta se encuentran las mujeres posmenopáusicas, etapa donde se favorece la  ganancia de peso y la obesidad abdominal<sup>4</sup>, condición asociada con la  resistencia a la insulina (RI), la hiperinsulinemia compensadora y la diabetes  mellitus tipo 2 (DM2), independientemente del contenido de grasa corporal<sup>5</sup>.</p>     <p ALIGN="JUSTIFY">En estudios epidemiológicos y de investigación, algunas  variables antropométricas que estiman obesidad, se han evaluado como posibles  predictores de RI, entre estas, el índice de masa corporal (IMC), las medidas de  circunferencia de cintura (CCi), cadera (CCa) y brazo (CB), y el porcentaje de  grasa corporal (%GC)<sup>6-9</sup>. Sin embargo, en la literatura actual, no  existe aún un consenso definitivo sobre el mejor método antropométrico predictor  de RI en adultos. </p>     <p align="justify">El estudio realizado en España por Molist y cols.<sup>10</sup>,  mostró que el IMC y la CCi eran buenos predictores de RI, mientras que el índice  cintura/cadera (ICC) y los pliegues cutáneos no aportaron información con  respecto a su relación con esta condición. Por otra parte, Gómez-García y cols.<sup>6</sup>,  en adultos de ambos sexos, encontraron que además del IMC, el pliegue bicipital  y la CB eran buenos predictores de RI, no ocurriendo lo mismo para la CCi. </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p ALIGN="JUSTIFY">El objetivo de esta investigación fue determinar cuales de  las variables o índices antropométricos que estiman adiposidad, son los mejores  predictores de RI en mujeres posmenopáusicas con exceso de peso (sobrepeso u  obesidad), que asistieron a la consulta de Evaluación Nutricional de la Mujer  Menopaúsica del Instituto de Investigación en Nutrición de la Universidad de  Carabobo (INVESNUT-UC), durante el período mayo-julio 2011. </p> <b>     <p ALIGN="JUSTIFY">MATERIALES Y MÉTODOS</p> </b>     <p ALIGN="JUSTIFY">La investigación realizada fue de tipo descriptivo-correlacional,  de corte transversal y de campo. La población estuvo conformada por todas las  mujeres posmenopáusicas aparentemente sanas, que asistieron a la consulta de  Evaluación Nutricional de la Mujer Menopáusica del INVESNUT-UC, durante el  período mayo-julio 2011. La muestra fue de tipo intencional, no probabilística,  conformada por sesenta y siete (67) mujeres con un año de amenorrea o más, con  edades comprendidas entre 45 y 65 años, y con exceso de peso (sobrepeso u  obesidad), de acuerdo a los valores del índice de masa corporal (IMC). Se  excluyeron aquellas mujeres diabéticas o con otra enfermedad crónica y aquellas  que estuviesen recibiendo la terapia de reemplazo hormonal (TRH) para el momento  del estudio. La investigación se llevó a cabo siguiendo los principios éticos  para las investigaciones médicas en seres humanos según el Código de Bioética y  Bioseguridad del Ministerio del Poder Popular para Ciencia, Tecnología e  Industrias Intermedias (FONACIT)<sup>11</sup>, y se contó con el consentimiento escrito de  cada una de las participantes.</p>     <p align="justify">Se midió el peso en bata y sin zapatos, en una balanza  electrónica (marca SECA) previamente calibrada. Para la talla se utilizó el  estadiómetro, modelo Holtain Ltd. A partir de los datos de peso y talla, se  calculó el IMC, mediante la fórmula: peso/talla<sup>2</sup> (kg/m<sup>2</sup>).  Se consideraron con exceso de peso, las mujeres que presentaron sobrepeso (IMC entre 25  kg/m<sup>2</sup> y 30 kg/m<sup>2</sup>) y aquellas con obesidad (IMC &gt; 30 kg/m<sup>2</sup>),  de acuerdo a los valores de referencia propuestos por la Organización Mundial de  la Salud<sup>3</sup>. Las medidas de circunferencia media del brazo izquierdo (CBI)  (entre el acromion y olecranon), de cintura (CCi) (punto medio entre la cresta  ilíaca y el último arco costal), y de cadera (CCa) (por la región más saliente  de los glúteos), se obtuvieron mediante el uso de una cinta métrica.</p>     <p align="justify">Se calculó el índice cintura/cadera (ICC) a partir de las  medidas de circunferencia de cintura y cadera respectivamente. El valor de  referencia para definir obesidad abdominal según CCi fue mayor o igual a 80 cm<sup>12</sup>.  A partir de los valores obtenidos mediante el uso de un calibrador marca Lange  de los pliegues cutáneos tricipital (PTRIC) y subescapular (PSE)  respectivamente, se calculó la densidad corporal según la edad, por medio de las  ecuaciones propuestas por Durnin y Womersly<sup>13</sup> en mujeres, lo cual  permitió finalmente obtener el porcentaje de grasa corporal (% GC) según la  ecuación de Siri<sup>14</sup>: [(4,95/densidad corporal)-4,5]×100. Se consideró  una baja grasa corporal cuando los valores se encontraron por debajo del  percentil 15,0; valores adecuados, entre los percentiles 15,1 al 75,0 y valores  elevados, aquellos por encima del percentil 75,1<sup>15</sup>.</p>     <p align="justify">Se extrajeron muestras de sangre previo ayuno de 12 horas,  las cuales se colocaron en tubos estériles y sin anticoagulante, que fueron  debidamente rotulados y centrifugados durante 10 minutos a 7600 x g, para la  obtención del suero libre de hemólisis. Se determinó glicemia, utilizando el  método enzimático colorimétrico de la marca comercial &quot;Wiener Laboratorio&quot;,  mientras que la insulina y el estradiol se determinaron mediante el método ELISA  de la marca comercial &quot;DRG Diagnostic&quot;. El valor de referencia para definir  hiperglicemia fue un valor de glicemia mayor o igual a 100 mg/dL<sup>16</sup> y  para complementar el diagnóstico posmenopáusico se consideraron valores de  estradiol inferiores a 39,5 pg/mL<sup>17</sup>. La resistencia a la insulina se  estimó a través del índice del modelo de homeostasis (HOMA), a partir de la  siguiente ecuación: [glucosa (mg/dL)/18 x insulina (mUI/mL)/22,5]<sup>18</sup>.  El valor de referencia utilizado para diagnosticar RI en esta población fue  mayor o igual a 2,5<sup>19</sup>. </p>     <p align="justify">Para el procesamiento de los datos, se utilizó el paquete  estadístico para Ciencias Sociales (SPSS) versión 19. Se calcularon la media (),  desviación estándar (DE), y valores máximos y mínimos. La normalidad de las  variables cuantitativas fue estudiada mediante la prueba de Kolmogorov-Smirnov.  Se clasificó a las mujeres posmenopáusicas en dos grupos: resistentes y no  resistentes a la insulina según el índice HOMA. Se aplicó el estadístico de  contraste respectivo: t de student, para las variables que cumplían la  distribución normal y la prueba U de Mann-Whitney, para las que no cumplían con  esta distribución, lo que permitió comparar los promedios de las diferentes  variables entre ambos grupos. Con el fin de determinar la capacidad predictiva  de los parámetros antropométricos para el diagnóstico de RI, se empleó la curva  operador receptor (ROC-receiver operating curve) con un intervalo de confianza (IC)  del 95%. La exactitud de la prueba fue determinada mediante el cálculo del área  bajo la curva (ABC), de acuerdo a los criterios de Swets<sup>20</sup>.  Finalmente, para correlacionar todos los parámetros antropométricos,se aplicó la  prueba de correlación de Pearson. El criterio de significación utilizado en  todos los análisis fue menor al 5% de error (p &lt; 0,05).</p> <b>     <p align="justify">RESULTADOS</p> </b>     <p align="justify">La edad promedio de la muestra (n=67), fue de 55,28 ± 5,59  años. En la <a href="#tab1">Tabla I</a> se muestran los estadísticos descriptivos de las variables  antropométricas y bioquímicas de las mujeres posmenopáusicas de la muestra de  estudio. En promedio, presentaron un valor elevado de IMC, indicativo de  obesidad, así como también un valor promedio alto para la CCi, lo que refleja  una distribución de grasa corporal de tipo central (androide). Cabe destacar,  que el 98,5% de las mujeres, presentó valores para la CCi &#8805; 80 cm. Los  resultados obtenidos para el porcentaje de grasa corporal, mostraron un valor  promedio de 40% para el grupo de mujeres evaluadas, encontrándose que la mayoría  de las participantes (58%), presentó un elevado porcentaje de grasa corporal.</p>     <p align="center"><a name="tab1"> <img border="0" src="/img/fbpe/rvdem/v11n1/art03tab1.gif" width="512" height="575"></a></p>     
]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify">Con respecto a las variables bioquímicas, se observaron  valores promedios dentro del rango de referencia, para la glicemia e insulina, y  altos para el índice HOMA. Un porcentaje considerable (49,3%) de las mujeres  evaluadas, presentó RI. </p>     <p align="justify">En la <a href="#tab2">Tabla II</a>, se muestran los estadísticos descriptivos de  las variables antropométricas de las mujeres posmenopáusicas con exceso de peso,  según el diagnóstico para RI. Se observa que los promedios más altos de IMC, CBI,  PTRIC, PSE, %GC, CCi, CCa e ICC corresponden al grupo de mujeres con RI, con  diferencias estadísticamente significativas para las variables IMC, CBI, CCi y  CCa (p &lt;0,05). </p>     <p align="center"><a name="tab2"> <img border="0" src="/img/fbpe/rvdem/v11n1/art03tab2.gif" width="485" height="445"></a></p>     
<p align="justify">En la <a href="#tab3">Tabla III</a>, se presenta el área bajo la curva (ABC) de  los parámetros antropométricos para el diagnóstico de RI en mujeres  posmenopáusicas con exceso de peso. Los más altos valores de ABC corresponden a  las variables IMC y CCi (&gt; 0,7). Esto indica que los parámetros señalados son  capaces de predecir RI en las mujeres posmenopáusicas evaluadas. Con respecto a  las otras variables (CB, PSE, PTRIC, CCa, ICC y % GC), los valores del área bajo  la curva muestran baja exactitud (&lt; 0,7), y por tanto, baja capacidad para  distinguir entre mujeres posmenopáusicas resistentes y no resistentes a la  insulina.</p> <font SIZE="3">     <p align="center"><a name="tab3"> <img border="0" src="/img/fbpe/rvdem/v11n1/art03tab3.gif" width="567" height="319"></a></p> </font>     
<p align="justify">En la <a href="#tab4">Tabla IV</a> se muestran los puntos de corte obtenidos a  partir de las ROC de las variables IMC y CCi que predicen RI, los cuales fueron  seleccionados considerando una sensibilidad y especificidad cercanas al 90%. Se  observa que un IMC &#8805; 25,43 kg/m<sup>2 </sup>y una CCi mayor a 84 cm, predicen en  un 97% la RI.</p>     <p align="center"><a name="tab4"> <img border="0" src="/img/fbpe/rvdem/v11n1/art03tab4.gif" width="523" height="138"></a></p>     
<p align="justify">Finalmente, se observaron correlaciones positivas y  significativas entre el índice HOMA y las variables antropométricas: IMC (r=  0,521; p=0,00), PTRIC (r=0,353; p=0,03), PSE (r= 0,373; p=0,02), %GC (r= 0,401;  p= 0,01), CCi (r=0,534; p= 0,000), CCa (r= 0,427; p=0,00), ICC (r= 0,258; p=  0,035); mostrando que los mayores valores de las variables e índices  antropométricos que estiman adiposidad, se asociaron con valores mayores del  índice HOMA.</p> <b>     <p align="justify">DISCUSIÓN</p> </b>     <p align="justify">Durante el proceso de envejecimiento se presentan cambios en  la composición corporal; la masa muscular y ósea disminuyen, y la masa grasa  aumenta con la progresiva reducción del tejido adiposo subcutáneo y el  significativo aumento de la grasa visceral abdominal, los cuales se hacen más  evidentes en la mujer adulta a partir de la menopausia<sup>21-23</sup>. Sin  embargo, el aumento de peso, de los pliegues cutáneos, del % GC y del ICC, son  otros de los cambios antropométricos que suelen observarse en la mujer durante  esta etapa4. Debido a la estrecha asociación entre adiposidad y RI, la presente  investigación evaluó cuáles de las variables e índices antropométricos que  estiman adiposidad, son los mejores predictores de RI, en un grupo de mujeres  posmenopáusicas con exceso de peso. </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify">El cambio más relevante en la composición corporal asociado a  la obesidad, corresponde al aumento de peso. Se han reportado aumentos  significativos del IMC, con cambios en el porcentaje y en la distribución de  grasa corporal en mujeres posmenopáusicas, favoreciéndose específicamente la  distribución de tipo androide<sup>4,24,25</sup>. Los resultados de este estudio,  muestran que en promedio, las mujeres evaluadas presentaron un elevado IMC, así  como de la CCi. En concordancia con esto, más de la mitad de las participantes  del estudio, mostró un elevado porcentaje de grasa corporal. Estos resultados  son similares a los descritos por numerosos investigadores en mujeres  posmenopáusicas<sup>26,27</sup>.</p>     <p align="justify">La obesidad y la RI, son trastornos metabólicos que tienen  fuerte asociación con la composición corporal. En la presente investigación, se  encontró que los valores más elevados del IMC, de los pliegues cutáneos y de las  circunferencias respectivas, lo presentaron aquellas mujeres con RI.  Adicionalmente, se obtuvieron correlaciones significativas entre las variables e  índices antropométricos que estiman adiposidad y el índice HOMA. Por otra parte,  se encontraron valores estadísticamente mayores en las variables IMC, CBI, CCi y  ICC para las mujeres resistentes a la insulina, en relación a las no resistentes  a la insulina. Finalmente, el IMC y la CCi demostraron ser los mejores  predictores de RI en las mujeres evaluadas, mientras que las medidas de los  pliegues cutáneos y de circunferencia de brazo, no aportaron información  complementaria en este estudio. </p>     <p align="justify">La capacidad predictiva del IMC para RI, es similar a la  reportada por otros investigadores en adultos<sup>9,10</sup>; y en cuanto a la  CCi, los resultados de diferentes estudios soportan este hallazgo, tanto en  adultos de uno u otro sexo<sup>9,10,28</sup>, como en mujeres posmenopáusicas  específicamente<sup>29</sup>. Bays y cols.<sup>30</sup>, señalan que el aumento  de grasa corporal, se asocia con enfermedades metabólicas; sin embargo, no todos  los sujetos con sobrepeso y obesidad tienen estas complicaciones y viceversa.  Por otra parte, un estudio realizado en mujeres norteamericanas (Nurses’  HealthStudy), demostró que el riesgo de desarrollar diabetes mellitus tipo 2, se  incrementa de manera lineal con la CCi<sup>31</sup>. Los lineamientos  internacionales<sup>32,33</sup> recomiendan la medición de la CCi, para valorar  las complicaciones metabólicas asociadas a la obesidad, siendo esta medida una  herramienta económica y además sencilla para evaluar la grasa intra-abdominal. </p>     <p align="justify">La selección del punto de corte para identificar riesgo,  involucra un equilibrio entre la sensibilidad y especificidad de la variable  antropométrica. En la presente investigación, el punto de corte para el IMC fue  de 25,43 kg/m<sup>2</sup>, lo cual permite identificar el 97% de los casos con  RI. Este resultado coincide con el rango indicativo de sobrepeso, según lo  establecido por la OMS<sup>3</sup>. Con respecto al uso del IMC para evaluar  obesidad, el mismo presenta limitaciones, ya que este indicador no es capaz de  diferenciar entre masa grasa y masa libre de grasa, sin embargo, resultó ser un  buen predictor de RI en las mujeres posmenopáusicas evaluadas en este estudio,  resultado similar al reportado por Gómez-García y cols.<sup>6</sup>, en adultos.  Por otra parte, Molist-Brunet y cols.<sup>10</sup> mostraron de manera similar,  utilizando las ROC, una buena capacidad predictiva del IMC para RI en mujeres,  pero el punto de corte fue superior (&gt; 34 kg/m<sup>2</sup>) al obtenido en esta  investigación. </p>     <p align="justify">En relación al punto de corte seleccionado para la CCi, el  valor predictivo para RI fue de 84 cm. Este valor es superior al establecido  para definir obesidad abdominal en mujeres latinas por la Federación  Internacional de Diabetes (FID)12, y al valor percentilar reportado en un  estudio realizado en mujeres venezolanas<sup>34</sup>. Sin embargo, es inferior  al recomendado para definir obesidad abdominal por el ATP III<sup>32</sup>, y  por un estudio en adultas latinas que incluyó mujeres venezolanas<sup>33</sup>.  Igualmente está por debajo del valor reportado para predecir resistencia a la  insulina en mujeres adultas españolas<sup>10</sup> y en mujeres africanas<sup>35</sup>.  Cabe señalar, que a pesar de que la asociación positiva entre la obesidad  abdominal y la RI está bien establecida<sup>36</sup>, son escasos los estudios  reportados que muestran la capacidad predictiva de la CCi para RI en mujeres  posmenopáusicas. </p>     <p align="justify">En este sentido, es posible que la diferencia encontrada  entre el valor de la CCi para predecir resistencia a la insulina obtenido en la  presente investigación, con el reportado en los estudios mencionados  anteriormente, pueda estar relacionada con la edad de las participantes (todas  mayores de 45 años, con una edad promedio de 55 años). Como ha sido señalado,  hay una disminución en la sensibilidad a la insulina relacionada con la edad,  que no solo está asociada al aumento en la grasa abdominal, sino también con el  incremento en la producción de citocinas pro-inflamatorias que pueden interferir  con la acción de la insulina. Estas últimas se derivan tanto de la acumulación  de la grasa visceral asociada con el envejecimiento, como de la secreción de  citocinas pro-inflamatorias por el aumento en el número de células senescentes<sup>37</sup>.  Adicionalmente, se ha reportado que el envejecimiento se relaciona con un  incremento en la disfunción mitocondrial en varios tejidos, lo que pudiera  incidir en la señalización de la insulina<sup>38</sup>.</p>     <p align="justify">En este trabajo, el ICC mostró una baja capacidad predictiva  de RI, a pesar de la correlación positiva y significativa encontrada entre este  parámetro antropométrico y el índice HOMA. Investigadores han reportado al ICC  como el mejor predictor de diabetes<sup>39</sup>, pero estudios más recientes  contradicen tal aseveración<sup>10</sup>. </p>     <p align="justify">En conclusión, las mujeres posmenopáusicas con exceso de peso  atendidas en la consulta de Evaluación Nutricional de la Mujer Menopáusica en el  INVESNUT-UC, presentaron en su mayoría, distribución central de la grasa  corporal y resistencia a la insulina. Para este grupo de mujeres, el IMC y la  CCi son las medidas antropométricas con la más alta capacidad predictiva para  RI. Los puntos de corte mayor a 25,45 kg/m<sup>2</sup> para IMC y mayor a 84 cm  para CCi, predicen RI en un 97% de los casos. </p>     <p align="justify">Finalmente, se recomienda realizar otros estudios con un  número mayor de mujeres posmenopáusicas, incluyendo mujeres normopeso; así como  la evaluación de otros factores que afectan la sensibilidad a la insulina  relacionados con la edad, que permitan confirmar los hallazgos obtenidos en este  grupo poblacional de mujeres venezolanas. </p> <b>     <p align="justify">REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS</p> </b>     ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify">1. Aranceta J, Pérez-Rodrigo C, Serra-Majem L, Bellido D, de  la Torre ML, Formiguera X, Moreno B. Prevention of overweight and obesity: a  Spanish approach. Public Health Nutr 2007; 10:1187-1193.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3078404&pid=S1690-3110201300010000300001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">2. García-García E, De la Llata-Romero M, Kaufer-Horwitz M,  Tusié-Luna MT, Calzada-León R, Vázquez-Velázquez V, Barquera-Cervera S,  Caballero-Romo Ade J, Orozco L, Velásquez-Fernández D, Rosas-Peralta M,  Barriguete-Meléndez A, Zacarías-Castillo R, Sotelo-Morales J; Grupo académico  para el estudio, la prevención y el tratamiento de la obesidad y el síndrome  metabólico de la Comisión Coordinadora de los Institutos Nacionales de Salud,  Hospitales Federales de Referencia y Hospitales de Alta Especialidad. Obesity  and the metabolic syndrome as a public health problem: a reflection. Salud  Publica Mex 2008; 50:530-547. &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3078405&pid=S1690-3110201300010000300002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">3. Organización Mundial de la Salud. Obesidad y Sobrepeso.  Nota descriptiva No. 311. Marzo 2011. (Accedido 2012 Marzo). Disponible en  <a href="http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs311/es/">http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs311/es/</a>.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3078406&pid=S1690-3110201300010000300003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">4. Pavón de Paz I, Alameda Hernando C, Olivar Roldán J.  Obesidad y Menopausia. Nutr Hosp 2006; 21:633-637. &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3078407&pid=S1690-3110201300010000300004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">5. Teede HJ, Lombard C, Deeks AA. Obesity, metabolic  complications and the menopause: an opportunity for prevention. Climacteric  2010; 13:203-209. &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3078408&pid=S1690-3110201300010000300005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">6. Gómez-García A, Nieto-Alcantar E, Gómez-Alonso C,  Figueroa-Nuñez B, Alvarez-Aguilar C. Anthropometric parameters as predictors of  insulin resistance in overweight and obese adults. Aten Primaria 2010;  42:364-371. &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3078409&pid=S1690-3110201300010000300006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">7. Wahrenberg H, Hertel K, Leijonhufvud BM, Persson LG, Toft  E, Arner P. Use of waist circumference to predict insulin resistance:  retrospective study. BMJ. 2005; 330: 1363-1364. &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3078410&pid=S1690-3110201300010000300007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">8. Ledoux S, Coupaye M, Essig M, Msika S, Roy C, Queguiner I,  Clerici C, Larger E. Traditional anthropometric parameters still predict  metabolic disorders in women with severe obesity. Obesity (Silver Spring) 2010;  18:1026-1032.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3078411&pid=S1690-3110201300010000300008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">9. Abbasi F, Malhotra D, Mathur A, Reaven GM, Molina CR. Body  mass index and waist circumference associate to a comparable degree with insulin  resistance and related metabolic abnormalities in South Asian women and men.  Diab Vasc Dis Res 2012; 9:296-300.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3078412&pid=S1690-3110201300010000300009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">10. Molist-Brunet N, Jimeno-Mollet J, Franch-Nadal J.  Correlación entre las diferentes medidas de obesidad y el grado de resistencia a  la insulina. Aten Primaria 2006; 37:30-36. &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3078413&pid=S1690-3110201300010000300010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">11. Ministerio del Poder Popular para Ciencia, Tecnología e  Industrias Intermedias. Fondo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación.  Código de Bioética y Bioseguridad. Revisión Caracas Venezuela 2008. Accedido  2012 Marzo. Disponible en <a href="http://www.fonacit.gob.ve/bioetica.asp">http://www.fonacit.gob.ve/bioetica.asp</a>.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3078414&pid=S1690-3110201300010000300011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">12. Alberti KG, Zimmet P, Shaw J; IDF Epidemiology Task Force  Consensus Group. The metabolic syndrome--a new worldwide definition. Lancet  2005; 366:1059-1062. &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3078415&pid=S1690-3110201300010000300012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">13. Durnin JV, Womersley J. Body fat assessed from total body  density and its estimation from skinfold thickness: measurements on 481 men and  women aged from 16 to 72 years. Br J Nutr 1974; 32:77-97.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3078416&pid=S1690-3110201300010000300013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">14. Siri WE. Body composition from fluid spaces and density:  analysis of methods. En: Brozeck J, Henschel A eds. Techniques for measuring  body composition. Washington DC: National Academy of Sciences. Natural Resourcer  Council, 1961: 223-244.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3078417&pid=S1690-3110201300010000300014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">15. Frisancho R. Anthropometric standards for the assessment  of growth and nutritional status. Ann Arbor. The University of Michigan Press.  1990. &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3078418&pid=S1690-3110201300010000300015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">16. Genuth S, Alberti KG, Bennett P, Buse J, Defronzo R, Kahn  R, Kitzmiller J, Knowler WC, Lebovitz H, Lernmark A, Nathan D, Palmer J, Rizza  R, Saudek C, Shaw J, Steffes M, Stern M, Tuomilehto J, Zimmet P. Expert  Committee on the Diagnosis and Classification of Diabetes Mellitus-American  Diabetes Association Follow up report on the diagnosis of diabetes mellitus.  Diabetes Care 2003; 26:3160-3167.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3078419&pid=S1690-3110201300010000300016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">17. Zavalza AB, Grover FP, Mora JM, Centeno ML, Anaya RP. No  association between insulin sensitivity and serum lipid levels in postmenopausal  women Rev Med Chil 2007; 135:613-619. &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3078420&pid=S1690-3110201300010000300017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">18. Matthews DR, Hosker JP, Rudenski AS, Naylor BA, Teacher  DF, Turner RC. Homeostasis model assessment: insulin resistance and B cell  function from fasting plasma glucose and insulin concentration in man.  Diabetologia 1985; 28: 412-419. &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3078421&pid=S1690-3110201300010000300018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">19. Maldonado JA, Sánchez T, Ortiz MJ, Gómez C, Álvarez C.  Índice de resistencia a la insulina en mujeres obesas postmenopáusicas con y sin  dislipidemias. RevMexCardiol 2010; 21: 3-8. &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3078422&pid=S1690-3110201300010000300019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">20. Swets JA. Measuring the accuracy of diagnostic systems.  Science 1988; 240: 1285-1293.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3078423&pid=S1690-3110201300010000300020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">21. Zafon C. Envejecimiento y resistencia a la insulina. Más  allá del síndrome metabólico. Rev Esp Geriatr Gerontol 2007; 42: 302-311.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3078424&pid=S1690-3110201300010000300021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">22. Maltais ML, Desroches J, Dionne IJ. Changes in muscle  mass and strength after menopause. J Musculoskelet Neuronal Interact 2009;  9:186-197.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3078425&pid=S1690-3110201300010000300022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">23. Phillips GB, Jing T, Heymsfield SB. Does insulin  resistance, visceral adiposity, or a sex hormone alteration underlie the  metabolic syndrome? Studies in women. Metabolism 2008; 57:838-844.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3078426&pid=S1690-3110201300010000300023&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">24. Teede HJ, Lombard C, Deeks AA. Obesity, metabolic  complications and the menopause: an opportunity for prevention. Climacteric  2010; 13:203-209.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3078427&pid=S1690-3110201300010000300024&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">25. Barrios Y, Díaz N, Meertens L, Naddaf G, Solano L,  Fernández M, Flores A, González M. Leptina sérica, su relación con peso y  distribución de grasa corporal en mujeres posmenopáusicas. Nutr Hosp 2010;  25:80-84.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3078428&pid=S1690-3110201300010000300025&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p ALIGN="JUSTIFY">26. Kosková I, Petrásek R, Vondra K, Skibová J. Weight, body  composition and fat distribution changes of Czech women in the different  reproductive phases: a longitudinal study. Prague Med Rep 2007; 108:226-242.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3078429&pid=S1690-3110201300010000300026&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p ALIGN="JUSTIFY">27. Polotsky HN, Polotsky AJ. Metabolic implications of  menopause. Semin Reprod Med 2010; 28:426-434.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3078430&pid=S1690-3110201300010000300027&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p ALIGN="JUSTIFY">28. 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Pérez A, Herrera H, Hernández R, Hernández Y, Beltrán A,  Ávila G. Waist circumference percentiles in Hispanics aged 18-102 years. E Spen  Eur E J Clin Nutr Metab 2011; 6: e165-e170.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3078437&pid=S1690-3110201300010000300034&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p ALIGN="JUSTIFY">35. Sumner A, Sen S, Ricks M, Frempong B, Sebring N, Kushner  H: Determining the waist circumference in african americans which best predicts  insulin resistance. 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