Palabras clave
sobrepeso
factores sociológicos
índice de masa corporal
obesidad
Cómo citar
Resumen
Introducción: la obesidad es una enfermedad de alto interés en salud pública y de etiología multifactorial. Es necesario conocer los aspectos ambientales propios de cada región que contribuyen al desarrollo de esta patología. El objetivo del estudio fue evaluar en la actualidad en una población colombiana la asociación entre diversos factores demográficos y psicosociales de la infancia y la edad adulta con tener exceso de peso.
Materiales y métodos: se realizó un estudio observacional, descriptivo y de corte transversal mediante una encuesta electrónica realizada a pacientes y acompañantes en la Clínica FOSCAL, donde se evaluaron las variables demográficas, las condiciones de vida en la infancia y los hábitos actuales. Fueron incluidos sujetos mayores de 18 años. Las personas con déficit cognitivo, pérdida involuntaria de más del 10 % del peso y embarazadas fueron excluidas.
Resultados: en el análisis se incluyeron 490 participantes con edad promedio de 31,4±15 años; el 58,8 % fue mujeres y el 91,4 % procedía del área urbana. El 44,8 % de los encuestados tenía exceso de peso (32,6 % sobrepeso y 12,2 % obesidad). Se encontró asociación entre la edad actual (OR: 1,11; IC 95 %: 1,04-1,19; p=0,0,002), el peso alcanzado a los 18 años (OR: 1,10; IC 95%: 1,06-1,15; p<0,001) y haber vivido en la infancia en un conjunto residencial (OR: 0,40; IC 95 %: 0,18-0,88; p<0,001) con tener exceso de peso en la actualidad. Se apreció una ganancia de peso de 0,35 kg por año de vida cumplido. Otros hallazgos, como el consumo de alcohol y sustancias psicoactivas, así como la actividad física semanal no tuvieron asociación.
Conclusiones: la edad, el peso alcanzado a los 18 años y el no haber vivido en un conjunto residencial en la infancia fueron los factores asociados a tener exceso de peso en una población adulta colombiana.
Citas
2. Ministerio de Salud y Protección Social, Instituto Nacional de Salud, Instituto de Prosperidad Social, Instituto Colombiano de Bienestar Familiar, Universidad Nacional de Colombia. Encuesta Nacional de Situación Nutricional de Colombia (ENSIN). 2015:448-463. Disponible en:
https://www.minsalud.gov.co/sites/rid/Lists/BibliotecaDigital/RIDE/VS/ED/GCFI/libro-ensin-2015.pdf
3. Schwartz MW, Seeley RJ, Zeltser LM, Drewnowski A, Ravussin E, Redman LM, et al. Obesity Pathogenesis: An Endocrine Society Scientific Statement. Endocr Rev. 2017;38(4):267-96. doi: 10.1210/er.2017-00111
4. Kushner RF. Clinical assessment and management of adult obesity. Circulation. 2012;126(24):2870-7. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.111.075424
5. Preventing and Managing the Global Epidemic. Génova, Suiza: World Health Organization Obesity; 1998. Disponible en: https://bit.ly/2Wi2z4a
6. Swinburn BA, Caterson I, Seidell JC, James WP. Diet, nutrition and the prevention of excess weight gain and obesity. Public Health Nutr. 2004;7(1A):123-46. doi: 10.1079/phn2003585
7. Álvarez-Castaño LS, Goez-Rueda JD, Carreño-Aguirre C. Factores sociales y económicos asociados a la obesidad: los efectos de la inequidad y de la pobreza. Revista Gerencia y Políticas de Salud. 2012;11(23):98-110. Disponible en: https://bit.ly/37pgvzv
8. Herrera BM, Lindgren CM. The genetics of obesity. Curr Diab Rep. 2010;10(6):498-505. doi: 10.1007/s11892-010-0153-z
9. Truett J, Cornfield J, Kannel W. A multivariate analysis of the risk of coronary heart disease in Framingham. J Chronic Dis. 1967;20(7):511-24. doi: 10.1016/0021-9681(67)90082-3
10. Ganz ML, Wintfeld N, Qian L, Alas V, Langer J, Hammer M. The association of body mass index with the risk of type 2 diabetes: a case control study nested in an electronic health records system in the United States. Diabetol Metab Syndr. 2014;6(1):50. doi: 10.1186/1758-5996-6-50
11. Pico SM, Bergonzoli G, Contreras A. Risk factors associated with the metabolic syndrome in Cali, Colombia (2013): A case-control study. Biomedica. 2019;39(1):46-54. doi: 10.7705/biomedica.v39i1.3935
12. Begum GS, Shariff A, Ayman G, Mohammad B, Housam R, Khaled N. Assessment of risk factors for development of polycystic ovarian syndrome. Int J Contemp Res. 2017;4(1):77-83. Disponible en: https://bit.ly/3nu0nCG
13. Lu F, Hu E, Xu L, Chen L, Wu J, Li H, et al. The relationship between obesity and the severity of non-alcoholic fatty liver disease: systematic review and meta-analysis. Expert Rev Gastroenterol Hepatol. 2018;12(5):491-502. doi: 10.1080/17474124.2018.1460202
14. Hein M, Lanquart JP, Loas G, Hubain P, Linkowski P. Prevalence and risk factors of moderate to severe obstructive sleep apnea syndrome in insomnia sufferers: a study on 1311 subjects. Respir Res. 2017;18(1):135. doi: 10.1186/s12931-017-0616-8
15. Zheng H, Chen C. Body mass index and risk of knee osteoarthritis: systematic review and metanalysis of prospective studies. BMJ Open. 2015;5(12):e007568. doi: 10.1136/bmjopen-2014-007568
16. Aune D, Navarro-Rosenblatt DA, Chan DS, Vingeliene S, Abar L, Vieira AR, et al. Anthropometric factors and endometrial cancer risk: a systematic review and dose-response meta-analysis of prospective studies. Ann Oncol. 2015;26(8):1635-48. doi: 10.1093/annonc/mdv142
17. Bardou M, Barkun AN, Martel M. Obesity and colorectal cancer. GUT. 2013;62(6):933-47. doi: 10.1136/gutjnl-2013-304701
18. Rohde K, Keller M, la Cour Poulsen L, Blüher M, Kovacs P, Böttcher Y. Genetics and epigenetics in obesity. Metabolism. 2019;92:37-50. doi: 10.1016/j. metabol.2018.10.007
19. González-Muniesa P, Mártinez-González MA, Hu FB, Després JP, Matsuzawa Y, Loos RJF, et al. Obesity. Nat Rev Dis Primers. 2017;3:17034. doi: 10.1038/nrdp.2017.34
20. Pérez LM, Pareja-Galeano H, Sanchis-Gomar F, Emanuele E, Lucia A, Gálvez BG. ‘Adipaging’: ageing and obesity share biological hallmarks related to a dysfunctional adipose tissue. J Physiol. 2016;594(12):3187-207. doi: 10.1113/JP271691
21. Solomon TP, Marchetti CM, Krishnan RK, Gonzalez F, Kirwan JP. Effects of aging on basal fat oxidation in obese humans. Metabolism. 2008;57(8):1141-7. doi: 10.1016/j.metabol.2008.03.021
22. Davis S, Castelo-Branco C, Chedraui P, Lumsden M, Nappi R, Shah D, et al. Understanding weight gain at menopause. Climacteric. 2012;15(5):419- 29. doi: 10.3109/13697137.2012.707385
23. Duncan DT, Sharifi M, Melly SJ, Marshall R, Sequist TD, Rifas-Shiman SL, et al. Characteristics of walkable built environments and BMI z-scores in children: evidence from a large electronic health record database. Environ Health Perspect. 2014;122(12):1359-65. doi: 10.1289/ehp.1307704
24. Creatore MI, Glazier RH, Moineddin R, Fazli GS, Johns A, Gozdyra P, et al. Association of Neighborhood Walkability With Change in Overweight, Obesity, and Diabetes. JAMA. 2016;315(20):2211-20. doi: 10.1001/ jama.2016.5898
25. Michael YL, Nagel CL, Gold R, Hillier TA. Does change in the neighborhood environment prevent obesity in older women? Soc Sci Med. 2014;102:129- 37. doi: 10.1016/j.socscimed.2013.11.047
26. Gutiérrez-López JA, Caballero-Pérez YB, Escamilla-Triana RA. Índice de caminabilidad para la ciudad de Bogotá. Revista de Arquitectura. 2019;21(1):8-20. doi: 10.14718/RevArq.2019.21.1.1884
27. Yu E, Lippert AM. Neighborhood crime rate, weight-related behaviors, and obesity: A systematic review of the literature. Sociol Comp. 2016;10(3):187-207. doi: 10.1111/soc4.12356