Antigos e novos indicadores antropométricos como preditores de resistência à insulina em adolescentes

• Autor(a) principal: Carneiro,Isabella Barbosa Pereira
• Data de Publicação: 2014
• Outros Autores: Sampaio,Helena Alves de Carvalho, Carioca,Antônio Augusto Ferreira, Pinto,Francisco José Maia, Damasceno,Nágila Raquel Teixeira
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Arquivos Brasileiros de Endocrinologia & Metabologia (Online)
• Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0004-27302014000800838
• topic: Antropometria; resistência à insulina; adolescente; composição corporal

Objetivo Apesar da importância da resistência à insulina (RI) no desenvolvimento de doenças crônicas, seu diagnóstico envolve demandas invasivas. Assim, faz-se necessário o desenvolvimento de métodos alternativos para predizer RI na prática clínica, sendo os indicadores antropométricos uma alternativa. Portanto, o objetivo deste estudo é avaliar o comportamento desses indicadores com relação ao HOMA-IR (Homeostasis Model Assessment of Insulin Resistance). Materiais e métodos: Coletaram-se peso, altura e circunferência da cintura de 148 adolescentes. A partir destes, calcularam-se índice de massa corporal (IMC), índice de massa corporal invertido (IMCi), relação cintura-estatura (RCE) e índice de conicidade (IC). Coletaram-se ainda dados de composição corporal (percentual de gordura corporal – %GC), por meio de bioimpedância elétrica, e dados bioquímicos (glicemia e insulinemia de jejum) empregados no cálculo do HOMA-IR. O ponto de corte para o HOMA-IR adotado foi de 2,39±1,93. A análise estatística envolveu a correlação de Spearman, a construção de modelos de regressão linear múltiplos e curvas ROC (Receiver Operating Characteristic), com IC de 95%. Utilizou-se o pacote estatístico SPSS v.18.0, considerando p<0,05 como nível de significância. Resultados Todos os indicadores antropométricos estavam estatisticamente correlacionados de forma positiva ao HOMA-IR. A curva ROC mostrou que CC, RCE e IC, nesta ordem, apresentaram-se mais eficazes em predizer RI. Conclusão Entre os indicadores estudados, aqueles relacionados ao acúmulo de gordura central parecem os mais indicados para predizer RI.