RESUMEN.

A una muestra aleatoria de 85 pacientes obesas con un índice de masa corporal ³ 30 Kg/m2 se les aplicó una regresión logística múltiple para hallar el carácter predictivo de enfermedad cardiovascular de la diabetes mellitus, el hábito de fumar, la edad, el índice de masa corporal, la circunferencia de la cintura, la presión arterial sistólica, la presión arterial diastólica, el colesterol total sérico, los triacilglicéridos, la glicemia, el colesterol de las lipoproteínas de alta densidad y de baja densidad. Quedaron incluidas finalmente en el modelo predictivo la edad, el hábito de fumar y el colesterol de las lipoproteínas de alta densidad, lo que permitirá vaticinar la probabilidad de contraer la enfermedad cardiovascular en pacientes obesas.

INTRODUCCIÓN

Las enfermedades cardiovasculares (ECV) y en especial la cardiopatía isquémica (CI) constituyen las principales causas de morbilidad y mortalidad en el mundo1. Cuba, con indicadores de salud comparables a los de los países desarrollados, no escapa a este problema, sujeto a intensa investigación por los elevados costos sociales y económicos para los servicios de salud2.
Las ECV son más frecuentes en obesos, hipertensos, diabéticos o con tolerancia alterada a la glucosa y en pacientes con dislipidemias. Estos factores de riesgo coronario se agrupan en el síndrome metabólico (SM) o de resistencia a la insulina (RI), que favorece los procesos aterotrombóticos3.
La aterosclerosis es un proceso progresivo que empieza en edades tempranas de la vida y comienza a manifestarse clínicamente en la adultez, principalmente en los grupos de riesgo como los ancianos y los pacientes con SM4. Las mujeres tienen mayores riesgos en la menopausia cuando los niveles de estrógenos ováricos decrecen notablemente y disminuye la actividad física, lo que conlleva a un aumento del peso corporal y de los trastornos metabólicos5. Aunque la aparición de enfermedad cardíaca clínica se retrasa unos 10 años entre las mujeres, estudios recientes alertan sobre el incremento y la gravedad de las ECV en esta población y sobre la menor atención que le prestan los servicios de salud6.
Por lo tanto, la búsqueda de predictores de ECV en poblaciones de alto riesgo como mujeres con obesidad es importante para detectar los pacientes con elevada probabilidad de padecer o morir por causas cardíacas y hacer estimaciones de riesgo a través de ecuaciones de predicción7. Así, a los pacientes con mayores riesgos se le puede dar una atención más esmerada, con énfasis en los cambios de estilo de vida que incluyan dietas sanas, el incremento de la actividad física, el control del peso corporal y la eliminación de los hábitos tóxicos como el tabaquismo8.
Con este trabajo se pretende obtener un modelo matemático que contribuya al vaticinio de la ECV en pacientes obesas, la mayoría con SM, atendidas en el área de salud del Policlínico Pedro Del Toro de Holguín durante el año 2003.

MATERIAL Y METODO.

La muestra poblacional se escogió por muestreo aleatorio simple entre pacientes obesas con un índice de masa corporal (IMC) ≥ 30, calculado como el cociente entre el peso en Kg y la talla en m2, que no presentaron enfermedad aguda como infección del tracto urinario y fiebre y que dieron su consentimiento oral y por escrito para participar en la investigación9.
Las mujeres obesas, atendidas en consultorios del Policlínico Pedro Del Toro de Holguín durante el 2003, para detectar la presencia de SM según los criterios del III Panel de Tratamiento de Adultos del Programa Nacional de Educación sobre el Colesterol de los Estados Unidos (NCEP-ATP-III), se sometieron a un examen físico completo con electrocardiograma y fondo de ojo10.
De las 85 pacientes, 35 presentaban ECV, en específico cardiopatía isquémica (CI) de acuerdo a criterios clínicos, electrocardiográficos y ecocardiográficos valorados por un especialista en cardiología (variable dependiente).
Las variables cualitativas en el análisis estadístico fueron la presencia de diabetes mellitus tipo 2 (DM-2) y el hábito de fumar (independientemente del número de cigarrillos al día y el tiempo). Como variables cuantitativas se tomaron la edad, el IMC, la circunferencia de la cintura (CC), la presión arterial sistólica y diastólica y la determinación sérica en ayunas de colesterol total, los triacilglicéridos (TAG), la glucosa y el colesterol de las lipoproteínas de alta densidad (HDL-C).
La DM se definió por alguno de los siguientes criterios: glicemia al azar ³ 11,1 mmol/L con síntomas clásicos como poliuria, polidipsia y pérdida de peso, glicemia en ayunas ³ 7 mmol/L y glicemia ³ 11,1 mmol/L a las 2 h de una carga oral de 75 g de dextrosa; los 2 últimos confirmados con una segunda determinación.
El colesterol de las lipoproteínas de baja densidad (LDL-C) se calculó por la fórmula de Friedewald cuando los niveles de TAG en suero < 4,52 mmol/L: LDL-C= Colesterol total - [TAG/2,1]- HDL-C.
Las muestras de sangre venosa se obtuvieron después de una dieta baja en lípidos durante 3 días y un ayuno nocturno de 12-14 h. Las variables de laboratorio se determinaron por duplicado en el Laboratorio de Bioquímica de la FCMH, con reactivos de producción nacional (Laboratorios Finlay, Ciudad de La Habana); el coeficiente de variación no alcanzó el 5 %.
Las mediciones antropométricas se realizaron por duplicado a cada paciente en los consultorios por un personal especialmente entrenado. La CC se midió con una cinta métrica, situada paralela al suelo con la paciente de pie a nivel de la intercepción del borde laterosuperior de la cresta iliaca y la línea axilar media.
La presión arterial (PA) se determinó según el Programa Nacional de Prevención, Dignóstico, Evaluación y Control de la Hipertensión Arterial en Cuba11.
Para buscar la posible influencia de un grupo de factores de riesgo sobre la aparición de la ECV, se realizó inicialmente un análisis univariado entre cada una de las covariables explicativas (independientes) y la variable de respuesta (dependiente), mediante la prueba de independencia X2 (Ji Cuadrado) u otra prueba para análisis de tablas de contingencia de mayor especificidad (prueba de Bartholomew y prueba de linealidad), en caso de asociación significativa (p 0.025, todas pruebas bilaterales) se incluyó la variable explicativa en un análisis posterior. Para las variables cuantitativas, se utilizó la prueba de comparación de medias en muestras independientes con varianzas conocidas y desconocidas en dependencia del resultado del test de Levine. En el caso de que la probabilidad asociada a este test fuera mayor de 0.05 no se rechazaba la hipótesis de nulidad (igualdad de varianzas) y asumimos la homocedasticidad.